теория вероятностей

Сложился стереотип, что теория вероятностей – это человеческая наука  о случайности. На самом деле это не совсем точно. Это математическая дисциплина, изучающая свойства вероятностных пространств. Что такое вероятностное пространство? Это человеческая математическая модель для случая, когда пока ненаблюдаемое является набором событий с некоторыми шансами их появления, как минимум, два из которых ненулевые. А что такое случайность? Это когда наше лучшее знание о пока ненаблюдаемом является набором событий с некоторыми шансами их появления, как минимум, два из которых ненулевые. Т. е. теория вероятностей занимается лишь изучением второй части из определения случайности и никак не доказывает и не опровергает гипотезу о нашем лучшем знании о пока ненаблюдаемом. Т. е. в основе теории вероятности лежит гипотеза об объективном существовании случайности.

И как определяется вероятностное пространство? А определяется оно исключительно в виде частного случая теории множеств, лежащей в основе всей современной математики. Откажитесь от теории множеств и вся современная математика рассыпается в прах.

( Читать дальше )

Здравствуйте, продолжим разговор о мани менеджменте, многие слышали такую игру в монетку, подбрасываем и если мы выиграли забираем допустим 2 если проиграли отдаем 1 и многие знают что на большом участке выборки мы должны быть в плюсе, так вот хотелось бы поговорить как это воплотить на рынке, многие сразу подумают что надо торговать 1 к 2 но при правильном анализе данная концепция ошибочна, шанс что сработает стоп будет чаще что уже не соответствует 50 на 50, так что же делать как сделать так чтоб торгуя 1 к 1 (только это соотношение дает 50 на 50) сделать так что при одинаковой начальной ставки — при выигрыше было 2 а при проигрыше 1, вернемся к нашему любимому мани менеджменту и решим данную задачу простым способом)) торговать будем 1 к 1 число контрактов 2 если цена идет в нашу сторону то мы получаем выигрыш 2 а если цена идет не в наши сторону то мы убираем один контракт что приведет к потери в 1,5 контракта ))) получаем при соотношение 1 к 1 на длительном пути мы будем в плюсе ))) можете проверить на соотношение случайных чисел 0 или 1))
Успехов всех в торговле, информация просто к размышлению и выполнению поставленной задачи игры в монетку. 

Аж самому понравился мой же коммент.
Вынесу отдельно.
(история реальная).

Спасибо smart-lab.ru/blog/376542.php

В настоящее время компьютеры могут многое. В том числе они помогают проверить, правильно ли мы рассуждаем с использованием математических методов, не закралась ли где-то ошибка. В посте Тестик. Наивный Теорвер предлагалось решить задачу про робота, который ходит по квадратному листу книги.

Большая просьба, особенно к А.Г.))), не писать сразу решение)))

Поскольку времени подумать над задачкой всем заинтересовавшимся было достаточно, пора разобраться с тем, каков же правильный ответ. Ниже приводится решение методом Монте-Карло.



( Читать дальше )

Всем привет, посмотрел и почитал посты определенных гуру рынка который решает кто прав кто не прав, работает теория вероятности не работает, можно долго спорить и разговаривать с такими личностями, но вопрос один почему все эти умники понимающие рынок такие бедные.
На этот вопрос ответа у них не будет, а не будет его потому что сами себе они не могут и уже не хотят задать вопрос что они делают не так, у них есть свое понимание чего либо и они могут кому угодно доказать свою правоту, вот только одна проблема конечный результат вашей эффективности на рынке?- это деньги!!! Я вижу у самых умных, популярных личностях, денег почему то очень мало.)))) Поэтому когда вы называете людей использующих ту или иную схему торговли на рынке тупыми или неудачниками, знайте мы знаем по чему вы так говорите, вы просто всегда хотите остаться правым во всем, нет проку от вашей точки зрение так как она не подкреплена вашим успехом на рынке. 
Думаю ни кого не обидел и дал понять не которым личностям, что перед тем как кого то оценивать, посмотреть на себя. 
пс. не написал в темах так как забанен у гуру рынков!!!

Есть 1000$ и есть игра в которой вероятность выйгрыша (удвоения ставки ) 66 % тоесть мы 2 раза выигрываем 1 раз проигрываем,
составить алгоритм с максимальной вероятностью остаться с 1 млн $, ограничение количества игр 200.

1. вариант стивам каждый раз всю сумму тогда нам нужно выйграть подрят 10 раз, итого наша вероятность выйграть 1млн (0.6)^10= 0.015 или
1.5% полтора процента.

2. варант ставим всегда половину, тогда допустим 2 первые раза мы выйграли и 1 проиграли, 100+50=150, 150 +75=225,
225-112.5 = 112.5 итого за 3 игры наш капитал увеличивается на 12.5% процентов. итого (1.125)^x=1000, x=61 ,
61*3= 183 игры через 183 игры наш капитал увеличится в 1000 раз, и если посчитать (через формулу лапласа 183 игры
вероятность того что мы выйграем 61 и более раз ( F((121-183*0.66)/( sqrt(183*066*0.33)) — F(((121-183*0.66)/( sqrt(183*066*0.33)))=
=F(1.913) = 0.94 )
с вероятностью 94 % за 183 игры мы увеличим свой капитал в 1000 раз.

3. варант ставим 2 третьи капитала, 100+66=166, 166+110=276, 276 — 184 = 91.5, Внимание! итого
2 раза выйграв и 1 раз проиграв мы остамся в убытке на 8.5%!

4. Ставим треть капитала, 100 + 33 =133, 133 + 44 = 177, 177 -59 = 118, выгоднее чем половина, 18% И 12.5% на 5.5%.

( Читать дальше )

Завершаем цикл статей Виктора Аргонова о теории вероятностей. Сегодня мы отвечаем на извечный вопрос: можно ли купить счастье?

( Читать дальше )

В рамках цикла статей Виктора Аргонова о теории вероятностей сегодня мы расскажем о задаче, которая не имеет прямого отношения к задаче о случайном блуждании, но которая не менее парадоксальна и “крышесрывна”. Это вновь задача об азартной игре, а именно — о лотерее.

( Читать дальше )

В третьей части цикла статей Виктора Аргонова о теории вероятностей мы наконец переходим непосредственно к фондовому рынку. Парадоксы, которые работают при случайном блуждании пьяного человека и при игре в казино, работают и на биржевом рынке. И зачастую работают неожиданным образом, разоряя незадачливых, а подчас и опытных трейдеров.

Большинство трейдеров знают важное правило биржевой игры: если ты купил акцию, а она подешевела, то не спеши её продавать. Скорее всего, она рано или поздно вернётся на былую позицию, да ещё и пойдёт вверх. Вопрос лишь в том, когда это произойдёт. Очень часто трейдер ждёт месяц, год, десять лет — а цена акции “на место” не возвращается. Вроде бы и фирма не банкрот, и кризисов особых нет — но котировка как когда-то просела, так и “толчётся” недалеко от цены покупки. И скачет по всякому, а возвращаться не хочет. Как будто специально, чтобы тебе “насолить”. Но злого умысла тут нет, а есть очередной парадокс теории игр.

( Читать дальше )

Продолжаем публикацию цикла статей Виктора Аргонова о теории вероятностей и ее использованию в области финансов. Сегодня поговорим о казино и о том, почему богатые становятся еще богаче.

Задача о блуждании пьяницы возле бара — задача смешная и удобная для иллюстрации такой важной математической абстракции как случайное блуждание точки по прямой. Но с давних времён движение пьяных волновало людей меньше, чем движение капиталов. Именно финансовые задачи были исторически одними из первых в теории вероятностей. Например, в ещё 1650-х годах знаменитые учёные Блез Паскаль и Христиан Гюйгенс начали исследовать так называемую задачу о разорении игроков. Она имеет много разных формулировок, но мы сосредоточимся на одной из них — особенно парадоксальной.

Игрок покупает у казино M фишек, каждая из которых стоит доллар (деньги, заплаченные за фишки — его плата за участие в игре). Раз в минуту крупье бросает монету. Когда она падает решкой, он забирает одну из фишек игрока. Когда орлом — даёт игроку дополнительную фишку. Число фишек у казино не ограничено, так что разориться казино не может. Зато игрок — может. Игра идёт до тех пор, пока игрок не потратит все фишки. Таким образом, выиграть деньги он не может. Это игра “в одни ворота”. Но пока она идёт, игрок имеет право бесплатно пить, есть, общаться с другими игроками и как-то иначе развлекаться за счёт казино (ему не обязательно присутствовать рядом с крупье, который всё делает честно).

( Читать дальше )