计算反转的概率 - 页 3 12345678910...13 新评论 Aleksey Nikolayev 2020.02.22 09:58 #21 Maxim Romanov: 一般来说,人们对这个过程知之甚少,在这里我特意生成了一个序列,在这个序列中,下一步取决于前一步,继续的概率大约是65%,我不记得确切的数字。也就是说,我设置了延续的概率->生成序列->得到分布,现在我想从分布中取回延续概率的参数。 不太可能通过分析来计算。你可以尝试进行蒙特卡洛 模拟,看看分布(例如其方差)大约如何取决于延续的概率。 Vladimir 2020.02.22 14:44 #22 Maxim Romanov: 一般来说,我对这个过程了解不多,我故意生成了一个序列,下一步取决于上一步,延续的概率大约是65%,我不记得具体是多少。换句话说,我设置了延续的概率->生成序列->得到分布,现在我想从分布中取回延续概率的参数。 原文是:"因此,问题是,只有概率密度 图,如何计算每一步的反转概率。" 所以你想找到一个所有步骤都有的数字(例子中的65%)?你不希望每一步都有逆转的概率(不一定相同)? Maxim Romanov 2020.02.22 14:46 #23 Vladimir: 在原帖中是:"因此,在只有概率密度 图的情况下,如何计算每一步的逆转概率的问题。" 所以你想找到一个所有步骤都有的数字(例子中的65%)?你不希望每一步都有逆转的概率(不一定相同)? 是的,所有步骤的平均值是逆转/继续的概率。 Vladimir 2020.02.22 15:03 #24 Maxim Romanov: 直方图的意义如下:我们取10个步骤的样本(1个步骤可能是向上或向下),并测量这10个步骤的过程从起点移动的距离。然后我们从这样的样本中抽取10 000个样本,计算出有多少百分比的样本从起点(向下)走了-10步,然后是-8,-6,等等。这些百分比写在柱状图上,从-10到10的数值写在柱状图的底部。 这个过程是未知的,只有这个直方图,我们不知道它是否是马尔科夫的,我们根本不知道什么,我们只知道图中的内容。 在奇数上没有数据,因为在10个步骤中,这个过程只能在垂直方向上经过0、2、4、6、8、10步。 你为什么把它限制在最里面的十个点。对于每个步数i的非零概率范围P<>0(可达点)的边缘,等式P(max)=k^i为真,其中k是所需的上步方向的恒定分数。 因此,P(min)=(1-k)^i。从这些扰动传播前沿我们也可以估计出K。只是你不应该取中间的(万分之十),而是取边缘的。 Vladimir 2020.02.22 15:56 #25 你可以使用10步的范围,那么你的柱状图显示Pmax=0.0217,k=0.0217^0.1=0.68178,Pmin=0.0225,k=0.0225^0.1=0.684255。它与0.65没有太大区别。但在这里你可以看到,你所K的正是趋势延续的概率,而我在上面的帖子中说的是上升的概率。 如果你采取更多的步骤,估计的误差会减少。但你需要概率Pmax和Pmin仍有一个合理的数量级,它们随着i的增加而迅速减少。在30级时,它们的值对于k=0.7来说大约是0.00002,对于k=0.3来说大约是2.00E-16(k是升阶概率)。 Dmitry Fedoseev 2020.02.22 16:30 #26 Maxim Romanov: /// 因此,在只有概率密度图的情况下,如何计算每一步的反转概率的问题。 /// 中心栏的一边+中心栏的一半之和除以所有栏的总和。概率。 Aleksey Mavrin 2020.02.22 17:21 #27 Maxim Romanov: ... 假设我们有以下概率密度图 在这里,在X轴上,你可以看到一个人从起点走了多少步,从-10(向左)到+10(向右),并标明他走了多少概率(%)。 你如何找到每一步转弯的概率是多少? 那你说的调头是什么意思?- 是朝反方向走一步,还是朝反方向走所有后续步骤? 阿列克谢-尼古拉耶夫。 从表面上看,马尔科夫链领域的通常问题是初始分布随时间的演变。一些复杂的情况是由于该链是二阶的(n时刻的价格概率不仅取决于n-1时刻的价格,而且还取决于n-2时刻的价格)。 该计算必须以数字方式进行。 优雅地(分析地),除了计算静止分布,它将是可能的,但这里显然没有定义。 阿列克谢,给定的有限步骤的概率图和下一步p=50%的事实,不能作为固定表分布来解决吗? ap:知道了,这不是50%。但同样的,如果我们认为分布仍然是正态的,并认为这个非常的概率在这个样本上是恒定的,那么我认为有可能通过分析来计算。 而如果它不是恒定的,那么问题就有很多解决办法。 Maxim Romanov 2020.02.22 17:48 #28 Vladimir:你可以使用10步的范围,那么你的柱状图显示Pmax=0.0217,k=0.0217^0.1=0.68178,Pmin=0.0225,k=0.0225^0.1=0.684255。它与0.65没有太大区别。但在这里你可以看到,你所K的正是趋势延续的概率,而我在上面的帖子中说的是上升的概率。 如果你采取更多的步骤,估计的误差会减少。但你需要概率Pmax和Pmin仍有一个合理的数量级,它们随着i的增加而迅速减少。在30级时,它们的值对于k=0.7来说大约是0.00002,对于k=0.3来说大约是2.00E-16(k是升阶概率)。 好的,谢谢,等周末结束后我再试试。 Maxim Romanov 2020.02.22 17:51 #29 Aleksey Mavrin: 你说的调头是什么意思?- 是朝反方向走一步,还是朝反方向走所有后续步骤? 阿列克谢,以及给定的有限阶梯概率图和下一阶梯p=50%的事实,你不能作为静止表分布来解决吗? ap:明白,不是50%。但同样的,如果我们认为分布仍然是正态的,并认为这个非常的概率在这个样本上是恒定的,那么我认为有可能通过分析来计算。 而如果它不是恒定的,那么问题就有很多解决办法。 是的,朝着相反的方向迈出了1步。也就是说,上一个台阶,然后下一个台阶的概率是40%,然后如果你下去,下一个台阶的概率是60%。这就是继续上一步的趋势的概率。 Aleksey Nikolayev 2020.02.22 18:03 #30 Aleksey Mavrin: 你说的调头是什么意思?- 是朝反方向走一步,还是朝反方向走所有后续步骤? 阿列克谢,以及给定的有限阶梯概率图和下一阶梯p=50%的事实,你不能作为静止表分布来解决吗? ap:明白,不是50%。但同样的,如果我们认为分布仍然是正态的,并认为这个非常的概率在这个样本上是恒定的,那么我认为有可能通过分析来计算。 而如果它不是恒定的,那么问题就有很多解决办法。 根据定义,静止分布在每一步都不应该改变。在这种情况下,任何分布都会在每一步 "散开",增加方差。 12345678910...13 新评论 您错过了交易机会: 免费交易应用程序 8,000+信号可供复制 探索金融市场的经济新闻 注册 登录 拉丁字符(不带空格) 密码将被发送至该邮箱 发生错误 使用 Google 登录 您同意网站政策和使用条款 如果您没有帐号,请注册 可以使用cookies登录MQL5.com网站。 请在您的浏览器中启用必要的设置,否则您将无法登录。 忘记您的登录名/密码? 使用 Google 登录
一般来说,人们对这个过程知之甚少,在这里我特意生成了一个序列,在这个序列中,下一步取决于前一步,继续的概率大约是65%,我不记得确切的数字。也就是说,我设置了延续的概率->生成序列->得到分布,现在我想从分布中取回延续概率的参数。
不太可能通过分析来计算。你可以尝试进行蒙特卡洛 模拟,看看分布(例如其方差)大约如何取决于延续的概率。
一般来说,我对这个过程了解不多,我故意生成了一个序列,下一步取决于上一步,延续的概率大约是65%,我不记得具体是多少。换句话说,我设置了延续的概率->生成序列->得到分布,现在我想从分布中取回延续概率的参数。
原文是:"因此,问题是,只有概率密度 图,如何计算每一步的反转概率。"
所以你想找到一个所有步骤都有的数字(例子中的65%)?你不希望每一步都有逆转的概率(不一定相同)?
在原帖中是:"因此,在只有概率密度 图的情况下,如何计算每一步的逆转概率的问题。"
所以你想找到一个所有步骤都有的数字(例子中的65%)?你不希望每一步都有逆转的概率(不一定相同)?
直方图的意义如下:我们取10个步骤的样本(1个步骤可能是向上或向下),并测量这10个步骤的过程从起点移动的距离。然后我们从这样的样本中抽取10 000个样本,计算出有多少百分比的样本从起点(向下)走了-10步,然后是-8,-6,等等。这些百分比写在柱状图上,从-10到10的数值写在柱状图的底部。
你为什么把它限制在最里面的十个点。对于每个步数i的非零概率范围P<>0(可达点)的边缘,等式P(max)=k^i为真,其中k是所需的上步方向的恒定分数。 因此,P(min)=(1-k)^i。从这些扰动传播前沿我们也可以估计出K。只是你不应该取中间的(万分之十),而是取边缘的。
你可以使用10步的范围,那么你的柱状图显示Pmax=0.0217,k=0.0217^0.1=0.68178,Pmin=0.0225,k=0.0225^0.1=0.684255。它与0.65没有太大区别。但在这里你可以看到,你所K的正是趋势延续的概率,而我在上面的帖子中说的是上升的概率。
如果你采取更多的步骤,估计的误差会减少。但你需要概率Pmax和Pmin仍有一个合理的数量级,它们随着i的增加而迅速减少。在30级时,它们的值对于k=0.7来说大约是0.00002,对于k=0.3来说大约是2.00E-16(k是升阶概率)。
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因此,在只有概率密度图的情况下,如何计算每一步的反转概率的问题。
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中心栏的一边+中心栏的一半之和除以所有栏的总和。概率。
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假设我们有以下概率密度图
在这里,在X轴上,你可以看到一个人从起点走了多少步,从-10(向左)到+10(向右),并标明他走了多少概率(%)。 你如何找到每一步转弯的概率是多少?
那你说的调头是什么意思?- 是朝反方向走一步,还是朝反方向走所有后续步骤?
从表面上看,马尔科夫链领域的通常问题是初始分布随时间的演变。一些复杂的情况是由于该链是二阶的(n时刻的价格概率不仅取决于n-1时刻的价格,而且还取决于n-2时刻的价格)。
该计算必须以数字方式进行。 优雅地(分析地),除了计算静止分布,它将是可能的,但这里显然没有定义。
阿列克谢,给定的有限步骤的概率图和下一步p=50%的事实,不能作为固定表分布来解决吗?
ap:知道了,这不是50%。但同样的,如果我们认为分布仍然是正态的,并认为这个非常的概率在这个样本上是恒定的,那么我认为有可能通过分析来计算。
而如果它不是恒定的,那么问题就有很多解决办法。
你可以使用10步的范围,那么你的柱状图显示Pmax=0.0217,k=0.0217^0.1=0.68178,Pmin=0.0225,k=0.0225^0.1=0.684255。它与0.65没有太大区别。但在这里你可以看到,你所K的正是趋势延续的概率,而我在上面的帖子中说的是上升的概率。
如果你采取更多的步骤,估计的误差会减少。但你需要概率Pmax和Pmin仍有一个合理的数量级,它们随着i的增加而迅速减少。在30级时,它们的值对于k=0.7来说大约是0.00002,对于k=0.3来说大约是2.00E-16(k是升阶概率)。
你说的调头是什么意思?- 是朝反方向走一步,还是朝反方向走所有后续步骤?
阿列克谢,以及给定的有限阶梯概率图和下一阶梯p=50%的事实,你不能作为静止表分布来解决吗?
ap:明白,不是50%。但同样的,如果我们认为分布仍然是正态的,并认为这个非常的概率在这个样本上是恒定的,那么我认为有可能通过分析来计算。
而如果它不是恒定的,那么问题就有很多解决办法。
你说的调头是什么意思?- 是朝反方向走一步,还是朝反方向走所有后续步骤?
阿列克谢,以及给定的有限阶梯概率图和下一阶梯p=50%的事实,你不能作为静止表分布来解决吗?
ap:明白,不是50%。但同样的,如果我们认为分布仍然是正态的,并认为这个非常的概率在这个样本上是恒定的,那么我认为有可能通过分析来计算。
而如果它不是恒定的,那么问题就有很多解决办法。
根据定义,静止分布在每一步都不应该改变。在这种情况下,任何分布都会在每一步 "散开",增加方差。