Господа, с большим интересом прочел эту ветку. Слегка забалдел. Пусть отлеживается. И обстановка здесь доброжелательная и не истеричная. Большая редкость. А привело меня сюда тернистами путями следующее.
Много лет назад мы начали разрабатывать проект создания Парнерской системы, усиливающей и развивающей знания спеца при решении им сложных профессиональных задач. Долгое время такими спецами мы считали врачей, но какое-то время назад стало ясно, что есть обширный и важный класс задач, связанный с прогнозированием поведения сложных систем, и тогда наш выбор остановился на биржевых задачах, в которых идеальным образом сочетаются разнообразные и важные для нас свойства.
Главные – доступность, так сказать, сенсорной информации в виде потоков данных, характеризующих этот объект, и его рефлексивность, проявляющаяся в том, что эта система меняет свое поведение в ответ на не наблюдаемые непосредственно внутренние причины, зависящие, в частности, и от того, что происходит с этой системой.
Для реализации этого проекта мы разработали разные методы, как выявления и формализации тех знанй, что уже есть у профи, так и тех, что позволяют генерировать новое знание на основе анализа прецедентов. И тут нас ждало серьезное разочарование, так как в отличие от врачей биржевые специалисты оказались не готовы к тому, чтобы позволить кому-то работать с их знаниями. Оставлись только данные и возможная разметка их по типам наблюдаемых спецом ситуаций в рамках каких-то интуитивно ощущаемых им задач. Но и эта возможность быстро анулировалась, так как разметка такого рода требует больших усилий от спеца, явно, как ему представляется, не относящихся к его непосредственным интересам.
Единственным паллиативом, на который худо-бедно такие спецы оказались готовыми, это – примерно описать какуют стратегию игры и критерии, оценивающие ее, а все остальное уже могли делать мы сами.
План наших исследований при этом выглядел примерно так. В соответствии со сформулированным алгоритмом игровой стратегии в дополнение к потоку данных формировались классификаторы-оценщики возникающих в данных ситуаций. Затем дополненные классификаторами данные использовались для построения, моделей, которые должны были бы воспроизвести интуитивное поведение спеца при оценке им этих ситуаций, в какой-то мере воспроизводимые сформулированными им классификаторами.
Целью моделей было – запускать соответствующую игровую стратегию, когда ситуация благоприятствовала этому и/или давать соответствующие сигналы спецу.
Для построения моделей нами использовалась разработанная нами раньше процедура «синдромнго анализа», хорошо зарекомендовавшая себя при работе с медицинскими данными и знаниями. В данном случае мы ее несколько развили, обобщив на анализ и предсказание поведения процессов.
Надо сказать, что все это оказалось достаточно тяжелым процессом, поскольку в культуре биржевых спецов – в отличие от врачей – нет привычки делиться собственным знанием и распространять его. Поэтому как-то понятое становилось предметом модельного исследования, включающего, в частности и подбор разнообразных параметров, о примерных требуемых значениях которых обычно мы ничего по сути не могли узнать и вынуждены были по сути на ощупь выяснять и уточнять это самостоятельно. Так было исследовано несколько стратегий, включая регрессионное оценивание интересующей перспективы процесса, и несколько стратегий, характеризующих ожидаемое отклонение цены в некоторой перспективе от текущего ее зхначения.
В общем-то, так получилось, что при работе с разными стратегиями достаточно хорошо строились прогнозы на отклонение цены от текущей без учета знака этого отклонения.
Оказалось ли это связанным с особенностями испытывавшихся нами стратегий или же является некой универсальной особенность поведения такого рода системы в используемых нами ее описаниях, счас мы сказать не можем. Это – тема отдельного исследования. Но это исследование снова упирается в некую формализацию тех стратегий, в соответствии с которыми и строятся наши модели.
И тут, как нельзя кстати, подвернулся ваш сайт, и с ним мне кажется в какой-то мере реальной надежда услышать что-то содержательное о том, что интересно спецу и как примерно он видит те лгоритмы, которые это интересное в потоке данных выделяют и предоставляют для исследований.
Должен сказать, что я не очень-то надеюсь, что такое может случиться, но вдруг, всякое ведь бывает
