記事「取引のための組合せ論と確率論(第IV部): ベルヌーイの定理」についてのディスカッション

 

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本稿では、よく知られているベルヌーイスキームをハイライトし、それを使用して取引関連のデータ配列を記述する方法を示すことにしました。これらはすべて、自己適応型の取引システムを作成するために使用されます。また、より一般的なアルゴリズムを探して、その応用を見つけます。ベルヌーイの定理はその特殊なケースです。

取引履歴とバックテストを数学の言語で記述する可能性の分析を検討する場合、まずそのような分析の目的と考えられる結果を理解する必要があります。そのような分析に付加価値はあるのでしょうか。実際、すぐに明確な答えを出すことは不可能ですが、答えは存在し、徐々に単純で実用的な解決策につながる可能性があります。ただし、まず詳細を掘り下げる必要があります。以前の記事での経験から、次の質問に興味を持ちました。

  1. ストラテジーを取引のフラクタル記述に単純化することは可能でしょうか。
  2. 単純化が可能であれば、それはどこで役に立つのでしょうか。
  3. 単純化が常に可能であるとは限らない場合、単純化が可能な条件は何でしょうか。
  4. 単純化が可能な条件が満たされている場合は、単純化のアルゴリズムを開発します
  5. ストラテジーを説明する他のオプションを検討します - 一般化

これらすべての質問に対する答えは次のとおりです。一部のストラテジーはフラクタル記述に単純化することができます。このアルゴリズムを開発したので、これについてさらに説明します。それはユニバーサルフラクタルであるため、他の目的にも適しています。ここで、取引履歴とは乱数と確率論の言語では何であるかという質問について考えて答えてみましょう。答えは簡単です。取引履歴は孤立したエンティティまたはベクトルのセットであり、特定の期間での発生には特定の確率と時間利用率があります。そのような各エンティティの主な特徴は、その発生の確率です。時間利用率は、利用可能な時間のどれだけが取引に使用されているかを判断するのに役立つ補助値です。次の図は、この概念を理解するのに役立ちます。

データ変換図

作者: Evgeniy Ilin