主题：【原创】21点与黑天鹅 -- 淮夷
归根结底是牛顿第二定律
核心是物理的不是数学的
在数学形式上是带时间导数项的方程
所以可以向前积分求预报
尽管现代气象学中有很多统计处理工具
也有所谓统计预报方法
至于"精确天气预报"
请先定义什么是“精确”
在什么时间和空间尺度上
然后可以讨论可预报性和预报准确性...
个人认为
以上和quant那套在本质上还是有很大差异的
天气预报模型不包含一个“外界不确定扰动”项是不可思议的。在向前积分过程中，需要对这个扰动项作一定的假设，比如高斯分布，零均值，固定方差，等等。如果不用随机的方法，确定性的高阶非线性微分方程也有“混沌”的问题，解可以进入一个非随机但是不确定的区域，向前积分时也需要做一些假定和处理。就预报而言，这和quant在本质上没有太大的差别。
至于精确天气预报，什么叫精确，哈哈，一周预报中，温度不要相差3度以上，有雨不要预报成晴天，这个要求很高吗？至少加拿大做不到这个精度。
A既可以当11点，也可以当1点
关于庄家，还有规定，比如16点之下必须要牌等等
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这是我想要表达的基本观点
虽然走极端的话
或许也可以说牛顿第二定律是建立在对实验结果的统计基础上
现代天气预报用的数值模式
当然会包含“不确定扰动”
研究“混沌”的先驱之一
已故的E. N. Lorenz
就是地道的气象学家
但是数值模式最核心的动力方程组
不是“不确定”的
实际数值积分的近似处理，是另一个话题
罗嗦一下
就目前的科学认识
同样是造成地面温度变化和降水
不同尺度天气系统的主要物理过程并不一样
目前对大尺度运动(1000km & 10^5s量级)认识是比较清楚的
对更小尺度的认识比较差
特别是地形比较复杂的地区
预报准确率就比较低
但是几天以内
大范围的温度变化和降水预报准确率还是相当高的
而且几十年来一直在稳步提高
预报误差统计(Forecast Verification Statistics)各家机构都有做
目前一般认为全球预报做得最好的是European Centre for Medium-Range Weather Forecasts(ECMWF)
高层大气的“可用”预报已经做到10天
一般地，以天为单位，预报是越近越准，高层比低层准
这本书挑在2010年出，其内容似有很多bias，像是One side of the story。
你说的统计模型是指回归模型。怎么说呢，动力学方程（微分方程或者差分方程）也是包含具有统计特征的不确定因素项的，数学上的时间序列分析处理的就是这一类问题。用这样的模型外推/预测，必然遇到对“未来”不确定项的假设问题，也就是统计特征，绕不过去的。
天气预报对于大尺度运动的精度不是普通人关心的问题，人们关心的是十几公里级别的问题。就是大尺度预报，每年那么多水灾、今年Alberta的冷夏，也没有预报出来啊。
数值天气预报才几十年光阴
气候预报就更年轻了
气候预报和天气预报关注的物理过程又是不一样的
一篇短文：The basis of seasonal forecasting
目前seasonal forecasting预报还不怎么靠谱是不可以用来批判daily forecasting不靠谱的
十几公里级别的预报都一样有在做啊
准确率如何也有统计的
上个回帖里NCEP的那个中尺度模式预报验证统计可不是大尺度的哦
另外，比如km级的变化，要求提前几天就预报出来是不可能的
这个是可预报性(predictability)问题
一般地，尺度越小，可预报的时效就越短
不多扯了
p.s.
最核心的物理模型不带不确定性--这个算是"科学"问题
实际观测和求解方程有不确定性--这个算是"工程"问题
哎...
hindsight（后见之明）对于2010年的书籍而言是很难闪避的。
您说的算法我记得电影21点里面有过介绍，但是本书没有提及。
电影21点依据的是真人真事，不过那已经不是Thorp的年代了，算牌的技术也提高了。
你提到的想法很有意思。市场是一个零和博弈，如果一门心思要赔钱是肯定做得到的，那么确实你的结论“一部分可以持续的相对成功”是对的。问题在于，Fama的理论前提是“rational investor"，所以市场参与者持续性输给市场的主动行为打破了该理论的基本前提，在他的理论框架下得到的结论也就失去了本来的意义。
和晨兄讨论真是获益匪浅。
我特别喜欢你提到的几个概念，尤其是”反馈系统“的概念。我很赞成你关于统计模型向后看的本质，反馈系统或许是部分的改善这种本质的一个思路。尽管数学上是不小的挑战，但是金融市场中的模型如果能够有某种built-in的反馈系统，其面向未来的指示能力会提高很多。
好读书，不求甚解。
而非事实上的因果关系。
还有不知道黑天鹅是不是一种涌现性呢？