Математика — гуманитарная наука. Она не описывает реальность, а строит модели. Крайне упрощенные модели. Ее «точность» именно в этом упрощении. Чем более проста модель, тем более она «точна». При этом мы понимаем, что эта «точность» никогда не может описать реальность во всей ее полноте и, главное, никогда не может быть обращена в будущее. Любое обращение к будущему в математике — прямая экстраполяция, т.е. алхимия.
Таком образом, ваше «матожидание» это простой возврат к скользящей средней. Сколько бы Вы сложных формул расчета при этом ни написали.
Ваша математика есть везде только в Вашей голове. Среди Ваших событий и множеств. Тех, которые Вы посчитали нужным и возможным учесть при построении Вашей мат модели.
Не владея полноценной картиной мира и происходящих событий, Вы пытаетесь заняться математическим реверс-инженерингом графика цены, заранее ограничив себя в инструментарии, как прикладном, так и ментальном. Ну как же: если можно реверсить программы, значит можно реверсить и рынок.
Разница в том, что реверс-инжиниринг программы для linux не заставит ее работать в среде windows. (Намеренно упрощаю для лучшего понимания). Вам всю логику придется переписать по-новой. На другом языке. Поэтому, без понимания операционной среды (в случае с рынком — понимания его фундаментальных основ) ничего не получится. Все тот же возврат к средней скользящей. Тогда зачем усложнять все это терминами («матожидание») из мифологии и алхимии, как способа прикладного применения мифологических знаний.
Что не так?
whattheheck,
В математике есть разные модели. Например, анализируя прошлый ряд «красного» и «черного» мы построили модель, которая правильно указала 60% исходов и неправильно 40%. Ничего не меняя в модели мы предсказываем еще 100 новых событий, которых не видели при построении модели и правильных угадывания оказывается 57%. Что может сказать математическая логика о такой модели? Ничего. А вот теория вероятностей однозначно говорит, что на данных 100 испытаниях наша модель не противоречит реальному, неизвестному нам закону. Но не говорит, что совпадает с ним.
И в связи с этим естественный вопрос: Почему мы не можем экстраполировать эту модель еще на 100 испытаний в будущем?