Mettete una parola sul vagabondo occasionale... - pagina 4
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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 psicologia (come insieme di regole del comportamento umano) è la più facile da formalizzare,
La cosa più difficile da formalizzare è la follia (è come una scimmia con una granata, non sai mai quando o dove la lancerà :o)
In qualsiasi intervallo di tempo la SB avrà una distribuzione normale; da 1015 a 2256 o da 1305 a 5321. In generale, qualsiasi segmento di lunghezza variabile darà una distribuzione normale.
L'ho scritto io stesso dieci volte. Ma è di lunghezza fissa, non variabile
Che distribuzione pensi che abbia la SB, non è non stazionaria? Allontanati da questi incrementi, guarda il processo da un'altra angolazione. Se vedi una campana chiaramente delimitata, non significa che il processo che la forma sia stazionario.
Il fatto che SB sia instabile è un fatto. Ho dato un link dove questo è stato descritto. SB è un processo I(1) instabile.
La psicologia (come insieme di regole del comportamento umano) è la più facile da formalizzare,
La cosa più difficile da formalizzare è la follia (è come una scimmia con una granata, non sai mai quando e dove la lancerà :o)
La psicologia di una persona o di un gruppo di persone in determinate circostanze può essere prevista. Ci sono miliardi di persone con tutti i tipi di circostanzeIn secondo luogo, questo è esattamente il motivo per cui la statistica può essere applicata.
я это уже сам раз 10 написал. Но именно фиксированной длины, а не переменной
Ancora una volta, no, esattamente la lunghezza variabile. Partendo da qualsiasi punto della SB all'infinito, la distribuzione sarà normale.
Rispondere alla domanda: "Qual è la distribuzione del processo SB?
psicologia di una persona o di un gruppo di persone in determinate circostanze può essere prevista. Ci sono miliardi di persone con tutti i tipi di circostanze
È esattamente il contrario. È impossibile prevedere il comportamento di un singolo individuo. A livello aggregato, tuttavia, il comportamento di una folla di molti individui è molto più facile da prevedere. La pubblicità, la tecnologia elettorale, il marketing, ecc. sono costruiti su questo.
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.
Questo è il punto in cui ci troviamo, quindi l'essenza del trading è identificare il modello comportamentale attuale e
Prendere una decisione di trading basata sulla conoscenza della sua evoluzione,
Il secondo compito è quello di trovare statisticamente i migliori punti di decisione di modelli simili.
Per renderlo più facile (non per identificare un modello specifico ma una classe in una volta sola).
Rispondere alla domanda: "Qual è la distribuzione del processo SB?
In linea di principio è qui che https://www.mql5.com/go?link=http://hometask.boom.ru/economics/econometrica/5.html descrive tutto abbastanza bene.
La conclusione cambierà se consideriamo il processo da un certo punto nel tempo, per esempio da t = 1. Supponiamo che Y0 sia una quantità deterministica. In questo caso il processo AR(1) non sarà stazionario per la definizione precedente. La varianza di Y e l'autocovarianza dipenderanno da t:
var(Y t) = s , cov (Y t,Y t-t) = ct t .
Tuttavia, col tempo un tale processo (finché êr ê< 1) si avvicina sempre più alla stazionarietà. Può essere chiamato asintoticamente stazionario.
P. S. Esiste anche la formula SB Y t = m +r Y t-1 + e t, t = (-¥,...,0,1,...+¥) (assumendo che e t ~ IID(0,se2) siano variabili casuali indipendenti equamente distribuite con aspettativa zero e varianza se2).
P.S. ha ancora senso parlare di incrementi, poiché l'autore ha formulato il problema esattamente attraverso gli incrementi
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
Questa si chiama falsificazione. La domanda riguardava le divagazioni casuali e tu sei passato inavvertitamente a un processo di mediazione, che, come dicono a Odessa, sono due grandi differenze.