Разговор с искусственным интеллектом (ИИ) о форексе. - страница 63
Вы упускаете торговые возможности:
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Регистрация
Вход
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Если у вас нет учетной записи, зарегистрируйтесь
What is randomness?
Что такое случайность?
-
Случайность — это свойство процесса или набора результатов, которое описывает отсутствие шаблона или предсказуемости в результатах. Другими словами, случайность — это отсутствие различимого паттерна или структуры в последовательности результатов.
Вот несколько примеров, которые помогут проиллюстрировать концепцию случайности:
Прокатка честной шестигранной матрицы: каждый раз, когда матрица катится, существует 1/6 вероятность того, что любое заданное число (1-6) появится. Результат случайный, так как невозможно с уверенностью предсказать, какое число появится на верхней грани.
Подбрасывание монеты: когда монета подбрасывается, существует вероятность того, что она приземлится на орла или решки 50/50. Результат является случайным, так как невозможно с уверенностью предсказать, с какой стороной в конечном итоге столкнется.
Генерация случайных чисел: компьютерная программа может генерировать случайные числа, используя различные алгоритмы. Эти числа не имеют заметной закономерности и часто используются в моделировании и криптографии.
Выбор из набора элементов с заменой: В процессе выбора случайного элемента из множества с заменой каждый элемент имеет одинаковую вероятность быть выбранным, и выбор не зависит от предыдущих выделений.
Случайное блуждание: случайное блуждание — это математическое понятие, которое описывает путь, который создается путем выполнения серии случайных шагов. Путь случайный, так как невозможно с уверенностью предсказать, в каком направлении пойдет следующий шаг.
Важно отметить, что случайность не подразумевает отсутствие причины и следствия. Результаты случайного процесса определяются базовым распределением вероятностей, но конкретный результат не может быть предсказан с уверенностью.
Существует ли случайность в реальном мире?
-
Случайность является фундаментальным понятием во многих областях, включая статистику, теорию вероятностей и информатику. Он часто используется для моделирования и описания процессов и результатов в реальном мире, которые кажутся непредсказуемыми. Однако вопрос о том, существует ли истинная случайность в реальном мире, является предметом постоянных дебатов среди ученых и философов.
Вот несколько примеров, которые помогут проиллюстрировать концепцию случайности в реальном мире:
Квантовая механика: в квантовой механике поведение субатомных частиц описывается распределениями вероятностей, а не определенными результатами. Например, расположение электрона в атоме может быть описано только распределением вероятностей, а его положение может быть определено только при его наблюдении.
Погода: Погода является классическим примером процесса, который кажется случайным. В то время как метеорологи могут делать обоснованные предположения о погоде, основанные на прошлых закономерностях, невозможно предсказать погоду с полной точностью.
Финансовые рынки: Фондовый рынок и другие финансовые рынки часто считаются случайными, поскольку на них влияет широкий спектр непредсказуемых факторов, таких как экономические условия, политические события и стихийные бедствия.
Случайные генетические мутации: в биологии случайные генетические мутации — это изменения в последовательности ДНК, которые происходят во время деления клеток. Эти мутации обычно вызваны факторами окружающей среды и являются случайными событиями, которые могут привести к изменению фенотипа организма.
Броуновское движение: Броуновское движение — это случайное движение частиц, взвешенных в жидкости или газе. Впервые он был замечен Робертом Брауном в 1827 году и является одним из самых ранних примеров существования случайности в мире природы.
Важно отметить, что понятие случайности не совпадает с понятием хаоса, который представляет собой поведение динамических систем, которые очень чувствительны к начальным условиям. Хотя хаотические системы также могут быть непредсказуемыми, их поведение детерминировано, а это означает, что их будущее состояние может быть определено из их текущего состояния, если известны управляющие уравнения.
Существует ли случайность в нереальном мире, то есть в нефизическом, но информационном смысле?
-
Случайность может существовать в нереальном или нефизическом мире, особенно в информационном смысле, поскольку это математическое понятие, которое может быть применено к любой системе, независимо от того, является ли она физической или нет. Вот несколько примеров случайности в нереальном или нефизическом мире:
Генераторы псевдослучайных чисел: генераторы псевдослучайных чисел (PRNG) — это алгоритмы, которые генерируют последовательности чисел, которые кажутся случайными, но на самом деле определяются начальным значением, называемым seed. Эти числа используются в широком спектре приложений, таких как криптография, симуляции и игры.
Рандомизированные алгоритмы: Рандомизированные алгоритмы — это класс алгоритмов, которые используют случайность в качестве инструмента для решения проблем. Например, рандомизированный алгоритм сортировки массива чисел будет случайным образом перетасовывать массив перед его сортировкой, что делает алгоритм более эффективным.
Рандомизированный поиск: рандомизированный поиск - это метод оптимизации, который использует случайность для изучения пространства решения проблемы. Например, нейронная сеть, использующая рандомизированный поиск для выбора своей архитектуры, может повысить производительность модели.
Рандомизированная выборка: Рандомизированная выборка — это статистический метод, который использует случайность для выбора подмножества элементов из большей популяции. Этот метод используется для того, чтобы сделать выводы о популяции на основе свойств выборки.
Рандомизированное шифрование: рандомизированное шифрование — это метод, который использует случайность для шифрования данных. Этот метод используется в широком спектре методов шифрования, таких как одноразовый блокнот и блочные шифры.
Важно отметить, что случайность в этих примерах не является «истинной случайностью», а генерируется детерминированными алгоритмами, однако сгенерированные последовательности непредсказуемы и проходят статистические тесты на случайность. В этом смысле «псевдослучайность» используется для обозначения случайности, генерируемой этими алгоритмами.
Каковы признаки случайности?
-
Есть несколько признаков, которые могут указывать на то, что процесс или набор результатов является случайным. Вот несколько примеров:
Отсутствие предсказуемости: Одним из наиболее очевидных признаков случайности является то, что невозможно предсказать исход процесса с уверенностью. Например, подбрасывание честной монеты не имеет предсказуемого результата, это может быть орел или решка.
Отсутствие различимого паттерна: Другим признаком случайности является отсутствие различимого паттерна или структуры в последовательности результатов. Например, последовательность случайных чисел, сгенерированная компьютерной программой, не будет иметь никакой видимой закономерности.
Равная вероятность исходов: случайность часто ассоциируется с однородным распределением вероятностей, что означает, что все возможные исходы имеют равные шансы на возникновение. Например, прокатка справедливой шестигранной матрицы имеет 1/6 шанс показать любое число.
Независимость результатов: Случайность также подразумевает, что результат процесса не зависит от результатов предыдущих процессов. Например, розыгрыш карты из перетасованной колоды карт является самостоятельным событием, исход одного розыгрыша никак не влияет на исход следующего розыгрыша.
Статистические тесты: Случайность также может быть подтверждена путем проведения статистических тестов на данных. Например, последовательность случайных чисел должна пройти тесты на случайность, такие как тест хи-квадрат, тест выполнения и тест последовательной корреляции.
Хаос и беспорядок: Появление случайности часто ассоциируется с хаосом и беспорядком. Например, случайное блуждание частицы в жидкости является хаотичным и неупорядоченным движением.
Важно отметить, что понятие случайности связано с вероятностью и статистикой, и оно часто используется в качестве математической модели для описания процессов и результатов, которые кажутся непредсказуемыми. Однако важно знать, что на случайность процесса или результата могут влиять различные факторы, такие как базовое распределение вероятностей, размер выборки и наличие базовых паттернов или структур.
Как создать случайность?
-
Существует несколько способов создания случайности, как в физическом, так и в нефизическом мире. Вот несколько примеров:
Физическая случайность: физические процессы, такие как радиоактивный распад, тепловой шум и атмосферный шум, могут быть использованы для создания истинной случайности. Например, радиоактивный распад производит случайные числа событий распада за определенный период времени, которые могут быть использованы для генерации случайных чисел.
Генераторы псевдослучайных чисел: Генераторы псевдослучайных чисел (PRNG) — это алгоритмы, которые можно использовать для генерации последовательностей чисел, которые кажутся случайными. Эти числа определяются начальным значением, называемым seed, но сгенерированные числа непредсказуемы и проходят статистические тесты на случайность. Распространенными примерами PRNG являются линейный конгруэнтный генератор и Mersenne Twister.
Рандомизированные алгоритмы: рандомизированные алгоритмы используют случайность в качестве инструмента для решения проблем. Например, рандомизированный алгоритм сортировки массива чисел будет случайным образом перетасовывать массив перед его сортировкой, что делает алгоритм более эффективным.
Рандомизированная выборка: Рандомизированная выборка — это статистический метод, который использует случайность для выбора подмножества элементов из большей популяции. Этот метод используется для того, чтобы сделать выводы о популяции на основе свойств выборки.
Аппаратные генераторы случайных чисел: Некоторые устройства имеют встроенный аппаратный генератор случайных чисел, который генерирует действительно случайные числа с использованием физических процессов, таких как радиоактивный распад или тепловой шум. Эти устройства обычно используются в криптографии и безопасных коммуникациях.
Важно отметить, что качество случайности, генерируемой этими методами, может варьироваться. Например, генераторы псевдослучайных чисел детерминированы и не являются по-настоящему случайными, но они подходят для многих приложений. В других случаях, например, в криптографии, крайне важно иметь качественную случайность, и обычно используются аппаратные генераторы случайных чисел.
Newton's laws, causation and logic confirm that everything in the world is natural. Why then do you claim that there is randomness?
Законы, причинно-следственная связь и логика Ньютона подтверждают, что все в мире естественно. Почему же тогда вы утверждаете, что существует случайность?
-
Законы движения Исаака Ньютона и законы причинности и логики являются фундаментальными принципами, описывающими естественное поведение физических систем. Однако понятие случайности также является фундаментальным принципом, который используется для описания поведения определенных систем и процессов, особенно тех, которые кажутся непредсказуемыми.
Законы Ньютона описывают поведение физических систем с точки зрения причины и следствия. Например, второй закон Ньютона гласит, что сила, действующая на объект, равна массе объекта, умноженной на его ускорение. Этот закон описывает, как положение, скорость и ускорение объекта изменяются с течением времени на основе сил, действующих на него. Однако в определенных ситуациях может быть трудно определить точные силы, действующие на объект, и может быть невозможно предсказать положение, скорость и ускорение объекта с полной точностью. В этих ситуациях более уместно использовать понятие случайности для описания поведения объекта.
Точно так же причинно-следственная связь и логика являются принципами, которые описывают отношения между событиями и их обоснованием. Однако в некоторых ситуациях связь между событиями и их обоснованием может быть сложной и трудноопределяемой. В этих ситуациях уместно использовать понятие случайности для описания взаимосвязи между событиями.
Вот несколько примеров, которые помогут проиллюстрировать концепцию случайности по отношению к законам Ньютона, причинно-следственной связи и логике:
Квантовая механика: в квантовой механике поведение субатомных частиц описывается распределениями вероятностей, а не определенными результатами. Положение и скорость субатомной частицы не могут быть определены с полной точностью.
Погода: Погода является классическим примером процесса, который кажется случайным. В то время как метеорологи могут делать обоснованные предположения о погоде, основанные на прошлых закономерностях, невозможно предсказать погоду с полной точностью.
Финансовые рынки: Фондовый рынок и другие финансовые рынки часто считаются случайными, поскольку на них влияет широкий спектр непредсказуемых факторов, таких как экономические условия, политические события и стихийные бедствия.
Броуновское движение: Броуновское движение — это случайное движение частиц, взвешенных в жидкости или газе. Это хаотичное и беспорядочное движение, которое трудно предсказать.
Таким образом, законы, причинно-следственная связь и логика Ньютона являются фундаментальными принципами, которые описывают естественное поведение физических систем, но они не всегда могут предсказать поведение определенных систем и процессов. В этих ситуациях уместно использовать понятие случайности для описания поведения системы.
Почему мы не можем предсказать финансовые рынки?
-
Существует несколько причин, по которым трудно предсказать финансовые рынки:
Сложность: Финансовые рынки очень сложны и включают в себя большое количество переменных, таких как экономические показатели, политические события и настроения инвесторов. Может быть трудно предсказать, как эти переменные будут взаимодействовать и влиять на движения рынка.
Случайность: Финансовые рынки по своей природе случайны и непредсказуемы. Даже небольшие изменения рыночной конъюнктуры могут привести к большим колебаниям цен. Например, внезапная вспышка пандемии может вызвать внезапное падение рыночных цен, даже если общие экономические условия будут хорошими.
Поведение человека: Финансовые рынки находятся под влиянием действий и решений миллионов инвесторов и трейдеров. Поведение человека трудно предсказать и может зависеть от эмоций и предубеждений, что затрудняет прогнозирование движений рынка.
Нелинейность: рынки нелинейны по своей природе, и небольшие изменения во входных данных могут вызвать большие изменения в выпуске, что затрудняет выявление закономерностей и прогнозирование будущих движений.
Доступность данных: Финансовые рынки имеют много доступных данных, но большинство данных генерируются с шумом и предвзятостью, что затрудняет выявление правильных закономерностей.
Сложность модели: Многие из моделей, используемых для прогнозирования финансовых рынков, являются сложными, включающими несколько уровней данных и сложные алгоритмы. Может быть трудно понять и интерпретировать эти модели, что затрудняет доверие к их предсказаниям.
Важно отметить, что, хотя может быть трудно предсказать финансовые рынки со 100% точностью, можно развить общее понимание рыночных условий и тенденций и принимать обоснованные инвестиционные решения.
Финансовые рынки.
-
Финансовые рынки по своей природе случайны и непредсказуемы, а это значит, что небольшие изменения рыночных условий могут привести к большим колебаниям цен. Вот несколько примеров, иллюстрирующих этот момент:
Внезапная вспышка пандемии может вызвать внезапное падение рыночных цен, даже если общие экономические условия будут хорошими. Например, в 2020 году, когда произошла вспышка COVID-19, произошло внезапное и резкое падение цен на акции по всему миру из-за неопределенности и страха, вызванных пандемией.
Неожиданное объявление центрального банка также может привести к большим колебаниям цен. Например, в 2013 году, когда Федеральная резервная система США объявила, что начнет сворачивать свою программу покупки облигаций, это вызвало внезапную распродажу на фондовом рынке.
Геополитическое событие, такое как террористическая атака или стихийное бедствие, также может вызвать большие колебания цен. Например, в 2001 году теракты 9/11 на Всемирный торговый центр привели к резкому падению цен на акции, а в 2011 году землетрясение и цунами в Тохоку в Японии привели к резкому падению японского фондового рынка.
Твит от высокопоставленного лица или компании также может вызвать большое колебание цен на акции. Например, в 2019 году, когда генеральный директор Tesla Илон Маск написал в Твиттере о том, чтобы сделать компанию частной по цене $420 за акцию, цены на акции выросли на 11% за один день.
Таким образом, эти примеры иллюстрируют, как небольшие изменения рыночных условий могут привести к большим колебаниям цен, что делает финансовые рынки по своей сути случайными и непредсказуемыми.
Рынки находятся под влиянием действий и решений миллионов инвесторов.
-
Финансовые рынки находятся под сильным влиянием действий и решений миллионов инвесторов и трейдеров, а человеческое поведение трудно предсказать и может зависеть от эмоций и предубеждений, что затрудняет прогнозирование движений рынка. Вот несколько примеров, иллюстрирующих этот момент:
Стадное поведение: инвесторы часто следуют действиям других, что приводит к рыночным тенденциям и моделям, которые могут не основываться на фундаментальных показателях. Например, в конце 1990-х годов многие инвесторы инвестировали в технологические акции, что привело к пузырю в технологическом секторе.
Страх и жадность: эмоции инвесторов могут сильно влиять на принятие ими решений. Когда инвесторы боятся, они с большей вероятностью продадут свои инвестиции, что приведет к снижению рыночных цен. Когда инвесторы жадны, они с большей вероятностью покупают, что приводит к росту рыночных цен.
Предвзятость подтверждения: инвесторы, как правило, ищут информацию, которая подтверждает их существующие убеждения, и игнорируют информацию, которая противоречит им, что приводит к иррациональному принятию решений. Например, инвесторы могут игнорировать негативные новости о компании, в которую они инвестировали, что приводит к нереалистичным оценкам.
Якорная предвзятость: инвесторы, как правило, слишком сильно полагаются на первую часть информации, которую они получают, что приводит к иррациональному принятию решений. Например, инвесторы могут основывать свои инвестиционные решения на цене первичного публичного размещения акций, даже если она больше не актуальна.
Предвзятость самоуверенности: инвесторы склонны переоценивать свои способности прогнозировать будущие движения рынка, что приводит к иррациональному принятию решений. Например, инвесторы могут удерживать убыточные позиции, думая, что рынок в конечном итоге развернется.
Таким образом, эти примеры иллюстрируют, как финансовые рынки находятся под сильным влиянием действий и решений миллионов инвесторов и трейдеров, а человеческое поведение трудно предсказать и может зависеть от эмоций и предубеждений, что затрудняет прогнозирование движений рынка.