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Eh bien, personne, personne ici n'écrit à R bots.
Enfin, si c'est une idée, je vote pour.J'apprends R))) et python)))))
Oh, allez, ce n'est pas comme si les méthaquats étaient intéressés. Ils ont d'autres cibles.
Vous pouvez y bloguer sur les idées, si les quotas n'aiment pas ça.
Pour moi, il s'agit toujours de rechercher des écarts de prix par rapport au SB. L'économétrie diffère de la stochastique financière par la modélisation du temps - discret dans le premier cas et continu dans le second, ce qui conduit à des mathématiques assez différentes, mais l'essence est la même.
Je lis les livres lentement. Je ne vois pas une telle approche parmi les gens.)))))) L'idée est claire, mais en présence d'incertitude, il est impossible de prédire la durée de vie d'un état. L'idée est claire, mais en présence d'incertitude, il est impossible de prédire la durée de vie d'un état. Et cette approche est au moins compréhensible.
Une question aux modérateurs, administrateurs...
R n'est plus supporté. Il n'y a pas de futur
Mise à jour Pourquoi enseigner R en 2023 ?
L'auteur est un rêveurJe suis R teaching)))) et python))))))
il est préférable d'apprendre une seule chose
Pour moi, il s'agit toujours de rechercher des écarts entre le prix et le SB. L'économétrie diffère de la stochastique financière par la modélisation du temps - discret dans le premier cas et continu dans le second, ce qui conduit à des mathématiques assez différentes, mais l'essence est la même.
Voici un exemple assez classique d'une telle recherche dans les articles 1 et 2 de l'économétrie. L'approche est exactement liée à la recherche de la stationnarité (dans le prix des actifs ou le spread) - c'est-à-dire que la stationnarité est supposée n'être possible que parfois et est définie comme un écart par rapport à un SB plus typique, plutôt que comme une propriété constante comme dans l'étude des signaux en DSP.
Pour la stochasticité, il est difficile de donner un exemple simple mais significatif. Mon article sur les écarts peut servir d'indice dans cette direction, parce que la distribution étudiée est plus facile à considérer en temps continu. Et si nous supposons la dépendance de cette distribution par rapport à certaines caractéristiques, nous pouvons développer l'idée dans la direction de la MO.
Quelqu'un a-t-il essayé de faire des convolutions de séries temporelles ?
convolutions avec quoi ?
Des rouleaux de quoi ?
Indicateurs voisins.
curieux de quoi ?
se demander quoi ?
Je viens de citer