математика

Тут на днях прошел отборочный тур «IX Санкт-Петербургская математическая олимпиада». Моя Маргоха в ней участвовала.

За час успела решить 7 задач из 10. Я потом проверил, 5 решила правильно, 2 неправильно.

Я сам за час успел решить только 9 задач. Чтобы решить все 10, мне потребовалось чуть больше часа.

Почему я этим занимаюсь и делаю акцент на математике? Потому что я уверен, что обучение в Политехе оказало самое сильное влияние на всю мою последующую жизнь. Математика и технические науки развивают мозг и заставляют его усиленно напряженно работать, как никакая гуманитарная дисциплина не в состоянии.

p.s. поскольку я с ней с детства по чуть-чуть всегда занимался математикой, школьная программа ей дается очень просто, и там у нее по этому предмету нет никаких других оценок, кроме 5.

Доброе утро, всем привет!

Начнем сразу с хорошего. Чего тянуть-то. Со свеженького. Вот прям с печки. У бюргеров стата вышла — индекс цен производителей. Итак, по г/г (т.е. сейчас и год назад) — 45,8%!!! Прогноз был 36,1%. Месяц к месяцу же — 7,9% при прогнозе в 3,7%.

Чем хорош кризисный рынок и для кого он хорош? 

Мне недавно задали вопрос, чем хорош кризисный рынок. И я решил поделиться в статье своим опытом, потому что за время торговли на бирже я видел не один кризис и его последствия. Кроме того, мне есть, что сказать о поведении самих трейдеров как в кризисную, так и в обычную фазы рынка. 

Почему трейдеры любят кризисы?

На заре трейдинга в России появилась куча новых звезд. Все новые звезды на рынке формируются кризисными движениями. Скажем, первый сильный состав компании моей первой проп-компании был сформирован кризисом, если не ошибаюсь, 2008 года. Это дало некий скачок. 



Если посмотреть на историю любой биржи, все посткризисные периоды — это растущая тенденция, которая продолжалась около 5 лет. И на таком рынке зарабатывает даже обезьяна. Например, возьмем рост доткомов. Когда появились такие компании как IBM, HP, Apple, они росли около 6 лет и на этой волне появились легендарные трейдеры — будущие инфоцыгане.

3 бизнесмена прилетают на конгресс в небольшой городок. Они обнаруживают, что в мотеле осталась лишь одна комната, но в ней есть 3 кровати. Они решают остаться и разделить комнату на троих.

— Сколько стоит комната? — спрашивают они

— 30 долларов — отвечает клерк.

Бизнесмены скидываются по 10 долларов (10×3 = 30) и уходят.

Позже клерк обнаруживает, что комната на самом деле стоит 25 долларов, однако он не знает, как разделить остаток на 3 части. Он решает отдать по 1-му доллару каждому из бизнесменов (3×1 = 3), а 2 оставшихся положить к себе в карман (3 + 2 = 5).

Получается, что каждый из бизнесменов заплатил по 9 долларов (10 — 1 = 9).

Теперь: 3×9 = 27, плюс 2 доллара, которые присвоил клерк — получается 29.

Куда делся еще один доллар?

ошибочным

Попытки анализа азартных игр привели к возникновению математического частотного подхода к расчету вероятности. Вероятности рассчитывались из серий экспериментов и являлись мерой случайности как эмпирической данности при условии того, что были известны наборы исторических данных.

Существует парадокс Бертрана, который гласит – вероятность любого случайного события не может быть чётко определена, пока не определён механизм или метод выбора размера случайной величины.

При сравнении двух гипотез на одних и тех же данных, теория проверки статистических гипотез, основанная на частотной интерпретации, позволяет отвергать или не отвергать модели-гипотезы. При этом адекватная модель может быть отвергнута из-за того, что на этих данных кажется адекватнее иная модель.

Вероятности, определяемые относительной частотой изменения случайного события при достаточно длительных наблюдениях исторических данных (например, цены), с построением моделей-гипотез её распределения, адекватны реальному миру с некоторой неизвестной степенью.