La probabilité, comment la transformer en un modèle... ?
Un modèle est une fonction (modèle) de l'évolution de la probabilité d'un même événement.
Construisez un graphique de l'évolution de la probabilité. Alors, voyez par vous-même.
P.S. Il existe également une méthode inverse : vous déterminez vous-même la régularité. Cherchez ensuite un algorithme approprié pour calculer la probabilité de l'événement.
Construisez un graphique de l'évolution de la probabilité. Alors, voyez par vous-même.
P.S. Il existe également une méthode inverse : vous déterminez vous-même la régularité. Cherchez ensuite un algorithme approprié pour calculer la probabilité de l'événement.
В дальнейшем буду демонстрировать достаточно интересные результаты...
getch >>:
Закономерность - это функция (модель) изменения вероятности одного и того же события.
Постройте график изменения вероятности. Далее смотрите сами.
Закономерность - это функция (модель) изменения вероятности одного и того же события.
Постройте график изменения вероятности. Далее смотрите сами.
Le problème est défini (fixé) de manière incorrecte.
getch >>:
Закономерность - это функция (модель) изменения вероятности одного и того же события.
Постройте график изменения вероятности. Далее смотрите сами.
P.S. Есть и обратный путь: вы сами определяете закономерность. После чего ищите подходящий алгоритм расчета вероятности события.
Закономерность - это функция (модель) изменения вероятности одного и того же события.
Постройте график изменения вероятности. Далее смотрите сами.
P.S. Есть и обратный путь: вы сами определяете закономерность. После чего ищите подходящий алгоритм расчета вероятности события.
Travaillez-vous dans un jardin d'enfants ? Apprendre aux enfants à dessiner ? =)
C'est génial !
C'est génial !
Dommage pour les enfants
Traçons spéculativement une ligne horizontale à travers n'importe quel graphique de prix et réfléchissons - quelle est la probabilité que le prix la traverse par le bas ou par le haut, quelle est la probabilité qu'après le croisement le prix revienne ou non ? ))) Et nous obtiendrons facilement une probabilité de 50%, car la météorologie est la science la plus précise. )))
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Je lance ce fil de discussion afin de démontrer un modèle durable de comportement sur le marché qui est basé sur une compréhension des conséquences des processus chaotiques, et exploite la tendance la plus persistante, - la tendance chaotique à la déstabilisation.
Ma position officielle.
Définition :
La probabilité (mesure de probabilité) est une mesure de la certitude d'un événement aléatoire. Une estimation de la probabilité d'un événement est la fréquence à laquelle il se produit dans une longue série de répétitions indépendantes d'une expérience aléatoire. Selon la définition de P. Laplace, une mesure de probabilité est une fraction, dont le numérateur est le nombre de tous les événements favorables, et le dénominateur le nombre de tous les événements possibles.
La probabilité conditionnelle est la probabilité d'un événement si un autre événement s'est déjà produit.
Les causes, les conséquences et les conditions préalables m'importent peu, si le prix sur le marché change dans un sens ou dans l'autre. Seul le prix réel change en temps réel. Il existe un seul indicateur principal, sur lequel mon TS est basé et réagit.
"La probabilité qu'un événement se produise peut être prédite avec une précision relative, mais le fait qu'il se produise peut être considéré comme une régularité absolue ".
Cette citation définit exactement les principes de base énoncés dans le TS
J'ai parié sur le caractère inévitable d'un événement attendu, et j'ai construit la logique de la CT avec la régularité que tôt ou tard, l'événement se produira.
Je considère l'environnement dans lequel je travaille comme un système tridimensionnel dans un état de chaos dynamique.
Définition :
Le chaos dynamique est un phénomène de la théorie des systèmes dynamiques dans lequel le comportement d'un système non linéaire semble aléatoire, bien qu'il soit déterminé par des lois déterministes.
J'utilise comme outils de CT
Un algorithme pour calculer la probabilité d'occurrence d'un événement
Le facteur temps contrôlable de l'événement attendu
Le point initial des coordonnées de direction, qui est une dérivée du résultat du premier cycle du système.
Les éléments indépendants (mais intégraux) du TS comprennent la logique du "fil ténu" qui approche physiquement et active les événements à venir, ainsi que les règles et l'ordre d'exécution des "ordres virtuels".
En conséquence, j'ai obtenu un modèle d'actions du système qui est résistant aux influences externes et équilibré de manière non linéaire.
Elle est basée sur le principe de la stabilisation de l'équilibre de paramètres (initiaux) donnés.