matlab 贝叶斯估计用法之一

本文介绍了一种基于概率信息计算最优bid和ask价格的方法,并通过计算每个点对应的PBid和PAsk来确定最小误差的位置,从而估计最接近真实价值的bid和ask价格。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

Pinfo = 0.5+0.5*alpha;

第m个点划分两部分,前后概率和分别为

for i =1:m
    a = a + V(i)*P(i);
end

for i = m+1:N
    b = b + V(i)*P(i);
end

推测的bid价格PBid = 2*(Pinfo*a + (1-Pinfo)*b);
因此有误差为 bidError = abs(V(count) - PBid);

 

 

推测的ask价格为

for i = 1:m-1
    a = a  +V(i)*P(i);
end

for i = m:N
    b = b + V(i)*P(i);
end
PAsk = 2*((1-Pinfo)*a + Pinfo*b);

 

所有的点都找到PBid   PAsk

寻找PBid   最小误差的位置index,根据位置找到V(index)

寻找PAsk 最小误差的位置index,根据位置找到V(index)

 

最终估计的值为:

PBid = min(V(index)  , E);

PAsk = max(V(index), E);

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