Category: наука

Category was added automatically. Read all entries about "наука".

Исследования на антитела covid из Дании и Нидерландов - неужели все-таки рептилоиды?

+1 еще одно исследование из Дании, искали антитела у доноров крови:
Taking that figure and comparing it to the known deaths from the novel coronavirus in Denmark, indicates a mortality rate of 0.16 percent.

Тут тоже смертность получается много меньше, чем считалось ранее, не 1-3%, а только 0,16% от заболевших. И если официально в Дании найдено 6 879 заболевших, то экстраполяция показывает, что на самом деле их может быть порядка 127 тысяч. Разница в 18 раз. Да, тут тоже есть определенные допущения, они есть во всех случаях.  Но все первые исследования дают радикальное превышение число неучтенных заболевших над выявленными и весьма кучный результат смертности:

Немцы в Gangelt: 0.37%
Американцы в Санта-Кларе: 0.2%

В Голландии директор Национального института общественного здравоохранения заявил 16 апреля:
"Около 3 процентов голландских доноров крови имеют антитела против коронавируса. Если это репрезентативно, это может означать, что несколько сотен тысяч человек переболели коронавирусом."

Тогда как официально выявлено 30 тыс. Опять разница более чем в 6 раз.
Что это, свидетели секты "не намного опаснее, чем грипп" прокрались во все передовые исследования или действительно массонский заговор?

Действительно понятное объяснение квантовой запутанности (парадокса ЭПР)

Понятное для тех, кто захочет разобраться, конечно. Пост состоит из трех частей. Для понимания сути явления, достаточно ознакомиться только со второй частью.


1. Вводная (зачем, да почему)

2. Конкретные расчеты

3. Философско-практическая часть.

1. Вводная (зачем, да почему)


Сподвигло меня на этот пост следующее обстоятельство. В инете достаточно много материалов на эту тему. Однако 80% процентов из них страдают трагическим недостатком – они достаточно подробно рассказывают, почему классическая логика не права и ограничиваются констатацией факта, что в квантовой механике все по-другому и наблюдения соответствуют предсказанным ей значениям. Остававшаяся часть грузит математическим аппаратом и после вереницы формул говорит – ну вот видите, будет вот так-то. После этого возникает ощущение боли от изнасилования мозга, ибо реального удовольствия понимания при этом не возникает.

А понимания хочется, т.к. по моему глубокому убеждению, все-таки следующий революционный скачек технологий, будет связан с овладением человечеством квантовой мощью. И подобно тому, как в 60-х люди даже вообразить не могли, как эти громадные железки занимающие целые подвалы, изменят нашу жизнь, радикально уменьшив размеры и увеличив мощь, так и сейчас мы не представляем себе весь потенциал неуклюжих прототипов с 50 кубитами.

Collapse )

Нефтяная войнушка в электронном формате

Случайно узнал, что у меня оказывается была полемика с wood_stock про расчеты цен на нефть. Поиск не дал результатов. Возможно это было в ФБ, хотя я не припоминаю, чтобы кто-то спрашивал про логику расчетов, а я не ответил. Ну да, ладно, решил воспользоваться этим воистину фундаментальным постом для того, чтобы разобрать типичные ошибки в данной теме.

>>Человек упорно рисует экономическую целесообразность сланцев от 75$. Я так и не смог вытянуть из него логику выкладок

Скорее всего уважаемый оппонент не читал мой скучный бложик, иначе бы заметил пост "Расчет себестоимости сланцевой нефти", где рассчитана цена отсечения $55 на выходе из скважины (не думаю, что имеет смысл объяснять, что это вовсе не должно быть равно фактической общемировой цене). К слову говоря, буквально вчера обнаружил похожие оценки делали и другие:





Тут стоит прокомментировать, что EOG в основном работает на Eagle Ford, тогда как мои расчеты основываются на данных по Баккену. И как я писал, бурить Eagle Ford дешевле долларов на 10. Соответственно это мы и видим в данной табличке, OpEx+CapEx:

Pioneer - $55
EOG - $44
CLR - $59

>>Oasis теперь оценивает новую скважину в 6 млн $. В 2014 это стоило 10 млн.

Специально этой теме посвятил отдельный пост: "Ложь, наглая ложь и презентации нефтяных компаний". И тут дополнение, о том что обычно "забывают" упомянуть в отчетах.

Collapse )

Эффективность SBX кроссовера (генетические алгоритмы)

В последнее время вернулся к экспериментам с нейросетями. Уверен, что за ними будущее и надеюсь перевести свои экономические/финансовые модели на нейрологику. Дело в том, что стандартные VAR и т.п. модели на мой взгляд слишком "агрегированы" и не способны учесть такие нелинейные эффекты, как паника и возможность заработать на очевидно неадекватном движении. Тогда как в нейросетях активно развивается направление эмоционального интеллекта. Изначально я был настроен скептически к возможностям эмоций в процессе принятия решений, не так давно я писал про эксперимент, показывающий вредность включения эмоций.

Однако эксперименты показывают, что если рассматривать эмоции как интегральную оценку успешности/не успешности выбранной стратегии, то они существенно ускоряют процесс эволюции нейросетей. Впрочем, сейчас хотел поделиться не этим, а приятным удивлением от эффективности опробованного способа скрещивания особей. Называется Simulated Binary Crossover (SBX) или "Кроссовер имитирующий двоичный". Описание метода можно прочитать тут, а вот практические результаты:



Где:
RND - скрещивание методом равномерной рекомбинации
SBX - Simulated Binary Crossover
1-3 номера запуска алгоритма
Collapse )

День четвертый и пятый. Анабиоз и возвращение.

День четвертый. Анабиоз.

Проснулись не знаю во сколько. Дождавшись, когда дождь перестанет барабанить по палатке, выползли в серую мглу. Позавтракали, осмотрелись.Лезть по такой погоде обратно на перевал… Там должно быть полно скользких и крутых участков, без рюкзаков можно было бы осторожно пройти, но с грузом не хотелось рисковать. Решили остаться и подождать когда будет более сухо. Тем временем, я решил проверить, чего стоят эти все хваленые мембраны. Дело в том, что представляя норвежских климат весьма дождливым и прохладным, я купил ботинки, брюки и куртку на мембране. Вот в этом всем пошел прогуляться (под мелким моросящим дождиком). Ботинки промокли через час хождения по мокрой траве. Но холода пока не ощущал. Достал пенку и лег на неё, глядя на озеро и летающие над ним клочья тумана. Дождик усиливался, вскоре стало холодно. Одежда не промокала, но и не выпускала влагу изнутри, было ощущение влажности. В общем, очевидных преимуществ мембраны я не ощутил. В более сухую погоду отлично справляется и прочнейший авизент. В такой влажной среде авизент конечно будет мокнуть, но т.к. мембрана практически не дышит, тело все равно мокрое. Наверное, если идти часами под дождем, то её влагостойкость даст заметный плюс, а в иных условиях я выигрыша не заметил.
В общем, закончив эксперименты, я завалился в палатку. Спустя некоторое время, под мерную дробь дождя, я провалился в полудрему и провалялся в ней до самого утра, в результате чего проспал и обед и ужин.

День четвертый. Возвращение.


Проснувшись утром мы быстро выяснили, что ничего не изменилось. Блин, нас ждет еще один тоскливый, мрачный и влажный день в Арктике! Однако застревать тут надолго не входило в наши планы. Мы решили подождать до обеда и дальше возвращаться в любом случае или до дальней стороны озера (если будет идти дождь) или за перевал (если будет более мене сухо). К счастью, погода начала улучшаться. Мы собрали манатки и дошли до перевала.

Когда спустились вниз, был уже практически вечер. Небо не обещало дождей, так что я опять предпочел улицу палатке. Вообще мне нравится спать на открытом воздухе. Глядеть перед сном на пики гор, а при пробуждении первым делом видеть травинки, голубые озера или океанский простор. К счастью, дальше нам начало переть так, что ночевать в палатке мне больше не пришлось.

Пух или синтетика в горах? Практика и еще немного теории.

Продолжение. Начало тут.

Вернулся с тестовых посиделок во дворе. О результатах расскажу чуть ниже, а сначала давайте закончим теоретическую часть. Не хотелось сразу излагать эти расчеты, так как не был до конца в них уверен. Хотя основаны они были на ISO 9920 "Эргономика термальной среды. Оценка теплоизоляционных свойств и стойкости к испарению комплектов одежды", результаты получались такими хорошими, что даже не верилось. Однако после экспериментов последние сомнения отпали.

Итак, вот тут есть замечательный инструмент, который позволяет высчитать количество CLO, необходимое для жизни в заданных условиях. Меня интересует состояние покоя (Metabolic energy production = 58) и в результате получился вот такой график:
clo_t4
Collapse )

Уровень жизни в развитых странах относительно остальных и причины отличия

Захотелось разобраться, как именно происходил рост уровень жизни европейцев и жителей США (далее "1-й мир") относительно всего остального мира (далее "2-й мир"). Использовал данные Мэддисона. Данные 1-го мира это просто среднее 13-ю странами (США, Германия, Италия, Франция, Великобритания, Италия, Бельгия, Австрия, Швеция, Швейцария, Норвегия, Голландия, Дания). Данные второго мира это среднее между СССР (после 1991 стран входивших в состав союза), Азией (включая Японию), Африкой и Латинской Америкой. Да, по идее надо бы взвешивать по размеру ВВП или населению, но мне лень и думаю принципиально это картину не меняет. Еще нужно отметить, что Канада и Австралия, Испания выпали из поля зрения, ну так получилось...

Так вот, выяснилось, что имеет место два мощных рывка. Первый произошел в период между 1820-1900 годы (большая часть прироста произошла между 1820 и 1870 годами) и второй пришелся на 1978 - 1999 год:
gdp_1_2
Примечание: это в %

И еще раз то же самое, только за последние 200 лет:
Collapse )

Так что, видимо, имеет смысл поучиться кое чему, у смышленых и креативных европейцев...

Доказано - фальсификаций не было! Разбегание галактик может многое объяснить.

Наконец-то я услышал очень даже адекватный ответ на вопрос, откуда взялся чуровский "верблюд". Хотелось бы вынести наш спор из конца ветки на всеобщее обозрение. Итак, я задал уважаемому pmn_2 вопрос:

Есть простой тест, готов ли человек к конструктивному диалогу или занимается информационной войной, на которой "все средства хороши". Вот Вы, как я заметил, обычно избегаете высказываться на эту тему. Но раз уж Вы подняли этот вопрос, то может быть скажите и "Б". Вы можете прямо ответить, есть ли какие нибудь разумные объяснения резкой деформации формы распределения в Москве по сравнению с выборами 2007 года?Collapse )
Чем Вы объясните спорадическое появление участков с 70% за ЕР в Самаре (при том что на прошлых выборах ничего подобного не было и максимум был на уровне 60-65%, а разброс между участками был в 3-4 раза меньше):
Collapse )
Вы можете выдвинуть какую-нибудь разумную версию, кроме той, что результаты на ряде участков грубо сфальсифицированны?

На что получил вот какой ответ:
Collapse )

Проверка гипотезы эффективного рынка

Исследовал теорию случайного блуждания. Вот, написал статью на эту тему:


Согласно гипотезе эффективного рынка (ГЭР), вся существующая информация немедленно и в полной мере отражается на курсовой стоимости ценных бумаг. Что в свою очередь, делает бесполезным анализ имеющейся информации, с целью поиска недооцененных или переоцененных активов.

Таким образом, подтверждение или опровержение ГЭР, является крайне важным в вопросе выбора инвестиционной стратегии. Известные эксперименты, когда цирковые обезьянки формируют портфель превышающий доходность портфелей профессиональных управляющих, являются подтверждением малой эффективности попыток переиграть рынок. Все «каналы», «линии поддержки и сопротивления», «головы и плечи» - любимые инструменты рыночной публики, являются лишь игрой случая. Или все-таки рынки не так уж эффективны и рациональны, как это утверждает теория и состояние «оракула из Омахи» не является лишь результатом случайного везения?

Допустим, что ГЭР соответствует действительности. В этом случае, движение котировки за день Х, не зависит от движения в день Х-1. Вся информация (новости, отчеты и т.д.) была учтена в котировках в день Х-1 и таким образом, не может влиять на последующие движения. Другими словами, рынок не будет падать сегодня, по той причине, что он падал вчера. Вчерашняя информация уже учтена, и текущее движение цен определяется свежим потоком новостей.

Следовательно, мы можем выяснить, насколько часто имело место падение после падения и сравнить со случайным распределением этих же данных. Например, пусть у нас есть десять торговых дней, в четыре из которых цена росла (относительно предыдущего дня) и пять дней снижалась:

Рис. 1.


Если мы возьмем доходности ряда (отношение соседних цен закрытия) и перемешаем их случайным образом, мы получим новый график:


Рис. 2.


Как бы мы не перемешивали данные, количество дней роста и падения всегда будет одинаковым (4 и 5). А вот количество дней, когда было падение после падения, будет разным. В первом случае, было 3 случая падения после падения. А после перемешивания, только 2. Таким образом, если мы повторим эксперимент перемешивания большое количество раз, мы получим среднее для данной выборки количество падений после падений и отсюда можем вычислить стандартное отклонение. К примеру, пусть в среднем количество падений после падения будет равно 2,5. А стандартное отклонение равно 0,5. Так как выборка подчиняется нормальному распределению, в 68,2% случаев, количество падений после падения будет попадать в диапазон одного стандартного отклонения, т.е. от 2 до 3 (2,5 ±0,5):


Рис. 3.


В 95,4% случаев мы уложимся в рамки 2-х стандартных отклонений (т.е. в диапазон от 1,5 до 3,5). И наконец, в 99,7% случаях мы окажемся в переделах 3-х стандартных отклонений (от 1 до 4). Таким образом, если ГЭР верна, то вероятность того, что в исходной выборке количество падений после падений меньше 1 или больше 4, менее 0,3%.

Другими словами, если мы проанализируем 1000 выборок, то количество выборок с аномально частым падением после падения должно наблюдаться не более чем в 3 случаях.

Проведем эксперимент на искусственной выборке. Сгенерируем ряд, имитирующий движение цены на интервале 600 000 значений. Разобьем временной ряд на 6 000 отрезков по 100 значений в каждом и проверим, насколько часто встречаются аномальные всплески количества падений после падений. В результате опыта, было зафиксировано 18 аномальных выбросов (более 3-х стандартных отклонений), что составляет 0,3 процента от 6 000 и в точности соответствует теоретическому расчету.

Чтобы окончательно убедиться в верности логики, внесем искусственное изменение в случайно сгенерированный ряд состоящий из 25 000 чисел. В середине выборке переставим несколько значений таким образом, чтобы число падений после падения аномально выросло. Т.е. на небольшом участке, вместо истинно случайного блуждания, будет искусственный всплеск количества падений после падения (изменение отмечено голубой линией):



Рис. 4.


Далее, перемешаем эти данные тысячи раз и вычислим арифметическое среднее количества случаев падений после падения и стандартное отклонение. Сравним с исходной выборкой (которая была до перемешивания) и отобразим полученные данные в графическом виде:



Рис. 5


Рисунок требует комментария. Точка в левом верхнем углу треугольника отображает  результат тестирования первой сотни данных из ряда. Если результат укладывается в 3 стандартных отклонений, то точка окрашивается серым цветом. Если количество падений после падений аномально высоко (более 3-х отклонений), то выборка кодируется красным цветом. Синим цветом кодируется аномально редкое количество падений после падений.

Точка правее кодирует результат тестирование следующих 100 значений (от 50 до 150) и т.д. до конца выборки, с шагом 50.

Точка чуть ниже левой верхней кодирует состояние более широкой выборки, в 150 значений. Самая нижняя точка кодирует результат тестирования всей выборки целиком (25 000 значений).

Как мы видим, в целом количество аномалий довольно редко. Искусственная перестановка в центре ряда, дала аномальный выброс, окрашенный красным цветом. По мере того, как расширяется выборка (100, 150, 200 и т.д.) значимость перестановки начинает убывать и красный цвет уступает место серому. Так как дополнительные  30 падений после падений это аномально много для 100 значений, а для 1 000 уже нет.

Теперь мы можем приступить к исследованию реальных рынков. Возьмем временной ряд дневных цен закрытия индекса Dow Jones (26.05.1896 – 19.05.2010):



Рис. 6


Картина в корне отличается. Количество аномалий огромно. Аномалии редкого падения после падения имели место в начале 30-х, 2002 и 2009 годах. Это может показаться странным, ведь рынок падал в эти годы. Однако следует отметить, что редкое падение после падений означает и редкий рост после роста.

В середине века наблюдается аномалия иного рода, рынок часто падал после падения (часто рос после роста).

В полной выборке (28 550 значений) падение цены имеет место в 13 478 случаях. А падений после падений в 6 629 случаях, т.е. 49,18%. Тогда как среднее (полученное путем перемешивании 10 000 раз) для этой выборки составляет 47,21%. Стандартное отклонение  равно 0,311. Таким образом, разница составила более 6 стандартных отклонений! Вероятность случайного совпадения тут ничтожно мала. Таким образом, мы видим, что движение цены явным образом отличается от случайного блуждания. Проверить расчеты можно скачав xls-файл с
данными.

Рассмотрим другой ряд данных, часовые закрытия индекса S&P500 за период 2002 – 2010:




Рис. 7



Следует отметить, что до 2003 года торговых часов было меньше (с 10:30 до 16:30), чем сейчас (с 00:30 до 23:30) и поэтому даты не симметричны.

Итак, на рисунке 7 мы видим, что аномалии характерны для рынка и на более мелком масштабе. Таким образом, рынок не так эффективен и рационален, как предполагает ГЭР. Движение цен не соответствует случайному блужданию, что в свою очередь означает, что рынок можно обыграть и технический/фундаментальный анализ имеет смысл.