Можно ли создать систему (теорию), с помощью которой можно повысить свои шансы в рискованных предприятиях, удача в которых сейчас считается случайной и непредсказуемой?
Применим научный подход.
- Собираем базу данных.
- Анализируем данные.
- Ищем закономерности.
- Выдвигаем гипотезы и строим модель «Везения».
- Проверяем гипотезу.
- Повторяем весь цикл 1-5 или радуемся успеху )
Уже на 1 и 2 этапе возникает вопрос – какие данные собирать? Сторонники Big Data очевидно будут собирать вообще всю доступную информацию – цвет ботинок, история болезни, переписка в соцсетях, успеваемость в школе, количество штрафов и прочее и прочее.
Но астрологи и нумерологи знают, что все дело во времени, когда произошел удачный случай. Астрологи скажут, что в разное время разное положение планет (разные координаты в диапазоне от 0 до 360 градусов), а нумерологи – разный набор цифр.
По идее с этими наборами чисел уже можно применять статистику, машинное обучение, нейросети и другие методы Data Science. К сожалению, я не знаком с машинным обучением (да и узнал о нем относительно недавно), поэтому искал закономерности вручную – строил гороскоп на каждый случай везения, потом искал нечто общее в этих гороскопах. Потом я решил хотя бы частично автоматизировать этот процесс. Поскольку подходящей компьютерной программы не оказалось, пришлось создать её самому. Описание моей программы.
На данным момент моё исследование ещё не достигло впечатляющих результатов (на данный момент вероятность правильного прогноза примерно 57%), но зато я нашел много интересных закономерностей, которые часто не соответствуют тому, что написано в книгах по западной астрологии, но ближе к тому, что есть в индийской астрологии (Джйотиш).
Например, считается, что Юпитер как самая благоприятная планета должен способствовать удаче и везению. Да, его влияние встречается чаще, чем других планет, но есть множество случаев, где его влияние полностью отсутствует. Есть случаи, когда выигрыши происходили в совершенно неблагоприятное время, если следовать правилам западной астрологии. В общем требуется ещё много разбираться в этом деле.