市场是一个受控的动态系统。 - 页 383

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Алексей Тарабанов:

和家里的寿星在一起。

谢谢你!))

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Aleksey Nikolayev:

1）如果资本有一个恒定的预期报酬，那么系统是无利可图的。一个有利可图的系统必须有一个上升的期望值。

2）马丁格尔的预期报酬率是恒定的（13.1.3点1，来自Korolyuk）。

3) TS在SB上的权益是Ito在头寸量 上的积分（对于小的权益增量dc=v(t)dw(t)，其中v(t)是量，w(t)是维纳过程）。

4) Ito积分是一个马太效应（来自Korolyuk的19.2.3） --> 资本有恒定的期望 --> TS是无利可图的

1）真实--作为一般性陈述

2) 真实 -- 作为一般性陈述

3）错误 -- 因为TC没有义务在SB的每一步进行操作，因此，资本期望值不等于一个常数。在此回顾一下超马尔定和亚马尔定。

4) 错误的--作为错误的第3点的结果

 
Олег avtomat:

3) 错误 -- 因为TS没有义务在每个SB步骤中执行交易。

4) 错误的 -- 作为错误的结果，第3页

错了。没有交易意味着只有交易量不变，但没有股权不变--价格变化（交易量不为零）才是责任。在成交量 为零的情况下，对于价格的任何变化，权益的变化当然是零。

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一个基本的TS，让你有机会在SB上挣钱。

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当考虑到 "薄 "的设置，导致基本TS的复杂化，损失的交易份额减少。在极限中，亏损的交易份额趋于零，但TS变得更加复杂。

为

我在演示在SB上赚钱的机会时，在"随机行走 " 分支中正是使用了这种算法（略有补充）。

这里只是那里给出的许多例子中的一个例子。

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Aleksey Nikolayev:

错了。没有交易意味着只有数量不变，但没有资本不变--价格变化负责（数量不为零）。在持仓量 为零的情况下，对于任何价格的变化，权益的变化当然是零。

还有更多的事情要做。在将TS应用于SB的背景下，使用伊藤的积分来确定资本，其有效性似乎值得怀疑。

 
Олег avtomat:

还有更多的事情要做。在将TS应用于SB的背景下，使用伊藤的积分来确定资本，其有效性似乎值得怀疑。

如果我们把维纳过程作为一个SB，一切都没问题。v(t)相对于这个SB的过滤集的可测量性在那里是足够的。现代金融数学也是基于类似的方法。

在离散SB的情况下，一切甚至更简单。股权增长的预期是数量和价格增长的乘积（由于SB的定义使它们独立）。如果价格上涨的预期是零（SB无趋势），那么资本增加的预期也是零。

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Aleksey Nikolayev:

如果你把维纳过程作为SB，你就可以了。只要测量v(t)相对于这个SB给出的过滤就足够了。现代金融数学也是基于类似的方法。

在离散SB的情况下，一切甚至更简单。股权增长的预期是数量和价格增长的乘积（由于SB的定义使它们独立）。如果价格增量预期为零（SB没有趋势），那么股权增量预期也为零。

而TC在这一切中的位置是什么？它是不存在的。这里没有它的位置。

 
Олег avtomat:

在这一切中，TC在哪里呢？它不在那里。它在这里没有地位。

是她根据t之前的价格生成量v(t)的头寸（正值对应于买入，负值对应于卖出）。问题是，对于SB上的TS的非营利性来说，它不能看它的未来就足够了（这就是我们应该如何理解与过滤有关的可测性），它的具体算法并不重要。

在一个完全已知的SB实现上展示一个有利可图的TS，实际上是对未来的一种窥视。

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Aleksey Nikolayev:

正是它根据t之前的价格，产生了一个交易量v(t)的头寸（正值对应于买入，负值对应于卖出）。问题是，对于SB上的TS的非营利性来说，它不能看它的未来就足够了（这就是人们应该如何理解与过滤有关的可测量性），而它的具体算法并不重要。

在一个完全已知的SB实现上展示一个有利可图的TS，实际上是对未来的一种窥视。

1) 根据什么算法，"它是产生一个体积位置v(t)的算法"？ 你在哪里考虑到这个算法？ 你假设它是绝对随机的！？但情况完全不是这样！！。

2）这里是你完全错误的地方。TS的工作是不看未来的。TC只使用过去的值和当前的值。 我可以通过在每一步输入更新的rnd()，在逐步模式下演示这个。

 
Олег avtomat:

1)"它是 通过什么算法产生体积v(t)的位置 的"？ 你在哪里解释这个算法？ 你接受它是完全随机的。但情况完全不是这样！！。

2）这里是你完全错误的地方。TC的工作是不看未来的。TC只使用过去的值和当前的值。 我可以通过将每一步更新的rnd()输入到输入端，在逐步的模式下演示这个。

Oleg，如果确定性算法有SB作为输入，那么输出也是SB。除非是不同的分布。顺便说一下，确定性的算法 始终 是循环的。这已经是来自图灵的 :-)

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