Недавно встретил фразу "задача трейдера - ловить хвосты нормального распределения". Это некорректно, потому что на рынке не нормальное распределение. Прикладываю 2 картинки, первая - распределение на fRTS, вторая - распределение случайной переменной, параметризированной статистиками fRTS (число испытаний, средняя и стандартное отклонение). Под...
Все знают, что на рынке господствует какое-то НЕнормальное, толстохвостое распределение. В некоторых кругах модно говорить, что приращениями рулит распределение Коши. Сегодня я решил проверить это. Три кандидата: нормальное, Коши и Лапласа (двухсторонее экспоненциальное). Три таймфрейма: дневки, часовики и 5-минутки. Способ фита параметров...
잘 당신은 물었습니다 - 정규 분포는 어디서?
이를 확인하는 방법에는 여러 가지가 있습니다.
그들 중 하나는 학생의 테이블에 있습니다.
나머지는 위에 있고 그들이 직접 작성했으며 배포 일정은 같은 위치에 있습니다.
그리고 여기 우리가 이야기하고 있는 것이 있습니다. 나에게 시스템의 경우 배포가 무엇인지는 전혀 중요하지 않습니다. 표준편차 만 있으면 됩니다.
그리고 내 일정 - 거기에는 정상적인 것이 없습니다.) 그래서 어떻게 평범해질 수 있었는지 궁금합니다.
Yuriy Asaulenko :
그래서 어떻게 하면 바로 잡을 수 있는지 궁금합니다.
그리고 과거 이력을 바탕으로 각 보고서에 대해 정상적이었습니까? 아니면 무엇이었습니까? 그런 다음 매 순간마다 약간 다른 분포가 있을 것입니다...
그리고 여기 우리가 이야기하고 있는 것이 있습니다. 나에게 시스템의 경우 배포가 무엇인지는 전혀 중요하지 않습니다. 표준편차 만 있으면 됩니다.
그리고 내 일정 - 거기에는 정상적인 것이 없습니다.) 그래서 어떻게 평범해질 수 있었는지 궁금합니다.
글쎄, 위키가 그것에 대해 썼더라도 그것이 어떻게 밝혀 졌어야 했습니까?
" 기본적 으로 비마코비안 프로세스 는 복잡한 시스템의 임의 프로세스입니다. 여기에는 주가 변동 이 포함됩니다...."
그래서 나는 시도했다, 나는 계산의 결함을 찾고 있었다 ...보세요, 여기 그림과 표지판과 함께 배포에 대해 매우 현명하게 쓰여져 있습니다.
http://stocksharp.ru/forum/2316/k-voprosu-o-raspredeleniyah/
특정 그림의 증분 분포에 대한 좋은 연구도 있습니다.
http://blog.quantquant.com/blog/statistics_and_probability/317.html
보세요, 여기 그림과 표지판과 함께 배포에 대해 매우 현명하게 쓰여져 있습니다.
http://stocksharp.ru/forum/2316/k-voprosu-o-raspredeleniyah/
분포에 대한 설명 - 수학에 대한 참고서 또는 모노그래프에서 충분하지 않은 경우. 이 정도면 충분합니다.
StockSharp는 그 자체로 이미 넌센스이며 그가 수학에 대해 쓰는 모든 것입니다.)) StockSharp 소유자가 전리품을 잘라 버리더라도 전혀 개의치 않습니다.))
글쎄, 위키가 그것에 대해 썼더라도 그것이 어떻게 밝혀 졌어야 했습니까?
" 기본적 으로 비마코비안 프로세스 는 복잡한 시스템의 임의 프로세스입니다. 여기에는 주가 변동 이 포함됩니다...."
그래서 나는 시도했다, 나는 계산의 결함을 찾고 있었다 ...Wiki는 그것에 대해 할 말이 많습니다. 때로는 옳고 때로는 완전한 넌센스 - 다른 방식으로. 시장을 필터링해야 합니다.))
시스템의 복잡성은 Markov/non-Markov와 관련이 없습니다.
계산에 대한 설명으로 옳지 않은 것은? 같은 분포는 전혀 동등하게 고려됩니다.
특정 그림의 증분 분포에 대한 좋은 연구도 있습니다.
http://blog.quantquant.com/blog/statistics_and_probability/317.html
글쎄, 나는 변화가없는 날을 보여 주었다.
거기에 무슨 문제가 있었습니까?
그들을 쉬게 하라...
나는 단지 사진, 특히 @Dr. 상인 은 이것에 대해 당신에게 썼습니다. 그가 얻은 분배, 아니요, 아니요, 누군가는 수박을 좋아하고 누군가는 돼지 연골을 좋아합니다)))
우리는 친절합니다.)