随机流理论和外汇 - 页 66

新评论
 

嗯。它正在发挥作用。我只是没有在我的MT设置中勾选 "允许dll导入"。:)

因此，请原谅我对斯特拉特的抱怨 :)

 
Mathemat >> :

假设我们的价格过程对应于具有恒定参数的Cauchy分布。这个分布只是一个稳定的分布，它不仅没有有限的方差，甚至没有期望值。而这种策略对它来说是非常危险的。

还是你在说一些稳定分布的特殊情况？

我说的是估算过程类型和参数，其精确度足以满足实际需要。如果你已经确定你的过程有非固定的参数，那么你需要另一个过程--去找到它。就个人而言，到目前为止，我对正态分布感到满意，尽管我的摔跤同伴积极为我匹配稳定。自然，这些是特殊情况，据我所知，它没有一般的解决方案。

 

分布是正常的这一事实并不是说你能在上面赚钱，也不是说你不能赚钱。NR的特点不是回归平均值（它没有说明系列中存在记忆的问题）。对平均值的复现（或反之）被称为持久性，以Hursts为例进行衡量。增量正态分布的数列或静止数列形成一个平面，这也是错误的。至少要记住阿尔辛斯定理。

SB可以由固定的增量系列产生，也可以由非固定的增量系列产生。你可以用硬币--如果你从一个重要的固定数量的投掷中获取增量，鹰/破折号系列是静止的，顺便也是正常的。 SB是一个虚构，一个抽象的概念。如果我们只基于一个系列的先前价值，根据定义是不可能在上面赚钱的，因为根据定义它没有记忆。一个系列是正常的还是不正常的，是静止的还是非静止的，并不能把它归为SB。此外，没有任何测试说这个系列是SB。

 
begemot61 писал(а)>>

就在你说什么之前，我们需要找出这些属性。而我们（至少对我来说）并不了解他们。

所以答案纯粹是假设，就像 "你不可能从这个过程中赚钱--这就是数学结果 "的说法一样，这根本就是无稽之谈，是对问题的错误陈述的结果。

在断言任何事情之前，你至少应该了解它。此外，不建议在没有充分理由的情况下称某种东西为胡说八道。

众所周知，马丁格尔是一种数学期望值为零的游戏。不管这个游戏中的事件分布的形式和属性如何。所提到的数学结果正是针对马丁格尔得到的。有其他问题吗？

 
timbo >> :

就我个人而言，到目前为止，我已经受够了正态分布，尽管同行的摔跤手们正积极地用稳定的方式向我招手。自然，这些都是特殊情况，据我所知，没有一般的解决方案。

现在我明白你的意思了。这是一种分形分布，彼得斯在他的 "金融市场的分形分析 "中写道，例如。它也很稳定，一般来说，没有明确的闭合形式表达。

嗯，他们有自己的问题，我就不多说了。更重要的是，它不是价格本身的分布，而是其收益的分布。而且其参数也随着时间的推移而严重漂移。

P.S. 说实话，经过一段时间的兴趣，我对这个话题已经冷却下来了--似乎最终。当然，彼得斯的研究很有趣，但他们被紧紧地束缚在一个给定的信息表现方式上--通常的、标准的条形图，95%的交易者都在此基础上进行交易。你可以无限期地通过一只苍蝇的眼睛来研究世界感知的特殊性，但在我们意识到还有其他生命体对世界的感知也是不同的时候，我们对世界的理解才会发生严重转变。

 
timbo писал(а)>>

也有从偶尔的游荡价格过程中赚取稳定收入的选择。有两个人因为这个想法获得了诺贝尔奖。

我在这个 "奇迹 "中每月稳定地赚取10-20%的集资额（不要与存款相混淆）。

蒂姆博，很高兴你能再次回到这里。我提醒你，我曾要求提供这两个人的名字和他们作品的链接。

你是一个坚持证据和具体问题的人。现在，如果你能好心地支持这一点。我不是在谈论你的收入，我是在谈论诺贝尔奖获得者。

 
AlexEro >> :

请记住，97%的概率论和统计公式都是指随机变量的正态分布。如果它的分布与正态分布或 "标准一打 "有任何不同，这些公式就根本不起作用。 但在应用稳健的公式之前（目前还没有多少），你应该手头有分布函数，我想请你澄清一下--你或其他人如何知道我们的价格系列的分布，是否存在货币系列的 "概率分布 "这种东西？

我对两者之间的差异感到震惊，一切都一下子停止了工作。


 
Avals >> :

分布是正常的这一事实并不意味着你可以在上面赚钱，也不意味着你不能赚钱。

你可以比不可以更有可能，或者说，你应该。

图中显示的是每股价格，它不是第一差，而是总和。 标准差是35美分。 有尾巴--这些是假期的空隙。 可以很好地看到最后的波动率是如何降低的，这不难计算。 ACF=-5-20%，这更增加了回报。


 
FOXXXi писал(а)>>

你可以而不是不能，或者说应该。

图中显示的是每股价格，它不是第一差，而是总和。 标准差是35美分。 有尾巴--这些是假期的间隙。 很明显，波动率在最后是如何减少的，这不难计算出来。

我说的是累积的总和，而不仅仅是增量的分布。

顺便说一下，你在上一篇文章中的分布图看起来不像惠普。什么是西格玛？

Z.I. 而波动性确实是相当可预测的。特别是外汇盘面。也有其好的矩阵模型，如GARCH。它因此获得了诺贝尔奖，也许这就是天宝的意思。

 
Avals >> :

增量呈正态分布的系列或静止的系列形成一个平面，这也是不正确的。至少要想到弧度定理。

而这是正确的。

正态分布的GSC，标准差等于EUR。


1...596061626364656667686970717273...85
新评论