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A proposito, che ne dite di questa definizione di tendenza?
Un trend è la differenza tra una serie di prezzi reali e una distribuzione quasi stazionaria.
Bisogna definire di quale processo stazionario stiamo parlando. Ma ad essere onesti, non mi piace ancora questa definizione.
I moderatori hanno cancellato la battuta sulle "opzioni". Sono così veloci.
Qui dobbiamo definire di quale processo stazionario stiamo parlando. Ma francamente non mi piace ancora questa definizione.
Non andiamo agli estremi. Che il processo sia stazionario in senso stretto, dove vediamo un grafico e non l'Everest e la Fossa delle Marianne.
Confesso la mia ignoranza in materia di completezza e incoerenza. Se ti ho offeso, faa1947, ti chiedo scusa. Ma comunque, il tuo
- è una specie di sciocchezza... E il "teorema inverso" (che naturalmente non è inverso al teorema diretto, ma inverso al teorema dimostrato da Gödel) è valido solo per teorie matematiche sufficientemente ricche. Spero di non aver sbagliato qui?
È scattato molto tempo fa con Gödel, quindi mi scuserà. Nessuno di noi svilupperà una teoria strettamente formalizzata, ma per noi, professionisti, la conclusione più interessante del teorema di Gödel è che dobbiamo prima discutere le premesse iniziali di qualsiasi affermazione. Dall'inizio del 20° secolo abbiamo accettato "la BP è un processo casuale con distribuzione normale".
Testo. Ed è per questo che è crollato. Ho avuto a che fare con i laureati della Facoltà di Meccanica. Le mie conoscenze e capacità non sono vicine alle loro. Queste persone non solo sanno molto, ma sono in grado di padroneggiare quasi tutto in una settimana. Tu dai un lavoro a un tale genio, e lui lo riporta indietro e dice: "Ho dimostrato che il sole sorge a ovest e tramonta a est". Dico in un modo da contadino operaio: "Sono le 9, prendiamo una bussola e controlliamo". "No", risponde, "mostrami l'errore nella prova". E poi arriva il commento che descrive la mia educazione e capacità mentale, che sto confutando la loro brillante teoria con la bussola di un bambino. Tutti i miei conoscenti di mechmatovites sono così, forse è una sfortuna. Sfortunatamente, ci sono molte persone di questo tipo - sciocchi intelligenti e studiosi. Creano confini efficienti e ingannano i babbei con portafogli con rischi gestibili. Il forum ne è pieno. Scrive: "Ho fatto i calcoli di mathlab". Che cosa ha messo sull'input, come capire il risultato, ma sta fermo - non scherzare con la bussola.
Costruttivo. È meglio, inizialmente, considerare il TS (il metodo su cui è costruito) come una scatola nera. E se l'uscita dalla scatola più o meno chiaramente, allora l'ingresso è solo un casino. Forse sarebbe costruttivo classificare non BP, e metodi della sua elaborazione (scatole nere) e raccogliere un elenco di questi metodi con riferimento alle fonti appropriate e pubblicare un articolo per garantire l'accumulo di informazioni.
Sì, l'ho fatto funzionare, stavo per usarlo per costruire una distribuzione normale. Ha funzionato, anche se non sembra farlo.
Alcune persone lo hanno già detto qui. Saresti così gentile da fornire uno schema, un algoritmo, una prova o quello che vuoi, ma significativo, per mostrare come fare. Puoi limitarti a sproloqui casuali con una distribuzione normale. Per favore.
La camminata casuale NON è un processo stazionario perché dipende dal tempo e va all'infinito.
Stazionarietà debole o a senso ampio Una forma più debole di stazionarietà comunemente impiegata nell'elaborazione dei segnali è conosciuta come stazionarietà a senso debole, stazionarietà a senso ampio (WSS) o stazionarietà di covarianza. I processi casuali WSS richiedono solo che il 1° e il 2° momento non varino rispetto al tempo. Qualsiasi processo strettamente stazionario che ha una media e una covarianza è anche WSS.
Una distribuzione stazionaria con code spesse può giocare uno scherzo crudele a una tale strategia, poiché la nozione di "abbastanza lontano" in questo caso è estremamente vaga o inesistente (il secondo punto è, diciamo, infinito).
Una distribuzione stazionaria non fa scherzi se avete stimato correttamente i suoi parametri e il suo tipo. Non siate fissati con la distribuzione normale. Se avete paura delle code grasse, usate una distribuzione stabile. La strategia non cambierà da questo.
Una distribuzione stazionaria non è uno scherzo se avete stimato correttamente i suoi parametri e il tipo. Non siate fissati con la distribuzione normale. Se avete paura delle code grasse, usate la distribuzione stabile. Questo non cambierà la strategia.
Supponiamo che il nostro processo dei prezzi corrisponda a una distribuzione di Cauchy con parametri costanti. Questa distribuzione è esattamente una distribuzione stabile che non solo non ha varianza finita, ma nemmeno aspettativa. E questa strategia è molto pericolosa per esso.
O stai parlando di alcuni casi particolari di distribuzione stabile?