О вероятностях и Байесе.

На днях был пост Оксана Разяпова  "Про вероятности". В нем предполагалось что рыночные ситуации разруливаются теоремой Байеса.
Был также ответ А.Г. -«Интересно, как Вы Баейса посчитаете, если не знаете точные значения вероятностей из Ваших же формул.» 
Ну, во первых, большинство ситуаций при анализе рыночных рядов Байесом никак не «разруливаются» — все вероятности на уровне 0.5.
И во вторых. Тем не менее при анализе ВР Байес неплохо работает при проверке статистических гипотез. Однако такие гипотезы должны быть изначально, и далеко не факт, что каждая из них при проверке даст что-либо отличное от 0.5. Но, если гипотеза окажется верной, то значения вероятностей 0.6-0.7 вполне достижимы, что вполне достаточно для практических целей. Если повезет с гипотезой, то на ней можно и реальную ТС построить.
Ну, а параметры есть откуда брать. Считается Байес в Python — пакет scikit-learn, например. И в этом пакете не только Байес, но и много других методов.
Как просто и быстро связаться с Python, и как проверяются стат гипотезы я вкратце писал в своих предыдущих топиках.