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…
Недавно подвели операционные итоги за 1 квартал 2026 г., а вот и финансовые подоспели: 🔹Выручка увеличилась на 11,3% до 1,2 трлн руб. за счет роста LFL-продаж на 6,1% и торговых площадей на 8,0%....
Мы готовим событие, которого давно ждали инвесторы и сообщество — День инвестора ПАО «МГКЛ». Это будет возможность напрямую пообщаться с топ-менеджментом компании, задать вопросы и...
ВТБ 1 кв. 2026 г. - близится развязка дивидендной интриги
ВТБ опубликовал финансовые результаты по МСФО за 1 квартал 2026 г. Чистая прибыль банка за квартал снизилась на 6% до 132,6 млрд рублей. Кредитный портфель прибавил +5,1% год к году и +2,5% с...
Метод Геллы. Туды-сюды (BRENT) No news is good news.
Всем привет и трям!!!
Продолжаем работать и следить за вестями с полей. Но на сегодня новостей по войне США-ИРАН практически и ...
✅NVTK Пришел к целевомудиапазону, но от него вряд ли будут серьезные отскоки. Наиболее вероятно он так и продолжит спускаться с минимальными коррекциями.Интрересный факт по целям. Пропорция связки [C]...
YgrOK, плиты это же прошлый век. в них потребности только в ижс да и там монолитный каркас дешевле выйдет и надежнее. И если смотреть на зжби как объект это просто площадка с растяжкой проволоки, у...
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?