Often, we need fast answers with limited resources. We have to make judgements in a world full of uncertainty. We can’t measure everything. We can’t run all the experiments we’d like. You may not have the resources to model a product or the impact of a decision. How do you find a balance between finding fast answers and finding correct answers...
いつも同じとは限らない。同じでない出来事によって引き起こされる同一のパターンがあり、私たちにはコントロールできない累積的な影響がある。つまり、FAイベントをコントロールすることなく、ケースのエラーは常に発生する。だから、そのようなことはない。
一般的に、私は、ターゲットは価格行動上の意思決定/私たちの行動の行動であるという考えに傾いている。結局のところ、関数とは何か明確なものであり、いくつかの確率や通路があっても、ルールや相互関係があるものです。
私は、レベルのグリッド、均一な、または過去の極値のレベルを介して動作を定義するアイデアを探しています）それは私が問題を解決している間、両方のアプローチを適用する必要があるかのように、正しいグリッドのステップを設定する数字から何を計算する必要があり、どのくらいの頻度でこのグリッドを変更する必要があります）））））。
もし両方のアプローチを適用する必要があるのであれば、問題を解いている間に、正しいグリッドのステップを設定する数値と、このグリッドを変更する頻度を計算する必要があります))))))
もしかしたら、あるレベルの市場の状況を取り上げて、似たような状況を見つけ、それらを1つのグループにまとめ、このグループを他のものから分離しようとする方がいいのかもしれない......。
市場であるレベルの状況を取り上げ、似たような状況を見つけ、それらをグループ化し、このグループを他のものから分離しようとする方がいいのかもしれない。
その方がいいかもしれない。これは別の仕事で、最初はニュース（少なくとも何らかの形で形式化されたもの）とイベント（形式化する必要がある）のチャートを取り、同じパターンを追いかけることができる。問題はどのように形式化するかであり、現在あるものでは有益な結果は得られない。
同じ時間間隔を使う方が有益である。
状態を正しく定義するという考えには、まだ魅了されている。Sanychは結論が好きだった、行動の変化はかなり頻繁に警告なしに預金を排出する))))私の結論は、価格はかなり頻繁に、十分な幅で、明らかに異なるパターンで、行動の変化の前に行動を変更します。これが何を意味するのか、私はまだ正確に定式化できない。数学では、SBを記述するためには無限のパターンが必要なようだ。市場については、それを正確に記述するのに十分なモデルがまだない。
一般的には、グリッドのステップを正しく計算するために、行に何を数えるべきか)))))また、どのくらいの頻度で段差を変えるべきか))))
なぜグリッドかというと、それは状態制御の最も単純なバリエーションの一つであり、レベル間のすべてが固定されていないため、レベルからレベルへの遷移、トレンド、戻り、極限を意味する...。まあ、まるで問題があるかのようだが、このような状態の形式化はオークである。ああ、この言葉（イベントドリブンプログラミングの ネイティブな言葉）は好きだよ。
SanSanych Fomenkoが言って いた ような 、 外れ値→平均入力（または出力 ）のようなものが実装されているようだ...上記では、dim_reductionと多次元分類法（LDA、クラスタリング）をごちゃ混ぜに した...しかし、マハラノビスの 本質は、多次元空間における外れ値/新奇性の検出である。だから、外れ値で取引するというオプションはとても良さそうだ（feature_engineeringだけは正しく行われるべきだ。）
しかし、「スライディング・ウィンドウ」はまだ混乱している（通常の自己回帰モデルは時系列追跡取引では一般的だが）。- 窓の中が）ごちゃごちゃしていることもある。-- 窓の境界線は、スマートの市場への参入であり、彼らはポートフォリオ管理で平均分散最適化を利用している。もちろん、我々は彼らのポートフォリオを知らない（SoTsから大まかに遡るのみ）、しかし、この分散の中で、彼らはおそらく彼らのポートフォリオのリバランスを行う---リテールについて修正またはロードしながら...
異常値を利用した取引は確かに興味深い選択肢だが、OTFかDTF（デイトレーダー）か、誰が異常値に直面しているかを考えることも、異常値を正しく解釈するためには重要だ...
p.s.
あるいは、マハラノビスの外れ値ではなく、予測分布の極端な十分位を取ることもできる。
そうですね...。だから、私は、エージェントはOTF（大資本、賢さ）であると考える傾向がある -超高ボリューム（標準的なVSAのように）によって - 制約し、形式化するためにボリュームを破るの両方....これは、私がデータ準備におけるMLの主な目的を見るところである。そして、デイトレーダーではなく、スマートがアクターとして扱われるべきなのだ。もちろん、公式化はまだ必要だが...。
ところで、私は因果推論に関する あなたのリンクに 目を通そうとしているのだが、そのリンクは、かなりつたないロシア語で 現象の意味を説明している......。しかし、そこから本や他の 本へのリンクを見ると、私たちは（ロシア語で言うと）偏相関係数の 研究について話しているようだ。すなわち、偏相関係数が求められ（学界や標準的な統計書には統計数学の公式がある）、帰無仮説（H0）を通じてその有意性が評価され、影響または非影響（すなわち、選択された変数の依存性または独立性）について結論が出される：
при фиксированном качестве посевного материала, мин. удобрений и фин. затрат - продуктивность посевов не зависит от фондооснащённости
すなわち、資金-設備-作物生産性は線形非依存である．(これは介入という意味である）。
そしてそれは、統計から得られる私的な相関係数によって証明することができる。これはまさに、多要素空間における相関関係が、観察された現象の因果関係として必ずしも機能しないことを証明する 状況である。つまり、要するに、標準的な実験計画法は、このような問題を解決するために設計されているのである。つまり、結果についての論理的結論が、取るに足らない要因と結果の相関関係で散乱し、それが不当に因果関係のある現象に格上げされるのを排除するために設計されているのである。
残りの部分（交絡因子についてなど）は読んでいないが、どういうわけか大衆（良い意味ではない）読者向けの記事とPR（古い真実について新しい言葉を広めること）向けの記事は、合理的な科学的議論（まあ、そして合理的な議論の証明、すなわち因果関係）の論拠とは意味的にも論理的にも大きくずれている。すなわち、一連の実験の正しい計画と設定によって証明された（！）ある依存関係の因果関係）...
...小売の場合（市場に関する情報が不完全なため） - 因果推論は原理的に理解できない、研究機関の場合 - 証明できない（商業秘密の様々な要素のために同じ理由で）、国家レベルの統計委員会のために、おそらく、いくつかの代表的なサンプルがある...しかし、金融に関する統計データは、どのような場合でも常に商業上の秘密に基づいている...そしてマーケティング担当者にとって、それは「他人の財布を何としてでも覗きたい」というおもちゃに過ぎない--だからこそ、私はあなたのリンクの方が「マーケティング担当者のおもちゃ」として面白いと思うのだが、本質的には古典的な統計方法論に基づいている--彼らにとっては古典的な統計方法論でしかない。方法論、 -- ただ、彼らは必ずしも古典的な科学研究、理論、マトリックス統計手法に興味があるわけではないし、心理学者や社会学者などと同様に、「実験の倫理性」のために、本格的なマトリックスモデリングのためのすべての情報に必ずしもアクセスできるわけでもない......。
>> 現実にはそのような実験はできないし、そのようなデータも得られないし、そのような研究のための資金も見つからないし、プールに関するそのような空論も見つからない。そのため、彼らはインフレの背中に乗ることを夢見る悲痛なマーケティング担当者のために「shir.cons」記事を書く。
科学的根拠があり、論理的に適切で、科学的な実験は、統計的に確認された論理的な結論の根拠を集めるための適切な実験計画を意味する...。統計それ自体のポピュリズムではなく、英語の用語で．
というわけで、その記事をすぐに市場分析にハンダ付けしなくても心配はいらない．
--- これは私のレビューです
これは紹介記事か宣伝記事のようなもので、ライブラリ自体へのリンクがあったと思う。
それは本当に宣伝的だった。宣伝という芸術の最高の伝統に則っているわけではないが...。
リンクの時系列の部分にはSUTVAへの言及があり、それはこの本からのものである。
干渉が ないという仮定は、Cox (1958)によって "ユニット間の相互作用なし "とラベル付けされた、
そして，Rubin (1980)によって説明された「安定単位-治療値の仮定（SUTVA）」に含まれている。
VanderWeele (2009)は，この点を "treatment variation irrelevance "の仮定，すなわち，治療の複数のバージョンが存在するかもしれないが，それらはすべて同じ結果をもたらすという仮定として定式化した．
干渉が存在する場合、個人の結果は他の個人の治療値に依存するため、個人iの反事実はうまく定義されない。
干渉がないという仮定と同様に，治療の複数のバージョンがないという仮定は，Rubin (1980)によって説明された "安定単位-治療値の仮定（SUTVA）"に含まれる．
ある個体の治療が、集団内の他の個体の結果に影響を与えるとき、干渉が存在する。
そして、この本のさらに下には、" 母集団を超えた因果推論の可搬性（副詞性を含む）"について数行書かれているが、同時に "各手法の推定は異なるモデリングの仮定に基づいている。"と書かれている。- これはモデリングではよくあることである。そして、マーケティング担当者が集団の中で「噂を広める」ことを期待する一方で、集団の中の個人を暗示性（信じる人、信じない人、抵抗する人、文句を言う人、屈服する人）によって分ける。このままでは、我々は価格の動きのモデル化から社会的大衆のモデル化へと明らかに移行していくだろう。その一方で、市場は同じ感情によって動かされ、モデル化される必要はない-それはただ山に集められ、少なくとも月に向かう方向（群集心理）に向けられるだけでいい-と夢想するだろう。自分たちを政治学者と同一視することを夢見て......。
そして社会には、世論操作としてのPRや情報発信の技術がたくさんある。誰かの意思決定に影響を与えることを夢見ながら、誰もが自分の推測を広めることに "訓練 "している...。しかし、群衆の意見に基づいて下された決定が長期的なものになることはほとんどなく、群衆がそれ以上進むことを許されない「ストップ・レベル」が常に存在する（誰が？）少なくともSUTVAでは）フラットな行動を研究するのは無駄だと思う。
ちなみに、この本はWhat IF- harvard.eduと呼ばれている（まだ読み終えていないが、すでに斜め読みで微笑ましい）。
p.s.
いや、それでも、彼らは何も発明せず、それをハイテク計算と呼び、経済では人々に利益を分配せず、マーケティング担当者におもちゃを与え、広告（実際の製品の代用品、フィクション、希望、夢、自己欺瞞）を配布し、そのような「良い」「有望な」仕事-マーケティング-を持っていることを喜ぶだろう...。群衆行動であっても、私はまだ普通の科学に基づいた論理に近い。しかし、私は群衆の行動に基づいて取引を決定したりはしないし、誰かに助言したりもしない...。
だから、因果推論分析（群衆の中で誰が誰を突き飛ばし、どのように喧嘩が勃発したか）は、価格決定プロセスのモデリングではなく、喧嘩のモデリングとみなされる...常に裁定者が存在し（それはマーケティングではなく、経済学である！両者の間に等号は 存在しない）、すべてを考慮に入れることは不可能である（モデリングは常に1つまたは別の仮定 であり、オブジェクトがモデル化されている場合、それは最後まで研究することはできません）。
p.p.s.
私は、経済技術と政治技術の平等性についての議論は受け入れない。「社会経済的分野」は、言語的抽象概念というよりも、地球上の法則を彷彿とさせる...。地球上では「財」（シャベルであれ他の何かであれ）、「must-not_need」、そしてこの財から得られる「限界効用」があり、それは最大化されるべきであるが、予算や他の資源といった制限がある。しかし、人生には調整装置がある。それは総需要と総供給を、状況に応じて拡大させたり縮小させたりする。結論：「彼らの尻尾を追え」、しかしその最悪の伝統であるマーケティングを、現実の人々の経済や生活（年金基金、ヘッジファンド、人々の資金を管理するための投資ファンド、流動性市場を含む）と一緒にしてはならない。