Qu'est-ce qui rend un graphique instable instable ou pourquoi le pétrole est du pétrole ? - page 28
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Вы о цене или о приращениях?
Il n'y a aucune différence. Dans les deux cas, le premier couple est nul.
Dans les deux cas, la première impulsion est nulle.
Pour le cas du prix, veuillez préciser et donner un exemple numérique.
Вы о цене или о приращениях?
>>Oui, à propos du prix.
Tout d'abord, et c'est le plus évident, la constance de la moyenne + l'absence de "queues de poisson" dans la distribution. Dans ce cas, rien ne doit être prédit.
Ce n'est pas possible.
p.s. Quand ils parlent de queues de distribution (dans notre contexte) - ils veulent généralement dire distribution des incréments.
Чтобы положить конец утверждениям что первая разница цен стационарна, написал прилагаемаый индикатор теста стационарности в широком смысле. Он работает таким образом
- Расчитываются разницы всех цен
- Данные разбиваются на два равных участка
- На первом участке рассчитывается первый момент (средняя всех цен на этом участке)
- От всех цен обоих участков отнимаем первый момент рассчитанный в п.3. Понятно что данные на первом участке будут иметь нулевую среднею.
- Опять же на первом участке рассчитывается второй момент (дисперсия).
- Цены обоих участков делются на sqrt дисперсии расчитанной в п. 5. Понятно что данные на первом участке приобретут единичную дисперсию.
- Расчитываем первый и второй моменты цен на втором участке и строим их как индикатор. Если данные стационарны в широком смысле, то будем ожидать что эти моменты будут колебаться около 0 и 1 соответственно.
...Quelle est cette méthode, je n'arrive pas à la trouver. Il semble que ce soit "statistiquement déraisonnable" () :o) De nombreuses méthodes sont basées sur la division d'une série en un ensemble de segments et sur l'étude du comportement des paramètres des distributions des segments les uns par rapport aux autres. En gros, ils cherchent simplement à savoir s'il existe une tendance (selon d'autres critères) entre un certain nombre de paramètres. Et le fait est que ces segments devraient être nombreux, il est juste impossible de comprendre s'il y a une tendance entre deux échantillons ou non.
À propos, je suis sûr que si vous prenez une série aléatoire stationnaire générée, dans certaines circonstances, vous pouvez obtenir sa non-stationnarité.
Je n'arrive pas à savoir quelle est la méthode.
Wikipedia - "stationnarité". Fin du troisième paragraphe. Très similaire.
Для случая цены - пожалуйста, поподробнее и с численным примером.
Votre beau-père pense que le premier moment du prix est différent de zéro ? Des exemples numériques ? Oui, c'est une perte de votre dépôt au même prix, car votre bénéfice attendu est égal à un bagel moins la commission - vous pouvez vérifier si vous voulez.
Pensez-vous que le premier moment du prix est différent de zéro ?
OK. Voir la page wikipedia sur les "moments d'échantillonnage". Il s'avère que le premier moment est la moyenne de l'ensemble de l'échantillon. Faisons une expérience numérique. Prenons les cotations eurusd m15 pour la période du 01.01.1999 - 16.11.2009 et calculons la moyenne. J'ai eu 1,18.
Pouvez-vous expliquer ce résultat ?
Это невозможно.
p.s. Когда говорят о хвостах распределения (в нашем контексте) - обычно имеют ввиду распределение приращений.
Ок. Смотрим в википедии страничку "выборочные моменты". Получается, что первый момент - это среднее всей выборки. Проводим численный эксперимент. Берем котировки eurusd m15 за период 01.01.1999 - 16.11.2009 и считаем среднее. У меня получилось 1.18.
Объясните полученный результат?
Parce que le rapport des monnaies (et pas seulement elles) n'ira jamais en territoire négatif. Qu'est-ce que l'échelle absolue des prix a à voir avec cela ? Ajoutez/abaissez à/de 1.18 même un milliard - le premier moment SB sera zéro. Votre profit attendu est de 11800 pips ? - Super ! C'est ce que je dis - "il est temps pour vous de couper."