Nouveau modèle de prévision
Évaluer la tendance du prix d'un instrument financier, à relativement court terme, s'apparente à l'étude des séries temporelles évolutives et chaotiques. Il n'y a d'autres moyens que le calcul de probabilité pour obtenir une prévision. Ce calcul de probabilité peut être fait avec différents moyens, des plus simples aux plus sophistiqués comme les régressions, les apprentissages automatiques (machine learning). Néanmoins, ce calcul ne produit qu'une statistique de la distribution, au même titre que la statistique physique des particules, mais pas une prévision.
Changer de paradigme pour passer de la statistique à la prévision.
Nous avons pris l'habitude de raisonner par la science des lois, celles-ci produisant des modèles, réplicables mathématiquement pour s'assurer des conséquences selon telles ou telles conditions. C'est une très bonne chose, sans ces modèles basés sur des lois aucun avions ne voleraient. Cependant ces modèles ne sont pas d'utilité pour ce qui concerne la prévision à court terme des séries temporelles évolutives et chaotiques. Pourquoi ? Simplement à cause de leur nature "chaotique", qui cache le fait que trop de lois interviennent.
Mais il existe une alternative à la tentative de production de modèles ou de calculs de statistique, changer de paradigme de pensée scientifique en acceptant ne pas connaitre ou comprendre ce qui se passe dans certaines situations et en appliquant seulement l'observation.
Appliquer scientifiquement l'observation consiste à dire, il existe au moins un monde dans lequel l'évolution des évènements observables se comporte de manière similaire au monde observé. Si vous construisez ce monde vous accédez à son évolution et donc à la prévision.
Ce concept est mis en œuvre dans une expérience (me demander) visant à prévoir les fluctuations du prix du Bitcoin. Les fluctuations du prix, à court terme, est considéré comme une source d'évèmenents chaotiques, c'est à dire que les raisons (lois) ne sont pas identifiées ni calculables pour produire un modèle. Un monde alternatif est alors construit, affranchi des réelles raisons, mais dont le comportement est similaire et qui offre la possibilité d'être extrapolé.
En conclusion, lorsque que les évènements sont le fruit de raisons trop nombreuses ou non identifiables, substituons le monde réel observé par un "monde alternatif" au comportement similaire.
JMB
Changer de paradigme pour passer de la statistique à la prévision.
Nous avons pris l'habitude de raisonner par la science des lois, celles-ci produisant des modèles, réplicables mathématiquement pour s'assurer des conséquences selon telles ou telles conditions. C'est une très bonne chose, sans ces modèles basés sur des lois aucun avions ne voleraient. Cependant ces modèles ne sont pas d'utilité pour ce qui concerne la prévision à court terme des séries temporelles évolutives et chaotiques. Pourquoi ? Simplement à cause de leur nature "chaotique", qui cache le fait que trop de lois interviennent.
Mais il existe une alternative à la tentative de production de modèles ou de calculs de statistique, changer de paradigme de pensée scientifique en acceptant ne pas connaitre ou comprendre ce qui se passe dans certaines situations et en appliquant seulement l'observation.
Appliquer scientifiquement l'observation consiste à dire, il existe au moins un monde dans lequel l'évolution des évènements observables se comporte de manière similaire au monde observé. Si vous construisez ce monde vous accédez à son évolution et donc à la prévision.
Ce concept est mis en œuvre dans une expérience (me demander) visant à prévoir les fluctuations du prix du Bitcoin. Les fluctuations du prix, à court terme, est considéré comme une source d'évèmenents chaotiques, c'est à dire que les raisons (lois) ne sont pas identifiées ni calculables pour produire un modèle. Un monde alternatif est alors construit, affranchi des réelles raisons, mais dont le comportement est similaire et qui offre la possibilité d'être extrapolé.
En conclusion, lorsque que les évènements sont le fruit de raisons trop nombreuses ou non identifiables, substituons le monde réel observé par un "monde alternatif" au comportement similaire.
JMB
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