Основы графического анализа текущих событий

Как мы знаем, рассмотренный выше порядок расчета вероятностного прогноза по весу интересующего сценария среди других возможных вариантов в ПЭС позволяет рассчитать соответствующее математическое ожидание, т.е. результат, который должен получиться в среднем при достаточно большом числе испытаний.

Однако известно и другое: реальные события могут складываться по любому сценарию (из возможных для данного ПЭС), в том числе и по самому маловероятному. Конечно, с помощью таблиц нормального распределения или по теореме Чебышева можно оценить вероятности тех или иных отклонений. Но это опять будут всего лишь среднестатистические ожидания.

Между тем, законы случая проявляются в дополнительном измерении не только через вес р, означающий вероятность успеха . Здесь действуют еще и такие закономерности случайных блужданий, как закон повторного логарифма и теоремы арксинуса. Они показывают, что реальное развитие событий может происходить с любыми текущими отклонениями от математического ожидания. Разумеется, по мере роста числа испытаний неизбежно возобладает закон больших чисел, который расставит все на свои места. Но для игрока важнее всего то, что происходит именно сейчас, а не случится когда-то потом в бесконечно далеком будущем.

Вот почему вполне рациональным представляется подход, согласно которому прогнозная оценка производится не только на основе среднестатистических ожиданий, но и с учетом того, какой сценарий событий складывается в действительности. Анализируя конкретную информацию об истории движения кривой графика эффективности в дополнительном измерении, можно делать скорректированные вероятностные суждения насчет благоприятности условий для достижения поставленной цели.

Вероятностный вес события в ПЭС дает представление лишь о математическом ожидании и наиболее вероятных пределах отклонений от него. Графический же анализ позволяет корректировать прогнозные суждения, исходя из особенностей развития реальной ситуации.

Место графического анализа при прогнозировании вероятных сценариев событий в дополнительном пространстве можно представить следующим образом (см. рисунок).

Подчеркнем, что использование графического анализа текущих событий как основы для вероятностного прогноза применительно к дополнительному измерению, где действует только воля чистого случая , не означает нарушения одного из принципиально важных допущений о независимости исхода каждого отдельного испытания от истории уже состоявшихся попыток. Эффект последействия в дополнительном измерении отсутствует точно так же, как и в любом другом пространстве случайных событий.

Однако, как следует из упоминавшихся закономерностей случайных блужданий, наиболее вероятными являются сценарии вполне устойчивых отклонений от среднестатистических ожиданий в ту или другую сторону.

Именно в этом смысле можно говорить о том, что в совершенно, конкретных сериях испытаний проявляется некая предрасположенность к временному отходу от тех значений, которые соответствуют имеющимся вероятностям исходов р и q.

Не вникая в природу данного явления, отметим только то, что имеет для нас значение в концептуальном плане.

Определение события

Оценка веса интересующего события в поле

Графический анализ текущих событий

Вероятностный прогноз

Рисунок 36. Место графического анализа в вероятностном прогнозировании

Прежде всего, заметим, что предрасположенность - это вполне самостоятельный феномен нашей повседневной жизни. Мы принимаем его как не более чем своеобразное проявление воли чистого случая . Хотя, конечно, тут можно искать и какой-то иной закономерный смысл. Возможно, даже Высший. Но при любом подходе история не является главной и единственной причиной предрасположенности. Прошлое лишь отражает ее, подобно зеркалу. Данное явление возникает вне зависимости от уже состоявшегося расклада событий. Например, если человека преследуют провалы в бизнесе, то причина едва ли кроется в плохой кредитной истории данного человека. Скорее, в том, что такова его предрасположенность, определяющая уклон в сторону неудачных исходов.

Что касается непосредственно кривой эффективности в дополнительном измерении, то и здесь движение происходит с преимуществом в ту или иную сторону вовсе не благодаря запоминанию прежнего пути, которому случайное блуждание стремится соответствовать. Исходы, возникающие под воздействием случайных факторов, складываются в некую направлен-

Этапы графического анализа

Система принятия решений, построенная на основе графического анализа конфигурации эффективности в дополнительном измерении, предусматривает три основных этапа работы.

Первый этап - произвольный выбор генератора сигнала (или алгоритма действий), а также приемлемого варианта его настройки для применения в традиционных пространствах. При этом важно добиваться того, чтобы трейдер испытывал достаточно выраженное ощущение комфорта и доверия к своему выбору.

Второй этап - накопление статистических данных для предварительного построения дополнительного измерения эффективности сигнала (алгоритма). Однако делать это предполагается не по непосредственным результатам практической работы, а с помощью виртуального отслеживания итогов моделируемой ситуации, комбинируя в различных соотношениях два возможных массива данных:

ранее накопленный исторический материал;

результаты, получаемые в режиме реального времени и на основе действующих котировок, но без открытия позиции.

ность событий в силу эффекта выбора, о котором уже говорилось при рассмотрении условной вероятности. Этот эффект дает о себе знать в зависимости от того, к какой категории с точки зрения предрасположенности к определенным результатам относится данный конкретный игрок. Удачливые и неудачливые в этом отношении люди покажут и соответствуюп];ую историю.

Разумеется, продолжительность действия предрасположенности в будущем остается величиной неопределенной. Но по конфигурации складывающихся событий можно делать выводы о том, к чему наблюдалось тяготение в прошедший период, и делать вероятностные оценки на перспективу.

С этой точки зрения графический анализ в дополнительном пространстве представляет собой способ экстраполяции прошлого на будущее. Но это делается вовсе не на основе учета эффекта последействия, которого в пространстве случайных событий нет. В действительности анализируется эффект выбора, который проявляется в той или иной предрасположенности. И затем уже по результатам такого анализа формулируется соответствующий вероятностный прогноз, обоснованный известными закономерностями случайного блуждания.

Вероятностный прогноз на основе графического анализа - это экстраполяция истории движения в дополнительном измерении на будущее. Но это вовсе не означает опору на эффект последействия. Здесь речь идет только об эффекте выбора. Главным же является учет закономерностей чистого случая в рамках используемой модели.