Аннотация:
Будет рассмотрена задача предсказания будущих элементов последовательности исходов по уже известной части этой последовательности. Природа источника, порождающего последовательность, может быть полностью неизвестна предсказателю. В других случаях, используются минимальные предположения о классе таких источников. Алгоритмы, предсказания которых сходятся к истинным значениям исходов в таких условиях, называются универсальными.
Во введении будут рассмотрены некоторые исторические подходы к проблеме построения универсальных предсказаний: правило Лапласа, универсальный предиктор Соломонова, предсказания состоятельные для классов стационарных эргодических источников.
В первой части будет представлен метод построения “хорошо калибруемых” предсказаний в смысле Дейвида. Будут построены рандомизированный алгоритм построения таких предсказаний, а также его детерминированный аналог. Далее, на основе этих методов будет построен универсальный алгоритм для алгоритмической торговли на финансовом рынке, в основе которого лежат хорошо калибруемые предсказания ценовых рядов.
