[股票概率论视频]股票概率公式

时间:2021-03-01 10:10:11 作者:www.sddlys.com

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所以我们考虑用X落在某个区间],(ba内的概率表示。定义定义设X为随机变量,x是任意实数,则函数)()(xXPxF≤=称为随机变量X的分布函数。)()()(aFbFbXaP−=≤<可以得到X落入区间]。(ba的概率。

也就是说分布函数完整地描述了随机变量X随机取值的统计规律性。分布函数)(xF是一个普通的函数,它表示随机变量落入区间(–∞,x]内的概率,)(xF的图形是阶梯图形,Λ21xx是第一类间断点,随机变量X在kx处的概率就是)(xF在kx处的跃度。分布函数具有如下性质:1°,1)(0≤≤xF+∞<<∞−x;2°)(xF是单调不减的函数。即21xx<时,有≤)(1xF)(2xF;3°0)(lim→x)(==−∞−∞xFF。1)(lim→x)(==+∞+∞xFF;4°)()0(xFxF=+。即)(xF是右连续的;5°)0()()(−−==xFxFxXP。

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∫x+=+≤<≤=hxdxxfhxXxPxXP)()()(令P不可能事件(Ø)的概率为零。而概率为零的事件不一定是不可能事件;同理。必然事件(Ω)的概率为1,而概率为1的事件也不一定是必然事件。0→=xhX,则右端为零而概率0)=,0)(≥=xXP,故得(2、常见分布2、常见分布①0-1分布①0-1分布P(X=1)=p。设事件A发生的概率为p。

事件A发生的次数是随机变量,设为X则X可能取值为n,210Λ,210101Λ=<<−=,则称随机变量X服从参数为n,p的二项分布,记为)(~pnBX,|)(2221ΛΛ−−−=容易验证,满足离散型分布率的条件。当1=n时1.0=k这就是(0-1)分布,所以(0-1)分布是二项分布的特例。

③泊松分布③泊松分布设随机变量X的分布律为λλk−==ekXPk!)(0>λΛ210=k)(~λπX或者P(λ)。泊松分布为二项分布的极限分布(np=λ。n→∞),④超几何分布④超几何分布),min(n210NM的超几何分布,⑤几何分布⑤几何分布Λ,321=其中p≥0随机变量X服从参数为p的几何分布。

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以下五个命题是等价的:Y)=0;考研数学知识点-概率统计Editedby杨凯钧2005年10月8③E(XY)=E(X)E(Y);④D(X+Y)=D(X)+D(Y);⑤D(X-Y)=D(X)+D(Y).(2)二维随机变量函数的期望(2)二维随机变量函数的期望⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧=∫∫∞--∑∑i∞+∞+∞为连续型。

)(为离散型;),()()()()]([(3)原点矩和中心矩(3)原点矩和中心矩①对于正整数k。称随机变量X的k次幂的数学期望为X的k阶原点矩。即uk=E(X于是,我们有∑pxukk),k=12….⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧=∫∞+∞−.,)(续型时百度文库为连X当为离散型时,X当dxxpxkiiki②对于正整数k。称随机变量X与E(X)差的k次幂的数学期望为X的k阶中心矩。记为kµ即.21=))((Λ−=kXEXEkkµ于是,我们有⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧−−=∫∑i∞+∞−.。)())(())((续型时为连X当为离散型时。X当③对于随机变量X与Y,如果有)(lkYXE存在,则称之为X与Y的k+l阶混合原点矩,记为klu即))].(())([(YEYXEXEukkl−−=五.大数定律和中心极限定理五.大数定律和中心极限定理1、切比雪夫不等式1、切比雪夫不等式设随机变量X具有数学期望E(X)=μ。方差D(X)=σ则对于任意正数ε,有下列切比雪夫不等式2,22)(εσεµ≤≥−XP切比雪夫不等式给出了在未知X的分布的情况下。对概率)(εµ≥−XP的一种估计,它在理论上有重要意义。

股票打板概率论

打板概率论好多股民朋友都知道打板这个概念。但对于打板的胜率没有什么概念。今天我用历史数据回测的方法,分析一下打板的概率。首先说一下前提,1策略模式-打板个股封板,并且能封得住,板上拿票就是说买入价是当天最高价。公式如下图:建仓规则选取测试时间段为:2017.12.012018.03.24。每一次开仓资金100万。

如图:交易模式买入价是当天最高价。卖出价是翌日尾盘收盘价。如果连扳则持股,直到不能封板的那一天,尾盘卖出,交易费率来回-万20。如图:评测品种是选取最近60日内,所有涨停股票作为回测对象(不包括ST)截至到2018.03.23两市总共3508只股票。60日内有涨停板的总共1024只,理论上假如我有足够资金,按照这个模式操作了所有1024只个股。如图:评测结果:策略运行来看,交易总次数1710次,盈利977次,胜率57%手续费357万,净利润3498万。

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