स्टोकेस्टिक क्या है?
जाहिर है, इस सूचक के कई उपयोग हैं। हालांकि, सबसे आम ओवरबॉट और ओवरसोल्ड क्षेत्रों का प्रबंधन कर रहा है, जो कि% D और% K के बीच होने वाले अवरोधन से संबंधित है। ओवरबूट और ओवरसोल्ड क्षेत्रों के मामले में, एक यादृच्छिक नक्शे के आवेदन के साथ, यह इन क्षेत्रों के विस्तृत अवलोकन की अनुमति देता है, जिनमें से स्तर आमतौर पर 80 और 20 की शुरुआत में स्थापित होते हैं।
स्टोकेस्टिक क्या है?
S tochastic ऑप्टिमाइज़ेशन उद्देश्य फ़ंक्शन में या ऑप्टिमाइज़ेशन एल्गोरिथम में यादृच्छिकता के उपयोग को संदर्भित करता है। चुनौतीपूर्ण अनुकूलन एल्गोरिदम, जैसे कि उच्च-आयामी गैर-रेखीय उद्देश्य समस्याएं, में कई स्थानीय ऑप्टिमा हो सकते हैं स्टोकेस्टिक क्या है? जिसमें नियतात्मक अनुकूलन एल्गोरिदम अटक सकते हैं।
• स्टोकेस्टिक स्थानीय स्टोकेस्टिक क्या है? खोज का मिश्रण है: – लालची वंश: सबसे कम एच वाले पड़ोसी के पास जाना। – रैंडम वॉक: कुछ रैंडम कदम उठाएं। – रैंडम पुनरारंभ: सभी चर के लिए मूल्यों को पुन: असाइन करना। सीएसपी के लिए स्टोकेस्टिक स्थानीय खोज।
क्या आनुवंशिक एल्गोरिदम स्टोकेस्टिक तरीके हैं?
आनुवंशिक एल्गोरिथ्म स्टोकेस्टिक अनुकूलन समस्याओं [9] [10] को हल करने के लिए सबसे व्यापक रूप से उपयोग की जाने वाली मेटा-हेरिस्टिक्स विधि है। बिना किसी पूर्व सूचना के एक यादृच्छिक खोज से शुरू करके, आनुवंशिक ऑपरेटर इष्टतम समाधान के लिए गुणसूत्रों के विकास (जो इस मामले में निर्धारित समाधान का प्रतिनिधित्व करते हैं) का मार्गदर्शन करते हैं।
अधिक विकल्प होने के अलावा, विकास "योग्यतम की उत्तरजीविता" से जुड़ा हुआ है – सभी विकासवादी एल्गोरिदम में उपलब्ध (यादृच्छिक) विकल्पों में से सबसे अच्छा पूर्वाग्रह है। इस प्रकार, यादृच्छिकता/स्टोचैस्टिसिटी होने के बावजूद, ये पूर्वाग्रह हमेशा विकासवादी एल्गोरिदम को यादृच्छिक से बेहतर बनाते हैं।
एक स्टोकेस्टिक क्या है?
Stochastic (ग्रीक στόχος (stókhos) से 'उद्देश्य, अनुमान') एक यादृच्छिक संभाव्यता वितरण स्टोकेस्टिक क्या है? द्वारा अच्छी तरह से वर्णित होने की संपत्ति को संदर्भित करता है। इसके अलावा, संभाव्यता सिद्धांत में, एक स्टोकेस्टिक प्रक्रिया की औपचारिक अवधारणा को एक यादृच्छिक प्रक्रिया के रूप में भी जाना जाता है।
एक स्टोकेस्टिक प्रोग्राम एक अनुकूलन समस्या है जिसमें कुछ या सभी समस्या पैरामीटर अनिश्चित होते हैं, लेकिन ज्ञात संभाव्यता वितरण का पालन करते हैं। यह ढांचा नियतात्मक अनुकूलन के विपरीत है, जिसमें सभी समस्या मापदंडों को सटीक रूप से ज्ञात माना जाता है।
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यादृच्छिक स्टोकेस्टिक क्या है? क्या है और इसे कैसे समझा जाए?
संभाव्यता और स्टोकेस्टिक क्या है? आँकड़े यादृच्छिक घटनाओं से संबंधित सभी मामलों के विश्लेषण, शोध और मूल्यांकन के लिए जिम्मेदार हैं। वित्तीय प्रणाली और शेयर बाजार अपने संचालन का प्रबंधन स्टोकेस्टिक क्या है? करने के लिए संभाव्यता और आंकड़ों पर भरोसा करते हैं। ये शेयरों के उदय और गिरावट को प्रभावित करेंगे। ऐसा करने के लिए, वे एक तथाकथित स्टोकेस्टिक प्रणाली का उपयोग करते हैं।
एक स्टोकेस्टिक प्रणाली में गणितीय एल्गोरिथ्म शामिल होता है जो स्टोकेस्टिक विकास द्वारा विशेषता एक प्रक्रिया का समर्थन करता है, जिसके परिणाम समय के साथ बदलने की स्टोकेस्टिक क्या है? संभावना पर आधारित होते हैं। इस संबंध में, जिस तरह से समय के साथ संभाव्यता गणना में परिवर्तन होता है, वह इस पर प्रकाश डालता है।
प्रणाली भविष्य कहनेवाला बाजार व्यवहार के लिए अनुमति देता है। यादृच्छिक अनुक्रमों का प्रसंस्करण 1950 के दशक में शुरू हुआ और वित्तीय बाजारों का मुख्य प्रतीक बन गया।
डाइवर्जेंस के साथ ट्रेडिंग करते समय सर्वश्रेष्ठ प्रवेश बिंदु
कई व्यापारी विचलन से प्राप्त संकेतों को पर्याप्त मजबूत नहीं मानते हैं। उनका तर्क है कि थरथरानवाला लंबे समय तक विचलन दिखा सकता है इससे पहले कि प्रवृत्ति वास्तव में उलट जाए। तो सवाल यह है कि आपको लेनदेन कब खोलना चाहिए।
विचलन के साथ सर्वोत्तम प्रवेश बिंदु खोजने के स्टोकेस्टिक क्या है? लिए, आपको कैंडलस्टिक पैटर्न का पालन करना चाहिए और मूल्य कार्रवाई तकनीकों को लागू करना चाहिए। उदाहरण स्टोकेस्टिक क्या है? के लिए, आप अपट्रेंड के शीर्ष पर या डाउनट्रेंड के निचले भाग में एक पिन बार देख सकते हैं और उसके ठीक बाद ट्रेड दर्ज कर सकते हैं।
पिन बार का उपयोग लेनदेन ट्रिगर के रूप में किया जा सकता है
मोंटे कार्लो विधि क्या है?
मोंटे कार्लो विधि उन मामलों में प्रयोग किया जाता है,जब घटना के एक विश्लेषणात्मक मॉडल का उपयोग करने के लिए स्टोकेस्टिक क्या है? मुश्किल या पूरी तरह से असंभव है (उदाहरण के लिए, जब सिद्धांत, संचालन अनुसंधान कतार की समस्याओं को हल करने, आदि स्टोकेस्टिक प्रक्रियाओं का अध्ययन, संक्षेप)।
आइए अर्थशास्त्र में मोंटे कार्लो पद्धति में अधिक विस्तार से विचार करें।
सांख्यिकीय के इस पद्धति का उपयोगमॉडलिंग सिद्धांत कतार के दायरे के उदाहरण से स्टोकेस्टिक क्या है? समझा जा सकता है। तो, आप पता लगाने के लिए कितनी देर तक और कितनी बार आप एक दुकान की एक निश्चित (शुरू में सेट) क्षमता पर लाइन में ग्राहकों के लिए प्रतीक्षा करने की आवश्यकता चाहते हैं। इन गणनाओं, पहली जगह में, आवश्यक विस्तार करने के लिए है कि क्या दुकान होना चाहिए के बारे में निर्णय करने स्टोकेस्टिक क्या है? के लिए। आप जानते हैं,, खरीदारों दृष्टिकोण आमतौर पर एक यादृच्छिक या अनिश्चित है, इसलिए, तथाकथित समय दृष्टिकोण के वितरण, तो प्रत्येक लगातार दो पारिशों खरीदारों स्वतंत्र रूप से सेट किया जा सकता है के बीच एक अंतर, उपलब्ध जानकारी के आधार पर है। दूसरी ओर, प्रत्येक ग्राहक की सेवा समय भी एक यादृच्छिक चरित्र इस प्रकार इसके वितरण भी पता लगाया जा सकता है। तो, हम दो स्टोकेस्टिक प्रक्रिया, सीधा संपर्क है कि सभी बनाता है।