Регрессионная модель Султонова (РМС) - претендующая на математическую модель рынка. - страница 26
Вы упускаете торговые возможности:
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Регистрация
Вход
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Если у вас нет учетной записи, зарегистрируйтесь
Ну и не надо :)
Быть или не быть, - вот в чём вопрос!
;)
Быть или не быть, - вот в чём вопрос!
;)
Всему быть. Будьмо!
Всему быть. Будьмо!
В чём проблема? Разговор был о нормально-распределённой цене, а не о случайном блуждании, что две разные вещи.
Случайное блуждание цены даст вам в итоге нормально-распределенную цену - это однозначно.
;)
Случайное блуждание цены даст вам в итоге нормально-распределенную цену - это однозначно.
;)
фигу... если внимательней присмотреться, то цена имеет скорее лапласовское распределение... - Адназначна :)
Кстати, парапметр т в (18) есть не что иное, как изображение времени t в преобразовании Лапласа, поэтому, как показано ранее https://c.mql4.com/forum/2012/07/qwzi3.JPG, РМС идеально описывает распределение Лапласа http://dic.academic.ru/dic.nsf/enc_mathematics/2650/ЛАПЛАСА.
P(t) = P0 +D*Гаммарасп(t/т;n+1;1;1), в интерпретации Microsoft.
фигу... если внимательней присмотреться, то цена имеет скорее лапласовское распределение... - Адназначна :)
распределение реальной цены, лаплассовское распределение и нормальное распределение это три разные вещи... )
А СБ и нормальное распределение - одного поля ягодки. и как писал:
Случайное блуждание цены даст вам в итоге нормально-распределенную цену....
Или вы считаете иначе?
Хорошо, что цена блуждает не случайно.
;)
распределение реальной цены, лаплассовское распределение и нормальное распределение это три разные вещи... )
А СБ и нормальное распределение - одного поля ягодки. и как писал:
Или вы считаете иначе?
Хорошо, что цена блуждает не случайно.
;)
У случайного блуждания приращения цены описываются нормальным распределением, а не сама цена. Две разные вещи. СБ не имеет тенденцию возврата к средней и может иметь тренды, уводящую её от первоначального значения. У нормально-распределённой цены возврат к средней гарантирован на 100%.
У нормально-распределённой цены возврат к средней гарантирован на 100%.
Кстати, парапметр т в (18) есть не что иное, как изображение времени t в преобразовании Лапласа, поэтому, как показано ранее https://c.mql4.com/forum/2012/07/qwzi3.JPG, РМС идеально описывает распределение Лапласа http://dic.academic.ru/dic.nsf/enc_mathematics/2650/ЛАПЛАСА.
P(t) = P0 +D*Гаммарасп(t/т;n+1;1;1), в интерпретации Microsoft.
Да, Гаммарасп входящее в (18) описывает функции Лапласовского и многих других распределений, но не сами случайные величины. Это большая разница, которую Вы по-видимому не понимаете. Аналогично можно утверждать что Exp(-x^2/sigma) это самая лучшая регрессионная функция белого шума потому что она описывает его статистическое рапсределение (Гауссовское). Бред!