Индикатор на основе распределения Коши

Автор

Страниц

5

Год

2021

'''В данной статье представлена уникальная методика использования распределения Коши в качестве основы для построения высокоточного индикатора. Используя этот уникальный подход, трейдерам открываются новые возможности для изучения и анализа изменений цен на финансовых рынках. Подробно описывается алгоритм расчетов и необходимые вычисления, которые позволяют успешно применять индикатор в торговых стратегиях.

Дополнительно, в статье предоставляется ряд полезных рекомендаций и советов, которые помогут трейдерам получить максимальную отдачу от использования данного индикатора. Особое внимание уделено программированию, так как знание языков программирования позволяет воспроизвести индикатор и настроить его под собственные потребности.

Также, для удобства трейдеров, статья содержит ссылки на загрузку готового варианта индикатора. Благодаря этому, трейдеры могут немедленно начать использовать индикатор в своих торговых стратегиях, экономя время на разработке собственного инструмента.

Не упускайте возможность открыть для себя новый инструмент, основанный на распределении Коши, который поможет вам повысить точность и эффективность ваших торговых решений. Статья является незаменимым источником знаний для трейдеров, стремящихся привнести инновации в свой подход к финансовым рынкам.'''

Читать бесплатно онлайн Индикатор на основе распределения Коши - Алексей Поляков

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 виду это распределение внешне очень похоже на нормальное.

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.

Продолжить чтение

Вам может понравиться: