Rounding Errors to Knock Your Stocks Off
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Introduction As the total value of all daily stock transactions on the Vancouver Stock Exchange kept rising in 1982 and 1983, the exchange's index kept falling. How could this be happening? The cause of the divergence between the mathematical and computed averages consisted in an erroneous algorithm to round the last digits during the computation of the index. Public documents, e.g., Quinn's article [2] include the following pieces of information. The index is the arithmetic average of the selling prices of the nearly 1400 stocks listed on the Vancouver Stock Exchange. The computation of the index started in January of 1982, with the index then pegged to 1000. In about November of 1983, exchange officials estimated that the index should have been at least at 900 and perhaps above 1000, but the computed value of the index was down near 520. The index was computed every time the price of a stock changed, which occurred about 2800 times per day. The computer carried a total of eight decimal digits during the computation, but it truncated the last two digits to display and record the index with only three decimal digits past the decimal point. Thus, if it computed the value 540.32567, then it would record 540.325 for the index. The magnitude of the discrepancy-about 520 instead of 1000 or so-indicated that the cause involved more than only an erroneous rounding of an otherwise correct computation. Indeed, with a computer carrying eight decimal digits, the relative rounding error caused by each addition cannot exceed one half of one unit in tlhe last digit, which is (1/2) X 101-8. In the worst case, if all 1399 additions of all 1400 stock prices suffered from the maximum relative error, errors would compound to at most
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,015 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle