Ein wahrscheinlichkeitstheoretisches Problem - Seite 11
Sie verpassen Handelsmöglichkeiten:
- Freie Handelsapplikationen
- Über 8.000 Signale zum Kopieren
- Wirtschaftsnachrichten für die Lage an den Finanzmärkte
Registrierung
Einloggen
Sie stimmen der Website-Richtlinie und den Nutzungsbedingungen zu.
Wenn Sie kein Benutzerkonto haben, registrieren Sie sich
Gehen wir sie noch einmal der Reihe nach durch.
Die oben vorgeschlagene Formel (ich werde sie absichtlich anders schreiben - durch X, A, B, C):
P(X) = 1 - (1 - P(A)) *(1 - P(B)) *(1 - P(C))
gibt die Wahrscheinlichkeit eines Signals von mindestens einem Indikator an. Aus diesem Grund ist das Ergebnis so hoch - drei Indikatoren signalisieren öfters. Aber das ist im Grunde nicht das, wonach die Problemstellung sucht.
Nach Bayes:
P(D|ABC) = P(ABC|D) * P(D) / P(ABC)
Hier ist P(ABC) = P(A) * P(B) * P(C)
wobei die A-priori-Wahrscheinlichkeiten der Indikatoren als die Anzahl der Signale für jeden Indikator in der Gesamtsumme aller Indikatoren berechnet werden.
P(D) = 0,5, wenn es keinen Supertrend gibt, d. h. die Wahrscheinlichkeit von Kauf- und Verkaufssignalen ist gleich.
Aber ich habe Zweifel, wie man P(ABC|D) berechnet. Der einfachste Weg (wegen der Unabhängigkeit):
P(ABC|D) = P(A|D) * P(B|D) * P(C|D)
und jede dieser bedingten Wahrscheinlichkeiten muss als die Anzahl der Signale jedes Indikators in der Menge aller Balken, bei denen der Kauf richtig war, berechnet werden.
Aber all dies ist nicht die letzte Wahrheit. ;-/Erstens: 3 Signale sind zu viel :-)
reicht es aus, das Problem für 2 Signale zu lösen.
Zweitens kann man auch ohne Kenntnis der ursprünglichen a priori Signalwahrscheinlichkeiten Annahmen treffen, die der Wahrheit sehr nahe kommen.
Wir können zum Beispiel die Beziehung P(X)=f(P(D|X)) einführen, d.h. wir betrachten die a priori-Wahrscheinlichkeit als eine Funktion der bekannten Wahrscheinlichkeit von "takeProfit after the signal":
Das heißt, Sie können eine bequeme Funktion für Berechnungen wählen und berechnen, was es ungefähr gibt und wovon "was Sie bekommen" stärker abhängt.
erstens sind 3 Signale zu viel :-)
Es reicht aus, um das Problem für 2 Signale zu lösen.
Die Überschreitung ist wahrscheinlich ein Scherz, wenn man das Smiley-Gesicht betrachtet. Es ist wünschenswert, ein System in analytischer Form für N Signale zu haben, wobei 2 natürlich auch dazugehört, aber nach meinen Beobachtungen ist 3 eine recht beliebte Zahl (zumindest empfehlen "Hundezüchter" - Haupt-, Bestätigungs- und Filter).
Und was ist die analytische Lösung für 2 Signale, wenn ich mich irre?
Bis jetzt ist mir nur klar, dass wir hier D als einziges Ergebnis betrachten, aber es gibt tatsächlich mehrere: Kaufen (Db), Verkaufen (Ds) und Warten (Dw), und sie bilden eine vollständige Gruppe und können die Berechnung von P(A), P(B), P(C) beeinflussen.Overkill ist wahrscheinlich ein Scherz, wenn man das Smiley-Gesicht betrachtet. Es ist wünschenswert, ein System in analytischer Form für N Signale zu haben, was natürlich auch 2 einschließt, aber nach meinen Beobachtungen ist 3 eine recht beliebte Zahl (zumindest "Hundezüchter empfehlen" - Haupt-, Bestätigungs- und Filtersignale).
Und was ist die analytische Lösung für 2 Signale, wenn ich mich irre?
Bis jetzt ist mir nur klar, dass wir D als einziges Ergebnis betrachten, aber in Wirklichkeit gibt es mehrere: Kaufen (Db), Verkaufen (Ds) und Warten (Dw), und sie bilden eine vollständige Gruppe und können die Berechnung von P(A), P(B), P(C) beeinflussen.Mit der Lösung für den einfachsten Fall 2=(1+1) Signal ist das System für N recht einfach zu erstellen: 3 Signale sind (1 + 1) + 1 und so weiter.
Ich habe keine fertige Lösung in der Tasche, und sobald ich eine Idee habe, schlage ich sie hier vor...
Wir betrachten die Ergebnisse ganz korrekt - im Rahmen des ursprünglichen Problems und ohne zu versuchen, alles zu kompliziert zu machen.
Im wirklichen Leben signalisiert das Signal X natürlich: "in einer Zeit, die nicht länger als T ist, wird der Kurs mit der Wahrscheinlichkeit P eher +Gewinnpunkte als -Verlustpunkte erreichen", und das Hinzufügen von echten Signalen, bei denen mindestens ein Merkmal von T, Gewinn, Verlust, abweicht, ist eine große Freude :-)
Im wirklichen Leben signalisiert Signal X natürlich: "in einer Zeit, die nicht länger als T ist, wird der Kurs mit der Wahrscheinlichkeit P eher +Gewinnpunkte als -Verlustpunkte erreichen", und das Hinzufügen von echten Signalen mit mindestens einer Abweichung von T, Gewinn- und Verlustmerkmalen ist eine wahre Freude :-)
Oft werden TakeProfit, StopLoss und Zeithorizont T durch die Strategie bestimmt, d.h. sind für alle in der Statistik erfassten Signale gleich. Wir sollten die Dinge nicht voreilig verkomplizieren. ;-)
Ich fordere Sie auf, die Aufgabe nicht zu verkomplizieren, sondern sie so weit wie möglich zu vereinfachen - nur eine abstrakte Aufgabe mit nur 2 Signalen zu betrachten.
Ein letzter Exkurs in die Realität: TakeProfit, StopLoss in Strategien und die erwähnten Eigenschaften von Loss/Profit-Signalen sind sozusagen "zwei große Unterschiede" :-) Im Allgemeinen haben reale Signale eine nichtlineare Charakteristik (Sie können sie als Diagramm betrachten) F(t) "Wahrscheinlichkeit, dass das Signal in der Zeit t einen Gewinn vor einem Verlust erreicht", die mit t ansteigt und t dazu neigt, derjenigen für einen beliebigen Eintrag in einem "Random Walk"-Chart zu ähneln
Und noch eine letzte Abschweifung: Es ist schade, dass wir die analytische Lösung nicht experimentell verifizieren können. Oder kennt jemand unabhängige Signale mit 55, 60, 65% Zuverlässigkeit?
Eine letzte Abschweifung: Es ist schade, dass wir die analytische Lösung nicht experimentell überprüfen können. Oder kennt jemand unabhängige Signale mit 55, 60, 65% Zuverlässigkeit?
Wir werden natürlich in der Lage sein, die analytische Lösung zu überprüfen. Wir können ein Paar schlecht korrelierter Indizes nehmen und für sie alle A-priori-Wahrscheinlichkeiten und die Wahrscheinlichkeiten von Signalen, die mit Gewinnen übereinstimmen, berechnen. Es spielt keine Rolle, welche Werte für die Prüfung verwendet werden. Selbst wenn es 30%, 40% wären - das wäre auch in Ordnung, um die Formeln zu testen ;-) ....
Angenommen, wir haben drei Indikatoren, die regelmäßig Kauf-/Verkaufssignale geben und deren Messwerte unabhängig voneinander sind. Bezeichnen wir das Ereignis, bei dem der erste Indikator ein Signal zum Kauf eines Vermögenswerts gibt, mit A, den zweiten mit B und den dritten mit C.
Bezeichnen wir die Preiserhöhung als Ereignis D.
P(D/A)=0,55 - die Wahrscheinlichkeit eines Kursanstiegs, wenn der Indikator A ein Kaufsignal gibt.
P(D/B)=0,6 und P(D/C)=0,65.
Ermitteln Sie P(D/ABC) - die Wahrscheinlichkeit, dass der Kurs steigen wird, wenn alle drei Indikatoren ein Kaufsignal geben.
Die Antwort lautet:
P(D|ABC) = [P(D|A) * P(D|B) * P(D|C)] / [P(D|A) * P(D|B) * P(D|C) + (1 - P(D|A)) * (1 - P(D|B)) * (1 - P(D|C))
Zu diesem Thema wurde ein Artikel veröffentlicht.
Die Antwort auf diese Frage lautet:
P(D|ABC) = [P(D|A) * P(D|B) * P(D|C)] / [P(D|A) * P(D|B) * P(D|C) + (1 - P(D|A)) * (1 - P(D|B)) * (1 - P(D|C))