Избранное трейдера Михаил Пиписькин
ЛЧИ закончился, медали были розданы и мозг мрачно смотрел на интервью черно-белого победителя.
— Завидуешь?
— А? — встрепенулся он, — нет, ты чо. Чему тут завидовать.
— В смысле? Парни же 4 ляма подняли за квартал.
— И что? Во-первых, мы тоже поднимаем стабильно 1% в день, что примерно 1000% годовых, если аккумулировать. И с депозита не 50 тысяч, а три миллиона. Во-вторых — мы не знаем, почему так произошло. Может, они в струю попали, и через полгода уже лосить будут. А в третьих — работать надо, а не завидовать.
— Так и чего ты тогда в это интервью впялился?
— Информацию ищу, — сухо ответил Мозг.
Я подошел ближе. Это интервью прочитал уже два раза, и знал, что никакой информации там нет.
— Думаешь, они в ответах послание зашифровали?
— Уверен, — пробурчал Мозг и снова уткнулся в монитор.
Я потоптался за его спиной. Мозг переживал, хоть и не показывал вида. На церемонии награждения он даже не удержался, и послал на огромный экран смс (за 100 рублей текст мог напечатать любой желающий).
Допустим, есть две системы, которые выдают прогноз — где будет БА на экспирацию. Прогноз выдается в виде распределения вероятностей. Задача: оценить на истории — какая система выдает более точный прогноз.
Вот картинка для иллюстрации. Слева график цены БА, справа два графика плотности вероятности, синий для распределения P, зеленый для распределения Q. Красным кружочком отмечен уровень S, где реально оказалась прогнозируемая цена:
Для оценки точности прогноза пробовал считать средний квадрат отклонения распределения от S (кажется, этот метод называется MSE). Для вышеприведенной картинки такое отклонение меньше у распределения P. Но, мне кажется, что распределение Q более точное: оно дает гораздо большую вероятность для красного кружочка.
Может кто подскажет — можно ли как-то по другому считать точность распределения-прогноза?