Se soubéssemos exatamente como o preço estava se movendo... - página 6
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Isso não é suficiente? Ou você tem algo melhor a dizer do que isso?
Normalização e probabilidade - você vê a diferença, ou você acha que são a mesma coisa?
No entanto, não tenho mais o menor desejo de falar com você sobre nada.
Desculpe, meu erro. Levando em conta a dispersão na BP síncrona deve ser:
p(tp) = (sl - spead) / (sl + tp)
p(sl) = (tp + spread) / (sl + tp)
No entanto, não tenho mais o menor desejo de falar com você sobre nada.
>> Igualmente.
p(tp) = (tp - spread) / (sl + tp)
p(sl) = (sl + spead) / (sl + tp)
p(tp) + p(sl) = 1
o cálculo é incorreto.
Para calcular a probabilidade de ganhar/fechar é necessário conhecer a priori o PDF multivariado (mais exatamente, infinito) da distribuição de preços futuros (e não dizer que o matstat não é aplicável a séries temporais, ele é criado para este fim) W(x,n), onde x - o evento quando o preço atinge um certo desvio máximo do ponto de entrada durante um dado (ou infinito) tempo n. Se também levarmos em conta a discrição do eixo de preços, substituindo os integrais pela soma, obtemos as seguintes fórmulas de recorrência para compra de comércio (para venda - espelho) (assume-se que tp e sl sejam níveis absolutos)
P(tp) =S[n=1...N] {P(price>=tp pelo tempo de 0 a n)*P(price>sl pelo tempo de 0 a n-1)} =S[n=1...N] {S[Price=tp-spread... +oo](W(Price,n))*S[Price=sl+spread+1... +oo](W(Price,n-1))}
P(sl) =S[n=1...N] {P(price<=sl para o tempo 0 a n)*P(price<tp para o tempo 0 a n-1)} = S[n=1...N] {S[Price=-oo ... sl+spread](W(Price,n))*S[Price=-oo ... sl+spread+1](W(Price,n-1))}
onde S[n=...]() é o operador de soma, +-oo é como eu desenho o infinito
Isto é, ao calcular a probabilidade tp deve levar em conta a probabilidade de que o sl não tenha funcionado antes e vice-versa.
Portanto, não pense que é tão simples - multiplique o que você não sabe e o resultado está pronto. Se fosse assim tão simples, eu não perguntaria.
Para calcular a probabilidade de ganho/perda é preciso conhecer o PDF multivariado (mais precisamente, a dimensão infinita) a priori da futura distribuição de preços ...
Aqui não há necessidade de contar até o infinito. Na verdade, o problema é muito mais trivial, ou seja, através de uma progressão aritmética. É um problema muito barbudo.
alsu escreveu(a) >>.
Isto é, ao calcular a probabilidade de tp, deve ser levada em conta a probabilidade de que sl não funcionou mais cedo e vice-versa.
Bem, foi declarado pelo Teorema da Probabilidade Total que p(tp) + p(sl) = 1. Você pode substituir as fórmulas por p(*) e verificar.
Não há necessidade de contar até o infinito. Na verdade, o problema é muito mais trivial, ou seja, através de uma progressão aritmética. Este problema é bastante barbudo.
Bem, foi declarado pelo Teorema da Probabilidade Total que p(tp) + p(sl) = 1. Você pode substituir as fórmulas por p(*) e verificar.
É óbvio que a probabilidade de perder + probabilidade de ganhar = 1. A questão não é sobre isso, mas sobre estruturar essas probabilidades, obtendo-as analiticamente com base nos parâmetros do mercado. Sobre o problema das barbas (se entendi corretamente do que estamos falando) - não é aplicável neste caso, pois assume distribuições uniformes, além de que não sabemos se em uma determinada etapa este ou aquele evento ou nenhum acontecerá. A propósito, não sei como calcular as probabilidades sem levar em conta a densidade de distribuição (a menos que seja uniforme). Só me ensinaram desta maneira:)
A propósito, não sei como calcular as probabilidades sem considerar a densidade da distribuição (a menos, é claro, que seja uniforme). Só me ensinaram dessa maneira:)
Eles te ensinaram mal (e onde te ensinam - nerds em geral e ensinam alguma coisa?):
probabilidade (para resultados certos) = número esperado de resultados certos / (número esperado de resultados certos + número esperado de resultados errados)
Para a freqüência, a mesma fórmula, apenas, ao invés de "esperado", você tem que substituir "real".
e sem densidades de distribuição ou outros disparates nerds.
Você aprendeu merda (e onde lhe ensinam os nerds, e eles lhe ensinam alguma coisa?):
probabilidade (para resultados certos) = número de resultados certos / (número de resultados certos + número de resultados errados)
E sem densidades de distribuição e outros disparates nerds.
Tikhonov começou a ensinar, mas não por muito tempo, ele se aposentou.
Mais uma vez, sua fórmula está correta, e ainda assim trivial. E reflete uma estimativa da probabilidade posterior, ou melhor, a freqüência de vencer, o que não é a mesma coisa, e seus elementos nessas fórmulas que você citou acima são calculados incorretamente. As fórmulas corretas que escrevi acima.