Объявленная вероятность может вводить в заблуждение, когда ее состояние остается незаявленным. Шанс увидеть сигнал, когда событие происходит, отличается от шанса события, происходящего после сигнала. Для бинарных результатов базовая частота события и частота ложного сигнала определяют, как эти две вероятности связаны.
Следуйте доказательствам
Отследите, как событие может достичь рынков, а затем проверьте конкурирующее объяснение.
Сравнить объяснения
Переключите линзы, чтобы увидеть, что объясняет каждый аккаунт, и что остается неопределенным.
Предположим, что событие происходит в 20% случаев, или в 200 случаях. Предположим, что сигнал появляется в 80% случаев события: это дает 160 положительных сигналов. Также предположим, что он появляется в 20% из 800 случаев несобытия, давая еще 160 положительных. Поэтому есть 320 положительных сигналов, из которых 160 сопровождают событие. Вероятность события среди положительных сигналов 160 делится на 320, или 50%. Предполагаемая 80% скорость обнаружения является точной в примере, но она отвечает на другой вопрос от 50% вероятности события после сигнала. Измените только предполагаемую частоту события до 50%, оставляя при этом обе условные частоты сигнала неизменными. В 1000 гипотетических случаях затем 400 положительных сопровождающих событий и 100 сопровождающих несобытий. Задняя вероятность становится 400, разделенных на 500, или 80%. Измененная базовая ставка объясняет изменённый результат. Ни один из этих предполагаемых ставок не является измеренной торговой статистикой.
Предположим, что событие происходит в 20% случаев, или в 200 случаях. Предположим, что сигнал появляется в 80% случаев события: это дает 160 положительных сигналов. Также предположим, что он появляется в 20% из 800 случаев несобытия, давая еще 160 положительных. Поэтому есть 320 положительных сигналов, из которых 160 сопровождают событие. Вероятность события среди положительных сигналов 160 делится на 320, или 50%. Предполагаемая 80% скорость обнаружения является точной в примере, но она отвечает на другой вопрос от 50% вероятности события после сигнала. Измените только предполагаемую частоту события до 50%, оставляя при этом обе условные частоты сигнала неизменными. В 1000 гипотетических случаях затем 400 положительных сопровождающих событий и 100 сопровождающих несобытий. Задняя вероятность становится 400, разделенных на 500, или 80%. Измененная базовая ставка объясняет изменённый результат. Ни один из этих предполагаемых ставок не является измеренной торговой статистикой.
При рассмотрении фактического сигнального утверждения идентифицируйте событие, окно наблюдения, количество случаев, количество событий и количество сигналов в обеих группах. Заявление об успешном обнаружении неполно без ложносигнальной стороны. Проверьте, что правило и выборка были указаны последовательно, а не отбирайте только примеры, где сигнал выглядел полезным. Если вероятности оцениваются по историческим наблюдениям, изучите, как эти наблюдения относятся к периоду и условиям, в которых будет использоваться оценка. Математически правильная формула не устанавливает, что его входы остаются действительными. Она также сама по себе не устанавливает выгодную цену контракта: условия выплат и затраты отвечают на другой вопрос. В этой статье используется документированный метод вероятности и оригинальные иллюстративные цифры, рассмотренные 8 октября 2026 г. В ней не сообщается о проверенной стратегии, достигнутой доходности или гарантированном результате. Полезный вопрос заключается в том, какая условная вероятность на самом деле описывается процентом.
Условные вероятности имеют направление
Считывание вероятности MIT OpenCourseWare объясняет условную вероятность, закон общей вероятности и теорему Байеса. Правило Байес связывает предыдущую вероятность события, вероятность сигнала, данного этому событию, и общую вероятность сигнала. Считывания явно обращается к путанице между противоположными условными вероятностями и ошибкой базовой скорости. MIT OpenCourseWare — Условная вероятность, независимость и теорема Байеса, весна 2022
Для сигнала S и события E вычисление равно P(E задан S) = P(S задан E) × P(E) ÷ P(S), при условии, что P(S) является положительным. Знаменатель включает сигналы, сопровождающие событие, и сигналы, появляющиеся, когда событие не происходит. MIT OpenCourseWare — Условная вероятность, независимость и теорема Байеса, весна 2022
Изобретенный сигнал может привести к 50%-ному результату
Предположим, что в 80% случаев события появляется сигнал, который дает 160 положительных сигналов. Также предположим, что он появляется в 20% из 800 случаев, не связанных с событием, давая еще 160 положительных.
Таким образом, существует 320 положительных сигналов, из которых 160 сопровождают событие. Вероятность события среди положительных сигналов 160 делится на 320, или 50%. Предполагаемая 80% скорость обнаружения является точной в примере, но она отвечает на другой вопрос, чем 50% вероятность события после сигнала.
Изменить только предполагаемую частоту событий до 50%, оставив при этом без изменений обе условные скорости сигнала. В 1,000 гипотетических случаях имеется тогда 400 положительных, сопровождающих события и 100 сопутствующих несобытий. Задняя вероятность становится 400, разделенной на 500, или 80%. Измененная базовая ставка объясняет изменённый результат. Ни одна из этих предполагаемых ставок не является измеренной торговой статистикой.
Попросите полный набор наблюдений
При рассмотрении фактического утверждения сигнала идентифицируйте событие, окно наблюдения, количество случаев, количество событий и количество сигналов в обеих группах. Заявление об успешном обнаружении является неполным без стороны ложного сигнала. Проверьте, чтобы правило и образец были указаны последовательно, а не выбирая только примеры, где сигнал выглядел полезным.
Если вероятности оцениваются по историческим наблюдениям, то изучите, как эти наблюдения относятся к периоду и условиям, в которых будет использоваться оценка. Математически правильная формула не устанавливает, что ее входы остаются действительными. Она также сама по себе не устанавливает выгодную цену контракта: условия выплат и затраты отвечают на другой вопрос.
В данной статье используется документированный метод вероятностей и оригинальные иллюстративные цифры, рассмотренные 8 октября 2026 г. В ней не сообщается о проверенной стратегии, достигнутом возврате или гарантированном результате. Полезный вопрос заключается в том, какую условную вероятность на самом деле описывает процент.