جميع الكتب

مهني

1 Markets I: The Ecosystem and Exchange-Traded Marketsالأسواق عبر الإنترنتالإنجليزية 2 Markets II: Rates, FX and Creditالأسواق عبر الإنترنتالإنجليزية 3 Markets III: Commodities, Energy and Cryptoالأسواق عبر الإنترنتالإنجليزية 4 Quantitative Methodsالأساليب عبر الإنترنتالإنجليزية 5 Derivatives and Volatilityالمشتقات عبر الإنترنتالإنجليزية 6 Rates, Credit, XVA and Riskالفائدة والائتمان والمخاطر عبر الإنترنتالإنجليزية 7 Research Craft: Predictors, Backtests, Measurement, Portfoliosالبحث عبر الإنترنتالإنجليزية 8 Strategies I: Equities and Futuresالاستراتيجيات عبر الإنترنتالإنجليزية 9 Strategies II: Volatility, Relative Value, Macro and the Bank Desksالاستراتيجيات عبر الإنترنتالإنجليزية 10 Microstructure and Executionالتنفيذ عبر الإنترنتالإنجليزية 11 Market Making and High-Frequency Tradingصناعة السوق عبر الإنترنتالإنجليزية 12 Machine Learning for Marketsتعلم الآلة عبر الإنترنتالإنجليزية 13 Low-Latency Softwareالتكنولوجيا عبر الإنترنتالإنجليزية 14 Networks, Hardware and Trading Infrastructureالتكنولوجيا عبر الإنترنتالإنجليزية 15 Research, Data and Risk Platformsالتكنولوجيا عبر الإنترنتالإنجليزية 16 The Desk and the Firmالشركة عبر الإنترنتالإنجليزية 17 The Industry: Firms, Roles and Careersالمسارات المهنية عبر الإنترنتالإنجليزية 18 Interviews I: Maths, Probability and Speedالمسارات المهنية عبر الإنترنتالإنجليزية 19 Interviews II: Markets, Trading Games and the Final Roundالمسارات المهنية عبر الإنترنتالإنجليزية 20 Interviews III: Codeالمسارات المهنية عبر الإنترنتالإنجليزية
التطبيقات حول المدرب تسجيل الدخول ابدأ القراءة

الرياضيات · المسرد

ما معنى الفضاء الاحتمالي القابل للعد؟

يُعرف أيضًا باسم: فضاء عيني · قياس احتمالي · حدث · فضاء احتمالي

تعريف 21.1 الرياضيات الجامعية — السنة 2 · الفصل 21 — الاحتمالات على الفضاءات القابلة للعد

لتكن Ω\Omega مجموعة غير خالية منتهية أو قابلة للعد (وهي الفضاء العيني). القياس الاحتمالي على Ω\Omega هو تطبيق P\P من مجموعة P(Ω)\mathcal{P}(\Omega) جميع أجزاء Ω\Omega (الأحداث) نحو [0,1][0, 1] يحقق:

  1. P(Ω)=1\P(\Omega) = 1؛
  2. (الجمعية σ\sigma) من أجل كل متتالية (An)n∈N(A_n)_{n\in\N} من الأحداث المنفصلة مثنى مثنى،

    P( ⋃n∈NAn)=∑n=0∞P(An).\P\Bigl(\,\bigcup_{n \in \N} A_n\Bigr) = \sum_{n=0}^{\infty} \P(A_n) .

والزوج (Ω,P)(\Omega, \P) هو فضاء احتمالي (قابل للعد).

أمثلة

مثال 21.5 (النموذج الهندسي: انتظار أول صورة)

نرمي قطعة نقود احتمال ظهور الصورة فيها p∈(0, 1)p \in \intoo{0}{1} مرارا وتكرارا، ونجعل Ω=N∗∪{∞}\Omega = \N^* \cup \{\infty\} يسجل رتبة أول صورة. والأوزان الطبيعية هي

P({k})=(1−p)k−1p(k∈N∗),P({∞})=0,\P(\{k\}) = (1 - p)^{k-1}p \quad (k \in \N^*), \qquad \P(\{\infty\}) = 0 ,

وهي قياس احتمالي لأن ∑k≥1(1−p)k−1p=p1−(1−p)=1\sum_{k\geq1}(1-p)^{k-1}p = \frac{p}{1 - (1-p)} = 1: فباحتمال 11 تنتهي اللعبة — لكن يجب أن يظل الفضاء العيني حاويا لإمكان ألا تنتهي. والجمعية القابلة للعد هي ما يسمح لنا بأن نؤكد P(تنتهي اللعبة)=∑kP({k})\P(\text{تنتهي اللعبة}) = \sum_k \P(\{k\}).

مثال 21.8 (حصر الاتحاد: فج لكنه لا يُهزم)

الجمعية التحتية مع عدد منته من الأحداث — وهي حصر الاتحاد — تبادل الدقة بالشمولية. ففي مسألة أعياد الميلاد مع 2323 شخصا، يعطي حصر احتمال التصادم بالمجموع على الأزواج

P(تصادم)≤(232)⋅1365=253365≈0.693,\P(\text{تصادم}) \leq \binom{23}2\cdot\frac1{365} = \frac{253}{365} \approx 0.693 ,

مقابل القيمة الحقيقية 0.5070.507: أي بفارق واسع، لأن التصادمات تتراكب. ومع ذلك فإن الحصر لا يحتاج إلى أي استقلال، ولا إلى قانون مشترك، ولا إلى شيء سوى احتمالات الأزواج — ولهذا يكون حصر الاتحاد، في مسألة نهاية الأسبوع وفي كل الفصل 22، أول أداة تُسلّ: فإن صادف أن كان صغيرا، حُسم الأمر دون أي نمذجة إضافية.

مثال 21.9 (ستة تأتي في النهاية)

نرمي نردا متزنا إلى الأبد ونجعل Bn=B_n = {}“ظهور ستة واحدة على الأقل في أول nn رمية”، وهي متتالية متزايدة من الأحداث مع P(Bn)=1−(5/6)n\P(B_n) = 1 - (5/6)^n. ويعطي الاتصال الرتيب

P(تظهر ستة في النهاية)=P(⋃nBn)=lim⁡n(1−(5/6)n)=1.\P(\text{تظهر ستة في النهاية}) = \P\Bigl(\bigcup_nB_n\Bigr) = \lim_n\bigl(1 - (5/6)^n\bigr) = 1 .

والمهم ليس النهاية (البديهية) بل الخطوة المنطقية: فقولنا “في النهاية” حدث يتعلق بعدد لانهائي من الرميات، خارج متناول الجمعية المنتهية، والاتصال الرتيب — أي الجمعية σ\sigma — هو بالضبط البديهية التي تسند إليه احتمالا. وكل نص شبه أكيد في بقية هذا الكتاب يمر عبر هذا الباب الضيق نفسه.

اقرأ في الفصل ←