8ページのくだらないゴシップで、問題は解決していない。 一方、解決策は存在する。 そしてそれは、どんなゲームでも、知っている人が積極的に使っているのである。しかし、それを知っている人がここで平文で公開することは考えにくいし、費用もかかるし、このような場には参加しないのです。>>そうです、マルコフです、ただ驚くほど見事でシンプルなProgression Development Matrixの解法で、シリーズの最後に正の結果が出ます。
アイドルのおしゃべりの8ページ、問題は解決されていません。 一方、解決策は存在し、実際にはそれが積極的に使用され、知っている人は、どのゲームでも。しかし、それを知っている人は、ここで平易な文章で公開することはまずないし、費用もかかるし、このような場には参加しない。>>そうです、マルコフです、ただ驚くほど見事でシンプルなProgression Development Matrixの解法で、シリーズの最後に正の結果が出ます。
何か間違ってるぞ、ジュラ。同じ賭け金（例えば1）での勝ちは、pとqが等しいだけで、p^2とq^2が等しいわけではない。
大丈夫です、ここで計算するときは前のロールを考慮しなければなりません。
4つのイベントを開催しています
合計でp*p+q*qの勝ちとなり、2*p*qの負けとなる。確率が等しければ、通常の左右対称のイーグルになります。
ちなみに、非対称の場合の勝ち筋が非常にわかりやすく示されています。
何か間違ってるぞ、ジュラ。同じ賭け金（例えば1）の場合の賞金は単純にpとqであり、p^2とq^2ではない。
ああ、実際に受けてみて、ごまかしていたらどんなによかったか！？そうすると、当選確率はp＋q＝1になってしまうので
でも、どこかのオタクがアドバイスするようなやり方をしておけばよかった（指をさすのはやめよう）。
ああ、実際に仕掛けがあったら、どんなに嬉しかったことか。なぜなら、そのときの当選確率はp＋q＝1であったはずだからだ
でも、一部のマニアがアドバイスするように、やっておけばよかったと思います（指をさすのはやめましょう）。
8ページのくだらないゴシップで、問題は解決していない。 一方、解決策は存在する。 そしてそれは、どんなゲームでも、知っている人が積極的に使っているのである。しかし、それを知っている人がここで平文で公開することは考えにくいし、費用もかかるし、このような場には参加しないのです。>>そうです、マルコフです、ただ驚くほど見事でシンプルなProgression Development Matrixの解法で、シリーズの最後に正の結果が出ます。
ここではナイーブな 予想の話をしています。例えばプレゼンではwww.swlearning.com/economics/mcguigan/mcguigan10e/ppt/ch05.ppt もっと詳しく、どう改善したらいいのか。 実は、予測モデルの品質を評価するために使われるのですが、ここでは、すでにcoeff.について書きました。テイル：「標準偏差の種類。stddevはある、他には ないのか』。興味のある方は、「Theil係数」でググってみてください ...メタトレーダーのテスターに最適化の基準として入っていないのが残念です。
アイドルのおしゃべりの8ページ、問題は解決されていません。 一方、解決策は存在し、実際にはそれが積極的に使用され、知っている人は、どのゲームでも。しかし、それを知っている人は、ここで平易な文章で公開することはまずないし、費用もかかるし、このような場には参加しない。>>そうです、マルコフです、ただ驚くほど見事でシンプルなProgression Development Matrixの解法で、シリーズの最後に正の結果が出ます。
あなたが「知る人ぞ知る」存在であることはわかりましたが、どうしてこの掲示板に登場したのですか？ そして「知る人ぞ知る」とは誰ですか？ あなたの投稿も洪水であることが判明しています。
しかし、一部のオタクがアドバイスするように（指をさすのはやめよう）、もう少し工夫をするべきだったのだ。
私は一部のオタクよりは知っているが、オタクではない」という立場は通用しないのだ。
アンドレイ 最初のページに書きましたね。
Ставить на более частую сторону. В любом случае стратегия должна учитывать историю. В данном случае -- простая адаптация под нее.
その後、戦略を変えて、前のロールで落ちたものに賭けるようになったようですね。
よし、鷲が出る確率をpとしよう。ベットは常に同じであり、1に等しい。そして、4つのイベントは以下の通りである。
イーグルがあるなら、イーグルに賭けろ。それもワシが。勝利は1に等しい。フルイベントの確率はpp。
ヘッド、ヘッドに賭ける。テイルスが落ちる。当選は-1です。完全な事象の確率はpqである。
ヘッドアップで、テールに賭ける。テイルスロールウイニングは、1．完全事象qqの確率。
テールが出たら、テールに賭ける。首が回る。ペイオフは-1である。完全な事象の確率qp。
期待値：pp*1 + pq*(-1) + qq*1 + qp*(-1) = (p-q)^2 > 0とする。
p=0.55では、m.o.は0.01、すなわちベットの100分の1に相当します。
利益率は、( pp + qq ) / ( 2pq ) = 0.505 / 0.495 ~ 1.02 に相当します。
もちろん、それほどでもありません。そうだろ、アンドリュー？
追伸：ちなみに、出目は調整することで、より良い結果を得ることができます。さて、異なるサイドのベットの合計が2と仮定して、m.o.が最大となるように、その大きさを求める必要があります。まあこれは初歩的な作業なんですけどね。答え: 確率の高い側へのベットは2、低い側へのベットは0でなければなりません。
この場合、m.o.は2p*( p - q ) = 0.11となり、より良好な結果が得られます。利益率はp/q=1.22に相当します。
しかし、もちろんこれは、どちらが優れているかがすでに分かっている場合にのみ可能なことです。わからなければ、普遍的な答えは、最初の戦略、つまり、前に落ちたものに等しく賭ける ことである。特に最初の戦略では、pが0.5より大きいかどうかを特に規定しなかったので、つまり、どちらかの側の統計的優位性を明らかにしなかったのです。
P.P.S. 最後の1枚ではなく、例えば最後の3枚を考慮すると？イベントの全スペースは16個です。また、もっと複雑な基準、例えばドローダウンの最小化などを選んでベットしてみるのもいいかもしれませんね...。
しかし、もちろんこれは、どちらが優れているかがすでに分かっている場合にのみ可能なことです。わからなければ、普遍的な答えは、最初の戦略、すなわち、前に落ちたものに等しく賭ける ことである。さらに言えば、最初の戦略では、pが0.5より大きいかどうかを規定しなかった、つまり、どちらかの側の統計的優位性を示さなかったのです。
さて、そこで質問なのですが、ベッティングシステムについてです。まず、資本金を2等分します。最初の部分はヘッドに、2番目の部分はテールに賭けるためのものです。一定のシェアを含み、その前に落ちたものを考慮する必要もない。右側に賭けた部分は、もう一方の部分が縮むよりも速く成長する。お金を引き寄せる個人の手口は、常に増え続ける。ベットが離散的でない場合、破滅の確率＝0（提案された解決策とは異なる） :)
また、一般的に、この問題の条件は実際の市場とどのように関連しているのでしょうか？:)
全ては既にスレッドの上の方で言われていることです。
このスレの上の方で全部言われてるけど
既成のTCコードで実験する」ということでしょうか。:)
そんなわずかな統計的優位性を発揮できるレベルの定常性は、市場のどこにあるのだろうか。すべての計算と仮定は、純粋に抽象的な定常性と、無限大の極限で同じ 条件でテストしたときの事象の頻度としての確率の定義に基づいています。確率論は抽象的であり、ほとんどの現実のプロセスには適用できないので、他の結論と基準を持つ他の分野がある;)この問題は、レシェトフ流の純粋な植物学的なものです。）