未来を見据える方法としての統計学! - ページ 14 1...789101112131415161718192021 新しいコメント Prival 2008.10.01 12:42 #131 モデル内の時間に反対する理由がわからない。モデルから時間を取り出すことはできない。金曜日から月曜日までの予報は、木曜日から金曜日までの予報と違って、地平線が違う（予報の時間が違う）んです。そして、マーケットが開いたり閉じたりするときに考慮すべき要素があり、それは私たちが慣れている時間のせいではなく、それ（時間）が直接関係しているのです。このルールは、どの時間間隔で行うかを言わずに予測を行うのは誤りである。 例：1分で+10pips、1年で+10pips :-) Neutron 2008.10.01 12:42 #132 Vita писал(а)>> ほら、赤字で、この理論が価格予測に適していると間違って思い込んでしまったとしましょうか。とは全く思いません。それを暴きたいんです。では、なぜ突然このような説が出たのか、伺います。その前提があれば（目の前の課題の名称や目的が似ていることは別として）、私は間違うことはないでしょう。だから、もう議論に参加しているんです。 そうなんですね！確かに共感します。ここで私も、いつもプライヴァルに こんな質問をしている。「えー、どうして彼は市場の法則をニュートン微分方程式の体系に当てはめることにしたのですか？なぜ、突然、価格がレーダースクリーン上の飛行機のようになり、強制力の作用で巨体のように動くようになったのか？そのアプローチの根拠を述べさせると...。今のところ、彼はそうではない。ただ、気づかないふりをして（理解していない）、きれいな写真やマトリックスに関する質問だけを引き合いに出す。 私自身は、1950年代にコルモゴロフが「n個の変数の関数従属は、初等的な加重加算器の集合によって所定の精度で近似できる」という定理を証明したことを知っています。あとは、これらの加算器の入力の重みを求めるだけである。ほらね？この定式化では、関数従属性の型を知る必要はなく、頭の中で超平面を描く必要もないのです加重を求めるアルゴリズムに根拠を与えるだけで十分で、それをやって 銀の皿に盛ってくれるのです。ここが自己回帰モデルなどとの大きな違いで、基本的なポイントです。モデルは必要ない、あれば静止していなくても見つかる（NSを再トレーニングすればよい）。 これが、私がNSを選択した理由であり、研究の方向性でもあります。 bstone さんが書き込みました >>1 いや、まあ......外の天気を予想しよう。この予測に基づき、どのように売買シグナルを生成するのか？ +5 例えば、私は、本質的に価格変換である指標にNSを含む複雑なメカニズムをコーチすることにあまり意味がないと思っています。それのどこがいいんだ？NSに、指標に入力するのと同じデータを与えれば、NSは指標の機能に適応する。では、なぜ不要なデータを入れる必要があるのでしょうか？ bstone、 普通の火かき棒を想像してみてください。ある視点から見ると、まっすぐな棒に見えて、それが本当は何なのか想像もつかないでしょう。NSの入力データの前処理は、NSが入力データに対して行う作業をできるだけ単純化し、NSにとって最も消化しやすい形で提示することである。そして、これがとても重要！ゴーゴリのヴィのように、まぶたを持ち上げて対象物を見せる必要があるのです。はあ、そう言われるんですか！？- 何もかもが彼女のために行われたことなのに、何が言いたいんだ？そして、それは間違っている。レストランのメニューを食べさせる必要がある。数学の貴族ですね。 Vitali 2008.10.01 13:02 #133 bstone писал(а)>> ああ、なんという執念なのだろう。ヴィータ君の力学系理論に関する知識は極めて浅いようですね。そうでなければ、動的システム理論によって、このような複雑で本質的にカオスなシステムでさえも自己組織化として 表現できることを知ることになるでしょう。 そうですね......まずは基本に立ち返りましょう。前出の理論で理解されるシステムとは？システムとは、ある法則に従って状態が時間的に変化する自然界のあらゆる物体のことである。もし市場がそのようなシステムでないなら、正しく指摘されているように、私たちはここで何もすることがありません。でも、私たちは良い楽天家ですよね。 動的システムとは、初期条件と時間によって状態が一意に決定されるシステムを意味する。このような形では、市場に引っ張り出す意味がありませんし、ここで誰も、それをしないことを望みます。 しかし、ある種の力学系は、自己組織化が可能なカオス系のモデリングに完全に適して いる。そして、適切な力学系のパラメータを同定する問題を巧みに 解くことができれば、研究対象のカオスシステムのモデルとしての役割をうまく果たすことができるのである。 ここで、既存の手法で解析可能な、元の系の位相空間から補助系の位相空間へ渡す技術が あるとする。 私の謙虚な知識では、私が太字で書いた理論の不思議な性質についてのボヤキを 見ることはできても、価格がその理論に関係することを見ることはできません。 メンデルの法則も予測はできますが、私の理解では価格には当てはまりません。あなたが書いた戯言は、どのようにして価格に適用されるのですか？メンデルの法則も力学系理論も否定はしませんが、なぜメンデルの法則ではなく、力学系理論を選んだのでしょうか？ 個人的には、包括的・総合的な「if skilfully」は、ある理論が価格に適用可能か どうかという問題から始まると考えています。方法論が ある」という呪文があれば、自動的に価格予測に適した理論になるのでしょうか？ 私が専門外であるという指摘は別として、価格がまさに理論が許容する特性（ここでは特性を挙げています）を持っているから「ある種の力学系のクラスは 価格の モデル化に完全に適して いる」という主張は他にあるのでしょうか？これらの「別々のクラスの力学 系」に対して、理論の入力にどのような仮定が必要なのか、具体的に教えてください。 Vitali 2008.10.01 13:13 #134 bstone писал(а)>> いや、まあ、外の天気を予想しましょう。この予測に基づき、どのように売買シグナルを生成するのか？- 私の言葉を捻じ曲げていますね。言いたいことはわかります。価格とある予測理論の共通点という、私の既得権益から離れたくはないのです。だから、その点は後回しにしよう。 例えば、本来は価格の変換である指標で、NSを含む複雑なメカニズムを鍛えることにあまり意味があるとは思えません。それのどこがいいんだ？NSに、指標に入力するのと同じデータを与えれば、NSは指標の機能に適応する。では、なぜ不要なデータを入れる必要があるのでしょうか？- その通り、私も指標のつもりはなかったんです。 確率分布の反発については、純粋な統計学に基づくモデルの中で、まだ市場で通用するような有用なものを見たことがありません。AR、ARM、ARMA、GARCH、EGARCH...と、なぜこれほど多くのモデルが存在するのでしょうか？などなど、数え上げればきりがないほどです。ボラティリティの予測という、より単純な課題を解決するものではありますが、単純にうまくいきません。- そうなんです、そうなんです!しかし、それはポートフォリオのリターンのボラティリティを予測するだけです。なぜなら、彼らはそのポートフォリオのリターンが正規分布であると仮定しているからです。これは理論的にしか成り立たず、商品の独立性に関して新たな注意点があります。しかし、これらのモデルで価格を予測するには、価格が正規分布法則、より厳密にはパラメトリック統計と共通する部分があることに同意する必要がある。だから、ポートフォリオのボラティリティをモデル化するのに適した方法が、価格を予測するのに適しているかどうかは疑わしいのです - なぜなら、価格が適用できない仮定に押し込められなければならないからです。 Vitali 2008.10.01 13:25 #135 Neutron писал(а)>> 本当に、絶対好きです!なぜ、彼は市場の法則がニュートン微分方程式の体系に当てはまると考えるのだろうか？なぜ、突然、価格がレーダースクリーン上の飛行機のようになり、強制力の作用で巨体のように動くようになったのか？そのアプローチの根拠を述べさせると...。今のところ、彼はそうではない。ただ、気づかないふりをして（理解していない）、きれいな絵とマトリックスに関する質問だけをする。- その通りだ。ここでは誰もが当たり前のように、価格はどんな理論にも飛びつく準備ができている、巧みな手腕でそこに受け入れられさえすれば、と口をつぐんでいる。 私自身は、前世紀50年代にコルモゴロフが「n個の変数の関数従属は、初等的な加重加算器の集合によって所定の精度で近似できる」という定理を証明したことを知っています。 - 私の直感では、たとえそれがわからなくても、あるパラメータを 持ったあらゆる関数従属のことを話しているのだと思います。価格にはそのような性質はなく、パラメトリック統計のベッドに収まらないので、関数従属性が存在するかどうかは疑問です。残念ながらパラメトリック統計は、システムがあるパラメータを持って いる場合にのみ強く、 その場合にのみ美しい結果を得ることができます。 Neutron 2008.10.01 13:34 #136 いやいや、どれでも いいって話ですよ！？ Roman Kramar 2008.10.01 13:43 #137 Neutron >> : bstoneさん、普通の火かき棒を想像してみてください。ある角度から見ると、まっすぐな棒に見えて、それが何なのか想像がつかないと思います。NSの入力データの前処理は、NSが入力データに対して行う作業をできるだけ単純化し、NSにとって最も消化しやすい形で提示することである。そして、これがとても重要なのだ！ ゴーゴリのヴィのように、瞼を持ち上げて対象を見せることが必要なのだ。はあ、そう言われるのか！？- 何もかもが彼女のために行われたことなのに、何が言いたいんだ？そして、それは間違っている。レストランのメニューを食べさせる必要がある。数学の貴族ですね。 これが納得できないのです。NSのよく研究された特性で、全く異なる分野への応用を魅力的にしているのは、あらゆる複雑な非線形依存性を学習し、その後うまく近似することができる点である。 私が同意できるのは、例えば、前回の建値の差を入力し、過去50バーの価格を計算に使用する2つの指標を入力してネットワークを訓練した場合、NSは、前回の建値の差のみを入力するNSによって得られたものよりも良い結果を示すであろうということです。しかし、実際には、過去50件の相場を入力してこのようなネットワークを訓練すれば、理論的には、指標を適用したときに起こる入力と出力の複合依存性を学習するはずである。 しかし、3入力のネットワークよりも50入力のネットワークの方が、技術的にはるかに難しいことは明らかです。しかし、指標はそれ自体で役に立つというわけではありません。技術的な困難を回避するための松葉杖に過ぎず、結局はNSの能力を著しく低下させることになるのです。そうでしょう？ Roman Kramar 2008.10.01 13:51 #138 Vita >> : 私の謙虚な知識では、理論の不思議な特性についての私の大胆なボヤキを見ることはできても、価格がこの理論に関係することを見ることはできません。 いいかげんにしろ！それ以外にどうやって聞くんだ？市場はシステムであることは既に述べたとおりです。市場で取引されているすべての商品の価格が、このシステムのパラメータであると想像してください。そして、それらはすべて、ある未知の法則に従って進化していくのです。さて、この価格とシステム理論との関係はおわかりいただけたでしょうか。 メンデルの法則ではなく、力学系理論？ なぜなら、私はシステム理論に精通していて、メンデルの法則にはまったく疎いからです。システム論の応用とメンデルの法則の応用、どちらが得意だと思いますか（他の条件が同じであれば）。 私の専門的な不手際を指摘する以外に、「ある種の力学系は価格の モデル化に完全に適している」という事実を支持する他の論拠はありますか？価格はまさにそのような性質（ここであなたはその性質を挙げています）を持っており、この理論が認めているのですから。これらの "別々のクラスの力学系 "に対して、理論の入力にどのような仮定が必要なのかを示してもらえますか？ まあ、3回目なのでもう一度言いますが。システム理論が市場に適用されるのは、市場が何らかの法則に従ってパラメータ（価格）が進化するシステムであるためである。だからといって、すべての疑問に答えられるわけではありませんが、問題のシステムに適合する首尾一貫した理論があるのなら、それを使ってみてはどうでしょう。それとも、自転車を再発明し、空を指差して天気を予知するのがいいのでしょうか？ Roman Kramar 2008.10.01 13:56 #139 Vita писал(а) >> 価格とある種の予測理論の共通点という既得権益から離れたくないのです。だから、その点は後回しにしよう。 すでに先ほど回答済み。 すごいですねぇ。それは、ポートフォリオ・リターンの正規分布を仮定しているからであり、それは理論的には正しいが、金融商品の独立性については新たな注意点がある。しかし、これらのモデルで価格を予測するためには、価格が正規分布法則、より厳密にはパラメトリック統計と共通することを受け入れなければなりません。 だからこそ、ポートフォリオのボラティリティのモデル化に適した方法が価格の予測に適しているかどうか、価格が適用できない仮定に押し込められ、疑問が生じるのです。 これでよしとする。あなたもこの問題の本質を十分に理解していない。まさにこれらのモデルは、ボラティリティが標準的な正規分布に当てはまらないという事実を考慮しているため、「ある意味」機能するのです。ポートフォリオのリターンについて - それは全く関係ありません。ボラティリティの予測は、ポートフォリオのリターンやその分布とは関係がない。もうひとつ、ボラティリティの予測は主にポートフォリオのリスクを評価するために使われますが、それはまた別の話です。。 Vitali 2008.10.01 13:58 #140 Neutron писал(а)>> いえいえ、誰でも いいという話です! が、関数依存性、つまりパラメトリックな法則についてです。しかし、それどころではありません。なぜ、価格の背後に機能依存 性があると考えなければならないのか。前提がないのです。ただ、世界の機械論的性質を信じることと、ノストロダマスの桂冠を妬むことだ。 1...789101112131415161718192021 新しいコメント 取引の機会を逃しています。 無料取引アプリ 8千を超えるシグナルをコピー 金融ニュースで金融マーケットを探索 新規登録 ログイン スペースを含まないラテン文字 このメールにパスワードが送信されます エラーが発生しました Googleでログイン WebサイトポリシーおよびMQL5.COM利用規約に同意します。 新規登録 MQL5.com WebサイトへのログインにCookieの使用を許可します。 ログインするには、ブラウザで必要な設定を有効にしてください。 ログイン/パスワードをお忘れですか？ Googleでログイン
モデル内の時間に反対する理由がわからない。モデルから時間を取り出すことはできない。金曜日から月曜日までの予報は、木曜日から金曜日までの予報と違って、地平線が違う（予報の時間が違う）んです。そして、マーケットが開いたり閉じたりするときに考慮すべき要素があり、それは私たちが慣れている時間のせいではなく、それ（時間）が直接関係しているのです。このルールは、どの時間間隔で行うかを言わずに予測を行うのは誤りである。
例：1分で+10pips、1年で+10pips :-)
ほら、赤字で、この理論が価格予測に適していると間違って思い込んでしまったとしましょうか。とは全く思いません。それを暴きたいんです。では、なぜ突然このような説が出たのか、伺います。その前提があれば（目の前の課題の名称や目的が似ていることは別として）、私は間違うことはないでしょう。だから、もう議論に参加しているんです。
そうなんですね！確かに共感します。ここで私も、いつもプライヴァルに こんな質問をしている。「えー、どうして彼は市場の法則をニュートン微分方程式の体系に当てはめることにしたのですか？なぜ、突然、価格がレーダースクリーン上の飛行機のようになり、強制力の作用で巨体のように動くようになったのか？そのアプローチの根拠を述べさせると...。今のところ、彼はそうではない。ただ、気づかないふりをして（理解していない）、きれいな写真やマトリックスに関する質問だけを引き合いに出す。
私自身は、1950年代にコルモゴロフが「n個の変数の関数従属は、初等的な加重加算器の集合によって所定の精度で近似できる」という定理を証明したことを知っています。あとは、これらの加算器の入力の重みを求めるだけである。ほらね？この定式化では、関数従属性の型を知る必要はなく、頭の中で超平面を描く必要もないのです加重を求めるアルゴリズムに根拠を与えるだけで十分で、それをやって 銀の皿に盛ってくれるのです。ここが自己回帰モデルなどとの大きな違いで、基本的なポイントです。モデルは必要ない、あれば静止していなくても見つかる（NSを再トレーニングすればよい）。
これが、私がNSを選択した理由であり、研究の方向性でもあります。
いや、まあ......外の天気を予想しよう。この予測に基づき、どのように売買シグナルを生成するのか？
+5
例えば、私は、本質的に価格変換である指標にNSを含む複雑なメカニズムをコーチすることにあまり意味がないと思っています。それのどこがいいんだ？NSに、指標に入力するのと同じデータを与えれば、NSは指標の機能に適応する。では、なぜ不要なデータを入れる必要があるのでしょうか？
bstone、 普通の火かき棒を想像してみてください。ある視点から見ると、まっすぐな棒に見えて、それが本当は何なのか想像もつかないでしょう。NSの入力データの前処理は、NSが入力データに対して行う作業をできるだけ単純化し、NSにとって最も消化しやすい形で提示することである。そして、これがとても重要！ゴーゴリのヴィのように、まぶたを持ち上げて対象物を見せる必要があるのです。はあ、そう言われるんですか！？- 何もかもが彼女のために行われたことなのに、何が言いたいんだ？そして、それは間違っている。レストランのメニューを食べさせる必要がある。数学の貴族ですね。
ああ、なんという執念なのだろう。ヴィータ君の力学系理論に関する知識は極めて浅いようですね。そうでなければ、動的システム理論によって、このような複雑で本質的にカオスなシステムでさえも自己組織化として 表現できることを知ることになるでしょう。
そうですね......まずは基本に立ち返りましょう。前出の理論で理解されるシステムとは？システムとは、ある法則に従って状態が時間的に変化する自然界のあらゆる物体のことである。もし市場がそのようなシステムでないなら、正しく指摘されているように、私たちはここで何もすることがありません。でも、私たちは良い楽天家ですよね。
動的システムとは、初期条件と時間によって状態が一意に決定されるシステムを意味する。このような形では、市場に引っ張り出す意味がありませんし、ここで誰も、それをしないことを望みます。
しかし、ある種の力学系は、自己組織化が可能なカオス系のモデリングに完全に適して いる。そして、適切な力学系のパラメータを同定する問題を巧みに 解くことができれば、研究対象のカオスシステムのモデルとしての役割をうまく果たすことができるのである。
ここで、既存の手法で解析可能な、元の系の位相空間から補助系の位相空間へ渡す技術が あるとする。
私の謙虚な知識では、私が太字で書いた理論の不思議な性質についてのボヤキを 見ることはできても、価格がその理論に関係することを見ることはできません。
メンデルの法則も予測はできますが、私の理解では価格には当てはまりません。あなたが書いた戯言は、どのようにして価格に適用されるのですか？メンデルの法則も力学系理論も否定はしませんが、なぜメンデルの法則ではなく、力学系理論を選んだのでしょうか？
個人的には、包括的・総合的な「if skilfully」は、ある理論が価格に適用可能か どうかという問題から始まると考えています。方法論が ある」という呪文があれば、自動的に価格予測に適した理論になるのでしょうか？
私が専門外であるという指摘は別として、価格がまさに理論が許容する特性（ここでは特性を挙げています）を持っているから「ある種の力学系のクラスは 価格の モデル化に完全に適して いる」という主張は他にあるのでしょうか？これらの「別々のクラスの力学 系」に対して、理論の入力にどのような仮定が必要なのか、具体的に教えてください。
いや、まあ、外の天気を予想しましょう。この予測に基づき、どのように売買シグナルを生成するのか？- 私の言葉を捻じ曲げていますね。言いたいことはわかります。価格とある予測理論の共通点という、私の既得権益から離れたくはないのです。だから、その点は後回しにしよう。
例えば、本来は価格の変換である指標で、NSを含む複雑なメカニズムを鍛えることにあまり意味があるとは思えません。それのどこがいいんだ？NSに、指標に入力するのと同じデータを与えれば、NSは指標の機能に適応する。では、なぜ不要なデータを入れる必要があるのでしょうか？- その通り、私も指標のつもりはなかったんです。
確率分布の反発については、純粋な統計学に基づくモデルの中で、まだ市場で通用するような有用なものを見たことがありません。AR、ARM、ARMA、GARCH、EGARCH...と、なぜこれほど多くのモデルが存在するのでしょうか？などなど、数え上げればきりがないほどです。ボラティリティの予測という、より単純な課題を解決するものではありますが、単純にうまくいきません。- そうなんです、そうなんです!しかし、それはポートフォリオのリターンのボラティリティを予測するだけです。なぜなら、彼らはそのポートフォリオのリターンが正規分布であると仮定しているからです。これは理論的にしか成り立たず、商品の独立性に関して新たな注意点があります。しかし、これらのモデルで価格を予測するには、価格が正規分布法則、より厳密にはパラメトリック統計と共通する部分があることに同意する必要がある。だから、ポートフォリオのボラティリティをモデル化するのに適した方法が、価格を予測するのに適しているかどうかは疑わしいのです - なぜなら、価格が適用できない仮定に押し込められなければならないからです。
本当に、絶対好きです!なぜ、彼は市場の法則がニュートン微分方程式の体系に当てはまると考えるのだろうか？なぜ、突然、価格がレーダースクリーン上の飛行機のようになり、強制力の作用で巨体のように動くようになったのか？そのアプローチの根拠を述べさせると...。今のところ、彼はそうではない。ただ、気づかないふりをして（理解していない）、きれいな絵とマトリックスに関する質問だけをする。- その通りだ。ここでは誰もが当たり前のように、価格はどんな理論にも飛びつく準備ができている、巧みな手腕でそこに受け入れられさえすれば、と口をつぐんでいる。
私自身は、前世紀50年代にコルモゴロフが「n個の変数の関数従属は、初等的な加重加算器の集合によって所定の精度で近似できる」という定理を証明したことを知っています。 - 私の直感では、たとえそれがわからなくても、あるパラメータを 持ったあらゆる関数従属のことを話しているのだと思います。価格にはそのような性質はなく、パラメトリック統計のベッドに収まらないので、関数従属性が存在するかどうかは疑問です。残念ながらパラメトリック統計は、システムがあるパラメータを持って いる場合にのみ強く、 その場合にのみ美しい結果を得ることができます。
bstoneさん、普通の火かき棒を想像してみてください。ある角度から見ると、まっすぐな棒に見えて、それが何なのか想像がつかないと思います。NSの入力データの前処理は、NSが入力データに対して行う作業をできるだけ単純化し、NSにとって最も消化しやすい形で提示することである。そして、これがとても重要なのだ！ ゴーゴリのヴィのように、瞼を持ち上げて対象を見せることが必要なのだ。はあ、そう言われるのか！？- 何もかもが彼女のために行われたことなのに、何が言いたいんだ？そして、それは間違っている。レストランのメニューを食べさせる必要がある。数学の貴族ですね。
これが納得できないのです。NSのよく研究された特性で、全く異なる分野への応用を魅力的にしているのは、あらゆる複雑な非線形依存性を学習し、その後うまく近似することができる点である。
私が同意できるのは、例えば、前回の建値の差を入力し、過去50バーの価格を計算に使用する2つの指標を入力してネットワークを訓練した場合、NSは、前回の建値の差のみを入力するNSによって得られたものよりも良い結果を示すであろうということです。しかし、実際には、過去50件の相場を入力してこのようなネットワークを訓練すれば、理論的には、指標を適用したときに起こる入力と出力の複合依存性を学習するはずである。
しかし、3入力のネットワークよりも50入力のネットワークの方が、技術的にはるかに難しいことは明らかです。しかし、指標はそれ自体で役に立つというわけではありません。技術的な困難を回避するための松葉杖に過ぎず、結局はNSの能力を著しく低下させることになるのです。そうでしょう？
私の謙虚な知識では、理論の不思議な特性についての私の大胆なボヤキを見ることはできても、価格がこの理論に関係することを見ることはできません。
いいかげんにしろ！それ以外にどうやって聞くんだ？市場はシステムであることは既に述べたとおりです。市場で取引されているすべての商品の価格が、このシステムのパラメータであると想像してください。そして、それらはすべて、ある未知の法則に従って進化していくのです。さて、この価格とシステム理論との関係はおわかりいただけたでしょうか。
メンデルの法則ではなく、力学系理論？
私の専門的な不手際を指摘する以外に、「ある種の力学系は価格の モデル化に完全に適している」という事実を支持する他の論拠はありますか？価格はまさにそのような性質（ここであなたはその性質を挙げています）を持っており、この理論が認めているのですから。これらの "別々のクラスの力学系 "に対して、理論の入力にどのような仮定が必要なのかを示してもらえますか？
まあ、3回目なのでもう一度言いますが。システム理論が市場に適用されるのは、市場が何らかの法則に従ってパラメータ（価格）が進化するシステムであるためである。だからといって、すべての疑問に答えられるわけではありませんが、問題のシステムに適合する首尾一貫した理論があるのなら、それを使ってみてはどうでしょう。それとも、自転車を再発明し、空を指差して天気を予知するのがいいのでしょうか？
Vita писал(а) >>
価格とある種の予測理論の共通点という既得権益から離れたくないのです。だから、その点は後回しにしよう。
すごいですねぇ。それは、ポートフォリオ・リターンの正規分布を仮定しているからであり、それは理論的には正しいが、金融商品の独立性については新たな注意点がある。しかし、これらのモデルで価格を予測するためには、価格が正規分布法則、より厳密にはパラメトリック統計と共通することを受け入れなければなりません。 だからこそ、ポートフォリオのボラティリティのモデル化に適した方法が価格の予測に適しているかどうか、価格が適用できない仮定に押し込められ、疑問が生じるのです。
これでよしとする。あなたもこの問題の本質を十分に理解していない。まさにこれらのモデルは、ボラティリティが標準的な正規分布に当てはまらないという事実を考慮しているため、「ある意味」機能するのです。ポートフォリオのリターンについて - それは全く関係ありません。ボラティリティの予測は、ポートフォリオのリターンやその分布とは関係がない。もうひとつ、ボラティリティの予測は主にポートフォリオのリスクを評価するために使われますが、それはまた別の話です。
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いえいえ、誰でも いいという話です!
が、関数依存性、つまりパラメトリックな法則についてです。しかし、それどころではありません。なぜ、価格の背後に機能依存 性があると考えなければならないのか。前提がないのです。ただ、世界の機械論的性質を信じることと、ノストロダマスの桂冠を妬むことだ。