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движение цены совершенно не предсказуемо. мы имеем дело не с математикой, а с психологией, и тут никакие формулы не помогут
La psychologie (en tant qu'ensemble de règles de comportement humain) est la plus facile à formaliser,
La chose la plus difficile à formaliser est la folie (c'est comme un singe avec une grenade, vous ne savez jamais quand et où il va la lancer :o)
Dans tout intervalle de temps, le SB aura une distribution normale ; de 1015 à 2256 ou de 1305 à 5321. En général, tout segment de longueur variable donnera une distribution normale.
Je l'ai écrit moi-même dix fois. Mais elle est de longueur fixe, et non variable
Quelle distribution pensez-vous que le SB a alors, n'est-il pas non-stationnaire ? Éloignez-vous de ces incréments, regardez le processus sous un angle différent. Si vous voyez une cloche clairement délimitée, cela ne signifie pas que le processus qui la forme est stationnaire.
Le fait que SB soit instable est un fait. J'ai donné un lien où cela a été décrit. SB est un processus instable I(1).
La psychologie (en tant qu'ensemble de règles de comportement humain) est la plus facile à formaliser,
La chose la plus difficile à formaliser est la folie ( c'est comme un singe avec une grenade, vous ne savez jamais quand et où il va la lancer :o)
La psychologie d'une personne ou d'un groupe de personnes dans des circonstances spécifiques peut être prédite. Il y a des milliards de personnes avec toutes sortes de circonstances.Deuxièmement, c'est exactement la raison pour laquelle les statistiques peuvent être appliquées.
я это уже сам раз 10 написал. Но именно фиксированной длины, а не переменной
Encore une fois, non, exactement la longueur variable. En partant de n'importe quel point du SB à l'infini, la distribution sera normale.
Répondez à la question : "Quelle est la répartition du processus SB ?
psychologie d'une personne ou d'un groupe de personnes dans des circonstances spécifiques peut être prédite. Il y a des milliards de personnes avec toutes sortes de circonstances.
C'est exactement le contraire. Il est impossible de prévoir le comportement d'un seul individu. Au niveau global, cependant, le comportement d'une foule de nombreux individus est beaucoup plus facile à prévoir. La publicité, la technologie électorale, le marketing, etc. sont construits sur cette base.
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.
C'est là où nous en sommes, donc l'essence du trading est d'identifier le modèle de comportement actuel et...
Prendre une décision commerciale sur la base de la connaissance de son évolution,
La deuxième tâche consiste à trouver statistiquement les meilleurs points de décision de modèles similaires.
Pour faciliter les choses (pas pour identifier un modèle spécifique mais une classe à la fois).
Répondez à la question : "Quelle est la répartition du processus SB ?
En principe, c'est là que https://www.mql5.com/go?link=http://hometask.boom.ru/economics/econometrica/5.html décrit tout cela assez bien.
La conclusion changera si nous considérons le processus à partir d'un certain point dans le temps, par exemple à partir de t = 1. Supposons que Y0 soit une quantité déterministe. Dans ce cas, le processus AR(1) ne sera pas stationnaire selon la définition ci-dessus. La variance de Y et l'autocovariance dépendront de t:
var(Y t) = s , cov (Y t,Y t-t) = ct t .
Cependant, avec le temps, un tel processus (tant que êr ê< 1) se rapproche de plus en plus de la stationnarité. Onpeut la qualifier d'asymptotiquement stationnaire.
P.S. Il existe également la formule SB Y t = m +r Y t-1 + e t, t = (-¥,...,0,1,...+¥) (en supposant que e t ~ IID(0,se2) sont des variables aléatoires indépendantes également distribuées avec une espérance nulle et une variance se2).
P.S. il y a encore un sens à parler d'incréments, car l'auteur a formulé le problème exactement par incréments.
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
Ça s'appelle de la contrefaçon. La question portait sur la divagation aléatoire et vous êtes passé par inadvertance à un processus de retour à la moyenne, ce qui, comme on dit à Odessa, représente deux grandes différences.