О случайном блуждании замолвите слово... - страница 4

Вот как раз психология ( как свод правил о поведени человека ) проще всего поддаёться формализации,

сложнее всего формализовать безумие ( это как обезьяна с гранатой, не знаешь когда и куда она её кинет :о)

я это уже сам раз 10 написал. Но именно фиксированной длины, а не переменной

то что СБ нестационарно это факт. Ссылку давал где это описывалось. СБ является нестационарным I(1) процессом.

психологию одного человека или группы людей при конкретных обстоятельствах можно предугадать. Здесь же миллиарды людей со всевозможным спектром обстоятельств

Ну не миллиарды, а максимум миллионы. Остальные миллиарды либо голодают, либо просто работают и не помышляют о финрынках.
Во-вторых, именно поэтому статистику и можно применять.

Ещё раз нет,именно переменной длины.Стартуя из любой точки СБ в бесконечность распределение будет нормальным.

Ответь всё же на вопрос : "Какое распределение у процесса СБ?"Только оставь разность в покое.

Всё с точностью до наоборот. Невозможно предсказать поведение одного конкретного индивидуума. Зато на агрегированном уровне поведение толпы из множества индивидуумов предсказывается гораздо проще. На этом построены реклама, выборные технологии, маркетинг и пр.

На том и стоим, а значит суть трейдинга распознать существующую сейчас поведенчискую модель и

согласуясь со знаниями о её эволюции принять торговое решение,

отсюда вытекает вторая задача статистическое нахождения точек принятия наилучшего решения у похожих моделей.

зы ну чтоб было проще (не определять конкретную модель а идентифицировать сразу класс).

В принципе вот здесь https://www.mql5.com/go?link=http://hometask.boom.ru/economics/econometrica/5.html все достаточно хорошо описано.

Вывод изменится, если рассмотреть процесс с определенного момента времени, например, с t = 1. Предположим, что Y0 — детерминированная величина. В этом случае процесс AR(1) не будет стационарный по данному выше определению. Дисперсия Y и автоковариации будут зависеть от t:

var(Y t) = s , cov (Y t,Y t–t) = ct t.

Однако со временем такой процесс (если только êr ê< 1) все больше приближается к стационарному. Его можно назвать асимптотически стационарным.

P.S. там и есть формула СБ Y t = m + r Y t–1 + e t, t = (–¥,...,0,1,...+¥) (предполагаем, что e t ~ IID(0,se²) — независимые одинаково распределенные случайные величины с нулевым мат. ожиданием и дисперсией se²).

P.S. смысл есть все же говорить о приращениях, т.к. автор сформулировал задачу именно через приращения

Вот это называется подлог. Вопрос был про случайное блуждание, а ты невзначай переключился на mean-reverting процесс, что, как говорят в Одессе, две большие разницы.