El fenómeno de San Petersburgo. Las paradojas de la teoría de la probabilidad. - página 13
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Naturalmente, a partir de una única realización de un proceso aleatorio (nuestra serie de precios) no podemos establecer su forma exacta. Esta estadística sólo nos permitirá determinar la probabilidad de equivocarnos, suponiendo que el proceso no sea un paseo aleatorio (un proceso de Wiener). Si esta probabilidad es menor que el umbral que establezcamos, asumimos que el proceso es distinto de un paseo aleatorio: este es el enfoque estándar de matstat. La diferencia con respecto a un paseo aleatorio es interesante para nosotros porque la diferencia es una condición necesaria (aunque no suficiente) para la posibilidad de operar.
Fui a su seminario hace unos cinco o seis años. Hablaba de su sistema y de las colas largas. A.G. no tenía nada y nunca lo ha tenido. Ahora es jefe del departamento de inversiones de Finam, y en general está fuera de juego, como todos los jefes). Ahora puedes recordar el sistema y las batallas que libraban.
Puede que tengas razón, pero su teoría parece bastante sólida y digna de estudio y comprobación.
A juzgar por la descripción, lo hay, y mucho, y no sólo en Python.
La cuestión aquí ni siquiera es... ¿hay algo más como...?, pero ¿qué se necesita exactamente? ¿Qué falta? Uno elige a partir de eso, no de algo exótico en algún lugar.
El objetivo es sencillo: reunirlo todo para no tener que elegir. Como esa película sobre Munchausen - "y entonces decidimos combinar")
Python, en términos de estadística, es mucho más interesante y mejor que R, y, en mi opinión, mucho más fácil y rápido para hacer todo. Haz caso a tu palabra. Si quieres un Python consistente (para que las librerías no se peleen) - pon Anaconda y trabaja en Spyder.
Todo esto es para los frikis. No necesito todas las funciones adicionales.
Yo uso google colab para hacer algunos cálculos en python directamente desde el navegador sin instalar nada, más que nada para aprender sobre MO
No tengo ningún problema real...Interesante conversación, como en un salón, nos sentamos juntos por la noche y cada uno cuenta su historia, de verdad, es agradable leer este tipo de conversaciones.
Empezaré respondiendo con una pregunta) ¿Conoces la ley de distribución del índice de Hurst para un paseo aleatorio (proceso de Wiener)?
Para empezar con una pregunta) ¿Conoces la ley de distribución de Hearst para un paseo aleatorio (proceso de Wiener)?
Dime))
Yo uso google colab para calcular algo en python directamente desde el navegador, sin instalar nada, más que nada para aprender sobre MO
Lo he comprobado. Ni siquiera pude subir un archivo desde mi ordenador).
En realidad, Jupiter está en Anaconda, pero spyder es más interesante y tiene más características en términos de entorno de desarrollo.
Primero responderé con una pregunta) ¿Conoces la ley de distribución de Hearst para un paseo aleatorio (proceso de Wiener)?
Si coges un barómetro que te indique el tiempo, pequeñas variaciones en un sentido u otro, digamos que dentro de los límites normales, ni siquiera sentirás ese cambio en el tiempo.
El objetivo es sencillo: reunir todo para que no tengas que elegir. Como en aquella película sobre Munchausen: "y entonces decidimos combinar").
Para tenerlo todo junto - no hay tal cosa)).
Para tenerlo todo junto, no existe tal cosa).
¿Qué hay de la fuerza en un grupo?