Разделы



Алгоритм вероятностного прогнозирования

Вновь не поленимся подчеркнуть следующее: когда мы говорим о прогно­ зировании событий в дополнительном измерении, то вероятностные оцен­ки применительно к совершенно конкретной пространственно-временной точке всегда выносятся за скобки нашего интереса. Потому что в каждой отдельной точке прогноз и так уже хорошо известен заранее и неизменен. Это значения успеха (р) и неудачи ( q = 1 - р), которые для конкретно используемой биномиальной модели установлены в качестве постоянной величины.

Как уже говорилось, с методической точки зрения вероятностный про­ гноз возможен не только по результатам рационального анализа теорети­ ческих моделей и эмпирических данных расчетов, но и на основании инту­итивных ощущений, озвученных внутренним голосом либо с использо­ ванием каких-то иных возможностей.

Но при любом подходе соответствующие процедуры должны предусмат­ ривать строго определенный порядок работы. Произвол здесь недопустим.

К примеру, у специалистов опоры на потусторонние силы существу­ ет какой-то свой установленный порядок вхождения в контакт с душами сведущих людей из иных миров. А процедуры практического примене­ ния бездушных механических систем рассчитываются по соответствующим формулам.

Что касается вероятностного прогноза в дополнительном измерении, то здесь также имеется особый порядок действий. В самых общих чертах мы представим его в виде следующего алгоритма (см. рисунок).


Проиллюстрируем данный порядок на примере самых простых событий. Прежде всего, определим интересующие нас события следующим образом:

1)            одно конкретное испытание (сигнала или алгоритма) будет успешным;

2)     7 из предстоящих 10 испытаний будут неудачными (сигнал или алгоритм положительно сработает всего 3 раза);

Биржа Forex позволяет каждому желающему зарабатывать на колебаниях валютных курсов любых мировых валют законно, круглые сутки, не выходя из квартиры и даже не имея специального образования!

3)     по результатам трех испытаний кривая эффективности возрастет.

Заметим, что некая интуитивная оценка вероятности родится сразу же, как только дано определение события. Она может оказаться верной или не со­ всем таковой. Это выяснится потом.

Следующий этап предусматривает описание того эксперимента (опыта), одним из возможных исходов которого как раз и является интересующее событие. Это может быть одно испытание или серия их.

Как мы знаем, каждое испытание в дополнительном измерении — это проверка эффективности применяемого сигнала или системы работы.

В первом примере (сигнал сработает ) источником интересующего нас события является именно это единичное испытание.

п»ї

Источник события из второго примера (сигнал сработает всего 3 раза) — совсем другой эксперимент. Он уже предусматривает не одно, а 10 испыта­ ний сигнала подряд.

Нетрудно видеть, что источником события в третьем примере (сигнал сработает всего 3 раза) будет тройное испытание сигнала или рабочего ал­ горитма.

Как только мы выяснили содержание испытаний, которые выступают в роли источника интересующих нас событий, следует задаться естественным вопросом:

• а какие еще другие события (исходы) могут появиться в резуль­
тате нашего эксперимента?

Поиск правильного ответа на этот вопрос выведет нас на полный перечень возможных вариантов (сценариев), которые образуют пространство элемен­ тарных событий (ПЭС). Оно обладает тремя очень важными, с практичес­ кой точки зрения, свойствами:

•        элементарные события не могут быть разложены на какие-либо еще более простые исходы заданного эксперимента;

•        эксперимент-источник может генерировать не больше, чем одно элементарное событие;

Для первого примера ПЭС состоит из двух возможных исходов (ус­пех или неудача).

Для второго примера, где нам не важно, в каком порядке появятся 3 ус­ пеха из 10 попыток, — это уже 11 разных вариантов (ни одного успеха, только один, только два ... все десять).

В третьем примере ПЭС будет состоять из всех сочетаний успехов и неудач, которые возможны. Всего вариантов здесь: СО/3 + Cl /3 + C 2/3 + + СЗ/3 = 1 + 3 + 3 + 1 = 8 (или 23 = 8 возможных исходов).

Имея исчерпывающее представление о ПЭС, можно вновь обратиться к интересующему событию и с учетом проделанной подготовительной рабо­ты рассмотреть его структурный состав. По существу, это означает необхо­ димость понимания того, является ли данное событие элементарным, при­ надлежащим данному ПЭС или оно более сложно по структуре (скажем, представляет собой объединение нескольких элементарных событий).

Событие из первого примера — элементарное (одно из двух возможных). Та же ситуация и с событием из второго примера: оно одно из 11.

А вот в третьем примере — другое дело. Там прогнозируется событие, структурный состав которого может быть описан с помощью целого ряда из 4 элементарных событий: успех либо во всех трех попытках, либо в любых трех возможных сочетаниях двух успехов из трех попыток (1 + 3 = 4).

После преодоления этого этапа, т.е. когда удалось установить структур­ ный состав интересующего события в терминах ПЭС, можно приступать к вынесению собственно прогнозного суждения, основанного на правилах теории вероятностей. Для этого интересующее событие взвешивается по отношению к другим события ПЭС.

Если вновь вернуться к первому примеру, то, согласно исходным посту­ латам, вероятность события сработает или не сработает определяется зна­ чениями р и q . Для модели опытов с идеальной монетой р = q = 0,5. Для настройки сигнала SP / SL = 30/60 (спрэд равен 10) р = 0,55, a q = 0,45.

п»ї

Ранее приводились соответствующие формулы, по которым можно вы­числить и вероятности событий в двух других примерах (в качестве полез­ ного упражнения это предлагается сделать самостоятельно).

Как видим, особенно важно точно определить состав ПЭС. Если это поле является неполным, то проведенные на этой основе расчеты будут соответ­ ственно неверными.

Поскольку в дополнительном измерении нас интересуют не отдельные элементарные события, а тенденции в сериях испытаний, то вероятностный прогноз здесь не всегда можно получить в виде точного количественного выражения. В большинстве своем это будут оценки сравнительного харак­тера по формуле преимущественно, скорее всего и т. д.

В нашем применении такие оценки будут базироваться, в частности, на результатах графического анализа текущих событий.


 


 


Читать далее: Основы графического анализа текущих событий