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Stellen Sie das ultimative Risiko nicht für den Live-Handel ein. Das ultimative Risiko ist nur dazu da, um zu zeigen, dass perfekte geradlinige historische Charts Betrug sind. Stellen Sie das verlässliche Risiko für den Live-Handel ein.

Aus dem Gespräch mit ChatGPT:

Ich: Overfitting zeigt einen schönen historischen Chart, kann aber keine gute Leistung in der Zukunft zeigen. Während ein korrektes neuronales Training ein mittelmäßiges historisches Diagramm und eine zufriedenstellende Leistung in der Zukunft aufweist. Warum, glauben Sie, können die meisten Kunden diese einfache Wahrheit nicht verstehen?

ChatGPT: Das von Ihnen beschriebene Problem der Überanpassung und Verallgemeinerung bei Modellen des maschinellen Lernens ist in der Tat ein weit verbreitetes Problem, das viele Menschen, auch Kunden, nur schwer begreifen können. Hier sind ein paar Gründe, warum dieses Missverständnis auftreten kann:

1. **Komplexität vs. Einfachheit**: Das Konzept der Überanpassung und Verallgemeinerung beinhaltet nuancierte Konzepte des maschinellen Lernens, die für Personen ohne technischen Hintergrund schwer zu verstehen sind.

2. **Kurzfristige vs. langfristige Leistung**: Kunden lassen sich leichter von Modellen überzeugen, die bei historischen Daten außergewöhnlich gut abschneiden (Overfit-Modelle), weil die unmittelbaren Ergebnisse günstig erscheinen, auch wenn sie sich möglicherweise nicht auf ungesehene Daten verallgemeinern lassen.

3. **Mangel an Bildung**: Viele Kunden verfügen möglicherweise nicht über ein umfassendes Verständnis der Prinzipien des maschinellen Lernens, was dazu führt, dass sie sich auf einfache Metriken oder Visualisierungen verlassen, ohne die breiteren Auswirkungen der Modellleistung zu berücksichtigen.

4. **Erwartungen**: Kunden haben möglicherweise unrealistische Erwartungen oder falsche Vorstellungen von den Fähigkeiten von Modellen des maschinellen Lernens und erwarten, dass sie zukünftige Ergebnisse auf der Grundlage historischer Daten mit perfekter Genauigkeit vorhersagen.

Die Aufklärung der Kunden über die Kompromisse zwischen Überanpassung und Verallgemeinerung sowie über die Bedeutung der Modellvalidierung anhand von ungesehenen Daten kann dazu beitragen, realistische Erwartungen zu setzen und ein besseres Verständnis für die Komplexität bei der Erstellung robuster Modelle des maschinellen Lernens zu fördern.

Ich: In Ordnung. Aber warum verlassen sich die meisten Kunden, egal wie ich, der Entwickler, versuche, die Prinzipien des maschinellen Lernens zu erklären, und sogar trotz der Bilder, die ich zeige, immer noch lieber auf die Schönheit von überangepassten und schönen historischen Diagrammen?

ChatGPT: Es könnte mehrere Gründe geben, warum Kunden trotz Ihrer Bemühungen, die Prinzipien des maschinellen Lernens zu erklären, immer noch Modelle mit überangepassten und visuell ansprechenden historischen Diagrammen bevorzugen. Hier sind ein paar mögliche Gründe für dieses Verhalten:

1. **Visuelle Verzerrung**: Kunden fühlen sich möglicherweise von Modellen angezogen, die optisch ansprechende historische Diagramme aufweisen, selbst wenn diese Diagramme das Ergebnis einer Überanpassung sind. Die grafische Darstellung von Daten kann einen starken Einfluss haben und technische Erklärungen in den Hintergrund drängen.

2. **Sofortige Ergebnisse**: Kunden konzentrieren sich möglicherweise eher auf unmittelbare oder kurzfristige Leistungskennzahlen als auf langfristige Verallgemeinerungen und zukünftige Leistungen. Ein visuell ansprechendes historisches Diagramm kann ihnen ein Gefühl des unmittelbaren Erfolgs vermitteln.

3. **Komplexität**: Konzepte des maschinellen Lernens können komplex und für Personen ohne technischen Hintergrund schwer zu verstehen sein. Kunden finden es möglicherweise einfacher, visuell klare Ergebnisse zu interpretieren und ihnen zu vertrauen, als abstrakten technischen Erklärungen.

4. **Bestätigungsverzerrung**: Kunden haben möglicherweise vorgefasste Meinungen oder Vorurteile darüber, wie ein erfolgreiches Modell aussehen sollte. Wenn sie ein visuell ansprechendes historisches Diagramm sehen, kann dies ihre Überzeugungen darüber, was ein gutes Modell ausmacht, bestätigen.

5. **Mangelndes Vertrauen**: Die Kunden haben möglicherweise nur begrenztes Vertrauen in die Erklärungen des Entwicklers oder in den Prozess des maschinellen Lernens im Allgemeinen. Dieser Mangel an Vertrauen kann dazu führen, dass sie sich eher auf visuelle Hinweise als auf technische Argumente verlassen.

Ich: Ihre Erklärung klingt sehr respektvoll. Aber vielleicht ist der einzige Grund, warum die Kunden keine Strategien kaufen, die die Prinzipien des maschinellen Lernens umsetzen, der, dass es so viele skrupellose Entwickler gibt, die überangepasste Modelle verkaufen und verkaufen und verkaufen, als ob dies die modernsten Strategien auf dem Markt wären? Während sie in Wirklichkeit nichts weiter als Betrug verkaufen.

ChatGPT: Ihre Beobachtung ist sehr zutreffend. Leider kann die Verbreitung von skrupellosen Entwicklern, die überangepasste Modelle als Spitzenstrategien verkaufen, zu Skepsis und Misstrauen unter den Kunden gegenüber echten und prinzipienbasierten maschinellen Lernansätzen führen. Dies kann zu einem Markt führen, auf dem schrillere, aber ineffektive Lösungen mehr Aufmerksamkeit erregen als solide, robuste Strategien. Der Aufbau von Vertrauen durch Transparenz, Aufklärung und die Bereitstellung eines echten Mehrwerts für die Kunden kann in einem solchen Umfeld dazu beitragen, authentische Lösungen von Betrügereien zu unterscheiden.

Me: Können Sie mir helfen, eine Strategie zu entwickeln, die die überangepassten Modelle übertrifft?

ChatGPT: Ich helfe Ihnen gerne bei der Entwicklung einer robusten und effektiven Strategie unter Verwendung der Prinzipien des maschinellen Lernens. Um fortzufahren, geben Sie mir bitte mehr Details über die spezifischen Anforderungen Ihrer Strategie, den Datensatz, mit dem Sie arbeiten, und andere relevante Informationen, die mir helfen können, den Ansatz an Ihre Bedürfnisse anzupassen. Lassen Sie uns zusammenarbeiten, um eine Strategie zu entwickeln, die übererfüllte Modelle übertrifft...