조건에 따라 동전 측면 중 하나의 이점을 통계적으로 계산할 수없는 수익성있는 베팅 시스템을 만들어야하므로 알고리즘은 두 가지 매개 변수에 대한 지식을 기반으로 구축되어야합니다.
1. 다음 던지기 횟수.
2. 이전에 던진 동전의 면.
이것은 Markov 체인의 전형적인 예입니다. 동전 던지기의 결과는 동전이 얼마나 구부러져도 이전의 던지기와는 무관합니다. 이 맥락에서 전략에 대해 이야기하는 것은 불가능합니다. 왜냐하면 과제는 한 번의 테스트에서 동전이 어느 쪽이 될지 추측하는 것입니다. 이것은 전략이 아닙니다.
통계 없이는 할 수 없지만 통계는 엄청나게 간단합니다. 우리는 독수리에 매번 베팅합니다. 이익이 사라지면 모든 것이 시원합니다. 우리는 같은 정신으로 계속합니다. 주머니에있는 돈이 감소하기 시작하면 "전략을 변경"하고 지속적으로 베팅해야합니다. 꼬리에.
첫 번째 토스에서와 동일한 것으로 이 베팅 체인을 시작할 수 있습니다. 이론적으로 정확한 확률을 칠 확률은 즉시 더 높습니다.
우리는 이것이 샌드위치 토스라는 것을 확실히 알고 있습니다. 어떤 면에서 떨어질 확률은 p와 같으며 두 번째 q = 1 - p입니다. 베르누이 계획.
나는 Bernoulli 계획에서 거래를 건너 뛰는 것이 통계적으로 어떤 식 으로든 그것을 변경하지 않는다는 강한 직관적 느낌을 가지고 있습니다. 여전히 동일한 확률을 가진 동일한 베르누이 방식이 될 것입니다. 그 이유는 거래의 역사로부터의 독립성 때문입니다.
손실과 동일한 거래 보상과 일정한 거래 가치를 가진 거래의 기대치는 어떤 경우에도 0이 아닙니다.
| 피 * M + ( 1 - 피 ) * ( - M ) | = | ( 2 * p - 1 ) * 남 | #0
따라서 우리가 알든 모르든 p > 0.5 또는 그 반대의 경우에도 여전히 마틴게일이 아닙니다. 배팅 규모의 변화... 그것이 무엇을 할 수 있는지는 아직 모르지만 m.o. 기호의 관점에서 아무 것도 변경하지 않을 것 같습니다.
2 파파요즈:
일련의 20번의 시행에서 11이 9보다 11이라는 통계적 이점에 대해서는 의문의 여지가 없습니다. 동전이 정확하더라도 확률에서 아주 작은 빈도 편차입니다.
하나.
0<p<1이고 그에 따라 0<q<1이면 이벤트 시퀀스에서 시리즈를 선택하고 규칙에 따라 시리즈 내에서 베팅할 수 있습니다.
1) 우리는 동전을 던질 때마다 내기를 합니다.
2) 시리즈 중 하나의 결과에만 베팅하고 시리즈 시작 전에 유리한 결과(앞 또는 뒤)를 선택합니다.
3) 시리즈 Vi = 2^i의 다음 배팅 크기, 여기서 i는 현재 일련의 거래에서 불리한 결과의 수입니다.
동시에 시리즈는 좋은 결과가 나오면 종료되며, 다음 이벤트는 다음 시리즈의 시작입니다.
---
2.
물론 20개 요소의 표본에 대한 대표성에는 의문의 여지가 없습니다. 나는 단지 규칙을 보여주고 싶었을 뿐이야
--
- 이전 거래 신호가 손실을 입었다면 이전 거래 신호 해석에 따라 다음 포지션을 열어야 합니다.
- 이전 거래 신호가 수익을 냈다면 이전 거래 신호 해석에 따라 다음 포지션을 열어야 합니다.
--
긍정적인 월을 보장할 수 없습니다. 한 결과가 다른 결과보다 통계적 이점이 있더라도 상금.
이 베팅 시스템의 확률:
앞면에 잘못된 동전이 나올 확률을 p로, 뒷면에 있는 동전을 q로 가정하겠습니다.
총 확률 정리에 따르면 양립할 수 없는 결과는 두 개뿐이므로(동전의 양면) p + q = 1 <=> p = 1 - q
우리는 이전 결과에 베팅할 것이기 때문에, 즉 이전 동전 던지기에서 떨어진 쪽에서만, 그러면 각각 p - i 부분의 베팅이 앞면이 되고 q - i가 뒷면이 됩니다.
앞면에 이길 확률은 p이고 앞면에 배팅하는 것은 모든 배팅의 p번째이므로 앞면에 배팅한 경우의 상금은 p * p = p^2입니다.
뒷면에 베팅할 때 승리할 확률은 q이고 뒷면에 베팅하는 경우는 q - 모든 베팅의 10분의 1이므로 뒷면에 베팅하는 경우의 상금은 q * q = q^2와 같습니다.
이 베팅 시스템의 총 당첨 확률은 다음과 같습니다. p^2 + q^2 = 1 - 2 * p * q
이 베팅 시스템에서 지는 확률(승리와 관련하여 일관되지 않은 결과)은 다음과 같습니다. 1 - p^2 - q^2 = 2 * p * q
이 베팅 시스템에 대한 수학적 기대치:
배팅의 크기에 대한 별도의 배팅에 대한 상금을 이익으로 지정하자 손실 금액은 배팅의 절대값으로 배팅한 것과 같다. 지분 = 이익 = 1인 경우 이 베팅 시스템의 기대치는 다음과 같습니다.
MO = 이익 * (p^2 + q^2) - 2 * p * q * 지분 = p^2 - 2 * p * q + q^2 = (p - q)^2
따라서 이 경우의 0 수학적 기대는 한 가지 경우에만 가능합니다. p = q = 0.5일 때 MO = (0.5 - 0.5)^2 = 0^2 = 0
다른 모든 경우에 p가 q와 같지 않으면 기대값은 양수입니다. 괄호 안은 모두 제곱됩니다. 따라서 p 또는 q보다 크거나 작은 차이는 없습니다.
예를 들어 이득의 크기가 손실의 크기와 같지 않은 일반화된 경우입니다. 기대치는 다음 공식으로 계산됩니다.
MO = 이익 * ((p - q)^2) - (지분 - 이익) * 2 * p * q = 이익 * ((p - q)^2) + (이익 - 지분) * 2 * p * q
하나.
0<p<1이고 그에 따라 0<q<1이면 이벤트 시퀀스에서 시리즈를 선택하고 규칙에 따라 시리즈 내에서 베팅할 수 있습니다.
2.
물론 20개 요소의 표본에 대한 대표성에는 의문의 여지가 없습니다. 나는 단지 규칙을 보여주고 싶었을 뿐이야
긍정적인 월을 보장할 수 없습니다. 한 결과가 다른 결과보다 통계적 이점이 있더라도 상금.
1. 초기 조건은 분석을 위해 이전 토스만 존재하는 것이다. 그러나 네, 마지막 n을 가져갈 수 있습니다. 세 번이면 충분할 것 같습니다. :)
그러나 다시 말하지만 일반적으로 히스토리가 있는 경우 Shannon 전략이 작동하면 높은 신뢰도 확률로 필요한 편향을 복원할 수 있음을 잊지 마십시오.
2. 이것은 빈 인수입니다. 물론 그럴 수 있습니다.
이 베팅 시스템의 확률:
다른 방법으로 원하는 확률을 얻을 수 있으며 결과는 동일합니다.
꼬리가 p1과 p2, 앞면이 각각 q1과 q2인 두 개의 동전이 있다고 하자.
두 개의 독립적인 사건이 동시에 발생할 확률이 이러한 사건의 확률의 곱과 같다는 사실 때문에 우리는 각각 두 개의 꼬리에서 빠질 확률 p1 * p2, 두 개의 꼬리에서 빠질 확률이 있습니다 독수리 q1 * q2.
두 개의 호환되지 않는 이벤트 중 적어도 하나가 발생할 확률은 이러한 이벤트의 확률의 합과 같기 때문에 두 개의 꼬리 또는 두 개의 앞면이 나타날 확률 p1*p2+q1*q2가 있습니다. .
p1=p2이므로 p^2+q^2를 따릅니다.
가장 어려운 것은 두 개의 독립된 동전이 한 줄에서 어떻게 나왔는지 사람들에게 설명하는 것입니다. :)
가장 어려운 것은 두 개의 독립된 동전이 한 줄에서 어떻게 나왔는지 사람들에게 설명하는 것입니다. :)
독립성은 동전에 일반 및 곡선 모두 "기억이 없다"는 사실의 결과입니다. 따라서 두 개의 동전이 절대적으로 동일하다면, 둘 중 하나만 던질지 아니면 둘 다 던진 순서에 상관없이 교대로 던질지 여부에는 차이가 없습니다.
독립성은 동전에 일반 및 곡선 모두 "기억이 없다"는 사실의 결과입니다. 따라서 두 개의 동전이 절대적으로 동일하다면, 둘 중 하나만 던질지 아니면 둘 다 던진 순서에 상관없이 교대로 던질지 여부에는 차이가 없습니다.
많은 사람들이 이것을 이해할 수 없습니다.
많은 사람들이 이것을 이해할 수 없습니다.
나는 순전히 다른 사람들이 거기에서 이해하는지 여부를 램프에 달려 있습니다. 그런 원시적인 수학 위에서 균형 곡선이 천천히 성장하는 것이 나에게는 더 중요합니다.
그리고 다른 모든 사람들의 개념이나 오해는 이미 그들의 개인적인 문제입니다.
조건에 따라 동전 측면 중 하나의 이점을 통계적으로 계산할 수없는 수익성있는 베팅 시스템을 만들어야하므로 알고리즘은 두 가지 매개 변수에 대한 지식을 기반으로 구축되어야합니다.
1. 다음 던지기 횟수.
2. 이전에 던진 동전의 면.
이것은 Markov 체인의 전형적인 예입니다. 동전 던지기의 결과는 동전이 얼마나 구부러져도 이전의 던지기와는 무관합니다. 이 맥락에서 전략에 대해 이야기하는 것은 불가능합니다. 왜냐하면 과제는 한 번의 테스트에서 동전이 어느 쪽이 될지 추측하는 것입니다. 이것은 전략이 아닙니다.
통계 없이는 할 수 없지만 통계는 엄청나게 간단합니다. 우리는 독수리에 매번 베팅합니다. 이익이 사라지면 모든 것이 시원합니다. 우리는 같은 정신으로 계속합니다. 주머니에있는 돈이 감소하기 시작하면 "전략을 변경"하고 지속적으로 베팅해야합니다. 꼬리에.
첫 번째 토스에서와 동일한 것으로 이 베팅 체인을 시작할 수 있습니다. 이론적으로 정확한 확률을 칠 확률은 즉시 더 높습니다.
1. 초기 조건은 분석을 위해 이전 토스만 존재하는 것이다. 그러나 네, 마지막 n을 가져갈 수 있습니다. 세 번이면 충분할 것 같습니다. :)
그러나 다시 말하지만 일반적으로 히스토리가 있는 경우 Shannon 전략이 작동하면 높은 신뢰도 확률로 필요한 편향을 복원할 수 있음을 잊지 마십시오.
2. 이것은 빈 인수입니다. 물론 그럴 수 있습니다.
1. 역사와 마지막 n번 던지기와 무슨 관련이 있습니까?
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항목 1.
시리즈에 대해 유리한 결과를 선택합니다(머리 또는 꼬리).
제로 아웃 나.
항목 2.
단락 1에서 선택한 결과에 Vi = 2^i를 걸었습니다.
항목 3.
시리즈에서 선택한 것과 결과가 일치하면 시리즈가 종료되고 1단계로 이동합니다.
그렇지 않으면 i++, 2단계로 이동합니다.
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그리고 역사가 없습니다.
2. 공허한 추론은 2번 항목에 대한 귀하의 발언이라고 할 수 있습니다.