Модель случайного блуждания

О результатах, полученных в ходе применения этой модели, принято говорить, что они «случайно блуждают». Закономерности этого «блуждания» и будут нами использованы в дальнейшем.

Бытовым аналогом таких испытаний является «игра в орлянку» с «идеальной» монетой. Она не может упасть ребром и имеет две совершенно («идеально») одинаковые стороны.

ХМ.^. Тайюп. БеарЬепп^ гЬе тагкеГ. — ,1оЬп \УШеу & §опз, 1996.

Якоб Бернулли (1654-1705) — наиболее известный представитель семьи швейцарских ученых-математиков. В теории вероятности доказал теорему (опубликована только в 1713 г.) о действии закона больших чисел применительно к рас-пределению отклонений частоты случайного события от его вероятности при независимых испытаниях. (Советский энциклопедический словарь. С. 135.)

По определению, биномиальные испытания предполагают только два исхода.

Но в данной модели монета может быть не только с равновероятными исходами, но и «разновеликой» в этом смысле. Например, лишая монету «идеальности» путем смещения центра тяжести или внесением иных конструкторских изменений, можно добиться «тяготения» результатов к преимущественному выпадению одной или другой стороны.

Разумеется, «монета» — это лишь условность, иллюстрация принятой модели. В действительности моделирование осуществляется путем использования генератора случайных чисел или на основе данных из специальных таблиц, где случайные значения (от 0 до 9) приведены в готовом виде*.

Если последовательно регистрировать многократно повторяемые биномиальные испытания, то за период наблюдения можно получить некую кривую «блуждания» точки от начала координат до какого-то значения, отражающего соотношение числа «успехов» и «неудач».

Все расчеты по данной модели строятся на том, что процесс «блуждания» точки рассматривается как процесс «чисто» случайный.

На основе этой модели предполагается получить представление о закономерностях поведения графика в дополнительном измерении и вырабатывать соответствующие методические процедуры принятия торговых решений.

В качестве модели событий в дополнительном измерении используются биномиальные испытания в условиях «чистой» случайности.