PS 공식이 있습니다. SBY t=중+rY t–1+et,t=(–¥,...,0,1,...+¥ ) ( e티~ IID(0, se2 )는 매트가 0인 독립적으로 동일하게 분포된 확률 변수입니다. 기대와 분산 se2 ).
추신: 증분에 대해 이야기하는 것은 여전히 의미가 있습니다. 왜냐하면. 저자는 증분의 관점에서 문제를 공식화했습니다.
우리는 책을 봅니다. 우리는 무화과를 봅니다. 이것은 p 가 1과 같지 않은 한 무작위 보행이 아닙니다. 저자는 즉시 그것이 1보다 작다고 규정합니다. 즉, 그것은 평균을 되돌리는 과정이지, 앉아서가 아닙니다. 당신이 이해한 것에 대해서만 이야기하는 것이 합리적이고, 당신이 이해하지 못한다면 침묵하거나 질문하십시오. 무지는 죄가 아니며 죄는 호전적인 무지입니다.
우리는 책을 봅니다. 우리는 무화과를 봅니다. 이것은 p 가 1과 같지 않은 한 무작위 보행이 아닙니다. 저자는 즉시 그것이 1보다 작다고 규정합니다. 즉, 그것은 평균을 되돌리는 과정이지, 앉아서가 아닙니다. 당신이 이해한 것에 대해서만 이야기하는 것이 합리적이고, 당신이 이해하지 못한다면 침묵하거나 질문하십시오. 무지는 죄가 아니며 죄는 호전적인 무지입니다.
예 p=1SB에서. 그리고 그 과정이 정지 상태라는 결과는 무엇입니까? 나는 그것을 고정적이지 않게 썼다. FOXXXi는 거기에 SB의 정의를 요청했습니다. 그럼 뭐가 문제야? :)
첫 번째 차이점 DY tr 을 사용한 1차 자기회귀 과정= 1 오류 et , 즉 첫 번째 차이점은 고정적입니다. 1차 차분이 정상인 비정상 과정을 1차 적분 이라고 하며 I (1)로 표시됩니다. 정지 과정은 I (0)으로 표시됩니다. 랜덤 프로세스의 k - e 차이가 정상적이면 통합 k 차라고 하며 I ( k )로 표시됩니다.
모든 것이 정확히 반대입니다. 특정 개인의 행동을 예측하는 것은 불가능합니다. 그러나 종합적인 수준에서 많은 개인의 군중 행동은 예측하기가 훨씬 쉽습니다. 광고, 선택 기술, 마케팅 등이 이를 기반으로 합니다.
아니요, 광고는 완전히 다른 주제를 다루며 정치 기술은 제한된 공간에서 작동합니다. 시장은 동시에 균질한 물질이지만 사람들의 선택과 행동에 대한 수백만 가지 다른 가능성을 반영합니다. 따라서 어떤 것도 예측할 수 없으며 성공 확률은 극히 일부에 불과하지만 100%는 아닙니다.
군중은 거래하고 군중은 개인보다 훨씬 더 어리석은 구성이며 그녀 - 군중 - 행동은 예측 가능합니다. 이것은 모두 분명합니다. 그리고 트렌드와 트렌드의 형태로 우리가 보는 것은 아마도 군중의 반응일 것입니다. 하지만!!! 비결은 군중을 통제한다는 것입니다! 이러한 "유능한 관리자"의 행동은 계산 착오에 대해 훨씬 더 나쁩니다. 그들이 전혀 적합하다면. 여기서 '유능한 관리자'는 특정 개인이 아니라 요인의 범주(물론 특정 개인은 제외되지 않음)) 따라서 비정상. 그래서 간다.
여전히 "SB 프로세스의 분포는 무엇입니까?"라는 질문에 답하십시오. 차이점은 그대로 두십시오.
대답해도 될까요, FOXXXi ? Lognormal - 인용문에 대한 것입니다. 이러한 이론적 모델은 옵션의 가치를 추정하는 공식에 내재되어 있습니다. timbo 는 이것을 다음과 같이 증명할 수 있습니다. Black-Scholes 공식을 알고 있습니다.
대수 정규성과의 차이점은 오랫동안 논의되어 왔지만 이것이 가장 간단한 모델입니다.
SB, 모르겠어요.
이를 위조라고 합니다. 질문은 무작위 보행에 관한 것이었으며 실수로 평균 회귀 프로세스로 전환했습니다. Odessa에서 말했듯이 두 가지 큰 차이점이 있습니다.
거기에서:
r = 1에서 1차 자기회귀 과정을 랜덤 워크( random walk)라고 합니다 . 만약 m = 0이면 이것은 단어의 적절한 의미에서 임의의 보행이며 m 의 경우 ¹0 이것은 드리프트가 있는 랜덤 워크입니다 .
Z.Y. 나는 어떤 트릭도 할 생각이 없었다. 그러나 정의가 귀하와 다른 경우 해당 정의에 대한 링크를 제공하십시오.
PS 공식이 있습니다. SB Y t = 중 + r Y t–1 + e t , t = (– ¥ ,...,0,1,...+ ¥ ) ( e 티 ~ IID(0, s e 2 )는 매트가 0인 독립적으로 동일하게 분포된 확률 변수입니다. 기대와 분산 s e 2 ).
추신: 증분에 대해 이야기하는 것은 여전히 의미가 있습니다. 왜냐하면. 저자는 증분의 관점에서 문제를 공식화했습니다.
우리는 책을 봅니다. 우리는 무화과를 봅니다.
이것은 p 가 1과 같지 않은 한 무작위 보행이 아닙니다. 저자는 즉시 그것이 1보다 작다고 규정합니다. 즉, 그것은 평균을 되돌리는 과정이지, 앉아서가 아닙니다.
당신이 이해한 것에 대해서만 이야기하는 것이 합리적이고, 당신이 이해하지 못한다면 침묵하거나 질문하십시오. 무지는 죄가 아니며 죄는 호전적인 무지입니다.
FOXXXi , 대답해도 될까요? 로그 정규. 이러한 이론적 모델은 옵션의 가치를 추정하는 공식에 내재되어 있습니다.
왜 로그노멀인가? 우리는 가격에 대해 (아직) 이야기하고 있지 않습니다. 우리의 SB는 쉽게 음수 값의 영역으로 들어갈 수 있습니다. 그냥 평범하기 때문입니다.
우리는 책을 봅니다. 우리는 무화과를 봅니다.
이것은 p 가 1과 같지 않은 한 무작위 보행이 아닙니다. 저자는 즉시 그것이 1보다 작다고 규정합니다. 즉, 그것은 평균을 되돌리는 과정이지, 앉아서가 아닙니다.
당신이 이해한 것에 대해서만 이야기하는 것이 합리적이고, 당신이 이해하지 못한다면 침묵하거나 질문하십시오. 무지는 죄가 아니며 죄는 호전적인 무지입니다.
예 p=1SB에서. 그리고 그 과정이 정지 상태라는 결과는 무엇입니까? 나는 그것을 고정적이지 않게 썼다. FOXXXi는 거기에 SB의 정의를 요청했습니다. 그럼 뭐가 문제야? :)
첫 번째 차이점 DY t r 을 사용한 1차 자기회귀 과정 = 1 오류 e t , 즉 첫 번째 차이점은 고정적입니다. 1차 차분이 정상인 비정상 과정을 1차 적분 이라고 하며 I (1)로 표시됩니다. 정지 과정은 I (0)으로 표시됩니다. 랜덤 프로세스의 k - e 차이가 정상적이면 통합 k 차라고 하며 I ( k )로 표시됩니다.
나는 두 번째 페이지에서 몇 번이나 같은 것을 썼습니다.
모든 것이 정확히 반대입니다. 특정 개인의 행동을 예측하는 것은 불가능합니다. 그러나 종합적인 수준에서 많은 개인의 군중 행동은 예측하기가 훨씬 쉽습니다. 광고, 선택 기술, 마케팅 등이 이를 기반으로 합니다.
...Так что предсказать что либо невозможно, есть лишь доля вероятности на успех, но 100% нет.
여기서 나는 마지막 구절인 확률과 거래에 완전히 동의합니다.
여기서 나는 마지막 구절인 확률과 거래에 완전히 동의합니다.
왜 로그노멀인가? 우리는 가격에 대해 (아직) 이야기하고 있지 않습니다. 우리의 SB는 쉽게 음수 값의 영역으로 들어갈 수 있습니다. 그냥 평범하기 때문입니다.
음, 값이 음수일 수 있으면 정상으로 둡니다.
글쎄, 이게 무슨 소용이야? 첫 번째 대략적인 근사치로, 이것은 여전히 I(1) 프로세스입니다.
PS 그건 그렇고, 로그 노멀에는 어떤 종류의 꼬리가 있습니까? 두꺼운 꼬리는 무엇입니까?
예, 첫 번째 근사치에서 이것은 음의 지수가 절대 값으로 천천히 증가하는 차수와 같은 것입니다.
하지만!!!
비결은 군중을 통제한다는 것입니다! 이러한 "유능한 관리자"의 행동은 계산 착오에 대해 훨씬 더 나쁩니다. 그들이 전혀 적합하다면. 여기서 '유능한 관리자'는 특정 개인이 아니라 요인의 범주(물론 특정 개인은 제외되지 않음))
따라서 비정상.
그래서 간다.