|
Ароматические углеводороды
что добавляемая рыночная система имеет положительное арифметическое математическое ожидание. Вспомним первый пример из этого раздела, когда 2 рыночные системы имели нулевой коэффициент корреляции. Эта рыночная система увеличила счет 100 единиц до 156,86 после 4 игр при среднем геометрическом (156,86// 100) Л (1/4) = 1,119. Теперь давайте рассмотрим случай, когда коэффициент корреляции равен -1,00. Так как при таком сценарии никогда не бывает проигрышной игры, оптимальная сумма ставки является бесконечно большой суммой (другими словами, следует ставить 1 единицу на бесконечно малую сумму баланса счета). Для примера мы сделаем 1 ставку на каждые 4 единицы на счете и посмотрим на полученные результаты:
МО = арифметическое математическое ожидание в единицах;
Теперь вернемся к началу нашей дискуссии. При потоке торговых P&L оптимальное f позволит получить наибольший геометрический рост (при условии, что арифметическое математическое ожидание положительное)'. Мы используем поток торговых P&L в качестве образца распределения возможных результатов в следующей сделке. Если привести к текущей цене поток прошлых прибылей и убытков, то мы сможем получить более правдоподобное распределение потенциальных прибылей и убытков для следующей сделки. Таким образом, нам следует рассчитывать оптимальное f из этого измененного распределения прибылей и убытков. Это не означает, что, используя оптимальное f, рассчитанное на основе приведенных данных, мы выиграем больше. Как видно из следующего примера, все выглядит несколько иначе:
Вспомните первоначальные предположения в законах арксинуса. Законы арксинуса допускают 50% шанс выигрыша и 50% шанс проигрыша. Более того, они допускают, что вы выигрываете или проигрываете одинаковые суммы, а поток сделок случаен. Торговля является значительно более сложной игрой. Таким образом, в чистом виде законы арксинуса не применимы к торговле. Законы арксинуса верны при нулевом арифметическом математическом ожидании. Таким образом, согласно первому закону, мы можем интерпретировать процент времени, проведенного с любой стороны нулевой линии, как процент времени с любой стороны арифметического математического ожидания. Так же обстоит дело и со вторым законом, где вместо того, чтобы искать абсолютный максимум и минимум, мы поищем максимум выше математического ожидания и минимум ниже его. Минимум ниже математического ожидания может быть больше, чем максимум выше него, если минимум был позднее, и арифметическое математическое ожидание было повышающейся линией (как в торговле), а не горизонтальной линией на нулевом уровне. Таким образом, мы можем считать, что общая идея законов арксинуса применима к торговле. Однако вместо горизонтальной линии на нулевом уровне следует начертить линию, направленную вверх со скоростью арифметической средней торговли (если торговля ведется постоянным количеством контрактов). Если мы
Мы знаем, что арифметическое математическое ожидание является средним арифметическим результатом каждой игры (на основе 1 единицы) минус размер ставки. Таким же образом можно сказать, что геометрическое математическое ожидание является средним геометрическим результатом каждой игры (на основе 1 единицы) минус размер ставки.
наша нижняя граница находится на -3 сигма, чем больше мы отодвигаем верхнюю границу, тем ближе в пределе оптимальное f в долларах будет к нижней границе, т.е. к $330,13 -(1743,23 * 3) = = -$4899,56. Посмотрите, что происходит, когда верхняя граница не меняется (3 сигма), а мы отодвигаем нижнюю границу Достаточно быстро арифметическое математическое ожидание такого процесса оказывается отрицательным. Это происходит потому, что более 50% площади под характеристической функцией находится слева от вертикальной оси. Следовательно, когда мы отодвигаем нижний ограничительный параметр, оптимальное f стремится к нулю. Теперь посмотрим, что произойдет, если мы одновременно начнем отодвигать оба ограничительных параметра. Здесь мы используем набор оптимальных параметров 0,02, 2,76, 0 и 1,78 для распределения 232 сделок и 100 равноотстоящих точек данных:
Многие выбрали бы белое решение, так как оно имеет большее математическое ожидание. При белом решении вы можете ожидать «в среднем» выигрыш в 3 доллара против выигрыша черного решения в 2,90 доллара. Однако выбор черного решения будет более правильным, так как оно дает наибольшее среднее геометрическое. При черном решении можно ожидать «в среднем» выигрыш в 4,53% (1,0453 - 1) против выигрыша белого решения в 1,23%. При реинвестировании черное решение, в среднем, выиграет в три раза больше, чем белое решение! Вы можете возразить, отметив, что мы не реинвестируем по тому же сценарию каждый раз, и можно добиться большего, если всегда выбирать наивысшее арифметическое математическое ожидание для каждого представленного набора. Мы будем принимать решение, основываясь на большем арифметическом математическом ожидании, только в том случае, если не
1 В некоторых случаях лучшим выбором будет именно наибольшее арифметическое математическое ожидание, а не геометрическое. Например, когда трейдер торгует постоянным количеством контрактов и желает перейти к работе «фиксированной долей» в какой-то благоприятной точке в будущем. Эта благоприятная точка — порог геометрической торговли, где арифметическая средняя сделка, которая используется в качестве входного данного, рассчитывается как арифметическое математическое ожидание (сумма результатов каждого сценария, умноженных на вероятность их появления), поделенное на сумму вероятностей всех сценариев. Так как сумма вероятностей всех сценариев обычно равна 1, мы можем говорить, что арифметическая средняя сделка равна арифметическому математическому ожиданию
Мы можем создать собственную модель ценообразования, лишенную каких-либо предположений относительно распределения изменений цены. Сначала необходимо определить термин «теоретически справедливый», относящийся к цене опционов. Мы будем говорить, что опцион справедливо оценен, если арифметическое математическое ожидание цены опциона к моменту истечения, выраженное на основе его текущей стоимости, не приншшет во внимание возможного направленного движения цены базового инструмента. Смысл определения таков: «Какова стоимость данного опциона для меня сегодня как для покупателя опционов»?
Рассмотрим все дискретные изменения цены, которые имеют вероятность осуществления, большую или равную 0,001 в течение срока действия контракта, и по ним определим арифметическое математическое ожидание.
где С = справедливая с теоретической точки зрения стоимость опциона, или арифметическое математическое ожидание;
Попутные нефтяные газы, газы деструктивных процессов переработки нефти, ароматические углеводороды служат основным сырьем для развивающейся химической промышленности. Значение же химизации, т. е. внедрения во все отрасли народного хозяйства дешевых равноценных или более высоких по качеству заменителей дерева, металла, пищевых продуктов и т. д., трудно переоценить.
Попутные нефтяные газы, газы деструктивных процессов нефтепереработки, ароматические углеводороды, парафины служат основным сырьем для производства химической продукции.
" принцип в отношении алюминийсодержащих реагентов. В нефтехимической промышленности широко используется хлорид для приготовления катализаторных комплексов процессов бензола олефинами. Из продуктов алкилирования отработанный катализаторный комплекс удаляется путем многократной промывки их водой и раствором щелочи. При этом образуется большое количество сточных вод, содержащих ароматические углеводороды, хлорид алюминия и продукты его гидролиза. При осуществлении данного способа промывки наносится непоправимый экологический ущерб окружающей среде, а хлорид алюминия безвозвратно теряется.
Высокое октановое число бензина достигается в основном превращением низкооктановых парафиновых и нафтеновых углеводородов в ароматические. Однако, наряду с высокой детонационной стойкостью ароматические углеводороды, особенно бензол, является наиболее токсичным компонентом автомобильных бензинов и источником канцерогенного бензо(а)пирена и сажи в выхлопных газах. Перспективные бензины не должны содержать более 1% бензола. Для кардинального решения проблемы производства автомобильных бензинов с улучшенными экологическими свойствами в Уфимском Государственном Нефтяном Техническом Университете совместно со специалистами ОАО "Ново-Уфимский НПЗ" разработан процесс гидроизомеризации бензола в составе катализата риформинга - РИГИЗ.
Sn < 30 - ароматические углеводороды
ческие углеводороды будут ненасыщенными (непредельными) соединениями, но в то же время вследствие замкнутого циклического (кольцевого) строения они малоактивны. Для них характерны реакции замещения атомов водорода атомами других элементов — хлора, брома, иода и др. В отличие от нафтенов ароматические углеводороды реагируют с серной кислотой, образуя сульфокис-лоты, с азотной кислотой — образуя нитросоединения; при 100°С они окисляются, т.е. присоединяют кислород. Кроме того, ароматические углеводороды легко реагируют с водородом и поэтому в присутствии катализаторов могут восстанавливаться до нафтенов. Все эти свойства ароматических углеводородов широко используются на практике при химической переработке нефтей.
Самое простое строение среди ароматических углево-^ дородов характерно для бензола C6H6 (кольцо — «шестиугольник»). Его кольцо образовано шестью группами sCH. Остальные известные ароматические углеводороды являются, по сути дела, производными бензола. Все они могут иметь недлинные боковые метановые цепи. Водород в каждой группе ==СН бензольного кольца может быть заменен метилом —СН3 и другими радикалами. Если в одной из групп S2 СН бензольного кольца заме-
Ароматические углеводороды могут состоять из двух, трех и более бензольных колец. Бензольное кольцо может также соединиться с нафтеновым кольцом. В результате такого слияния двух или нескольких молекул в одну более крупную и сложную получаются новые соединения того же химического состава, что и исходные но с повышенной молекулярной массой, — так называемые полимеры. Процесс их образования называется полимеризацией (греч. «поли» — много, «мерос» — доля, часть). Он имеет исключительно большое практическое значение.
В группе углеводородных соединений, к которым относятся бензол и его производные, чаще всего встреча^ ются далеко не благовонные соединения, но свое название «ароматические» углеводороды они получили благот даря запаху яванского ладана.
Для подтверждения возможности образования нефти органическим путем были проведены специальные экспериментальные исследования. Около ста лет назад немецкий химик К. Энглер, по-видимому, впервые, произвел перегонку жира ворвани при давлении 1 МПа и температуре 420 °С. При этом из 492 кг рыбьего жира были получены 299 кг (61 %) масла плотностью 0,8105, а также горючие газы и вода. Масло на 90 % состояло из углеводородов коричневого цвета. После дробной разгонки масла в его низших фракциях оказались главным образом метановые углеводороды от пентана и выше. Из фракций, кипящих выше 300 °С, был выделен парафин. Кроме того, были получены смазочные масла, в состав которых входили в очень незначительных количествах олефины, нафтены и ароматические углеводороды. Этому продукту перегонки жиров под давлением, отличающемуся по своему составу от природных нефтей, К. Энглер дал название «протопетролеум» (греч. «протос» — первый, англ, «петролеум»—нефть). На основании данного опыта К. Энглер совместно с немецким геологом Г. Гёфером сделали вывод, что нефть образовалась из животных жиров.
В начале нынешнего века Г. Потонье выдвинул гипотезу о происхождении нефти из смешанного растительно-животного материала — сапропеля. Сапропель — это гнилостный ил озер и лагун, обогащенный остатками водорослей и животных. В 1919 г. академик Н. Д. Зелинский произвел перегонку сапропеля оз. Балхаш. В результате были выделены сырая смола (63,2 %), кокс (16,0%) и газ (20,8%). Газ состоял из метана, окиси углерода, водорода и сероводорода. После вторичной перегонки безводной смолы получены бензин, керосин и тяжелые масла. В состав бензина входили метановые, нафтеновые и ароматические углеводороды.
Автоматической идентификации Автоматическое управление Абсолютные показатели Автоматизация бухгалтерского Автоматизация управления Автоматизации инженерного Администрации необходимо Автоматизации технологических Автоматизацию производственных Автомобильным транспортом Автомобильной промышленности Автомобильную промышленность Автомобилей тракторов вывоз мусора снос зданий
|
|
|
|
Навигация
