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Aucune envie d'écrire du code pour approximer la gaussienne (ou plutôt de la chercher, elle était quelque part), alors j'ai juste dessiné une gaussienne, avec une moyenne de zéro et un sigma de 3, ici sur le même graphique elle est superposée en bleu.
Eh bien... presque une gaussienne :-) donc. il y a une certaine différence de forme. une petite. Les queues sont plus lourdes. Mais ce n'est pas surprenant. Ce qui est surprenant, c'est le phénomène au centre qui se produit lorsque l'on regarde le pas décroissant de l'histogramme.
C'est ce "presque" qui tue tout. :)
Et il n'y a pas de phénomène au centre. Si vous acceptez que les processus de "tic-formation" sont complètement différents de ceux de "gau-formation".
Encore une fois : approximation avec Laplace plutôt que normale. La perplexité disparaîtra, et avec elle le "phénomène" lui-même : tant les queues s'adapteront (et elles sont la chose la plus importante) que le voisinage de zéro.
Et le petit pas de l'histogramme est à peine justifié. Bien que, oui, une telle discrétisation soit présente dans certains instruments.
Collègues, ce n'est pas le sujet. La question n'est pas de savoir ce qui est légèrement non-gaussien. La question est de savoir quel type de bizarrerie apparaît au centre, si l'on trace un histogramme des incréments du logarithme des prix, avec un petit pas d'histogramme.
Les surplombs correspondent à des périodes de forte corrélation entre les actifs et les queues lourdes sont négatives. Nous avons affaire à un ratio de prix d'actifs, après tout.
Il y a deux actifs : A et B. Nous travaillons avec A/B. Si les incréments des actifs A et B ont une corrélation positive élevée, alors les incréments de A/B auront une faible variance (volatilité) et se concentreront près de zéro. C'est ce qui permet de créer des pics, car la plupart du temps, la corrélation entre les actifs est élevée. Mais il y a des moments où la corrélation non seulement chute, mais devient négative. La dispersion/volatilité augmente fortement. En gros, la distribution des incréments est la somme de deux distributions - une pour les périodes de forte corrélation des actifs et une pour les périodes de corrélation négative des actifs.
Les surplombs correspondent à des périodes de forte corrélation des actifs et les queues lourdes à une corrélation négative. Après tout, nous avons affaire à des corrélations entre les prix des actifs.
Pas de périodes de faible volatilité ?
Oui. Je parle des causes de la faible volatilité. Fondamentalement, un déménagement est un rationnement des actifs. Alors que l'EUR et le GBP, par exemple, sont fortement corrélés, l'EURGBP sera peu volatile et plat. En d'autres termes, les actifs sont fortement corrélés la plupart du temps, et occasionnellement l'inverse. Une sorte de bifurcation - une phase de corrélation positive et une phase de corrélation négative, et des manifestations techniques de faible et de forte volatilité.
Les surplombs correspondent à des périodes de forte corrélation des actifs et les queues lourdes à une corrélation négative. Nous avons affaire à un ratio de prix d'actifs, après tout.
Il y a deux actifs : A et B. Nous travaillons avec A/B. Si les incréments des actifs A et B ont une corrélation positive élevée, alors les incréments de A/B auront une faible variance (volatilité) et se concentreront près de zéro. C'est ce qui permet les pics, car la plupart du temps, la corrélation entre les actifs est élevée. Mais il y a des moments où la corrélation non seulement diminue, mais devient aussi négative. La dispersion/volatilité augmente fortement. Autrement dit, en gros, la distribution des incréments est la somme de deux distributions - une pour les périodes de forte corrélation des actifs et une pour les périodes de corrélation négative des actifs.
Un des phénomènes du marché du forex est Svinozavr ! ))
Donc je ne me cache pas - j'ai déjà posté : "Svinozavr est un phénomène inexpliqué, et peut-être ! même !, inexpliqué !" // ABS
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Je jure devant le MC que je ne comprends pas l'intérêt de cette approche (telle qu'elle est occupée ici). La théorie des catastrophes est clairement plus proche.