隨即行走指標

⑴ 「隨機行走」的解法

我的想法：
蟲子每次行動有4種可能，每種分別為1/4的概率。
有n個小△，最快走完要n-1步，概率為1/4的n-1次方；
有3/4的概率會向前邁步，所以能走完的概率為3/4的n-1次方；
以此類推，原地不動的概率也為1/4的n-1次方；……

⑵ 什麼是隨機行走理論

隨機漫步理論——反技術圖表派的基礎 隨機漫步理論(Random Walk)認為，證券價格的波動是隨機的， 像一個在廣場上行走的人一樣，價格的下一步將走向哪裡， 是沒有規律的。 證券市場 中，價格的走向受到多方面因素的影響。 一件不起眼的小事也可能對市場產生巨大的影響。 從長時間的價格走勢圖上也可以看出， 價格的上下起伏的機會差不多是均等的。

⑶ 股票指標的隨機指標

該指標適用於中短期股票的技術分析。KD線的隨機觀念，遠比移動平均線實用。移動平均線在習慣上只以收盤價來計算，因而無法表現出一段行情的真正波幅的。換句話說，當日或當前數日的最高價、最低價，無法在移動平均線上體現。因而有些專家才慢慢開創出一些更進步的技術理論，將移動平均線的應用發揮得淋漓盡致。KD線就是其中一個頗具代表性的傑作。
隨機指標在圖表上採用%K和%D兩條線，在設計中綜合了動量觀念、強弱指標與移動平均線的優點，在計算過程中主要研究高低價位與收市價的關系，反映價格走勢的強弱和超買超賣現象。它的主要理論依據是：當價格上漲時，收市價傾向於接近當日價格區間的上端；相反，在下降趨勢中收市價趨向於接近當日價格區間的下端。在股市和期市中，因為市場趨勢上升而未轉向前，每日多數都會偏向於高價位收市，而下跌時收市價就常會偏於低位。隨機指數在設計中充分考慮價格波動的隨機振幅與中短期波動的測算，使其短期測市功能比移動平均線更加准確有效，在市場短期超買超賣的預測方面又比強弱指數敏感，因此，這一指標被投資者廣泛採用。計算方法：
計算隨機指標數值時，首先須找出當前N天內曾出現過的最高價、最低價與第N天的收盤價，然後利用這三個數字來計算第N天的未成熟隨機值（RSV）。
RSV=（第N日收盤價－ 當前N日最低價） /
（當前N日最高價－當前N日最低價） * 100
N：待設定參數，預設值9日
然後，求RSV的N2日移動平均，得K值；再求K值的N3日移動平均得D值。N2、N3的預設值都為3。
K與D值永遠介於0與1之間。
KD線中的RSV，隨著9日中高低價、收盤價的變動而有所不同。如果行情是一個明顯的漲勢，會帶動K線（快速平均值）與D線（慢速平均值）向上升。但如漲勢開始遲緩，便會慢慢反應到K值與D值，使K線跌破D線，此時中短期跌勢確立。由於KD線本質上是一個隨機波動的觀念，對於掌握中短期的行情走勢非常正確。
預設時，系統在副圖上繪制三條線，分別為RSV值的三日平均線K，K值的三日平均線D，三倍D值減二倍K值所得的J線。
應用法則：
1、D值在70以上時，市場呈現超買現象。D值在30以下時，市場則呈現超賣現象。
2、當隨機指數與股價出現背離時，一般為轉勢的信號。中期或短期的走勢有可能已見頂或見底。
3、當K值大於D值，顯示當前趨勢是向上漲，因此K線向上突破D線時，為買進信號。當D值大於K值，顯示趨勢是向下跌，因此K線向下跌破D線，為賣出信號。
4、K線與D線的交叉，須在70以上，30以下信號才較為正確。K線與D線在特性上與強弱指標一樣，當K值與D值在70以上，已顯示超買的現象，30以下出現超賣的現象。
KD線不僅能反映市場的超買超賣程度，還能通過交叉突破發出買賣信號。但若這類交叉突破在50左右發生，走勢又陷入盤局時，買賣信號可視為無效。
5、當K值和D值上升或下跌的速度減弱，傾斜度趨於平緩是短期轉勢的預警信號。
6、KD不適用於發行量太小，交易太小的股票；但對指數以及熱門大型股有極高的准確性。

⑷ 快速隨機擺動指標的指標構成

t——當日；
n——時間長度；
Ci——第i日的收盤價；
Hi——第i日的最高價；
Li——第i日的最低價。
K、D有以下四個變數：
1、K時期：在本指標計算時所用時期總數。
2、K減慢期：此值決定K的內在緩急，取1表時隨機指標加快，取3表明減慢。
3、D時期：此為計算K移動均線時所用的時期數。移動均線稱為D，常在K上以虛線表示。
4、D方法：用來計算D的方法（即指數法、簡單平均法(股票)、時間序列法、三角法、變數法或權重法）。
計算公式：
注意：
1、一般取n=20，m=6。
2、若沒有前一日K值時，用50代替。通常還引入另外一個參數J，其公式為J=S*D-（S-1）*K，一般取S=3。

⑸ 隨機指標（KDJ）是什麼意思

根據統抄計學原理，通過一個特定的襲周期（常為9日、9周等）內出現過的最高價、最低價及最後一個計算周期的收盤價及這三者之間的比例關系，來計算最後一個計算周期的未成熟隨機值RSV，然後根據平滑移動平均線的方法來計算K值、D值與J值，並繪成曲線圖來研判股票走勢。

⑹ 什麼是隨機指標

與KD指標相比，KDJ指標繪制三條指標線，分別為指標線K、指標線D、指標線J，其中，J線為三倍值減二倍D值。
下面著重講述KD指標
1. 指標說明
隨機指數，是期貨和股票市場常用的技術分析工具。它在圖表上是由%K和%D兩條線所形成，因此也簡稱KD線。隨機指數在設計中綜合了動量觀念，強弱指數和移動平均線的一些優點，在計算過程中主要研究高低價位與收市價的關系，即通過計算當日或最近數日的最高價，最低價及收市價等價格波動的真實波幅，反映價格走勢的強弱勢和超買超賣現象。因為市勢上升而未轉向之前，每日多數都會偏於高價位收市，而下跌時收市價就常會偏於低位。隨機指數還在設計中充分考慮價格波動的隨機震幅和中，短期波動的測算，使其短期測市功能比移動平均線更准確有效，在市場短期超買超賣的預測方面，又比強弱指數敏感。因此，隨機指數作為股市的中，短期技術測市工具，頗為實用有效。

2. 運用原則
隨機指數是用%K，%D二條曲線構成的圖形關系來分析研判價格走勢，這種圖形關系主要反映場的超買超賣現象，走勢背馳現象以及%K與%D相互交叉突破現象，從而預示中，短期走勢的到頂與見底過程，其具體應用法則如下：
超買超賣區域的判斷--%K值在80以上，%D值在70以上為超買的一般標准。%K值輕20以下，%D值在30以下，及時為超賣的一般標准。
背馳判斷--當股價走勢一峰比一峰高時，隨機指數的曲線一峰比一峰低，或股價走勢一底比一底低時，隨機指數曲線一底比一底高，這種現象被稱為背馳，隨機指數與股價走勢產生背馳時，一般為轉勢的訊號，表明中期或短期走勢已到頂或見底，此時應選擇正確的買賣時機。
%K線與%D線交叉突破判斷--當%K值大於%D值時，表明當前是一種向上漲升的趨勢，因此%K線從下向上突破%D線時，是買進的訊號，反之，當%D值大於%K值，表明當前的趨勢向下跌落，因而%K線從上向下跌破%D線時，是賣出訊號。
註：本信息僅代表專家個人觀點僅供參考，據此投資風險自負。

⑺ 隨機行走的概率問題

先介紹點兒背景知識：Gambler's Ruin 問題（賭徒問題）
BTW：你都用了隨機行走這個詞了，我估計你知道，不過我還是介紹一下。

兩個賭徒A有a個硬幣，B有b個硬幣。
每一次，雙方均有1/2的可能性贏。
如果A贏，B就給A一個硬幣；如果B贏，A就給B一個硬幣。
直到某一方的硬幣全輸掉為止。

這個問題的解：
A最終輸掉的概率：b / (a+b)
B最終輸掉的概率：a / (a+b)

將賭徒問題看作隨機游動：
從 0 點開始，在 [-a,b] 的區間內隨機游動。
每一步，如果A贏，那麼往右移一格；如果B贏，那麼往左移一個。
直到到達 -a 或者 b 結束。

由賭徒問題的解，可知：
先到達 -a 的概率，也就是A輸：b / (a+b)
先到達 b 的概率，也就是B輸：a / (a+b)

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回到我們的問題。

1 和 4 對稱，2 和 3 對稱。我們先求停在 1 上的概率。
如果最後停在 1，說明在走到 1 之前，要走過所有的 2、3、4。
也就是說：從 0 點開始，在向右走到 1 之前，而要先向左走到 4、3、2。
歸納成隨機游動：從 0 點開始，要在到達 1 之前，先到達左側 3 個格子處。
也就相當於賭徒問題中，從 0 點開始，在 [-3,1] 之間隨機游動，先到達 -3。
這個概率是：1 / (1+3) = 1/4
這就是停在 1 上的概率。

由對稱性，停在 4 上的概率也是 1/4。
再由 2 和 3 的對稱性，停在它們上的概率是：(1 - 1/4 - 1/4) / 2 = 1/4

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我們還可以推廣一下。

假設有 n+1 個點：0、1、2、...、n，求停在任意一點 k (k 不為 0) 的概率。

最後停在 k，說明在走到 k 之前，要從 0 向右走過所有的 1、2、...、k-1，也要從 0 向左走過所有的 n、n-1、...、k+1
分兩種情況討論：(1) 先走到 k-1，後走到 k+1，和 (2) 先走到 k+1，後走到 k-1
這兩種情況相當於：從 0 開始，在 [-(n-k), k-1] 之間隨機游動，第(1)種情形相當於先走到 k-1，而第(2)種情形相當於先走到 n-k。所以：
先走到 k-1 的概率是：(n-k) / (n-1)
先走到 k+1 的概率是：(k-1) / (n-1)

由全概率公式：
Pr(最後停在k) = Pr(最後停在k | 先走到k-1) * Pr(先走到k-1) + Pr(最後停在k | 先走到k+1) * Pr(先走到k+1)
如果先走到 k-1（此時還未走到 k+1），並且最後停在 k，這就要求先向左走過 n-1 個格子到達 k+1，也就是在 [-(n-1), 1] 上隨機游動，先走到 -(n-1)。
所以：Pr(最後停在k | 先走到k-1) = 1 / n
如果先走到 k+1（此時還未走到 k-1），並且最後停在 k，這就要求先向右走過 n-1 個格子到達 k-1，也就是在 [1, n-1] 上隨機游動，先走到 n-1。
所以：Pr(最後停在k | 先走到k+1) = 1 / n

代入全概率公式：
Pr(最後停在k) = 1 / n

⑻ c++蒙特卡洛方法隨機行走

如下模擬1000次。

#include<iostream>
#include<algorithm>
usingnamespacestd;

doublea[20][20]={0};
intdir[][2]={{-1,0},{1,0},{0,-1},{0,1}};

voidnextxy(int&x,int&y){
	inta[4]={0,1,2,3};
	random_shuffle(a,a+4);
	for(inti=0;i<4;i++){
		intnewx=x+dir[a[i]][0],
			newy=y+dir[a[i]][1];
		if(newx>=0&&newx<20&&newy>=0&&newy<20){
			x=newx;
			y=newy;
			return;
		}
	}
}

intmain(){
	intcount=10;
	for(intk=0;k<count;k++){
		intx=0,y=0;
		for(inti=0;i<10000;i++)
			nextxy(x,y);
		a[x][y]++;
	}
	for(inti=0;i<20;i++){
		for(intj=0;j<20;j++)
			cout<<a[i][j]/count<<'';
		cout<<endl;
	}
}

時間復雜度為o(10000n)，n為模擬次數。當n較大時，花費時間較多。