Универсальные алгоритмы построения хорошо калибруемых предсказаний

Фостер и Вохра (1997) получили неожиданнный результат: можно «успешно» прогнозировать любую последовательность данных, поступающих в режиме онлайн, не используя никаких гипотез об источнике их порождения. При этом согласованность прогнозов и исходов проверяется с помощью частотных тестов на калибруемость. Будет рассказана идея построения таких алгоритмов, которые являются адаптивными и используют рандомизацию своих прогнозов. Будут приведены примеры применения алгоритмов построения хорошо калибруемых предсказаний для построения игровых стратегий в финансах, теории игр, а также для восстановления функциональных зависимостей.