모든 것이 그렇게 명확하지는 않습니다. 참고 문서는 미분 가능한 프로세스에만 적용되는 반면 확률적 프로세스, 즉 임의의 구성 요소를 갖는 것은 공식적으로 그들에 속하지 않습니다: 한계 dS/dt가 존재하지 않으므로 도함수가 없습니다. 위에서 언급한 바와 같이 가격은 단기간에 원하는 대로 "흔들릴" 수 있으며 기술적인 이유만으로 이 부문에 오를 수는 없습니다.
따라서 내 생각에 지점에 대한 질문은 여전히 사소하지 않은 의미를 가지고 있습니다.
막대의 결과로 "통과된 경로"( 틱 볼륨 )와 "이동"(닫기-열기)이 있습니다. 즉, 평균 순간 속도와 평균 속도만 구할 수 있습니다. 대규모라면 선택은 본질적으로 동일합니다. 문제가 발생하더라도 미시적 수준에서 경로를 계속 계산할 가치가 있습니까(틱 기준), 아니면 가격 경로를 어떻게든 재정의하는 것이 합리적입니까?
추신: 공식적으로 우리는 이것만 얻을 수 있으며, 얻은 숫자의 중요성은 실제로 그리고 항상 해결할 수 없는 질문이라고 말하고 싶습니다.
avtomat : 그래서"속도"의 범위를 확장하여 첫 번째 게시물을 두 번째 게시물로 보완했습니다.
다시 말해서, " 가격 변화율 "을 계산하는 데 어느 정도 확실성이 필요하다면 무작위 과정의 도함수인 이 비율 자체가 무작위 과정이며 결정론은 모멘트 함수의 추정치에서만 올 수 있다는 것을 이해해야 합니다. . 따라서 나는 "가격변동률을 결정하는 방법"에서 "파생상품의 첫 번째 모멘트를 추정하는 방법"으로 질문을 재구성할 것입니다. 글쎄, 당신은 이미 수학 통계의 전체 장치를 포함 할 수 있습니다.
한계 등이 있는 모든 계산 중 다소 간단한 것은 다음과 같습니다. 도함수의 첫 번째 모멘트(예상, 즉 결정론적 구성요소라고 할 수 있음)는 원래 프로세스의 첫 번째 모멘트의 도함수입니다. 즉, 춤을 출 스토브가 이미 존재합니다. 평균 값이기도 한 첫 번째 순간을 올바르게 평가하는 것이 남아 있습니다. 일반적으로 말해서 현재 시점에 정확하게 수행하는 것은 이론적으로 성배를 얻는 데 매우 가깝기 때문에 이 가능성에 대해 약간의 회의론을 유보합니다. 그러나 과거 순간에는 문제가 없습니다. 가장 간단한 경우 MA(n)을 취하여 n/2+1 주기(그룹 지연의 평균 값)만큼 뒤로 이동하면 자체 추정값을 얻습니다. 첫 번째 그것과의 차이는 파생 상품의 추정치, 즉 . 속도 가격 - 하지만! 지난 순간에 대해서만. 현재 순간에 가까울수록 큰 수의 법칙의 영향이 덜 영향을 미치므로 무작위성이 결과에 더 많이 영향을 미치도록 허용합니다.
다시 한 번 결론: 속도 추정치(편향되지 않은 경우에도)는 어느 지점에서나 얻을 수 있지만 이 지점이 현재 순간에 가까울수록 추정치의 분산이 커집니다.
다시 말해, "가격 변화율"을 계산하는 데 어느 정도 확실성이 필요하다면 무작위 과정의 도함수인 이 비율 자체가 무작위 과정이며 결정론은 모멘트 함수의 추정치에서만 올 수 있다는 것을 이해해야 합니다. . 따라서 나는 "가격변동률을 결정하는 방법"에서 "파생상품의 첫 번째 모멘트를 추정하는 방법"으로 질문을 재구성할 것입니다. 글쎄, 당신은 이미 수학 통계의 전체 장치를 포함 할 수 있습니다.
물론 무작위 과정입니다.
그러나 자연의 모든 과정에는 약간의 관성이 있듯이 가격 이동 과정은 관성이며 소음 환경이 중첩됩니다. 이 느린 관성 프로세스는 느린 구성 요소로 간주될 수 있으며 노이즈는 단일 프로세스의 빠른 구성 요소로 중첩됩니다. 그러나 이제 속도, 가속 등에 대한 조항은 느린 구성 요소에 상당히 적용 가능합니다. --- 이 구성 요소는 본질적으로 엄밀한 의미에서 결정적이지 않지만 더 이상 임의적이지 않습니다.
동일한 선택 작업을 이미 빠른 구성 요소에 적용할 수 있습니다. 이를 통해 프로세스에 대해 더 깊이 들어갈 수 있어 해당 구조를 볼 수 있습니다.
그러나 자연의 모든 과정에는 약간의 관성이 있듯이 가격 이동 과정은 관성이며 소음 환경이 중첩됩니다. 이 느린 관성 프로세스는 느린 구성 요소로 간주될 수 있으며 노이즈는 단일 프로세스의 빠른 구성 요소로 중첩됩니다. 그러나 이제 속도, 가속 등에 대한 조항은 느린 구성 요소에 상당히 적용 가능합니다. --- 이 구성 요소는 본질적으로 엄밀한 의미에서 결정적이지 않지만 더 이상 임의적이지 않습니다.
동일한 선택 작업을 이미 빠른 구성 요소에 적용할 수 있습니다. 이를 통해 프로세스에 대해 더 깊이 들어갈 수 있어 해당 구조를 볼 수 있습니다.
사실, 같은 고환은 측면에만 있습니다.
그건 그렇고, 내가 위에서 쓴 것뿐만 아니라 평가 방법이 다를 수 있습니다. 가장 중요한 것은 항상 자신을 주시하는 것입니다 . 특정 시점에서 평균을 추정하는 경우 이를 위해 시간 평균 을 사용하려면 이 영역의 에르고딕성을 확신해야 합니다. 항상 그렇습니다. 예를 들어, 보도 자료 가 있는 섹션에서는 ergodicity 조건이 충족되지 않을 가능성이 높으므로 시간 경과에 따른 평균화는 적합하지 않습니다.
한계 등이 있는 모든 계산 중 다소 간단한 것은 다음과 같습니다. 도함수의 첫 번째 모멘트(예상, 즉 결정론적 구성요소라고 할 수 있음)는 원래 프로세스의 첫 번째 모멘트의 도함수입니다. 즉, 춤을 출 스토브가 이미 존재합니다. 평균 값이기도 한 첫 번째 순간을 올바르게 평가하는 것이 남아 있습니다. 일반적으로 말해서 현재 시점에 정확하게 수행하는 것은 이론적으로 성배를 얻는 데 매우 가깝기 때문에 이 가능성에 대해 약간의 회의론을 유보합니다. 그러나 과거 순간에는 문제가 없습니다. 가장 간단한 경우 MA(n)을 취하여 n/2+1 주기(그룹 지연의 평균 값)만큼 뒤로 이동하면 자체 추정값을 얻습니다. 첫 번째 그것과의 차이는 파생 상품의 추정치, 즉 . 속도 가격 - 하지만! 지난 순간에 대해서만. 현재 순간에 가까울수록 큰 수의 법칙의 영향이 덜 영향을 미치므로 무작위성이 결과에 더 많이 영향을 미치도록 허용합니다.
다시 한 번 결론: 속도 추정치(편향되지 않은 경우에도)는 어느 지점에서나 얻을 수 있지만 이 지점이 현재 순간에 가까울수록 추정치의 분산이 커집니다.
사실 이 모든 추론이 다소 시끄러운 결정론적 기능을 참조한다는 것을 올바르게 이해하고 있습니까? 그러나 분기점이 있다면 어떻게 될까요? 그렇다면 "과거와 함께"라고 불리는 한 지점에서 두 개의 파생 상품을 어떻게 가질 수 있습니까? 다른 하나는 슬프게도 미래에만 있습니다. 그리고 우리에게 가장 흥미로운 순간은 바로 그런 순간이라는 사실을 알려줍니다. :)
그건 그렇고, 내가 위에서 쓴 것뿐만 아니라 평가 방법이 다를 수 있습니다. 가장 중요한 것은 항상 자신을 주시하는 것입니다 . 특정 시점에서 평균을 추정하는 경우 이를 위해 시간 평균 을 사용하려면 이 영역의 에르고딕성을 확신해야 합니다. 항상 그렇습니다. 예를 들어, 보도 자료가 있는 섹션에서는 ergodicity 조건이 충족되지 않을 가능성이 높으므로 시간 경과에 따른 평균화는 적합하지 않습니다.
프로세스의 단 하나의 구현이 있다는 사실 때문에 우리는 원칙적으로 그렇게 확신할 수 없습니다. 따라서 여기서 "에르고딕성"이라는 개념은 실용적인 가치가 없습니다.
모든 것이 그렇게 명확하지는 않습니다. 참고 문서는 미분 가능한 프로세스에만 적용되는 반면 확률적 프로세스, 즉 임의의 구성 요소를 갖는 것은 공식적으로 그들에 속하지 않습니다: 한계 dS/dt가 존재하지 않으므로 도함수가 없습니다. 위에서 언급한 바와 같이 가격은 단기간에 원하는 대로 "흔들릴" 수 있으며 기술적인 이유만으로 이 부문에 오를 수는 없습니다.
따라서 내 생각에 지점에 대한 질문은 여전히 사소하지 않은 의미를 가지고 있습니다.
막대의 결과로 "통과된 경로"( 틱 볼륨 )와 "이동"(닫기-열기)이 있습니다. 즉, 평균 순간 속도와 평균 속도만 구할 수 있습니다. 대규모라면 선택은 본질적으로 동일합니다. 문제가 발생하더라도 미시적 수준에서 경로를 계속 계산할 가치가 있습니까(틱 기준), 아니면 가격 경로를 어떻게든 재정의하는 것이 합리적입니까?
추신: 공식적으로 우리는 이것만 얻을 수 있으며, 얻은 숫자의 중요성은 실제로 그리고 항상 해결할 수 없는 질문이라고 말하고 싶습니다.
그래서 "속도"의 범위를 확장하여 첫 번째 게시물을 두 번째 게시물로 보완했습니다.
다시 말해서, " 가격 변화율 "을 계산하는 데 어느 정도 확실성이 필요하다면 무작위 과정의 도함수인 이 비율 자체가 무작위 과정이며 결정론은 모멘트 함수의 추정치에서만 올 수 있다는 것을 이해해야 합니다. . 따라서 나는 "가격변동률을 결정하는 방법"에서 "파생상품의 첫 번째 모멘트를 추정하는 방법"으로 질문을 재구성할 것입니다. 글쎄, 당신은 이미 수학 통계의 전체 장치를 포함 할 수 있습니다.
http://alnam.ru/book_kma.php, 9장
그리고 더 자세하게 가능합니까? 결국 우리는 하나의 구현에 대한 결정을 내려야 합니다.
그리고 더 자세하게 가능합니까? 결국 우리는 하나의 구현에 대한 결정을 내려야 합니다.
한계 등이 있는 모든 계산 중 다소 간단한 것은 다음과 같습니다. 도함수의 첫 번째 모멘트(예상, 즉 결정론적 구성요소라고 할 수 있음)는 원래 프로세스의 첫 번째 모멘트의 도함수입니다. 즉, 춤을 출 스토브가 이미 존재합니다. 평균 값이기도 한 첫 번째 순간을 올바르게 평가하는 것이 남아 있습니다. 일반적으로 말해서 현재 시점에 정확하게 수행하는 것은 이론적으로 성배를 얻는 데 매우 가깝기 때문에 이 가능성에 대해 약간의 회의론을 유보합니다. 그러나 과거 순간에는 문제가 없습니다. 가장 간단한 경우 MA(n)을 취하여 n/2+1 주기(그룹 지연의 평균 값)만큼 뒤로 이동하면 자체 추정값을 얻습니다. 첫 번째 그것과의 차이는 파생 상품의 추정치, 즉 . 속도 가격 - 하지만! 지난 순간에 대해서만. 현재 순간에 가까울수록 큰 수의 법칙의 영향이 덜 영향을 미치므로 무작위성이 결과에 더 많이 영향을 미치도록 허용합니다.
다시 한 번 결론: 속도 추정치(편향되지 않은 경우에도)는 어느 지점에서나 얻을 수 있지만 이 지점이 현재 순간에 가까울수록 추정치의 분산이 커집니다.
다시 말해, "가격 변화율"을 계산하는 데 어느 정도 확실성이 필요하다면 무작위 과정의 도함수인 이 비율 자체가 무작위 과정이며 결정론은 모멘트 함수의 추정치에서만 올 수 있다는 것을 이해해야 합니다. . 따라서 나는 "가격변동률을 결정하는 방법"에서 "파생상품의 첫 번째 모멘트를 추정하는 방법"으로 질문을 재구성할 것입니다. 글쎄, 당신은 이미 수학 통계의 전체 장치를 포함 할 수 있습니다.
물론 무작위 과정입니다.
그러나 자연의 모든 과정에는 약간의 관성이 있듯이 가격 이동 과정은 관성이며 소음 환경이 중첩됩니다. 이 느린 관성 프로세스는 느린 구성 요소로 간주될 수 있으며 노이즈는 단일 프로세스의 빠른 구성 요소로 중첩됩니다. 그러나 이제 속도, 가속 등에 대한 조항은 느린 구성 요소에 상당히 적용 가능합니다. --- 이 구성 요소는 본질적으로 엄밀한 의미에서 결정적이지 않지만 더 이상 임의적이지 않습니다.
동일한 선택 작업을 이미 빠른 구성 요소에 적용할 수 있습니다. 이를 통해 프로세스에 대해 더 깊이 들어갈 수 있어 해당 구조를 볼 수 있습니다.
물론 무작위 과정입니다.
그러나 자연의 모든 과정에는 약간의 관성이 있듯이 가격 이동 과정은 관성이며 소음 환경이 중첩됩니다. 이 느린 관성 프로세스는 느린 구성 요소로 간주될 수 있으며 노이즈는 단일 프로세스의 빠른 구성 요소로 중첩됩니다. 그러나 이제 속도, 가속 등에 대한 조항은 느린 구성 요소에 상당히 적용 가능합니다. --- 이 구성 요소는 본질적으로 엄밀한 의미에서 결정적이지 않지만 더 이상 임의적이지 않습니다.
동일한 선택 작업을 이미 빠른 구성 요소에 적용할 수 있습니다. 이를 통해 프로세스에 대해 더 깊이 들어갈 수 있어 해당 구조를 볼 수 있습니다.
사실, 같은 고환은 측면에만 있습니다.
그건 그렇고, 내가 위에서 쓴 것뿐만 아니라 평가 방법이 다를 수 있습니다. 가장 중요한 것은 항상 자신을 주시하는 것입니다 . 특정 시점에서 평균을 추정하는 경우 이를 위해 시간 평균 을 사용하려면 이 영역의 에르고딕성을 확신해야 합니다. 항상 그렇습니다. 예를 들어, 보도 자료 가 있는 섹션에서는 ergodicity 조건이 충족되지 않을 가능성이 높으므로 시간 경과에 따른 평균화는 적합하지 않습니다.
한계 등이 있는 모든 계산 중 다소 간단한 것은 다음과 같습니다. 도함수의 첫 번째 모멘트(예상, 즉 결정론적 구성요소라고 할 수 있음)는 원래 프로세스의 첫 번째 모멘트의 도함수입니다. 즉, 춤을 출 스토브가 이미 존재합니다. 평균 값이기도 한 첫 번째 순간을 올바르게 평가하는 것이 남아 있습니다. 일반적으로 말해서 현재 시점에 정확하게 수행하는 것은 이론적으로 성배를 얻는 데 매우 가깝기 때문에 이 가능성에 대해 약간의 회의론을 유보합니다. 그러나 과거 순간에는 문제가 없습니다. 가장 간단한 경우 MA(n)을 취하여 n/2+1 주기(그룹 지연의 평균 값)만큼 뒤로 이동하면 자체 추정값을 얻습니다. 첫 번째 그것과의 차이는 파생 상품의 추정치, 즉 . 속도 가격 - 하지만! 지난 순간에 대해서만. 현재 순간에 가까울수록 큰 수의 법칙의 영향이 덜 영향을 미치므로 무작위성이 결과에 더 많이 영향을 미치도록 허용합니다.
다시 한 번 결론: 속도 추정치(편향되지 않은 경우에도)는 어느 지점에서나 얻을 수 있지만 이 지점이 현재 순간에 가까울수록 추정치의 분산이 커집니다.
사실, 같은 고환은 측면에만 있습니다.
그건 그렇고, 내가 위에서 쓴 것뿐만 아니라 평가 방법이 다를 수 있습니다. 가장 중요한 것은 항상 자신을 주시하는 것입니다 . 특정 시점에서 평균을 추정하는 경우 이를 위해 시간 평균 을 사용하려면 이 영역의 에르고딕성을 확신해야 합니다. 항상 그렇습니다. 예를 들어, 보도 자료가 있는 섹션에서는 ergodicity 조건이 충족되지 않을 가능성이 높으므로 시간 경과에 따른 평균화는 적합하지 않습니다.
프로세스의 단 하나의 구현이 있다는 사실 때문에 우리는 원칙적으로 그렇게 확신할 수 없습니다. 따라서 여기서 "에르고딕성"이라는 개념은 실용적인 가치가 없습니다.