Sobre la moneda - página 6
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No lo creerías, pero hasta el azar tiene un patrón. Se llama la ley de los grandes números.
noooo.... eso es viejo, lo "nuevo" es el "Principio de Equivalencia Computacional".
Parece que el foro se está deteriorando rápidamente.
Por un lado es bueno: tener carne en el comercio es esencial. Por otro lado, pronto no habrá nadie con quien hablar
Parece que el foro se está deteriorando rápidamente.
Por un lado es bueno: tener carne en el comercio es esencial. Por otro lado, pronto no habrá nadie con quien charlar
El foro se está degradando rápidamente porque todos los temas se han discutido durante muchos años
... todos los temas se han tratado a lo largo de los años.
Tonterías) tal opinión puede ser un indicio de que usted también forma parte de la multitud de la degradación.
denis.eremin:Lo explicaré por última vez: un paseo aleatorio es una serie numérica que, por definición, no tiene ley ni orden. Ninguna.
Por lo tanto, sólo se puede ganar dinero con él por casualidad.
CHINGIZ MUSTAFAEV:
No lo vas a creer, pero hasta el azar tiene un patrón. Se llama la ley de los grandes números.
Efectivamente, lo hay, y la gente dice que no existe un patrón.
"Ley de los grandes números".
La ley de los grandes números, en términos generales
, se refiere al principio general de que cuando
un gran número de variables aleatorias, suresultadomedio
deja de ser aleatorio y puedepredecirse
con un alto grado de certeza".
O así
" Ley de los grandes números".
El efecto acumulativo de un gran número de factores aleatorios conduce,
"bajo ciertas condiciones generales, un resultado casi independiente del azar,
es decir, de carácter sistémico".
En efecto, lo hay, y la gente dice que no hay un patrón.
"La ley de los grandes números
La ley de los grandes números en sentido amplio
se refiere al principio general de que cuando
un gran número de variables aleatorias, suresultadomedio
deja de ser aleatorio y puedepredecirse
con un alto grado de certeza".
O así
"El efecto acumulativo de un gran número de factores aleatorios conduce,
"bajo ciertas condiciones generales, un resultado casi independiente del azar,
es decir, de carácter sistémico".
noooo.... que es antiguo, el "nuevo" es el "Principio de Equivalencia Computacional".
hmm, interesante, tendré que leerlo).
Aplicación específica.
Una vez más, tienes la moneda perfecta y crees que apostando al águila obtendrás beneficios porque es tu estrategia de trading genial.
Si das la vuelta cien veces al 60/40, estarás en el dinero.
Otras cien veces, 51/49, y estás en el dinero.
Una vez más, 72/18, y estás en el dinero.
Llegas al formulario, tiras los resultados y escribes: "pero ¿qué pasa con estos tres histogramas con el beneficio más evidente?
Aquí hay uno para los que están completamente en el TANQUE MARRÓN,
Apostar no al hecho de que una moneda caiga cara o cruz, es inútil y realmente imposible de ganar, sino a que en una SERIE de cien tiros, alrededor del 40-45% será cruz, y de 50-100 de estas SERIES, SERIE que 40-45 tiros serán cruz tiende al 90-95%.
Por qué crees que funcionan las redes, son los mismos lanzamientos, y el número de redes es SERIE de muchos lanzamientos =D
Aquí hay uno para aquellos que son completamente BORROWN TANK,
Apostar no a que una moneda caiga cara o cruz, es inútil y realmente no se puede ganar, sino a que en una SERIE de cien tiros, alrededor del 40-45% será cruz, y de 50-100 de estas SERIES, la SERIE en la que 40-45 tiros serán cruz tiende al 90-95%.
Por qué crees que las redes funcionan, son los mismos lanzamientos, y el número de redes es SERIE de muchos lanzamientos =D
De nuevo, ¡¡¡bravo!!! No, incluso - ¡¡¡Bravissimo!!! Es la serie de la que hablo, que no puede ser entendida (por pura incultura) por cierto Doctor.
La respuesta acaba de llegar.
decidió volver a comprobar las 3000 trayectorias...Francamente, un resultado inesperado para mí, pero me inclino a pecar de que estoy haciendo algo mal. Tendré que volver a comprobarlo todo cogiendo los libros inteligentes))
Así que, a los resultados:
Empezamos por evaluar la distribución de las victorias y las derrotas para la normalidad, buscando visualmente
algo parecido a la normalidad.
Pruebas:
Prueba de normalidad de Shapiro-Wilk
W = 0,99894, valor p = 0,06206
Prueba de normalidad de Anderson-Darling
A = 0,78803, valor p = 0,04098
al nivel de significación del 5%... bien-casi normal
al 1% - rechazar la hipótesis nula de normalidad
Más interesante)
Prueba t de una muestra para que la media de la muestra sea igual a cero:
Prueba t de una muestra
t = 5,5464, df = 2999, valor p = 3,17e-08
hipótesis alternativa: la media real no es igual a 0
Intervalo de confianza del 95 %:
10.74520 22.49687
estimaciones de la muestra:
media de x
16.62104
Por tanto, la hipótesis de que el beneficio medio sea igual a cero puede rechazarse fácilmente incluso con un nivel de confianza del 1%.
Ahora lo mismo después de eliminar los valores atípicos de los resultados.
Prueba de normalidad de Shapiro-Wilk
W = 0,99781, valor p = 0,0003555
Prueba de normalidad de Anderson-Darling
A = 0,70627, valor p = 0,06521
Prueba t de una muestra
t = 6,1144, df = 2972, valor p = 1,096e-09
hipótesis alternativa: la media real no es igual a 0
Intervalo de confianza del 95 %:
12.08241 23.48974
estimaciones de la muestra:
media de x
17.78607
Como vemos, sigue sin estar claro si la distribución es normal, pero los datos sobre la media son aún más convincentes.
¿Cuál es la conclusión? Tengo que volver a comprobarlo y pensarlo bien))