Geri dönüş olasılığını hesaplayın - sayfa 3
Ticaret fırsatlarını kaçırıyorsunuz:
- Ücretsiz ticaret uygulamaları
- İşlem kopyalama için 8.000'den fazla sinyal
- Finansal piyasaları keşfetmek için ekonomik haberler
Kayıt
Giriş yap
Gizlilik ve Veri Koruma Politikasını ve MQL5.com Kullanım Şartlarını kabul edersiniz
Hesabınız yoksa, lütfen kaydolun
Genel olarak, süreç hakkında çok az şey biliniyor, burada özellikle bir sonraki adımın bir öncekine bağlı olduğu ve devam etme olasılığının %65 olduğu bir dizi oluşturdum, tam olarak hatırlamıyorum. Yani, devam olasılığını ayarladım-> diziyi oluşturdum-> dağılımı aldım, şimdi tam tersini yapmak istiyorum, dağılımdan devam olasılığı parametresini geri alıyorum.
Analitik hesaplamanın başarılı olması pek olası değildir. Dağılımın (örneğin, varyansının) devam olasılığına nasıl bağlı olduğunu görmek için Monte Carlo simülasyonunu kullanmayı deneyebilirsiniz.
Genel olarak, süreç hakkında çok az şey biliniyor, burada özellikle bir sonraki adımın bir öncekine bağlı olduğu ve devam etme olasılığının %65 olduğu bir dizi oluşturdum, tam olarak hatırlamıyorum. Yani, devam olasılığını ayarladım-> diziyi oluşturdum-> dağılımı aldım, şimdi tam tersini yapmak istiyorum, dağılımdan devam olasılığı parametresini geri alıyorum.
İlk mesaj şuydu: "dolayısıyla soru, yalnızca bir olasılık yoğunluk grafiğine sahip olarak, her adımda bir tersine dönme olasılığını nasıl hesaplamaktır."
Yani tüm adımlarda ortak olan bir sayı (örnekte %65) bulmak mı istiyorsunuz? Her adımda tersine çevirme olasılıklarına (mutlaka aynı olmak zorunda değil) ihtiyacınız var mı?
İlk mesaj şuydu: "dolayısıyla soru, yalnızca bir olasılık yoğunluk grafiğine sahip olarak, her adımda bir tersine dönme olasılığını nasıl hesaplamaktır."
Yani tüm adımlarda ortak bir sayı (örnekte %65) bulmak mı istiyorsunuz? Her adımda tersine çevirme olasılıklarına (mutlaka aynı olmak zorunda değil) ihtiyacınız var mı?
Histogramda anlamı şu şekildedir: 10 adımlık bir örnek alıyoruz, (1 adım yukarı veya aşağı olabilir), kaç adım ölçüyoruz, bu 10 adım için süreç başlangıç noktasından uzaklaştı. Daha sonra bu tür 10.000 örnek alıyoruz ve başlangıç noktasından (aşağı) -10 adımın yüzde kaçını, ardından -8, -6 vb. geçtiğini hesaplıyoruz. Bu yüzdeler histogram üzerinde işaretlenmiştir ve aşağıda -10 ile 10 arasındaki değerler işaretlenmiştir.
Neden kendini en içsel on noktayla sınırladın? Her i adımında sıfır olmayan olasılıklar P <> 0 (ulaşılabilir noktalar) aralığının kenarları için, P(max) = k^i eşitliği doğrudur, burada k, yukarı doğru yönlerin istenen sabit kesridir . Buna göre P(min) = (1-k)^i. Bu pertürbasyon yayılım cephelerinden k'yi tahmin etmek de mümkündür. Sadece ortayı (10.000'den 10'u) değil, kenarları almanız gerekir.
Kendinizi 10 adım aralığıyla sınırlayabilirsiniz, ardından histogramınızdan Pmax=0.0217, k = 0.0217^0.1=0.68178, Pmin=0.0225, k = 0.0225^0.1=0.684255 elde ederiz. 0.65'ten pek farklı değil. Ancak burada, eğilimin devam etme olasılığının tam olarak k olduğunu görebilirsiniz, yukarıdaki mesajda ise bir adım yukarı çıkma olasılığından bahsettim.
Daha fazla adım atılırsa tahmin hatası azalacaktır. Ancak aynı zamanda, Pmax ve Pmin olasılıklarının hala makul bir büyüklük sırasına sahip olması gerekir, artan i ile hızla azalırlar. 30 adımda, değerleri k=0.7 için yaklaşık 0.00002, k=0.3 için yaklaşık 2.00E-16 olacaktır (k bir adım yukarı çıkma olasılığıdır).
///
Ve bu nedenle soru, yalnızca bir olasılık yoğunluk grafiğine sahip olarak, her adımda bir tersine çevirme olasılığının nasıl hesaplanacağıdır.
///
Orta sütunun bir tarafındaki miktarı + orta sütunun yarısını tüm sütunların toplam miktarına bölün. Belki.
...
Diyelim ki elimizde böyle bir olasılık yoğunluğu grafiği var.
Burada x ekseni boyunca, bir kişinin başlangıç noktasından -10 (sol) ile +10 (sağ) arasında kaç adım ayrıldığı not edilir ve bunu % olarak hangi olasılıkla yaptığı işaretlenir. Her adımda bir geri dönüş olasılığının ne olduğu nasıl bulunur?
Ters çevirmeden kastınız nedir? - ters yönde bir adım mı? veya sonraki tüm adımlar ters yönde mi?
İlk bakışta, Markov zincirleri alanındaki ortak bir sorun, ilk dağılımın zaman içindeki gelişimidir. Bazı komplikasyonlar, zincirin ikinci dereceden olmasından kaynaklanmaktadır (n zamanında fiyatın olasılığı sadece n-1 zamanındaki fiyata değil, aynı zamanda n-2 zamanındaki fiyata da bağlıdır).
Sayısal olarak saymalısın. Zarif (analitik olarak) bir kişi yalnızca durağan dağılımı hesaplayabilir, ancak burada açıkça tanımlanmamıştır.
Aleksey, son adımların olasılıklarının yukarıdaki grafiği ve bir sonraki adımın p = %50 olduğu gerçeği, durağan bir tablo dağılımı olarak çözülemez mi?
yukarı: %50 olmadığını fark ettim. Ama yine de, dağılımın normal kaldığını varsayarsak ve bu olasılığın bu örnekte sabit olduğunu düşünürsek, o zaman analitik olarak hesaplamanın mümkün olduğunu düşünüyorum.
Ve sabit değilse, sorunun birçok çözümü vardır.
Kendinizi 10 adım aralığıyla sınırlayabilirsiniz, ardından histogramınızdan Pmax=0.0217, k = 0.0217^0.1=0.68178, Pmin=0.0225, k = 0.0225^0.1=0.684255 elde ederiz. 0.65'ten pek farklı değil. Ancak burada, eğilimin devam etme olasılığının tam olarak k olduğu açıkken, yukarıdaki mesajda bir adım yukarı çıkma olasılığından bahsettim.
Daha fazla adım atılırsa tahmin hatası azalacaktır. Ancak aynı zamanda, Pmax ve Pmin olasılıklarının hala makul bir büyüklük sırasına sahip olması gerekir, artan i ile hızla azalırlar. 30 adımda, değerleri k=0.7 için yaklaşık 0.00002, k=0.3 için yaklaşık 2.00E-16 olacaktır (k bir adım yukarı çıkma olasılığıdır).
Ters çevirmeden kastınız nedir? - ters yönde bir adım mı? veya sonraki tüm adımlar ters yönde mi?
Aleksey, son adımların olasılıklarının yukarıdaki grafiği ve bir sonraki adımın p = %50 olduğu gerçeği, durağan bir tablo dağılımı olarak çözülemez mi?
yukarı: %50 olmadığını fark ettim. Ama yine de, dağılımın normal kaldığını varsayarsak ve bu olasılığın bu örnekte sabit olduğunu düşünürsek, o zaman analitik olarak hesaplamanın mümkün olduğunu düşünüyorum.
Ve sabit değilse, sorunun birçok çözümü vardır.
Ters çevirmeden kastınız nedir? - ters yönde bir adım mı? veya sonraki tüm adımlar ters yönde mi?
Aleksey, son adımların olasılıklarının yukarıdaki grafiği ve bir sonraki adımın p = %50 olduğu gerçeği, durağan bir tablo dağılımı olarak çözülemez mi?
yukarı: %50 olmadığını fark ettim. Ama yine de, dağılımın normal kaldığını varsayarsak ve bu olasılığın bu örnekte sabit olduğunu düşünürsek, o zaman analitik olarak hesaplamanın mümkün olduğunu düşünüyorum.
Ve sabit değilse, sorunun birçok çözümü vardır.
Tanım olarak, durağan bir dağılım her adımda değişmemelidir. Bu durumda, herhangi bir dağıtım her adımda "yayılır" ve varyansı artırır.