从理论到实践 - 页 624

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谁能告诉我有哪些分布具有非常大的峰度，类似于拉普拉斯，对称的？
 

Alexander_K2:

那么我们就真的有了一个直接类似于奥恩斯坦-乌伦贝克过程的回归平均值。

因此，在外汇中没有平均数，也就是说，没有恒定的垫子预期。因此，最初没有什么可以返回的......我们可以回到马什卡作为一个平均值，但它不一定能帮助...

相应地，与平均值的偏差也是一种虚构的...

 
Novaja:
谁能告诉我哪些具有非常大的峰度的分布，类似于拉普拉斯，是对称的？

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从理论到实践

Alexander_K2, 2018.09.28 00:03

我感兴趣的是这种分布作为回报的模型。

https://en.wikipedia.org/wiki/Skellam_distribution

它与真正的增量分布极为相似，其数值也是，想来也是。 以泊松分布的两个数值之差计算.

如果是这样，可以说价格本身相对于滑动窗口中的期望值具有泊松分布。而泊松分布在大样本量下趋于正态...

在这里，你想对我做什么就做什么，但高斯、维纳过程的理论，如奥恩斯坦-乌伦贝克过程的回归平均值，还没有完全穷尽。

我怀疑我们必须增加读取tick报价的时间间隔（具体来说--在高阶Erlang的流程中工作），在滑动窗口中至少要有二十四小时。

我用60阶Erlang的流程运行我的TS（平均每分钟读一次），窗口=24小时--稍后将我的报价与OPEN/CLOSE M1进行比较会很有趣......

假设会有罕见的交易（上帝保佑，我已准备好耐心等待），但要有风度。

P.S.我也没有忘记自相关--让我们看看在更长的时间内，它是否像奥恩斯坦和乌伦贝克所要求的那样呈指数递减。

斯凯拉玛。

如果我们把价格看作是原点为0的增量之和，而不是某个初始值，那么显然当前和之前的价格属于不同的泊松分布，在滑动窗口中移了1个增量。这种分布的期望值总是在0左右，超出部分令人望而却步。

我认为我们在Erlang流中看到的双几何分布（拉普拉斯分布）的祖先是Skellam分布。

 
Andrei:

因此，在外汇中不存在平均数，即一个恒定的配偶预期。因此，最初没有什么可以回去的......。你可以回到挥手的平均水平，但它也不一定会有帮助......

相应地，与平均值的偏差也是一种虚构的...

我已经厌倦了发表这张照片。

在第二张图中--期望值=0，永远都是......。

 
Alexander_K2:

我已经厌倦了张贴这张照片。

在第二张图中--期望值=0，永远如此。

很难再去猜测图片中的内容，唉，我无法跟随你的研究，尽管我努力了）））。

它是什么？M1的收盘价 增量？

 
Igor Makanu:

很难再去猜测图片中的内容，唉，我无法跟随你的研究，即使我尝试))))。

什么是M1的收盘价 增量？

我真的不记得了...我被Erlang的流程搞糊涂了...淹死了...

但要点是一样的--它是滑动窗口中的增量之和。

 
Alexander_K2:

我已经厌倦了张贴这张照片。

在第二张图中--期望值=0，永远如此。

而且我已经厌倦了揭露你的无知）。

你必须根据价格进行交易，而不是根据第二个图表。如果TC会给出 "第二张图 "而不是价格--另当别论）。

 
Alexander_K2:

在第二个图中，期望值=0，永远都是。

好吧，如果你平均一千年，它可能是一个零价格，但我不认为你会活得足够长，以等待这个零）。

 
secret:

而且我已经厌倦了揭露你的无知)

你必须交易价格，而不是你的第二个图表。如果DC会给你一个 "第二张图 "而不是价格--那就不一样了)

(只是花拳绣腿，没有作弊。))
 
Олег avtomat:

让自己熟悉这个主题。

http://inis.jinr.ru/sl/vol2/Physics/Динамические%20системы%20и%20Хаос/Федер%20Е.,%20Фракталы,%201991.pdf

好吧，市场是分形的。赫斯特已经被计算在内。下一步是什么？这对预测有什么帮助？

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