Publication

Decision Making in Financial Markets

2009
Book Chapters

Résumé

Finance does not represent the desirability of a gamble in terms of a score on a unidimensional scale, but rather in terms of the trade-off or conflict between various statistical features of the payoff. The approach facilitates computations and dramatically simplifies learning. In addition, because it often changes erratically in a financial context, prediction risk is central to finance. Evidence is reviewed here that suggests that the brain analyzes gambles in terms of the statistical language of finance, and that the brain tracks prediction risk like in finance, using prediction risk estimates to optimally update predictions.

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https://infoscience.epfl.ch/entities/publication/3d0dc4ad-b0ed-4954-b6a8-a89fc6b46b30

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Concepts associés (32)

Statistical language acquisition

Statistical language acquisition, a branch of developmental psycholinguistics, studies the process by which humans develop the ability to perceive, produce, comprehend, and communicate with natural language in all of its aspects (phonological, syntactic, lexical, morphological, semantic) through the use of general learning mechanisms operating on statistical patterns in the linguistic input. Statistical learning acquisition claims that infants' language-learning is based on pattern perception rather than an innate biological grammar.

Prédiction dynamique

La prédiction dynamique est une méthode inventée par Newton et Leibniz. Newton l’a appliquée avec succès au mouvement des planètes et de leurs satellites. Depuis elle est devenue la grande méthode de prédiction des mathématiques appliquées. Sa portée est universelle. Tout ce qui est matériel, tout ce qui est en mouvement, peut être étudié avec les outils de la théorie des systèmes dynamiques. Mais il ne faut pas en conclure que pour connaître un système il est nécessaire de connaître sa dynamique.

Statistical learning in language acquisition

Statistical learning is the ability for humans and other animals to extract statistical regularities from the world around them to learn about the environment. Although statistical learning is now thought to be a generalized learning mechanism, the phenomenon was first identified in human infant language acquisition. The earliest evidence for these statistical learning abilities comes from a study by Jenny Saffran, Richard Aslin, and Elissa Newport, in which 8-month-old infants were presented with nonsense streams of monotone speech.

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Neural Counterfactual Reasoning for Interacting Systems: Bridging Physics-Informed Learning and Reasoning for PHM

A hybrid of inference and local search for distributed combinatorial optimization