⚡️ Развиваем синергию внутри Группы Займер
Важнейшим эффектом сделок по покупке «Таксиагрегатор» и IntellectMoney будет развитие синергических связей между компаниями Группы. 🟢 Займер будет предоставлять займы водителям, подключенным к...
Как прошла экскурсия на лазерное производство
На прошлой неделе мы организовали поездку для представителей медиа и финансового сообщества на завод лазерной дочки SOFL — VPG LaserONE (входит в наш кластер «СФ Тех»). В экскурсии приняли участие...
⛽️ Новатэк: не так плохо, как кажется
Король СПГ представил отчет по МСФО за 2025 год Новатэк (NVTK) ➡️Инфо и показатели Результаты — выручка: ₽1,4 трлн (-6%); — EBITDA: ₽859,3 млрд (-15%); — чистая прибыль:...
Мой Рюкзак #63: ВТБ - дальше без меня, меняем на более крепкий банк, дивидендные отсечки близко
Февраль продолжает радовать стоимостных инвесторов, все по стратегии, которую описывал в конце прошлого года
Прошлый пост тут — smart-lab.ru/mobile/topic/1260904/
Было 25,9 млн...
Вебинар был 2 июня, просто я только сегодня нашел запись на ютубе для просмотра без регистрации на сайте Финама. С регистрацией на сайте Финама эта запись была доступна 3 июня.
Только в ФСБ я никогда не работал :). Потому что сначала это было КГБ, потом ФАПСИ, а из последнего уволился до того, как его передали в ФСБ.
Вероятностное пространство — это сигма-алгебра с вероятностной мерой. Мы считаем не вероятностную меру (как правило, точно ее никто не знает), а ее оценки.
А изображение с Р+, Р-, Р0 — это иллюстрация к закону арксинуса для случайного блуждания.
Но при этом, для последовательных событий известна статистика, что:
если предыдущее событие было А, то вероятность того, что следующее будет А — 0.5, а если предыдущее было Б, то вероятность того, что следующее будет Б — 0.2.
Как рассчитывается вероятность для последующего А и Б, при известном предыдущем? Вроде сложение вероятностей зависимых или независимых событий здесь не подходит? Или ошибка изначальна в постановке вопроса?
1. Последовательность события явно зависима.
2. Можно взять модель конечной цепи Маркова с матрицей переходов
АА и АБ — 0,5
БА — 0.8 ББ — 0.2
Она невырождена, значит устойчивым распределением вероятностей А и Б в будущем будет собственный вектор этой матрицы.
Я ознакомился с Вашим вебинаром «Математика на службе трейдера». Мне Ваш поход показался достаточно интересным. Вы используете Кусочно-линейную модель тренда. Вы предлагаете использовать индикаторы: направления движения, размаха, трендовости на случайно отрезке (куске стационарности). У меня вопрос: Каким образом можно идентифицировать скачкообразное изменение свойств ряда (Начало нового куска)?
Вот к примеру я попробовал разобрать цены по инструменту на такты. У меня получился ряд из 120 тактов. Возможно ли внутри такого короткого промежутка идентифицировать изменение свойств и отреагировать на них? Как это можно сделать?
Далее я построил все возможные ряды тактов (в моем случае получилось около 1000 рядов) по истории инструмента на одном временном отрезке и сравнил ряды между собой. Сравнение показало, что ряды имеют отличные свойства, так на моем отрезке получилось более 60 000 тактов. 75% рядов были антиперсистентны, а 25% были персистенты. Таким образом на одном временном отрезке могут существовать два ряда с противоположными характеристиками персистентности и отличающиеся между собой начальными точками (причем начальные точки достаточно близко расположены друг к дугу). Как я понимаю это может говорить о наличии колебательного движения с одинаковой амплитудой на данном участке. Вы с таким явлением сталкивались?