Математический подход к оценке вероятности в трейдинге оказался не

ошибочным

Попытки анализа азартных игр привели к возникновению математического частотного подхода к расчету вероятности. Вероятности рассчитывались из серий экспериментов и являлись мерой случайности как эмпирической данности при условии того, что были известны наборы исторических данных.

Существует парадокс Бертрана, который гласит – вероятность любого случайного события не может быть чётко определена, пока не определён механизм или метод выбора размера случайной величины.

При сравнении двух гипотез на одних и тех же данных, теория проверки статистических гипотез, основанная на частотной интерпретации, позволяет отвергать или не отвергать модели-гипотезы. При этом адекватная модель может быть отвергнута из-за того, что на этих данных кажется адекватнее иная модель.

Вероятности, определяемые относительной частотой изменения случайного события при достаточно длительных наблюдениях исторических данных (например, цены), с построением моделей-гипотез её распределения, адекватны реальному миру с некоторой неизвестной степенью.

Позднее к методу частотной интерпретации добавился Байесовский метод определения вероятности, который в зависимости от входных данных выдавал апостериорную, то есть полученную после опыта (после очередного изменения набора данных), вероятность найти адекватную оценку для каждой из моделей-гипотез, исходя из понимания меры незнания будущего результата.

Согласно теореме Байеса, нормализованное произведение априорного распределения на функцию правдоподобия является условным распределением неопределённой величины согласно учтённым данным. По формуле Байеса можно более точно пересчитать вероятность, взяв в расчёт как ранее известную информацию, так и данные новых наблюдений.

Байесовские модели характеризуются субъективной уверенностью трейдера «экспериментатора» при определении вероятности «степени уверенности», которая отражается величиной ставки (риска), поставленных на то, что суждение истинно (ложно).

Значимость субъективной оценки достигается подменой правдоподобных функций правдоподобными интуитивными рассуждениями с добавлениями функций нормальных распределений или изысканных логарифмических шкал (нейросетей и т.п.). Применение взаимоисключающих методов в надежде математически точно определить вероятность события при условии, что произошло другое статистически взаимозависимое с ним событие, в свою очередь адекватно реальному миру с некоторой тоже неизвестной, но уже большей степенью неадекватности.

Данное распространённое непонимание или недознание индивидуумов приводит к скатыванию от четких математически адекватных (алгоритмических) моделей к интуитивной оценке событий и их интерпретаций, не сознавая, что интуиция – это принятие части за целое, что ещё более повышает степень неадекватности реальному миру.

Вывод: в трейдинге, принятое решение с помощью эвристик, предполагающих использование неформализованных методов (основанных на интуитивном мышлении), в отличие от решений методами, опирающимися на чёткие математические модели чаще всего ошибочно.

P.S.: Когда мы смотрим не на видимое, но на невидимое: ибо видимое временно, а невидимое вечно.

Epistula II ad Corinthios