Valore atteso e distribuzioni dei risultati

Master sorgente EN · P06-L03 · 30 minuti stimati · needs_review

Studio formativo offline. Nessun collegamento a wallet, fondo reale, chiave privata, firma, operazione dal vivo o dato di portafoglio personale. Le visualizzazioni sono specifiche. Questo master sorgente resta needs_review; completare l’esercizio formativo non rilascia una certificazione.

Una media positiva in un campione minuscolo può nascondere risultati gravi e distorsione di selezione.

Definire l’unità del risultato

Un R è l’unità di perdita da movimento pianificata del materiale originario. Un risultato di−4R è possibile perché un piano non è un limite alle perdite realizzate. Tenere distinti risultati lordi e netti. Con proporzioni p e 1−p e grandezze fisse dei guadagni e delle perdite, media modellizzata=p×guadagno−(1−p)×perdita; risultati variabili richiedono la media dei valori effettivi.

Eseguire il calcolo campionario

Le cinque osservazioni lorde [2,2,−1,−1,−1] sommano a 1R, quindi media 0.2R. Un costo stabilito di0.1R per osservazione dà media netta 0.1R. Non si implicano quattro risultati redditizi su cinque; la proporzione osservata di risultati positivi è 2/5.

Verificare la sensibilità della distribuzione

Aggiungere un sesto risultato lordo−4R. La somma diventa−3R, media−0.5R; media netta−0.6R se si applica lo stesso costo di0.1R. Questo singolo evento di coda stabilito inverte il segno. Non sostituire la sua grandezza con il−1R pianificato soltanto per mantenere il risultato attraente.

Delimitare l’incertezza statistica

NIST descrive come l’incertezza della media campionaria dipenda da dimensione del campione, dispersione e ipotesi [NIST]. Questi risultati fittizi selezionati non stabiliscono estrazioni indipendenti e identicamente distribuite, una popolazione stabile o un vantaggio futuro. Un intervallo di confidenza formale richiederebbe un modello di campionamento giustificato; questa lezione non calcola tale intervallo. Registrare nel diario tutti i risultati, costi, omissioni ed etichette di regime; lasciare le probabilità future UNKNOWN.

• R: unità di perdita pianificata del materiale dichiarato.
• Valore atteso empirico: risultato medio campionario.
• Risultato netto: lordo meno costi dichiarati.
• Sensibilità alle code: effetto di risultati insolitamente grandi.

ILLUSTRATIVE risultati S1–S5=[+2,+2,−1,−1,−1]R; costo 0.1R ciascuno. Estensione sotto stress S6=−4R, stesso costo. I campioni sono dati didattici originali, non risultati storici dichiarati.

Barre della distribuzione dei risultati con grandezze individuali, linee delle medie lorde/nette e corsia separata della sensibilità al sesto evento; famiglia del catalogo della distribuzione dei detentori adattata ai conteggi dei risultati senza implicazioni su wallet/detentori.

Le medie lorde/nette dei campioni originali e la sensibilità a una perdita maggiore stabilita.

La probabilità di successo di una strategia, estrazioni indipendenti, una distribuzione stabile o un valore atteso futuro redditizio.

• OBSERVED: FIX-P06-L03 elenca due risultati+2R e tre−1R.
• INFERRED: media netta di cinque risultati 0.1R usando il costo dichiarato.
• UNKNOWN: probabilità dei risultati futuri.
• INSUFFICIENT EVIDENCE: il campione stabilisce un vantaggio positivo duraturo.

• Usare la percentuale di successo senza le grandezze dei guadagni e delle perdite.
• Ignorare i costi.
• Scartare una perdita da gap perché fuori dal piano.

Calcolare proporzione di risultati positivi di cinque eventi, media lorda/netta e risultato netto totale. Ripetere dopo S6. Spiegare un rischio di distorsione di selezione e un’ipotesi mancante per un’affermazione di valore atteso futuro.

Consegnare calcoli o annotazioni, tabella affermazioni/fonti e limiti. Ripartizione suggerita: studio 12 minuti, esercizio 8, correzione/quiz 10; stima soggetta a calibrazione.

• Includere ogni risultato fornito.
• Tenere distinti guadagni/perdite, numero e costi.
• Verificare la sensibilità alle code.
• Evitare affermazioni sulle probabilità future.

Il valore atteso empirico è aritmetica su un campione dichiarato; costi, code e ipotesi di campionamento limitano ogni interpretazione più ampia.

• Calcolare risultati medi empirici con i costi.
• Separare il valore atteso campionario dalla distribuzione futura.

P06-L04 dopo la revisione della correzione.

NONE nel catalogo autorevole. Il materiale/pacchetto offline fornito è sufficiente; non servono funzionalità a pagamento o capacità di Production non verificate. I metadati di laboratorio/certificazione indicano associazioni successive, non vincoli di accesso o riconoscimenti rilasciati dal vivo.

• [NIST] NIST — Limiti di confidenza per la media — L’incertezza della media campionaria dipende da dispersione, dimensione e ipotesi. Verificato 2026-10-01; riferimento turn11view4.