文章 "概率论与数理统计示例（第一部分）：基础与初级理论"

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新文章 概率论与数理统计示例（第一部分）：基础与初级理论已发布：

交易总是需要在面对不确定性时做出决定。 这意味着在做出这些决策时，其结局并不十分明朗。 如此看出建立数学模型的理论方法的重要性，它能够令我们以有意义的方式描述这种情况。

我想强调两种方法：概率论和博弈论。 有时，在与概率方法相关的主题中，它们经常被组合在一起作为“与自然演化博弈”的理论。 这清楚地表明存在两种不同类型的不确定性。 第一种（概率）通常与自然现象有关。 第二种（纯游戏相关）则与其他主体（个人或社区）的活动相关联。 博弈的不确定性在理论上更难处理。 有时，这些不确定性甚至被称为“坏”和“好”。 在理解初级博弈相关的不确定性进展时，经常会关联到将其降解为概率形式。

就金融市场而言，自然演化博弈的不确定性显然更为重要，因为人们的活动于此是关键因素。 此处，概率模型的变换通常是基于参考大量参与者，其中每位参与者个体对价格变化的影响很小。 在某种程度上，这与统计物理学中运用的方法类似，而这导致了一门叫做经济物理学的科学方法的出现。

作者：Aleksey Nikolayev

 

本文的主要目的是利用评注对这些科学的应用进行有意义的讨论。

计划再编写两篇关于随机变量和随机过程的文章。

 
饶有兴趣地阅读。

能不能请您详细地告诉我们整个清单😁，在接下来的剧集中会给我们带来什么？

Ps.谁在说什么，但关于梳子的问题：如果预测和事实高度相关，如何比较预测和事实？
 
Maxim Kuznetsov:
能否请您详细告诉我们整个清单😁，接下来的剧集会有哪些内容。

让我们继续保持好奇心吧）。

 
Maxim Kuznetsov:
附注：谁在说什么，但秃子说的是梳子：如果预测和事实高度相关，如何进行比较？

在我看来，预测和事实不仅应该相关，还应该部分（平均）甚至重合（或者至少随着预测数量的增加而趋于重合）。

也许，这应该是预测误差的某种代价。

 
读得非常愉快，感谢作者！我们期待着有关随机过程的续篇：维纳过程、奥恩斯坦-乌伦贝克过程等....
 

好文章，我喜欢它的表述风格--所有书呆子数学术语都用简单易懂的语言表述出来，甚至还有 MQL 下的可重现示例

可惜第一篇文章是介绍 ((((

我们将等待下一篇文章

谢谢！

 
Aleksey Nikolayev:

在我看来，预测和事实不仅应该相关，而且应该部分（平均）甚至吻合（或至少随着预测数量的增加而趋于吻合）。

我想这一定是预测误差的代价。

因此，它们确实平均重合，否则就不是预测。但在具体情况下，也会出现一些特征性的偏差。我可以通过这些变化直观地判断出市场正在发生变化，趋势将会逆转。

可以使用通常的指标、"之 "字形指标进行检测，但这并不实用，而且通常是死路一条。进一步的分析会很困难。


 
AlexL:
读得非常愉快，感谢作者！期待有关随机过程的续篇：Wiener's、Ornstein-Uhlenbeck 等....

谢谢！在这个系列中，我恐怕无法涉及连续时间过程--我只能局限于离散时间（计量经济学 方法）。主要原因是，在这个系列之后，我计划写一篇关于协整、Dickey-Fuller 检验等的文章。

关于连续时间过程，我认为有必要在随机微积分的框架内撰写，从而引出 Black-Scholes 模型。为此，显然需要单独撰写一篇文章。

 
Igor Makanu:

好文章，我喜欢它的表述风格--所有书呆子数学术语都用简单易懂的语言表述出来，甚至还有 MQL 下的可重现示例

可惜第一篇文章只是介绍性的 ((()

我们将等待下一篇文章

感谢您的阅读！

谢谢您的帮助！相反，我觉得这篇文章不够入门）我希望能有一篇入门文章，介绍如何从游戏模型中获得概率模型）当然是阿列克谢-萨瓦特耶夫（Alexey Savvateev）的文章--就像我们讨论过的）。

 
Aleksey Nikolayev:

我希望能有一篇介绍性文章，介绍如何从游戏模型中获得概率模型

我不想写，但我会写的...

我不知道您的整个系列文章会是关于什么的，但如果这些文章会再次预测价格，不管用什么方法--用统计、理论......，用手鼓跳舞......手鼓舞......

那么，唉，我们已经讨论过 100500 次了，在这个资源上和其他资源上，这些研究的结果要么是价格是随机的，要么是有规律的（在历史上），在这里 "放在一个拼盘上"！

也许经过您的培训和良好的演示会很有趣。


但就实际目的而言，您需要的是能够评估未来的交易策略，而不是预测价格序列。

如果您能从概率论的立场出发，撰写关于评估交易策略的系列文章，我认为这将会是一部杰作。

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