12种数据窥探的透明度，也称为数据钓鱼、数据挖掘、方程拟合或p-hacking，是研究人员在查看数据后决定有意或无意使用的数据推断技术，通常情况下，测试数据[67][68]13生存偏差是指无意中出现的错误，即专注于某个过程中“幸存”下来的数据项，而忽视了那些已经消亡的数据项[69]证据确实是FRACTI背后的主要动机[1]。从乍一看似乎相关的计算工件中推导因果关系是一项艰巨的任务，尤其是在场景并非详尽无遗的情况下。正如我们在之前的论文【1】中所讨论的，我们应该预计，由于我们必须处理更大量的数据和更复杂的表示、“信息学危机”的后果【12】以及科学调查中存在的噪音【1】，这种确定将变得越来越困难。现在很清楚，在本文中，确定现象的确切原因是次要的。主要目的是证明调整和修改模型和仿真以遵循流动的想法是多么简单，以及概念框架如何通过共享证据（FRACTI贡献）加强协作。我们无法确定差异的原因，答案仍有争议，可能是未来研究的主题。我们认为，广泛而稳健的分析只能由协作研究来支持。FRACTI是一个支持科学合作研究的平台。六、

结论本研究的核心论点是，金融学应该像任何硬科学一样，严格遵循现代科学方法的程序进行研究。我们提倡使用现代计算技术来支持大规模协作，以利用人群的力量进行调查。在本文中，我们展示了如何科学地研究技术分析中常用的交易策略，例如，通过控制实验（布朗运动）、泛化（多资产测试）和统计分析。通过在拟议的FRACTI框架下指定实验，研究人员可以毫无歧义地交流他们所进行的实验。正如硬科学中的情况一样，其他研究人员可以重复实验以验证结果。通过这种方式，FRACTI可以支持大众科学，这是加速金融研究的有效方式。在本文中，我们提出了一个具体的案例，在该案例中，我们使用FRACTI来概述一个假设，生成、记录和收集证据，并得出关于我们希望验证的金融现象的客观结论。在本练习中，我们特意选择了一个足够简单的模型，供广大金融用户理解和测试。另一个激励因素是媒体和学术界不断讨论的这类和类似策略，以及对投资的技术、基本和量化方法的对立观点。本练习中生成的每一个证据都被称为贡献，因此是可供广大利益相关方共享的人工制品。

捐款本身也具有许多属性，例如所有权、出处和准入限制。在生成贡献的同时，透明地生成和维护这些属性。第五节详细描述了本文的调查活动核心，证明了FRACTI如何通过第二节描述的科学支持系统的特点：透明的协作、结果的重复性、可访问性和开放性来实现“人群科学”[3]。我们在第一节和第二节中解释了如何需要这些功能来支持大规模的“群众推动的科学调查”[1]。第三节中定义的合理复杂的交易策略可以用清晰易懂的文本中的FRACTI模型来描述，例如图6和图8。通过利用其他研究人员的贡献，研究人员不必成为计算机专家来理解、交流和改进他们（这是人群科学的好处）。研究人员可以始终使用任何FRACTI贡献的来源记录，如图14所示，以确定原始数据和转换步骤，以重新创建贡献。出处记录允许任何想要利用先前调查（科学研究应该是这样的）的研究人员对结果进行毫无疑问的重复性。使用FRACTI贡献，我们演示了如何在布朗模拟和真实历史数据之间轻松切换数据集，可视化和返回测试结果，更重要的是，在感兴趣的用户和社区之间共享贡献（从而支持协作研究）。这里提供的代码示例不是正在研究的核心主题；它们仅供说明之用。

尽管如此，这些特性符合长期研究的愿景，可以看作是路线图的一个例证。参考文献[1]Jorge M Faleiro Jr和Edward P.K.Tsang，“支持大众推动的经济学科学：FRACTI，金融市场大规模合作和透明调查的概念框架”，第14届模拟和分析研讨会，赫尔辛基，2016年。[2] Raji Al-Munir，《现代科学方法和现代科学本质的简短介绍》，Kindle版，亚马逊图书，版：rm@munir.info, 2010.[3] Chiara Franzoni和Henry Sauermann，《大众科学：开放合作项目中的科学研究组织》，《研究政策》，第43卷，第1-20页，2014年。[在线]。http://ssrn.com/abstract=2167538[4] Jorge M Faleiro Jr.（2015年2月）计算金融代表。真正重要的是什么？[在线]。http://bit.ly/1Y68PDw[5] Jorge M Faleiro Jr.（2008年8月）QuantLET：用于实时分析的开源事件驱动框架。[在线]。http://quantlet.net[6] Fernando Pérez和Brian E.Granger，“IPython：交互式科学计算系统”，《科学与工程计算》，第9卷，第3期，2007年5月/6月，网址：http://ipython.org.[7] Eric Jones、Travis Oliphant和Pearu Peterson。（2001）SciPy：Python的开源科学工具。[在线]。http://www.scipy.org/[8] Wes McKinney，“熊猫：Python统计计算的数据结构”，载于2010年第9届Python科学会议，第51-56页。[9] John Hunter，“Matplotlib：2D图形环境”，《科学与工程计算》，第9卷，第90-952007页。[10] Jorge M.Faleiro Jr.（2015年7月）QuantLET示例：使用Streams和蒙特卡罗模拟对动量策略进行回溯测试。[在线]。http://goo.gl/EWGqyO[11] Jorge Martins Faleiro Jr。

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