市场是一个受控的动态系统。 - 页 551

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把市场比喻成飞机是相当好的，但这正是从游戏模型转向动态系统的结果。飞机周围的 "天气 "本身不是自然因素的结果，而是大量市场参与者的结果。将大量的人的行动视为某种自然元素的行动的过渡，是对市场进行建模的最概念性的部分。值得尝试寻找有意识的方法来处理这部分，而不是仅仅用直觉来代替。
 
Aleksey Nikolayev #:
用飞机来比喻市场是相当好的，但这正是从游戏模式转向动态系统的结果。飞机周围的 "天气 "本身不是自然因素的结果，而是大量的市场参与者的结果。将大量的人的行动视为某种自然元素的行动的过渡，是对市场进行建模的最概念性的部分。值得尝试寻找这部分的有意识的方法，而不是仅仅用直觉来代替。

用这种方法，你只需要一个经过验证的传感器系统，以及基于这些传感器的决策算法来控制飞行，更适合比喻为导弹不是靠GPS飞向目标，而是基于它只知道的地形模式（高度图、星空、太阳位置、磁场），以及来自敌人的干扰，试图让它偏离航线或完全破坏它。就我对大学课程的印象而言，Prolog语言是用于这种目的的，它被用于Buran的自动飞行，很可能也用于军用火箭，或接近于此的东西。但当然，问题的关键不在于语言。

 
Andrei Khlebnikov #:

用这种方法，你只需要一个经过验证的传感器系统和基于这些传感器的决策算法来控制飞行，用导弹不靠GPS而只靠其已知的地形模式（高度图、星空、太阳位置、磁场）飞向目标来比喻，而来自敌人的干扰，试图把它抛离航线或完全破坏它，就更加合适了。据我对大学课程的记忆，Prolog语言是用于这种目的的，它被用于Buran的自动飞行，很可能也用于军用火箭，或接近于此的东西。但问题的关键当然不在于语言。

如果就火箭而言，可以考虑让成千上万的人同时发射火箭。当然，这些火箭以复杂的方式与大气层和相互之间进行互动（不只是随机碰撞，而是相互追杀和/或相互躲避）。我们完全无法准确描述所有导弹对我们的影响。所以我们建立了一些简化的模型，所有这些火箭都被认为是一些名义上的复杂大气层或地形的一部分）就博弈论而言，有一个从与许多人类对手博弈到与自然博弈的过渡。事实上，这种过渡很有意思，因为它或多或少地说明了后面的情况。

 
Aleksey Nikolayev #:

我的声明的悲怆性有点不同）如果以火箭来说，你可以想到成千上万的人同时发射火箭。当然，这些火箭以复杂的方式与大气层和彼此互动（不只是随机碰撞，而是相互追杀和/或相互躲避）。我们完全无法准确描述所有导弹对我们的影响。所以我们建立了一些简化的模型，所有这些火箭都被认为是一些名义上的复杂大气层或地形的一部分）就博弈论而言，有一个从与许多人类对手博弈到与自然博弈的过渡。实际上，这种过渡很有意思，因为它或多或少地说明了后面的情况。

我采用以下方法：我们有一个理论，简单，众所周知，有一个策略，也不复杂，我们在一个媒介中发射火箭，初步描述环境（尽可能简化，但要准确），并设置一个程序，在策略范围内行动，我们看火箭飞了多远，在哪里被击落，我们研究景观和其他外部因素，寻找它坠落的原因，我们添加一个新的行为模式，再次发射-结果是否更好？如果是这样，保存它并再次运行。事实上，它并不像乍看之下那么可怕，我们在这里不需要神经网络。所有可能的电影剧本和书籍情节都被简化为36种戏剧性的情况，所以所有的人类文化遗产--36种模式，风景的差异，市场就容易多了=）。你可以尝试很久，拿起一个科学理论和数学物理的理由，或者你可以实验，观察，再实验。市场有3种状态--趋势、平坦和不确定性（如果你愿意，也可以将其形式化），真的很简单=)

 
Aleksey Nikolayev #:
把市场比喻成飞机是相当好的，但这正是从游戏模式转向动态系统的结果。飞机周围的 "天气 "本身不是自然因素的结果，而是大量的市场参与者的结果。将大量的人的行动视为某种自然元素的行动的过渡，是对市场进行建模的最概念性的部分。值得尝试寻找这部分的有意识的方法，而不是仅仅用直觉来代替。

好的比较）与人--与社会，与多项式的成员--与多项式本身。而一般的条件是，不可能考虑到成员的状态)

 
Andrei Trukhanovich #:

好吧，让他们是随机的。重点是，从简化的角度来看，交易工具的系统是已知的，而且极其简单--它是一个双重拍卖，价格图表是根据双重拍卖原则反映在时间线上的引擎匹配结果。

规律性不在系统中，而大致上是在控制信号中，因此将系统加入到搜索中会使任务复杂化，并与奥卡姆剃刀的原则相违背

嗯，嗯。

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简而言之，你想在这个问题上打探一下，请便，但结果很可能像拖拉机一样。

并不抵触。而且这并没有使它变得更难。平均数并不影响任何东西。

显然，我们对规律性的看法非常不同。关于其原因和后果）。

 
Andrei Khlebnikov #:

我采用的方法是：有一个理论，简单、常见、众所周知，有一个策略，也不复杂，我们在环境中发射一枚导弹，预先描述环境（尽可能简化，但要准确），并设置程序在策略范围内行动，我们看导弹飞了多远，打在哪里，我们研究景观和其他外部因素，寻找它掉下来的原因，增加新的行为模式，再次发射--结果更好？如果是这样，保存它并再次运行。事实上，它并不像乍看之下那么可怕，我们在这里不需要神经网络。所有可能的电影剧本和书籍情节都被简化为36种戏剧性的情况，所以所有的人类文化遗产--36种模式，风景的差异，市场就容易多了=）。你可以尝试很久，拿起一个科学理论和数学物理的理由，或者你可以实验，观察，再实验。市场有3种状态--趋势、平坦和不确定性（如果你愿意，也可以将其形式化），真的很简单=)

问题是，那些与你的导弹斗争的人也没有坐以待毙，也在不断改进他们的导弹中的一些东西）。实际上，博弈论就是在它的时代出现的这种军事应用，当时的战斗是针对人而不是针对自然。如果你只对情况作出反应，总是有太晚的风险，而如果你试图预测，则有太仓促的风险。扁平化和趋势化的情况完全相同。

 
Valeriy Yastremskiy #:

好的比较）与人--与社会，与多项式的成员--与多项式本身。而一般的条件是，不可能对成员的状态进行说明)

嗯，是的，只有对其他玩家在最终游戏中想要得到的东西的一般理解和对他们的理性的假设）在博弈论中，这以价值矩阵和博弈中的均衡理论的形式被正式化。

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