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.