为什么正态分布不是正态？ - 页 34

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求你了! 谁来看看货币指数的第一个差值的分布。我想这与成对的人不一样。但哪一个呢？

看来考奇应该不在其中，但我不能为他的不在场证明担保......。 我有点疯狂 :)

 
MetaDriver >> :

求你了! 谁来看看货币指数的第一个差值的分布。我想这与成对的人不一样。但哪一个呢？

看来考奇不应该参与其中，但我不能为他的不在场证明作担保......。 我有点疯狂 :)


让我们看看货币指数EURx、USDx和左下方的EURUSD货币对的行为。为了清楚起见，指数和配对的值在第一次计数时被 "挂 "在1上（这不影响对一系列第一次差额中增量分布的进一步估计）。在左上方，显示了EPR的相应分布（红色为欧元兑美元）。可以看出，指数的高斯性假设没有得到实验证实。


总的来说，这个想法很有趣，但在我看来，由于假设由两个CB的比率以高斯方式分布得到的ROD分布的 "厚尾性"，其基础有一个不准确之处。事实上，如果把货币对看作是指数的比率，这样的结构与实际情况没有什么关系。事实上，一个货币对不是两个MO为零的CB的比率，而是两个MO=0的综合CB，这是一个很大的区别。请看右下图。它模拟了两个综合CB（rnd1，rnd2）的行为，在MPR（指数的类似物）中具有高斯分布，并显示BP发现为这两个系列的比率（RND2是价格系列的类似物）。相应系列的RND分布显示在右上图。正如预期的那样，没有观察到厚尾现象--在RND中的分布是正常的，而且比每个人的分布都要宽。所有的分布都以对数尺度给出，正态分布对应于抛物线曲线形式（ln(exp[-x^2])=-x^2）。

概括地说，原因在于指数围绕一个恒定的值振荡，振幅较小，因此，指数的比率与指数本身没有根本性的区别。

 
Neutron >> :


让我们看看货币指数EURx、USDx和左下方的EURUSD货币对的行为。为了清楚起见，指数和配对的值在第一次计数时被 "挂 "在1上（这不影响对一系列第一次差额中增量分布的进一步估计）。左上角显示了RPR的相应分布（红色为欧元兑美元）。可以看出：（1）指数的高斯性假设没有得到实验证实。


一般来说，这个想法很有趣，但在我看来，（2）是基于与两个CB分布的高斯的关系得到的PDF的厚尾性分布的假设有关的不准确之处。事实上，如果把货币对看作是指数的比率，这样的结构与实际情况没有什么关系。事实上，货币对，（3）不是两个MO为零的NE的比率，而是两个MO=0的综合NE，这是一个很大的区别。看一下右下角的图。它模拟了在MPR（指数的类似物）中具有高斯分布的两个综合CB（rnd1，rnd2）的行为，并将BP显示为这两个系列的比率（RND2是价格系列的类似物）。相应系列的RND分布显示在右上图。正如预期的那样，没有观察到厚尾现象--分布在RND中是正常的，而且比每一个人都要宽。所有分布都以对数尺度显示，正态分布对应于抛物线曲线（ln（exp[-x^2]）=-x^2）。

概括地说，原因是指数围绕一个恒定的值振荡，振幅很小，因此，指数的比率与指数本身没有根本性的区别。

1）塔基没有得到确认。

2，3）塔基有这样一个案例。 哭了我的诺贝尔奖...:) ......但真相更可贵。你是对的。

而且这个想法中仍然有 "产生和分裂 "的内容。虽然，正如我们所看到的，缺少一些东西。让我们继续思考。


非常感谢你的帖子，Sergei！也感谢你所做的工作。

无论如何，有些东西正在逐渐清晰起来（imha）。

 
MetaDriver писал(а)>>

1）塔基没有得到确认。

2，3）塔基有一个案子。哭了我的诺贝尔奖...:) ......但真相是第一位的。你是对的。

而且这个想法中仍然有 "产生和分裂 "的内容。虽然，正如我们所看到的，缺少一些东西。让我们继续思考。

谢谢你的帖子，谢尔盖！也谢谢你所做的工作。

反正有些事情是清楚的（imha）。

货币对的增量等于：EUR/USD-(EUR+tEUR)/(USD+tUSD)，其中EUR和USD是货币在t的价格，tEUR和tUSD是时间t的增量。

欧元/美元-（欧元+tEUR）/（美元+tUSD）=（欧元*tUSD-tEUR*USD）/（美元*USD+美元*tUSD）。

例如，当欧元/美元平价=1:1时，你可以计算出

(tUSD-tEUR)/(1+tUSD)

所以你可以尝试生成2个系列，例如，HP从一个系列中减去另一个系列并除以其本身。

 
Avals >> :

所以你可以尝试生成2行，例如HP从其中一行减去另一行，再除以自身。

为了什么？

假设tUSD<<1，我们得到该对货币的第一个近似增量。

欧元/美元 - (欧元+tEUR)/(美元+tUSD)=(tUSD-tEUR)/tUSD=1-tEUR/tUSD=1-tEURUSD

 
Neutron писал(а)>>

为了什么？

假设tUSD<<1，我们得到该对货币的第一个近似增量。

欧元/美元-(欧元+tEUR)/(美元+tUSD)=(tUSD-tEUR)/tUSD=1-tEUR/tUSD=1-tEURUSD...

看来，分母中不是tUSD，而是(1+tUSD)，如果tUSD<<1，那么你就会得到tUSD-tEUR的差。即货币比率的增量等于它们的增量之差。

如果我们在tUSD<USD的条件下进行概括，仍然会产生增量的差异，但其权重取决于t日的欧元兑美元汇率。

这就是为什么如果我们假设欧元和美元的增量是独立的，那么欧元/美元的增量将以与欧元和美元增量相同的方式分布。也许对两个随机变量之间的依赖关系进行建模会得到所需的分布属性。但在实践中几乎不需要它。

 
嗯，是的。它是。我想错方向了 :-)
 
benik >> :

你的想法非常好（在想法的意义上）。但不知何故，我不理解这种实施方式......我已经厌倦了它。我明天会重读它，并尝试对它进行评论。

我重读了一遍，但我还是不明白。你为什么需要这一切？你想通过这一代人达到什么目的？有相当令人信服的保证，今天汇率的最佳模型是GARCH模型。为什么所有的Cauchy, Levy, normal...

P.S. 我认为，估计所有可用的行史有什么分布，完全是浪费时间。你必须寻找本地的依赖性...

 
IlyaA >> :
顺便说一句，好问题。也许建立一个关于市场是否公平/有效的主题。:)

有趣的是，你如何比较价格的公平性和市场效率。我甚至没有想到会有这样的联系。你可能是对的，价格越接近公平价格，市场情况就越像有效市场模式。简单来说就是--马丁格尔。

 
timbo >> :

原来的信息是，时间一点都不重要。现在有一个地平线...但除了金钱的时间价值外，还有机会成本这种东西。

通过 "冻结 "资金一个小时而不是10分钟，我们就失去了在其他符号中进行几笔10分钟交易的可能性，从而降低了系统的盈利能力。也就是说，时间不能被忽视。它可以用不同的方式进行分析，但不能忽视它。

如果我们确切地知道运动的地点和位置，那就根本没有讨论的话题了。如果有机会进行其他交易，我们也不会被保险在这些交易中 "冻结 "资金--这只是一个机会，其结果是不知道的（在这种情况下--按持续时间）。当然，它假定所有的工具都是由相同的TS交易的，因此它对它们的机会进行同样有效的评估。

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