La théorie des flux aléatoires et le FOREX - page 65
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Au fait, que pensez-vous de cette définition d'une tendance :
Une tendance est la différence entre une série de prix réels et une distribution quasi stationnaire.
Vous devez définir de quel processus stationnaire il s'agit. Mais pour être honnête, je n'aime pas encore cette définition.
Les modérateurs ont supprimé la blague sur les "options". Ils sont si rapides.
Nous devons ici définir le processus stationnaire dont nous parlons. Mais franchement, je n'aime pas encore cette définition.
N'allons pas jusqu'aux extrêmes. Que le processus soit stationnaire au sens strict, c'est-à-dire que nous voyons un graphique et non l'Everest et la fosse des Mariannes.
Je confesse mon ignorance sur le sujet de l'exhaustivité et de l'incohérence. Si je vous ai offensé, faa1947, je m'en excuse. Mais quand même, le vôtre
- est une sorte d'absurdité... Et le "Théorème inverse" (qui, bien sûr, n'est pas l'inverse du Théorème direct, mais l'inverse du théorème prouvé par Gödel) n'est valable que pour des théories mathématiques suffisamment riches. J'espère que je ne me suis pas trompé ici ?
Ça a craqué il y a longtemps avec Gödel, alors tu m'excuseras. Aucun d'entre nous ne développera une théorie strictement formalisée, mais pour nous, praticiens, la conclusion la plus intéressante du théorème de Gödel est que nous devons discuter avant tout des prémisses initiales de tout énoncé. Depuis le début du 20ème siècle, nous avons accepté l'idée que "la BP est un processus aléatoire avec une distribution normale".
Lyric. Et c'est pourquoi il s'est effondré. J'ai eu affaire à des diplômés de la faculté de mécanique. Mes connaissances et mes capacités ne sont pas à côté des leurs. Non seulement ces personnes savent beaucoup de choses, mais elles sont capables de maîtriser presque tout en une semaine. Vous donnez un travail à un tel génie, et il le ramène et dit : "J'ai prouvé que le soleil se lève à l'ouest et se couche à l'est". Je dis à la manière d'un paysan ouvrier : "C'est 9am, prenons une boussole et vérifions". "Non", répond-il, "montre-moi l'erreur dans la preuve". Puis vient le commentaire décrivant mon éducation et ma capacité mentale, selon lequel je réfute leur brillante théorie avec une boussole d'enfant. Toutes mes connaissances de mechmatovites sont comme ça, c'est peut-être de la malchance. Malheureusement, il y a beaucoup de gens comme ça - des idiots intelligents et érudits. Ils établissent des limites efficaces et trompent les pigeons avec des portefeuilles aux risques gérables. Le forum en est rempli. Ecrit : "J'ai fait les calculs mathématiques". Ce qu'il met sur l'entrée, comment comprendre le résultat, mais reste ferme - ne pas jouer avec la boussole.
Constructif. Il est préférable, dans un premier temps, de considérer le TS (la méthode sur laquelle il est construit) comme une boîte noire. Et si la sortie de la boîte est plus ou moins claire, alors l'entrée est juste un désordre. Peut-être serait-il constructif de classer non pas les BP, mais les méthodes de leur traitement (boîtes noires) et de rassembler une liste de ces méthodes avec référence aux sources appropriées et de publier un article pour assurer l'accumulation d'informations.
Oui, je l'ai fait tourner, j'étais sur le point de l'utiliser pour construire une distribution normale. Ça a marché, même si ça ne semble pas être le cas.
Certaines personnes l'ont déjà dit ici. Auriez-vous l'amabilité de fournir un schéma, un algorithme, une preuve ou ce que vous voulez, mais significatif, pour montrer comment le faire. Vous pouvez vous contenter de divaguer au hasard avec une distribution normale. S'il vous plaît.
La marche aléatoire n'est PAS un processus stationnaire car elle dépend du temps et va à l'infini.
Stationnarité faible ou étendue Une forme plus faible de stationnarité couramment utilisée dans le traitement du signal est connue sous le nom de stationnarité faible, stationnarité étendue (WSS) ou stationnarité de covariance. Les processus aléatoires WSS exigent seulement que les 1er et 2ème moments ne varient pas par rapport au temps. Tout processus strictement stationnaire qui a une moyenne et une covariance est également WSS.
Une distribution stationnaire à queues épaisses peut jouer un tour cruel à une telle stratégie, car la notion de "suffisamment loin" est extrêmement vague ou inexistante dans ce cas (le deuxième point est, disons, infini).
Une distribution stationnaire ne fait pas de blagues si vous avez correctement estimé ses paramètres et son type. Ne vous accrochez pas à la distribution normale. Si vous avez peur des queues de paquets, utilisez une distribution stable. La stratégie n'en sera pas modifiée.
Une distribution stationnaire n'est pas une blague si vous avez estimé correctement ses paramètres et son type. Ne vous accrochez pas à la distribution normale. Si vous avez peur des queues de distribution grasses, utilisez une distribution stable. Cela ne changera pas la stratégie.
Supposons que notre processus de prix corresponde à une distribution de Cauchy avec des paramètres constants. Cette distribution est exactement une distribution stable qui n'a non seulement aucune variance finie, mais même aucune espérance. Et cette stratégie est très dangereuse pour elle.
Ou bien parlez-vous de certains cas particuliers de distribution stable ?