Cómo formar correctamente los valores de entrada para el NS. - página 4
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Por cierto, aquí está un buen hurgar en el foro, encontró algunos mensajes interesantes que sugieren entradas
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Preparar los datos para la NS no es tan difícil. Hay otro problema. Colas gordas. No sé cómo manejarlo. He probado diferentes variantes. Se interponen bastante en el camino. Pregunte a Matemat sobre las colas gruesas. Descansaré por ahora. Al menos dos semanas, pero descansa.
Preparar los datos para la NS no es tan difícil. Hay otro problema. Colas gordas. No sé cómo afrontarlo. He probado diferentes opciones. Se interponen bastante en el camino. Pregunte a Matemat sobre las colas gruesas. Descansaré por ahora. Al menos durante quince días, pero descansa.
¿Qué quieres decir con colas gruesas, puedes explicarlo?
2 rip lo siento no entiendo lo que significa. podría usted elaborar...
2 klot ¿puede explicar lo que significa?
2 Matemáticas muchas gracias, recuerdo...
¿Qué significan las colas gruesas? ¿Pueden explicarlo?
Esa es una pregunta para Matemáticas. Estoy de vacaciones.
¿Qué significa colas gordas? ¿Puede explicarlo?
"Colas gordas" es un término de la gestión de riesgos, define un precio significativamente cambiante.
Sí, estaba pasando por aquí. Colas gordas es un término difuso de tervers. Es cuando la función de densidad de probabilidad de la distribución de una variable aleatoria disminuye mucho más lentamente de lo que uno quisiera cuando se aleja de su expectativa (si la hay).
Ejemplo: una distribución gaussiana, es decir, una curva en forma de campana. Tiene colas finas porque exp(-x^2/2) es una función que disminuye muy rápidamente. De ahí lo razonable de hablar de la ley de las tres sigmas: un valor que se aleja más de tres desviaciones típicas del centro de esta distribución (aquí s.c.o. es igual a uno) sale en aproximadamente el 0,27% de los casos. En otras palabras, los "grandes eventos" son raros y la gran mayoría de los eventos se encuentran dentro del intervalo de "más o menos 3 sigmas".
Un ejemplo de distribución con colas gruesas: la distribución de Cauchy (muy similar a la distribución de Finnings, por cierto). Esta distribución tiene una función de densidad de probabilidad decreciente mucho más lenta, que se aproxima a la ley de los cuadrados inversos. Consecuencia: a pesar de que el área bajo esta curva es finita, no hay expectativa y además no hay varianza de este valor (las integrales correspondientes divergen en el sentido habitual). El sentido de hablar de tres sigmas se pierde por completo, ya que sigma en sí no existe. Los grandes eventos tienen una probabilidad mucho mayor.
En cuanto a las series financieras (en particular, las cotizaciones de divisas): la distribución de los incrementos del precio de cierre es un proceso en el que la función de densidad de probabilidad unidimensional tiene colas gruesas. Por lo tanto, los indicadores como la envolvente, las bandas de Bollinger, el s.c.o., etc. no tienen mucho sentido. Las catástrofes (colapsos) proceden de la misma serie de acontecimientos a los que la gente atribuye una baja probabilidad, pero que en realidad ocurren con mucha más frecuencia. Por cierto, las colas gordas son muy aficionadas a romper casi todos los indicadores tradicionales: donde esperamos un comportamiento suave de la maniquí, de repente salta a lo desconocido y da una señal falsa.
Las colas gordas ("cisnes negros") son descritas de forma muy colorida por Taleb. Hay un enlace, búsquelo aquí también.
Sí, estaba pasando por aquí. Colas gordas es un término difuso de tervers. Es cuando la función de densidad de probabilidad de la distribución de una variable aleatoria disminuye mucho más lentamente de lo que uno quisiera cuando se aleja de su expectativa (si la hay).
Ejemplo: una distribución gaussiana, es decir, una curva en forma de campana. Tiene colas finas porque exp(-x^2/2) es una función que disminuye muy rápidamente. De ahí lo razonable de hablar de la ley de las tres sigmas: un valor que se aleja más de tres desviaciones típicas del centro de esta distribución (aquí s.c.o. es igual a uno) sale en aproximadamente el 0,27% de los casos. En otras palabras, los "grandes eventos" son raros y la gran mayoría de los eventos se encuentran dentro del intervalo de "más o menos 3 sigmas".
Un ejemplo de distribución con colas gruesas: la distribución de Cauchy (muy similar a la distribución de Finnings, por cierto). Esta distribución tiene una función de densidad de probabilidad decreciente mucho más lenta, que se aproxima a la ley de los cuadrados inversos. Consecuencia: a pesar de que el área bajo esta curva es finita, no hay expectativa y además no hay varianza de este valor (las integrales correspondientes divergen en el sentido habitual). El sentido de hablar de tres sigmas se pierde por completo, ya que sigma en sí no existe. Los grandes eventos tienen una probabilidad mucho mayor.
En cuanto a las series financieras (en particular, las cotizaciones de divisas): la distribución de los incrementos del precio de cierre es un proceso en el que la función de densidad de probabilidad unidimensional tiene colas gruesas. Por lo tanto, los indicadores como la envolvente, las bandas de Bollinger, el s.c.o., etc. no tienen mucho sentido. Las catástrofes (colapsos) proceden de la misma serie de acontecimientos a los que la gente atribuye una baja probabilidad, pero que en realidad ocurren con mucha más frecuencia. Por cierto, las colas gordas son muy aficionadas a romper casi todos los indicadores tradicionales: donde esperamos un comportamiento suave de la maniquí, de repente salta a lo desconocido y da una señal falsa.
Las colas gordas ("cisnes negros") son descritas de forma muy colorida por Taleb. Hay un enlace, búsquelo aquí también.
¡Maravilloso! Si no lo digo ahora, probablemente nunca lo haré. Las "colas gordas" son visibles cuando analizamos las cotizaciones de más de 100 años y más... (exagerado). Si tomamos una sección específica, por ejemplo, los últimos 300 compases, no hay "colas gordas" allí... Habrá una "cola", pero ¿cuándo? Bueno, al diablo, que pase, pero después de la expulsión el mercado se estabilizará dentro de Gauss de nuevo. Por lo tanto, si se toman parcelas discretas, siempre se puede encajar en un sistema. Los esquemas para las diferentes partes del mercado serán diferentes....
Trabajo por hacer, trabajo por hacer....