Алексей Поляков - Индикатор на основе распределения Коши

Здесь есть возможность читать онлайн «Алексей Поляков - Индикатор на основе распределения Коши» — ознакомительный отрывок электронной книги совершенно бесплатно, а после прочтения отрывка купить полную версию. В некоторых случаях можно слушать аудио, скачать через торрент в формате fb2 и присутствует краткое содержание. Год выпуска: 2021, Жанр: personal_finance, stock, на русском языке. Описание произведения, (предисловие) а так же отзывы посетителей доступны на портале библиотеки ЛибКат.

Индикатор на основе распределения Коши: краткое содержание, описание и аннотация

Предлагаем к чтению аннотацию, описание, краткое содержание или предисловие (зависит от того, что написал сам автор книги «Индикатор на основе распределения Коши»). Если вы не нашли необходимую информацию о книге — напишите в комментариях, мы постараемся отыскать её.

В статье рассказывается об использовании распределения Коши для построения индикатора. Использование этого распределения позволяет по-новому взглянуть на изменение цен на рынке. Приводится алгоритм расчета и всех необходимых вычислений. Трейдеры, знакомые с программированием, смогут воспроизвести данный индикатор и использовать его в своих торговых стратегиях. Также есть ссылки на загрузку готового варианта такого индикатора.

Индикатор на основе распределения Коши — читать онлайн ознакомительный отрывок

Ниже представлен текст книги, разбитый по страницам. Система сохранения места последней прочитанной страницы, позволяет с удобством читать онлайн бесплатно книгу «Индикатор на основе распределения Коши», без необходимости каждый раз заново искать на чём Вы остановились. Поставьте закладку, и сможете в любой момент перейти на страницу, на которой закончили чтение.

Тёмная тема
Сбросить

Интервал:

Закладка:

Сделать

Алексей Поляков

Индикатор на основе распределения Коши

Распределение Коши – это одно из немногих распределений, которое является устойчивым и имеет функцию плотности вероятности, которая может быть выражена аналитически. Его формула довольно проста:

где mean параметр сдвига scale параметр масштаба А по своему внешнему - фото 1

где, mean – параметр сдвига, scale – параметр масштаба. А по своему внешнему виду это распределение внешне очень похоже на нормальное.

Распределение Коши является классическим примером распределения с толстыми - фото 2

Распределение Коши является классическим примером распределения с толстыми хвостами. Толстые хвосты указывают на то, что вероятность отклонения случайной величины от центральной тенденции очень велика. Так, для нормального распределения отклонение случайной величины от ее математического ожидания на 3 и более стандартных отклонений встречаются крайне редко (правило 3 сигм). А для распределения Коши отклонения от центра могут быть сколь угодно большими. Это свойство можно использовать для моделирования изменений цены на рынке. Так, распределение Коши может отфильтровать большие и резкие движения цены, вызванные неожиданными и/или непрогнозируемыми факторами.

Конец ознакомительного фрагмента.

Текст предоставлен ООО «ЛитРес».

Прочитайте эту книгу целиком, на ЛитРес.

Безопасно оплатить книгу можно банковской картой Visa, MasterCard, Maestro, со счета мобильного телефона, с платежного терминала, в салоне МТС или Связной, через PayPal, WebMoney, Яндекс.Деньги, QIWI Кошелек, бонусными картами или другим удобным Вам способом.

Тёмная тема
Сбросить

Интервал:

Закладка:

Сделать

Похожие книги на «Индикатор на основе распределения Коши»

Представляем Вашему вниманию похожие книги на «Индикатор на основе распределения Коши» списком для выбора. Мы отобрали схожую по названию и смыслу литературу в надежде предоставить читателям больше вариантов отыскать новые, интересные, ещё непрочитанные произведения.


Отзывы о книге «Индикатор на основе распределения Коши»

Обсуждение, отзывы о книге «Индикатор на основе распределения Коши» и просто собственные мнения читателей. Оставьте ваши комментарии, напишите, что Вы думаете о произведении, его смысле или главных героях. Укажите что конкретно понравилось, а что нет, и почему Вы так считаете.

x