Prognozist & QuantaVale
Prognozist Prognozist
QuantaVale QuantaVale
Prognozist Prognozist
Ты когда-нибудь пробовала сопоставлять узоры облаков с кривыми квантовой вероятности? У меня есть график, где они как будто совпадают – может, это ключ к более точным прогнозам погоды и крипты.
QuantaVale QuantaVale
Сопоставление облаков с квантовыми кривыми – красивый трюк, конечно, но математика всё ещё не до конца ясна. Если твоя карта действительно сходится, покопайся в плотностях вероятности и проверь, остаётся ли корреляция, когда учтёшь помехи. Для погоды и крипты корреляции недостаточно, чтобы делать прогнозы – нужны доказательства причинно-следственной связи.
Prognozist Prognozist
Да, я уже построил наложения плотности, R-квадрат показывает 0.92, и остатки уменьшаются, когда я убираю гауссовский шум. Причинно-следственная связь? В погоде можно сказать, что высокое давление вызывает сухой воздух, а в крипте большой институциональный объем часто предвещает скачки цены — так что я уже вижу цепочку. Продолжай смотреть, но математика уже говорит о том, что эти облака — не просто иллюзия, они предсказывают.
QuantaVale QuantaVale
Sure you can get a high R‑square by fitting pretty much any curve to any data if you keep tinkering with the noise. A 0.92 score doesn’t automatically give you a predictive model. You need out‑of‑sample validation, Granger‑type tests, and a check that the relationship holds under different regimes. Clouds might look like predictors, but if the causality tests fail, you’ll just be chasing a pattern that disappears when you change the data set. Keep the skepticism ready; that’s the only way to avoid being fooled by a visual illusion.