Совершенствование языка MQL5 в плане его быстродействия и постоянный рост производительности персональных компьютеров привели к тому, что пользователи платформы MetaTrader 5 все чаще для анализа рынка стали использовать достаточно сложные, развитые математические методы. Эти методы могут принадлежать различным областям экономики, эконометрики...
私はBasさんのアドバイスに賛同し、オプションに移行する必要があります。ブラック・ショールズ・モデルは、あなたのデータで明らかに機能するはずです。
質問の内容も、私のアドバイスの内容も理解していないのに）なぜそんなにはっきりと自分の無知を示すのでしょうか（笑)。
すべてのベル型関数は正規分布の密度なのか？例えば、ベータ分布の密度が図に表示されないのは、何が原因なのでしょうか？
ところで、アレクセイとウラジミール、ヒントを出してくれないか？あるデータを正規分布で近似したいとします。
分布のテールとミドルは、私が推測するように、近似的に同じ重みを持っている必要があります？
では、対数座標で近似した方が良いのでしょうか？
線形座標では、テールの絶対誤差は中央より何桁も小さいので、近似にあまり関与しない。
それとも2番目の選択肢、つまり差の2乗ではなく商を誤差とするのでしょうか？しかし、そのような公式を導き出すことはできないだろう。
質問の内容も、私のアドバイスの内容も理解していないのに）なぜそんなにあからさまに無知を晒すのでしょうか（笑)。
ところで、アレクセイとウラジミール、ヒントを出してくれないか？あるデータを正規分布で近似したいとします。
分布の尾部と中央部は、近似的に同じ重みを持つはずですが、いかがでしょうか？
では、対数座標で近似した方が良いのでしょうか？
線形座標では、テールの絶対誤差は中央より何桁も小さいので、近似にあまり関与しない。
それとも2番目の選択肢、つまり差の2乗ではなく商を誤差とするのでしょうか？でも、そんな数式は導き出せない。
まず、少なくとも「目視」でサンプルの正規性を確認することが必要だろう。
それから、コブザーの「応用統計学」を探して、第2章を見てください。）
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そうすると、対数座標で近似した方が良いのでしょうか？
...一般的に、あなたの質問(質問？)は、抽象的で一般的に置かれすぎています。ただ一つ確実に言えることは、対数座標で偏差を最小にして近似すれば、相対誤差は最小になるということです。これは、多項式、三角関数、スプライン、有理数分数、ウェーブレットなど、あらゆるものによる近似に当てはまります。一般的な確率分布での 近似は聞いたことがありません。
まずは、サンプルが正常であることを、少なくとも「目で見て」確認することが大切です。
"標本と正規分布の分位-分位（または確率-確率）プロットを作成し、それが直線でよく近似されていることを確認すること "です。
ところで、アレクセイ、ウラジミール、教えてくれ。あるデータを正規分布で近似したいとします
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例えば、今、みんなが興味を持っているデータはこちらです。https://gisanddata.maps.arcgis.com/apps/opsdashboard/index.html#/bda7594740fd40299423467b48e9ecf6。 ただ、「ある」データです。
なぜ、正規分布などで近似する必要があるのでしょうか？連鎖反応速度式の伝搬方程式によると、最初のうちはまだ指数が面白かった。
なぜ、正規分布などで近似する必要があるのでしょうか？連鎖反応伝播速度式によると、やはり最初のうちは指数がおもしろかった。
意味するところは、時系列ではなく、正規分布に近いヒストグラムである。
https://www.mql5.com/ru/articles/396
python -https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.stats.gaussian_kde.html
https://www.mql5.com/ru/articles/396
だから、スムーズなんです。