Le modèle de régression de Sultonov (SRM) - qui prétend être un modèle mathématique du marché. - page 26
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Et bien ne le faites pas :)
Être ou ne pas être, telle est la question !
;)
Être ou ne pas être, telle est la question !
;)
Être ou ne pas être. Budmo !
Tout doit être. Budmo !
Quel est le problème ? La conversation portait sur un prix normalement distribué, et non sur une déviation aléatoire, qui sont deux choses différentes.
L'égarement aléatoire des prix vous donnera un prix normalement distribué à la fin - c'est certain.
;)
Si vous faites varier le prix au hasard, vous obtiendrez au final un prix normalement distribué, c'est certain.
;)
figure... si vous regardez de plus près, le prix a plutôt une distribution de Laplace... - Je l'admets :)
Incidemment, le paramètre t dans (18) n'est rien d'autre qu'une représentation du temps t dans la transformée de Laplace, donc, comme nous l'avons montré précédemment https://c.mql4.com/forum/2012/07/qwzi3.JPG, RMS décrit parfaitement la distribution de Laplace http://dic.academic.ru/dic.nsf/enc_mathematics/2650/ЛАПЛАСА.
P(t) = P0 +D*Hammasp(t/t;n+1;1;1), tel qu'interprété par Microsoft.
figure... si vous regardez de près, le prix a plutôt une distribution laplacienne... - Adnazno :)
La distribution des prix réels, la distribution de Laplace et la distribution normale sont trois choses différentes... )
Et SB et la distribution normale sont la même chose. et comme écrit :
L'égarement aléatoire des prix vous donnera un prix normalement distribué à la fin.....
Ou bien pensez-vous le contraire ?
Heureusement que le prix ne varie pas de façon aléatoire.
;)
La distribution des prix réels, la distribution de Laplace et la distribution normale sont trois choses différentes... )
Et SB et la distribution normale sont la même chose. et comme écrit :
Ou bien pensez-vous le contraire ?
C'est une bonne chose que le prix ne soit pas aléatoire.
;)
Dans la marche aléatoire, les incréments de prix sont décrits par une distribution normale, mais pas le prix lui-même. Deux choses différentes. SB n'a pas tendance à revenir à la moyenne et peut s'éloigner de sa valeur initiale. Un prix normalement distribué a un retour à la moyenne garanti à 100%.
Un prix normalement distribué a un retour à la moyenne garanti à 100%.
D'ailleurs, le paramètre t dans (18) n'est rien d'autre qu'une représentation du temps t dans la transformée de Laplace, donc, comme nous l'avons montré précédemment https://c.mql4.com/forum/2012/07/qwzi3.JPG, RMS décrit parfaitement la distribution de Laplace http://dic.academic.ru/dic.nsf/enc_mathematics/2650/ЛАПЛАСА.
P(t) = P0 +D*Hammasp(t/t;n+1;1;1), tel qu'interprété par Microsoft.
Oui, le Gammarasp inclus dans (18) décrit les fonctions de la distribution de Laplace et de nombreuses autres distributions, mais pas les variables aléatoires elles-mêmes. C'est une grande différence que vous ne comprenez apparemment pas. De même, on pourrait soutenir que Exp(-x^2/sigma) est la meilleure fonction de régression du bruit blanc car elle décrit sa distribution statistique (gaussienne). Conneries !