📉 Vai ir iespējams prognozēt tirgu ar varbūtībām? 🤔
Daudzi satura veidotāji izmanto probabilistiskus terminus, radot nepatiesu priekšstatu, ka kaut kas ir "gandrīz droši" notiks, kad patiesībā matemātika mums saka ko citu.. Cena pati par sevi nesniedz nepieciešamos nosacījumus, lai ar stingrību piemērotu prognozējošo statistiku.
🎲 Kāpēc tas nedarbojas kā matemātiskajā eksperimento?
Nav neatkarīgu vai identisku paraugu: katra svece grafikā ir unikāla kontekstā.
Laiks nav uzticama statistiskā mainīgā: rādītāji, kas ir atkarīgi no laika (kā kustīgās vidējās), pārkāpj pamata pieņēmumus.
Tu nevari veikt klasisko hipotēžu testu: nav definētas populācijas, stabilas sadalījuma vai iespējas atkārtot scenārijus.
🔍 To saka matemātiķi, piemēram, Benoît Mandelbrot (haosa tēvs tirgos):
"Cenas neseko normāliem sadalījumiem. Tirgus nav prognozējams un lineārs."
Katrs tirgus brīdis ir unikāls: nav atkārtojamības vai eksperimentālas kontroles.
Pat ja kāds raksts atkārtojās pagātnē, tas nenozīmē, ka tam ir statistiska prognozējoša vērtība.
Tas tikai atspoguļo empīrisku biežumu, nevis reālu matemātisku varbūtību.
✅ Kad JĀ izmanto varbūtību un statistiku?
Lai pētītu vienkāršu rakstu biežumu (kā reversijas pēc plaisām)
Lai mērītu vēsturiski volatilitāti vai veiktu Monte Carlo tipa simulācijas
Lai novērtētu risku pret atdevi daudzos scenārijos
Bet ne, lai uzminētu nākotni.
📣 Secinājums:
Cena rīcība nevar tikt analizēta vieglprātīgi, to saprot ar kontekstu, vadību un pieredzi.
Nepakļaujies pieņēmumiem par varbūtību procentiem, ka kaut kas notiks, kad patiesībā tiem nav stingra pamata.
Statistika nav burvju bumba — tā ir rīks mērīšanai, nevis uzminēšanai.
#BinanceAcademy #EducaciónCripto #Probabilidad #AnalisisTecnico #GestiónDeRiesgo