Тестирование интуиции - страница 13

Мы кажется друг друга недопоняли. Мои сентенции о ненормальности относятся не к генератору, а к рынку. Стройте распределение первых приращений и убеждайтесь.

Дядька, ну я Вас умоляю, вот еще одна картина теперь по фунту с 1971 года, дневки. Единичный выпад может быть (а его кстати нет :), самое главное, чтобы это не стало закономерностью. Так?

Первые разности фунта с 1971 года

Данные для проверки прилагаются.

ЗЫ. Может его на стационарность проверить :)

Я бы на глазок обозвал это распределением Лапласа

    Ключевое, то что нет никаких 5-6-10 сигм. А так да, но нужно тестить. И все-таки оно может быть нормальным.

Илья, есть одно предложение: вот возьми и аппроксимируй это распределение нормальным. А потом посмотри, насколько отличаются друг от друга реальная гистограмма и аппроксимация ее кривой Гаусса. Только тремя сигмами не ограничивайся, смотри минимум до десяти.

Еще одна тривиальная проверка: вычисли первые моменты этого распределения и сравни их с моментами нормального распределения.

Явление жирных хвостов в финансовых рядах уже давно известно. Что ты хочешь мне-то доказать?

Разговор был о 5-6-10 СКО. Закономерности их появления я не вижу.

как раз таки вряд ли. Нормальные распределения встречаются в природе как правило там, где "большая" случайная величина представляет собой сумму большого количества неким образом (но одинаково) распределенных "маленьких" случайных величин. Яркий пример - броуновское движение, которому посвятили уже столько страниц в соседней ветке. В случае рынка закон формирования цены далек от этого, так как для получения нормального нужно очень большое количество внешних "помех" - которые должны быть основным фактором формирования распределения. Но не считаем же мы что ценообразование на рынке является шумом?

На графике, чисто визуально, и не увидишь этих 5-6-10.

Где-то у меня была даже табличка, демонстрирующая различия. Если взять первые два момента распределения и считать их моментами аппроксимирующего нормального, разницу в частотах на 3, 4, 5 и т.п. сигм легко вычислить.

Не помню точных цифр, но реальная частота отклонения на 3 сигмы раза в 3-4 больше гауссовой (по Гауссу - 0.3%, реально - больше 1%). Отклонение на 4 сигмы происходит в реале чаще гауссового уже примерно раз в 15. Для 5 сигм разница - в десятки раз, если не в сотни. И так далее.

До тех пор, пока ты не оцениваешь риски, тебе наплевать, гауссово оно или нет.

P.S. Кстати, вроде как по Талебу получается, что LTCM рухнул именно из-за недооценки рисков. Отклонение в 10 сигм считалось пренебрежимо редким событием. А оно как раз и произошло.

... что еще раз свидетельствует в пользу Лапласа

Расскажите, пожалуйста, как подступиться к оценке рисков?