预测楼市的滑动窗口

Author: 挨踢的牛魔王 | Origin link: wechat link

题图由AI生成
预测楼市的滑动窗口
一、刻舟求剑的抽象
说到预测这件事情,今天就写一篇干货。
有人问,楼市是涨,还是跌,什么时候涨,会涨多少?
表面看起来,这个问题好像很合理。
你要是认真给他回答, 货币政策、经济周期、供需。。。
然后他马上打断你:你不要说那么多,你就告诉我是涨还是跌?
对于这种问题,用三体星人的话来说,就是:不要回答,不要回答。
因为你仔细想想就知道,这个问题 本身就是错 的。
问出这个问题的人,要么就是不思考,要么就是不尊重。
就好像你去麦当劳,对服务生说,我要一个 美味、健康、便宜 的汉堡。
出于礼貌,服务生会微笑着对你说,我们这里的汉堡都是 美味、健康、便宜 的。
但是她心里估计以为你是一个神经病。
你会去这么点汉堡吗?还是这么去点菜?
你不会。
因为你说的“ 美味、健康、便宜 ”,只是一个 抽象词汇 。
你到底是要巨无霸、板烧鸡腿堡、麦香鱼?
这个才是 具体 的。
你说了这些汉堡名字,服务生才知道你是真的来买汉堡的,而不是来捣乱的,她才知道怎么帮你做。
为什么麦当劳里面就那么几种汉堡呢?
所有奇怪的规则,后面都有不可思议的原因。
因为这样做,给定了你的具体选择,也易于操作。
预测的目的,是要落地的,而不是轻飘飘的几句话就完了。
同样的道理,你问房价是涨是跌,什么时候涨。
别人只能告诉你,长期看涨。
因为你自己都说不清楚,你到底想问啥,然后你还嫌别人回答的笼统。
你说的房子,到底是哪个城市的房子?
哪个地段, 产业、商业、交通、教育等等,各个方面怎么样?
哪个小区,你什么时候买的,买的价格是多少?贷款额度,利率是多少?
你现在现金流情况怎么样?
点菜你都不会这么做,为什么到了楼市这边,一套房子动不动几百万,几千万,有人会这么问呢?
本质就是不思考,让他自己动个脑子,比杀了他还难受。
另外,一个就是不尊重。
这里说的,不尊重,是指他不尊重自己的资产。
这么大的标的,你处理的就这么轻佻?
实际上,有些人就是过来捣乱的。
他根本对房子不感兴趣,也没房子。
纯粹就是过来放几个嘴炮,之后就再也不关注了。
他看到的预测, 可能都是几年前的预测,还抱着不放,刻舟求剑 。
二、滑动窗口
我们必须要承认,这个世界是变化的,而不是静态的。
既然世界是变化的,你凭什么认为一个预测可以管100年,然后一成不变?
根据世界的变化,进行预测,才是真正科学的方法。
如果你是搞房子的,应该一直关注这个行业的变化,持续跟踪。
而不是看了几年前的预测,一直就抱着这个预测过活。
大公司做预测的方法,其实是 滚动预测 ,就像一个 滑动窗口 。
大公司,家大业大,一旦预测错了,那是巨量的损失,不可不谨慎。
所以,大公司必须对趋势做出判断,而不是做鸵鸟,当做没看见。
那么大公司哪个部门负责这件事情呢?
一般是 Marketing。
有人觉得,Marketing不是指做营销的吗?怎么还做预测?
如果你有这样的看法,只说明两个问题,要么你们公司还不够大,要么你的位置还不够高。
Marketing确实是营销。
但是由于Marketing掌握了很多关于市场的信息,所以预测、战略规划,一般就是Marketing管的。
这个相当于老板的 参谋部 ,Marketing的老大就是在围绕老板的一个小圈子里面。
那么Marketing怎么做呢?
他们要投入大量的人力,去收集政策、经济、市场、产品等信息,工作量十分巨大。
一般是做 3-5年的预测 ,而且是每年都做。
为什么每年都做呢?
比如说,看下图,假设从 2021年开始 ,做3年的预测,包括 2022年年,2023年,2024年 。
离的2021年当年越近的,就越具体,越准确。
比如针对2022年的预测,就等于做第二年的预测,就会比较准确,各个部门也知道具体做什么。
这是第一年。
第二年,预测要重新做。
到了 2022年 ,就再次做 2023年,2024年,2025年 的预测。
有人就问了,2023年的预测,前面一年不是已经做了吗?
前面一年确实是做了,但是比较粗略一点。
你要修正,几乎等于重做。
毕竟你当时是在2021年分析的2023年,中间隔了一年,肯定有预测错的。
你需要对错误的判断进行纠正,然后放到新的预测中,或者干脆去掉。
更重要的是,2021-2022年期间,又发生了新的变化。
这些新的变化,你在2022年重新做预测的时候,要加到对2023年的预测中,形成一个新的判断。
这是第二年。
第三年,同样的,时间窗口继续向前。
到了 2023 年,就做 2024年,2025年,2026年 的预测。
这样看起来,就像一个3年的窗口,在时间线上一直往前推。
最后每年的预测就会越来越准确,这个就叫 滑动窗口 。
整个过程,非常的让人头疼和痛苦,你的预测、数据,会被领导和其它部门不停的挑战。
最后反复修改十几次,甚至几十次,最后才形成最终稿。
这个最终稿,再细化,形成具体的计划,下发到各个部门去执行。
比如说,周鸿祎,在去年底今年初对人工智能做了 十大预测 。
他根本不怕错。
到了现在4月份,他再回顾他的预测,对了七八条。
然后他就把对的七八条进行细化,分析为什么对。
预测错误的,到底为什么错误,是自己理解的不准确,还是收集数据有误?
结合上面的内容,就可以做出新的预测。
做好一个预测,这个是极度消耗精力和脑力的事情,工作量巨大。
光是收集各方面的数据,就非常难了。
如果以个人的一己之力,是非常非常难的。
三、AI的天降
如果你没有接受过 Marketing的系统训练 ,不是 在一个行业浸淫多年 ,我根本不相信你能做出准确的预测。
首先,工作量你就搞不定。
现在,个人进行分析和研究,却慢慢变成现实了,因为AI出现了。
Chatgpt的原理是什么呢?
预测下一个词。
跟上面 滚动预测 的原理类似。
比如说,你输入一段话,大模型会预测回答的下一个词。
然后系统会把你这段话,加预测的这个词,再放到大模型中,预测第二个词。
如此往复,就输出了一篇回答。
整个过程,AI圈有一个唬人的词叫: 自回归。
针对前面我们讲的个人能力的局限,AI是一个非常有力的助手。
因为AI天生就擅长处理海量的数据。
微软的AI叫Copilot,这个是一个具有深意的词。
这个词的意思,就是 副驾驶 。
比如说,一个大V,他做视频,写文章,最头疼的是什么?
框架,创意,他是有的。
他最头疼的是收集各种资料、数据、图片,这个工作量是非常大的。
所以,一般都是编辑帮他把这个活都干了。
如果没有编辑,他的生产力就会很低,质量也不高。
这个就是 副驾驶 。
现在AI已经可以相当程度上解决这个问题了。
就是你可以让AI收集资料,让AI来帮你分析。
然后你判断的结果,再输入AI。
如此反复,就能得出比较准确的结果。
有些人说大模型的智商低,那个是你不会用。
要是真正用的好的话,AI的生产力还是非常强大的。
对于房产,也是一样的,你可以搞一个 房产GPT 。
但是,你指望chatgpt或者文心一言能帮你完成这件事情吗?
不可能。
这些人工智能只说一些合适的话,但是并不一定说真话。
因为人工智能的智能来自于数据,但是你懂的,很多资料并不符合公众的价值观。
这些资料在训练的时候,就已经被去掉了,你怎么可能指望人工智能说真话?
唯一的方向,就自己搞一个。
四、结语
预测,不是刻舟求剑,不是神棍,而是要连续进行滚动预测。
这是一个系统化,科学化的方法,在大公司一般由Marketing负责。
利用滑动窗口,进行滚动预测,才是真正有效的方法。
而AI时代的到来,让普通人也具备了一定的分析和预测能力。
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很多人都在问,我的AI课程到底是教什么的,不是那种水课。
这里做一个简单的比喻。

大家都知道以前的PC互联网时代,很多人都会架网站。
就算是现在,很多做跨境电商的都会做独立站,效果还不错。

那个时候,你要上那种大型软件,比如oracle数据库之类的,普通人你是上不起的。
后面,逐步出现了一些普通人可以用上,而且开源免费,不要钱的网站架构。
这个里面最经典的一个网站架构,就是LAMP。

LAMP是什么呢?
LAMP的全称是linux + apache + mysql +php。
linux就是你服务器用的操作系统,开源免费的,安卓的底层也是linux。
apache就是web服务器,别人访问你的网站的网页,你的网站就用这个接收别人的访问。
mysql就是一种数据库的名字,也是开源免费的。
php是一种易学上手且强大的建设网站的编程语言。


这个就是 生产资料 。
这套系统成型之后,很多普通人靠这套系统做了各种各样的网站,发大财,成立公司的不在少数。
文科生也可以学,因为文科生很多可以做网页,那是没有问题的。

我也见过比较狠的文科生,完全靠自学,硬是从宠物商店的例子悟出精髓。
现在公司做的也比较大了。

但是那个时代,毕竟还是要学点编程的。
智能时代,完全不一样了,很多东西变的更简单了。

那么在智能时代,我们再做一下类比:
linux=大模型(LLM)
apache=推理框架+web服务。
mysql=向量数据库,检索增强等等。
php=提示词,用中文或者英文。

大模型,你用开源的,推理框架,现在已经有了比较好用的了。
这两块,我已经教完了, 没有任何电脑背景的朋友 ,都已经学会了。
提示词,就是中文和英文,就能做很多事情了。

这些都学会了,就可以构建自己的服务,就像当年建立网站一样。

你总是会中文的,那就可以学会。

我们的课程和别人不同,是讲框架,讲生产资料,讲怎么用生产资料去赚钱的。
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