현실 세계에서 완벽한 것은 없습니다. 이것은 임의성의 경우에도 마찬가지입니다. 예를 들어, 난수가 필요할 때 의사 난수(PRNG)로 만족해야 합니다. 그러한 생성기는 동적 시스템입니다. 예를 들어 보겠습니다. 아래는 R에 대한 코드와 그에 의해 그려지는 두 개의 그래프로, p 값만 다릅니다. 첫 번째 경우 p=0.5 및 p=0.6에서 한 단계씩 위로 이동할 확률입니다. - 두 번째로. 이 코드를 알면 이 곡선이 주어진 n - 수의 단계를 찾는 방법을 절대적으로 정확하게 예측할 수 있습니다.
seed <- 10
set.seed(seed)
n <- 100 ; p <- 0.5 ; q <- 1.0 - p
s <- sample(c( 1 ,- 1 ), n, r= TRUE , p=c(p,q))
cs <- cumsum(c( 100 , s))
plot(cs, t= "l" )
이제 첫 번째 줄(미드레인지 생성기 초기화)을 제외하고 이 코드를 모두 알고 있고 그래프의 초기 부분도 있다고 상상해 보세요. 나머지 그래프를 정확하게 재구성할 수 있습니까? 할 것 같지 않은. 긴 검색으로 이 알 수 없는 숫자를 검색해야 하며 오류가 발생할 수 있습니다. 이니셜라이저의 다른 값에 대해 그래프의 초기 섹션이 일치할 수 있고 추가 섹션이 다를 수 있습니다. 이것은 동적 혼돈이라고 불리는 것의 간단한 예입니다. 절대적인 결정론에도 불구하고 작은 부정확성은 예측 불가능으로 이어집니다.
따라서 확률 이론의 방법을 사용할 필요가 있습니다. 이러한 불완전한 코드에서, 또는 차트만으로도 예를 들어 추세가 두 번째 그림에서 훨씬 더 뚜렷하다는 결론을 쉽게 내릴 수 있습니다.
또한 Takens 정리를 상기할 가치가 있습니다. 그 결과 지연 공간에 임베딩의 차원 개념이 동적 시스템에 대해 정의됩니다. 이 차원이 클수록 시스템은 랜덤에 가깝습니다. Lorenz 시스템과 귀하의 예에서 좋은 PRNG의 경우 - 최소 100, 시장(Peters를 올바르게 이해한 경우) - 최소 1000의 경우 매우 작습니다(10 미만).
나는 실용적인 이론을 세우려고 하지 않았다. 무언가가 동적 시스템이라는 것을 아는 것이 어떻게 쓸모가 없을 수 있는지에 대한 예를 들었습니다. 나는 또한 시장이 역동적인 시스템이라면 매우 복잡하다는 것을 보여주었습니다.
유용한 이론에 관해서는 (당신이 언급한 영역과 같은) 최적화가 아니라 게임 이론을 기반으로 해야 한다고 생각합니다. 아마도 이것은 시장 조성자들이 시장에 미치는 영향을 최소한 어느 정도 고려할 수 있게 해줄 것입니다.
" 실용론을 세우려 하지 않았다 " --- 그러나 허사...
" 무언가가 동적 시스템이라는 것을 아는 것은 쓸모가 없을 수 있습니다 " --- 이것은 정적 문제를 고려할 때 발생합니다. (당신의 것)
" 시장이 역동적인 시스템이라면 그것은 매우 복잡합니다 " --- 맞습니다.
" 게임 이론에 기초해야 한다 " --- 이는 향후 연구에 있어 매우 유망한 방향이다.
" 및 단순한 최적화가 아닙니다 " --- 첫째, "단지 최적화"라는 단어의 이러한 조합은 그것이 무엇인지에 대한 이해가 부족함을 나타냅니다. 둘째, 정당화 수준과 구현 수준 모두에서 기존 모순 및 기타 관련 불일치를 고려하여 수용 가능한 최적화 기준 을 선택하기 때문에 최적화가 항상 쉬운 것은 아닙니다.
최적화를 단순하게 생각하는 것이 아닙니다. 문제는 게임 이론의 틀에서 그것은 매우 퇴보적인 경우, 즉 한 사람의 게임처럼 보인다는 것입니다. 책 에서 인용하겠습니다.
나는 또한 이 이론이 매우 유망하다고 생각한다. 경제학자일 뿐만 아니라 성공적인 거래자이기도 한 케인즈의 다음과 같은 진술은 나에게 매우 흥미롭게 보였습니다.
Keynes는 전문 투자자를 100장의 사진에서 가장 매력적인 6명의 얼굴을 선택해야 하는 신문 참가자에 비유했고 참가자의 평균 선호도에 가장 근접한 사람이 승리합니다. 독자의 평균 의견에서 가장 매력적인 사람을 선택하는 것이 아닙니다. 우리는 우리의 정신력을 사용하여 평균적인 의견이 어떨지 예측하는 세 번째 단계에 도달했습니다. 그리고 4, 5, 그 이상을 실천하는 사람들도 있다고 생각합니다.
확실히 그런 방식은 아닙니다. 이 경우 외부 환경이 두 번째 측면(별도의 플레이어 또는 연합으로 간주)으로 작용하며, 이에 대한 반대는 제어 오류를 통해 간접적으로 표현됩니다.
게임이론의 틀 안에서 상대방의 전략을 규명하는 것이 필요하다. 뒤 = Au + Bv dv = Cu + Dv 그런 평가가 가능합니다. 그러나 제어 오류(불일치)를 통해 다시 수행해야 합니다.
이미 이 방향으로 조치를 취했습니까?
이것은 "자연을 가지고 노는 것"이라는 경우에 해당됩니다. 사람과의 게임의 경우 상대방의 전략을 예측하면 이 예측을 고려하여 상대방이 전략을 변경할 것이라는 사실로 이어집니다. 케인즈의 말은 대략 이렇습니다.
나는 이 과학에 그다지 강하지 않습니다. 저는 항상 그것을 행렬에 대한 무의미한 소란으로 인식했습니다. 이제 나는 내가 틀렸다는 것을 이해하고 따라 잡으려고 노력하고 있습니다. 나는 문학을 공부하고 간단한 모델을 만들려고 노력하고 있습니다. 아직 결과는 없지만 확률적 게임 이론이 유용할 수 있다는 결론에 이르렀습니다.
이것은 "자연을 가지고 노는 것"이라는 경우에 해당됩니다. 사람과의 게임의 경우 상대방의 전략을 예측하면 이 예측을 고려하여 상대방이 전략을 변경할 것이라는 사실로 이어집니다. 케인즈의 말은 대략 이렇습니다.
나는 이 과학에 그다지 강하지 않습니다. 저는 항상 그것을 행렬에 대한 무의미한 소란으로 인식했습니다. 이제 나는 내가 틀렸다는 것을 이해하고 따라 잡으려고 노력하고 있습니다. 나는 문학을 공부하고 간단한 모델을 만들려고 노력하고 있습니다. 아직 결과는 없지만 확률적 게임 이론이 유용할 수 있다는 결론에 이르렀습니다.
상품의 차트에 따른 트레이더의 거래는 오히려 "자연과의 게임", 즉 "시장 요소가 있는 게임"입니다. 이 경우 우리는 거대한 시장 요소의 작은 요소 게임을 반영하여 의도적으로 게임을 변경하는 "사람과의 게임"에 대해 이야기하지 않습니다. 이러한 효과는 대량 거래(중앙 은행, 헤지 펀드)의 경우에 가능하지만, 자신의 행동으로 상품의 역학에 어떻게든 영향을 미칠 수 없는 단일 소규모 거래자에게는 불가능합니다.
이론이 마르코프 과정을 기반으로 하는 경우, 즉 이전의 모든 역학을 무시하면 그러한 이론은 지역적일 수 있습니다. 장기간에 걸친 프로세스 개발의 역학을 고려할 수 없습니다.
상품의 차트에 따른 트레이더의 거래는 오히려 "자연과의 게임", 즉 "시장 요소가 있는 게임"입니다. 이 경우 우리는 거대한 시장 요소의 작은 요소 게임을 반영하여 의도적으로 게임을 변경하는 "사람과의 게임"에 대해 이야기하지 않습니다. 이러한 효과는 대량 거래(중앙 은행, 헤지 펀드)의 경우에 가능하지만, 자신의 행동으로 상품의 역학에 어떻게든 영향을 미칠 수 없는 단일 소규모 거래자에게는 불가능합니다.
이론이 마르코프 과정을 기반으로 하는 경우, 즉 이전의 모든 역학을 무시하면 그러한 이론은 지역적일 수 있습니다. 장기간에 걸친 프로세스 개발의 역학을 고려할 수 없습니다.
아니요, 플레이어는 개별 거래자가 아니라 전체 세트가 분할되는 동종 그룹 중 일부입니다. 기관 시장 참가자도 마찬가지입니다. 하나 또는 여러 개의 동질 그룹으로 나뉘며 각 그룹은 별도의 플레이어로 인식됩니다.
물론 목표는 가격에 미치는 영향보다 훨씬 적습니다. 간단한 예를 사용하여 비정상으로 이어지는 가능한 메커니즘을 이해하고 싶습니다.
시스템 전체는 Markovian일 수 있지만 가격 계열 자체는 Markovian이 아닐 수 있습니다.
토론을 볼 수 없습니다. 이 ***341 페이지가 무엇인지 이해하는 사람이 있습니까? 7년이 지났다
여기에서 체계적으로 시장을 동적으로 관리하는 방법에 대해 자세히 읽어보십시오.
이것은 완전히 다른 작업입니다 ... 실용적인 초점이 없습니다.
그리고 저는 TViMS에 익숙하며, 확률론적 ACS를 개발할 정도로 충분합니다. (그게 당신에게 의미가 있다면)
추적 시스템을 보십시오. 문헌이 있습니다.
이것은 완전히 다른 작업입니다 ... 실용적인 초점이 없습니다.
그리고 저는 TViMS에 익숙하며, 확률론적 ACS를 개발할 정도로 충분합니다. (그게 당신에게 의미가 있다면)
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나는 실용적인 이론을 세우려고 하지 않았다. 무언가가 동적 시스템이라는 것을 아는 것이 어떻게 쓸모가 없을 수 있는지에 대한 예를 들었습니다. 나는 또한 시장이 역동적인 시스템이라면 매우 복잡하다는 것을 보여주었습니다.
유용한 이론에 관해서는 (당신이 언급한 영역과 같은) 최적화가 아니라 게임 이론을 기반으로 해야 한다고 생각합니다. 아마도 이것은 시장 조성자들이 시장에 미치는 영향을 최소한 어느 정도 고려할 수 있게 해줄 것입니다.
나는 실용적인 이론을 세우려고 하지 않았다. 무언가가 동적 시스템이라는 것을 아는 것이 어떻게 쓸모가 없을 수 있는지에 대한 예를 들었습니다. 나는 또한 시장이 역동적인 시스템이라면 매우 복잡하다는 것을 보여주었습니다.
유용한 이론에 관해서는 (당신이 언급한 영역과 같은) 최적화가 아니라 게임 이론을 기반으로 해야 한다고 생각합니다. 아마도 이것은 시장 조성자들이 시장에 미치는 영향을 최소한 어느 정도 고려할 수 있게 해줄 것입니다.
" 실용론을 세우려 하지 않았다 " --- 그러나 허사...
" 무언가가 동적 시스템이라는 것을 아는 것은 쓸모가 없을 수 있습니다 " --- 이것은 정적 문제를 고려할 때 발생합니다. (당신의 것)
" 시장이 역동적인 시스템이라면 그것은 매우 복잡합니다 " --- 맞습니다.
" 게임 이론에 기초해야 한다 " --- 이는 향후 연구에 있어 매우 유망한 방향이다.
" 및 단순한 최적화가 아닙니다 " --- 첫째, "단지 최적화"라는 단어의 이러한 조합은 그것이 무엇인지에 대한 이해가 부족함을 나타냅니다. 둘째, 정당화 수준과 구현 수준 모두에서 기존 모순 및 기타 관련 불일치를 고려하여 수용 가능한 최적화 기준 을 선택하기 때문에 최적화가 항상 쉬운 것은 아닙니다.
모든 면에서 최고가 되는 속성인 "최적성"이라는 용어의 의미를 상기시켜 드리겠습니다.
최적화를 단순하게 생각하는 것이 아닙니다. 문제는 게임 이론의 틀에서 그것은 매우 퇴보적인 경우, 즉 한 사람의 게임처럼 보인다는 것입니다. 책 에서 인용하겠습니다.
나는 또한 이 이론이 매우 유망하다고 생각한다. 경제학자일 뿐만 아니라 성공적인 거래자이기도 한 케인즈의 다음과 같은 진술은 나에게 매우 흥미롭게 보였습니다.
Keynes는 전문 투자자를 100장의 사진에서 가장 매력적인 6명의 얼굴을 선택해야 하는 신문 참가자에 비유했고 참가자의 평균 선호도에 가장 근접한 사람이 승리합니다. 독자의 평균 의견에서 가장 매력적인 사람을 선택하는 것이 아닙니다. 우리는 우리의 정신력을 사용하여 평균적인 의견이 어떨지 예측하는 세 번째 단계에 도달했습니다. 그리고 4, 5, 그 이상을 실천하는 사람들도 있다고 생각합니다.
최적화를 단순하다고 생각하는 것은 아닙니다. 문제는 게임 이론의 틀에서 그것은 매우 퇴보적인 경우, 즉 한 사람의 게임처럼 보인다는 것입니다.
확실히 그런 방식은 아닙니다. 이 경우 외부 환경이 두 번째 측면(별도의 플레이어 또는 연합으로 간주)으로 작용하며, 이에 대한 반대는 제어 오류를 통해 간접적으로 표현됩니다.
게임이론의 틀 안에서 상대방의 전략을 규명하는 것이 필요하다.
뒤 = Au + Bv
dv = Cu + Dv
그런 평가가 가능합니다. 그러나 제어 오류(불일치)를 통해 다시 수행해야 합니다.
이미 이 방향으로 조치를 취했습니까?
확실히 그런 방식은 아닙니다. 이 경우 외부 환경이 두 번째 측면(별도의 플레이어 또는 연합으로 간주)으로 작용하며, 이에 대한 반대는 제어 오류를 통해 간접적으로 표현됩니다.
게임이론의 틀 안에서 상대방의 전략을 규명하는 것이 필요하다.
뒤 = Au + Bv
dv = Cu + Dv
그런 평가가 가능합니다. 그러나 제어 오류(불일치)를 통해 다시 수행해야 합니다.
이미 이 방향으로 조치를 취했습니까?
이것은 "자연을 가지고 노는 것"이라는 경우에 해당됩니다. 사람과의 게임의 경우 상대방의 전략을 예측하면 이 예측을 고려하여 상대방이 전략을 변경할 것이라는 사실로 이어집니다. 케인즈의 말은 대략 이렇습니다.
나는 이 과학에 그다지 강하지 않습니다. 저는 항상 그것을 행렬에 대한 무의미한 소란으로 인식했습니다. 이제 나는 내가 틀렸다는 것을 이해하고 따라 잡으려고 노력하고 있습니다. 나는 문학을 공부하고 간단한 모델을 만들려고 노력하고 있습니다. 아직 결과는 없지만 확률적 게임 이론이 유용할 수 있다는 결론에 이르렀습니다.
이것은 "자연을 가지고 노는 것"이라는 경우에 해당됩니다. 사람과의 게임의 경우 상대방의 전략을 예측하면 이 예측을 고려하여 상대방이 전략을 변경할 것이라는 사실로 이어집니다. 케인즈의 말은 대략 이렇습니다.
나는 이 과학에 그다지 강하지 않습니다. 저는 항상 그것을 행렬에 대한 무의미한 소란으로 인식했습니다. 이제 나는 내가 틀렸다는 것을 이해하고 따라 잡으려고 노력하고 있습니다. 나는 문학을 공부하고 간단한 모델을 만들려고 노력하고 있습니다. 아직 결과는 없지만 확률적 게임 이론이 유용할 수 있다는 결론에 이르렀습니다.
상품의 차트에 따른 트레이더의 거래는 오히려 "자연과의 게임", 즉 "시장 요소가 있는 게임"입니다. 이 경우 우리는 거대한 시장 요소의 작은 요소 게임을 반영하여 의도적으로 게임을 변경하는 "사람과의 게임"에 대해 이야기하지 않습니다. 이러한 효과는 대량 거래(중앙 은행, 헤지 펀드)의 경우에 가능하지만, 자신의 행동으로 상품의 역학에 어떻게든 영향을 미칠 수 없는 단일 소규모 거래자에게는 불가능합니다.
이론이 마르코프 과정을 기반으로 하는 경우, 즉 이전의 모든 역학을 무시하면 그러한 이론은 지역적일 수 있습니다. 장기간에 걸친 프로세스 개발의 역학을 고려할 수 없습니다.상품의 차트에 따른 트레이더의 거래는 오히려 "자연과의 게임", 즉 "시장 요소가 있는 게임"입니다. 이 경우 우리는 거대한 시장 요소의 작은 요소 게임을 반영하여 의도적으로 게임을 변경하는 "사람과의 게임"에 대해 이야기하지 않습니다. 이러한 효과는 대량 거래(중앙 은행, 헤지 펀드)의 경우에 가능하지만, 자신의 행동으로 상품의 역학에 어떻게든 영향을 미칠 수 없는 단일 소규모 거래자에게는 불가능합니다.
이론이 마르코프 과정을 기반으로 하는 경우, 즉 이전의 모든 역학을 무시하면 그러한 이론은 지역적일 수 있습니다. 장기간에 걸친 프로세스 개발의 역학을 고려할 수 없습니다.아니요, 플레이어는 개별 거래자가 아니라 전체 세트가 분할되는 동종 그룹 중 일부입니다. 기관 시장 참가자도 마찬가지입니다. 하나 또는 여러 개의 동질 그룹으로 나뉘며 각 그룹은 별도의 플레이어로 인식됩니다.
물론 목표는 가격에 미치는 영향보다 훨씬 적습니다. 간단한 예를 사용하여 비정상으로 이어지는 가능한 메커니즘을 이해하고 싶습니다.
시스템 전체는 Markovian일 수 있지만 가격 계열 자체는 Markovian이 아닐 수 있습니다.