Diskussion zum Artikel "Wahrscheinlichkeitstheorie und mathematische Statistik mit Beispielen (Teil I): Grundlagen und elementare Theorie"
Der Hauptzweck dieses Artikels besteht darin, mit Hilfe des Kommentars eine sinnvolle Diskussion über die Anwendung dieser Wissenschaften zu führen.
Es sind zwei weitere Teile über Zufallsvariablen und Zufallsprozesse geplant.
So bleibt die Spannung erhalten).
Mir scheint, dass Vorhersage und Tatsache nicht nur korrelieren, sondern teilweise (im Durchschnitt) sogar übereinstimmen sollten (oder zumindest dazu neigen, dies mit der wachsenden Zahl von Vorhersagen zu tun).
Wahrscheinlich sollte es ein gewisser Preis des Prognosefehlers sein.
guter Artikel, ich mochte den Stil der Präsentation - alle nerdy mathematischen Begriffe sind in einfacher und verständlicher Sprache präsentiert, und sogar mit reproduzierbaren Beispielen unter MQL
es ist schade, dass der erste Artikel einführend war ((((
wir werden auf den nächsten Artikel warten
Vielen Dank!
Meines Erachtens sollten Vorhersage und Tatsache nicht nur korrelieren, sondern teilweise (im Durchschnitt) sogar übereinstimmen (oder zumindest mit der wachsenden Zahl von Vorhersagen tendenziell übereinstimmen).
Ich vermute, dass es sich um einen Preis für den Prognosefehler handeln muss.
Mit großem Vergnügen gelesen, vielen Dank an den Autor! Ich freue mich auf die Fortsetzung über Zufallsprozesse: Wiener, Ornstein-Uhlenbeck, etc....
Danke! Ich fürchte, dass ich in dieser Serie nicht zu Prozessen mit kontinuierlicher Zeit kommen kann - ich werde mich auf die diskrete Zeit beschränken müssen (ökonometrischer Ansatz). Der Hauptgrund dafür ist, dass ich nach dieser Serie einen Artikel über Kointegration, Dickey-Fuller-Test usw. schreiben möchte.
Über zeitkontinuierliche Prozesse muss man meiner Meinung nach im Rahmen der stochastischen Kalkulation schreiben, die zum Black-Scholes-Modell führt. Zu diesem Zweck ist eindeutig ein separater Artikel erforderlich.
guter Artikel, mir gefiel der Stil der Präsentation - alle nerdy mathematischen Begriffe sind in einfacher und verständlicher Sprache dargestellt, und sogar mit reproduzierbaren Beispielen unter MQL
schade, dass sich der erste Artikel als einführend erwiesen hat (((
wir werden auf den nächsten Artikel warten
Ich danke Ihnen!
Ich danke Ihnen! Ich hingegen finde den Artikel unzureichend einführend) Ich hätte gerne einen einführenden Artikel darüber, wie man ein probabilistisches Modell aus einem Spielmodell erhält) von Alexey Savvateev, natürlich - wie wir besprochen haben).
Ich hätte gerne einen einführenden Artikel darüber, wie man aus einem Spielmodell ein probabilistisches Modell erstellen kann
Ich wollte es nicht, aber ich werde es tun...
Ich weiß nicht, worum es in der ganzen Serie Ihrer Artikel gehen wird, aber wenn die Artikel wieder einmal den Preis vorhersagen werden, egal wie - mit Hilfe von Statistik, Theorie..., Tamburintanz... Tamburin tanzen...
dann ach, es wurde 100500 Mal diskutiert und auf dieser Ressource und auf anderen, das Ergebnis dieser Studien wird entweder der Preis ist zufällig in der Natur oder es gibt Muster (auf die Geschichte), hier halten "auf einem Tablett"!
Vielleicht mit Ihrer Ausbildung und gute Präsentation wird es interessant sein.
aber für praktische Zwecke ist es notwendig, eine Handelsstrategie in der Zukunft bewerten zu können, nicht um eine Preisreihe vorherzusagen.
Wenn Ihre Artikelserie über die Bewertung von Handelsstrategien aus der Sicht der Wahrscheinlichkeitstheorie, imho, wird es ein Meisterwerk sein.
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Neuer Artikel Wahrscheinlichkeitstheorie und mathematische Statistik mit Beispielen (Teil I): Grundlagen und elementare Theorie :
Beim Handel geht es immer darum, im Angesicht von Unsicherheit Entscheidungen zu treffen. Das bedeutet, dass die Ergebnisse der Entscheidungen zu dem Zeitpunkt, zu dem diese Entscheidungen getroffen werden, nicht ganz eindeutig sind. Daraus ergibt sich die Bedeutung theoretischer Ansätze für die Konstruktion mathematischer Modelle, die es uns ermöglichen, solche Fälle sinnvoll zu beschreiben.
Ich möchte zwei solcher Ansätze hervorheben: Die Wahrscheinlichkeitstheorie und die Spieltheorie. Manchmal werden sie in Themen, die sich auf probabilistische Methoden beziehen, als Theorie der "Spiele gegen die Natur" miteinander kombiniert. Dies zeigt deutlich die Existenz von zwei verschiedenen Arten von Unsicherheit. Die erste (probabilistische) wird gewöhnlich mit Naturphänomenen in Verbindung gebracht. Die zweite (rein spielbezogene) wird mit den Aktivitäten anderer Subjekte (Einzelpersonen oder Gemeinschaften) in Verbindung gebracht. Die Spielunsicherheit ist theoretisch viel schwieriger zu handhaben. Manchmal werden diese Unsicherheiten sogar als "schlecht" und "gut" bezeichnet. Der Fortschritt im Verständnis der anfänglich spielbezogenen Unsicherheit ist oft damit verbunden, sie auf eine probabilistische Form zu reduzieren.
Im Falle der Finanzmärkte ist die Unsicherheit des Spielcharakters offensichtlich wichtiger, da hier die Aktivität der Menschen der Schlüsselfaktor ist. Der Übergang zu probabilistischen Modellen beruht hier in der Regel auf den Überlegungen einer großen Zahl von Spielern, von denen jeder für sich genommen wenig Einfluss auf Preisänderungen hat. Zum Teil ähnelt dies dem in der statistischen Physik verwendeten Ansatz, der zur Entstehung eines wissenschaftlichen Ansatzes mit der Bezeichnung Ökonophysik geführt hat.
Tatsächlich ist das Thema eines solchen Übergangs sehr interessant, nicht trivial und verdient eine detailliertere Betrachtung. Es bleibt zu hoffen, dass die entsprechenden Artikel eines Tages auf unserem Forum erscheinen werden. In diesem Artikel werden wir uns mit den Grundlagen der Wahrscheinlichkeitstheorie und der mathematischen Statistik befassen.
Autor: Aleksey Nikolayev