아, 진짜 받아서 만들어 놓으면 얼마나 좋을까! 왜냐하면 그러면 이길 확률은 p + q = 1이 될 것이기 때문입니다.
그러나 일부 식물학자들이 조언하듯이 영리할 필요가 있었습니다(우리는 손가락을 가리키지 않을 것입니다).
여덟 페이지의 텅 빈 잡담, 그러나 문제가 해결되지 않은 한편, 해결책이 있다. 게다가 아는 사람은 어느 게임에서나 활발히 사용하고 있다. 그러나 아는 사람들이 그것을 일반 텍스트로 여기에 게시할 가능성은 낮고 비용이 많이 들고 그러한 포럼을 방문하지 않습니다. 예, 이것은 Progression Development Matrix의 솔루션인 Markov입니다. 아름다움과 단순함이 놀랍도록 뛰어나며 시리즈가 끝날 때 긍정적인 결과를 제공합니다.
여덟 페이지의 텅 빈 잡담, 그러나 문제가 해결되지 않은 한편, 해결책이 있다. 게다가 아는 사람은 어느 게임에서나 활발히 사용하고 있다. 그러나 아는 사람들이 그것을 일반 텍스트로 여기에 게시할 가능성은 낮고 비용이 많이 들고 그러한 포럼을 방문하지 않습니다. 예, 이것은 Progression Development Matrix의 솔루션인 Markov입니다. 아름다움과 단순함이 놀랍도록 뛰어나며 시리즈가 끝날 때 긍정적인 결과를 제공합니다.
자, 여기서 다시 "알지만 말하지 않겠습니다." 내가 이해하는 한 당신은 알고 있는 사람 중 하나이지만 어떻게 이 포럼에 오게 되었습니까? 그리고 이 "아는 사람"은 누구입니까? 귀하의 게시물도 홍수로 판명되었습니다.
추신: 그런데 결과를 개선하기 위해 요금을 조정할 수 있습니다. 음, 다른 면에 대한 베팅의 합이 2이고 m.o.가 되도록 크기를 찾아야 한다고 가정해 보겠습니다. 최대가 되었습니다. 글쎄, 이것은 기본 작업입니다. 답변: 가능성이 더 높은 쪽의 베팅은 2, 가능성이 낮은 쪽의 베팅은 0이어야 합니다. 즉. 가능성이 낮은 것이 나타나면 차례를 건너뜁니다.
동시에 m.o. 2p*( p - q ) = 0.11과 같습니다. 이미 훨씬 낫습니다. 이익 계수는 p/q = 1.22입니다.
그러나 이것은 물론 어느 쪽이 더 나은지 이미 알고 있는 경우에만 수행할 수 있습니다. 우리가 모른다면 보편적 인 대답은 첫 번째 전략입니다. 이전에 하락한 것에 대해 동일한 베팅을 합니다 . 또한 첫 번째 전략에서는 p가 0.5보다 큰지 여부를 구체적으로 명시하지 않았습니다. 당사자 중 하나의 통계적 이점을 공개하지 않았습니다.
PPS 그리고 마지막 던지기가 아니라 마지막 3개를 고려한다면? 이벤트의 전체 공간 - 16개. 더 복잡한 기준을 선택하여 요금을 실험할 수도 있습니다. 예를 들어 손실 최소화...
그러나 이것은 물론 어느 쪽이 더 나은지 이미 알고 있는 경우에만 수행할 수 있습니다. 우리가 모른다면 보편적 인 대답은 첫 번째 전략입니다. 이전에 하락한 것에 대해 동일한 베팅을 합니다 . 또한 첫 번째 전략에서는 p가 0.5보다 큰지 여부를 구체적으로 명시하지 않았습니다. 당사자 중 하나의 통계적 이점을 밝히지 않았습니다.
그래서 요금 시스템에 대한 질문이 있습니다. 우리는 먼저 자본을 2등분(반으로)으로 나눕니다. 첫 번째 부분은 앞면에 베팅하고 두 번째 부분은 뒷면에 베팅합니다. 우리는 고정 몫으로 입장하며 이전에 하락한 것을 고려할 필요조차 없습니다. "오른쪽"에 있는 부분이 다른 부분보다 빨리 자랍니다. 단일 무승부의 MO는 지속적으로 증가할 것입니다. 지분이 이산적이지 않은 경우(제안된 솔루션과 달리) 파멸 확률=0 :)
시장에서 이러한 작은 통계를 재생할 수 있는 고정 수준이 있습니다. 이점? 모든 계산 및 가정은 무한한 한계에서 동일한 조건에서 테스트될 때 이벤트의 빈도로서 순전히 추상적인 정상성과 확률의 정의를 기반으로 합니다. 확률 이론은 추상적이고 대부분의 실제 프로세스에 적용할 수 없습니다. 다른 결론과 기준을 가진 다른 분야가 있기 때문입니다.) 작업은 순전히 식물적입니다 - Reshetov 스타일 :)
당신은 여기서 뭔가를 했어, 유라. 동일한 지분(예: 1)에 대한 보상은 p^2 및 q^2가 아니라 단순히 p 및 q입니다.
모든 것이 정상입니다. 여기에서 계산할 때 이전 던지기를 고려해야합니다.
4가지 이벤트가 있습니다
총 이득 p*p + q*q 및 손실 2*p*q . 확률이 같으면 일반적인 대칭 던지기가 있습니다.
그건 그렇고, 비대칭으로 승리하는 전략이 매우 명확하게 표시됩니다.
당신은 여기서 뭔가를 했어, 유라. 동일한 지분(예: 1)에 대한 보상은 p^2 및 q^2가 아니라 단순히 p 및 q입니다.
아, 진짜 받아서 만들어 놓으면 얼마나 좋을까! 왜냐하면 그러면 이길 확률은 p + q = 1이 될 것이기 때문입니다.
그러나 일부 식물학자들이 조언하듯이 영리할 필요가 있었습니다(우리는 손가락을 가리키지 않을 것입니다).
아, 진짜 받아서 만들어 놓으면 얼마나 좋을까! 왜냐하면 그러면 이길 확률은 p + q = 1이 될 것이기 때문입니다.
그러나 일부 식물학자들이 조언하듯이 영리할 필요가 있었습니다(우리는 손가락을 가리키지 않을 것입니다).
여덟 페이지의 텅 빈 잡담, 그러나 문제가 해결되지 않은 한편, 해결책이 있다. 게다가 아는 사람은 어느 게임에서나 활발히 사용하고 있다. 그러나 아는 사람들이 그것을 일반 텍스트로 여기에 게시할 가능성은 낮고 비용이 많이 들고 그러한 포럼을 방문하지 않습니다. 예, 이것은 Progression Development Matrix의 솔루션인 Markov입니다. 아름다움과 단순함이 놀랍도록 뛰어나며 시리즈가 끝날 때 긍정적인 결과를 제공합니다.
이것은 순진한 예측 입니다. 예를 들어 www.swleaning.com/economics/mcguigan/mcguigan10e/ppt/ch05.ppt 프레젠테이션에는 이에 대한 자세한 내용과 개선 방법이 있습니다. 사실, 예측 모델의 품질을 평가하는 데 사용됩니다. 여기에서 이미 계수에 대해 썼습니다. Theila: '표준편차의 종류. stddev가 있습니다. 다른 것이 있습니까?' . 관심있는 분들은 구글에서 "오일 계수"로 간단하게 검색하시면 됩니다... 메타트레이더 테스터에 최적화 기준으로 나와있지 않은게 아쉽네요.
여덟 페이지의 텅 빈 잡담, 그러나 문제가 해결되지 않은 한편, 해결책이 있다. 게다가 아는 사람은 어느 게임에서나 활발히 사용하고 있다. 그러나 아는 사람들이 그것을 일반 텍스트로 여기에 게시할 가능성은 낮고 비용이 많이 들고 그러한 포럼을 방문하지 않습니다. 예, 이것은 Progression Development Matrix의 솔루션인 Markov입니다. 아름다움과 단순함이 놀랍도록 뛰어나며 시리즈가 끝날 때 긍정적인 결과를 제공합니다.
자, 여기서 다시 "알지만 말하지 않겠습니다." 내가 이해하는 한 당신은 알고 있는 사람 중 하나이지만 어떻게 이 포럼에 오게 되었습니까? 그리고 이 "아는 사람"은 누구입니까? 귀하의 게시물도 홍수로 판명되었습니다.
그러나 일부 식물학자들이 조언하듯이 영리할 필요가 있었습니다(우리는 손가락을 가리키지 않을 것입니다).
그렇다면 당신은 제곱 된 괴상한 사람입니다."나는 어떤 괴상한 사람보다 더 많이 알고 있지만 나 자신은 괴상한 사람이 아닙니다."라는 입장은 통하지 않습니다.
Andrey , 여기 첫 페이지에 썼습니다.
Ставить на более частую сторону. В любом случае стратегия должна учитывать историю. В данном случае -- простая адаптация под нее.
나중에 전략을 변경하고 이전 토스에서 나온 것에 베팅하기 시작한 것 같습니다.
자, 앞면의 확률이 p라고 합시다. 배팅은 항상 동일하고 1과 같습니다. 그러면 4개의 이벤트는 다음과 같습니다.
독수리를 떨어 뜨리고 독수리를 입었습니다. 독수리도 떨어집니다. 보수는 1입니다. 완전한 사건의 확률 pp.
독수리를 떨어 뜨리고 독수리를 입었습니다. 꼬리가 빠집니다. 보수는 -1입니다. 완전한 사건의 확률 pq.
꼬리가 떨어져서 꼬리에 붙였습니다. 꼬리가 빠집니다. 보수는 1입니다. 완전한 사건의 확률은 qq입니다.
꼬리가 떨어져서 꼬리에 붙였습니다. 독수리가 떨어집니다. 보수는 -1입니다. 완전한 사건의 확률 qp.
기대값: pp*1 + pq*(-1) + qq*1 + qp*(-1) = (pq)^2 > 0.
p=0.55m.o에서 0.01과 같습니다. 즉 비율의 백분의 일.
이익 계수는 ( pp + qq ) / ( 2pq ) = 0.505 / 0.495 ~ 1.02입니다.
물론 충분하지 않습니다. 그래서, 앤드류 ?
추신: 그런데 결과를 개선하기 위해 요금을 조정할 수 있습니다. 음, 다른 면에 대한 베팅의 합이 2이고 m.o.가 되도록 크기를 찾아야 한다고 가정해 보겠습니다. 최대가 되었습니다. 글쎄, 이것은 기본 작업입니다. 답변: 가능성이 더 높은 쪽의 베팅은 2, 가능성이 낮은 쪽의 베팅은 0이어야 합니다. 즉. 가능성이 낮은 것이 나타나면 차례를 건너뜁니다.
동시에 m.o. 2p*( p - q ) = 0.11과 같습니다. 이미 훨씬 낫습니다. 이익 계수는 p/q = 1.22입니다.
그러나 이것은 물론 어느 쪽이 더 나은지 이미 알고 있는 경우에만 수행할 수 있습니다. 우리가 모른다면 보편적 인 대답은 첫 번째 전략입니다. 이전에 하락한 것에 대해 동일한 베팅을 합니다 . 또한 첫 번째 전략에서는 p가 0.5보다 큰지 여부를 구체적으로 명시하지 않았습니다. 당사자 중 하나의 통계적 이점을 공개하지 않았습니다.
PPS 그리고 마지막 던지기가 아니라 마지막 3개를 고려한다면? 이벤트의 전체 공간 - 16개. 더 복잡한 기준을 선택하여 요금을 실험할 수도 있습니다. 예를 들어 손실 최소화...
그러나 이것은 물론 어느 쪽이 더 나은지 이미 알고 있는 경우에만 수행할 수 있습니다. 우리가 모른다면 보편적 인 대답은 첫 번째 전략입니다. 이전에 하락한 것에 대해 동일한 베팅을 합니다 . 또한 첫 번째 전략에서는 p가 0.5보다 큰지 여부를 구체적으로 명시하지 않았습니다. 당사자 중 하나의 통계적 이점을 밝히지 않았습니다.
그래서 요금 시스템에 대한 질문이 있습니다. 우리는 먼저 자본을 2등분(반으로)으로 나눕니다. 첫 번째 부분은 앞면에 베팅하고 두 번째 부분은 뒷면에 베팅합니다. 우리는 고정 몫으로 입장하며 이전에 하락한 것을 고려할 필요조차 없습니다. "오른쪽"에 있는 부분이 다른 부분보다 빨리 자랍니다. 단일 무승부의 MO는 지속적으로 증가할 것입니다. 지분이 이산적이지 않은 경우(제안된 솔루션과 달리) 파멸 확률=0 :)
이 전략이 결과를 낳은 예 ;) 그리고 일반적으로 이 작업의 조건이 실제 시장과 어떻게 관련되어 있습니까? :)
위의 스레드에서 모든 것이 이미 언급되었습니다.
위의 스레드에서 모든 것이 이미 언급되었습니다.
"완성 차량의 코드로 실험"에 대해 이야기하고 있습니까? :)
시장에서 이러한 작은 통계를 재생할 수 있는 고정 수준이 있습니다. 이점? 모든 계산 및 가정은 무한한 한계에서 동일한 조건에서 테스트될 때 이벤트의 빈도로서 순전히 추상적인 정상성과 확률의 정의를 기반으로 합니다. 확률 이론은 추상적이고 대부분의 실제 프로세스에 적용할 수 없습니다. 다른 결론과 기준을 가진 다른 분야가 있기 때문입니다.) 작업은 순전히 식물적입니다 - Reshetov 스타일 :)