Subject: Астроматематика 
Date   : 08 May 2002 23:10 GMT
From   : Sergey Tarasov [SergeyT] (tarassov@home.com)
To     : All

Добрый день!

Хочу пояснить некоторые чисто технические детали. 
1)	Каким образом в техническом анализе измеряется эффективность модели.
Допустим, у нас есть нейросеть, выдающая прогноз для какого-то временного ряда,
например, любого финансового показателя - такого, как индекс Доу-Джонса или
изменение цены акций одной из компаний.. Первое, что приходит на ум, - это
посмотреть, как модель предсказывает поведение рынка, то есть, пойдет ли цена
данных акций вверх или вниз. В таком варианте эффективность модели оценивается
следующим образом: количество предсказанных движений сравнивается с тем, что мы
имеем в реальности. То есть, если из 100 подъемов было предсказано 75, то
эффективность равна 75%. Но следует помнить следующее: результат 50% ни о чем не
говорит! Такой случай можно назвать "случаем пьяной обезьяны", которая, ничего
не зная, ничего не соображая, просто жмет случайным образом на одну из двух
кнопок. Это просто среднестатистический нуль.
Рассуждаем далее. Возьмем, к примеру, индекс Доу-Джонса лет пять назад. Любому
человеку со стороны ясно, что в то время количество точек роста было больше, чем
количество падений (рынок был на подъеме). Допустим, из 10 точек в то время 7
было на подъеме, и в качестве брокера выступает снова та же пьяная обезьяна.
Даже если она все время будет нажимать одну и ту же кнопку "Подъем", то ее
эффективность будет равна 70% (эффективности рынка), хотя собственная
мыслительная активность обезьяны по-прежнему близка к нулю. Это позиция
протрезвевшей обезьяны, которая просто уловила общую тенденцию рынка.
Продолжим наши рассуждения. Любому человеку со стороны опять-таки ясно, что если
сегодня рынок пошел резко вверх (например, ФРС в очередной раз уменьшила учетную
ставку), то на следующий день рынок вряд ли будет так же сильно подниматься. Он
либо останется на том же уровне, либо пойдет вниз. Рынок отыграет назад. Наша
обезьяна умнеет и может воспользоваться и этими знаниями. То есть, в основном
она будет жать кнопку "Подъем", а в день после сильного скачка жмет
противоположную клавишу. 
Если Вы дочитали до этого места, то могу Вас поздравить: Вы обогатили свой
кругозор новым понятием "механическая торговая система". Если же Вы с этим
понятием были знакомы ранее, то прошу простить мне такое огрубление подхода.
Я клоню к тому, что технология оценки эффективности модели - это действительно
наука. Если кому интересно, могу выслать ссылки на специальную литературу по
этой теме.
То есть, обезьяна, соблюдая трезвый образ жизни и обладая минимальной смекалкой,
наверняка сумеет достичь результата выше 50%.
Я специально никогда не использую результаты работы программы по
астрологическому анализу финансовых рынков для доказательства валидности
астрологии, поскольку эффективность в мире финансов - это очень скользкий
вопрос, со множеством нюансов. Если мы в академической среде выставим такие
доказательства, нас разнесут в пух и прах (и правильно сделают). И если уж мы
осмеливаемся заявлять, что эффективность нашей модели составляет
умопомрачительные проценты, было бы неплохо сообщить и дополнительную информацию
о критериях оценки модели. Простое перечисление количества точек попадания
только все путает.
2)	О нейросетях и сложных матмоделях вообще.
Как человек, в течение 20 лет занимавшийся в Академии наук моделированием разных
систем, могу сказать, что чрезмерно сложные системы только запутывают, а не
проясняют. Нужно четко понимать, что делает данная конкретная нейросеть. Что
оптимизируют генетические алгоритмы. Очередной раз повторяю любимую фразу моего
друга: "Компьютер - не заменитель ума, а только его усилитель".
Не так давно в Штатах был реализован проект под названием "Биосфера". 700 ученых
из разных областей знания были привлечены к моделированию экосистемы "Земля".
Результат оказался обескураживающим: построили какую-то модель, посчитали
что-то, и никто не может понять, что же это такое. Сейчас, когда нелинейная
динамика находит все больше последователей в мире науки, это становится более
или менее понятным. Дело в том, что сложные системы начинают жить своей
собственной жизнью, которой до "моделируемой реальности" нет, мягко говоря,
никакого дела (фильм "Парк юрского периода" - об этом).   Лично для меня это
служит знаком того, что гносеология - возможность познания человеком мира - не
может быть подменена никакими сложными системами, моделирующими все на белом
свете, никакими суперкомпьютерами, и пр. Всеобщей теории всего не получается. 
Возвращаясь к нашей теме - для меня совершенно ясно, что адекватной математики,
полноценно описывающей то, чем занимается астрология, - пока еще не существует.
Идет поиск. Что радует и вселяет надежду, что такая математика нужна не только
астрологам. В этом направлении идут все, кто занимается изучением ОБЩЕСТВА -
социологи, экономисты и т.д. Для меня совершенно ясно, что сейчас формируется
ниша, где АСТРОЛОГИЯ будет просто затребована. Но это время может приблизиться
только если мы проявляем ЧЕСТНОСТЬ и готовы на самопожертвование.

С уважением,

Сергей.