De la théorie à la pratique - page 698
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1) Nous parlons d'un concept très spécifique d'événement issu de l'axiomatique de Kolmogorov.
2) Il n'y a pas d'algorithme dans cette axiomatique.
Je n'ai violé lesaxiomes de Kolmogorov nulle part dans mes déclarations, et je ne les ai certainement pas niés. Mais vous l'avez vu quelque part ? Où ? Donnez-moi un lien.
Vous confondez le mou et le mou.
De quoi parle-t-on ici ? Nous parlons d'un événement qui est le résultat d'un algorithme :
Dans cet algorithme, il existe une condition fixe : à l'événement x, on attribue la valeur 1 si la valeur de p est supérieure à la valeur de1-p. Sinon, la valeur-1 doit être attribuée à l'événementx.
Lorsque l'algorithme fonctionne, cette condition sera toujours satisfaite.
Vous dites que cet événement peut se produire ou non :
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Random Wandering :
Aleksey Nikolayev, 2018.10.28 11:17
Ce n'est pas correct. Le Falloutx1=-1 est également possible, bien que moins probable. Comme on dit en matstat - avec un grand nombre d'essais, cela se produira environ 10% du temps. Il s'agit en fait d'une axiomatique de base de la théorie des probabilités. Si vous n'êtes pas d'accord avec moi sur ce point, alors je devrais arrêter d'en discuter avec vous.
Votre déclaration est complètement à côté de la plaque. Et cela contredit l'axiomatique de Kolmogorov.
Essayez de regarder tout cela sobrement.
Je n'ai violé lesaxiomes de Kolmogorov nulle part dans mes déclarations, et je ne les ai certainement pas niés. Mais vous l'avez vu quelque part ? Où ? Donnez-moi un lien.
Vous confondez le mou et le mou.
De quoi s'agit-il ? Nous parlons d'un événement qui est le résultat d'un algorithme :
Dans cet algorithme, il existe une condition fixe : à l'événement x, on attribue la valeur 1 si la valeur de p est supérieure à la valeur de1-p. Sinon, la valeur-1 doit être attribuée à l'événementx.
Lorsque l'algorithme fonctionne, cette condition sera toujours satisfaite.
Mais vous déclarez que parfois l'événement peut se produire de telle ou telle façon :
Votre déclaration ne colle pas du tout. Cela contredit l'axiomatique de Kolmogorov.
Essayez de regarder tout cela sobrement.
Dans la définition initiale (image de la première page de votre fil de discussion tirée du wiki), les pi sont des probabilités. Dans votre algorithme, ce ne sont pas des probabilités.
Dans la définition initiale (image de la première page de votre branche tirée du wiki), les pi sont des probabilités. Dans votre algorithme, ce ne sont pas des probabilités.
Mon algorithme est entièrement compatible avec la définition initiale.
Dans mon algorithme, les probabilitéspi sont données par un générateur de nombres aléatoires de l'intervalle (0, 1) avec une distribution uniforme, avec cette fonctionrnd(1).
A chaque étape, la probabilitépi est donnée par la valeur actualisée de la fonction rnd(1).
La fonctionrnd(1) est recalculée à chaque étape. Vous ne le savez pas ?
Mon algorithme est entièrement compatible avec la définition initiale.
Dans mon algorithme, la probabilitépi est donnée par un générateur de nombres aléatoires de l'intervalle (0, 1) avec une distribution uniforme, c'est la fonctionrnd(1).
A chaque étape, la probabilitépi est donnée par la valeur actualisée de la fonction rnd(1). La fonctionrnd(1) est recalculée à chaque étape.
Tu ne le sais pas ?
Vous vous trompez. Dans votre algorithme, p est juste une variable redondante. La condition sur p: p>1-p est équivalente à la condition p>1/2. Puisque p=rmd(1), la condition de sélection de la direction peut être réécrite comme suit : si (rnd(1)>1/2) x[i]=1, sans aucun p. Dans le cadre de la définition initiale, vous ne générez qu'un cas particulier où tout pi=1/2 est une "pièce de monnaie équitable".
Pour répondre à la définition initiale, votre algorithme doit prendre le tableau p[n] en entrée et pour chaque i=1,...,n la condition de choix directionnel sera : si (rnd(1)<p[i]) x[i]=1.
Mon algorithme est entièrement compatible avec la définition initiale.
Dans mon algorithme, la probabilitépi est donnée par un générateur de nombres aléatoires de l'intervalle (0, 1) avec une distribution uniforme, c'est la fonctionrnd(1).
A chaque étape, la probabilitépi est donnée par la valeur actualisée de la fonction rnd(1).
La fonction rnd(1) est recalculée à chaque étape. Vous ne le savez pas ?
Pour améliorer la qualité, il faut d'abord générer des séquences (par exemple 1000pc), puis utiliser les statistiques de ces séquences pour en sélectionner de plus correctes. Ensuite, pour chaque étape, il faut lire séquentiellement à partir de la séquence déjà préparée. Dans le jeu conditionnellement équitable, une séquence est générée au début, puis le joueur obtient des valeurs (ultérieures) de cette séquence, c'est-à-dire que toute réaction des conditions de gain/perte et des actions du joueur est cardinalement exclue.
Vous vous trompez. Dans votre algorithme, p est juste une variable redondante. La condition sur p: p>1-p est équivalente à la condition p>1/2. Puisque p=rmd(1), la condition de sélection de la direction peut être réécrite comme suit : si (rnd(1)>1/2) x[i]=1, sans aucun p. Dans le cadre de la définition initiale, vous ne générez qu'un cas particulier où tout pi=1/2 est une "pièce de monnaie équitable".
Pour correspondre à la définition initiale, votre algorithme devrait prendre p[n] en entrée et pour chaque i=1,...,n la condition de choix directionnel ressemblerait à ceci : si (rnd(1)<p[i]) x[i]=1.
1) Vous vous trompez. L'algorithme peut être modifié, simplifié et optimisé. Croyez-moi, je peux le reconstruire de plusieurs façons différentes. Mais cela ne change pas l'essence de la question. Le résultat est un processus de marche aléatoire.
2) Ce tableau doit être rempli avec le mêmernd(1). Et rien n'aurait changé en principe. Voir le point 1.
Vous argumentez pour le plaisir d'argumenter. C'est ce qu'il me semble pour une raison quelconque... IMHO, pour ainsi dire...
Faites simplement votre propre version de SB - cela vous prendra cinq minutes et vous n'aurez rien à inventer. Cependant, à en juger par vos déclarations, je pense que vous n'avez jamais modélisé SB.Pour améliorer la qualité, au début, des séquences sont générées (par exemple, 1000 pièces), puis, selon les statistiques de ces séquences, les plus correctes sont choisies, et ensuite, pour chaque étape, il y a une lecture consécutive de la séquence déjà préparée. Dans le jeu conditionnellement équitable, la séquence est générée au début, puis le joueur obtient des valeurs (ultérieures) de cette séquence, c'est-à-dire que toute réaction des conditions de gain/perte et des actions du joueur est cardinalement exclue.
Le jeu est déjà impliqué ici...
Faites votre propre version de SB - cela prend cinq minutes.2) Ce tableau devrait être rempli avec le mêmernd(1). Et rien ne changerait en principe. Voir le point 1.
Pas nécessairement au hasard, il existe un très grand nombre de variantes possibles avec des résultats très différents. Par exemple, au début du tableau, la probabilité est inférieure à 1/2, et à la fin, elle est supérieure (en moyenne sur le tableau, environ 1/2). Vous obtenez un modèle de tendance à la baisse qui se transforme en tendance à la hausse.
Pas nécessairement aléatoire, il y a un très grand nombre de choix possibles avec des résultats très différents. Par exemple, au début du tableau, la probabilité est inférieure à 1/2, et à la fin, elle est supérieure (la moyenne du tableau est d'environ 1/2). Vous obtenez un modèle de tendance à la baisse qui se transforme en tendance à la hausse.
Je vois que vous avez déjà commencé à troller...
Parmi ce"grand nombre de variantes possibles avec des résultats très différents", vous devez choisir une seule variante. J'ai choisi l'option que j'ai démontrée.
Vous pouvez choisir votre variante.
Il suffit de créer votre propre variante de SB - cela prend cinq minutes et vous n'aurez rien à inventer. Bien que, à en juger par vos déclarations, je pense que vous n'avez jamais modélisé SB.
Pour parler franchement, je suis malade et fatigué de ces ruminations vides.
Afin de poursuivre la conversation, pour ceux qui confondent marche aléatoire et bruit blanc ou espérance et probabilité, voici quelques exemples