7 энергия в Матрице судьбы

7 аркан в Матрице судьбы человека – это энергия Воина, Победителя и движения вперед. В нумерологии и Таро его еще называют арканом “Колесница”.

Ниже мы дадим расшифровку семерке в зависимости от того, на какой позиции в Матрице судьбы она находится. Расскажем, что значит 7 аркан в характере личности, на линии отношений и денег, а также какие таланты в нем зашифрованы.

Содержание

  1. Характер человека с 7 энергией
  2. Таланты человека с 7 энергией в Матрице судьбы
  3. 7 аркан в отношениях
  4. 7 энергия на линии денег в Матрице судьбы
  5. Какие профессии подходят 7 аркану в Матрице судьбы
  6. Описание 7 аркана в расшифровке Матрицы судьбы
  7. Расшифровка других энергий в Матрице Судьбы

Характер человека с 7 энергией

В плюсе:

  • Настоящие лидеры.
  • Сильное тело и дух.
  • Высокая работоспособность.
  • Большая продуктивность.
  • Высокая скорость развития, без промедления, стремление двигаться по жизни всегда и во всех сферах.
  • Упорность и настойчивость в движении к своим целям.
  • Умение мотивировать и заряжать своими идеями.
  • Легкость на подъем, частые переезды и/или путешествия.

Им может казаться, что другие долго думают/делают/говорят. Но на самом деле, это обладатели 7 аркана просто быстрые – спешат жить, “глотая” все на своем пути (опыт, знания, знакомства).

В минусе:

  • Неумение вовремя отдыхать.
  • Проблемы с опорно-двигательным аппаратом: позвоночник, кости, ноги и т.д.
  • Отсутствие реализации.
  • Отказ от движения и развития, пассивность.
  • Неумение долго концентрироваться на одной задаче.
  • Отсутствие порядка. Метание от одного к другому.
  • Враждебность, агрессия.
  • Страх ответственности.
  • Хождение по головам.

Таланты человека с 7 энергией в Матрице судьбы

Талант быстро обучаться – главное преимущество 7 аркана. Они быстро схватывают на лету и сразу применяют знания, дотачивая опыт на практике.

Талант быть примером для другим. Но какой это будет пример (хороший или плохой), зависит от обладателя 7 аркана.

7 аркан в отношениях

Обладатель 7 аркана – страстная натура. Он всегда будет искать огонька в отношениях и может сам провоцировать ситуации на накал эмоции или искать партнера, который создает эти эмоции вокруг него.

Он будет искать красивого партнера, поэтому рядом с 7 арканом нельзя запускать свою внешность: тот сразу переметнется на другой объект вожделения. А так как энергия сильная, мощная, находящаяся в движении, то ему хватит сил на нескольких партнеров.

Важно помнить, что только через любовь и заботу можно выстроить теплые отношения. Если в отношениях затаивается конкуренция и борьба, кто выше и сильнее, ничего хорошего из этого не выйдет. А именно такая борьба присуща обладателю 7 аркана на отношениях.

Женщина с 7 арканом на отношениях может подавлять своего мужчину, ей стоит освоить женские практики и изучить женскую энергию. Рекомендуем прочитать про 3 аркан Императрицы, чтобы понять, как работает женская энергия, ведь у 3 аркана хорошо развита женственность.

7 энергия на линии денег в Матрице судьбы

Чтобы деньги не блокировались, важно учиться делегировать и распределять работу между другими. Создавать свою команду для расширения предприятия. “Один в поле не воин” – 7 аркану важно об этом помнить. Если все делать самому, то роста не будет. Он будет, но очень медленный, и обладатель 7 аркана будет испытывать разочарование оттого, что потраченные силы несоизмеримы с полученным результатом.

Важно научиться мирно идти к цели, а не по головам.

Какие профессии подходят 7 аркану в Матрице судьбы

По 7 аркану подходит все, что связано с перевозками и переездами: транспорт, полеты, плавание, путешествия, логистика. Подходит работа, где будут частые разъезды и командировки, гастроли или вахта.

Работа руками также подходит 7 аркану. Они продуктивны, поэтому им подойдет как бить кувалдой, так и шить 3 пары носков за день. Все зависит от предпочтений.

Анализируйте всю Матрицу целиком, а также арканы на позиции талантов, чтобы подобрать наиболее подходящую профессию.

Описание 7 аркана в расшифровке Матрицы судьбы

В калькуляторе вы можете рассчитать Матрицу судьбы, узнать полное описание 7 энергии, в зависимости от позиции, на которой она встречается, а также все свои энергии и их расшифровку.

Расшифровка других энергий в Матрице Судьбы

  • 1 аркан в Матрице судьбы — расшифровка 1 энергии или 1 кода судьбы.
  • 2 аркан в Матрице судьбы — расшифровка 2 энергии или 2 кода судьбы.
  • 3 аркан в Матрице судьбы — расшифровка 3 энергии или 3 кода судьбы.
  • 4 аркан в Матрице судьбы — расшифровка 4 энергии или 4 кода судьбы.
  • 5 аркан в Матрице судьбы — расшифровка 5 энергии или 5 кода судьбы.
  • 6 аркан в Матрице судьбы — расшифровка 6 энергии или 6 кода судьбы.
  • 8 аркан в Матрице судьбы — расшифровка 8 энергии или 8 кода судьбы.
  • 9 аркан в Матрице судьбы — расшифровка 9 энергии или 9 кода судьбы.
  • 10 аркан в Матрице судьбы — расшифровка 10 энергии или 10 кода судьбы.
  • 11 аркан в Матрице судьбы — расшифровка 11 энергии или 11 кода судьбы.
  • 12 аркан в Матрице судьбы — расшифровка 12 энергии или 12 кода судьбы.
  • 13 аркан в Матрице судьбы — расшифровка 13 энергии или 13 кода судьбы.
  • 14 аркан в Матрице судьбы — расшифровка 14 энергии или 14 кода судьбы.
  • 15 аркан в Матрице судьбы — расшифровка 15 энергии или 15 кода судьбы.
  • 16 аркан в Матрице судьбы — расшифровка 16 энергии или 16 кода судьбы.
  • 17 аркан в Матрице судьбы — расшифровка 17 энергии или 17 кода судьбы.
  • 18 аркан в Матрице судьбы — расшифровка 18 энергии или 18 кода судьбы.
  • 19 аркан в Матрице судьбы — расшифровка 19 энергии или 19 кода судьбы.
  • 20 аркан в Матрице судьбы — расшифровка 20 энергии или 20 кода судьбы.
  • 21 аркан в Матрице судьбы — расшифровка 21 энергии или 21 кода судьбы.
  • 22 аркан в Матрице судьбы — расшифровка 22 энергии или 22 кода судьбы.

7 Аркан в Матрице Судьбы. Почему вам не помогают люди и как справиться с внутренней агрессией

Если представлять Энергии Матрицы через образы, то 7 Энергия будет капитаном корабля, который стоит у штурвала и раздает указания команде. Это очень сильная и ресурсная Энергия, которой не так-то просто управлять. Именно поэтому ее обладатели часто бывают агрессивными, напористыми и сами не понимают, почему люди от них отворачиваются.

Чтобы узнать, есть ли у вас 7 Код Судьбы, рассчитайте свою Матрицу Судьбы на калькуляторе. Для этого вам понадобится только дата рождения. Посмотрите, стоит ли 7 Аркан в точках А, Б, В и Г? Он может находиться и в центре Матрицы, и в кармическом хвосте, и везде нуждается в проработке.

Чтобы знать, как проработать 7 Энергию в Матрицы Судьбы, нужно познакомиться с ее описанием в нумерологии и узнать об основных плюсах и минусах аркана.

7 Код Судьбы в плюсе

В позитивном проявлении человек с седьмым арканом будет активным, целеустремленным и ответственным. Он никогда не стоит на месте и не будет лежать на диване весь день. Как в отношениях, так и в других сферах жизни обладателю 7 Аркана в Матрице Судьбы нужны развитие и драйв.

Человек, рожденный 7, 25 числа или в июле будет любить ездить за рулем, путешествовать, ходить в походы, взбираться на горы и участвовать в различных экспедициях. Чем больше движения в жизни, тем лучше.

В детстве обладатель 7 Аркана может наломать дров, быть самым хулиганистым и безбашенным, а потом резко повзрослеть и сделать выводы из своей бурной молодости. И после таких приключений он уже будет думать, прежде чем делать, расти духовно и вести за собой других людей к высокой цели.

В коллективе, в семье или в любой другой группе Семерка будет лидером, который может  наладить все процессы, раздать указания и помочь людям вырасти в своих же глазах. Также Семерки могут заниматься самой мелкой и филигранной работой, это их даже успокаивает. Помните Левшу, который подковал блоху? Вот это настоящий талант Седьмой Энергии.

7 Код Судьбы в минусе

В минусе человек с 7 Энергией не знает, как совладать со своими силами. У него внутри огромный ресурс, который не используется должным образом. Обладатель 7 Энергии в минусе часто лежит, бездействует и совсем не любит двигаться. Так Энергия превращается в агрессию, а коллектив, семья или друзья получают человека, который постоянно кричит, злится и кидается на всех по любому поводу.

Когда такое происходит, команда перестает доверять обладателю 7 Энергии. Люди выполняют его просьбы, приходят к нему за помощью, а в ответ получают оскорбления и обесценивание своих вложений. Так постепенно 7 Аркан в минусе теряет расположение людей, они перестают ему верить и больше не участвуют в его проектах. Женщины в таких случаях могут подавлять мужчин.

Также в минусе обладатель 7 Энергии не умеет радоваться победам. Он, как машина, идет вперед, часто по головам других людей, достигает цели и совсем не чувствует радости, когда заканчивает проект и получает результат. Для него это очередной безликий уровень, который он прошел. А еще Семерки в минусе часто боятся выступать, говорить, что думают, и вообще заявлять о себе. Это страх сцены, публичных выступлений и котики на аватарке вместо фотографии в социальных сетях.

Как читать 7-ю Энергию в конкретном месте Матрицы Судьбы?

7 Энергия в разных местах может вести себя по-разному. Давайте посмотрим, как проявляет себя Семерка в точках Ромба Личности.

В точке Г 7 Энергия говорит о том, что в прошлом воплощении Душа не смогла справиться со своей агрессией и проявляла ее ко всем людям. Человек был жесток, не слышал доводов и готов был размахивать мечом направо и налево. Мог идти буквально по головам и по трупам к своей цели. В настоящем человек получает испытания, терпит нападки и учится решать вопросы мирным путем.

В точке В 7 Энергия показывает, что человек не проявил себя, не стал тем капитаном, который ведет за собой команду. Он боялся выступать, заявлять и брать на себя ответственность. Там, где людям нужна была его поддержка, они ничего не получили. Наоборот, человек мог обесценить вклад коллектива и унизить людей.

В точке А 7 Энергия говорит о том, что человек обладает большим запасом сил, любит движение, путешествия, ездит за рулем и гуляет пешком. Это человек, способный создать высокую духовную цель, сплотить всех и раздать задания. Как прораб на стройке, у которого идет строительство большого дома для всей семьи и каждый занят своим делом.

В точке Б обладатель 7 Энергии должен стать штурманом для других. Он может водить людей в походы по святым местам или нетуристическим маршрутам, брать с собой тех, кому сейчас необходима перезагрузка для исцеления души и тела.

В центре Матрицы Семерка проявит себя как прекрасный оратор, способный зажечь сердца и умы людей. Это настоящий тимлид, который поддерживает проекты, помогает коллегам найти в себе силы, таланты и способности, работает с командой и помогает всем двигаться к цели.

Седьмая Энергия может проявлять себя совершенно по-разному в разных местах. Например, в характере человека и в способе зарабатывания денег прочтение Энергии будет отличаться. В программах 12-19-7, 18-7-7, 9-16-7, 7-6-17, открытых Академией “Белое Солнце”, Седьмая Энергия выступает как катализатор агрессии, страха или неспособности к духовному развитию и росту. Об этих программах и кармических хвостах мы подробно рассказываем на обучении. Конечно же, каждое сочетание Энергий дает уникальную расшифровку и множество инсайтов нашим ученикам.

Если у вас в Матрице есть 7 Энергия, то советуем вам заниматься духовным ростом, развиваться и никогда не сидеть на месте. Развитие и движение — ваш девиз по жизни.

Скажите, много у вас Семерок? На какой стороне вы чаще находитесь — темной или светлой? Можете ли выступать и заявлять о себе?

Обязательно посмотрите видео по 7 коду судьбы с марафона «Я могу!»

Обязательно делитесь этой статьей со своей аудиторией и друзьями.
Будем благодарны!

Модель линейных отношений с LASSO для изучения фондовых сетей

1. Пржуль Н., Малод-Догнин Н. Сетевая аналитика в эпоху больших данных. Наука. 2016; 353:123–124. doi: 10.1126/science.aah4449. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

2. Эйнав Л. , Левин Дж. Экономика в эпоху больших данных. Наука. 2014;346:1243089. doi: 10.1126/science.1243089. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

3. Джордан М.И., Митчелл Т.М. Машинное обучение: тренды, перспективы и перспективы. Наука. 2015;349: 255–260. doi: 10.1126/science.aaa8415. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

4. Арал С., Уокер Д. Выявление влиятельных и уязвимых участников социальных сетей. Наука. 2012; 337:337–341. doi: 10.1126/science.1215842. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

5. Холдейн А.Г., Мэй Р.М. Системный риск в банковских экосистемах. Природа. 2011; 469:351. doi: 10.1038/nature09659. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

6. Камачо Д.М., Коллинз К.М., Пауэрс Р.К., Костелло Дж.К., Коллинз Дж.Дж. Машинное обучение следующего поколения для биологических сетей. Клетка. 2018;173:1581–1592. doi: 10.1016/j.cell.2018.05.015. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

7. Sun YZ, Leng S.Y., Lai YC, Grebogi C., Lin W. Управление сложными сетями с обратной связью: компромисс между временем и энергией. физ. Преподобный Летт. 2017;119:198301. doi: 10.1103/PhysRevLett.119.198301. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

8. Yang Y., Nishikawa T., Motter A.E. Уязвимость и ко-восприимчивость определяют размер сетевых каскадов. физ. Преподобный Летт. 2017;118:048301. doi: 10.1103/PhysRevLett.118.048301. [PubMed] [CrossRef] [Академия Google]

9. Сунь Дж., Чжан Р., Фэн Л., Монтерола С., Ма Х., Розенблат С., Стэнли Х.Е., Подобнник Б., Ху Ю. Крайний риск, вызванный сообществами во взаимозависимых сетях. коммун. физ. 2019;2:45. doi: 10.1038/s42005-019-0144-6. [CrossRef] [Google Scholar]

10. Андриосопулос Д., Думпос М., Пардалос П., Зопунидис С. Вычислительные подходы и анализ данных в финансовых услугах: обзор литературы. Дж. Опер. Рез. соц. 2019;70:1581–1599. doi: 10.1080/01605682.2019.1595193. [Перекрестная ссылка] [Академия Google]

11. Саха С., Гао Дж., Герлах Р. Обзор применения графических подходов в анализе и прогнозировании фондового рынка. Междунар. Дж. Наука о данных. Анальный. 2022; 14:1–15. doi: 10.1007/s41060-021-00306-9. [CrossRef] [Google Scholar]

12. Мантенья Р.Н. Иерархическая структура на финансовых рынках. Евро. физ. Дж. Б.-Конденс. Материя Комплекс Сист. 1999; 11: 193–197. doi: 10.1007/s100510050929. [CrossRef] [Google Scholar]

13. Тумминелло М., Асте Т., Ди Маттео Т., Мантенья Р.Н. Инструмент для фильтрации информации в сложных системах. проц. Натл. акад. науч. США. 2005; 102:10421–10426. doi: 10.1073/pnas.0500298102. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

14. Tumminello M., Di Matteo T., Aste T., Mantegna R.N. Корреляционные сети доходности акций, отобранные на разных временных горизонтах. Евро. физ. JB 2007; 55: 209–217. doi: 10.1140/epjb/e2006-00414-4. [CrossRef] [Google Scholar]

15. Yang C., Chen Y., Niu L., Li Q. Коинтеграционный анализ и рейтинг влияния — сетевой подход к глобальным фондовым рынкам. физ. Стат. мех. Его заявл. 2014; 400:168–185. doi: 10.1016/j.physa.2014.01.011. [Перекрестная ссылка] [Академия Google]

16. Кенетт Д.Ю., Тумминелло М., Мади А., Гур-Гершгорен Г., Мантенья Р.Н., Бен-Джейкоб Э. Доминирующая застежка финансового сектора, выявленная с помощью частичного корреляционного анализа фондового рынка. ПЛОС ОДИН. 2010;5:e15032. doi: 10.1371/journal.pone.0015032. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

17. Ануфриев М., Панченко В. Соединяем точки: эконометрические методы раскрытия сетей с приложением к австралийским финансовым институтам. Дж. Банк. финанс. 2015;61:S241–S255. doi: 10.1016/j.jbankfin.2015.08.034. [Перекрестная ссылка] [Академия Google]

18. Кенетт Д.Ю., Хуан С., Воденска И., Хавлин С., Стэнли Х.Е. Частичный корреляционный анализ: приложения для финансовых рынков. Квант. финанс. 2015; 15: 569–578. doi: 10.1080/14697688.2014.946660. [CrossRef] [Google Scholar]

19. Биллио М., Гетманский М., Ло А.В., Пелицсон Л. Эконометрические показатели связанности и системного риска в финансовом и страховом секторах. Дж. Финанс. Экон. 2012; 104: 535–559. doi: 10.1016/j.jfineco.2011.12.010. [CrossRef] [Академия Google]

20. Ставроглу С.К., Пантелоус А.А., Стэнли Х., Зуев К.М. Скрытые взаимодействия на финансовых рынках. проц. Натл. акад. науч. США. 2019;116:10646–10651. doi: 10.1073/pnas.1819449116. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

21. Guo X., Zhang H., Tian T. Разработка сетей корреляции акций с использованием взаимной информации и больших финансовых данных. ПЛОС ОДИН. 2018;13:e0195941. doi: 10.1371/journal.pone.0195941. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

22. Ян Ю., Ву Ю., Тянь Т., Чжан Х. Развитие фондовых сетей с использованием частичной взаимной информации и данных фондового рынка Австралии. Энтропия. 2020;22:773. doi: 10.3390/e22070773. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

23. Шарма С., Хабиб А. Фондовые сети на основе взаимной информации и выбор портфеля для внутридневных трейдеров с использованием высокочастотных данных: исследование индийского рынка. ПЛОС ОДИН. 2019;14:e0221910. doi: 10.1371/journal.pone.0221910. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

24. Чен М., Ван Ю., Ву Б., Хуанг Д. Динамический анализ риска заражения и эволюции модуля на рынке акций SSE на основе минимальной информационной энтропии. Энтропия. 2021;23:434. doi: 10.3390/e23040434. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

25. Ракиб М., Ноби А., Ли Дж. Структура и динамика финансовых сетей методом ранжирования признаков. науч. Респ. 2021; 11:17618. doi: 10.1038/s41598-021-97100-1. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

26. Карковска Р., Урьяш С. Линейные и нелинейные эффекты в структуре связности: Сравнение европейских фондовых рынков. Энтропия. 2022;24:303. doi: 10.3390/e24020303. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

27. Лю Х., Цзоу Дж., Равишанкер Н. Кластеризация высокочастотных финансовых временных рядов на основе теории информации. заявл. стох. Molles Bus Ind. 2022; 38: 4–26. doi: 10.1002/asmb.2644. [CrossRef] [Google Scholar]

28. Либман Д., Ариэль Г., Шапс М., Хабер С. Взаимная информация между слоями книги заказов. Энтропия. 2022;24:343. дои: 10.3390/e24030343. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

29. Ван З., Ши Г., Шан М., Чжан Ю. Модель фондового рынка с отложенным информационным воздействием с социально-экономической точки зрения. Энтропия. 2021;23:893. doi: 10.3390/e23070893. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

30. Тан Л., Лу Б., Тянь Т. Пространственная корреляционная сеть и региональные различия для развития цифровой экономики в Китае. Энтропия. 2021;23:1575. doi: 10.3390/e23121575. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

31. Jiang J., Shang P., Li X. Эффективный метод классификации акций с помощью MDS на основе модифицированного расстояния взаимной информации. Флюкт. Нойз Летт. 2020;19:2050018. doi: 10.1142/S0219477520500182. [CrossRef] [Google Scholar]

32. Sioofy khoojine A., Dong H. Сетевой анализ китайского фондового рынка во время турбулентности 2015–2016 гг. с использованием логарифмических доходов, объемов и взаимной информации. физ. Стат. мех. заявл. 2019; 523:1091–1109. doi: 10.1016/j.physa.2019.04.128. [Перекрестная ссылка] [Академия Google]

33. Оннела Дж.П., Чакраборти А., Каски К., Кертеш Дж., Канто А. Деревья активов и графы активов на финансовых рынках. физ. Скр. 2003; 2003:48. doi: 10.1238/Physica.Topical.106a00048. [CrossRef] [Google Scholar]

34. Chi K.T., Liu J., Lau F.C. Сетевой взгляд на фондовый рынок. Дж. Эмпир. финанс. 2010; 17: 659–667. [Google Scholar]

35. Берч Дж., Пантелоус А.А., Сорамяки К. Анализ корреляционных сетей, представляющих доходность акций DAX 30. вычисл. Экон. 2016; 47: 501–525. doi: 10.1007/s10614-015-9481-з. [CrossRef] [Google Scholar]

36. Shen J., Zheng B. Взаимная корреляция в финансовой динамике. EPL (Europhys. Lett.) 2009; 86:48005. doi: 10.1209/0295-5075/86/48005. [CrossRef] [Google Scholar]

37. Han R.Q., Xie W.J., Xiong X., Zhang W., Zhou W.X. Структура рыночной корреляции меняется в связи с великим крахом: анализ теории случайных матриц китайского фондового рынка. Флюкт. Нойз Летт. 2017;16:1750018. doi: 10.1142/S0219477517500183. [CrossRef] [Академия Google]

38. Хейбергер Р. Х. Стабильность фондовой сети во время кризиса. физ. Стат. мех. Его заявл. 2014; 393:376–381. doi: 10.1016/j.physa.2013.08.053. [CrossRef] [Google Scholar]

39. Guo X., Li W., Zhang H., Tian T. Многовероятностные методы для разработки сетей отношений с использованием данных фондового рынка. физ. Стат. мех. заявл. 2022;585:126421. doi: 10.1016/j.physa.2021.126421. [CrossRef] [Google Scholar]

40. Милиас-Аргейтис А., Саммерс С., Стюарт-Орнстейн Дж., Зулета И., Пинкус Д., Эль-Самад Х., Хаммаш М., Лигерос Дж. In silico обратная связь для регуляции цепи экспрессии генов in vivo. Нац. Биотехнолог. 2011;29:1114. doi: 10. 1038/nbt.2018. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

41. Милиас-Аргейтис А., Руллан М., Аоки С.К., Бухманн П., Хаммаш М. Автоматизированный оптогенетический контроль с обратной связью для точной и надежной регуляции генов. экспрессии и роста клеток. Нац. коммун. 2016;7:12546. doi: 10.1038/ncomms12546. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

42. Мейнсхаузен Н., Бюльманн П. Многомерные графы и выбор переменных с помощью лассо. Анна. Стат. 2006; 34:1436–1462. дои: 10.1214/009053606000000281. [CrossRef] [Google Scholar]

43. Dezeure R., Bühlmann P., Meier L., Meinshausen N. Многомерный вывод: доверительные интервалы, p-значения и r-программное обеспечение hdi. Стат. науч. 2015; 30: 533–558. doi: 10.1214/15-STS527. [CrossRef] [Google Scholar]

44. Сюй Х., Караманис К., Маннор С. Достижения в области нейронных систем обработки информации. Массачусетский технологический институт Пресс; Кембридж, Массачусетс, США: 2009. Надежная регрессия и лассо; стр. 1801–1808. [Google Scholar]

45. Zhang C.H., Huang J. Разреженность и смещение выбора лассо в многомерной линейной регрессии. Анна. Стат. 2008; 36: 1567–159.4. doi: 10.1214/07-AOS520. [CrossRef] [Google Scholar]

46. Ballings M., Van den Poel D., Hespeels N., Gryp R. Оценка нескольких классификаторов для предсказания направления цены акций. Эксперт Сист. заявл. 2015;42:7046–7056. doi: 10.1016/j.eswa.2015.05.013. [CrossRef] [Google Scholar]

47. Li J., Chen W. Прогнозирование макроэкономических временных рядов: подходы на основе LASSO и их комбинации прогнозов с моделями динамических факторов. Междунар. Дж. Прогноз. 2014;30:996–1015. doi: 10.1016/j.ijforecast.2014.03.016. [Перекрестная ссылка] [Академия Google]

48. Панайотидис Т., Стенгос Т., Вравосинос О. О факторах, определяющих доходность биткойнов: метод LASSO. финанс. Рез. лат. 2018;27:235–240. doi: 10.1016/j.frl.2018.03.016. [CrossRef] [Google Scholar]

49. Огуту Дж. О., Шульц-Стрик Т., Пьефо Х.П. Геномная селекция с использованием регуляризованных моделей линейной регрессии: регрессия хребта, лассо, эластичная сеть и их расширения. BMC Proc. 2012;6:С10. doi: 10.1186/1753-6561-6-S2-S10. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

50. Fan J., Li R. Отбор переменных с помощью невогнутого штрафного правдоподобия и его свойства оракула. Варенье. Стат. доц. 2001; 96: 1348–1360. doi: 10.1198/016214501753382273. [CrossRef] [Google Scholar]

51. Цзоу Х. Адаптивное лассо и его свойства оракула. Варенье. Стат. доц. 2006; 101:1418–1429. doi: 10.1198/016214506000000735. [CrossRef] [Google Scholar]

52. Вассерман С., Фауст К. Анализ социальных сетей: методы и приложения. Том 8 Издательство Кембриджского университета; Лондон, Великобритания: 1994. [Google Scholar]

53. Перальта Г., Зари А. Сетевой подход к выбору портфеля. Дж. Эмпир. финанс. Часть А. 2016; 38:157–180. doi: 10.1016/j.jempfin.2016.06.003. [CrossRef] [Google Scholar]

54. Li Y., Jiang X.F., Tian Y., Li S.P., Zheng B. Оптимизация портфеля на основе сетевой топологии. физ. Стат. мех. заявл. 2019; 515: 671–681. doi: 10.1016/j.physa.2018.10.014. [CrossRef] [Google Scholar]

55. Xu Q., Li M., Jiang C. Сеть, дополненная изменяющимся во времени параметрическим портфелем: данные китайского фондового рынка. Н. Ам. Дж. Экон. финанс. 2021;58:101503. doi: 10.1016/j.najef.2021.101503. [Перекрестная ссылка] [Академия Google] 9{лассо} = \ frac {y_i} {\ bar d_i}, \ quad \ text {где} \ \ \ bar d_i = d_i \ frac {1} {\ left (1 — \ frac {\ lambda} {d_i y_i} \справа)\тета\большой(|d_i y_i|-\лямбда\большой)}
$$
где $\theta$ — ступенчатая функция Хевисайда, равная нулю при $|d_i y_i|<\lambda$ и единице в противном случае.

РЕДАКТИРОВАТЬ : Обратите внимание, что для общей матрицы предикторов приведенное выше утверждение неверно по двум причинам: во-первых, и неформально, если бы это было правильно, это был бы стандартный подход для простого решения Лассо.