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说说我对目前金融预测的一点看法
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本人不才，04年始习易至今，从最初的张志春、杜新会所论述的奇门遁甲开始，接着王凤麟的道家阴盘奇门，由转盘到飞盘，其间也看看或了解一下其他的预测门类，以增加见识和开拓眼光。08开始运用于金融市场的预测，当时兴高采烈的去开了股票帐户，觉得凭自己这几年在易学方面的努力和目前的预测水平，毕定能在市场上大展拳脚，创出一片天地来。当时预测大盘算是有很高的准确率了，可一到预测个股，单用神就搞得我晕头转向的，虽然凭借我几年在预测功底，也时常有一些准确率极高的预测，其间赚赠亏亏，直到11年，算了一下总帐，目标不仅没有实现，倒是亏了一大截！
& &&&11年底的时侯，经朋友介绍，参加国内期货操盘手的选拔，当时的理由是，股指期货与大盘接近，我在个股方面不行，但在大盘预测上过得去，应当有发展前途，依然是雄心勃勃。最初几次试手，都从初赛上直接被刷了下来，痛定思痛，认定和剖析失败的原因，认为是自己的预测思路不够完善，于是决定再下苦功解决思路问题。这其间可以说是开始了我学易路上最暗无天日的时段，网上到处找资料，书店地摊等到处淘秘籍……不知是大师们秘而不宣还是怎么的，所得到的方法思路都经不起时间的推敲，其准确率还不如自己的水平。于是，我又决定自己创造属于自己的思路，全新的思路，因为已故易学大师南怀瑾老先生说过，只要明白了易经的道理，谁都可以写一部自己的易经。这期间，我不断的寻找灵感，一有灵感就立马去尝试，就这样，我也不知失败了多少次，写了多少记录着我当初各种灵感各种想法的笔记，终于我有了全新的属于自己的预测体系，但该体系有个致命的弱点，那就是能预测涨跌，却不能准确的预测点位。于是，我又开解始比赛，这回由初赛进入了复赛，并一路杀进实盘，当时很是得意，但是这个没法预测准确点位的体系，最终还是把我从实盘上刷了下来。其间，我心灰意冷了好长一段时间。想想民国大师韦千里也曾亏得一塌糊涂，当时很是怀疑易学预测在金融市场上是否能站住脚。后来，我想起了江恩大师，他能从东方哲学体系及圣经等汲取理论，从而形成了他独有的江恩预测体系，尽管他没有明示后人，但种种有关他成功的传闻，又让我重拾起了信心。后来，我又建立了自己市场点位（价位）预测体系，其间也赚了一点小钱（这也是我之前在论坛介绍了自己的预测成功率的帖子），但由于是做日内交易，风险极大，常常10几次的盈利不够一次亏光，毕竟我预测体系没有100%的准确率啊，加之，涨跌预测的准确率与点位预测的准确率相叠后，准确不是相加，而是互为折扣，来来去去，虽然不亏了，但还是赚不了钱。……想想自己这么多年来的付出，到头来一无所成，不是一般的杯具心情
& && &再一次，我离开了市场，但心依然在市场在易学，夜阑人静的时侯，我常想，为什么，为什么？后来，我看了一位易友的帖子，其内容介绍了他学易的经历，其中介绍了他学习各种门类预测的经过和最后放弃，后上独专一门的而成功的故事。看完后，我突然脑子仿有一丝灵光闪过，易学预测门类如此之多，是啊，门类如此之多，这说明了什么呢？至此，各位易友一起来和我想想，为何门类如此之多？没错！易学门类之多，绝不是古人闲得蛋疼了，而刻意创造出来的，每一门类的预测术，必有其产生的历史背景原因！每一预测门类必有其优点与缺点，阴阳必相依！奇门优于兵占，六爻优于日常丰事……等等，虽然在其他方面也可以预测也具有准确率，但必不是万能的样样精到。那么，当今的金融市场，虽然用古人创立的预测门类体系有一定的准确率，但并不见得就是适用的，就能赚到钱。那么，我们是否也得象古人那样，有必要再创立一门专门用于金融市场的易学预测门类体系呢？之前我依赖的奇门遁甲等预测门类，虽然重立思路，虽然准确率不低却适用性不高不就是这个原因吗？各位易友至此，是否有同感呢？
& && & 但是，要创立一门新方法，并非易事，万事开头难啊，但是，我又想起了已故易学大师南怀瑾老先生的话，对，所有的易学预测门类都出自易经体系，欲想别开一枝，还得从源头发掘！纵观现今所有有关的易学金融易学预测，无非是奇门就是六爻、六壬、梅花等等，准确是不低，但扪心自问，有多少的适用性和可操作性？
& && & 目前，我从易学源头先天八卦已经探索出一些问道，只是还是需作更进一步的完善，不便公开，但是我可以分享一下它的神奇，能准确的预测顶底的点位，几百点的空间其误差也在10点之内，金融市场的预测，不就是要这个顶底点位，知道什么点进出吗？所以，我真诚的奉劝各位易友，好好的利用你手上的易学基础与多年积累的经验，开创属于自己的新门类体系吧，别再在古人的门类里转圈圈了。
兄台你那方法能不能预测房价呀？
如果是房价的价格走势的话还真没试过，不过，你若是单测，现在的六爻或奇门都能测个大概或偶尔的精确。
古代没股市，不创新，就别用易炒股。现在这里很多高手都进入易学数字化的程度了。
我目前也是利用数字化，利用前期的价格入手，然后一路顺着追踪预测，即利用上一波段数据预测下一段波段数据，走出来之后再用当前数据，如此循环追踪。不过，时空时空，光有空间数据还不够，还加入了时间数据，时间与空间数据的预测最终反映在下一段行情的空间价格里。
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太极时空波段图
兄弟我不才，看不懂兄台的图
古代没股市，不创新，就别用易炒股。现在这里很多高手都进入易学数字化的程度了。
这个数字化不会是指编程或将易学预测程序化吧？
提示: 作者被禁止或删除 内容自动屏蔽
是的，在运用易经预测于投资领域，只有创新才有出路。
我目前也只有时间，没有价格，但是我用分时体系作为补充，所谓分时，就是推算每一个时辰的涨跌
应该研究奇门模型
我目前也只有时间，没有价格，但是我用分时体系作为补充，所谓分时，就是推算每一个时辰的涨跌
请分享下案例，以便学习。
请分享下案例，以便学习。
周卦分日，和日卦分时，理论是一样的
太极波段理论：1、强弱时空轮替交换是市场运行的根本规律。2、高级趋势波段主导低级趋势波段是市场运行的 ...
效果如果？可操作性强吗？
我目前也只有时间，没有价格，但是我用分时体系作为补充，所谓分时，就是推算每一个时辰的涨跌
这个我曾经也试过，日内流时断，但在期货效果也明显，主要是杠杆作用，只知涨跌而不知价格的话，风险极大
看这个贴子，看到了自己的影子
我也是在0405年开始学易，11年开始进入股市并同时用周易来研究大盘，我和你的区别是我从来没有研究过个股的预测，幸好我也没有这样做，我从2014年开始顿悟。
顿悟后，你会发现，根本不用什么创新的体系，扯太远了，呵。
简单的理论，形成自己的操作体系就行，简单的江恩法则、周易预测、操盘方法等整合出来，可能就是个稳定的盈利体系，根本不需要多高多深水平的预测。
挣大钱的人，没几个是靠预测出来的，预测最多作为辅助。
江恩我只学了一丁点，却对我的周易预测起了莫大的作用，这些都是要靠悟的。
，预测最多作为辅助。
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为何经济学家没能预测到金融危机？
　　在酝酿时没能察觉的行业名单有一长串。高居榜首的是华尔街银行家和交易商，当然少不了银行业监管机构和美联储（the Federal Reserve），政客和记者也有责任，此外抵押贷款机构甚至房地产经纪人都脱不了干系。
　　那么有责任吗？所有的专业人士中就属他们的相关知识最完备，可他们为什么没能预测到未来并警告即将来临的灾难呢？
　　事实上，很多经济学家对此进行了自省。虽然有些经济学家的确警告了房价正在形成泡沫，其他大部分则承认自己没能预计到泡沫的破裂会造成如此大的危害。有些经济学家则更加一针见血地指出，由于这个职业普遍存在的自由市场偏见，再加上过时的、过于简单化的分析工具，使得很多经济学家没能觉察到危险迹象。
　　沃顿商学院金融系教授富兰克林·艾伦（Franklin Allen）说：“问题是他们不仅没能发觉危机的来临，而且明确地否认危机会发生。”他认为，许多经济学家使用的数学模型并未考虑到银行等金融机构在经济中发挥的关键作用。艾伦说：“甚至连很多国家的中央银行也使用这些模型，这是问题的关键所在。经济学家们根本不信银行在经济体系中是重要的。”
　　艾伦说，过去30年来，经济学一直被“正统学院派”（academic orthodoxy）所占据，该学说认为经济周期是被“实体经济”（real economy）的成员（即商品、服务的生产者和消费者）所驱动，而银行等金融机构并不重要。他说：“很多一流大学经济系的研究生所学的课程中没有任何银行业的内容。”
　　艾伦说，正是金融机构引发了当前的危机。金融机构创造有风险的金融产品，鼓励消费者过度借贷，此外这些机构还进行高风险的交易，比如说积累庞大的抵押贷款证券头寸。
　　随着电脑功能的日趋强大，学者们越来越依赖于数学模型，用它们推测各种经济力量如何相互作用。可是沃顿商学院管理系的西德尼·温特（Sidney G. Winter）教授认为，仅仅因为某些变量阻碍人们得到明确的结论，很多模型就摒弃了这些变量。他指出，模型中常被摒弃的变量一般是难以衡量的因素，比如人类心理以及人们对未来的期望。
　　温特说，这种现象不幸地导致了思维盲点，一个例子是许多经济学家和商界人士没有认识到一个常识：房价的上涨速度无法永远保持比家庭收入增长速度更高。
　　温特说：“最让人惊奇的是，不管是从理性上还是财务角度，许多严谨的人竟然愿意相信房价会不断上涨这种荒谬的想法。”
　　沃顿商学院国际银行系的理查德·赫林（Richard J. Herring）教授说，虽然许多经济学家的确注意到了房地产泡沫，但他们并没能充分理解它的间接影响，比如说回购市场（repo market）风险的加剧。在回购市场由抵押贷款或其他资产支持的证券被用作贷款的抵押品，这种担保让人觉得贷款是安全的，但结果这些证券要比借款人和贷款人想象的更危险。
　　达勒姆报告（Dahlem Report）
　　在题名为《金融危机和学院派经济学家的系统性失败》（The Financial Crisis and the Systemic Failure of Academic Economists）的重要论文中，八位欧美经济学家认为，学院派经济学家与现实世界过分脱节以至于没能觉察到酝酿中的危机。这篇论文的作者是米德尔伯里学院（Middlebury College）的大卫·科兰德（David Colander）、柏林洪堡大学（Humboldt University）的汉斯·福尔默（Hans Follmer）、波茨坦气候影响研究所（Potsdam Institute for Climate Impact Research）的阿尔明·哈斯（Armin Haas）、新罕布什尔大学（University of New Hampshire）的迈克尔·戈德堡（Michael Goldberg）、哥本哈根大学（University of Copenhagen）的卡塔琳·贾斯列斯（Katarina Juselius）、艾克斯马赛大学（University d'Aix-Marseille）的艾伦·科尔曼（Alan Kirman）、基尔大学（University of Kiel）的托马斯·卢克斯（Thomas Lux）和南丹麦大学（University of Southern Denmark）的布里吉特·史罗斯（Brigitte Sloth）。
　　作者们写道：“经济学专业人士似乎在目前全球金融危机的酝酿期浑然不觉，而在危机显山露水后又过分低估了其规模，这种理解力的缺乏是由经济学学科的研究资源分配不当所造成的。我们寻根究底，发现失败的根源在于本专业创建的模型会在设计阶段摒弃某些关键因素，而这些因素在现实世界的市场中会对结果产生影响。”
　　该篇论文常被称为“达勒姆报告”，它谴责了经济学家在过去30年中日益依赖数学模型，而这些模型不仅错误地假设市场和经济在本质上是稳定的，而且还无视某些影响因素，比如经济主体做决策、修改预测方法及受社会因素影响的各种不同方式。作者们认为，标准分析之所以失败，一方面经济学家对目前广泛使用的新型金融产品了解甚少，另一方面，全球金融体系日趋相互关联，而经济学家却没能牢牢把握住其中的工作机理。
　　温特并非这篇论文的作者，但他同意作者们的大部分观点。他认为，经济学家在构建模型时假设所有市场参与者(银行、贷款机构、借款者和消费者)在任何时候都能作出理性的决定，就像他们是总能作出最有利的财政选择的经济学家一样。他说，这种认为人们总会作出理性决策的假设并不那么可靠，否则人们就不会做出那种自我毁灭的事，比如申请他们还不起的抵押贷款（这是引发金融危机的关键因素）。同理，如果假设金融公司的高管是完全理性的，他们应该不会投资于那些由危险的抵押贷款所支持的证券，而事实上他们的确那么做了。
　　作者们认为，由于经济学家过多依赖人类是理性的观点，他们忽视了其他学科（如心理学和社会学）提供的关于人类非理性行为的证据。即使个人行为是理性的，经济学家也不能就此假设人们作为整体对特定情况的反应也是如此，因为事实证明他们往往不能做到保持理性。作者们写道：“经济学模型必须兼容其他研究人类行为的学科的见解，如果坚持与其他学科的证据不相容的观点，那会是个大问题。”
　　作者们说，经济学家严重低估了新型金融衍生物的风险，这些金融工具的价值会因为证券价值的变化而波动，而且往往会走极端。作者们认为，经济学家对传统的衍生工具（如股票期权和商品期货）理解颇深，但对近年来出现的新型衍生物（如基于抵押贷款的证券）知之甚少。信用违约掉期（credit default swaps）这种衍生工具本意是用来防范借款人无法还贷的风险，结果却在美国国际集团(American International Group)的垮台过程中起到了关键作用。
　　作者们写道，许多经济学家并未正确地分析新型衍生产品所带来的风险，而是盲目地轻信新型金融产品的出现总是有益处的。这种由前美联储主席艾伦·格林斯潘（Alan Greenspan）所倡导的观念认为，金融产品的不断多样化会使市场参与者的下注更理性，市场作为整体能更好地反映参与者的集体智慧。但作者们认为，由于人们并未将足够的历史数据输入新型衍生工具的定价模型，风险和回报评估最终出了错，如今这些证券成为“有毒资产”污染了全美大型银行的资产负债表。
　　作者们写道：“经济学中那种支持新型衍生工具的观点只是信念而非证据，新型衍生工具的重要负面影响一直被人们忽视。有种看法认为，开发更多的衍生工具可以降低金融体系的风险，这种看法导致了金融机构过度利用杠杆积累头寸。经济学家一直没能有效地强调这种做法的危险性。
　　控制力幻觉
　　作者们在文中继续说道，如果某种价格和风险模型得到了广泛使用，这种模型会让许多市场参与者下同样的赌注。由于不再有多个能相互抵消的观点，市场会失去拥有众多参与者的好处。作者们指出，当某个市场参与者统治了某种市场时也会导致相同后果。“控制力幻觉”（Control Illusion）更是给这个问题火上浇油：仅仅由于模型从外表看起来的数学精确性，人们就毫无道理地盲信模型的效果。如果模型的使用者并非开发者，问题会更严重，原因是使用者不知道模型的缺陷，比如说模型依赖于某种不确定的假设。
　　沃顿商学院金融系的马歇尔·布鲁姆（Marshall E.Blume）教授说：“金融危机的发生在很大程度上要归咎于人们对评级机构的过度依赖，这些机构使用严重低估风险的模型对复杂的证券进行评级。”
　　布鲁姆说：“任何模型都是对现实世界的抽象，模型的价值在于用有限的变量显示事情的本质。你可以根据自己的看法将某个重要变量加进模型，但你没法包括世上的每个变量。有可能模型没能包括合适的变量。”
　　达勒姆报告的作者们认为，资产定价模型所创造的虚假安全感使得银行和对冲基金过度使用了杠杆，为了下更大的赌注它们大肆借贷，这就为一旦赌输时引发的巨大损失埋下了祸根。
　　沃顿商学院金融系的杰里米·西格尔（Jeremy J. Siegel）教授说，以前很少有人知道大型金融机构在与房地产相关的资产领域严重依赖于杠杆。他说：“如果它们没那么做，我们就不会有这场危机，甚至可能就不会有经济衰退。宏观经济学家并未谈过这个问题，因为这些结构化金融产品相对较新。”他补充道，为了检测到迅速增长的风险，经济学家得更仔细地审查大型金融机构的资产负债表。
　　没能学到的教训
　　论文的作者们说，在目前的危机之前已有过两次前车之鉴，即不合理的赌注、杠杆以及有缺陷的模型等因素组合起来导致危机的先例，经济学家早该知道会有什么意外情况发生。第一个例子是1987年的股市崩盘，那次价格的微跌导致了电脑交易程序雪崩式的卖单，卖单引发了更多的自动抛售，造成价格进一步下跌。
　　第二个例子是1998年长期资本管理公司（LTCM）的垮台。该对冲基金建立了美国及其他国家政府债券的庞大头寸，可是在俄罗斯政府债券违约导致债券价格下跌后，该公司被迫抛售。
　　沃顿商学院经济系的理查德·马斯顿（Richard Marston）教授说：“某种债券出现违约会使人们对所有的风险重新进行评估，我认为我们这一行的人并未从长期资本管理公司之类的危机中充分吸取教训，即理解证券在多大程度上是非流动性的。”他说，这些危机表明，市场参与者可能过分相信他们能在证券价格下跌时快速出清持有的证券。事实上，价格的螺旋式暴跌可能会使损失远超预计。
　　他说：“经济学家应该为当前危机的发生受到指责，因为经济学家一般都不愿考虑流动性风险。我认为严峻的现实将迫使我们重新考虑这个问题。”
　　学者们也开始重新考虑商学院的课程设置。沃顿商学院管理系的史蒂芬·柯宾（Stephen J.Kobrin）教授最近主持了一个小组讨论会，教员们讨论了应对危机的各种可能方法。他说，讨论的问题包括沃顿商学院的课程是否该包括更多关于监管、风险管理的内容，是否该为监管机构人员及其他政府官员开设高管培训课程。
　　柯宾说，他认为经济学界的同行应该对许多人所固有的“对自由市场和不加监管的定势思维”进行反思。他说：“显然人们对于很多金融工具所带来的风险并未有足够的认识。我们得考虑如何对课程进行变革。”&&
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何以那么多一流学者都没预测到金融危机？
作者：⊙潘启雯
　　《信号与噪声》　　（美）纳特?西尔弗（Nate Silver） 著　　胡晓姣、、朱辰辰 译　　2013年8月出版　　赵雁旎 制图　　――评纳特?西尔弗《信号与噪声》　　⊙潘启雯　　人们对未来的憧憬远远大于对历史的回望，为了探寻“下一刻会发生什么”，在民间流传的“预言书”也就不可避免地充满了极大的诱惑力，比如中国的《推背图》和《烧饼歌》，西方的《诸世纪》和《圣经启示录》等。统计学家纳特?西尔弗（Nate Silver）对社会各种突出而棘手的问题，就始终抱有浓厚的关切和大胆的预测。他的处女作《信号与噪声》涉及的预测话题，不仅涵盖信息技术和科学进步，也包括自由市场、商业竞争以及观念革新。不过，他的预测建立在统计学理论之上，有综合多种知识的严谨分析之法，所以，他的著述，与中国和西方“预言书”传递着迥然不同的“预测理念”。　　在2012年时，西尔弗就曾以“大数据”为基础，成功预测了几乎每个州的选情和最后的胜出者。当时和的选情很接近，评论员们都无法预计谁会获胜，西尔弗以主要民调机构在各州不断更新的访查结果为基础，计算出“真实”情况，认定两者并非旗鼓相当。在投票当天他成功预测奥巴马将有90.9%的机会获得大多数选票，最后他对美国50个州投票结果的预测全对了。而在2008年美国总统大选时，50个州的投票结果，西尔弗预测对了49个。　　被称为“神奇小子”的西尔弗早年既没有从哈佛、耶鲁辍学的经历，也没有从实验室建造改写历史记录和数学模型的成绩，但他是扑克游戏和棒球高手，曾靠在网上玩扑克游戏赚得40万美元，也曾一夜间输掉7.5万美元。扑克游戏和棒球点燃了西尔弗对数据的热情，由此他的政治选情分析被美国政治评论圈认为达到了“前所未有的水平”，但又因为他所使用的“预测理论”是被学界称为“巫术统计”的贝叶斯定理（也称贝叶斯推理，它建立在主观判断的基础上，可以不需要客观证据，先估计一个值，然后根据实际结果不断修正。正是因为其主观性太强，曾遭到许多统计学家的诟病），所以也招惹来频率学派和一些保守统计科学家的质疑。　　在美国，做选情预测的统计员不计其数，西尔弗之所以能成为数据超人，皆因他在每次大选“似是而非”或“似非而是”的节骨眼上证明了大多数时政评论员的“无用”，同时他在纽约时报网站的，也让众多企业看到了大数据应用的真实性和可视化、行业化的希望。　　在流行的一句与预测相关的名言是：重要的不仅是预测下雨，还要建造诺亚方舟，从这个意义上说，旨在回答如何才能从海量数据中筛选出真正的信号，摒弃噪声的干扰，做出接近真相的预测的问题的《信号与噪声》，提供了面对海量数据预测时建造用于预测的“诺亚方舟”的一些思路和方法，其论述与美国阿姆赫斯特马萨诸塞大学随机科学系教授纳西姆?尼古拉斯?塔勒布的《黑天鹅》的观点有异曲同工之妙。　　西尔弗用七个章节的大篇幅，从失败的预测里提炼出三条准则：　　其一，必须要有足够的信息，这是一切预测的大前提。早些年，天气预报一直被人诟病其不够精确，很大程度上还是因为信息太少。再比如，恐怖袭击杀伤性的分布符合幂律分布。幂律分布的特点是“没有最大，只有更大”。也就说，美国遭到“9?11”恐怖袭击之后，会有万人以上死亡级别的恐怖袭击，只是不知道什么时候。　　其二，预测需要一个适当的方法或模型，用来处理第一阶段收集到的大量信息。早在2008年美国金融危机前，就有大量经济学家以及评级机构在处理信息后发现，房地产泡沫的危险系数非常高，然而他们因种种原因放过了这个结论。如西尔弗所言：“他们只是不想让"音乐"停下来罢了”，于是就有了这第三个准则：以客观理性的态度对待那些信息以及经过处理后所呈现的数据，譬如1997年5月在超级电脑“深蓝”与人类有史以来最伟大的国际象棋名家卡斯帕罗夫对决中，“深蓝”就完美诠释了什么是客观与理性。　　在有关概率的解说中，贝叶斯定理能告诉人们如何利用新证据修改已有的看法。贝叶斯定理看似很简单，就一个计算公式，但这个公式对于“先验概率”的初始值给予的权重非常之高，认为新证据的出现会修正原先的概率，但幅度不会那么大。相反，“先验概率”如果非常之强的话，对最后“后验概率”的影响会更大。这和亚当?斯密的“无形之手”有些相似之处。亚当?斯密强调人类由于缺少认识全局的信息，只能根据新近获取的知识来确定对事物价值的看法，通过人与人之间无数的交易活动修正这种看法，从而形成供需平衡的价格信号。西尔弗则认为，市场机制作为一种预测机制，是将个人的独立决策整合为群体决策，所以是预测价格的最优机制。　　如果说信息稀缺制约着预测，西尔弗则认为“信息越多，问题越多”：“一旦信息增长的速度过快，而我们处理信息的能力不足，情况就很危险。过去40年的人类历史表明，把信息转变为有用的知识可能还需要很长时间，一不小心，我们就有可能倒退回去”；“信息不再那么稀有，我们拥有的信息多到无法下手，有用的信息却寥寥无几，我们主观地、有选择地看待信息，但对信息的曲解却关注度不够，我们以为自己需要信息，但其实我们真正需要的是知识”。　　这并非危言耸听，据国际商业机器公司（IBM）估计的数据，现在我们每天生成的数据高达250兆亿字节，超过以往两年内生成的数据总量的90%。面对过量信息时，人们会本能地选出喜欢的，忽略其他的。“虽然那些数字不能为自己辩护，但我们却可以作为数字的发言人，赋予它们意义。这就好比对恺撒密码解码一样，我们可能会以对自己有利的方式对这些数据进行分析和解释，而这些方式很可能与这些数据（所代表）的客观现实不相吻合。数据驱动预测机制可能会成功，也可能会失败。一旦我们否认数据处理过程中存在着主观因素，失败的概率就会增加。要提高数据分析的质量，首先要对我们自身提出更高的要求。”　　当然，西尔弗完全不赞同“根本不存在客观真理”这一虚无缥缈的说法。相反，他认为要做出准确的预测，首要前提就是坚信客观真理的存在，并且执着地追寻。而预测者的另一个承诺，就是要认识到他无法穷尽对客观真理的认知。“预测之所以重要，是因为它连接着主观世界与客观现实”――当代西方最有影响的哲学家之一卡尔?波普尔也早就意识到了这一点。对波普尔来说，假设并不科学，可证伪的假设才是科学的。然而，“令我们裹足不前的是，经过验证的那些为数不多的想法的实际作用并不大，而且许多想法未经过检验，或者根本就无法检验。在经济领域中，验证失业率预测的准确性要比验证刺激消费政策的效果的论断容易得多。”　　科学研究往往强调客观性。但物理学家和哲学家迈克尔?波兰尼在他的《个人知识》中质疑：从科研工具的制造到科研过程的深入，每个阶段都有人的主观性介入；经济学家阿尔弗雷德?马歇尔在《经济学原理》中也有类似的观点，即经济学假设都内涵人的主观判断。西尔弗也坦言：“预测之所以难做与其之所以重要的原因是一样的：预测是主观事实与客观事实交汇的产物。从噪声中区分信号既需要科学知识，也需要自知之明。”从这个意义上说，《信号与噪声》是波兰尼和马歇尔前述思想更为通俗的表达。西尔弗发现，预测的困难来自于预量，而预量可分为易观察的、不易观察的，前者受人的主观性影响较小，而后者的预量更多要依靠人的想象力和创造力。但预测成功的关键在于有没有承认人的无知，而不是对采用的模型和方法的科学性、客观性过于自信。对工具本身过于自信，就不容易识别出噪声，从而失去正确的预测信号；而只有承认自己的无知，下结论时遵循贝叶斯式的概率思维，才能时刻警惕噪声的存在，发现真正的信号。　　无论是美国的珍珠港事件、“9?11”事件、次贷危机，还是雪灾、地震、流感等，概莫能外。人们似乎习惯了（也擅长）以自身有限的生活经验和不堪一击的信念来解释不可预测的事件，并自信于能把握趋势、洞察未来。然而，在生命、世界和大自然面前，人是显得多么渺小、脆弱和无知。由此，西尔弗认定：只有正确运用统计学工具的人，正确区分预测中哪些是主观现实、哪些是客观现实，哪些是干扰预测的噪声、哪些是有价值的信号，或许才能提供意想不到的启发性视角，做出准确的预测。
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