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Bem, não faça :)
Ser ou não ser, essa é a questão!
;)
Ser ou não ser, essa é a questão!
;)
Ser ou não ser. Budmo!
Tudo está para ser. Budmo!
Qual é o problema? A conversa foi sobre um preço normalmente distribuído, e não sobre o desvio aleatório, que são duas coisas diferentes.
O desvio aleatório do preço lhe dará um preço normalmente distribuído no final - isso é certo.
;)
Vagando aleatoriamente o preço lhe dará um preço normalmente distribuído no final - isso é certo.
;)
figura... se você olhar mais de perto, o preço tem mais de uma distribuição Laplace... - Admitidamente :)
A propósito, o parapmetro t em (18) nada mais é do que uma representação do tempo t na transformação de Laplace, assim, como mostrado anteriormente https://c.mql4.com/forum/2012/07/qwzi3.JPG, RMS descreve perfeitamente a distribuição de Laplace http://dic.academic.ru/dic.nsf/enc_mathematics/2650/ЛАПЛАСА.
P(t) = P0 +D*Hammasp(t/t;n+1;1;1), como interpretado pela Microsoft.
figura... se você olhar mais de perto, o preço tem mais de uma distribuição Laplace... - Adnazno :)
A distribuição de preços reais, a distribuição Laplace e a distribuição normal são três coisas diferentes... )
E SB e distribuição normal são a mesma coisa. e como escrito:
O desvio aleatório do preço lhe dará um preço normalmente distribuído no final....
Ou você acha o contrário?
Ainda bem que o preço não vagueia aleatoriamente.
;)
A distribuição de preços reais, a distribuição Laplace e a distribuição normal são três coisas diferentes... )
E SB e a distribuição normal são a mesma coisa. e como escrito:
Ou você acha o contrário?
É bom que o preço não vagueia aleatoriamente.
;)
A caminhada aleatória tem aumentos de preço descritos por uma distribuição normal, não o preço em si. Duas coisas diferentes. A SB não tem tendência a retornar à média e pode tender a se afastar de seu valor original. Um preço normalmente distribuído tem um retorno 100% garantido para a média.
Um preço normalmente distribuído tem um retorno 100% garantido para a média.
A propósito, o parapmetro t em (18) nada mais é do que uma representação do tempo t na transformação de Laplace, assim, como mostrado anteriormente https://c.mql4.com/forum/2012/07/qwzi3.JPG, RMS descreve perfeitamente a distribuição de Laplace http://dic.academic.ru/dic.nsf/enc_mathematics/2650/ЛАПЛАСА.
P(t) = P0 +D*Hammasp(t/t;n+1;1;1), como interpretado pela Microsoft.
Sim, os raps Gama incluídos em (18) descrevem as funções do Laplace e muitas outras distribuições, mas não as variáveis aleatórias em si. Esta é uma grande diferença que você aparentemente não entende. Da mesma forma, pode-se argumentar que Exp(-x^2/sigma) é a melhor função de regressão do ruído branco porque descreve sua distribuição estatística (gaussiana). Mentira!