De la théorie à la pratique - page 680
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Pour le bricolage, je me suis inspiré de ce fil de discussion. J'ai esquissé un indicateur avec des flèches.
Frappez-moi si vous êtes paresseux.
J'ai trouvé des algorithmes de génération de processus Variance - Gamma (VG) à Kuzmina, qui peut m'aider à les traduire en Excel ? )))))
Tout d'abord, nous générons un mouvement brownien standard
a) Distribution normale standard (c'est clair)
(b) Ce n'est pas très clair. Qui peut le faire ?
http://elib.bsu.by/handle/123456789/9487
PS Intéressant de voir ce miracle))
J'ai aussi pensé ajouter : ce pour quoi vous vous battez, vous l'obtenez))))))).
J'ai trouvé des algorithmes de génération de processus Variance - Gamma (VG) ici, de Kuzmina, qui peut aider à les traduire en Excel ? )))))
Tout d'abord, nous générons un mouvement brownien standard
a) Distribution normale standard (c'est clair)
(b) Ce n'est pas très clair. Qui peut le faire ?
http://elib.bsu.by/handle/123456789/9487
PS Il est intéressant de voir ce miracle)))
Donnez-moi un devis complet lorsque quelque chose n'est pas clair ou doit être fait... Je suis, par exemple, trop paresseux pour télécharger un pdf et le consulter. Beaucoup de gens le sont probablement aussi :-(.
PS/ Les programmeurs ne sont pas paresseux, ils sont optimaux.
c'est-à-dire que l'espérance == fonction linéaire du temps ? pas une constante ? Ou s'agit-il d'une erreur ?
Calme-toi avec le Nobel, et utilise ton cerveau.Je suis trop paresseux pour télécharger un pdf et le chercher. Beaucoup de gens le sont probablement aussi :-(
PS/ Les programmeurs ne sont pas paresseux, ils sont optimaux.
Il se trouve à la dernière page, avant la liste des références, et il y a deux graphiques. Vous n'avez pas besoin de le télécharger, il va directement sur Google.
Il existe plusieurs façons de modéliser le processus gamma de dispersion [4], [6]. Voici les algorithmes de modélisation du processus gamma de dispersion utilisés dans cet article.
Les formules sont au carré, il n'est pas possible de les coller ici.
Il y a la dernière page, avant la liste des références, et deux graphiques, si vous n'êtes pas trop paresseux ;)))
qu'est-ce qui n'est pas clair dans le pt2) ? bien sûr, ce sont des étudiants diplômés qui l'ont écrit, si vous avez de la chance... :-)
dans la première colonne - G
deuxième colonne - écrire v = nombres distribués NORMALEMENT (0,0 1,0)
dans la troisième colonne W[0]=0 et ensuite "la formule est donnée" :-)
Ce n'est pas la première fois que je vois la photo que vous postez.
La question est : Qu'est-ce que c'est ?
est 10 fois.
Les gars, je suis préoccupé par un certain nombre de questions, merci CheGevara, dans la bonne direction. Si nous mettons en jeu l'hypothèse qu'après tout le marché est aléatoire, le modèle exponentiel (géométrique en termes de discrétisation) de marche aléatoire ne donnera aucun profit sur les valeurs aberrantes (ou une petite déviation dans le proverbial 2% de non-aléatoire, couvert par le spread total), au final donne zéro ou à peu près, alors la probabilité d'un événement aléatoire en sa faveur lors de l'utilisation de MM. Ou vice versa : le marché donne une chance, puis, avec toute la puissance de MM, augmente cette chance proportionnellement.
"Pour vérifier un TS, vous devez d'abord l'essayer avec un lot fixe. Si vous êtes satisfait de l'espérance mathématique, vous pouvez augmenter la rentabilité par la gestion du capital ".
Dépendance de la rentabilité des paramètres des tiques-maxes utilisés à la limite du canal pour déterminer la probabilité d'un rebond à partir de la limite.
Pourquoi 100 fois ? Le Stop Loss se déclenchera 2 fois, le Take Profit se déclenchera 20 fois.
10 fois.
À mon avis, il n'est pas nécessaire de simuler quoi que ce soit.
Il est déjà clair pour tout le monde que le marché est un processus gamma de variance.
Une fois encore, j'attire l'attention sur la variance de ce processus :
Rappelons que pour le mouvement brownien, le déplacement moyen = sqrt(2*sigma*t) selon Einstein.
Si nous avions (thêta^2)*nu = (sigma^2), nous aurions la formule d'Einstein.
Mais nous avons une superposition de deux processus, gamma et Wiener.
Pour le Wiener one, nous calculons le sigma habituel.
Pour le gamma, nous devons encore apprendre à compter la variance =(thêta^2)*nu.
Ensuite, nous soustrayons les valeurs obtenues du gain attendu du processus et voilà - le Graal ! Et il n'est pas nécessaire de calculer des quantiles stupides.
Frères, préparez vos poches !
Mes frères, préparez vos poches !
où envoyer le numéro de compte? :-)
PS/ Étant à l'intérieur (et maintenant) d'un processus aléatoire, on ne peut pas prédire de manière fiable son avenir (c'est pour cela qu'il est aléatoire). On peut définir des caractéristiques statistiques et faire une hypothèse à partir de celles-ci, mais elle aura la même nature probabiliste et ne sera pas qualitativement meilleure.
Hegel, la dialectique, l'ordre non créaturel à partir du chaos :-)