Оно разбивается на последовательные отрезки по ̲1̲0̲0̲0̲0̲ ̲ш̲а̲г̲о̲в̲, которые преобразуются в OHLC бары B(k) слегка специфического вида — а именно в качестве Open бара B(k+1) проставляется Close бара B(k).
Нативные обозначения: O(k), H(k), L(k) и C(k) — значения открытия, хая (максимума), лоу (минимума) и закрытия бара B(k).
Если рассмотреть отдельно ряд C(k), то он соответствует «описательной» формуле:
С(k) = C(k-1) + N(0, 100)
(если вы не понимаете, почему это так, то вам лучше дальше не читать). _______________________________
Тогда «статистика» ( = статистический закон распределения) величины OC — это есть N(0, 100).
Вопрос №1: каковы статистики величин HC и CL?
Впрочем, очевидно, что эти статистики одинаковы… так что давайте дальше говорить только про HC (имея в виду обе).
Вопрос №2: если мы зафиксируем OC — например, отберем и рассмотрим отдельно все бары, у которых OC = Х
— то какова будет при этом — такая «условная» — статистика HC(X)?
Или хотя бы каково будет среднее у HC(X) (оно же матожидание — M(HC(X))… )?
А теперь внимание, главный вопрос №3:
если мы не знаем как именно — из какого именно ̲н̲о̲р̲м̲а̲л̲ь̲н̲о̲г̲о̲ ̲ P(i) и по сколько шагов на бар — построены наши бары OHLC(k), но знаем только величину OC ( =Х )… то есть мы из своего ряда отобрали только бары с этим (Х) значением OC,
— то будет ли у этих баров статистика HC совпадать со статистикой HC, описанной в вопросе №2?
Eugene Logunov, ну да, «смонтекарлить»… в смысле численно построить «эмпирические» кривые (и значения).
Когда-то я это даже делал… много лет назад, и где-то даже выкладывал, но теперь уже не помню, ни что там получалось, ни осталось ли это на компе, ни куда выкладывал.
«Интересующее вас распределение будет зависеть не только от OC ( =X ), но и от волатильности. Если волатильность не знаем — то скорее всего совпадения не будет»
— то есть вы уверены, что «статистика» HC(X) ̲н̲е̲ ̲ линейна по Х?
Eugene Logunov, но, сслаясь на волатильность, вы ведь понимаете, что она нормализуется линейным преобразованием — делением всех чисел на эту самую волатильность? Правда, Х тоже придётся разделить…
GBP/CAD: Испытание на прочность — готовы ли медведи к затяжному пике?
Кросс-курс GBP/CAD провел точный тест области сопротивления в диапазоне 1.8306–1.8324. В этой зоне сформировалась разворотная свеча «падающая звезда», которая фактически оттолкнулась от указанных...
Регистрируйтесь на вебинар по результатам Займера за 2025 год
Уже через неделю Займер опубликует финансовые результаты 2025 года и проведет вебинар для инвесторов. Он состоится 25 марта в 11:00. 💬 О бизнесе и перспективах Группы расскажут генеральный...
Николай, Вместе «положи в ямку золотой» — «купи валюту», вместо три раза: «Крекс, фекс, пекс» — «Девальвация, бюджет, дефицит» и точно для текущей ситуации, все делают, чтобы хомяком спасти от приб...
Reuters узнал о возможной отправке на Ближний Восток еще тысяч солдат США
Администрация президента США Дональда Трампа рассматривает возможность отправки на Ближний Восток еще тысяч американских ...
Егор Кожемякин, разброс ценников колоссальный. Спред новостроя и вторички после всяких бабкоскамовских муток тоже чудовищный.
Что касается Бодаевского — тут на вкус и цвет. Лично мне эта истор...
booksee.org/book/468866
Насколько я помню, приращения максимумов(минимумов) не имеют нормального распределения. Оно экспоненциальное.
Когда-то я это даже делал… много лет назад, и где-то даже выкладывал, но теперь уже не помню, ни что там получалось, ни осталось ли это на компе, ни куда выкладывал.
«Интересующее вас распределение будет зависеть не только от OC ( =X ), но и от волатильности. Если волатильность не знаем — то скорее всего совпадения не будет»
— то есть вы уверены, что «статистика» HC(X) ̲н̲е̲ ̲ линейна по Х?