Martingale: 연속 손실/이익의 가능한 가장 높은 사슬 - 페이지 14

[Vasiliy Orlov]

sever30 :

그리고 일반적으로 모든 것이 복잡합니다 ... 2007 년에 저를 엿 먹으십시오. 나는 Forex를 광고하는 무료 신문을 읽었습니다 ... 나는 일하고 평화롭게 살았습니다.

추신 몇 잔 마셨어요 :)

당신은 건전한 생각을 가지고 있는데 그냥 무시합니다.

[Alexander Sevastyanov]

Tantrik :
모든 수익성 있는 거래는 임의적이고 일시적입니다....( 차익 거래 옵션은 거래와 관련이 없습니다 - 순전히 기술, 속도)

중재에 대한 지식의 영역을 확장할 필요가 있습니다.

[Avals]

Tantrik :
그런 방법은 없고 앞으로도 없을 것입니다. 모든 수익성 있는 거래는 무작위적이고 일시적입니다....(차익 거래 옵션은 거래와 관련이 없습니다 - 순전히 기술, 속도)

인생도 일시적이고 무작위입니다 :)

[Tantrik]

Avals :

인생도 일시적이고 무작위입니다 :)

정확히. 우리는 출구를 찾고 항상 그것을 찾는 마틴게일에 대해 이야기하지만, 우리는 진입점(존재하지 않는) 방향에 대해 이야기하기 시작했습니다. Martin에 만족하지 않는 사람은 추세에 따라 거래하십시오.

[sever30]

vasya_vasya :
당신은 건전한 생각을 가지고 있는데 그냥 무시합니다.

머리가 부풀어오르는 백 가지 생각...무슨 소리야?

[михаил потапыч]

마틴을 혼자 두는 것에 대해

[sever30]

Mischek :
마틴을 혼자 두는 것에 대해

:)))

내가 무슨 말을 할 수 있겠습니까?

[Andrey Dik]

나는 아무것도 피우지 않을 것입니다. 읽고 읽어도 이해가 되지 않습니다. 마틴 자금 관리와 무작위 입출금의 관계는 무엇입니까?

[jaxary]

sever30 :

예를 들어, 룰렛, 우리는 항상 검은색에 베팅합니다. 일련의 베팅으로 발생할 수 있는 일련의 손실/이익의 가능한 최대 길이는 얼마입니까(예: 1,000,000)?

메타드라이버의 라임이 있긴 한데 사슬을 계산할 때 약간의 제약이 있거나 손이 삐뚤어졌을지도...

최대 시리즈가 약 13-15 개의 연속 손실 / 이익을 차지하는 것으로 나타났습니까?

matlab에서 정확히 1,000,000개의 난수를 생성했습니다. ( randn(1,1000000) ). 다음 코드를 사용하여 이 데이터에서:

% var - 양수 및 음수.

% 이 함수는 var 배열을 다음 형식으로 변환합니다.

% -1 2 -3 4 -8

함수 출력=getSeries(var)

진드기

반복 = 0;

반복 = 0;

플래그=0;

플래그2=0;

인덱스=0;

아웃=0;

음수 및 양수 값 찾기 %

양수=찾기(변수>=0);

음수=찾기(var<=0);

% 발견 값을 0으로 변경 - 음수

% 1 - 긍정적

변수(양수)=1;

var(음수)=0;

i=1:길이(var)의 경우

var(i)==0인 경우

iterp=iterp+1; 플래그=0;

플래그2==0인 경우

인덱스=인덱스+1;

플래그2=1;

아웃(인덱스)=-iter;

반복 = 0;

끝

끝

var(i)==1인 경우

반복 = 반복 + 1;

플래그2=0;

플래그==0인 경우

인덱스=인덱스+1;

플래그=1;

아웃(인덱스)=iterp;

반복 = 0;

끝

끝

끝

현재의

끝

우리는 일련의 시리즈를 얻습니다. 그림은 시퀀스 전체에 걸쳐 이러한 시리즈의 분포를 보여줍니다. 따라서 1,000,000에 대해 약 500,000 시리즈를 얻습니다. 질문에 대한 답은 그래프의 극단값에 있습니다.

[Yury Reshetov]

sever30 :

예를 들어, 룰렛, 우리는 항상 검은색에 베팅합니다. 일련의 베팅으로 발생할 수 있는 일련의 손실/이익의 가능한 최대 길이는 얼마입니까(예: 1,000,000)?

그리고 술취한 고슴도치는 우리가 N개의 베팅을 하면 지속 시간 동안 가능한 최대 손실 시리즈는 N이라는 것을 이해합니다. 왜냐하면 N 번 이상 연속으로 잃는 것은 잘 작동하지 않습니다. N 배팅의 최대 연속 손실 확률은 (19/36)^N입니다.