確率論の問題 - ページ 11

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Stanislav Korotky:

もう一度、順番に見ていきましょう。

上で提案した式（わざと違う書き方をします-X、A、B、Cを経て）。

p(x) = 1 - (1 - p(a))*(1 - P(B))*(1 - P(C))

は、少なくとも1つの指標から信号が出る確率を示します。そのため、3つの指標でシグナルを出すことが多く、高い結果となりました。しかし、これは本来、問題提起が求めているものとは違う。

ベイズによって。

p(d|abc) = p(abc|d) * p(d) / p(abc)

ここで、P(ABC) = P(A) * P(B) * P(C)

ここで、先験的な指標確率は、全指標の総和のうち、各指標の信号の数として計算される。

P(D) = 0.5 デフォルトでは、スーパートレンドがない場合、つまり、買いシグナルと売りシグナルの確率が等しい場合です。

しかし、P(ABC|D)をどのように計算するのか疑問があります。最もシンプルな方法（独立性のため）。

p(abc|d) = p(a|d) * p(b|d) * p(c|d)

そして、そのような条件付き確率は、買いが正しかったすべてのバーの集合における各インジケータのシグナルの数として計算されなければならない。

しかし、これらはすべて、最後の手段で真実になるわけではありません。;-/

まず、3シグナルは多すぎです :-)

であれば、2信号分の問題を解決することができます。

第二に、初期の先験的な信号確率を知らなくても、真実に近い仮定を立てることができる。

例えば、P(X)=f(P(D|X))という関係を導入することができる。つまり、先験的確率＝「信号の後にtakeProfitする」という既知の確率の関数と考える。このまさにfについては、かなり多くのことが知られている。

  • は0.5に対して対称である（ちなみにP(D|X)と同じ）。
  • P(D|X)に反比例する - より正確なシグナルは稀である可能性が高い
  • それはExpを含む、すなわち非線形である - 任意の信号のためにそれ自体が組成物である、あなたはガウスから逃れることはできません:-)。

つまり、計算に便利な関数を選んで、おおよそ何があって、「何が得られるか」がより強く依存するのかを計算することができるのです。

 
Maxim Kuznetsov:

まず、3シグナルは多すぎる :-)

2信号分あれば十分解決します。

オーバーシュートは、スマイルマークからしてジョークでしょう。N個の信号に対して分析的な形でシステムを持つことが望ましく、もちろん2も含まれるが、私の観測によると3はかなりポピュラーな数字である（少なくとも、「犬のブリーダーが推奨する」 - メイン、確認、フィルター）。

また、2信号の場合の解析解は、間違っていたら教えてください。

ここまでは、ここではDという結果だけを見ていますが、実際には買い（Db）、売り（Ds）、待ち（Dw）といくつかあり、それらが完全なグループを形成して、P（A）、P（B）、P（C）の計算に影響を与えることができます。
 
無線通信事業者が背中を押している。信号の探索中です。
 
Stanislav Korotky:

Overkillは、スマイルマークからしてジョークでしょう。 N個の信号に対して分析的な形でシステムを 持つことが望ましく、もちろん2も含まれるが、私の観察によれば3はかなりポピュラーな数字である（少なくとも、「犬の飼育者が推奨する」-メイン、確認、フィルター-）。

また、2信号の場合の解析解は、間違っていたら教えてください。

ここまではDという結果だけを見ていますが、実際には買い（Db）、売り（Ds）、待ち（Dw）といくつもあり、それらが完全なグループを形成してP（A）、P（B）、P（C）の計算に影響を与えている可能性があります。

最も単純なケース2=(1+1)信号の解を持つ、Nのシステムは非常に簡単に構築できます：3信号が(1+1)+1、そして以下となります。

既成のソリューションが手元にあるわけではないので、アイデアが出たらすぐにここで提案する...。

私たちは、本来の問題の枠組みの中で、すべてを複雑にしようとすることなく、極めて正しく結果を見ます。

実際の生活では、もちろんシグナルXは、「T時間以内に、価格が-Lossポイントではなく、+Profitポイントに確率Pで到達する」、そして、少なくとも一つの特性がT、Profit、Lossと異なる実際のシグナルを追加することは大きな喜びです:-)

 
Maxim Kuznetsov:

実際の生活の中でもちろんシグナルXの信号： "時間Tよりも長くない時間で価格が確率Pで-損失ポイントではなく、+利益ポイントに達するだろう "とT、利益、損失の特性から少なくとも一つの違いを持つ実際の信号を追加すると、本当の喜びです:-)です。

多くの場合、TakeProfit、StopLoss、および時間軸Tはストラテジーによって決定されます。早合点して物事を複雑にしないようにしましょう。;-)
 
Stanislav Korotky:
多くの場合、TakeProfit、StopLoss、時間軸Tはストラテジーによって決定され、すなわち統計に集められたすべてのシグナルに対して等しくなります。早合点して物事を複雑にしないように しましょう。;-)

私は、タスクを複雑にするのではなく、できるだけ単純化すること、つまり、2つの信号しかない抽象的なタスクだけを考えることを呼びかけているのです。

最後に現実的な話をすると、ストラテジーに設定されているTakeProfit、StopLossと、Loss/Profitシグナルの特徴は、ある意味「2つの大きな違い」です :-)。一般的に、実際のシグナルは、F(t)「シグナルから時間tの間に損失前に利益に到達する確率」がt増加し、「ランダムウォーク」チャート上の任意のエントリーに対するものと同様の傾向を示す、何らかの非線形特性（図として考えることができます）を持っています。

最後に余談ですが、解析解を実験的に検証できないのが残念です。あるいは、55,60,65%の信頼性を持つ独立したシグナルをご存知の方はいらっしゃいますか？

 
Maxim Kuznetsov:

最後に余談だが、解析解を実験的に検証できないのは残念だ。あるいは、55,60,65%の信頼性を持つ独立したシグナルをご存知の方はいらっしゃいますか？

もちろん解析解を確認することもできるだろう。相関の悪い指標の組を取り、それらについて、すべてのアプリオリ確率と勝ちと一致するシグナルの確率を計算することができる。チェックするための数値は問わない。30％、40％でも、計算式のテストには使えます。この解析解の挙動を評価するには、単に確率を変えてN次元関数を計算すればよく、その後の信頼性の高い指標の探索は別問題である。
 
Stanislav Korotky:
もちろん、解析解を確認することもできます。相関の悪い指標の組をとり、それらのすべてのアプリオリ確率、およびシグナルが勝ちに一致する確率を計算することができる。チェックするための数値は問わない。30％、40％でも、計算式のテストには問題ないでしょう ;-) ...。
30、40歳なら今頃は億万長者になっているはずです。実数は50です。全部一緒に撮っても、別々に撮っても、同じ50点なんだからやめとけよ。
 
Alexander:

定期的に売買シグナルを出す3つの指標があり、その読みが互いに独立しているとします。1つ目の指標が資産の買いシグナルを出したときのイベントをA、2つ目の指標をB、3つ目の指標をCとしましょう。

価格の上昇をイベントDとします。

P(D/A)=0.55-Aインディケータが買いのシグナルを出した場合、価格が上昇する確率とする。

P(D/B)=0.6、P(D/C)=0.65とした。

P(D/ABC) - 3つの指標すべてが買いシグナルを出した場合、価格が上昇する確率を求めます。


その答えがこれです。

p(d|abc) = [p(d|a) * p(d|b) * p(d|c)] / [p(d|a) * p(d|b) * p(d|c) + (1 - p(d|a)) * (1 - p(d|b)) * (1 - p(d|c)] (注) 1.

この件に関する記事が 掲載されました。

 
Stanislav Korotky:

という問いに対する答えです。

p(d|abc) = [p(d|a) * p(d|b) * p(d|c)] / [p(d|a) * p(d|b) * p(d|c) + (1 - p(d|a)) * (1 - p(d|b)) * (1 - p(d|c)] (注) 1.

ガッテン！
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