贝叶斯公式在期货交易

⑴ 贝叶斯公式运算

贝叶斯公式运算是在给定训练数据D时，确定假设空间H中的最佳假设。
最佳假设：一种方法是把它定义为在给定数据D以及H中不同假设的先验概率的有关知识下的最可能假设。贝叶斯理论提供了一种计算假设概率的方法，基于假设的先验概率、给定假设下观察到不同数据的概率以及观察到的数据本身。

1.贝叶斯法则机器学习的任务：在给定训练数据D时，确定假设空间H中的最佳假设。
最佳假设：一种方法是把它定义为在给定数据D以及H中不同假设的先验概率的有关知识下的最可能假设。贝叶斯理论提供了一种计算假设概率的方法，基于假设的先验概率、给定假设下观察到不同数据的概率以及观察到的数据本身。

2.先验概率和后验概率用P(h)表示在没有训练数据前假设h拥有的初始概率。P(h)被称为h的先验概率。先验概率反映了关于h是一正确假设的机会的背景知识如果没有这一先验知识，可以简单地将每一候选假设赋予相同的先验概率。类似地，P(D)表示训练数据D的先验概率，P(D|h)表示假设h成立时D的概率。机器学习中，我们关心的是P(h|D)，即给定D时h的成立的概率，称为h的后验概率。

3.贝叶斯公式贝叶斯公式提供了从先验概率P(h)、P(D)和P(D|h)计算后验概率P(h|D)的方法p(h|D)=P(D|H)*P(H)/P(D)，P(h|D)随着P(h)和P(D|h)的增长而增长，随着P(D)的增长而减少，即如果D独立于h时被观察到的可能性越大，那么D对h的支持度越小。

⑵ 全概率和贝叶斯公式是什么

1、全概率公式为概率论中的重要公式，它将对一复杂事件A的概率求解问题转化为了在不同情况下发生的简单事件的概率的求和问题。

内容：如果事件B1、B2、B3…Bn 构成一个完备事件组，即它们两两互不相容，其和为全集；并且P（Bi)大于0，则对任一事件A有P(A)=P(A|B1)P(B1) + P(A|B2)P(B2) + ... + P(A|Bn)P(Bn)。

2、贝叶斯定理是关于随机事件A和B的条件概率（或边缘概率）的一则定理。其中P(A|B)是在B发生的情况下A发生的可能性。已知它们的概率P(H[i]),i=1,2,…,n,现观察到某事件A与H[1],H[2]…,H[n]相伴随机出现，且已知条件概率P(A|H[i])，求P(H[i]|A)。

(2)贝叶斯公式在期货交易扩展阅读：

概率论的一个重要内容是研究怎样从一些较简单事件概率的计算来推算较复杂事件的概率，全概率公式和Bayes公式正好起到了这样的作用。对一个较复杂的事件A，如果能找到一伴随A发生的完备事件组B1、B2```，而计算各个B的概率与条件概率P(A/Bi)相对又要容易些，这是为了计算与事件A有关的概率，可能需要使用全概率公式和Bayes公式。

⑶ 贝叶斯公式有什么作用，有哪些局限性

1.贝叶斯决策的优点
（1）贝叶斯决策能对信息的价值或是否需要采集新的信息做出科学的判断.（2）它能对调查结果的可能性加以数量化的评价,而不是像一般的决策方法那样,对调查结果或者是完全相信,或者是完全不相信.
（3）如果说任何调查结果都不可能完全准确,先验知识或主观概率也不是完全可以相信的,那么贝叶斯决策则巧妙地将这两种信息有机地结合起来了.
（4）它可以在决策过程中根据具体情况下不断地使用,使决策逐步完善和更加科学.
2.贝叶斯决策的局限性：
（1）它需要的数据多,分析计算比较复杂,特别在解决复杂问题时,这个矛盾就更为突出.
（2）有些数据必须使用主观概率,有些人不太相信,这也妨碍了贝叶斯决策方法的推广使用.

⑷ 全概率公式和贝叶斯公式是什么

全概率公式和贝叶斯公式是：

全概率公式：

全概率公式为概率论中的重要公式，它将对一复杂事件A的概率求解问题转化为了在不同情况下发生的简单事件的概率的求和问题。

贝叶斯公式：

贝叶斯公式，是指当分析样本大到接近总体数时，样本中事件发生的概率将接近于总体中事件发生的概率。但行为经济学家发现，人们在决策过程中往往并不遵循贝叶斯规律，而是给予最近发生的事件和最新的经验以更多的权值，在决策和做出判断时过分看重近期的事件。

(4)贝叶斯公式在期货交易扩展阅读：

作为一个规范的原理，贝叶斯法则对于所有概率的解释是有效的；然而，频率主义者和贝叶斯主义者对于在应用中概率如何被赋值有着不同的看法。

频率主义者根据随机事件发生的频率，或者总体样本里面的个数来赋值概率；贝叶斯主义者要根据未知的命题来赋值概率。一个结果就是，贝叶斯主义者有更多的机会使用贝叶斯法则。

⑸ 贝叶斯公式是什么

贝叶斯定理由英国数学家贝叶斯(ThomasBayes1702-1761)发展，用来描述两个条件概率之间的关系，

例如：一座别墅在过去的20年里一共发生过2次被盗，别墅的主人有一条狗，狗平均每周晚上叫3次，在盗贼入侵时狗叫的概率被估计为0.9，问题是：在狗叫的时候发生入侵的概率是多少？我们假设A事件为狗在晚上叫，B为盗贼入侵，则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结果：

另一个例子，现分别有A，B两个容器，在容器A里分别有7个红球和3个白球，在容器B里有1个红球和9个白球，现已知从这两个容器里任意抽出了一个球，且是红球，问这个红球是来自容器A的概率是多少?假设已经抽出红球为事件B，从容器A里抽出球为事件A，则有：P(B)=8/20，P(A)=1/2，P(B|A)=7/10，按照公式，则有：

贝叶斯公式为利用搜集到的信息对原有判断进行修正提供了有效手段。在采样之前，经济主体对各种假设有一个判断（先验概率），关于先验概率的分布，通常可根据经济主体的经验判断确定(当无任何信息时，一般假设各先验概率相同)，较复杂精确的可利用包括最大熵技术或边际分布密度以及相互信息原理等方法来确定先验概率分布。

⑹ 贝叶斯公式 遇到例题时想不明白

个案1：广州海珠广场李宁店20岁女营业员于十几天前去世，该女曾觉得身体不适，去医院就医，医生看完她的X光片后大惊，因为该女五脏六腑和皮肤下全都是细菌虫，肝脏被侵蚀的只剩下一点点，医生告诉她直接准备后事了，经查致病原困是该女常年吃麻辣烫和米线，医生说这两种食品细菌严重超标，且佐料经过加工后也极易增长细菌，与店面卫生无关，请吃这两种食品的人以后少吃或不吃，请转发给你所关心的每一个人！

个案2：有一妇女手提包被偷，里面有手机、银行卡、钱包等。20分钟后，她打通了老公的电话，告诉自己被偷的事。老公惊呼：“啊，我刚才收到你的短信，问咱家银行卡的密码，我立马就回了！”他们赶到银行时，被告知里面所有的钱都已被提走。小偷通过用偷来的手机发送短信给"亲爱的老公"而获取了密码，然后在短短20分钟内把钱取走了。
提醒：不要在手机通讯录中暴露自己与联系人的关系，忌用“家电”、“老公”、“爸妈”等称呼。一律用名字，字越少越安全。

个案3：有三位自驾游的朋友不慎连人带车跌落一百五十公尺深的山谷，受困四日三夜后，才获救。其间，他们曾多次想以手机向外求救。无奈一只被摔坏，一只没电了，一只收讯不良。他们还多次移动位置以寻找较佳的收发信号地，但都不成功。如果这三位人士平常就知道112专线，紧急时刻也能知道如何用那只收讯不良的手机拨出112专线，相信他们可以很快获救。
提醒：全国各地通用的112专线，在手机打开后即使没有接收信号，甚至电力极为微弱，任何厂牌的手机在任何地点皆可拨通。拨出112后，马上会进入语音说明如下∶这里是行动电话112紧急救难专线，如果您要报案，请拨0，我们将会为您转接警察局；如果您需要救助，请拨9，我们将会为您转接消防局。中文讲完后，会以英文重述一遍。此时只要拨0或9，一定会有人接听。以三位人士所处的情况，或登山迷途或遭遇其它困境时，应拨9，将可获得及时的救助。

个案4：有个留学生喜欢吃速食杯面，后来，这位留学生因身体不适去医院看病，医生发现他的胃壁附着一层蜡！原来，杯面的容器里包含一种可食用的蜡！各位下次吃杯面的时候摸摸看杯壁是不是觉得滑滑的，那就是了。而长时间的食用杯面，将造成我们的肝脏无法分解这种食用蜡。最后，这位留学生不得不寻求手术治疗以移除这层蜡，不幸去世。
提醒：吃泡面的时候，尽量把面拿出来，另外用碗来泡食，不要用碗面、杯面所附的容器直接冲开水食用。哪怕是出差，也要带上一只大茶缸泡面用。为了自己的身体，不要偷懒啊！

个案5：一件很可怕的事：有一天，一个21岁男生戴着隐形眼镜去参加一个烤肉野聚会！就在他开始以木炭生火之后的几分钟，他突然大叫一声，然后很痛苦的跳来跳去，在地上打滚……全场的人都吓呆了，没人知道究竟发生了什么事？大家赶紧送他到医院，医生检查后遗憾地说，他的眼睛失明了！
提醒：参加野外烧烤或任何有可能接触到火源的时候，请不要戴隐形眼镜！因为隐形眼镜是用塑胶制成的，过热的温度会熔化我们眼中的隐形眼镜！

个案6：建行一同志转述:今天经过一栋大楼门口，门口有一提款机。有一个老伯，一直看着我走过他身边，突然叫住我,他说他不识字，拿一张银行卡要我帮他在大楼门口的自动提款机取钱。我回答我无法帮你取，叫警卫帮你。结果，他就回答我说不用了,http://autoworkerslive.com/blog.php?user=louboutin88&blogentry_id=1965,继续找其他路人帮他取钱。朋友们要记住---取款机可是有摄影机耶。万一他说我抢劫或是偷他的提款卡，甚至他的卡片是偷来的，帮他领钱会在提款机留下影像，绝对会让你百口莫辩！我会警惕!是因为已有同事上当，目前仍官司缠身。显然这是诈骗集团在找替身了!请立即传出去~~~骗案真是层出不穷,一不小心就会踏入陷阱,真是令人防不胜防！提醒各位朋友在外多小心！

个案7：芍药居一业主，家中突然断电，看到窗户外别人家里都有电，就出门查看自家电表箱，打开门就被刀子顶着了--持刀入室抢劫....提醒大家如果家里突然断电，不要贸然就开门查看，有猫眼的多观察一会门外动静，没猫眼的也隔着门静听一段时间，没有异常响动再开门.

个案8：各位女同胞们注意了！这是最新骗局 女同胞请注意男同胞请叫自己的朋友注意:新出的情况,女性朋友要特别注意啦:一位上班的小姐在下班回家的路上看到一个小孩子一直哭，很可怜,然后就过去问那小朋友怎么了.小朋友就跟那个小姐说:"我迷路了,可以请你带我回家吗?"然后拿一张纸条给她看,说那是他家地址.然后她就笨笨的带小孩子去了.一般人都有同情心,然后带到那个所谓小孩子的家里以后,她一按铃，门铃像是有高压电,就失去知觉了.醒来就被脱光光在一间空屋里,身边什么都没有了,她甚至连犯人长啥样子都没看见.所以,现在人犯案都是利用同情心啊，如果遇到类似这种的,千万别带他去,要带就带他到派出所去好了,走丢的小孩放到派出所一定没错啦，请通知身边所有女性，为了广大女士的安全，看完后麻烦给转发给所有人....

个案9：大家注意了！到自动取款机取钱时一定要倍加小心！！！！！ 昨晚在金海里的工行自动取款机取钱时，后面来了个老妇女，问我能不能取钱，还说什么取款机有个键可能坏了，旁边不知什么时候来了个小女孩，一直想往我身边挤，我也没在意，小孩子淘气嘛，可是过分的是她竟然把手朝出钞口放，准备拿我的钱了，我感觉不对劲了，立即把她推到一边，等着把钱取出来。之后我想了一下，她们俩给我设了个套：老妇女负责和我瞎聊，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，小女孩趁我不注意时抢走我的钱！如果我不防备的话，钱说不定就被抢走了，这样的话，我就进套了：（一:我立即去追小女孩，去追回我的钱，可是谁又会相信一个小女孩能抢我一个大人的钱呢？更可怕的是站在我后面的老妇女将会取光我卡中所有的钱，因为我的卡还在取款机里面；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，到那时小女孩就无影无踪了，钱也就没了啊：（她们真的很"聪明"，很可耻的！！！)

个案10：我父母都退休在家。昨天上午，来一陌生中年人，说自己摩托车油开没了，加油站太远，摩托车又太重推不动，所以想问我父母要一个可乐瓶去买汽油，刚开口就说实在不行就出2、3元买一个空瓶好了。我母亲就拿了个空瓶给他，别说他还真从口袋里掏出钱来，不过是几张百元大钞，还让我父母找钱。我母亲顿生警觉，说算了，不过是一个空瓶而已。他非要把100元钱破开买下来，只不过还是那张百元大钞。好在我母亲尚未龙钟，也不是那种爱贪小便宜的人. 女性朋友一定要认真看完，注意自我安全啊，现在万恶的社会。。。。朋友发给我一篇报道,现转给各位看看,出门在外,千万小心,小心千万。。。

个案11：最近有人告诉我，他的朋友在晚上听到门口有婴儿在哭，不过当时已很晚了而且她认为这件事很奇怪，于是她打电话给JC。JC告诉她∶「无论如何，绝对不要开门。」这位女士表示那声音听起来象是婴儿爬到窗户附近哭，她担心婴儿会爬到街上，被车子碾过。JC告诉她∶我们已派人前往，无论如何不能开门。警方认为这是一个连续杀人犯，利用婴儿哭声的录音带，诱使女性以为有人在外面遗弃婴儿，她们出门察看。虽然尚未证实此事，但是警方已接到许多女性打电话来说，他们晚上独自在家时，听到门外有婴儿的哭声，请将这个消息传给其他人，不要因为听到婴儿的哭声而开门。

请严肃看待这篇文字！有这么离谱！小心为妙!!!

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⑺ 什么时候用全概率公式和贝叶斯公式

对一个较复杂的事件A，如果能找到一伴随A发生的完备事件组B1、B2```，而计算各个B的概率与条件概率P(A/Bi)相对又要容易些，这是为了计算与事件A有关的概率，可能需要使用全概率公式和Bayes公式。

1、全概率公式为概率论中的重要公式，它将对一复杂事件A的概率求解问题转化为了在不同情况下发生的简单事件的概率的求和问题。

内容：如果事件B1、B2、B3…Bn 构成一个完备事件组，即它们两两互不相容，其和为全集；并且P（Bi)大于0，则对任一事件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与Bn的关系为交)。

2、贝叶斯定理是关于随机事件A和B的条件概率（或边缘概率）的一则定理。其中P(A|B)是在B发生的情况下A发生的可能性。

早在18世纪，英国学者贝叶斯(1702～1761)曾提出计算条件概率的公式用来解决如下一类问题：假设H[1],H[2]…,H[n]互斥且构成一个完全事件，

已知它们的概率P(H[i]),i=1,2,…,n,现观察到某事件A与H[1],H[2]…,H[n]相伴随机出现，且已知条件概率P(A|H[i])，求P(H[i]|A)。

(7)贝叶斯公式在期货交易扩展阅读

先验概率区别

1、先验概率不是根据有关自然状态的全部资料测定的，而只是利用现有的材料(主要是历史资料)计算的；后验概率使用了有关自然状态更加全面的资料，既有先验概率资料，也有补充资料；

2、先验概率的计算比较简单，没有使用贝叶斯公式；而后验概率的计算，要使用贝叶斯公式，而且在利用样本资料计算逻辑概率时，还要使用理论概率分布，需要更多的数理统计知识。

⑻ 贝叶斯公式的应用

写作话题:

贝叶斯预测模型在矿物含量预测中的应用
贝叶斯预测模型在气温变化预测中的应用
贝叶斯学习原理及其在预测未来地震危险中的应用
基于稀疏贝叶斯分类器的汽车车型识别
信号估计中的贝叶斯方法及应用
贝叶斯神经网络在生物序列分析中的应用
基于贝叶斯网络的海上目标识别
贝叶斯原理在发动机标定中的应用
贝叶斯法在继电器可靠性评估中的应用

相关书籍:

Arnold Zellner 《Bayesian Econometrics: Past, Present and Future》
Springer 《贝叶斯决策》
黄晓榕 《经济信息价格评估以及贝叶斯方法的应用》
张丽 , 闫善文 , 刘亚东 《全概率公式与贝叶斯公式的应用及推广》
周丽琴 《贝叶斯均衡的应用》
王辉 , 张剑飞 , 王双成 《基于预测能力的贝叶斯网络结构学习》
张旭东 , 陈锋 , 高隽 , 方廷健 《稀疏贝叶斯及其在时间序列预测中的应用》
邹林全 《贝叶斯方法在会计决策中的应用》
周丽华 《市场预测中的贝叶斯公式应用》
夏敏轶 , 张焱 《贝叶斯公式在风险决策中的应用》
臧玉卫 , 王萍 , 吴育华 《贝叶斯网络在股指期货风险预警中的应用》
党佳瑞 , 胡杉杉 , 蓝伯雄 《基于贝叶斯决策方法的证券历史数据有效性分析》
肖玉山 , 王海东 《无偏预测理论在经验贝叶斯分析中的应用》
严惠云 , 师义民 《Linex损失下股票投资的贝叶斯预测》
卜祥志 , 王绍绵 , 陈文斌 , 余贻鑫 , 岳顺民 《贝叶斯拍卖定价方法在配电市场定价中的应用》
刘嘉焜 , 范贻昌 , 刘波 《分整模型在商品价格预测中的应用》
《Bayes方法在经营决策中的应用》
《决策有用性的信息观》
《统计预测和决策课件》
《贝叶斯经济时间序列预测模型及其应用研究》
《贝叶斯统计推断》
《决策分析理论与实务》

⑼ 贝叶斯公式

贝叶斯公式 贝叶斯公式
贝叶斯定理由英国数学家贝叶斯 ( Thomas Bayes 1702-1761 ) 发展，用来描述两个条件概率之间的关系，比如 P(A|B) 和 P(B|A)。按照乘法法则：P(A∩B)=P(A)*P(B|A)=P(B)*P(A|B)，可以立刻导出 贝叶斯定理公式：P(A|B)=P(B|A)*P(A)/P(B) 如上公式也可变形为：P(B|A)=P(A|B)*P(B)/P(A) 例如：一座别墅在过去的 20 年里一共发生过 2 次被盗，别墅的主人有一条狗，狗平均每周晚上叫 3 次，在盗贼入侵时狗叫的概率被估计为 0.9，问题是：在狗叫的时候发生入侵的概率是多少？ 我们假设 A 事件为狗在晚上叫，B 为盗贼入侵，则 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结果：P(B|A)=0.9*(2/7300)*(7/3)=0.00058 另一个例子，现分别有 A，B 两个容器，在容器 A 里分别有 7 个红球和 3 个白球，在容器 B 里有 1 个红球和 9 个白球，现已知从这两个容器里任意抽出了一个球，且是红球，问这个红球是来自容器 A 的概率是多少? 假设已经抽出红球为事件 B，从容器 A 里抽出球为事件 A，则有：P(B) = 8 / 20，P(A) = 1 / 2，P(B | A) = 7 / 10，按照公式，则有：P(A|B)=(7 / 10)*(1 / 2)*(20/8)=7/8 贝叶斯公式为利用搜集到的信息对原有判断进行修正提供了有效手段。在采样之前，经济主体对各种假设有一个判断（先验概率），关于先验概率的分布，通常可根据经济主体的经验判断确定(当无任何信息时，一般假设各先验概率相同)，较复杂精确的可利用包括最大熵技术或边际分布密度以及相互信息原理等方法来确定先验概率分布。