Модель случайного блуждания

В качестве конкретной модели, с помощью которой мы будем представлять особенности случайного плавания результатов в дополнительном измерении, предполагается использовать опыты Бернулли ( Bernoulli )** Якоб Бернулли (1654-1705) — наиболее известньй представитель семьи швейцарских ученых-математиков. В теории вероятности доказал теорему (опубликована только в 1713 г.) о действии закона больших чисел применительно к распределению отклонений частоты случайного события от его вероятности при независимых испытаниях. (Советский энциклопедический словарь. С. 135.). В теории вероятностей они известны еще и как биномиальные испытания*** По определению, биномиальные испытания предполагают только два исхода.

 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.

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.