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движение цены совершенно не предсказуемо. мы имеем дело не с математикой, а с психологией, и тут никакие формулы не помогут
Die Psychologie (als eine Reihe von Regeln für menschliches Verhalten) ist am einfachsten zu formalisieren,
Am schwierigsten zu formalisieren ist der Wahnsinn (das ist wie bei einem Affen mit einer Granate, man weiß nie, wann und wohin er sie werfen wird :o)
In jedem Zeitintervall wird die SB eine Normalverteilung aufweisen: von 1015 bis 2256 oder von 1305 bis 5321. Im Allgemeinen ergibt jedes Segment mit variabler Länge eine Normalverteilung.
Das habe ich selbst schon zehnmal geschrieben. Sie ist jedoch von fester Länge und nicht variabel.
Welche Verteilung hat die SB dann Ihrer Meinung nach, ist sie nicht stationär? Entfernen Sie sich von diesen Inkrementen, betrachten Sie den Prozess aus einem anderen Blickwinkel. Wenn Sie eine klar begrenzte Glocke sehen, bedeutet das nicht, dass der Prozess, der sie bildet, stationär ist.
Die Tatsache, dass SB unbeständig ist, ist eine Tatsache. Ich habe einen Link angegeben, in dem dies beschrieben wurde. SB ist ein instabiler I(1)-Prozess.
Die Psychologie (als eine Reihe von Regeln für menschliches Verhalten) ist am einfachsten zu formalisieren,
Am schwierigsten zu formalisieren ist der Wahnsinn (es ist wie ein Affe mit einer Granate, man weiß nie, wann und wo er sie wirft :o)
Die Psychologie einer Person oder einer Gruppe von Menschen unter bestimmten Umständen kann vorhergesagt werden. Es gibt Milliarden von Menschen mit allen möglichen LebensumständenZweitens: Genau aus diesem Grund kann die Statistik angewendet werden.
я это уже сам раз 10 написал. Но именно фиксированной длины, а не переменной
Noch einmal, nein, genau die variable Länge. Ausgehend von einem beliebigen Punkt in der SB bei Unendlichkeit ist die Verteilung normal.
Beantworten Sie die Frage: "Wie ist die Verteilung des SB-Prozesses?
Psychologie einer Person oder einer Gruppe von Menschen unter bestimmten Umständen vorhergesagt werden kann. Es gibt Milliarden von Menschen mit allen möglichen Lebensumständen
Es ist genau das Gegenteil. Es ist unmöglich, das Verhalten einer bestimmten Person vorherzusagen. Auf der Gesamtebene ist das Verhalten einer Menschenmenge von vielen Individuen jedoch viel leichter vorherzusagen. Werbung, Wahltechnologie, Marketing usw. sind darauf aufgebaut.
Всё с точностью до наоборот. Невозможно предсказать поведение одного конкретного индивидуума. Зато на агрегированном уровне поведение толпы из множества индивидуумов предсказывается гораздо проще. На этом построены реклама, выборные технологии, маркетинг и пр.
Die Essenz des Handels besteht also darin, das aktuelle Verhaltensmuster zu erkennen und
Treffen Sie eine Handelsentscheidung auf der Grundlage des Wissens über seine Entwicklung,
Die zweite Aufgabe besteht darin, die besten Entscheidungspunkte ähnlicher Modelle statistisch zu ermitteln.
Um es einfacher zu machen (nicht um ein bestimmtes Modell zu identifizieren, sondern um eine Klasse auf einmal zu identifizieren).
Beantworten Sie die Frage: "Wie ist die Verteilung des SB-Prozesses?
Im Prinzip beschreibt https://www.mql5.com/go?link=http://hometask.boom.ru/economics/econometrica/5.html das Ganze recht gut.
Die Schlussfolgerung ändert sich, wenn wir den Prozess ab einem bestimmten Zeitpunkt betrachten, z. B. ab t = 1. Nehmen wir an, dass Y0 eine deterministische Größe ist. In diesem Fall ist der Prozess AR(1) nicht stationär im Sinne der obigen Definition. Die Varianz von Y und die Autokovarianz hängen von t ab:
var(Y t) = s , cov (Y t,Y t-t) = ct t .
Mit der Zeit nähert sich ein solcher Prozess (solange êr ê< 1) jedoch immer mehr dem stationären Zustand an. Sie kann als asymptotisch stationär bezeichnet werden.
P.S. Es gibt auch die Formel SB Y t = m +r Y t-1 + e t, t = (-¥,...,0,1,...+¥) (unter der Annahme, dass e t ~ IID(0,se2) unabhängige gleichverteilte Zufallsvariablen mit Erwartungswert Null und Varianz se2 sind).
P.S. Es ist immer noch sinnvoll, von Inkrementen zu sprechen, denn der Autor hat das Problem genau durch Inkremente formuliert
В принципе вот здесь https://www.mql5.com/go?link=http://hometask.boom.ru/economics/econometrica/5.html все достаточно хорошо описано.
Вывод изменится, если рассмотреть процесс с определенного момента времени, например, с t = 1. Предположим, что Y 0 — детерминированная величина. В этом случае процесс AR(1) не будет стационарный по данному выше определению. Дисперсия Y и автоковариации будут зависеть от t:
var(Y t) = s , cov (Y t,Y t–t) = c t t.
Однако со временем такой процесс (если только êr ê< 1) все больше приближается к стационарному. Его можно назвать асимптотически стационарным.
P.S. смысл есть все же говорить о приращениях, т.к. автор сформулировал задачу именно через приращения
Das nennt man Fälschung. Die Frage bezog sich auf zufälliges Abschweifen, und Sie sind versehentlich zu einem Mittelwertumkehrprozess übergegangen, was, wie man in Odessa sagt, zwei große Unterschiede sind.