サンクトペテルブルク現象。確率論のパラドックス。 - ページ 18

[Violetta Novak]

Aleksey Nikolayev:

どのようなシステムでも、作られる位置は時間の区分的な一定関数である。このような作品では、資本増分は定数（数量）と価格増分の積に等しくなります。したがって、キャピタルゲインの期待値は、この定数と価格上昇の期待値との積に等しく、トレンドのないSBではゼロとなる。

もちろん、一般的な場合は増分の条件付き期待値の話なのでもっと複雑ですが、SBの場合は（定義上）従来のものと同じです。

Oleg avtomat:

2) この厳密な数学的事実へのリンクを教えてください。そうすれば、私たちは一緒に、乾燥した残滓だけ でなく、全体像を見ることができます。

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問題：ある時間が経過したとき、粒子は初期位置からどの程度離れるか？アインシュタインとスモルフスキーは、この問題を解決した。 例えば、100分の1秒の時間を区切って、100分の1秒後にある場所に移動し、100分の2秒後にさらに移動し、次の100分の1秒の終わりにさらに 移動する、といったことを想像してみよう。つまり、すべての衝突はランダムであり、粒子の連続した「ステップ」は前のステップとは完全に独立している。これは、酔っ払った船乗りが酒場を出て数歩歩くと、足元が悪く、一歩一歩をどこか横へ、ランダムに歩いてしまうという有名な問題を彷彿とさせる。では、その船乗りは、しばらくしてどこに行き着くのだろうか。ただ言えることは、彼はきっとどこかにいるのだろうが、それはまったく不確かなことである。船乗りが行き着くバーからの平均距離はどうなるのか？原点からの距離の平均二乗は歩数に比例 する。歩数は問題の条件により割り当てられた時間に比例するので、距離の平均二乗は時間に比例 する。

しかし、これは平均距離が時間に比例していることを意味するものではありません。パラドックス もし、平均距離が時間に比例するならば、粒子は完全に一定の速度で動いていることになる。船員は間違いなく前進しているが、その動きは平均距離の二乗が時間に比例するようなものである。これがランダムウォークの特徴である。

http://sernam.ru/lect_f_phis4.php?id=15

このことから、MOは 何に相当するのだろうか？

[Aleksey Nikolayev]

Олег avtomat:

お気づきでないかもしれませんが、それこそが、私が提供している「自己計算の チェック」なのです。

しかし、自己計算によるチェックを する気はないのですね。

SBの場合は、使用する疑似乱数生成器の品質をチェックする程度で、非常に非最適な方法です。ただし、SBのチェックは、最適化の結果を評価する場合など、意味がないわけではありません。

[Violetta Novak]

Aleksey Nikolayev:

SBの場合は、使用する疑似乱数ジェネレータの品質を、非常に非最適な方法でテストするだけです。しかし、TCの最適化結果を評価する場合など、SBを確認することは不合理ではない場合もある。

MFジェネレーターに依存する部分が多いのですが、すべてではありません。

[Aleksey Nikolayev]

Novaja:

Oleg avtomat:

2) この厳密な数学的事実へのリンクを教えてください。そうすれば、私たちは一緒に、乾燥した残滓だけ でなく、全体像を見ることができます。

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問題：ある時間が経過したとき、粒子は元の位置からどの程度離れるか？アインシュタインとスモルフスキーは、この問題を解決した。 例えば、100分の1秒の時間を区切って、100分の1秒後にある場所に移動し、100分の2秒後にさらに移動し、次の100分の1秒後にさらに 移動する、といったことを想像してみましょう。つまり、すべての衝突はランダムであり、粒子の連続した「ステップ」は前のステップとは完全に独立している。これは、酔っ払った船乗りが酒場を出て数歩歩くと、足元が悪く、一歩一歩をどこか横へ、ランダムに歩いてしまうという有名な問題を彷彿とさせる。では、その船乗りは、しばらくしてどこに行き着くのだろうか。ただ言えることは、彼はおそらくどこかにいるのだろうが、これはまったく不確かなことである。船乗りが行き着くバーからの平均距離はどうなるのか？原点からの距離の平均二乗は歩数に比例 する。歩数は問題の条件により割り当てられた時間に比例するので、距離の平均二乗は時間に比例 する。

しかし、これは平均距離が時間に比例していることを意味するものではありません。パラドックス もし、平均距離が時間に比例するならば、粒子は完全に一定の速度で動いていることになる。船員は間違いなく前進しているが、その動きは平均距離の二乗が時間に比例するようなものである。これがランダムウォークの特徴である。

http://sernam.ru/lect_f_phis4.php?id=15

このことから、MOは 何に相当するのだろうか？

オフセットの二乗平均の期待値は正である（確率変数が正であるため）。バイアスの期待値は0である（対称ウォークの場合）。

[削除済み]

Aleksey Nikolayev:

SBの場合は、使用する疑似乱数ジェネレータの品質を、非常に非最適な方法でテストするだけです。しかし、SBのTCチェックが無意味でない場合もある。例えば、その最適化の結果を評価する場合などである。

理解不能の壁...

そして、既存の不可解な壁は、すぐに、そして最終的に崩壊させなければ、非常に大きく揺さぶられることになるのです。

[Aleksey Nikolayev]

Олег avtomat:

理解不能の壁...。

私は別の言い方で、「確率論の基本を理解する」と呼んでいます。

[削除済み]

Aleksey Nikolayev:

私は別の言い方で、「確率論の基本を理解する」と呼んでいます。

https://www.mql5.com/ru/forum/70676#comment_2153093

[TheXpert]

Novaja:

あなたの知識レベルは確かに高い、もう少し観察を加えれば理想が見えてくる))

また、SBで儲けることは可能だと思いますか？

[Violetta Novak]

TheXpert:
SBでも儲けられると思う？

なぜできないの？このパラドックス：https://www.mql5.com/ru/forum/285122/page7#comment_9131383、元の判定が逆転したときの勝率が味方であることを証明しています。

[Aleksey Nikolayev]

Олег avtomat:

実験をしてみてください。難しいことではありません。すぐに、完全にとは言わないまでも、既存の不可解な壁は揺らぐでしょう。

SB上のバイ・アンド・ホールド・システムのためのシンプルなモデルをRで作成。

c<-rep(0,1000)

for (i in 1:1000) c[i]<-sum(rnorm(10000))

m<-mean(c); s<-sd(c)

m/s #  коэффициент Шарпа

の結果は、複数回実行することで得られる。

0.01911776

-0.003165045

0.04062785

-0.003669073

ここで確率論が予測すること以外が見えるかどうかはわからない（知識や観測のレベルに関係なく）。