第 8 章 · Expected Value
勝つ確率 40% の取引に、行う価値はあるでしょうか？
- 練習するスキル
- 確率に基づく判断
- 先に読む
- 第 7 章 · 確率
- 3D シミュレーション
- なし
市場の現場
哲さんの教材ルールは、40% で 2,000 ドルの利益、60% で 1,000 ドルの損です。費用なし、毎回同額です。
小林さんは「負けが多いのに、なぜ研究するのか」と聞きます。哲さんは各確率を金額に掛けます。計算後も注文せず、結果の漏れを確認しました。
多くの回で負けるルールにも、研究価値があるのはなぜでしょうか？
あなたが決める
この仮定だけでどう扱いますか？
結果を観察する
| 結果 | 確率 | 単発損益 | 平均への寄与 |
|---|---|---|---|
| 目標 | 40% | +2,000 ドル | +800 ドル |
| 退出価格 | 60% | −1,000 ドル | −600 ドル |
| 合計 | 100% | 第3の単発結果はない | +200 ドル |
平均は、1回も単発で現れない数にもなります。 1利益で確率推定を証明しません。
仕組みを理解する
2結果、40%・60%、+2,000・−1,000、複利・費用なしのモデルです。多数反復の寄与を確率で合計し、頻度の多い側で全体を置き換えません。
- 全結果を列挙
- 各確率を書く
- 金額を掛ける
- 全寄与を合計
- 総費用を引く
- 入力と耐性を確認
計画損失を1単位にすると、勝ち2、負け1、平均 +0.2。規模違いを比べられます。費用 0.25 なら −0.05 です。
実取引の未約定、ギャップ、早期退出を2結果へ押し込めません。情景追加で確率を再配分し、全体を網羅します。
用語を知る
実際の市場
第 14 章の深度差を無視し、画面の価格だけで利益を計算すると純結果を過大にします。
第 15 章は値ざや、在庫、逆選択を計算します。値ざや利益だけなら相手がもたらす損を落とします。
第 17 章の価格と資金調達料を、各表現の情景へ入れます。方向だけを比べません。
実践する
各結果は独立と仮定する。勝つと損益比で示した R を得て、負けると 1R を失う。各取引から同じコストを差し引く。R は事前に計画した損切り額。
シード1。損益額やコストを変更しても、この勝敗順序は変わらない。標本の勝率は次の取引を保証せず、同じ結果だけで入力した確率を検証することはできない。
教材の版V1-docs、出所lab:probability；第8章 / TRD-PROB-002
クリック時のパラメーターと結果だけを記録する。実験への合格を意味しない。保存予定のスナップショットを見る
- 40%、損益比2、費用0で平均と実合計を記録します。
- 費用だけ 0.25R にし、ゼロを跨ぐ理由を書きます。
- 別組で、標本合計とモデル平均の符号がいつも同じか見ます。
- 研究継続の判断に根拠、欠落情景、費用、未解決リスクを書きます。登録・注文は不要です。
変数を1つ変える
3つの学習レベル
- 基礎勝つ確率が 40% の取引を、行う価値はあるでしょうか？第 8 章
- 発展過去標本から期待値をどう推定するか？推定自体の誤差はどれほどか？Advanced A · 確率と統計
- 機関コスト、容量制約、資金拘束を考慮した後、戦略の期待値はどれほど残るか？Institutional
全結果を列挙して計算します。正数は第一歩だけで、確率根拠と最悪情景も確認します。
入退場・費用を固定し、個別分布を保存します。再標本化・区間で誤差を表し、依存収益を盲目的独立抽出しません。Advanced A。
成果物：純期待値と誤差範囲。
機関は費用、占用、容量を覆うか見ます。大口のインパクトは分布を変え、小口率を無限に掛けません。テールと退出も審査します。
成果物：コスト・占用と資本効率。
持ち帰る問い
章の理解度チェック
800 − 600 = +200 ドル、計画リスク 1,000 の 0.2R です。
加重平均だからです。単発は +2,000 か −1,000 です。
いいえ。負期待にも利益情景があります。全分布と推定根拠を確認します。
両結果から引き、平均 200 − 250 = −50 ドルです。
持ち帰る要点
取引の価値を決めるのは勝率ではなく期待値です。各結果の確率と損益を掛け、合計します。
今回の学習を記録
「既読」はこの章を読んだとの確認だけを表す。理解度チェックは参考結論と照らした自己評価であり、どちらも習得認定や職業レベルではない。クリックごとに時刻付きの端末記録を残す。
核心の問いに答え、自己評価を記録
勝つ確率が 40% の取引を、行う価値はあるでしょうか？
概念習得の自己申告（認定ではない）
本人が明示的に申告する。既読、正解との自己評価、実験結果から習得を推定しない。未申告は不明。撤回すると不明になり、選択済み添付も解除する。
期待値：未読込
結果の分布：未読込
正の期待値：未読込
負の期待値：未読込
この章の自己申告はまだ読み込んでいません。申告がないことは習得を意味しません。
この章の文脈を使って質問を準備
Tutor質問作業台
モデルサービスは未設定です。送信すると下のプレビューを当サイトのインターフェースに提出し、未設定の案内を受け取るだけです。外部モデルの呼出しや回答生成はありません。提供元、実行場所、データ保存方式は未定です。
役割の目的：物語、例、計算で概念を説明する。 以下は質問の準備であり、この役割が生成した結果ではありません。
Foundation 第8章 · TRD-PROB-002 v1.0 · 読書モード foundation 教材の版V1-docs。schemaVersionはデータ構造の版、nodeVersionはノードの版で、3つは別々に記録する。読書モードは自己申告Levelとは異なる。
端末記録の選択と自己申告Levelの管理
読込はクリック後だけに行い、読込はアップロードへの同意を意味しない。既読、自己評価、実験、研究スナップショットは学習者の資料であり、モデルへの指示や検証済みの事実ではない。秘密鍵、身元情報、実口座情報は含めない。
使用する質問と添付を確認
1～4,000文字の質問を入力してください
サービス未設定。AIの回答はありません。
端末保存、書き出し、削除
記録は現在のブラウザー・サイトのlocalStorageに最大100件保存し、自動期限切れはない。アカウント分離やクラウドバックアップはなく、共有端末の他の利用者が読める可能性がある。1つのタブで編集し、同時書込による上書きを避けて早めに書き出す。変更や削除で選択済み添付は解除され、再読込が必要。
Journalは第35章のログツールで個別に管理・削除する。端末データの削除は、将来のサーバーデータの削除を意味しない。現在はサーバー複製がない。保存をブラウザーが拒否した場合は成功と表示しないため、このページのプレビューをコピーしてください。