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Causal Detection Engine – 인과 탐지 엔진 인과 탐지는 특정 사건이나 조건이 다른 사건에 어떤 영향을 미치는지 파악하는 과정인데, 이는 단순히 사건이 동시에 발생하는 것을 넘어서 원인이 되는 한 사건이 결과가 되는 다른 사건을 직접적으로 일으키는지를 분석하는 것을 의미한다. – 퀀트 대마법사 Chris 시장 예측 알고리즘을 아무리 정교하게 만들어도 상관 관계를 인과 관계와 헤깔릴 수

아캔락의 AI 엔진에는 쿼리 유형에 기반해 다시 내부적으로 모듈화되어 있고 상호 작용하고 있다. 1. 통계 기반의 예측 추론 엔진2. 다양한 시장 상황이 변할 때 무엇이 일어날지 예측하는 개입적 추론 엔진 3. 만약 상황이 달랐다면 무엇이 일어날지 예측하는 반사실적 추론 엔진 여기에서 주목할 부분은 3번 반사실적 추론 엔진이다. 시장 가격의 방향성 예측에서 반사실적 추론 엔진이 왜

이전글 인과 모델 확장편 연금술 모델의 M = <U, V, F> 형태의 튜플로 정의할 수 있다. 여기서 U는 외부 자극 변수 세트 V는 내부 원인 변수 세트 F는 함수 세트이다. 더욱 정교한 연금술을 위해서는 하위 모델이 필요하다. 하위 모델은 지역적 행동과 가설적 변화의 영향을 나타내는 데 사용된다. 하위모델 Mx는 변수 세트 V와 변수 X의 특정

시장 환경이 변함에 따라 적응할 수 있는 트레이딩 봇을 위해서는 머신 러닝이 필요하다. 트레이딩 봇은 사전 프로그램된 인과 지식에만 의존할 수 없다. 대신 시장 원인과 자산 가격의 결과라는 과정에서 수학적 모델을 사용할 수 있다. 구조적 인과 모델이라 우리가 이름 지은 이 시스템은 내부 원인 변수(Endogenous, V) 세트와 외부 자극 변수(Exogenous, U) 세트, 그리고 함수(F) 세트로

인과 추론은 원인과 결과의 관계를 다룬다. 확률은 우리가 정적인 세계에 가지는 믿음을 인코딩하는 반면, 인과성은 세계가 변할 때 확률이 어떻게 변하는지를 알려준다. 인과 추론에서 “인과 계산”은 이러한 질문에 답할 수 있는 도구가 된다. 인과 추론의 목표는 정적인 조건하에서의 특정 자산 시장의 가격 예측 가능성뿐만 아니라 계속 변화하는 조건에서 다양한 시장 결과들의 역학을 추론하는 것이다. 예를

아캐이넘인베스트 3장까지 이야기속에서 아주 간략하게 다루었던 몇가지 핵심들에 대한 비밀 노트 파트 4, 상관 관계 – 당시 마법사들에게 여러 지식들을 단기간에 압축해서 배울 수 있었다. 당시 무언가를 배우면서 메모한 노트들이 상당했었다. 그 때 그 자료들을 이제서야 다시 읽어보면서 정리를 하고 있다. 이 중 아캔락에 기록으로 담고 싶은 내용들을 블로그용으로 다시 정리를 하기 시작했다. 상관 관계

아캐이넘인베스트 3장까지 이야기속에서 아주 간략하게 다루었던 몇가지 핵심들에 대한 비밀 노트 파트 3 그래프 이론 – 당시 마법사들에게 여러 지식들을 단기간에 압축해서 배울 수 있었다. 당시 무언가를 배우면서 메모한 노트들이 상당했었다. 그 때 그 자료들을 이제서야 다시 읽어보면서 정리를 하고 있다. 이 중 아캔락에 기록으로 담고 싶은 내용들을 블로그용으로 다시 정리를 하기 시작했다. 그래프 이론

아캐이넘인베스트 3장까지 이야기속에서 아주 간략하게 다루었던 몇가지 핵심들에 대한 비밀 노트 파트 1 – 당시 마법사들에게 여러 지식들을 단기간에 압축해서 배울 수 있었다. 당시 무언가를 배우면서 메모한 노트들이 상당했었다. 그 때 그 자료들을 이제서야 다시 읽어보면서 정리를 하고 있다. 이 중 아캔락에 기록으로 담고 싶은 내용들을 블로그용으로 다시 정리를 하기 시작했다. 시장 그래프 시장은 그래프처럼