제 생각에 주요 문제는 시장에서 가장 큰 플레이어(국가)의 행동을 설명하는 접근 방식의 선택에 있습니다. 그들은 (1) 시장에 매우 강한 영향을 미치고, (2) 시간이 지남에 따라 행동이 크게 변하고, (3) 시장에서 행동의 목표는 종종 시장 자체 외부에 있으며 우리에게 잘 알려지지 않았습니다. (4) 거기에 많은 상태가 있고 매우 다른 (시장에 대한) 방식으로 서로 상호 작용할 수 있습니다. 수학적 관점에서, 복잡하고 고정되지 않은 비폐쇄 시스템이 얻어진다.
문제는 그러한 시스템에 대한 모델을 제시할 수 없다는 것이 아니라 너무 많은 다른 모델을 제시할 수 있다는 것입니다.
제 생각에 주요 문제는 시장에서 가장 큰 플레이어(국가)의 행동을 설명하는 접근 방식의 선택에 있습니다. 그들은 (1) 시장에 매우 강한 영향을 미치고, (2) 시간이 지남에 따라 행동이 크게 변하고, (3) 시장에서 행동의 목표는 종종 시장 자체 외부에 있으며 우리에게 잘 알려지지 않았습니다. (4) 거기에 많은 상태가 있고 매우 다른 (시장에 대한) 방식으로 서로 상호 작용할 수 있습니다. 수학적 관점에서, 복잡하고 고정되지 않은 비폐쇄 시스템이 얻어진다.
문제는 그러한 시스템에 대한 모델을 제시할 수 없다는 것이 아니라 너무 많은 다른 모델을 제시할 수 있다는 것입니다.
다양한 척도에 있는 플레이어의 프랙탈 행동)이 도움이 될 수 있고 도움이 될 것입니다)
처음에는 접근 방식의 반대편에 있습니다. 그런데 모든 것과 모든 것에 대한 의학에서의 RCT는 위약으로 재현할 수 없는 의학적 방법을 죽였습니다)))
행동이나 상태의 임무는 인과 관계를 찾는 것입니다)
처음에 접근 방식의 어느 쪽
글쎄요, 분명한 것은 두세 개의 정현파는 장기간 정상적으로 가격을 근사화할 수도 없다는 것입니다. 알겠습니다. 동의하십니까?
아니, 동의하지 않습니다, 당신이 또 오해..
변환기를 복잡한 비선형 구조, 아마도 신경망의 캐스케이드로 봅니다.
입력 가격 --- 변환기 --- 정현파
명확성을 위해 그는 하나의 정현파가 있는 예를 보여주었지만 더 많을 수도 있습니다. 입력 가격에서 출력에서 위상을 제외하고 동일한 매개변수를 가진 정현파
네트워크가 이 작업을 수행하는 방법을 배우면 다른 것이 필요하지 않습니다 ....
여기에 아이디어가 있습니다. 플레이어 네트워크를 통한 시장 모델입니다.
대략 다음과 같습니다( MO 컨텍스트 에서 시도하겠습니다).
.......
....
모델의 아이디어는 잘 알려져 있고 복잡하며 모델링 목표를 이해할 수 없습니다.
열광자는 아직 손을 내밀지 않았으며 모든 종류의 GPT-3 및 기타 획기적인 것들을 소화할 것이며 누군가가 이에 대한 개발 방향을 나타내기 위해 손을 뻗을 것입니다.
나는 당신이 내가 언급 한 동일한 Moshnikov 중 하나라고 생각했습니다)) 글쎄, 아무도 믿는 것을 금지하지 않지만 이론을 실습으로 희석하는 것이 좋습니다
4) 이익 계산
처음에 접근 방식의 어느 쪽
원인(치료중)은 알려져 있지만 효과나 다양한 치료법의 효과는 알려져 있지 않으며, 가장 좋은 치료법을 찾아 효과를 확인하는 것이 과제다.
그 이유가 너무 많기 때문에 우리는 이유를 모릅니다 ....
모델링은 원인과 가격에 미치는 영향 사이에 약간의 연결을 제공해야 합니다. 또는 그 반대로 가격 행동에 따라 플레이어에게 영향을 미치는 이유를 식별한 다음 가격에 대한 행동을 식별할 수 있습니다.
4) 이익 계산
내가 가장 좋아하는 오실로스코프))) 그리고 얼마나 아름다운 그림을 그릴 수 있는지)
원인(치료중)은 알려져 있지만 효과나 다양한 치료법의 효과는 알려져 있지 않으며, 가장 좋은 치료법을 찾아 효과를 확인하는 것이 과제다.
그 이유가 너무 많기 때문에 우리는 이유를 모릅니다 ....
모델링은 원인과 가격에 미치는 영향 사이에 약간의 연결을 제공해야 합니다. 또는 그 반대로 가격 행동에 따라 플레이어에게 영향을 미치는 이유를 식별한 다음 가격에 대한 행동을 식별할 수 있습니다.
아, 아마. 나중에 여유있게 할게요
아, 아마. 나중에 여유있게 할게요
오늘의 과제가 아닙니다. 너무 이른)
어떤 장벽도 보이지 않아