記事"一連の取引に対するリスク評価続編"についてのディスカッション

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本稿では、前稿で提案した概念を開発し、さらに考察します。収率分布の問題や、統計的規則性のプロットと研究についても記述します。

離散時間を持つ対称ランダムウォークのモデルを考えてみましょう。大きなギャップは（実際の価格でも）稀であり、ギャップの間隔でモデルを連続時間でウォークに近づけるようにします（ウィーナープロセス）。g - ギャップサイズ、 m - ギャップが埋められるまでのギャップの方向への最大移動量とします。確率変数x=m/gは関数P(x)に近い分布関数を持つことになります。ここでP(x)=1-1/x（x≥1）およびP(x)=0（x<1）です。図は導入された値を示しています。

このトピックには、より詳細で広範な研究が必要です。したがって、以下を言うだけにします。

作者: Aleksey Nikolayev