Книга посвящена всестороннему описанию вероятностных математических моделей хаотических процессов и методов их статистического анализа. Рассматривается удобный класс математических моделей стохастических хаотических процессов - подчиненные винеровские процессы (процессы броуновского движения со случайным временем). В качестве аргументации в пользу указанных моделей используется асимптотический подход, основанный на предельных теоремах для обобщенных дважды стохастических пуассоновских процессов (обобщенных процессов Кокса), которые в определенном смысле являются наилучшими математическими моделями неоднородных (и даже нестационарных) хаотических потоков на временных микромасштабах. Такой подход приводит к тому, что распределения приращений рассматриваемых процессов имеют вид сдвиг/масштабных смесей нормальных законов, и дает возможность получить не только сами формальные вероятностные модели хаотических стохастических процессов, но и в некотором смысле дать разумное теоретическое объяснение их адекватности на основе минимальных предположений о внутренней структуре изучаемых характеристик. На основе представления распределений (логарифмов) приращений процессов эволюции финансовых индексов или процессов плазменной турбулентности в виде смесей нормальных законов в книге предложена многомерная интерпретация волатильности рассматриваемых процессов. Для статистического анализа хаотических случайных процессов предложен метод скользящего разделения смесей (СРС-метод), который позволяет спонтанно разложить волатильность рассматриваемого процесса на динамический и диффузионные компоненты. Большое внимание уделено аналитическим и асимптотическим свойствам смесей нормальных распределений. Систематически рассматриваются статистические процедуры численного разделения смесей, такие как ЕМ-алгоритм и его модификации, сеточные методы разделения смесей. Обсуждаются вопросы оптимальной реализации этих методов. Рассмотрены примеры применения СРС-метода к анализу влияния информационных интервенций на финансовых рынках и к анализу данных, полученных в экспериментах с плазменной турбулентностью.
Для аспирантов, студентов и преподавателей вузов, интересующихся современным состоянием исследований в области вероятностно-статистического моделирования хаотических стохастических процессов, а также для научных работников, инженеров, специалистов в области применения методов математической и прикладной статистики к анализу характеристик финансовых рынков и плазменной турбулентности.
結論
1.小さな増分の累積和は大きな増分の和とほぼ等しい。つまり、相場が小刻みにゆっくり漂っていても、何度か大きく鋭い動きをすれば必ず元の位置に戻ってくる。
小口投資家によるランダムな放浪と、大口投資家による強力な修正運動があるのですね。
2.?
よし、まだ意図的に根本的な結論に飛びつくことはないだろう。後日、出直すことをお勧めします。
もし興味があるのなら、これが立派な目標になると思います。
(1) 「ミックス」の分割、すなわち最初の見積もりについて、より分かりやすい分類を見つけること。すなわち、より適切な "テーリングオフ "である。
(2) 「ベタ」のプロセスの特性を理解し、予測可能であれば、それはクールである、と述べた - 穏やかな
条件付きで、選択した商品のボラティリティが高いエリアと低いエリアに一日を分けることができます。仮説として、（得られたデータから）市場はボラティリティが低い期間に得られた値動きを取り戻す傾向があると仮定することができます。ここで重要なのは、勢いのある補正が一日ランダムに分布するのではなく、ボラティリティの高い領域に集中することである。すると、うまく定義されたTSが出現するのです。
同僚の意見に耳を傾けることも必要...。
同僚の意見に耳を傾ける必要がある...。
なぜかというと、太いテールの特性に影響があると思われますか？そんなことはないだろう。彼らが「リズム」を刻み、名言の形成に占めるウェイトが非常に大きいことは、すでに研究の結果、明らかになっているところです。実際、軌道の大きな狂いはすべて「ファット・テイル」の連続を組織している。まさにオーガナイズしているのですが、どうやるかは謎です。
PS：あなたは同業者の一人なのですから、意見を言ってください。デタラメだと思うなら、問題ない。そうでないことは、もうわかっているんです。精査して応用に持ち込むことが問題なのです。でも、これが行列に並んでいる以上
:о)
条件付きで、選択した商品のボラティリティが高いエリアと低いエリアに一日を分けることができます。仮説として、（得られたデータから）市場はボラティリティが低い期間に得られた値動きを取り戻す傾向があると仮定することができます。ここで重要なのは、勢いのある補正が一日ランダムに分布するのではなく、ボラティリティの高い領域に集中することである。すると、うまく定義されたTSが出現するのです。
同僚の意見に耳を傾けることも必要...。
条件付きで、選択した商品のボラティリティが高いエリアと低いエリアに一日を分けることができます。仮説として、（得られたデータから）市場はボラティリティが低い期間に得られた値動きを取り戻す傾向があると仮定することができます。ここで重要なのは、勢いのある補正が一日ランダムに分布するのではなく、ボラティリティの高い領域に集中することである。すると、うまく定義されたTSが出現するのです。
同僚の意見に耳を傾けることも必要...。
ところで、思い出した!ボラティリティについては、Korolev V. の「Probabilistic-Statistical Methods of Volatility Decomposition of Chaotic Processes」という非常に良い本があります。
http://www.ozon.ru/context/detail/id/6298517/
Для аспирантов, студентов и преподавателей вузов, интересующихся современным состоянием исследований в области вероятностно-статистического моделирования хаотических стохастических процессов, а также для научных работников, инженеров, специалистов в области применения методов математической и прикладной статистики к анализу характеристик финансовых рынков и плазменной турбулентности.
キーワード：一般化Cox過程、正規分布の混合、劣後Wiener過程、ボラティリティ。
このトピックだけで、ほとんど（面白いアイデアがたくさんあります） :o))))
みんな、このスレッドの半分を読んだけど、よくわからない、かなり複雑な理論に入ると脳痔になりそうになるんだ。
そんなに深く掘り下げないと、儲かる戦略が立てられないとでも思っているのでしょうか。
みんな、このスレッドの半分を読んだけど、よくわからない、かなり複雑な理論に入ると脳痔になりそうになるんだ。
そんなに深く掘り下げないと、儲かる戦略が立てられないとでも思っているのでしょうか。
ところで、思い出した!ボラティリティについては、Korolev V. の「Probabilistic-Statistical Methods of Volatility Decomposition of Chaotic Processes」という非常に良い本があります。
http://www.ozon.ru/context/detail/id/6298517/
このトピックだけで、ほとんど（面白いアイデアがたくさんあります） :o)))
もう、大学から来た頭のいいやつらにはうんざりだ!ソ連時代からずっと、彼らは巧妙で賢い。一番輝いている代表はガイダーです。
しかし、不思議なことに、Eviewを使いこなすことは、賢さに分類されないのでしょうか？そういう意味でも、あなたは輝いていますよ。ガイダーはEviewを持っていなかったし、ヘドリックもプレスコットも当時はノーベル賞受賞者ではありませんでしたから。
;)))