数学期望是一种重要的数字特征,它反映随机变量平均取值的大小,是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和。这里的“期望”一词来源于赌博,大概意思是当下注时,期望赢得多少钱。
以大数据眼光看问题体现了数学期望中的大量试验出规律,不能光看眼前或特例,对一种现象不能过早下结论,要多听、多看从而获得拿个隐藏在背后的规律;
以大概率眼看光问题对应数学期望中的概率加权,大概率对应的取值对最后之结果影响大,所以当有了一个目标,为了实现它,就要找一条实现起来概率最大的路径。
扩展资料
应用:
1)随机炒股
随机炒股也就是闭着眼睛在股市中挑一只股票,并且假设止损和止盈线都为10%,因为是随机选股,那么胜率=败率,由于印花税、佣金和手续费的存在,胜率=败率<50%,最后的数学期望一定为负,可见随机炒股,长期的后果,必输无疑。
2)趋势炒股
趋势炒股是建立在惯性理论上的,胜率跟经验有很大关系,基本上平均胜率可以假定为60%,则败率为40%,一般趋势投资者本着赚点就跑,亏了套死不卖的原则,如涨10%止盈,跌50%止损,数学期望为EP=60%*10%-40%*50%=-0.14,必输无疑。
只有止损线<15%时,趋势投资才有可能赢。但是止损线过低,就会形成频繁交易,一方面交易成本增加,另一方面交易者的判断力下降,也就是胜率必然下降,那么最终的下场好不到哪去。
3)价值投资
由于价值低估买,所以胜率比较高,且价值投资都预留安全边际,也就是向上的空间巨大,而下跌空间有限,所以数学期望值一定为正。
参考资料来源:百度百科-数学期望
数学期望是一种重要的数字特征,它反映随机变量平均取值的大小,是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和。这里的“期望”一词来源于赌博,大概意思是当下注时,期望赢得多少钱。
数学期望按照定义,离散随机变量的一切可能取值与其对应的概率P的乘积之和称为数学期望,记为E.如果随机变量只取得有限个值:x,y,z,...则称该随机变量为离散型随机变量。
应用
假设某一超市出售的某种商品,每周的需求量X在10至30范围内等可能取值,该商品的进货量也在10至30范围内等可能取值(每周只进一次货)超市每销售一单位商品可获利500元,若供大于求,则削价处理,每处理一单位商品亏损100元;若供不应求,可从其他超市调拨,此时超市商品可获利300元。试计算进货量多少时,超市可获得最佳利润,并求出最大利润的期望值。
以上内容参考:百度百科-数学期望
在概率论 数学期望和统计学中,一个离散性随机变量的期望值(或数学期望、或均值,亦简称期望)是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和。也就是平均值。