Algoritmo del cisne negro y cuatro niveles de Big Data

El algoritmo Black Swan y los cuatro niveles de big data. En pocas palabras, el algoritmo Black Swan se divide en cuatro niveles para datos.

1. paquete de datos de lotería Lo más importante es 2. Datos de análisis estadístico, basados ​​en 1 para varios análisis estadísticos básicos 3. Biblioteca de materiales de Black Swan, basada en 2. Para datos con tasa de rentabilidad kv>100 (esto se puede ajustar, generalmente. más alto, alrededor de 150), registre estos datos del punto 4 de característica, use los datos registrados en 3 como base de conocimiento para establecer una base de conocimiento del cisne negro, una biblioteca de modelos y una biblioteca xx. El nombre no importa

<. p>Todos los mensajes de datos se han reflejado en las probabilidades

Al realizar una oferta real, debe encontrar los datos que coincidan con las 4 bases de conocimiento. Puede haber más de uno. Establezca algunos parámetros y filtre. Los detalles específicos deben probarse en una oferta real, entonces, ¿cuánto duran los datos de la oferta real en varios períodos de ciclo diferentes?

Las características no importan. como punto destacado y constantemente optimizado y ajustado

En cuanto a la casa de apuestas y las probabilidades, todos deben entender una cosa: el equilibrio. Por un lado, la casa de apuestas quiere ganar dinero y debe poner la tentación de trampa: en el. Por un lado, el comerciante no puede matar a todos y asustarlos a todos, y entonces no habrá negocio. Esto naturalmente forma un equilibrio dinámico biológico, por lo que si tiene tiempo para leer más sobre filosofía y el Libro de los Cambios, no es perjudicial para la ciencia. estudiantes