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Traducción automática del original en inglés, todavía sin revisar. Ver el original.
Estas son las simulaciones que armé para los ensayos, juntas en un lugar para que se pueda llegar a ellas directamente. Cada una dice qué pregunta tenía que responder, propone un experimento que vale la pena hacer y aclara qué supone. Son modelos, no mediciones: todas generan sus propios datos a partir de los parámetros que vos elegís, y ninguna lee un mercado. Donde esa diferencia más importa, la página lo dice.
Sistemas en los que un evento hace más probable el siguiente: avalanchas en una pila de arena, la razón de ramificación, eventos autoexcitados de Hawkes, comportamiento de manada en una red de Ising, retroalimentación reflexiva, agrupamiento de volatilidad, modelos de riesgo que crean riesgo, cascadas de apalancamiento y mercados inelásticos.
Qué hace la iteración: contracción hacia un punto fijo, diagramas de telaraña, pérdida de estabilidad, el mapa logístico, la constante de Feigenbaum, el mapa tienda, el conjunto de Cantor, el paisaje de Waddington, el mapa de Gauss y las fracciones continuas, los divisores pequeños, los tipos de datos recursivos, el argumento diagonal y el teorema del punto fijo de Lawvere.
- Contracción hacia un punto fijo
- Leer la iteración en un gráfico
- Perder la estabilidad
- El mapa logístico
- La constante de Feigenbaum
- Estirar y plegar
- El conjunto de Cantor
- Una cuenca se vuelve dos
- Las fracciones continuas como dinámica
- Divisores pequeños
- Los tipos de datos como puntos fijos
- El argumento diagonal
- El teorema del punto fijo de Lawvere
Qué se puede y qué no se puede saber a partir de los datos: reconocer colas de ley de potencia, cuándo promediar muestras deja de converger, promedios temporales contra promedios de ensamble y ergodicidad, el estimador de Hill del índice de cola, la desaceleración crítica y la forma de burbuja más rápida que exponencial de LPPLS.