назад Оглавление вперед


[Старт] [1] [2] [3] [4] [5] [6] [7] [8] [9] [10] [11] [12] [13] [14] [15] [16] [17] [18] [19] [20] [21] [22] [23] [24] [25] [26] [27] [28] [29] [30] [31] [32] [33] [34] [35] [36] [37] [38] [39] [40] [41] [42] [43] [44] [45] [ 46 ] [47] [48] [49] [50] [51] [52] [53] [54] [55] [56] [57] [58] [59] [60] [61] [62] [63] [64] [65] [66] [67] [68] [69] [70] [71] [72] [73] [74] [75] [76] [77] [78] [79] [80] [81] [82] [83] [84] [85] [86] [87] [88] [89] [90] [91] [92] [93] [94] [95] [96]


46

1) По формуле Е(к) = г X р рассчитываем математическое ожидание числа «успехов» Е(к) для проведенного на момент наблюдения числа испытаний (г) при условии, что вероятность «успеха» в каждом испытании равна р.

2) По формуле = г X р х q определяем величину дисперсии или среднего квадратичного отклонения (s) числа «успехов» от математического ожидания для проведенного числа испытаний г.

3) Вычисляем пределы наблюдения отклонений числа «успехов» к исходя из двух вариантов:

а) с вероятностью не менее чем 0,89, следует ожидать, что число «успехов» (к) будет содержаться в пределах (Е(к) - 3s) < к < Е(к) + 3s);

б) с вероятностью не менее чем 0,75, следует ожидать, что число «успехов» (к) будет содержаться в пределах (Е(к) - 2s) < к < Е(к) + 2s).

4) Проводим подсчет экспериментального числа «успехов» на момент наблюдения (к) и соотносим его с пределами, рассчитанными по теореме Чебышева.

5) Делаем прогнозные суждения, придерживаясь двух правил.

Правило А: если число «успехов» достигло граничного значения (Е(к) -

- 3s) или (Е(к) + 3s), то с вероятностью 0,89 можно ожидать, что эта граница не будет «нарушена».

Правило Б: если число «успехов» достигло граничного значения (Е(к) -

- 2s) или (Е(к) + 2s), то с вероятностью 0,75 можно ожидать, что эта граница не будет «нарушена».

В известном смысле уровни (Е(к) +/- 3s) и (Е(к) +/- 2s) можно называть «уровнями насыщения».

Можно исходить из того, что отклонение числа «успехов» от среднего значения не превысит значения дисперсии в трехкратном измерении с вероятностью 0,89 и в двухкратном - с вероятностью 0,75.

Здесь учитывается то, что с увеличением числа испытаний темпы роста математического ожидания (пропорционально г) превышают скорость сдвига предельных границ (пропорционально квадратному корню из г). Это позволяет с соответствующей вероятностью прогнозировать невозрастание числа успехов при продолжении испытаний.

В качестве примера рассмотрим ситуацию для условий:

• проведено к = 36 испытаний;

• вероятность «успеха» в каждом испытании р = 1/2;

• для вероятности 0,89 зарегистрировано граничное значение

Е(к) -н 3s = 27 «успехов».



J.M.W Tadion. С. 62-69.

Можно посчитать, что при проведении дополнительно еще 5 испытаний (к = 41) граница Е(к) + 3s = 30, т.е. сдвинется только на 3 единицы. Тогда если в ходе дополнительных испытаний граница окажется достигнутой до их заверщения, то с вероятностью 0,89 можно ожидать, что оставшиеся испытания будут «неудачами».

Необходимо отметить, что эти расчеты можно использовать как самостоятельно, так и для подтверждения или опровержения тех ожиданий, которые формулируются на основании анализа поведения кривой блуждания по отнощению к линиям поддержки и сопротивления.

Поддержка и сопротивление. Явления поддержки и сопротивления имеют большое значение при анализе поведения рынка с позиции традиционных пространств. Но и в пространствах случайных событий эти графические конфигурации также существуют, хотя их иногда называют «искусственными» (artificial charts).

Тем не менее, линии поддержки и сопротивления обнаруживают себя здесь с реальностью ничуть не меньшей, чем в традиционных. И мы не видим веских причин, почему и в дополнительном измерении данный феномен нельзя было бы использовать.

В дополнительном измерении линии поддержки и сопротивления ничуть не менее реальны, чем в традиционных пространствах.

Для непосредственного практического применения тех или иных правил необходимо определить критерии того, какие линии поддержки и сопротивления считать значимыми. И здесь присутствует изрядная доля субъективизма.

Преодолению его с рациональных позиций для графического подхода может способствовать использование вероятностного критерия, предложенного для традиционных пространств*. Соответствующий расчет предлагается производить по соотношению числа «отражений» и «пробивов» рассматриваемой линии:

• чем больше «отражений» в сравнении с «пробивами», тем вероятнее следующее «отражение».

Таким образом, в качестве значимой линии поддержки или сопротивления можно использовать любую из тех, которые характеризуются преимущественным соотношением в пользу «отражений». И чем больше это преимущество, тем более значимой следует считать данную линию.

В качестве значимой линии поддержки или сопротивления можно определить такую линию из тех, что наблюдаются, которая характеризуется большей вероятностью подтверждения.



Наряду с этим подходом выявление линий поддержки и сопротивления возможно с помощью аналитического подхода. Например, путем вычисления нужных уровней по правилам «золотого сечения» или ряда Фибоначчи.

Тенденции. Если ограничиться только узкографическим пониманием содержания понятия «тенденция», то оно совпадет с трендом.

Но мы рассмотрим более широкое функциональное определение тенденции как доминирование некоторых характеристик.

Понятие тенденция здесь применяется в более широком смысле - как не только определенная графическая конфигурация, но и некая общая направленность событий в дополнительном измерении.

Применительно к движению кривой слзайного блуждания выделим, в частности, три вида тенденций:

• тенденция к падению;

• тенденция к росту;

• тенденция к сохранению неопределенного «зависания» (ни выраженного роста, ни падения).

Если рассматривать понятие тенденции в широкой интерпретации, то к числу интересующих явлений можно отнести те из них, которые, однажды возникнув, затем могут исчезать и тут же появляться вновь.

В методическом разделе мы учтем такое непостоянство случайных изменений на основе использования «закона инерции»:

• любые повторения или неопределенность, которые обнаруживаются в том, как складывается конфигурация, вероятнее всего, будут сохранять свою «инерцию» на ограниченных пространственно-временных участках.

Очевидно, что на данном этапе рассмотрения возникает необходимость «увязывания» разрозненных способов управления слзаем в единую систему принятия торговых решений, которую можно было бы использовать в практической работе.

[Старт] [1] [2] [3] [4] [5] [6] [7] [8] [9] [10] [11] [12] [13] [14] [15] [16] [17] [18] [19] [20] [21] [22] [23] [24] [25] [26] [27] [28] [29] [30] [31] [32] [33] [34] [35] [36] [37] [38] [39] [40] [41] [42] [43] [44] [45] [ 46 ] [47] [48] [49] [50] [51] [52] [53] [54] [55] [56] [57] [58] [59] [60] [61] [62] [63] [64] [65] [66] [67] [68] [69] [70] [71] [72] [73] [74] [75] [76] [77] [78] [79] [80] [81] [82] [83] [84] [85] [86] [87] [88] [89] [90] [91] [92] [93] [94] [95] [96]