El modelo de regresión de Sultonov (SRM): pretende ser un modelo matemático del mercado. - página 26
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Pues no lo hagas :)
Ser o no ser, esa es la cuestión.
;)
Ser o no ser, esa es la cuestión.
;)
Ser o no ser. ¡Budmo!
Todo es ser. ¡Budmo!
¿Cuál es el problema? La conversación se refería a un precio normalmente distribuido, no a un desvío aleatorio, que son dos cosas diferentes.
El desvío aleatorio de los precios le dará al final un precio distribuido normalmente, eso es seguro.
;)
Si el precio varía aleatoriamente, al final se obtiene un precio distribuido normalmente, eso es seguro.
;)
figura... si te fijas mejor, el precio tiene más bien una distribución de Laplace... - Hay que reconocerlo :)
Por cierto, el parámetro t en (18) no es más que una representación del tiempo t en la transformada de Laplace, por lo que, como se ha demostrado anteriormente https://c.mql4.com/forum/2012/07/qwzi3.JPG, RMS describe perfectamente la distribución de Laplace http://dic.academic.ru/dic.nsf/enc_mathematics/2650/ЛАПЛАСА.
P(t) = P0 +D*Hammasp(t/t;n+1;1;1), según la interpretación de Microsoft.
figura... si te fijas bien, el precio tiene más bien una distribución laplaciana... - Adnazno :)
La distribución de precios reales, la distribución de Laplace y la distribución normal son tres cosas diferentes... )
Y la SB y la distribución normal son la misma cosa. y como está escrito:
El desvío aleatorio de los precios dará lugar a un precio distribuido normalmente en el final....
¿O piensa usted lo contrario?
Lo bueno es que el precio no varía al azar.
;)
La distribución de precios reales, la distribución de Laplace y la distribución normal son tres cosas diferentes... )
Y la SB y la distribución normal son la misma cosa. y como está escrito:
¿O crees que es lo contrario?
Es bueno que el precio no se desvíe al azar.
;)
El paseo aleatorio tiene incrementos de precio descritos por una distribución normal, no el precio en sí. Dos cosas diferentes. La SB no tiene tendencia a volver a la media y puede tener una tendencia a alejarse de su valor original. Un precio con distribución normal tiene un retorno a la media garantizado al 100%.
Un precio con distribución normal tiene garantizado un 100% de retorno a la media.
Por cierto, el parámetro t en (18) no es más que una representación del tiempo t en la transformada de Laplace, por lo que, como se ha demostrado anteriormente https://c.mql4.com/forum/2012/07/qwzi3.JPG, RMS describe perfectamente la distribución de Laplace http://dic.academic.ru/dic.nsf/enc_mathematics/2650/ЛАПЛАСА.
P(t) = P0 +D*Hammasp(t/t;n+1;1;1), según la interpretación de Microsoft.
Sí, la Gammarasp incluida en (18) describe las funciones de la distribución de Laplace y muchas otras, pero no las variables aleatorias en sí. Esta es una gran diferencia que aparentemente no entiendes. Del mismo modo, se podría argumentar que Exp(-x^2/sigma) es la mejor función de regresión del ruido blanco porque describe su distribución estadística (gaussiana). ¡Mentira!