시장 모델과 관련하여 처음에는 각 클랜이 자체 통화를 가지고 실제 시장이있는 고급 클랜 국가가있는 RPG와 같은 일종의 온라인 게임을 만들고 세계의 이벤트에 따라 가격이 어떻게 변하는 지 지켜봐야한다고 생각합니다. 이전에는 시장과 적어도 두 개의 통화가 있는 두 번째 통치자가 이러한 휴대용 유형이 될 수 있었습니다. 최소한 이를 기반으로 자원의 평균 가격 변화를 모니터링한 다음 시세 내역과 함께 거래 에뮬레이션을 추가할 수 있습니다. 일반적으로 제 느낌에 따르면 경제 법칙이 작동하고 인플레이션이 있고 비유동적인 고가의 자산이 있으며 빠른 판매가 필요하고 노동력이 필요하며 전환 작업이 필요합니다. 즉, 요점은 경제학과 조직화된 거래소 시장이 가격 변동에 미치는 영향을 조사하는 것입니다(거래소가 있는 곳과 없는 곳에 여러 서버가 필요할 것입니다). 거기서 게임 세계의 발전을 분석하여 패턴을 파악하고 예측을 할 수 있다고 생각합니다.
그리고 모든 것이 무역 수지, 통화 공급, 인건비, 1 인당 GDP, 이자율 (게임과이 메커니즘에 있음), 장비 생산 주문과 같은 지표의 중요성에 올 것입니다.....
주제는 흥미롭지 만 재정적으로 비용이 많이 듭니다.
글로벌 모델을 조사하지 않고 단순화 된 모델은 시장에 대한 이해를 제공하지 않으므로 복잡한 것에서 단순한 것으로 이동해야합니다.
물론 임호, 그러나 SB와 명확한 편차가있는 가격 모델을 구축하면 예를 들어이를 기반으로 천 년 동안에도 인공 견적을 생성 할 수 있습니다. 그런 다음 이 견적을 바탕으로 MO의 도움을 받아 편차가 있는 곳을 파악한 다음 실제 견적에서도 동일한 작업을 시도해 보세요. 또는.
CB의 편차는 무엇을 할 것입니까? 또 다른 확률적 프로세스라면 이 또한 무작위입니다. 무작위성은 SB에서 끝나는 것이 아니라 시작에 불과합니다.
제 생각에는 이러한 주제는 이미 여기에서 100500 번 제기되었으며 아무도이 방향으로 아무것도하지 않았습니다.
Maxim Dmitrievsky #: 적어도 모델을 통해 균등화를 시도하는 경우에는 그렇습니다.
이렇게 하면 첫 번째 플롯(변경된 대상 포함)이 두 번째 플롯보다 기록에 더 자주 나타나는 경우 훈련에서는 결과가 향상될 수 있지만 적용에서는 그렇지 않을 수 있습니다. 하지만 두 플롯을 동일하게 만들어서 모델이 두 플롯을 구분하고 전환할 수 있도록, 즉 이론적으로는 범주형 기능이 있어야 합니다.
첫 번째 플롯(수정된 대상 포함)이 두 번째 플롯보다 기록에 더 자주 나타나면 훈련에서는 결과가 향상될 수 있지만 적용에서는 그렇지 않을 수 있습니다. 하지만 두 플롯을 동일하게 만들어서 모델이 두 플롯을 구분하고 전환할 수 있도록, 즉 이론적으로는 범주형 특징이 있어야 합니다.
음, 진행하면서 많은 것을 구성 할 수 있습니다. 그런 다음 다른 것을 추가하는 등 무한히 많은 것을 추가할 수 있습니다.
시장 모델과 관련하여 처음에는 각 클랜이 자체 통화를 가지고 실제 시장이있는 고급 클랜 국가가있는 RPG와 같은 일종의 온라인 게임을 만들고 세계의 이벤트에 따라 가격이 어떻게 변하는 지 지켜봐야한다고 생각합니다. 이전에는 시장과 적어도 두 개의 통화가 있는 두 번째 통치자가 이러한 휴대용 유형이 될 수 있었습니다. 최소한 이를 기반으로 자원의 평균 가격 변화를 모니터링한 다음 시세 내역과 함께 거래 에뮬레이션을 추가할 수 있습니다. 일반적으로 제 느낌에 따르면 경제 법칙이 작동하고 인플레이션이 있고 비유동적인 고가의 자산이 있으며 빠른 판매가 필요하고 노동력이 필요하며 전환 작업이 필요합니다. 즉, 요점은 경제학과 조직화된 거래소 시장이 가격 변동에 미치는 영향을 조사하는 것입니다(거래소가 있는 곳과 없는 곳에 여러 서버가 필요할 것입니다). 거기서 게임 세계의 발전을 분석하여 패턴을 파악하고 예측을 할 수 있다고 생각합니다.
그리고 모든 것이 무역 수지, 통화 공급, 인건비, 1 인당 GDP, 이자율 (게임과이 메커니즘에 있음), 장비 생산 주문과 같은 지표의 중요성에 올 것입니다.....
주제는 흥미롭지 만 재정적으로 비용이 많이 듭니다.
글로벌 모델을 조사하지 않고 단순화 된 모델은 시장에 대한 이해를 제공하지 않으므로 복잡한 것에서 단순한 것으로 이동해야합니다.
물론 임호, 그러나 SB와 명확한 편차가있는 가격 모델을 구축하면 예를 들어이를 기반으로 천 년 동안에도 인공 견적을 생성 할 수 있습니다. 그런 다음 이 견적을 바탕으로 MO의 도움을 받아 편차가 있는 곳을 파악한 다음 실제 견적에서도 동일한 작업을 시도해 보세요. 또는.
평균, 빼기, 나누기 :)
일반적으로 제가 알기로는 신호가 "나쁜"섹션에서 대상을 변경할 것을 제안합니까?
알렉세이 니콜라예프가 한 말입니다.
CB에서 벗어나는 것은 무엇을 하나요? 또 다른 확률적 과정이라면 그것도 무작위입니다. 무작위성은 SB에서 끝나는 것이 아니라 이제 막 시작됩니다.
글쎄요, 아마도 시장 비효율성에 대한 검색 일 것입니다.
저는 이미 SB와의 비교에 대해 정확히 같은 생각을 들었 기 때문에 공식 과학에 그러한 접근 방식이 있는지 여부를 의미했습니다.
확립 된 기술이 있는지 궁금했습니다.
여기 스케치가 있습니다.
왼쪽은 유로 M5의 실제 차트입니다.
오른쪽 SB 틱(누적 합계) 을 m5로 변환한 차트입니다.
적어도 모델을 통해 균등화를 시도하는 경우에는 그렇습니다.
이렇게 하면 첫 번째 플롯(변경된 대상 포함)이 두 번째 플롯보다 기록에 더 자주 나타나는 경우 훈련에서는 결과가 향상될 수 있지만 적용에서는 그렇지 않을 수 있습니다. 하지만 두 플롯을 동일하게 만들어서 모델이 두 플롯을 구분하고 전환할 수 있도록, 즉 이론적으로는 범주형 기능이 있어야 합니다.
첫 번째 플롯(수정된 대상 포함)이 두 번째 플롯보다 기록에 더 자주 나타나면 훈련에서는 결과가 향상될 수 있지만 적용에서는 그렇지 않을 수 있습니다. 하지만 두 플롯을 동일하게 만들어서 모델이 두 플롯을 구분하고 전환할 수 있도록, 즉 이론적으로는 범주형 특징이 있어야 합니다.
진행하면서 많은 것을 만들 수 있습니다. 그런 다음 다른 것을 추가하는 식으로 무한히 반복할 수 있습니다.
물론 완벽함에는 한계가 없습니다!
물론 완벽함에는 한계가 없습니다!