如果我们确切地知道价格是如何变动的... - 页 6

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Reshetov >> :

这还不够吗？或者你有比这更好的话语吗？

归一化和概率--你看到了区别，还是你认为它们是同一件事？

然而，我不再有丝毫的愿望与你谈论任何事情。

 

对不起，我的错误。考虑到同步BP上的传播应该是。


p(tp) = (sl - spead) / (sl + tp)

p(sl) = (tp + spread) / (sl + tp)

 
avtomat >> :


然而，我不再有丝毫的愿望与你谈论任何事情。

>> 同样地。

 
Reshetov >> :

p(tp) = (tp - spread) / (sl + tp)

p(sl) = (sl + spead) / (sl + tp)

P(TP) + P(SL) = 1

计算结果是不正确的。

为了计算赢/输的概率，有必要知道未来价格分布的多元（更确切地说，是无限维）先验PDF（不要说matstat不适用于时间序列，它是为此目的而创建的）W(x,n)，其中x--在给定（或无限）时间n内价格达到与进入点的某个最大偏差时的事件。如果我们也考虑到价格轴的离散性，用求和代替积分，我们得到以下买入交易的递归公式（对于卖出-镜像）（tp和sl被假定为绝对水平）。

P(tp) =S[n=1...N] {P(价格>=tp为0到n的时间)*P(价格>sl为0到n-1的时间)} =S[n=1...N] {S[价格=tp-spread... +oo](W(价格,n))*S[价格=sl+spread+1... +oo](W(价格, n-1) )}

P(sl) =S[n=1...N] {P(价格<=sl为0至n时间)*P(价格<tp为0至n-1时间)} =S[n=1...N] {S[价格=-oo ... sl+spread](W(价格,n))*S[价格=-oo ... sl+spread+1](W(价格，n-1))}


其中S[n=...]()是求和运算符，+-oo是我画出无穷大的方式。

也就是说，在计算tp的概率时，应该考虑到sl在早期没有工作的概率，反之亦然。


因此，不要以为这很简单--凡是你不知道的都要乘以，结果就可以了。如果有那么简单，我就不会问了。

 
alsu >> :


要计算赢/输的概率，必须知道未来价格分布的多变量（更确切地说，是无限维）先验PDF ...


这里没有必要数到无限大。事实上，这个问题要琐碎得多，即通过一个算术级数。这是个很胡闹的问题。


alsu 写道(a)>>。


也就是说，在计算tp的概率时，必须考虑到sl之前没有工作的概率，反之亦然。

好吧，根据总概率定理，p（tp）+p（sl）=1。你可以用公式代替p(*)并进行检查。

 
Reshetov >> :

没有必要数到无穷大。事实上，这个问题要微不足道得多，即通过算术级数。这个问题是相当大胡子的。


好吧，根据总概率定理，p（tp）+p（sl）=1。你可以用公式代替p(*)并进行检查。


很明显，输的概率+赢的概率=1。问题不在于此，而在于构建这些概率，根据市场参数分析得到。关于大胡子问题（如果我正确理解了我们正在谈论的问题）--它不适用于这种情况，因为它假设了均匀分布，另外我们不知道在某一步骤是否会发生这个或那个事件，或者不会发生。顺便说一下，我不知道如何在不考虑分布密度的情况下计算概率（除非是均匀分布）。我只接受过这样的教育:)

 
alsu >> :


顺便说一下，我不知道如何在不考虑分布密度的情况下计算概率（当然，除非是均匀分布）。我只是被这样教育了一下:)

他们把你教得很差（他们在哪里教你--一般的书呆子，他们会教什么吗？）


(正确结果的)概率=正确结果的预期数量/(正确结果的预期数量+错误结果的预期数量)


对于频率，同样的公式，只是用 "预期 "代替 "实际"。


而没有分布密度或其他书呆子的废话。

 
Reshetov >> :

你被教得一塌糊涂（他们在哪里教你们这些书呆子，他们有没有教你们什么？）


正确结果的概率=正确结果的数量/（正确结果的数量+错误结果的数量）。


而且没有分布密度和其他书呆子的废话。

季霍诺夫开始教书，但时间不长，他就退休了。

同样，你的公式是正确的，但也是微不足道的。而且它反映的是对后验概率的估计，或者说是对获胜频率的估计，这不是一回事，它在你上面引用的那些公式中的元素是计算错误的。我在上面写的正确公式。

 
顺便说一下，我已经纠正了公式，有一个错误，现在它们是正确的。
 
随机过程的事件概率是如何计算的，可以在同一篇《蒂霍诺夫》中找到，甚至在论坛上还贴出了这篇文章。
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