확률 문제

 

나는 사건의 총 확률을 결정하는 방법을 완전히 혼란스러워합니다.

작업 :

상승 캔들이 "1"이고 하락 캔들이 "0"이라고 가정 해 봅시다.


이벤트: 000 => 1(세 개의 이전 양초가 아래로 내려갔으므로 다음 양초가 켜짐). 사건 확률: 0.7

이벤트: 00 => 1(두 개의 이전 양초가 내려갔으므로 다음 촛불이 켜짐). 사건 확률: 0.33

이벤트: 0 => 1(이전 촛불이 꺼져 있으므로 다음 촛불이 켜짐). 사건 확률: 0.5

또한 000 => 1에서 00 => 1 등으로 올 필요는 없습니다.


이러한 이벤트가 동시에 발생할 확률은 얼마입니까(000 =>1 및 00 => 1, 0 =>1)?


추신: 부끄럽지만 제가 바보입니다.. :)

 
Lukyanov :

이러한 이벤트가 동시에 발생할 확률은 얼마입니까(000 =>1 및 00 => 1, 0 =>1)?

이런 식으로 질문을 이해할 수 없습니다.

그러나 독립 이벤트의 경우 조합 000을 구현한 후 1을 얻을 확률은 0.5(000 => 1=1/2)입니다.

00 => 1=1/2

0 => 1=1/2

 
Lukyanov :

Какова вероятость одновременного наступления этих событий (000 =>1 и 00 => 1, и 0 =>1)?

0 또는 1이 0.5일 확률을 기반으로 확률 0.7, 0.33, 0.5를 어떻게 얻습니까? 일반적으로 많은 양의 양초에서 어떤 조합을 얻을 확률은 작은 양초보다 낮습니다.
 
Lukyanov :

나는 사건의 총 확률을 결정하는 방법을 완전히 혼란스러워합니다.

작업 :

상승 촛불이 "1"이고 하락 촛불이 "0"이라고 가정 해 봅시다.


이벤트: 000 => 1(세 개의 이전 양초가 아래로 내려갔으므로 다음 양초가 켜짐). 사건 확률: 0.7

이벤트: 00 => 1(두 개의 이전 양초가 내려갔으므로 다음 촛불이 켜짐). 사건 확률: 0.33

이벤트: 0 => 1(이전 캔들이 내려갔으므로 다음 캔들이 올라옴). 사건 확률: 0.5

또한 000 => 1에서 00 => 1 등으로 올 필요는 없습니다.


이러한 이벤트가 동시에 발생할 확률은 얼마입니까(000 =>1 및 00 => 1, 0 =>1)?


추신: 부끄럽지만 제가 바보입니다.. :)

000은 00과 0(마지막 0)을 모두 포함하기 때문에 확률은 0.7(문제의 조건에 따라)이 됩니다.

 

내 관점에서 거래에 대한 확률론적 접근은 유망하지 않은 것 같습니다.

사실 시장의 행동은 상당히 엄격한 법의 적용을 받으며, 그 법은 소수에게 분명합니다. 대부분의 경우 - 시장의 행동은 혼란스럽고 예측할 수 없는 것처럼 보이지만 ... 그렇지 않습니다. 매 순간의 시장 행동 알고리즘은 세계에서 발생하는 특정 이벤트에 의해 설정됩니다. 따라서 성공적인 거래자 는 특정 또는 갑자기 발생하는 이벤트의 시작을 알고 특정 쌍의 움직임을 아주 정확하게 나타낼 수 있습니다. 내 관점에서 각 거래자의 임무는 이러한 시장 행동 패턴을 찾는 것입니다.

내 관점에서 볼 때 특정 시점의 시장 행동을 움직이려는 충동을 받는 물리적인 공으로 설명하려는 시도는 매우 유망한 방향이 될 수 있습니다. 그리고 이 충동이 강할수록 (관성 때문에) 이동 방향과 가능한 경로가 분명해질 것입니다 ...

 
AKM :

내 관점에서 각 거래자의 임무는 이러한 시장 행동 패턴을 찾는 것입니다.

내 관점에서 볼 때 특정 시점의 시장 행동을 움직이려는 충동을 받는 물리적인 공으로 설명하려는 시도는 매우 유망한 방향이 될 수 있습니다. 그리고 이 충동이 강할수록 (관성 때문에) 이동 방향과 가능한 경로가 분명해질 것입니다 ...

그리고 어떻게 이러한 패턴을 찾고 싶습니까? 교과서에서 읽는다? 아니면 여전히 확률적 장치에 의존해야 합니까? 확률적 장치 없이 어떻게 사건을 평가할 것인가? 아니면 당신은 생각합니까

특정 조치에 대해 항상 정확하고 독특한 시장 반응이 있을 것이라는 사실은 무엇입니까?

 
Lukyanov :

이러한 이벤트가 동시에 발생할 확률은 얼마입니까(000 =>1 및 00 => 1, 0 =>1)?


1/(2^9)
 
Lukyanov :

나는 사건의 총 확률을 결정하는 방법을 완전히 혼란스러워합니다.

작업 :

상승 캔들이 "1"이고 하락 캔들이 "0"이라고 가정 해 봅시다.


이벤트: 000 => 1(세 개의 이전 양초가 아래로 내려갔으므로 다음 양초가 켜짐). 사건 확률: 0.7

이벤트: 00 => 1(두 개의 이전 양초가 내려갔으므로 다음 촛불이 켜짐). 사건 확률: 0.33

이벤트: 0 => 1(이전 촛불이 꺼져 있으므로 다음 촛불이 켜짐). 사건 확률: 0.5

또한 000 => 1에서 00 => 1 등으로 올 필요는 없습니다.


이러한 이벤트가 동시에 발생할 확률은 얼마입니까(000 =>1 및 00 => 1, 0 =>1)?


추신: 부끄럽지만 제가 바보입니다.. :)

Sergey, 기본 이벤트 (흰색 또는 검은색 촛불의 모양)가 독립적인 것으로 간주 되면(금융 시장에서는 거의 사실임) P(000), P(00) 및 P(0)의 공동 발생 확률 P(000) x P(00) x P(0) 확률의 곱과 같습니다. 종속 이벤트의 경우(예: N개 중 하나의 행운권이 추첨된 경우, 두 번 실패하면 성공할 확률이 높아짐) 다음 이벤트의 확률은 PV(조건부 확률)를 통해 계산됩니다. 이미 발생한/발생하지 않은 이벤트).

특정 유형의 4번째 양초가 나타날 확률은 의존하지 않거나 거의 의존하지 않거나 이 의존도가 쉽지 않기 때문에 "이전 양초 3개 아래로, 다음 양초 위로 "라는 표현은 올바르지 않습니다. 세 (또는 N) 이전 것에서 결정). 연속으로 세 개의 동일한 막대가 떨어질 확률 P(000) = 0.5 x 0.5 x 0.5 = 0.125, 그러나 네 번째 막대가 떨어질 확률은 이 이벤트에 의존하지 않습니다 . 즉, 그녀도 = 0.5

그리고 EURUSD에 3개의 흰색 캔들, GBPUSD에 2개의 검은색 캔들, USDCHF에 1개의 흰색 캔들이 동시에 있을 확률은 = 0.125 x 0.25 x 0.5 = 0.015625이지만 미래를 미리 결정하지는 않습니다.

문제가 있는 경우 Mathemat 가 수정하도록 하십시오.

 
goldtrader :

그리고 EURUSD에 3개의 흰색 캔들, GBPUSD에 2개의 검은색 캔들, USDCHF에 1개의 흰색 캔들이 동시에 있을 확률은 = 0.125 x 0.25 x 0.5 = 0.015625이지만 미래를 미리 결정하지는 않습니다.

이것이 질문에 대한 정답이라면 작업을 이해하지 못했습니다 ...

일반적으로 시장에 나와 있는 양초의 상관관계가 있을 수 있으며, 이는 확률이 0.5가 아닐 수 있음을 의미합니다. 예를 들어 Excel을 사용하여 답이 얼마인지에 대한 질문에 이것을 계산해 볼 수 있습니다.

 
goldtrader писал (а): 문제가 있는 경우 Mathemat 가 수정하도록 하십시오.

내가 고칠게, 하지만 지금은 아니야. 솔직히 말해서, 나는 topicstarter의 문제의 용어도 이해하지 못합니다. 나는 이것에 대한 기사를 쓰고 있습니다. 큰 놀라움이 있을 것이며, 거기에 대한 접근 방식은 다릅니다. 발견한게 조금 충격...

 
Kharin :
금 상인 :

그리고 EURUSD에 3개의 흰색 캔들, GBPUSD에 2개의 검은색 캔들, USDCHF에 1개의 흰색 캔들이 동시에 있을 확률은 = 0.125 x 0.25 x 0.5 = 0.015625이지만 미래를 미리 결정하지는 않습니다.

이것이 질문에 대한 정답이라면 작업을 이해하지 못했습니다 ...

이것은 세 개의 독립적인 사건이 함께 일어날 확률을 계산하는 예입니다. 그 자체로 제기된 질문은 사건의 의존성을 암시하기 때문에 IMHO가 부정확하지만 그렇지 않습니다(또는 적어도 암묵적으로 표현됨).

종속 사건 이란 무엇입니까? 가방에 3개의 공이 있습니다. 그 중 2개는 빨간색, 1개는 파란색입니다. 첫 번째 시도에서 파란 공을 뽑을 확률 = 1/3, 빨간 공을 뽑을 확률 = 2/3. 그들이 빨간 공을 꺼냈다고 가정해 봅시다. 두 개의 공이 남아 있습니다. 이제 빨간색 공과 파란색 공을 모두 그릴 확률(이미 SW의 조건부 확률)은 1/2입니다. 고전적 확률 이론은 종속 사건과 독립 사건을 고려합니다. 금융 시장, IMHO에서 우리는 약한 상관 관계( 약간 종속 ) 이벤트를 다루고 있습니다. 여기에는 고전적 확률 이론이 적용되지 않습니다. 사건의 상관관계를 더 깊이 연구할 필요가 있습니다. 아마도 통계적 패턴을 더 잘 이해하는 데 도움이 될 것입니다. 그러나 상관관계도 불안정하다.

사유: