Calcular la probabilidad de inversión - página 3
Está perdiendo oportunidades comerciales:
- Aplicaciones de trading gratuitas
- 8 000+ señales para copiar
- Noticias económicas para analizar los mercados financieros
Registro
Entrada
Usted acepta la política del sitio web y las condiciones de uso
Si no tiene cuenta de usuario, regístrese
En general, se sabe poco sobre el proceso, aquí generé a propósito una secuencia, en la que el siguiente paso depende del anterior y la probabilidad de continuación es de alrededor del 65%, no recuerdo exactamente. Es decir, he establecido la probabilidad de continuación-> la secuencia generada-> la distribución obtenida, ahora quiero recuperar el parámetro de la probabilidad de continuación de la distribución.
Es poco probable que se pueda calcular analíticamente. Podrías probar con una simulación de Montecarlo para ver aproximadamente cómo depende la distribución (por ejemplo, su varianza) de la probabilidad de continuación.
En general, no sé mucho sobre el proceso, he generado intencionalmente una secuencia, donde el siguiente paso depende del anterior y la probabilidad de continuación es de alrededor del 65%, no recuerdo exactamente. En otras palabras, establecí la probabilidad de continuación-> la secuencia generada-> obtuve la distribución, ahora quiero recuperar el parámetro de la probabilidad de continuación de la distribución.
En el post original era: "de ahí la pregunta de cómo, teniendo sólo un gráfico de densidad de probabilidad, calcular la probabilidad de inversión en cada paso."
Entonces, ¿quieres encontrar un número (65% en el ejemplo) común a todos los pasos? ¿No quieres las probabilidades de inversión (no necesariamente las mismas) en cada paso?
En el post original era: "de ahí la cuestión de cómo, teniendo sólo un gráfico de densidad de probabilidad, calcular la probabilidad de inversión en cada paso."
Entonces, ¿quieres encontrar un número (65% en el ejemplo) común a todos los pasos? ¿No quieres las probabilidades de inversión (no necesariamente las mismas) en cada paso?
El significado del histograma es el siguiente: tomamos una muestra de 10 pasos (1 paso puede ser hacia arriba o hacia abajo) y medimos la distancia en la que el proceso se movió desde el punto de partida para estos 10 pasos. A continuación, tomamos 10.000 muestras de dichas muestras y calculamos el porcentaje que ha pasado por -10 pasos desde el punto de partida (hacia abajo), luego -8, -6 y así sucesivamente. Estos porcentajes se escriben en el histograma, y los valores de -10 a 10 se escriben en la parte inferior del histograma.
¿Por qué se limitó a los diez puntos más internos? Para los bordes del rango de probabilidad no nulo P <> 0 (puntos alcanzables) en cada número de paso i, la igualdad P(max) = k^i es verdadera, donde k es la fracción constante requerida de direcciones de paso. En consecuencia, P(min) = (1-k)^i. A partir de estos frentes de propagación de la perturbación también podemos estimar k. Sólo que no debe tomar el medio (10 de 10.000) sino los bordes.
Puede utilizar un rango de 10 pasos, entonces su histograma muestra Pmax=0,0217, k = 0,0217^0,1=0,68178, Pmin=0,0225, k = 0,0225^0,1=0,684255. No es muy diferente de 0,65. Pero aquí puedes ver que tienes k exactamente la probabilidad de continuación de la tendencia, mientras que yo hablaba de la probabilidad de un paso al alza en el post anterior.
El error de estimación disminuirá si se dan más pasos. Pero es necesario que las probabilidades Pmax y Pmin sigan teniendo un orden de magnitud razonable, ya que disminuyen rápidamente a medida que i aumenta. A 30 pasos sus valores serán para k=0,7 alrededor de 0,00002, para k=0,3 alrededor de 2,00E-16 (k es la probabilidad de subida).
///
Y de ahí la cuestión de cómo, con sólo un gráfico de densidad de probabilidad, calcular la probabilidad de inversión en cada paso.
///
La suma de un lado de la barra central + la mitad de la barra central dividida por la suma total de todas las barras. Probabilidad.
...
Supongamos que tenemos el siguiente gráfico de densidad de probabilidad
Aquí, en el eje x, se puede ver cuántos pasos dio una persona desde el punto de partida, desde -10 (a la izquierda) hasta +10 (a la derecha) y está firmado con qué probabilidad lo hizo en %. ¿Cómo se averigua cuál era la probabilidad de giro en cada paso?
¿Y qué quiere decir con un giro en U? - ¿Un paso en dirección contraria o todos los pasos posteriores en dirección contraria?
A primera vista, el problema habitual del ámbito de las cadenas de Markov es la evolución de la distribución inicial en el tiempo. La complicación se debe a que la cadena es de segundo orden (la probabilidad del precio en el momento n no sólo depende del precio en el momento n-1, sino también en el momento n-2).
El cálculo tiene que hacerse numéricamente. Elegantemente (analíticamente) sería posible excepto calcular la distribución estacionaria, pero aquí obviamente no está definida.
Alexey, y dada la gráfica de probabilidades de pasos finitos y el hecho de que el siguiente paso p=50%, ¿no puede resolverse como distribución de tabla estacionaria?
ap: entiendo que no es el 50%. Pero de todos modos, si consideramos que la distribución sigue siendo normal, y consideramos que esta misma probabilidad es constante en esta muestra, entonces creo que es posible calcularla analíticamente.
Y si no es constante, el problema tiene muchas soluciones.
Puede utilizar un rango de 10 pasos, entonces su histograma muestra Pmax=0,0217, k = 0,0217^0,1=0,68178, Pmin=0,0225, k = 0,0225^0,1=0,684255. No es muy diferente de 0,65. Pero aquí puedes ver que tienes k exactamente la probabilidad de continuación de la tendencia, mientras que yo hablaba de la probabilidad de un paso al alza en el post anterior.
El error de estimación disminuirá si se dan más pasos. Pero es necesario que las probabilidades Pmax y Pmin sigan teniendo un orden de magnitud razonable, ya que disminuyen rápidamente a medida que i aumenta. A 30 pasos sus valores serán para k=0,7 alrededor de 0,00002, para k=0,3 alrededor de 2,00E-16 (k es la probabilidad de subida).
¿Qué quiere decir con un giro en U? - ¿Un paso en dirección contraria o todos los pasos posteriores en dirección contraria?
Alexey, y el gráfico dado de probabilidades de paso finito y el hecho de que el siguiente paso p=50%, ¿no puede resolver como una distribución de tabla estacionaria?
ap: se entiende que no es el 50%. Pero de todos modos, si consideramos que la distribución sigue siendo normal, y consideramos que esta misma probabilidad es constante en esta muestra, entonces creo que es posible calcularla analíticamente.
Y si no es constante, el problema tiene muchas soluciones.
¿Qué quiere decir con un giro en U? - ¿Un paso en dirección contraria o todos los pasos posteriores en dirección contraria?
Alexey, y el gráfico dado de probabilidades de paso finito y el hecho de que el siguiente paso p=50%, ¿no puede resolver como una distribución de tabla estacionaria?
ap: se entiende que no es el 50%. Pero de todos modos, si consideramos que la distribución sigue siendo normal, y consideramos que esta misma probabilidad es constante en esta muestra, entonces creo que es posible calcularla analíticamente.
Y si no es constante, el problema tiene muchas soluciones.
Por definición, la distribución estacionaria no debe cambiar en cada paso. En este caso, cualquier distribución se "extenderá" en cada paso, aumentando la varianza.