Здравствуйте, друзья и коллеги!

Попалась мне на глаза одна статья в около-ицзинологической среде. Хочу поделиться ею с вами.

• Incorporating_I_Ching_Knowledge_Into_Prediction – английский вариант.
• Внедрение знаний И-Цзин в задачу прогнозирования с помощью интеллектуального анализа данных – (русский) он-лайн перевод.

Оригинал взят отсюда: https://www.researchgate.net/publication/370186789_Incorporating_I_Ching_Knowledge_Into_Prediction_Task_via_Data_Mining

Сразу оговорюсь, перевод автоматический. Я ничего не исправлял и не корректировал.

Кратко изложу свое понимание статьи, потом поделюсь интересными, на мой взгляд, моментами.
Здесь я попрошу высказаться заинтересованных читателей о своем понимании Нанкинского алгоритма, поскольку осознаю всю степень своего НЕпонимания, которая есть следствие перевода, умолчания авторов и личного опыта программирования :))

Итак. Основу метода можно понять вот по этой картинке:

Авторы вначале берут все особенности (features) одной акции, выделяют из нее случайным образом 30 и раскладывают их в русле “Трех жизненных принципов” (Vital features) Книги перемен (Небо, Земля, Человек или Тянь, Джи, Чи). Не останавливаюсь на том, что в триграммах И-Цзин Человек стоит посередине (Небо-Человек-Земля, Тянь-Чи-Джи). Авторам виднее.
Фондовый рынок присутствует здесь в виде данных (соответствий): Небо – национальная политика в области ценных бумаг, мировая экономическая ситуация и др. общие факторы; Человек – соответствует размеру компании и данным о движении средств; Земля – соответствует фундаментальной информации компании (например, марже прибыли и коэффициенту задолженности).
Далее исследователи из отобранных Vital features делают “монеты” (бинарную выборку), по всей видимости по принципу Инь/Ян, темное/светлое, плохой-рыночный-фактор/хороший и т.д. И потом “подбрасывают” эти монеты, а точнее создают массив возможных “двоичных” сочетаний, который в дальнейшем обрабатывают скриптом “скользящих окон”, для получения триграмм. По найденным триграммам они формируют промежуточный итог – исходную (Original) гексаграмму и передают ее в Декодер (Decoder). В Декодере гексаграмм авторы определяют подвижные (старые) линии, на основе “сопоставления временных данных”. Другими словами, старая линия в алгоритме не определяется в процессе “гадания” (рандомно), а выводится из китайского календаря или даты-времени.
Получив старые линии, программа выводит помолодевшую (Changed) гексаграмму. Имея две гексаграммы, программа останавливается и <оператор> делает “суждение”, вывод о данном рыночном объекте (акции).

Два момента, на которые мне хотелось бы остановиться подробнее.

Первый это список литературы. Для меня, как во всех смыслах любителя Книги перемен, этот список оказался весьма полезным, поскольку это “передний край” мирового, а главное Китайского, опыта в практическом применении И-Цзин.

Второй – изложу в виде таблицы, расположив строки в порядке убывания точности прогнозов.

Выводы делайте сами, а я озвучу лишь один и самый очевидный: рынок ценных бумаг топливных и энергетических компаний наиболее предсказуем!

Удачи!

Андрей Храмов (kniga-peremen.ru)