"Ticaret için kombinatorik ve olasılık teorisi (Bölüm IV): Bernoulli mantığı" makalesi için tartışma
Insider, API'den petrol rezervleri ile ilgili haberlerden önce petrolün volatilitesini verecektir. Yani, fiyat hareketinin nedenleri ve olasılıkları fiyatın kendisi oluşmadan önce meydana gelmiştir.
Bu hem bir eleştiri hem de bir soru.
Insider, API'den petrol rezervleri ile ilgili haberlerden önce petrolün volatilitesini verecektir. Yani, fiyat hareketinin nedenleri ve olasılıkları fiyatın kendisi oluşmadan önce meydana gelmiştir.
Bu hem bir eleştiri hem de bir soru.
Katılıyorum, ancak bu ticarete nasıl yaklaştığınıza bağlı. Otomatik ticaretten bahsedecek olursak, içeriden biri bir robota neredeyse hiçbir şey açıklayamaz. Ya temel nedeni ya da onun etkisini analiz edersiniz. Her iki yaklaşımın da var olma hakkı vardır. Bir Uzman Danışmanın daha basit verilerle çalışması gerekecektir. Örneğin API'nizi ele alalım, ya ölürse? Ayrıca herkes ne olduğunu ve nasıl olduğunu bilemez. Burada fikir biraz farklıdır - minimum veriyi almak ve ondan maksimum veriyi elde etmek.
İyi geceler, Eugene!
Yeni bir makaleni daha görmek güzel.
Devletlerin çoğulluğuyla ilgili soruyu, yani aynı madeni parayı çevirme örneğini açıklığa kavuşturmam gerekiyor:
1. Damgalı tarafla çevirin. Damgalı taraf ile çevirme;
2. Yazı ile çevirme "Yazı" tarafı ile düşme;
3. Kenarından düşme. Kenarından düşmek.
İlk durum için - bu satın almaktır.
İkincisi için - satmaktır.
Üçüncüsü için - sigara içmek ve ticaret yapmamaktır.
Her durumda sadece alım ya da satım yaparız.
Trend hakkında sessiz kalıyoruz, çünkü durumdan düşme olasılığını kullanıyoruz ve sonra geldiği gibi alabiliriz, yani "Taki-profit" veya "Moose" üzerine tökezledi.
Soru:
- Durumların çokluğu açısından burada başka ne olabilir?
Eğilim hakkında sessiz kalıyoruz, çünkü durumdan düşme olasılığını kullanıyoruz ve sonra onu geldiği gibi alabiliriz, yani "Taki-profit" veya "Moose" üzerine tökezledi.
Soru:
- Durumların çokluğu açısından burada başka ne olabilir?
Merhaba Alexander, burada birçok olasılık olabilir. Üç olayınız var, bunlardan setler oluşturabilirsiniz, örneğin ( Herb, Tails ) ( Herb, rib ) ( Herb, Herb ) ( Tails , Tails ) ( Tails , rib ) ( Tails , Herb ) ( rib , Tails ) ( rib , rib ) ( rib , rib ) ( rib , rib ) , rib )( rib, Herb ) ( rib , Herb )
Yani, tek bir olayı dikkate almak yerine, bu olaylardan oluşan zincirleri dikkate alabilir ve bunlardan tamamen beklenmedik örnekler elde edebilirsiniz.. Bu tür setlerin sayısı aşağıdaki gibi sayılacaktır:
- Pow(n,N)
- N zincirin uzunluğudur (birbirini takip eden yazı-tura sayısı).
- n - yazı tura atıldıktan sonraki olası durumların sayısı (olasılıkları tam bir grup oluşturur).
Başka bir deyişle, yazı tura atmanın sonuçlarının sayısı zincirin uzunluğu ile çarpılır. İkili zincir örneğinde 9 set aldım, kontrol edelim!
- 3-Soru sayısı
- 2-Zincirin uzunluğu
- 3^2 = 9 - hepsi toplanır.
Ve 3'lü zincirleri düşünebilirsiniz ... 4 .... + sonsuz sayıda durum, örneğinizin ne kadar uzun olduğuna bağlı olarak, fırlatma ile ne kadar çok deney yaparsanız, analiz için o kadar çok sıkma elde edersiniz. Tüm bu kümeler tam bir olay grubu oluşturduğundan, bu kümelerin bazı gruplarının olasılıklarıyla ilgileniyorsanız, kümeler de birleştirilebilir.
Merhaba Alexander, burada birçok varyant olabilir. Üç olayınız var, bunlardan kümeler oluşturabilirsiniz, örneğin ( Herb, Tails ) ( Herb, rib ) ( Herb, Herb ) ( Tails , Tails ) ( Tails , rib ) ( Tails , Herb ) ( rib , Tails ) ( rib , Tails ) ( rib , Tails ) ( rib , Herb ). ( rib, Herb ) ( rib , Herb )
Yani, tek bir olayı göz önünde bulundurmak yerine, bu olaylardan oluşan zincirleri göz önünde bulundurabilir ve bunlardan tamamen beklenmedik örnekler elde edebilirsiniz.. Bu tür setlerin sayısı aşağıdaki gibi sayılacaktır:
- Pow(n,N)
- N zincirin uzunluğudur (birbirini takip eden yazı-tura sayısı).
- n - yazı tura atıldıktan sonra olası durumların sayısı (olasılıkları tam bir grup oluşturur)
Başka bir deyişle, atma sonuçlarının sayısı zincirin uzunluğu ile çarpılır. İkili zincir örneğinde 9 set aldım, kontrol edelim!
- 3-Soru sayısı
- 2-Zincirin uzunluğu
- 3^2 = 9 - hepsi toplanır.
Ve 3'lü zincirleri düşünebilirsiniz ... 4 .... + sonsuz sayıda durum, örneğinizin ne kadar uzun olduğuna bağlı olarak, fırlatma ile ne kadar çok deney yaparsanız, analiz için o kadar çok sıkma elde edersiniz. Tüm bu kümeler tam bir olay grubu oluşturduğundan, bu kümelerin bazı gruplarının olasılıklarıyla ilgileniyorsanız kümeler de birleştirilebilir.
Cevabınız için çok teşekkür ederim Eugene!
Güzel...
Ancak, örneğin, tüccarımın zaman çizelgesinde yılda yalnızca 200 atış var, yani bir işlem gününün başlangıcından önce bir atış.
Buna göre, sette yalnızca bir olay var.
Deneyimlerime dayanarak, işlemlerin yönünü sürekli değiştirmenin istatistikler ve finansal sonuçlar üzerinde çok kötü bir etkisi olduğunu belirtmek isterim.
Sorunu birçok setle çözmenin çok gereksiz olduğunu ve pratik uygulaması olmayan teorik bir uzantı olduğunu düşünüyorum.
Pratiğe yaklaşalım!
Tamam mı?
Cevabınız için çok teşekkür ederim Eugene!
Güzel...
Ancak, örneğin, tüccarın zaman çizelgesinde yılda sadece 200 atışım var, yani işlem gününün başlangıcından önce bir atış.
Buna göre, kümede yalnızca bir olay var.
Deneyimlerime dayanarak, işlemlerin yönünü sürekli değiştirmenin istatistikler ve finansal sonuçlar üzerinde çok kötü bir etkisi olduğunu belirtmek isterim.
Sorunu birçok setle çözmenin çok gereksiz olduğunu ve pratik uygulaması olmayan teorik bir uzantı olduğunu düşünüyorum.
Pratiğe yaklaşalım!
Tamam mı?
Pratik olalım. Örneğin "200" atış. Tüm bu denemeler dizisini analiz edersek, tek bir atışı değil, örneğin farklı durum kümelerine sahip farklı zincirleri ayırt edebiliriz. Ticarette, işlem zincirlerini değil de fiyatı analiz edersek, bunlara örüntüler denir. Herhangi bir örüntü, bir durum zinciri tarafından yeterli doğrulukla temsil edilebilir. İlginçtir ki, tek bir durumu ya da sadece bir adımı ele aldığımızda, büyük olasılıkla kaos elde edeceğiz, ancak bu durumlar bir zincir halinde birleştirilir birleştirilmez, bir model oluşur ve bu model hem alım hem de satım hakkında konuşabilir, yapmanız gereken tek şey modelden sonra ne olduğunu analiz etmek ve istatistik yapmaktır. Geriye dönük test veya ticaret geçmişi de bir eğridir ve modeller yalnızca fiyat düzeyinde değil, aynı zamanda sanal ticaret düzeyinde de aranabilir. Bunu daha sonra başka bir makalede anlatacağım, sadece çok fazla malzeme var ve zamanında görünmesi gerekiyor.
Ve bu yüzden genel olarak daha fazla araştırmaya çalışmanız iyi, görmek güzel).
Eğilim hakkında sessiz kalıyoruz, çünkü durumdan düşme olasılığını kullanıyoruz ve sonra onu geldiği gibi alabiliriz, yani "Taki-profit" veya "Moose" üzerine tökezledi.
Soru:
- Durumların çokluğu açısından burada başka ne olabilir?
Kesin olmak gerekirse, taki kenarı düşmesi, kartal düzlemi ile kuyruk düzlemini birleştiren kenara düşme anlamına gelir. Dolayısıyla, başka bir varyant daha ortaya çıkar - madeni para hafifçe eğik durduğunda kenara gerçek bir düşme.
Daha kesin olmak gerekirse, kenardan düşme, kartal düzlemi ile kuyruk düzlemini birleştiren kenardan düşmedir. Yani, başka bir varyant daha var - madeni para hafifçe eğik durduğunda kenara gerçek bir düşüş.
Bu "mantığın" devamında kesinlikle havada asılı kalmayı düşünmeliyiz.
Ve genel olarak, eğer kenar ve kartal/kuyruk düzleminin bağlantısı da sabit pozisyona katkıda bulunan bir düzlemse, o zaman her şey düşünülebilir (asılmayı unutmayalım).
Hadi pratik yapalım. Örneğin "200" atış. Bu denemeler dizisinin tamamını analiz edersek, tek bir atışı değil, örneğin farklı durum kümelerine sahip farklı zincirleri belirleyebiliriz. Ticarette, işlem zincirlerini değil de fiyatı analiz edersek, bunlara örüntüler denir. Herhangi bir örüntü, bir durum zinciri tarafından yeterli doğrulukla temsil edilebilir. İlginçtir ki, tek bir durumu ya da sadece bir adımı ele aldığımızda, büyük olasılıkla kaos elde edeceğiz, ancak bu durumlar bir zincir halinde birleştirilir birleştirilmez, bir model oluşur ve bu model hem alım hem de satım hakkında konuşabilir, yapmanız gereken tek şey modelden sonra ne olduğunu analiz etmek ve istatistik yapmaktır. Geriye dönük test veya ticaret geçmişi de bir eğridir ve modeller yalnızca fiyat düzeyinde değil, aynı zamanda sanal ticaret düzeyinde de aranabilir. Bunu daha sonra başka bir makalede anlatacağım, sadece çok fazla malzeme var ve zamanı geldiğinde ortaya çıkacak.
Ve genel olarak daha fazla araştırma yapmaya çalışmanız iyi bir şey, bunu görmek güzel).
"İlginçtir ki tek bir durumu ya da sadece bir adımı ele aldığımızda büyük olasılıkla kaosla karşılaşırız..."
- işte burada durmamız gerekiyor.
Piyasadaki kaos ya da türbülans çok nadiren 5-7 yılda bir ortaya çıkar ve keskin bir kaçış ya da akınla ifade edilir,
bu da hızlı büyümeyi etkiler, daha sonra keskin bir şekilde söner ya da finansal aracın değerinde panik bir düşüş olur.
Bu nedenle, çok sayıda olan ve her zaman kendilerinden beklenen yönü vermeyen fiyat modellerini basitçe ve fiyat modelleri olmadan bile düşünebilirsiniz.
Doğru değil mi Eugene?
- Ücretsiz alım-satım uygulamaları
- İşlem kopyalama için 8.000'den fazla sinyal
- Finansal piyasaları keşfetmek için ekonomik haberler
Gizlilik ve Veri Koruma Politikasını ve MQL5.com Kullanım Şartlarını kabul edersiniz
Yeni makaleye göz atın: Ticaret için kombinatorik ve olasılık teorisi (Bölüm IV): Bernoulli mantığı.
Bu makalede, iyi bilinen Bernoulli şemasını vurgulamaya ve ticaretle ilgili veri dizilerini tanımlamak için nasıl kullanılabileceğini göstermeye karar verdim. Tüm bunlar daha sonra kendi kendini uyarlayan bir ticaret sistemi oluşturmak için kullanılacaktır. Ayrıca, özel bir durumu Bernoulli formülü olan daha genel bir algoritma arayacağız ve bunun için bir uygulama bulacağız.
İşlem geçmişini ve geriye dönük testleri matematik dilinde tanımlama olanaklarının analizini ele alacak olursak, öncelikle bu tür bir analizin amacını ve olası sonuçlarını anlamamız gerekir. Böyle bir analizin herhangi bir katma değeri var mı? Aslında hemen net bir cevap vermek mümkün değil. Ancak yavaş yavaş basit ve işe yarar çözümlere yol açabilecek bir cevap var. Ancak, önce daha fazla ayrıntıya girmeliyiz. Önceki makalelerdeki deneyimleri göz önünde bulundurarak aşağıdaki sorularla ilgilendim:
Tüm bu soruların cevapları şu şekildedir. Bazı stratejileri fraktal tanıma indirgemek mümkündür. Bu algoritmayı geliştirdim ve daha sonra açıklayacağım. Evrensel bir fraktal olduğu için başka amaçlar için de uygundur. Şimdi düşünelim ve şu soruyu yanıtlamaya çalışalım: Rastgele sayılar ve olasılık teorisi dilinde işlem geçmişi nedir? Cevap basittir: belirli bir zaman döneminde ortaya çıkması belirli bir olasılığa ve zaman kullanım faktörüne sahip olan bir izole varlık veya vektör kümesidir. Bu tür her bir varlığın temel özelliği, ortaya çıkma olasılığıdır. Zaman kullanım faktörü, mevcut zamanın ne kadarının ticaret için kullanıldığını belirlemeye yardımcı olan yardımcı bir değerdir. Aşağıdaki şekil bu fikrin anlaşılmasına yardımcı olabilir:
Şekilde aşağıdaki ifadeler kullanılmıştır:
Yazar: Evgeniy Ilin