일반적으로 선택한 상품에 대해 변동성이 높고 변동성이 낮은 두 영역으로 하루를 나눌 수 있습니다. 가설로 (얻은 데이터를 기반으로) 시장이 낮은 변동성으로 일정 기간 동안 받은 가격 움직임을 되돌리는 경향이 있다고 가정할 수 있습니다. 여기서 중요한 것은 에너지 조정이 하루 종일 무작위로 퍼지지 않고 변동성이 증가하는 영역에 집중되어 있다는 것입니다. 그러면 잘 정의된 TS가 나타납니다.
왜요? 이것이 어떻게든 뚱뚱한 꼬리의 특성에 영향을 미칠 것이라고 생각합니까? 할 것 같지 않은. 그들이 "리듬"을 설정하고 인용문 형성의 중요성이 매우 크다는 사실은 연구 후에 이미 분명합니다. 사실, 궤도의 모든 큰 편차는 "뚱뚱한 꼬리"의 시퀀스를 구성합니다. 그들은 그것을 하는 방법을 조직합니다. 그것은 미스터리입니다.
추신: 당신은 동료 중 하나이므로 의견을 주십시오. 쓰레기가 문제가 아니라고 생각한다면. 그렇지 않다는 것을 이미 알고 있습니다. 문제는 무엇을 주의 깊게 연구하고 적용할 것인가 하는 것입니다. 그러나 현재로서는 이것이 일치합니다.
일반적으로 선택한 상품에 대해 변동성이 높고 변동성이 낮은 두 영역으로 하루를 나눌 수 있습니다. 가설로 (얻은 데이터를 기반으로) 시장이 낮은 변동성으로 일정 기간 동안 받은 가격 움직임을 되돌리는 경향이 있다고 가정할 수 있습니다. 여기서 중요한 것은 에너지 조정이 하루 종일 무작위로 퍼지지 않고 변동성이 증가하는 영역에 집중되어 있다는 것입니다. 그러면 잘 정의된 TS가 나타납니다.
일반적으로 선택한 상품에 대해 변동성이 높고 변동성이 낮은 두 영역으로 하루를 나눌 수 있습니다. 가설로 (얻은 데이터를 기반으로) 시장이 낮은 변동성으로 일정 기간 동안 받은 가격 움직임을 되돌리는 경향이 있다고 가정할 수 있습니다. 여기서 중요한 것은 에너지 조정이 하루 종일 무작위로 퍼지지 않고 변동성이 증가하는 영역에 집중되어 있다는 것입니다. 그러면 잘 정의된 TS가 나타납니다.
Книга посвящена всестороннему описанию вероятностных математических моделей хаотических процессов и методов их статистического анализа. Рассматривается удобный класс математических моделей стохастических хаотических процессов - подчиненные винеровские процессы (процессы броуновского движения со случайным временем). В качестве аргументации в пользу указанных моделей используется асимптотический подход, основанный на предельных теоремах для обобщенных дважды стохастических пуассоновских процессов (обобщенных процессов Кокса), которые в определенном смысле являются наилучшими математическими моделями неоднородных (и даже нестационарных) хаотических потоков на временных микромасштабах. Такой подход приводит к тому, что распределения приращений рассматриваемых процессов имеют вид сдвиг/масштабных смесей нормальных законов, и дает возможность получить не только сами формальные вероятностные модели хаотических стохастических процессов, но и в некотором смысле дать разумное теоретическое объяснение их адекватности на основе минимальных предположений о внутренней структуре изучаемых характеристик. На основе представления распределений (логарифмов) приращений процессов эволюции финансовых индексов или процессов плазменной турбулентности в виде смесей нормальных законов в книге предложена многомерная интерпретация волатильности рассматриваемых процессов. Для статистического анализа хаотических случайных процессов предложен метод скользящего разделения смесей (СРС-метод), который позволяет спонтанно разложить волатильность рассматриваемого процесса на динамический и диффузионные компоненты. Большое внимание уделено аналитическим и асимптотическим свойствам смесей нормальных распределений. Систематически рассматриваются статистические процедуры численного разделения смесей, такие как ЕМ-алгоритм и его модификации, сеточные методы разделения смесей. Обсуждаются вопросы оптимальной реализации этих методов. Рассмотрены примеры применения СРС-метода к анализу влияния информационных интервенций на финансовых рынках и к анализу данных, полученных в экспериментах с плазменной турбулентностью.
Для аспирантов, студентов и преподавателей вузов, интересующихся современным состоянием исследований в области вероятностно-статистического моделирования хаотических стохастических процессов, а также для научных работников, инженеров, специалистов в области применения методов математической и прикладной статистики к анализу характеристик финансовых рынков и плазменной турбулентности.
결과:
1. 작은 증분의 누적 합은 큰 증분의 합과 거의 같습니다. 다시 말해서 시장이 작은 걸음으로 천천히 움직이는 곳마다 크고 날카로운 여러 움직임에 의해 항상 원래 위치로 돌아갑니다.
소액 투자자가 주도하는 랜덤 워크와 대규모 투자자가 조정하는 강력한 시정 조치가 있습니까?
2. ?
좋아, 나는 아직 근본적인 결론을 의식적으로 진행하고 있지 않다. 나는 당신이 나중에 다시 올 것을 제안합니다.
관심이 있으시면 다음과 같은 목표가 가치있는 것 같습니다.
(1) "혼합물" 분리의 더 이해하기 쉬운 분류를 찾기 위해, 즉 원래 견적. 저것들. 더 정확한 "꼬리 자르기"
(2) "베타" 프로세스의 속성을 이해합니다. 예측 가능한 경우 이는 멋진 일입니다.
일반적으로 선택한 상품에 대해 변동성이 높고 변동성이 낮은 두 영역으로 하루를 나눌 수 있습니다. 가설로 (얻은 데이터를 기반으로) 시장이 낮은 변동성으로 일정 기간 동안 받은 가격 움직임을 되돌리는 경향이 있다고 가정할 수 있습니다. 여기서 중요한 것은 에너지 조정이 하루 종일 무작위로 퍼지지 않고 변동성이 증가하는 영역에 집중되어 있다는 것입니다. 그러면 잘 정의된 TS가 나타납니다.
우리는 또래의 말을 잘 들어야 합니다...
우리는 또래의 말을 잘 들어야 합니다...
왜요? 이것이 어떻게든 뚱뚱한 꼬리의 특성에 영향을 미칠 것이라고 생각합니까? 할 것 같지 않은. 그들이 "리듬"을 설정하고 인용문 형성의 중요성이 매우 크다는 사실은 연구 후에 이미 분명합니다. 사실, 궤도의 모든 큰 편차는 "뚱뚱한 꼬리"의 시퀀스를 구성합니다. 그들은 그것을 하는 방법을 조직합니다. 그것은 미스터리입니다.
추신: 당신은 동료 중 하나이므로 의견을 주십시오. 쓰레기가 문제가 아니라고 생각한다면. 그렇지 않다는 것을 이미 알고 있습니다. 문제는 무엇을 주의 깊게 연구하고 적용할 것인가 하는 것입니다. 그러나 현재로서는 이것이 일치합니다.
:에 대한)
일반적으로 선택한 상품에 대해 변동성이 높고 변동성이 낮은 두 영역으로 하루를 나눌 수 있습니다. 가설로 (얻은 데이터를 기반으로) 시장이 낮은 변동성으로 일정 기간 동안 받은 가격 움직임을 되돌리는 경향이 있다고 가정할 수 있습니다. 여기서 중요한 것은 에너지 조정이 하루 종일 무작위로 퍼지지 않고 변동성이 증가하는 영역에 집중되어 있다는 것입니다. 그러면 잘 정의된 TS가 나타납니다.
우리는 또래의 말을 잘 들어야 합니다...
일반적으로 선택한 상품에 대해 변동성이 높고 변동성이 낮은 두 영역으로 하루를 나눌 수 있습니다. 가설로 (얻은 데이터를 기반으로) 시장이 낮은 변동성으로 일정 기간 동안 받은 가격 움직임을 되돌리는 경향이 있다고 가정할 수 있습니다. 여기서 중요한 것은 에너지 조정이 하루 종일 무작위로 퍼지지 않고 변동성이 증가하는 영역에 집중되어 있다는 것입니다. 그러면 잘 정의된 TS가 나타납니다.
우리는 동료의 말을 잘 들어야 합니다...
그건 그렇고, 나는 기억합니다! 변동성에 관해서는 Korolev V가 쓴 "Probabilistic and Statistical Methods for Decomposing Volatility of Chaotic Processes"라는 아주 좋은 책이 출판되었습니다.
http://www.ozon.ru/context/detail/id/6298517/
Для аспирантов, студентов и преподавателей вузов, интересующихся современным состоянием исследований в области вероятностно-статистического моделирования хаотических стохастических процессов, а также для научных работников, инженеров, специалистов в области применения методов математической и прикладной статистики к анализу характеристик финансовых рынков и плазменной турбулентности.
키워드: 일반화된 Cox 과정, 정규 분포의 혼합, 종속된 Wiener 과정, 변동성.
이 주제에서 거의 (많은 흥미로운 아이디어가 있습니다) :o))))
얘들아, 나는 여기서 분기의 절반을 다시 읽었고 나에게 익숙하지 않은 매우 복잡한 이론으로 운전하면서 거의 뇌 치질에 걸렸습니다.
수익성 있는 전략을 개발하기 위해 그렇게 깊이 파고들 필요가 있다고 정말로 생각하십니까?
얘들아, 나는 여기서 분기의 절반을 다시 읽었고 나에게 익숙하지 않은 매우 복잡한 이론으로 운전하면서 거의 뇌 치질에 걸렸습니다.
수익성 있는 전략을 개발하기 위해 그렇게 깊이 파고들 필요가 있다고 정말로 생각하십니까?
그건 그렇고, 나는 기억합니다! 변동성에 관해서는 Korolev V가 쓴 "Probabilistic and Statistical Methods for Decomposing Volatility of Chaotic Processes"라는 아주 좋은 책이 출판되었습니다.
http://www.ozon.ru/context/detail/id/6298517/
이 주제에서 거의 (많은 흥미로운 아이디어가 있습니다) :o))))
주님, 대학에서 온 이 현명한 사람들은 어떻게 그것을 얻었습니까! 소비에트 시대부터 그들은 똑똑하고 똑똑합니다. 가장 밝은 대표자는 Gaidar입니다.
그러나 흥미롭습니다. Eview에서 선택하는 것이 영리하다고 생각하지 않습니까? 그런 의미에서 당신도 밝은 대표님! Gaidar보다 더 나쁠 수도 있습니다. 그는 Eview가 없었고 Hedrick과 Prescott도 그 당시 노벨상 수상자가 아니었습니다.
;)))