"Maxsus parametrlar va ko'rsatkichlar" dan foydalanish qobiliyati bilan birga keldi yangi versiya Google Analytics. Agar ilgari bo'lsa, hozir klassikada Google versiyalari Analytics, bizga 5 ta moslashtirilgan o'zgaruvchilarni boshqarish imkoniyati berildi, endi Universal Analyticsda biz 20 tagacha maxsus parametr va ko'rsatkichlardan foydalanishimiz mumkin.

Material bilan ishlash qulayligi uchun men uni bloklarga ajratdim:

• 1. Maxsus o'lchamlar va ko'rsatkichlar nima?
• 2 .Universal Analytics maxsus o'lchovlari va ko'rsatkichlari qanday maqsadlarda ishlatilishi mumkin?
• 3 .Maxsus parametrlar va ko'rsatkichlardan foydalanish bo'yicha cheklovlar.
• 4 .Xususiy parametrlar va ko'rsatkichlarni yaratish.
• 5. Foydalanuvchi parametrlari va ko'rsatkichlarining qiymatlarini o'rnatish.
• 6. Google Analytics hisobotlarida maxsus parametrlar va ko'rsatkichlar bilan ishlash.

Maxsus o'lchamlar va ko'rsatkichlar nima?

Agar tushuntirsangiz oddiy so'zlar bilan, keyin parametrlar ba'zi ob'ektning xususiyatlarini tavsiflaydi, masalan, bu sahifaning sarlavhasi yoki URL manzili bo'lishi mumkin.

Maxsus ko'rsatkichlar quyidagi qiymatlarni beradi, masalan: sayt sahifasining shartli qiymati.

Universal Analytics maxsus o'lchovlari va ko'rsatkichlari nima uchun ishlatilishi mumkin?

1. siz ulardan Google Analytics-ga standart hisobotlarga kiritilmagan ma'lumotlarni uzatish uchun foydalanishingiz mumkin;
2. Maxsus o'lchamlar va ko'rsatkichlar Google Analytics xususiyatlarida, masalan, ma'lumotlarni yaxshilash va xarajatlarni import qilish;
3. ular sizga tashrif buyuruvchilarni belgilash va keyin turli foydalanuvchilar guruhlari xatti-harakatlarini tahlil qilish imkonini beradi, masalan, saytda ro'yxatdan o'tganlar va ushbu protsedurani tugatmaganlar.

Bu hech qanday to'liq ro'yxat emas mumkin bo'lgan variantlar o'zingiz yaratishingiz mumkin bo'lgan parametrlar va ko'rsatkichlar yordamida.

Maxsus o'lchamlar va ko'rsatkichlardan foydalanish bo'yicha cheklovlar.

Google Analytics-ning klassik versiyasida siz 5 ta moslashtirilgan o'zgaruvchilardan, Universal Analytics versiyasida - 20 tagacha maxsus parametr va ko'rsatkichlardan foydalanishingiz mumkin. Agar siz Premium foydalanuvchi bo'lsangiz, o'zingizning 200 tagacha parametr va ko'rsatkichlaringizni yaratishingiz mumkin.

Eslatma: 20 va 200 - parametr va ko'rsatkichlarning umumiy soni. Ya'ni, siz 15 ta parametr va 5 ta ko'rsatkich (jami 20 ta) yaratishingiz mumkin, lekin 20 ta parametr va 20 ta ko'rsatkich (jami 40 ta) emas.

Har bir resurs uchun chegara o'rnatiladi.

Shaxsiy parametrlar va ko'rsatkichlarni yaratish.

Maxsus parametr yoki ko'rsatkichni yaratish uchun siz administrator rejimiga o'tishingiz, kerakli (mavjud) manbani tanlashingiz va menyuda "Maxsus ta'riflar" bandini topishingiz kerak:

Keyin kerakli qiymatni tanlang: parametr yoki ko'rsatkich (siz yaratmoqchi bo'lgan narsangizga qarab). Tanlagandan so'ng, resurs uchun avval yaratilgan barcha parametrlar yoki ko'rsatkichlarni aks ettiruvchi sahifa ochiladi:

Mavjud Universal Analytics o'lchovlari va ko'rsatkichlari

Yaratish uchun yangi kirish jadvalning yuqori qismidagi qizil tugmani bosing:

Shakl ko'rsatiladi, unda siz "Ism" maydonini to'ldirishingiz kerak (u hisobotlarda qo'llaniladi), shuningdek parametr yoki indikatorning hajmini ko'rsatadi:

Yaratilish Google parametri Analitik s

Agar siz parametrlar va ko'rsatkichlar doirasi bilan tanish bo'lmasangiz, rasmiy hujjatlar bilan tanishishingizni maslahat beraman (da. Ingliz tili).

Agar siz xitlar, seanslar va foydalanuvchi darajasining ishlash printsipini tushunish qiyin bo'lsa, men ushbu mavzuni biroz kengaytirishga harakat qilaman.

Google Analytics - bu xitlar haqida. Bitta sahifa ko'rinishi, veb-saytdagi voqea, tranzaktsiya, ijtimoiy harakat va boshqalar - bularning barchasi deyiladi xitlar. Aniqlik uchun keling, buni "sizning qadamingiz" deb ataylik.

Sessiya- bu seans to'xtatilgunga qadar, ya'ni foydalanuvchining 30 daqiqa harakatsizligi o'tguncha (standart vaqt) bajariladigan xitlar to'plami. Shu paytgacha sessiya faol hisoblanadi. Aniqlik uchun, bu birinchi qadamdan (urish) yakuniy bosqichga (urish) bo'lgan qadamlaringiz (xitlar). 30 daqiqadan so'ng siz qadam tashladingiz (urdi): ikkinchi yo'l boshlandi (yangi, ikkinchi seans).

Foydalanuvchi darajasi– bular bitta foydalanuvchining barcha xitlari va seanslari: bular sizning harakatlanishingiz mumkin bo‘lgan vaqt uchun barcha qadamlaringiz (xitlar) va yo‘llaringiz (sessiyalaringiz).

Ular o'zlarini qanday tutishlari haqida qiymatlar, turli darajadagi parametrlar va ko'rsatkichlar uchun o'rnatilgan, rasmiy hujjatlardagi rasmlarda juda ma'lumotli tarzda aks ettirilgan. Keyinchalik savollar tug'ilmasligi uchun buni tartibga solishni maslahat beraman: "Nega ba'zi qadriyatlar "ustiga yozilgan"?"

Foydalanuvchi parametrlari va ko'rsatkichlarining qiymatlarini o'rnatish.

Kerakli o'lchamlar va ko'rsatkichlarni yaratganingizdan so'ng, ularga qiymatlarni belgilashni boshlashingiz kerak. Bu turli yo'llar bilan amalga oshirilishi mumkin yo'llari:

1. kuzatuv kodi orqali;
2. Bilan Google yordamida teg menejeri;
3. o'lchov protokoli yordamida.

Keling, sanab o'tilgan variantlarning har birini ko'rib chiqaylik.

"Boshqarish paneli" da yaratganingizdan so'ng yangi parametr yoki ko'rsatkich bo'lsa, sizga sayt sahifalarida yoki ilovada joylashtirish uchun kod taklif etiladi:

Parametr qiymatini o'rnatish uchun misol kodi

Bu qiymatni belgilashning birinchi usuli (kuzatuv kodi orqali). U yordamida ham amalga oshirish mumkin bir oz boshqacha ikkita usul .

Variant 1. Xit (sahifa ko'rinishi, voqea va h.k.) haqida ma'lumot yuborishda maxsus parametr yoki ko'rsatkich qiymatini o'rnatish. Amalga oshirish misoli:

// sahifani ko'rish ma'lumotlarini yuborishda qiymat o'tkazish ga("yuborish", "sahifani ko'rish", ( "dimension15": "Mening shaxsiy o'lchamim" )); // voqea ma'lumotlarini jo'natishda qiymat o'tkazish ga("yuborish", "voqea", "kategoriya", "action", ( "metric18": 8000 ));

Variant 2. Usul yordamida maxsus parametr yoki indikatorning qiymatini o'rnatish
o'rnatish. Amalga oshirish misoli:

1 // qiymatni o'rnatish
2 ga("to'plam", "5 o'lchov", "moslashtirilgan ma'lumotlar");

Ikkinchi variantda qiymat o'rnatilgandan keyin chaqiriladigan barcha xitlar uchun o'rnatiladi. Misol uchun, siz kerakli qiymatni o'rnatasiz, so'ngra sahifa ko'rinishi haqidagi ma'lumotlar sahifalarga yuboriladi va keyin harakat yoziladi. Bunday holda, parametr yoki metrikaning qiymati sahifa ko'rinishi uchun ham, hodisa uchun ham uzatiladi.

Agar birinchi variant ishlatilsa, qiymatlar faqat ular ro'yxatga olingan joy uchun uzatiladi.

Keng tarqalgan xato - ikkinchi variantdan foydalanish va qiymatni orqali belgilash o'rnatish(yuborish usulini chaqirgandan keyin). Esda tuting: orqali istalgan qiymatni o'rnatish o'rnatish qilinishi kerak qo'ng'iroq qilishdan oldin yuboring.

To'g'ri foydalanish:

1 // qiymatni o'rnatish
2
3
4 // voqea ma'lumotlarini yuborish
5

Noto'g'ri foydalanish:

1 // voqea ma'lumotlarini yuborish
2 ga("yuborish", "voqea", "toifa", "harakat");
3
4 // qiymatni o'rnatish
5 ga("to'plam", "o'lchov 5", "moslashtirilgan ma'lumotlar");

Keyingi usul- yordamida ma'lumotlarni uzatish Google teg menejeri. Foydalanish bu usul Agar Google Analytics saytida Google Tag Manager yordamida amalga oshirilsa kerak.

Teg faollashtirilganda, maxsus parametr yoki indikatorning qiymatlari o'tkazilishi kerakligini ko'rsatish uchun tegni o'rnatishda siz blokni bosishingiz kerak " Qo'shimcha sozlamalar", so'ngra "Maxsus parametrlar" yoki "Maxsus ko'rsatkichlar" qatorlarini toping va keraklisini bosing. Siz shunga o'xshash narsani ko'rasiz::

Google teg menejerida o'lchovlar va ko'rsatkichlarni yaratish

Google Tag Manager-da parametrni o'rnatish misoli

Indeks maydonining qiymati qayerdan keladi? U asboblar panelida parametr yoki indikator yaratganingizda tayinlanadi:


Google teg menejerida yaratish misoli

Parametr qiymati sifatida siz mos keladigan maydonga kiritilgan doimiy qiymatdan foydalanishingiz mumkin. Bundan tashqari, har qanday mavjud makrosning qiymatini belgilashingiz mumkin:

Makrosdan parametr qiymati

Sozlamalar amalga oshirilgandan so'ng, qiymatlar teg har safar faollashtirilganda uzatiladi.

O'lchov protokoli yoki uzatish protokoli yordamida qiymatlarni uzatishning uchinchi usuli Google ma'lumotlari Analitika.

Agar siz hali bu imkoniyat bilan tanish bo'lmasangiz, men ushbu materialda u bilan tanishishingizni tavsiya qilaman.

Men bu imkoniyatni qisqacha muhokama qilaman, chunki ... Uni ishlatishda hech qanday qiyinchiliklar bo'lmasligi kerak (agar biror narsa ishlamasa, bayonnomaning tavsifi va ishlash printsipiga qayting).

So'rovda o'lchovlar va ko'rsatkichlar mavjudligini ko'rsatish uchun foydalaning Qo'shimcha variantlar ismlar bilan cdN va/yoki smN, Qayerda N parametr yoki o'lchovni yaratishda tayinlangan indeks.

Id=buttonId tugmasi bosilganda JQuery yordamida yuborilgan oʻlchov protokoli soʻroviga misol:

1 $("#buttonId").click(funksiya())(
2 $.post(
3 "www.google-analytics.com/collect",
4 {
5 v: "1",
6 tid: "UA-xxxxx-1",
7 cid: "12xx916x95.13x6127xx4",
8
9 t: "voqea",
10 ec: "Hodisa tekshiruvi",
11 ea: "Virtual",
12
13 cd1: "Parametr qiymati",
14 cm2: 3, // indikator qiymati
15 },
16 onAjaxSuccess
17 )
18 });

Qiymatlar bilan chiziqqa e'tibor bering cd1 Va sm1: Ular parametr uchun qiymatlarni 1 indeksda o'tkazadilar va 2 indeksda o'lchaydilar.

Bundan tashqari, 150 bayt (hujjatlar) parametr qiymatida cheklov mavjudligini bilishingiz kerak.

Kerakli parametrlar va ko'rsatkichlar yaratilgandan so'ng, ular uchun qiymatlar o'tkaziladi: siz to'plangan ma'lumotlar bilan ishlashni boshlashingiz mumkin.

Google Analytics hisobotlarida maxsus parametrlar va ko'rsatkichlar bilan ishlash.

Siz parametrlar va ko'rsatkichlarni yaratish va sozlash, kerakli qiymatlarni uzatishni tashkil qilish bo'yicha juda ko'p ishlarni qildingiz, ammo hech kim olingan ma'lumotlar bilan ishlay olmasa foydasiz bo'ladi. Google Analytics-da bu bilan hech qanday muammo yo'q. Sizning ma'lumotlaringiz standart hisobotlarda ham, maxsus hisobotlarda ham mavjud.

Standart hisobotlar bilan ishlash.

Kengaytirilgan segmentlarda foydalaning:

Shaxsiy hisobotlarda foydalaning:

Google Analytics maxsus hisobotlarida foydalaning

Endi taqsimot parametrlarining eng mos qiymatlari topilgandan so'ng, ushbu taqsimot uchun optimal f ni hisoblaymiz. Oddiy taqsimot ostida optimal f ni topish uchun oldingi bobda qo'llanilgan protsedurani qo'llashimiz mumkin. Yagona farq shundaki, har bir standart qiymat (X qiymatlari) uchun ehtimolliklar (4.06) va (4.12) tenglamalar yordamida hisoblanadi. Oddiy taqsimot bilan biz (3.21) tenglamadan foydalanib, bog'langan ehtimollar ustunini topamiz (ma'lum bir standart qiymatga mos keladigan ehtimolliklar). Bizning holatlarimizda, bog'liq bo'lgan ehtimolliklarni topish uchun biz yuqorida batafsil tavsiflangan tartibni bajarishimiz kerak:

X ning berilgan standart qiymati uchun (4.06) tenglamadan foydalanib, unga mos keladigan N\"(X) ni hisoblang.

X ning har bir standart qiymati uchun barcha oldingi X larga mos keladigan N\"(X) qiymatlarining to'plangan yig'indisini hisoblang.

Endi N(X) ni topish uchun, ya’ni. berilgan X uchun yakuniy ehtimollik, X qiymatiga mos keladigan joriy yig'indini X ning oldingi qiymatiga mos keladigan joriy yig'indiga qo'shing. Olingan qiymatni 2 ga bo'ling. Keyin olingan ko'rsatkichni barcha N\ ning umumiy yig'indisiga bo'ling. "(X), ya'ni ishlayotgan jamilar ustunidagi oxirgi raqam. Bu yangi qism berilgan X uchun bog'langan 1-quyruq ehtimolidir.

Bizda parametr qiymatlari to'plami berilgan X ning standart qiymatlari uchun bog'liq ehtimollarni topish usuli mavjud bo'lganligi sababli, biz optimal f ni topishimiz mumkin. Protsedura normal taqsimot ostida optimal f ni topish uchun ishlatiladigan usul bilan bir xil. Yagona farq shundaki, biz bog'langan ehtimollar ustunini boshqacha tarzda hisoblaymiz. 232 ta savdo bilan bizning misolimizda K-S statistikasining eng past qiymatida olingan parametr qiymatlari mos ravishda LOC, SCALE, SKEW va KURT uchun 0,02, 2,76, O va 1,78 ni tashkil qiladi. Biz ushbu parametr qiymatlarini ushbu bobda tavsiflangan optimallashtirish protsedurasidan foydalangan holda oldik. Statistika K-S== 0,0835529 (bu ularning eng yomon nuqtasida ikkita taqsimot 8,35529% olib tashlanganligini anglatadi) 7,8384% ahamiyat darajasida. 4-10-rasmda bizning 232 ta savdolarimizga eng mos keladigan parametr qiymatlari uchun tarqatish funktsiyasi ko'rsatilgan. Agar biz olingan parametrlarni olsak va ushbu taqsimotdan optimal f ni topsak, 100 ta teng masofadagi ma'lumotlar nuqtasidan foydalangan holda +3 va -3 sigma taqsimotini cheklab qo'ysak, biz f = 0,206 yoki har 23 783,17 dollar uchun 1 ta shartnomani olamiz. Buni asosiy qoida bilan solishtiring, bu optimal o'sish hisob balansidagi har 7 918,04 dollar uchun 1 ta shartnomada sodir bo'lishini ko'rsatadi. Agar biz o'rtacha qiymatning har bir tomonida 3 sigma taqsimotini cheklasak, bu natijaga erishamiz. Aslida, empirik bitimlar oqimida biz eng yomon holatda 2,96 sigma yo'qotdik va eng yaxshi holatda 6,94 sigma daromad oldik. Endi, agar biz orqaga qaytsak va taqsimotni o'rtachaning chap tomonida 2,96 sigma va o'ng tomonda 6,94 sigma bo'lishini cheklasak (va bu safar 300 ta bir xil masofadagi ma'lumotlar nuqtasidan foydalangan holda), biz optimal f = 0,954 yoki 1 ta shartnomani olamiz. hisob balansida har $5 062,71. Nima uchun u empirik optimal G = 7918.04 dan farq qiladi?

Muammo haqiqiy taqsimotning "qo'polligi" dir.

Eslatib o'tamiz, bizning eng mos parametrlarimizning ahamiyatlilik darajasi atigi 7,8384% edi. Keling, 232 ta savdoning taqsimlanishini olaylik va ularni -3 dan +3 sigmagacha bo'lgan 12 katakchaga joylashtiramiz.

Hujayralar Savdolar soni

Vg„. -0,5 0,0 43

b -\" 0,0 0,5 69

E'tibor bering, taqsimotning quyruqlarida bo'shliqlar mavjud, ya'ni. empirik ma'lumotlar mavjud bo'lmagan joylar yoki hujayralar. Bu hududlar ma'lumotlarga sozlanishi mumkin bo'lgan taqsimotimizni moslashtirganimiz uchun tekislanadi va parametrik va empirik optimal o'rtasidagi farqni aynan shu tekislangan hududlar keltirib chiqaradi. Nima uchun xarakteristik taqsimotimiz uning shaklini moslashtira olsak ham, shunday emas. haqiqiy taqsimotni juda yaxshi taxmin qilasizmi? Buning sababi shundaki, kuzatilgan taqsimot juda ko'p burilish nuqtalariga ega. Parabola shoxlari bilan yuqoriga yoki pastga yo'naltirilishi mumkin. Biroq, butun parabola bo'ylab botiqlik yoki qavariqlik yo'nalishi o'zgarmaydi. Burilish nuqtasida konkavning yo'nalishi o'zgaradi. Parabola 0 burilish nuqtasiga ega,

4899,56 -3156,33 -1413,1 330,13 2073,36 3816,59

Shakl 4-11 Qo'ng'iroq shaklidagi taqsimotning burilish nuqtalari

4-10-rasm 232 ta savdo uchun sozlanishi mumkin bo'lgan taqsimot

chunki konkavlik yo'nalishi hech qachon o'zgarmaydi. Yon tomonida yotgan S shaklidagi ob'ekt bitta burilish nuqtasiga ega, ya'ni. botiqlikning o'zgargan nuqtasi. 4-11-rasmda ko'rsatilgan normal taqsimot . Oddiy taqsimot kabi qo'ng'iroq shaklidagi egri chiziqda ikkita burilish nuqtasi mavjudligini unutmang. SCALE qiymatiga qarab, bizning sozlangan taqsimotimiz nol burilish nuqtasiga (agar SCALE juda past bo'lsa) yoki ikkita burilish nuqtasiga ega bo'lishi mumkin. Bizning to'g'rilangan taqsimotimiz haqiqiy savdo taqsimotini juda yaxshi tasvirlamasligining sababi shundaki, haqiqiy taqsimot juda ko'p burilish nuqtalariga ega. Bu natijada xarakterli taqsimot noto'g'ri ekanligini anglatadimi? Katta ehtimol bilan yo'q. Agar xohlasak, ikkitadan ortiq burilish nuqtasiga ega bo'lgan taqsimlash funktsiyasini yaratishimiz mumkin. Bunday funktsiyani haqiqiy taqsimotga yaxshiroq moslash mumkin edi. Agar biz cheksiz miqdordagi burilish nuqtalariga ruxsat beruvchi taqsimlash funktsiyasini yaratadigan bo'lsak, biz uni kuzatilgan taqsimotga to'liq moslashtiramiz. Bunday egri chiziq yordamida olingan optimal f amalda empirik bilan mos keladi. Biroq, biz tarqatish funktsiyasiga qanchalik ko'p burilish nuqtalarini qo'shishimiz kerak bo'lsa, u shunchalik ishonchli bo'lmaydi (ya'ni, kelajakdagi savdolarning kamroq vakili bo'ladi). Biz parametrik IK ni kuzatilganiga to'liq moslashtirishga harakat qilmayapmiz, balki kuzatilgan ma'lumotlar qanday taqsimlanganligini aniqlashga harakat qilamiz, shunda biz kelajakdagi optimal 1 ni katta ishonch bilan bashorat qilishimiz mumkin (agar ma'lumotlar o'tmishdagidek taqsimlangan bo'lsa). ). Haqiqiy savdolarga moslashtirilgan sozlangan taqsimot soxta burilish nuqtalarini olib tashlaydi. Keling, yuqoridagilarni misol bilan tushuntiramiz. Aytaylik, biz Galton taxtasidan foydalanamiz. Biz bilamizki, taxta bo'ylab tushgan to'plarning taqsimlanishi asimptotik normal bo'ladi. Biroq, biz faqat 4 ta to'p tashlamoqchimiz. 4 ta to'pni uloqtirish natijalari normal taqsimlanishini kutish mumkinmi? 5 to'p haqida nima deyish mumkin? 50 to'p? Asimptotik ma'noda, savdolar soni ortib borishi bilan kuzatilgan taqsimot normal holatga yaqinlashishini kutamiz. Nazariy taqsimotni kuzatilgan taqsimotning har bir burilish nuqtasiga moslashtirish kelajakda bizga kattaroq aniqlik darajasini bermaydi. Ko'p sonli savdolar bilan biz kuzatilgan taqsimot kutilganiga yaqinlashishini kutishimiz mumkin va ko'plab burilish nuqtalari savdolar bilan to'ldiriladi, chunki ularning soni cheksizlikka intiladi. Agar bizning nazariy parametrlarimiz haqiqiy savdolarning taqsimlanishini to'g'ri aks ettirsa, nazariy taqsimotdan olingan optimal D, kelajakdagi savdolar ketma-ketligi ostida, o'tgan savdolardan empirik tarzda hisoblangan optimal D ga qaraganda aniqroq bo'ladi. Boshqacha qilib aytadigan bo'lsak, agar bizning 232 ta savdomiz kelajakdagi savdolar taqsimotini ifodalasa, unda biz kelajakdagi savdolarning taqsimlanishi kuzatilganidan ko'ra bizning "sozlangan" nazariy taqsimotimizga yaqinroq bo'lishini kutishimiz mumkin, uning ko'p burilish nuqtalari va tranzaktsiyalarning cheklangan soni tufayli "shovqin". Shunday qilib, biz kelajakdagi optimal g ning kuzatilgan taqsimotdan empirik ravishda olingan optimal D ga qaraganda nazariy taqsimotdan olingan optimal D ga ko'proq o'xshashligini kutishimiz mumkin.

Demak, bu holatda empirik emas, balki parametrik optimal G dan foydalanish yaxshidir. Vaziyat avvalgi bobda 20 ta tanga otish bilan ko'rib chiqilgan holatga o'xshaydi. Agar biz 1:1 hisobidagi o'yinda 60% g'alabani kutsak, u holda optimal G = 0,2. Ammo, agar bizda faqat oxirgi 20 ta otish bo'yicha empirik ma'lumotlar bo'lsa, ulardan 11 tasi g'alaba qozongan bo'lsa, bizning optimalimiz ( 0,1 bo'lar edi. Biz parametrik optimal (bu holda $ 5062,71) to'g'ri deb hisoblaymiz, chunki u funktsiya uchun optimaldir. Bu savdolarni "hosil qiladi". Yuqorida aytib o'tilgan tanga otish o'yinida bo'lgani kabi, biz optimal (keyingi savdo uchun parametrik ( empirik optimaldan farq qilsa ham) parametrik yaratish funktsiyasi bilan belgilanadi deb taxmin qilamiz.

Ko'rinib turibdiki, cheklovchi parametrlar optimal G.ga katta ta'sir ko'rsatadi. Bu cheklovchi parametrlarni qanday tanlash mumkin? Keling, yuqori chegarani siljitganimizda nima bo'lishini ko'rib chiqaylik. Quyidagi jadval 3 Sigma pastki chegarasi uchun 100 ta teng oraliqdagi ma'lumotlar nuqtasi va 232 ta savdo uchun optimal parametrlardan foydalangan holda tuzilgan:\r\nYuqori chegara D\r\n3 Sigma 0,206 $23,783,17\r\n4 Sigma 0,588 $8332,581\n04gmas. $6249,42\r\n6 Sigma 0,887$5523,73\r\n7 Sigma 0,938$5223,41\r\n8 Sigma 0,963$5087,81\r\n* * *\r\n* * *\r\n1009,094$

E'tibor bering, doimiy pastki chegara bilan biz yuqori chegarani qanchalik baland bo'lsak, optimal ( 1 ga yaqinroq bo'ladi. Shunday qilib, biz yuqori chegarani qanchalik ko'p bossak, optimal (dollarda) pastki chegaraga yaqinroq bo'ladi ( Kutilayotgan eng yomon yo'qotish).Bizning pastki chegaramiz -3 sigmada bo'lsa, biz yuqori chegarani qanchalik ko'p siljitsak, optimal chegara shunchalik yaqinroq bo'ladi (dollar bilan quyi chegaraga, ya'ni $330,13 -(1743,23*) yaqinlashadi. 3) = = -$4899.56 Qarang, yuqori chegara o'zgarmasa (3 sigma) va biz pastki chegarani juda tez arifmetik tarzda siljitsak nima bo'ladi kutilgan qiymat bunday jarayon salbiy bo'lib chiqadi. Buning sababi shundaki, xarakterli funktsiya ostidagi maydonning 50% dan ortig'i vertikal o'qning chap tomonida joylashgan. Shuning uchun pastki chegaralovchi parametrni orqaga surganimizda optimal ( nolga intiladi. Endi ikkala chegaralovchi parametrlarni bir vaqtda orqaga surishni boshlasak nima bo‘lishini ko‘rib chiqamiz. Bu yerda 0,02, 2,76, 0 optimal parametrlar to‘plamidan foydalanamiz. va 1,78 232 ta savdo va 100 ta teng masofadagi ma'lumotlar nuqtasini taqsimlash uchun:

Yuqori va pastki chegara B\r\n3 Sigma 0,206$23,783,17\r\n4 Sigma 0,158$42,040,42\r\n5 Sigma 0,126$66,550,75\r\n6 Sigma 0,104$77,75*87,*\r *\r *\n n100 Sigmas 0,053 $322625,17\r\n

E'tibor bering, biz ikkala cheklovchi parametrni orqaga surganimizda optimal (j) 0 ga yaqinlashadi.Bundan tashqari, eng yomon yo'qotish ortib, kichikroq va kichikroq optimal D ga bo'linganligi sababli, bizning $1, ya'ni moliyalashtirish miqdori 1 birlik ham yaqinlashadi. cheksizlik.

muammo eng yaxshi tanlov cheklovchi parametrlarni savol sifatida shakllantirish mumkin: kelajakda eng yaxshi va eng yomon savdolar qayerda sodir bo'lishi mumkin (biz ushbu bozor tizimida savdo qilganimizda)? Tarqatishning dumlari aslida ortiqcha va minus cheksizlikka moyil bo'lib, biz har bir shartnomani cheksiz katta miqdorda moliyalashtirishimiz kerak (oxirgi misolda biz ikkala chegarani bosib o'tganimiz kabi). Albatta, agar biz cheksiz savdo qilmoqchi bo'lsak uzoq vaqt , bizning optimal (dollar bilan cheksiz katta bo'ladi. Lekin biz bu bozor tizimida abadiy savdo qilmoqchi emasmiz. Biz ushbu bozor tizimida savdo qiladigan optimal D - kutilgan eng yaxshi va eng yomon savdolarning funktsiyasidir. Eslab qoling. , agar biz tangani 100 marta aylantirsak va ketma-ket boshlarning eng uzun chizig'i qancha bo'lishini yozsak va tangani yana 100 marta tashlasak, 200 marta otishdan keyin bosh chizig'i 100 marta otishdan keyin kattaroq bo'ladi. , agar 232 ta savdo tariximizdagi eng yomon yo'qotish 2 ,96 sigma bo'lgan bo'lsa (qulaylik uchun 3 sigmani olaylik), kelajakda biz 3 sigma dan katta yo'qotishlarni kutishimiz kerak. Demak, taqsimotimizni o'tmish bilan cheklash o'rniga savdolar tarixi (-2,96 va +6,94 sigma), biz uni - 4 va +6,94 sigma bilan cheklaymiz.Balki kelajakda bu pastki chegara emas, balki yuqori chegarasi buzilishini kutishimiz kerak. biz buni bir necha sabablarga ko'ra hisobga olmaymiz.Birinchisi, kelajakda ishlashdagi savdo tizimlari, hatto optimallashtirilgan parametrlardan foydalanmasa ham, tarixiy ma'lumotlar ustida ishlashga nisbatan yomonlashadi. Bularning barchasi mexanik savdo tizimlarining samaradorligi asta-sekin kamayib borishi tamoyiliga to'g'ri keladi. Ikkinchidan, f egri chizig‘i cho‘qqisining o‘ng tomoniga emas, balki chapga o‘tishda optimal f xatosi uchun kamroq to‘lashimiz kelajak uchun prognozlarimizda ancha konservativ bo‘lishimiz kerakligini ko‘rsatadi. Biz 300 ta teng masofadagi ma'lumotlar nuqtasidan foydalangan holda -4 va +6,94 sigma cheklash parametrlari ostida parametrik optimal f ni hisoblaymiz. Biroq, 300 ta teng masofadagi ma'lumotlar hujayralarining har biri uchun ehtimolliklarni hisoblashda, tanlangan kesish parametrlaridan oldin va keyin 2 sigma taqsimotini hisobga olish muhimdir. Shuning uchun, haqiqiy interval -4 dan +6,94 sigmagacha bo'lsa ham, -6 dan +8,94 sigma oralig'idagi hujayralar yordamida bog'liq ehtimollarni aniqlaymiz. Shunday qilib, biz natijalarning aniqligini oshiramiz. 0,02, 2,76, 0 va 1,78 optimal parametrlaridan foydalanish endi bizga optimal f =0,837 yoki har 7936,41 dollar uchun 1 ta shartnomani beradi. Cheklov parametrlari buzilmagan ekan, bizning modelimiz tanlangan chegaralar uchun to'g'ri bo'ladi. Hozircha biz 4 sigma ($330,13 -(1743,23 * 4) =- $6642,79) yoki 6,94 sigma (330,13$ + + (1743,23 * 6,94) = 12 428,15 AQSh dollari) dan ortiq foydani kutmaymiz. kelajakdagi operatsiyalarni taqsimlash chegaralari to'g'ri tanlanganligi. Yaratilgan model va haqiqiy taqsimot o'rtasidagi mumkin bo'lgan tafovut zaif nuqta bu yondashuvning, ya'ni modeldan olingan optimal f ning optimal bo'lishi shart emas. Agar kelajakda bizning tanlagan parametrlarimiz buzilgan bo'lsa, f endi optimal bo'lmasligi mumkin. Ushbu kamchilikni variantlar yordamida yo'q qilish mumkin, bu sizga mumkin bo'lgan yo'qotishni belgilangan miqdorda cheklash imkonini beradi. Biz zaiflikni muhokama qilishimiz bilanoq bu usul, uning oxirgi kamchiligini ta'kidlash kerak. Shuni yodda tutish kerakki, savdo foydalari va zararlarining haqiqiy taqsimlanishi parametrlari sekin bo'lsa-da, doimo o'zgarib turadigan taqsimotdir. Ushbu dinamikani kuzatish uchun siz vaqti-vaqti bilan bozor tizimining savdo daromadlari va yo'qotishlariga tuzatishni takrorlashingiz kerak.

Mavzu bo'yicha batafsil ma'lumot Optimal f ni topish uchun parametrlardan foydalanish:

1. 2. TASHKILOT LOYIHALARINI BOSHQARISH VAZIFALARI TASNIFLARI TIZIMI.
2. Investitsiyalar topish uchun biznes-rejani tuzishda sizga kim yordam berishi mumkin?
3. 3.4. Bozor iqtisodiyotini tartibga solish uchun moliyadan foydalanish.
4. Investitsion daromadingizni oshirish uchun shartnomadan foydalanish
5. Foiz to'lovlarini kamaytirish uchun svoplardan foydalanish
6. Geometrik o'rtacha yordamida optimalni topish.
7. Boshqa taqsimotlar va maxsus egri chiziqlar uchun optimal F
8. 2. So'roq qilinayotgan shaxsni yolg'onga chiqarish uchun dalillardan foydalanish
9. Jinoyatlarni tergov qilish uchun ahamiyatli bo'lgan ma'lumotlarni olish va ulardan foydalanishning noan'anaviy usullari va vositalari 6-bob

- Mualliflik huquqi - Advokatlik - Ma'muriy huquq - Ma'muriy jarayon - Monopoliyaga qarshi va raqobat huquqi - Arbitraj (iqtisodiy) jarayon - Audit - Bank tizimi - Bank huquqi - Tadbirkorlik - Buxgalteriya hisobi - Mulk huquqi -