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Cela signifie simplement qu'il n'y a pas assez de marchés pour que Koshi puisse se montrer)).
Mais bon... ce n'est pas la question ! !!
montrez la distribution du reste de cette rangée, s'il vous plaît.
Mais bon... ce n'est pas la question ! !!
Oui ? Dites-nous où se trouve votre vieux tracteur alors ?
montrer la distribution des résidus de cette série s'il vous plaît
Il est également intéressant de voir la distribution de par exemple 1000 générations de telles séries. C'est à dire, à montecarry
Je te le dis, charlatan.
Oui, charlatan ;))) parce que je rejette la normalité comme critère ;)))) et c'est une vache sacrée ;))))
il est également intéressant de voir la distribution de par exemple 1000 générations d'une telle série. C'est à dire, à montecarry.
Un vecteur de variables aléatoires indépendantes qui a une distribution de Cauchy :
clarifiez la question, car je n'ai pas compris ce que vous voulez voir exactement.
Si vous générez un grand nombre de mottes nulles et que vous combinez toutes les trajectoires sur un seul graphique, vous obtenez une cloche)). Si un sous-marin avec une dérive, alors une cloche avec une pente ascendante. Ce sera le cas lorsque le mo est constant et que les résidus sont normalement distribués. Cette photo a été postée sur le forum de nombreuses fois, elle a également été retravaillée en arbre de Noël)). Si vous générez également une distribution de Cauchy des résidus, il est clair qu'il y aura un appel de marge inévitable dans presque toutes les implémentations en fonction de la longueur des lignes. Bien sûr, il est possible d'inventer une énorme composante de tendance et de Cauchy avec un coefficient d'échelle minimum (ou tout ce qu'on y met quand il n'y a pas de variance) - mais ceci est fantastique. Et pendant une longue série, il y aura toujours des MC.