olasılık sorunu - sayfa 10
Ticaret fırsatlarını kaçırıyorsunuz:
- Ücretsiz ticaret uygulamaları
- İşlem kopyalama için 8.000'den fazla sinyal
- Finansal piyasaları keşfetmek için ekonomik haberler
Kayıt
Giriş yap
Gizlilik ve Veri Koruma Politikasını ve MQL5.com Kullanım Şartlarını kabul edersiniz
Hesabınız yoksa, lütfen kaydolun
Sayılar kafadan alınır ... icat edildi. Bir şeylerden uzaklaşmak zorundasın.
Evet, diyelim ki A, B ve C koşulları olmadan 100 bin deneme ve 50 bin vuruşla elde edilen atıcıyı vurma olasılığı 0,5.
Ve gerçekten:
tamamen sezgisel olarak - sonuç %33 (1.05 * 1.1 * 1.15 = 1.328) artacaktır, yani nihai olasılık %0.5 * %33 = %0.66 olacaktır, bu prensipte gerçeğe benzer. Ve en güçlü faktör C'yi örneklemekten çok daha iyi değil.
Bunun doğru çözüm olup olmadığından emin değilim. Niye ya? Çünkü D olayının gerçekleşmesini destekleyen A ve B faktörleri, nihai olasılığın artmasına neredeyse hiçbir katkıda bulunmaz. Ayrı olarak, faktör C şansı 0,5'ten 0,65'e yükseltir ve A ve B faktörleri ek olarak 0,65'ten 0,66'ya, yani. 0.01 ile ihmal edilebilir. Sezgi düzeyinde, IMHO, sonuç 0.7-0.75 bölgesinde olmalıdır.
Kabul ediyorum. Bu nedenle 0,5 * 0,5 * 0,5'in gökyüzünde bir parmak olduğunu yazdı.
Soruna alternatif bir çözümünüz veya en azından bir ipucunuz var mı?
Elbette çözüm yok, çünkü görev yok. Genel olarak, olasılıksal bir yaklaşımda bir problem belirlemek, savaşın yarısı değil, neredeyse tamamıdır. Kendi tarafımdan bir ipucu verebilirim. Böyle bir olayı "büyüme" olarak değil (bunu belirlemek çok zordur), ancak A olayından bir saat sonra oran beklentisindeki kaymanın büyüklüğünü değerlendirmek gerekir. Veya bir gün, bir saniye - bağlı olarak hangi olayda.
Neden karmaşık? Basitleştirilmiş "büyüme" terimi, belirli bir süre için (bir saat için bile - bu durumda önemli değil) pozitif bir artış anlamına gelir.
Sorunun durumunu, karıştırılması daha zor olan atıcıyla ilgili olarak yeniden formüle ettim. Çözmeye çalışalım.
Neden karmaşık? Basitleştirilmiş "büyüme" terimi, belirli bir süre için (bir saat için bile - bu durumda önemli değil) pozitif bir artış anlamına gelir.
Sorunun durumunu, karıştırılması daha zor olan atıcıyla ilgili olarak yeniden formüle ettim. Çözmeye çalışalım.
En başından doğru formüle sahipsiniz. Formülün koşullu olasılıklar için değil, olasılıklar için doğru olduğunu açıklığa kavuşturmama izin verin. Koşullu olasılıklar için:
P(D) = P(A) * P(D|A) + P(B) * P(D|B) + P(C)*P(D|C)
Bu formül için daha önce bahsettiğim A, B, C göstergelerinin tetiklenme olasılıklarını apriori olarak girmeniz gerekiyor.
En başından doğru formüle sahipsiniz. Formülün koşullu olasılıklar için değil, olasılıklar için doğru olduğunu açıklığa kavuşturmama izin verin. Koşullu olasılıklar için:
P(D) = P(A) * P(D|A) + P(B) * P(D|B) + P(C)*P(D|C)
Bu formül için daha önce bahsettiğim A, B, C göstergelerinin tetiklenme olasılıklarını apriori olarak girmeniz gerekiyor.
Teşekkür ederim.
P(D) = P(A) * P(D|A) + P(B) * P(D|B) + P(C)*P(D|C)
Bu, tam grup içindir ve bağımsız etkinlikler için değildir.
Göstergeler ve sinyaller ile durumun yanlış anlaşıldığı görülüyor, hemen yanıp sönme, oluşma sıklığı / tesadüf vb. İle bir ilişki var. Kötü bir rüya gibi unutalım ve aynı problemi yeniden ifade edelim.
++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ ++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ ++++ +++++++++++++++
Hedefi vurabilecek (D olayı) veya ıskalayabilecek pozisyonda bir atıcımız var.
Hedefi vurma olasılığı bazı koşullara/olaylara bağlıdır:
ABC koşulları/olayları çakıştığında atıcının atış hattını işgal ettiğini varsayın, ör. sağlığı iyi, rüzgar mermiyi uçurmuyor ve atıcının iyi bir silahı var.
Soru: Bu koşullar çakışırsa, atıcı P (D / ABC) tarafından hedefi vurma olasılığı nedir?
Burada bir şeyler yanlış. A, B, C olayları bağımsız olabilir (iyi bir silah verdiler, rüzgar dindi, sağlık durumu düzeldi) - ancak bunlar atış sürecinin olayları değil. Rüzgarın yokluğunda iyi sağlık durumunda olasılığı nereden alacağımı bilmiyorum. Deneme yapılmadı, örnekleme sıklığı belirlenmedi. Olayların kendileri bağımsızdır, ancak sonuç üzerindeki kurumsal etkilerinin mekanizması bilinmemektedir.
Bu, bir hastanın iki farklı ilaca tepkisini tahmin etmeye çalışmakla aynı gibi görünüyor. Evet, bağımsız (istediğimiz zaman, tabletlerin her birini içeceğiz), evet, reaksiyon ayrı ayrı bilinir ve her biri için talimatlarda açıklanır. Ancak eşzamanlı kullanımlarının etkisi hiçbir şekilde değerlendirilmemiştir. Bu ilaçlar bilinmeyen şekillerde etkileşime girebilir. Ve birbirlerinin eylemini güçlendirin ve tersine zayıflatın. Ve doğrudan hastalık üzerinde hareket ettikleri şekillerde değil.
Aniden, güneşli havalarda sakin havada, ona yeni bir silah vermenin sevincinde iyi sağlık, atıcının özgüveninin artmasına neden olacak ve neredeyse hedefe bakmadan cesurca ateş etmeye başlayacak mı?
Hadi siparişe geri dönelim.
Yukarıda önerilen formül (Bilerek farklı yazacağım - X, A, B, C ile):
P(X) = 1 - (1 - P(A)) * (1 - P(B)) * (1 - P(C))
en az bir göstergeden gelen bir sinyalin olasılığını verecektir. Bu yüzden sonuç çok yüksek - üç gösterge daha sık sinyal veriyor. Ama aslında sorunun formülasyonunda aranan bu değildir.
Bayes tarafından:
P(D|ABC) = P(ABC|D) * P(D) / P(ABC)
Burada P(ABC) = P(A) * P(B) * P(C)
burada, göstergelerin apriori olasılıkları, tüm göstergelerin toplam sinyalleri arasında her birinin sinyal sayısı olarak aranır.
P(D) = süper trend olmadığında varsayılan olarak 0,5, yani alım ve satım sinyallerinin olasılıkları eşittir.
Ama P(ABC|D) nasıl hesaplanır - Şüphelerim var. En basit seçenek (bağımsızlık nedeniyle):
P(ABC|D) = P(A|D) * P(B|D) * P(C|D)
ve bu tür her bir koşullu olasılık, satın almanın doğru olduğu tüm çubuklar kümesindeki her bir göstergenin sinyal sayısı olarak düşünülmelidir.
Ama bütün bunlar nihai gerçek değil. ;-/