О книге
Настоящая монография представляет радикально новый подход к прогнозированию в финансах, основанный на отказе от нейросетевой парадигмы в пользу детерминированного поиска исторических прецедентов. Впервые предложена и математически обоснована методология фазово-корреляционного анализа мультифакторных временных рядов, преобразуемых в двумерные тензорные изображения. Разработаны алгоритмы тензорной упаковки, SVC-верификации и коэффициент консенсуса K_c — первый в индустрии инструмент детерминированной оценки достоверности единичного прогноза. Подробно рассмотрены инженерные аспекты: формат .tnsr, mmap-обработка терабайтных архивов, SIMD-оптимизация на CPU, интеграция с legacy-системами через паттерн Sidecar. Отдельные главы посвящены прикладному внедрению в кредитный скоринг, HFT-трейдинг и макропруденциальное стресс-тестирование. Сформулирована Гипотеза Шубралова об оптимальности POC для тензорных рядов. Книга содержит эталонный исходный код и регламенты валидации для регуляторов.
