Da teoria à prática - página 698
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1) Estamos falando de um conceito muito específico de um evento da axiomática de Kolmogorov.
2) Não há algoritmos nesta axiomática.
Não violei aaxiomática de Kolmogorov em nenhuma parte de minhas declarações, e certamente não a neguei. Mas você o viu em algum lugar? Onde? Dê-me um link.
Você está confundindo o soft com o soft.
Do que estamos falando? Estamos falando de um evento que é o resultado de um algoritmo:
Neste algoritmo há uma condição fixa: ao evento x atribuir valor 1 se o valor de p for maior que o valor de1-p. Caso contrário, o valor-1 deve ser atribuído ao eventox.
Quando o algoritmo funcionar, esta condição será sempre satisfeita.
Você está dizendo que às vezes este evento pode ou não acontecer:
Fórum sobre comércio, sistemas automatizados de comércio e testes de estratégia comercial
Vagando ao acaso :
Aleksey Nikolayev, 2018.10.28 11:17
Isto não é correto. A quedax1=-1 também é possível, embora menos provável. Como se diz no Matstat - com um grande número de provas, isso acontecerá cerca de 10% do tempo. Esta é na verdade uma teoria axiomática básica da probabilidade. Se você não concorda comigo sobre isso, então eu deveria parar de discutir isso com você.
Sua declaração é completamente desajustada. E contradiz aaxiomática de Kolmogorov.
Tente olhar tudo isso com sobriedade.
Não violei aaxiomática de Kolmogorov em nenhuma parte de minhas declarações, e certamente não a neguei. Mas você o viu em algum lugar? Onde? Dê-me um link.
Você está confundindo o soft com o soft.
Do que estamos falando? Estamos falando de um evento que é o resultado de um algoritmo:
Neste algoritmo há uma condição fixa: ao evento x atribuir valor 1 se o valor de p for maior que o valor de1-p. Caso contrário, o valor-1 deve ser atribuído ao eventox.
Quando o algoritmo funcionar, esta condição será sempre satisfeita.
Mas você declara que às vezes o evento pode ocorrer desta ou daquela maneira:
Sua declaração não se encaixa em nada. Ela contradiz aaxiomática de Kolmogorov.
Tente olhar para tudo isso com sobriedade.
Na definição inicial (foto na primeira página de seu tópico tirada do wiki) pi estão as probabilidades. Em seu algoritmo elas não são probabilidades.
Na definição inicial (foto na primeira página de sua filial tirada do wiki) pi estão as probabilidades. Em seu algoritmo elas não são probabilidades.
Meu algoritmo é totalmente consistente com a definição inicial.
Em meu algoritmo, as probabilidadespi são dadas por um gerador de números aleatórios do intervalo (0, 1) com uma distribuição uniforme, com esta funçãornd(1).
Em cada etapa, a probabilidadepi é dada pelo valor atualizado da função rnd(1).
A funçãornd(1) é recalculada a cada passo. Você não sabe disso?
Meu algoritmo é totalmente consistente com a definição inicial.
Em meu algoritmo, a probabilidadepi é dada por um gerador de números aleatórios do intervalo (0, 1) com uma distribuição uniforme. Esta é a funçãornd(1).
Em cada etapa, a probabilidadepi é dada pelo valor atualizado da função rnd(1). A funçãornd(1) é recalculada em cada etapa.
Você não sabe disso?
Você está enganado. Em seu algoritmo, p é apenas uma variável redundante. A condição em p: p>1-p é equivalente à condição p>1/2. Desde p=rmd(1), a condição de seleção de direção pode ser reescrita como: se (rnd(1)>1/2) x[i]=1, fazendo sem qualquer p. Dentro da definição inicial, você só gera um caso especial, o código é todo pi=1/2 - uma "moeda justa".
Para atender à definição inicial, seu algoritmo deve tomar a matriz p[n] como entrada e para cada i=1,...,n a condição de escolha direcional será: if (rnd(1)<p[i]) x[i]=1.
Meu algoritmo é totalmente consistente com a definição inicial.
Em meu algoritmo, a probabilidadepi é dada por um gerador de números aleatórios do intervalo (0, 1) com uma distribuição uniforme. Esta é a funçãornd(1).
Em cada etapa, a probabilidadepi é dada pelo valor atualizado da função rnd(1).
A função rnd(1) é recalculada a cada passo. Você não sabe disso?
Para melhorar a qualidade, primeiro você gera seqüências (por exemplo, 1000pc) e depois usa estatísticas dessas seqüências para selecionar seqüências mais corretas. Depois, para cada passo você tem que ler seqüencialmente a partir da seqüência já preparada. No jogo condicionalmente justo uma seqüência é gerada no início, e então o jogador recebe (posteriormente) valores desta seqüência, ou seja, quaisquer reações das condições de ganho/perda e as ações do jogador são excluídas cardinalmente.
Você está enganado. Em seu algoritmo, p é apenas uma variável redundante. A condição em p: p>1-p é equivalente à condição p>1/2. Desde p=rmd(1), a condição de seleção de direção pode ser reescrita como: se (rnd(1)>1/2) x[i]=1, fazendo sem qualquer p. Dentro da definição inicial, você só gera um caso especial, o código é todo pi=1/2 - uma "moeda justa".
Para se ajustar à definição inicial, seu algoritmo deve tomar p[n ] como entrada e para cada i=1,...,n a condição de escolha direcional seria assim: se (rnd(1)<p[i]) x[i]=1.
1) Você está enganado. O algoritmo pode ser modificado, simplificado e otimizado. Confie em mim, eu posso reconstruí-lo de muitas maneiras diferentes, mas isso não muda a essência da questão. O resultado é um processo de caminhada aleatória.
2) Esta matriz deve ser preenchida com o mesmornd(1). E, em princípio, nada teria mudado. Ver item 1.
Você está argumentando a favor da discussão. Parece-me que sim por alguma razão... IMHO, por assim dizer...
Basta fazer sua própria versão da SB - isso levará cinco minutos e você não terá que inventar nada. Embora, a julgar por suas declarações, eu acho que você nunca modelou a SB.Para melhorar a qualidade, no início são geradas seqüências (por exemplo, 1000 peças), depois de acordo com as estatísticas dessas seqüências são escolhidas seqüências mais corretas, e então para cada etapa há uma leitura consecutiva da seqüência já preparada. No jogo condicionalmente justo a seqüência é gerada no início, e então o jogador recebe (posteriormente) valores desta seqüência, ou seja, quaisquer reações das condições de ganho/perda e as ações do jogador são excluídas cardinalmente.
O jogo já está envolvido aqui...
Basta fazer sua própria versão de SB - leva cinco minutos.2) Este conjunto teria que ser preenchido com o mesmornd(1). E nada mudaria em princípio. Ver ponto 1.
Não necessariamente aleatoriamente, há um grande número de variantes possíveis com resultados muito diferentes. Por exemplo, no início da matriz a probabilidade é menor que 1/2, e no final é maior (na média sobre a matriz cerca de 1/2). Isto produziria um padrão de inversão da tendência de queda para a inversão da tendência de alta.
Não necessariamente aleatório, há um grande número de escolhas possíveis com resultados muito diferentes. Por exemplo, no início da matriz a probabilidade é inferior a 1/2, e no final é maior (a média para a matriz é cerca de 1/2). Você obtém um padrão de uma tendência de queda que muda para uma tendência de alta.
Vejo que você já começou a trolling...
A partir deste"enorme número de variantes possíveis com resultados muito diferentes", você tem que se estabelecer em alguma variante. Eu me conformei com a opção que demonstrei.
Você pode escolher sua variante.
Basta fazer sua própria variante de SB - leva cinco minutos e você não terá que inventar nada. Embora, a julgar por suas declarações, eu acho que você nunca foi modelo de SB.
Francamente falando, estou farto e cansado deste ruminante vazio.
Apenas para manter a conversa, para aqueles que confundem passeio aleatório com ruído branco ou expectativa com probabilidade