随即行走指标

⑴ “随机行走”的解法

我的想法：
虫子每次行动有4种可能，每种分别为1/4的概率。
有n个小△，最快走完要n-1步，概率为1/4的n-1次方；
有3/4的概率会向前迈步，所以能走完的概率为3/4的n-1次方；
以此类推，原地不动的概率也为1/4的n-1次方；……

⑵ 什么是随机行走理论

随机漫步理论——反技术图表派的基础 随机漫步理论(Random Walk)认为，证券价格的波动是随机的， 像一个在广场上行走的人一样，价格的下一步将走向哪里， 是没有规律的。 证券市场 中，价格的走向受到多方面因素的影响。 一件不起眼的小事也可能对市场产生巨大的影响。 从长时间的价格走势图上也可以看出， 价格的上下起伏的机会差不多是均等的。

⑶ 股票指标的随机指标

该指标适用于中短期股票的技术分析。KD线的随机观念，远比移动平均线实用。移动平均线在习惯上只以收盘价来计算，因而无法表现出一段行情的真正波幅的。换句话说，当日或当前数日的最高价、最低价，无法在移动平均线上体现。因而有些专家才慢慢开创出一些更进步的技术理论，将移动平均线的应用发挥得淋漓尽致。KD线就是其中一个颇具代表性的杰作。
随机指标在图表上采用%K和%D两条线，在设计中综合了动量观念、强弱指标与移动平均线的优点，在计算过程中主要研究高低价位与收市价的关系，反映价格走势的强弱和超买超卖现象。它的主要理论依据是：当价格上涨时，收市价倾向于接近当日价格区间的上端；相反，在下降趋势中收市价趋向于接近当日价格区间的下端。在股市和期市中，因为市场趋势上升而未转向前，每日多数都会偏向于高价位收市，而下跌时收市价就常会偏于低位。随机指数在设计中充分考虑价格波动的随机振幅与中短期波动的测算，使其短期测市功能比移动平均线更加准确有效，在市场短期超买超卖的预测方面又比强弱指数敏感，因此，这一指标被投资者广泛采用。计算方法：
计算随机指标数值时，首先须找出当前N天内曾出现过的最高价、最低价与第N天的收盘价，然后利用这三个数字来计算第N天的未成熟随机值（RSV）。
RSV=（第N日收盘价－ 当前N日最低价） /
（当前N日最高价－当前N日最低价） * 100
N：待设定参数，缺省值9日
然后，求RSV的N2日移动平均，得K值；再求K值的N3日移动平均得D值。N2、N3的缺省值都为3。
K与D值永远介于0与1之间。
KD线中的RSV，随着9日中高低价、收盘价的变动而有所不同。如果行情是一个明显的涨势，会带动K线（快速平均值）与D线（慢速平均值）向上升。但如涨势开始迟缓，便会慢慢反应到K值与D值，使K线跌破D线，此时中短期跌势确立。由于KD线本质上是一个随机波动的观念，对于掌握中短期的行情走势非常正确。
缺省时，系统在副图上绘制三条线，分别为RSV值的三日平均线K，K值的三日平均线D，三倍D值减二倍K值所得的J线。
应用法则：
1、D值在70以上时，市场呈现超买现象。D值在30以下时，市场则呈现超卖现象。
2、当随机指数与股价出现背离时，一般为转势的信号。中期或短期的走势有可能已见顶或见底。
3、当K值大于D值，显示当前趋势是向上涨，因此K线向上突破D线时，为买进信号。当D值大于K值，显示趋势是向下跌，因此K线向下跌破D线，为卖出信号。
4、K线与D线的交叉，须在70以上，30以下信号才较为正确。K线与D线在特性上与强弱指标一样，当K值与D值在70以上，已显示超买的现象，30以下出现超卖的现象。
KD线不仅能反映市场的超买超卖程度，还能通过交叉突破发出买卖信号。但若这类交叉突破在50左右发生，走势又陷入盘局时，买卖信号可视为无效。
5、当K值和D值上升或下跌的速度减弱，倾斜度趋于平缓是短期转势的预警信号。
6、KD不适用于发行量太小，交易太小的股票；但对指数以及热门大型股有极高的准确性。

⑷ 快速随机摆动指标的指标构成

t——当日；
n——时间长度；
Ci——第i日的收盘价；
Hi——第i日的最高价；
Li——第i日的最低价。
K、D有以下四个变量：
1、K时期：在本指标计算时所用时期总数。
2、K减慢期：此值决定K的内在缓急，取1表时随机指标加快，取3表明减慢。
3、D时期：此为计算K移动均线时所用的时期数。移动均线称为D，常在K上以虚线表示。
4、D方法：用来计算D的方法（即指数法、简单平均法(股票)、时间序列法、三角法、变量法或权重法）。
计算公式：
注意：
1、一般取n=20，m=6。
2、若没有前一日K值时，用50代替。通常还引入另外一个参数J，其公式为J=S*D-（S-1）*K，一般取S=3。

⑸ 随机指标（KDJ）是什么意思

根据统抄计学原理，通过一个特定的袭周期（常为9日、9周等）内出现过的最高价、最低价及最后一个计算周期的收盘价及这三者之间的比例关系，来计算最后一个计算周期的未成熟随机值RSV，然后根据平滑移动平均线的方法来计算K值、D值与J值，并绘成曲线图来研判股票走势。

⑹ 什么是随机指标

与KD指标相比，KDJ指标绘制三条指标线，分别为指标线K、指标线D、指标线J，其中，J线为三倍值减二倍D值。
下面着重讲述KD指标
1. 指标说明
随机指数，是期货和股票市场常用的技术分析工具。它在图表上是由%K和%D两条线所形成，因此也简称KD线。随机指数在设计中综合了动量观念，强弱指数和移动平均线的一些优点，在计算过程中主要研究高低价位与收市价的关系，即通过计算当日或最近数日的最高价，最低价及收市价等价格波动的真实波幅，反映价格走势的强弱势和超买超卖现象。因为市势上升而未转向之前，每日多数都会偏于高价位收市，而下跌时收市价就常会偏于低位。随机指数还在设计中充分考虑价格波动的随机震幅和中，短期波动的测算，使其短期测市功能比移动平均线更准确有效，在市场短期超买超卖的预测方面，又比强弱指数敏感。因此，随机指数作为股市的中，短期技术测市工具，颇为实用有效。

2. 运用原则
随机指数是用%K，%D二条曲线构成的图形关系来分析研判价格走势，这种图形关系主要反映场的超买超卖现象，走势背驰现象以及%K与%D相互交叉突破现象，从而预示中，短期走势的到顶与见底过程，其具体应用法则如下：
超买超卖区域的判断--%K值在80以上，%D值在70以上为超买的一般标准。%K值轻20以下，%D值在30以下，及时为超卖的一般标准。
背驰判断--当股价走势一峰比一峰高时，随机指数的曲线一峰比一峰低，或股价走势一底比一底低时，随机指数曲线一底比一底高，这种现象被称为背驰，随机指数与股价走势产生背驰时，一般为转势的讯号，表明中期或短期走势已到顶或见底，此时应选择正确的买卖时机。
%K线与%D线交叉突破判断--当%K值大于%D值时，表明当前是一种向上涨升的趋势，因此%K线从下向上突破%D线时，是买进的讯号，反之，当%D值大于%K值，表明当前的趋势向下跌落，因而%K线从上向下跌破%D线时，是卖出讯号。
注：本信息仅代表专家个人观点仅供参考，据此投资风险自负。

⑺ 随机行走的概率问题

先介绍点儿背景知识：Gambler's Ruin 问题（赌徒问题）
BTW：你都用了随机行走这个词了，我估计你知道，不过我还是介绍一下。

两个赌徒A有a个硬币，B有b个硬币。
每一次，双方均有1/2的可能性赢。
如果A赢，B就给A一个硬币；如果B赢，A就给B一个硬币。
直到某一方的硬币全输掉为止。

这个问题的解：
A最终输掉的概率：b / (a+b)
B最终输掉的概率：a / (a+b)

将赌徒问题看作随机游动：
从 0 点开始，在 [-a,b] 的区间内随机游动。
每一步，如果A赢，那么往右移一格；如果B赢，那么往左移一个。
直到到达 -a 或者 b 结束。

由赌徒问题的解，可知：
先到达 -a 的概率，也就是A输：b / (a+b)
先到达 b 的概率，也就是B输：a / (a+b)

============================================================

回到我们的问题。

1 和 4 对称，2 和 3 对称。我们先求停在 1 上的概率。
如果最后停在 1，说明在走到 1 之前，要走过所有的 2、3、4。
也就是说：从 0 点开始，在向右走到 1 之前，而要先向左走到 4、3、2。
归纳成随机游动：从 0 点开始，要在到达 1 之前，先到达左侧 3 个格子处。
也就相当于赌徒问题中，从 0 点开始，在 [-3,1] 之间随机游动，先到达 -3。
这个概率是：1 / (1+3) = 1/4
这就是停在 1 上的概率。

由对称性，停在 4 上的概率也是 1/4。
再由 2 和 3 的对称性，停在它们上的概率是：(1 - 1/4 - 1/4) / 2 = 1/4

============================================================

我们还可以推广一下。

假设有 n+1 个点：0、1、2、...、n，求停在任意一点 k (k 不为 0) 的概率。

最后停在 k，说明在走到 k 之前，要从 0 向右走过所有的 1、2、...、k-1，也要从 0 向左走过所有的 n、n-1、...、k+1
分两种情况讨论：(1) 先走到 k-1，后走到 k+1，和 (2) 先走到 k+1，后走到 k-1
这两种情况相当于：从 0 开始，在 [-(n-k), k-1] 之间随机游动，第(1)种情形相当于先走到 k-1，而第(2)种情形相当于先走到 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(最后停在k) = Pr(最后停在k | 先走到k-1) * Pr(先走到k-1) + Pr(最后停在k | 先走到k+1) * Pr(先走到k+1)
如果先走到 k-1（此时还未走到 k+1），并且最后停在 k，这就要求先向左走过 n-1 个格子到达 k+1，也就是在 [-(n-1), 1] 上随机游动，先走到 -(n-1)。
所以：Pr(最后停在k | 先走到k-1) = 1 / n
如果先走到 k+1（此时还未走到 k-1），并且最后停在 k，这就要求先向右走过 n-1 个格子到达 k-1，也就是在 [1, n-1] 上随机游动，先走到 n-1。
所以：Pr(最后停在k | 先走到k+1) = 1 / n

代入全概率公式：
Pr(最后停在k) = 1 / n

⑻ c++蒙特卡洛方法随机行走

如下模拟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;
	}
}

时间复杂度为o(10000n)，n为模拟次数。当n较大时，花费时间较多。