貝葉斯公式在期貨交易

⑴ 貝葉斯公式運算

貝葉斯公式運算是在給定訓練數據D時，確定假設空間H中的最佳假設。
最佳假設：一種方法是把它定義為在給定數據D以及H中不同假設的先驗概率的有關知識下的最可能假設。貝葉斯理論提供了一種計算假設概率的方法，基於假設的先驗概率、給定假設下觀察到不同數據的概率以及觀察到的數據本身。

1.貝葉斯法則機器學習的任務：在給定訓練數據D時，確定假設空間H中的最佳假設。
最佳假設：一種方法是把它定義為在給定數據D以及H中不同假設的先驗概率的有關知識下的最可能假設。貝葉斯理論提供了一種計算假設概率的方法，基於假設的先驗概率、給定假設下觀察到不同數據的概率以及觀察到的數據本身。

2.先驗概率和後驗概率用P(h)表示在沒有訓練數據前假設h擁有的初始概率。P(h)被稱為h的先驗概率。先驗概率反映了關於h是一正確假設的機會的背景知識如果沒有這一先驗知識，可以簡單地將每一候選假設賦予相同的先驗概率。類似地，P(D)表示訓練數據D的先驗概率，P(D|h)表示假設h成立時D的概率。機器學習中，我們關心的是P(h|D)，即給定D時h的成立的概率，稱為h的後驗概率。

3.貝葉斯公式貝葉斯公式提供了從先驗概率P(h)、P(D)和P(D|h)計算後驗概率P(h|D)的方法p(h|D)=P(D|H)*P(H)/P(D)，P(h|D)隨著P(h)和P(D|h)的增長而增長，隨著P(D)的增長而減少，即如果D獨立於h時被觀察到的可能性越大，那麼D對h的支持度越小。

⑵ 全概率和貝葉斯公式是什麼

1、全概率公式為概率論中的重要公式，它將對一復雜事件A的概率求解問題轉化為了在不同情況下發生的簡單事件的概率的求和問題。

內容：如果事件B1、B2、B3…Bn 構成一個完備事件組，即它們兩兩互不相容，其和為全集；並且P（Bi)大於0，則對任一事件A有P(A)=P(A|B1)P(B1) + P(A|B2)P(B2) + ... + P(A|Bn)P(Bn)。

2、貝葉斯定理是關於隨機事件A和B的條件概率（或邊緣概率）的一則定理。其中P(A|B)是在B發生的情況下A發生的可能性。已知它們的概率P(H[i]),i=1,2,…,n,現觀察到某事件A與H[1],H[2]…,H[n]相伴隨機出現，且已知條件概率P(A|H[i])，求P(H[i]|A)。

(2)貝葉斯公式在期貨交易擴展閱讀：

概率論的一個重要內容是研究怎樣從一些較簡單事件概率的計算來推算較復雜事件的概率，全概率公式和Bayes公式正好起到了這樣的作用。對一個較復雜的事件A，如果能找到一伴隨A發生的完備事件組B1、B2```，而計算各個B的概率與條件概率P(A/Bi)相對又要容易些，這是為了計算與事件A有關的概率，可能需要使用全概率公式和Bayes公式。

⑶ 貝葉斯公式有什麼作用，有哪些局限性

1.貝葉斯決策的優點
（1）貝葉斯決策能對信息的價值或是否需要採集新的信息做出科學的判斷.（2）它能對調查結果的可能性加以數量化的評價,而不是像一般的決策方法那樣,對調查結果或者是完全相信,或者是完全不相信.
（3）如果說任何調查結果都不可能完全准確,先驗知識或主觀概率也不是完全可以相信的,那麼貝葉斯決策則巧妙地將這兩種信息有機地結合起來了.
（4）它可以在決策過程中根據具體情況下不斷地使用,使決策逐步完善和更加科學.
2.貝葉斯決策的局限性：
（1）它需要的數據多,分析計算比較復雜,特別在解決復雜問題時,這個矛盾就更為突出.
（2）有些數據必須使用主觀概率,有些人不太相信,這也妨礙了貝葉斯決策方法的推廣使用.

⑷ 全概率公式和貝葉斯公式是什麼

全概率公式和貝葉斯公式是：

全概率公式：

全概率公式為概率論中的重要公式，它將對一復雜事件A的概率求解問題轉化為了在不同情況下發生的簡單事件的概率的求和問題。

貝葉斯公式：

貝葉斯公式，是指當分析樣本大到接近總體數時，樣本中事件發生的概率將接近於總體中事件發生的概率。但行為經濟學家發現，人們在決策過程中往往並不遵循貝葉斯規律，而是給予最近發生的事件和最新的經驗以更多的權值，在決策和做出判斷時過分看重近期的事件。

(4)貝葉斯公式在期貨交易擴展閱讀：

作為一個規范的原理，貝葉斯法則對於所有概率的解釋是有效的；然而，頻率主義者和貝葉斯主義者對於在應用中概率如何被賦值有著不同的看法。

頻率主義者根據隨機事件發生的頻率，或者總體樣本裡面的個數來賦值概率；貝葉斯主義者要根據未知的命題來賦值概率。一個結果就是，貝葉斯主義者有更多的機會使用貝葉斯法則。

⑸ 貝葉斯公式是什麼

貝葉斯定理由英國數學家貝葉斯(ThomasBayes1702-1761)發展，用來描述兩個條件概率之間的關系，

例如：一座別墅在過去的20年裡一共發生過2次被盜，別墅的主人有一條狗，狗平均每周晚上叫3次，在盜賊入侵時狗叫的概率被估計為0.9，問題是：在狗叫的時候發生入侵的概率是多少？我們假設A事件為狗在晚上叫，B為盜賊入侵，則P(A)=3/7，P(B)=2/(20·365)=2/7300，P(A|B)=0.9，按照公式很容易得出結果：

另一個例子，現分別有A，B兩個容器，在容器A里分別有7個紅球和3個白球，在容器B里有1個紅球和9個白球，現已知從這兩個容器里任意抽出了一個球，且是紅球，問這個紅球是來自容器A的概率是多少?假設已經抽出紅球為事件B，從容器A里抽出球為事件A，則有：P(B)=8/20，P(A)=1/2，P(B|A)=7/10，按照公式，則有：

貝葉斯公式為利用搜集到的信息對原有判斷進行修正提供了有效手段。在采樣之前，經濟主體對各種假設有一個判斷（先驗概率），關於先驗概率的分布，通常可根據經濟主體的經驗判斷確定(當無任何信息時，一般假設各先驗概率相同)，較復雜精確的可利用包括最大熵技術或邊際分布密度以及相互信息原理等方法來確定先驗概率分布。

⑹ 貝葉斯公式 遇到例題時想不明白

個案1：廣州海珠廣場李寧店20歲女營業員於十幾天前去世，該女曾覺得身體不適，去醫院就醫，醫生看完她的X光片後大驚，因為該女五臟六腑和皮膚下全都是細菌蟲，肝臟被侵蝕的只剩下一點點，醫生告訴她直接准備後事了，經查致病原困是該女常年吃麻辣燙和米線，醫生說這兩種食品細菌嚴重超標，且佐料經過加工後也極易增長細菌，與店面衛生無關，請吃這兩種食品的人以後少吃或不吃，請轉發給你所關心的每一個人！

個案2：有一婦女手提包被偷，裡面有手機、銀行卡、錢包等。20分鍾後，她打通了老公的電話，告訴自己被偷的事。老公驚呼：「啊，我剛才收到你的簡訊，問咱家銀行卡的密碼，我立馬就回了！」他們趕到銀行時，被告知裡面所有的錢都已被提走。小偷通過用偷來的手機發送簡訊給"親愛的老公"而獲取了密碼，然後在短短20分鍾內把錢取走了。
提醒：不要在手機通訊錄中暴露自己與聯系人的關系，忌用「家電」、「老公」、「爸媽」等稱呼。一律用名字，字越少越安全。

個案3：有三位自駕游的朋友不慎連人帶車跌落一百五十公尺深的山谷，受困四日三夜後，才獲救。其間，他們曾多次想以手機向外求救。無奈一隻被摔壞，一隻沒電了，一隻收訊不良。他們還多次移動位置以尋找較佳的收發信號地，但都不成功。如果這三位人士平常就知道112專線，緊急時刻也能知道如何用那隻收訊不良的手機撥出112專線，相信他們可以很快獲救。
提醒：全國各地通用的112專線，在手機打開後即使沒有接收信號，甚至電力極為微弱，任何廠牌的手機在任何地點皆可撥通。撥出112後，馬上會進入語音說明如下∶這里是行動電話112緊急救難專線，如果您要報案，請撥0，我們將會為您轉接警察局；如果您需要救助，請撥9，我們將會為您轉接消防局。中文講完後，會以英文重述一遍。此時只要撥0或9，一定會有人接聽。以三位人士所處的情況，或登山迷途或遭遇其它困境時，應撥9，將可獲得及時的救助。

個案4：有個留學生喜歡吃速食杯麵，後來，這位留學生因身體不適去醫院看病，醫生發現他的胃壁附著一層蠟！原來，杯麵的容器里包含一種可食用的蠟！各位下次吃杯麵的時候摸摸看杯壁是不是覺得滑滑的，那就是了。而長時間的食用杯麵，將造成我們的肝臟無法分解這種食用蠟。最後，這位留學生不得不尋求手術治療以移除這層蠟，不幸去世。
提醒：吃泡麵的時候，盡量把面拿出來，另外用碗來泡食，不要用碗面、杯麵所附的容器直接沖開水食用。哪怕是出差，也要帶上一隻大茶缸泡麵用。為了自己的身體，不要偷懶啊！

個案5：一件很可怕的事：有一天，一個21歲男生戴著隱形眼鏡去參加一個烤肉野聚會！就在他開始以木炭生火之後的幾分鍾，他突然大叫一聲，然後很痛苦的跳來跳去，在地上打滾……全場的人都嚇呆了，沒人知道究竟發生了什麼事？大家趕緊送他到醫院，醫生檢查後遺憾地說，他的眼睛失明了！
提醒：參加野外燒烤或任何有可能接觸到火源的時候，請不要戴隱形眼鏡！因為隱形眼鏡是用塑膠製成的，過熱的溫度會熔化我們眼中的隱形眼鏡！

個案6：建行一同志轉述:今天經過一棟大樓門口，門口有一提款機。有一個老伯，一直看著我走過他身邊，突然叫住我,他說他不識字，拿一張銀行卡要我幫他在大樓門口的自動提款機取錢。我回答我無法幫你取，叫警衛幫你。結果，他就回答我說不用了,http://autoworkerslive.com/blog.php?user=louboutin88&blogentry_id=1965,繼續找其他路人幫他取錢。朋友們要記住---取款機可是有攝影機耶。萬一他說我搶劫或是偷他的提款卡，甚至他的卡片是偷來的，幫他領錢會在提款機留下影像，絕對會讓你百口莫辯！我會警惕!是因為已有同事上當，目前仍官司纏身。顯然這是詐騙集團在找替身了!請立即傳出去~~~騙案真是層出不窮,一不小心就會踏入陷阱,真是令人防不勝防！提醒各位朋友在外多小心！

個案7：芍葯居一業主，家中突然斷電，看到窗戶外別人家裡都有電，就出門查看自家電表箱，打開門就被刀子頂著了--持刀入室搶劫....提醒大家如果家裡突然斷電，不要貿然就開門查看，有貓眼的多觀察一會門外動靜，沒貓眼的也隔著門靜聽一段時間，沒有異常響動再開門.

個案8：各位女同胞們注意了！這是最新騙局 女同胞請注意男同胞請叫自己的朋友注意:新出的情況,女性朋友要特別注意啦:一位上班的小姐在下班回家的路上看到一個小孩子一直哭，很可憐,然後就過去問那小朋友怎麼了.小朋友就跟那個小姐說:"我迷路了,可以請你帶我回家嗎?"然後拿一張紙條給她看,說那是他家地址.然後她就笨笨的帶小孩子去了.一般人都有同情心,然後帶到那個所謂小孩子的家裡以後,她一按鈴，門鈴像是有高壓電,就失去知覺了.醒來就被脫光光在一間空屋裡,身邊什麼都沒有了,她甚至連犯人長啥樣子都沒看見.所以,現在人犯案都是利用同情心啊，如果遇到類似這種的,千萬別帶他去,要帶就帶他到派出所去好了,走丟的小孩放到派出所一定沒錯啦，請通知身邊所有女性，為了廣大女士的安全，看完後麻煩給轉發給所有人....

個案9：大家注意了！到自動取款機取錢時一定要倍加小心！！！！！ 昨晚在金海里的工行自動取款機取錢時，後面來了個老婦女，問我能不能取錢，還說什麼取款機有個鍵可能壞了，旁邊不知什麼時候來了個小女孩，一直想往我身邊擠，我也沒在意，小孩子淘氣嘛，可是過分的是她竟然把手朝出鈔口放，准備拿我的錢了，我感覺不對勁了，立即把她推到一邊，等著把錢取出來。之後我想了一下，她們倆給我設了個套：老婦女負責和我瞎聊，吸引我的注意力,http://www.naohmey.com/blogs/entry/UGG-Classic-Cardy-Boots-to-take-advantage-of-special-sales-and-get-free-shipping-both-ways-with-your-order，小女孩趁我不注意時搶走我的錢！如果我不防備的話，錢說不定就被搶走了，這樣的話，我就進套了：（一:我立即去追小女孩，去追回我的錢，可是誰又會相信一個小女孩能搶我一個大人的錢呢？更可怕的是站在我後面的老婦女將會取光我卡中所有的錢，因為我的卡還在取款機裡面；二:我不立即去追小女孩，等拿到卡再追,http://parishilton.mtv.it/blog.php?user=louboutin88&blogentry_id=26023，到那時小女孩就無影無蹤了，錢也就沒了啊：（她們真的很"聰明"，很可恥的！！！)

個案10：我父母都退休在家。昨天上午，來一陌生中年人，說自己摩托車油開沒了，加油站太遠，摩托車又太重推不動，所以想問我父母要一個可樂瓶去買汽油，剛開口就說實在不行就出2、3元買一個空瓶好了。我母親就拿了個空瓶給他，別說他還真從口袋裡掏出錢來，不過是幾張百元大鈔，還讓我父母找錢。我母親頓生警覺，說算了，不過是一個空瓶而已。他非要把100元錢破開買下來，只不過還是那張百元大鈔。好在我母親尚未龍鍾，也不是那種愛貪小便宜的人. 女性朋友一定要認真看完，注意自我安全啊，現在萬惡的社會。。。。朋友發給我一篇報道,現轉給各位看看,出門在外,千萬小心,小心千萬。。。

個案11：最近有人告訴我，他的朋友在晚上聽到門口有嬰兒在哭，不過當時已很晚了而且她認為這件事很奇怪，於是她打電話給JC。JC告訴她∶「無論如何，絕對不要開門。」這位女士表示那聲音聽起來象是嬰兒爬到窗戶附近哭，她擔心嬰兒會爬到街上，被車子碾過。JC告訴她∶我們已派人前往，無論如何不能開門。警方認為這是一個連續殺人犯，利用嬰兒哭聲的錄音帶，誘使女性以為有人在外面遺棄嬰兒，她們出門察看。雖然尚未證實此事，但是警方已接到許多女性打電話來說，他們晚上獨自在家時，聽到門外有嬰兒的哭聲，請將這個消息傳給其他人，不要因為聽到嬰兒的哭聲而開門。

請嚴肅看待這篇文字！有這么離譜！小心為妙!!!

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⑺ 什麼時候用全概率公式和貝葉斯公式

對一個較復雜的事件A，如果能找到一伴隨A發生的完備事件組B1、B2```，而計算各個B的概率與條件概率P(A/Bi)相對又要容易些，這是為了計算與事件A有關的概率，可能需要使用全概率公式和Bayes公式。

1、全概率公式為概率論中的重要公式，它將對一復雜事件A的概率求解問題轉化為了在不同情況下發生的簡單事件的概率的求和問題。

內容：如果事件B1、B2、B3…Bn 構成一個完備事件組，即它們兩兩互不相容，其和為全集；並且P（Bi)大於0，則對任一事件A有

P(A)=P(A|B1)P(B1) + P(A|B2)P(B2) + ... + P(A|Bn)P(Bn)。

或者：p(A)=P(AB1)+P(AB2)+...+P(ABn))，其中A與Bn的關系為交)。

2、貝葉斯定理是關於隨機事件A和B的條件概率（或邊緣概率）的一則定理。其中P(A|B)是在B發生的情況下A發生的可能性。

早在18世紀，英國學者貝葉斯(1702～1761)曾提出計算條件概率的公式用來解決如下一類問題：假設H[1],H[2]…,H[n]互斥且構成一個完全事件，

已知它們的概率P(H[i]),i=1,2,…,n,現觀察到某事件A與H[1],H[2]…,H[n]相伴隨機出現，且已知條件概率P(A|H[i])，求P(H[i]|A)。

(7)貝葉斯公式在期貨交易擴展閱讀

先驗概率區別

1、先驗概率不是根據有關自然狀態的全部資料測定的，而只是利用現有的材料(主要是歷史資料)計算的；後驗概率使用了有關自然狀態更加全面的資料，既有先驗概率資料，也有補充資料；

2、先驗概率的計算比較簡單，沒有使用貝葉斯公式；而後驗概率的計算，要使用貝葉斯公式，而且在利用樣本資料計算邏輯概率時，還要使用理論概率分布，需要更多的數理統計知識。

⑻ 貝葉斯公式的應用

寫作話題:

貝葉斯預測模型在礦物含量預測中的應用
貝葉斯預測模型在氣溫變化預測中的應用
貝葉斯學習原理及其在預測未來地震危險中的應用
基於稀疏貝葉斯分類器的汽車車型識別
信號估計中的貝葉斯方法及應用
貝葉斯神經網路在生物序列分析中的應用
基於貝葉斯網路的海上目標識別
貝葉斯原理在發動機標定中的應用
貝葉斯法在繼電器可靠性評估中的應用

相關書籍:

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卜祥志 , 王紹綿 , 陳文斌 , 余貽鑫 , 岳順民 《貝葉斯拍賣定價方法在配電市場定價中的應用》
劉嘉焜 , 范貽昌 , 劉波 《分整模型在商品價格預測中的應用》
《Bayes方法在經營決策中的應用》
《決策有用性的信息觀》
《統計預測和決策課件》
《貝葉斯經濟時間序列預測模型及其應用研究》
《貝葉斯統計推斷》
《決策分析理論與實務》

⑼ 貝葉斯公式

貝葉斯公式 貝葉斯公式
貝葉斯定理由英國數學家貝葉斯 ( Thomas Bayes 1702-1761 ) 發展，用來描述兩個條件概率之間的關系，比如 P(A|B) 和 P(B|A)。按照乘法法則：P(A∩B)=P(A)*P(B|A)=P(B)*P(A|B)，可以立刻導出 貝葉斯定理公式：P(A|B)=P(B|A)*P(A)/P(B) 如上公式也可變形為：P(B|A)=P(A|B)*P(B)/P(A) 例如：一座別墅在過去的 20 年裡一共發生過 2 次被盜，別墅的主人有一條狗，狗平均每周晚上叫 3 次，在盜賊入侵時狗叫的概率被估計為 0.9，問題是：在狗叫的時候發生入侵的概率是多少？ 我們假設 A 事件為狗在晚上叫，B 為盜賊入侵，則 P(A) = 3 / 7，P(B)=2/(20·365)=2/7300，P(A | B) = 0.9，按照公式很容易得出結果：P(B|A)=0.9*(2/7300)*(7/3)=0.00058 另一個例子，現分別有 A，B 兩個容器，在容器 A 里分別有 7 個紅球和 3 個白球，在容器 B 里有 1 個紅球和 9 個白球，現已知從這兩個容器里任意抽出了一個球，且是紅球，問這個紅球是來自容器 A 的概率是多少? 假設已經抽出紅球為事件 B，從容器 A 里抽出球為事件 A，則有：P(B) = 8 / 20，P(A) = 1 / 2，P(B | A) = 7 / 10，按照公式，則有：P(A|B)=(7 / 10)*(1 / 2)*(20/8)=7/8 貝葉斯公式為利用搜集到的信息對原有判斷進行修正提供了有效手段。在采樣之前，經濟主體對各種假設有一個判斷（先驗概率），關於先驗概率的分布，通常可根據經濟主體的經驗判斷確定(當無任何信息時，一般假設各先驗概率相同)，較復雜精確的可利用包括最大熵技術或邊際分布密度以及相互信息原理等方法來確定先驗概率分布。