Distribution de probabilité Qu'est ce qu'une distribution de probabilité? Une distribution de probabilité est une fonction statistique qui décrit toutes les valeurs et probabilités possibles qu'une variable aléatoire peut prendre dans une plage donnée. Cette plage sera comprise entre les valeurs minimales et maximales statistiquement possibles, mais où la valeur possible est susceptible d'être tracée sur la distribution de probabilité dépend d'un certain nombre de facteurs. Ces facteurs comprennent la moyenne des distributions, l'écart type. Skewness et kurtosis. RUPTURE Répartition des probabilités Les universitaires et les gestionnaires de fonds peuvent déterminer une distribution de probabilité particulière pour déterminer les rendements possibles que le stock pourrait générer à l'avenir. L'historique des stocks des rendements, qui peut être mesuré à n'importe quel intervalle de temps, sera probablement composé d'une fraction seulement des rendements des stocks, ce qui soumet l'analyse à une erreur d'échantillonnage. En augmentant la taille de l'échantillon, cette erreur peut être considérablement réduite. Types de distributions de probabilité Il existe de nombreuses classifications différentes des distributions de probabilité. Certains d'entre eux comprennent la distribution normale, la distribution chi carré, la distribution binomiale. Et distribution de Poisson. Les différentes distributions de probabilité servent à des fins différentes. La distribution binomiale, par exemple, évalue la probabilité qu'un événement survienne plusieurs fois sur un nombre donné d'essais et compte tenu de la probabilité des événements dans chaque essai. L'exemple habituel utiliserait une pièce de monnaie juste et calculant la probabilité que cette pièce monte des têtes en dix retournements droits. La distribution la plus couramment utilisée est la distribution normale et elle est fréquemment utilisée dans les domaines de la finance, de l'investissement, de la science et de l'ingénierie. La distribution normale est entièrement caractérisée par sa moyenne et son écart type, ce qui signifie que la distribution n'est pas biaisée et présente une kurtosis. Cela rend la distribution symétrique et il est représenté comme une courbe en forme de cloche quand il est tracé. Distributions de probabilité utilisées pour investir Les rendements d'actions sont souvent supposés être normalement distribués, mais en réalité, ils présentent une kurtose avec des rendements négatifs et positifs importants semblant se produire plus que ce qui serait prédit par une distribution normale. Cela apparaît sur un graphique des rendements de stock avec les queues de la distribution ayant une plus grande épaisseur. Les distributions de probabilité sont souvent utilisées dans la gestion des risques ainsi que pour évaluer la probabilité et le montant des pertes qu'un portefeuille de placements entraînerait en fonction d'une répartition des rendements historiques. Une mesure de gestion du risque populaire utilisée pour investir est la valeur à risque (VaR). La VaR donne la perte minimale qui peut se produire étant donné la probabilité et le calendrier d'un portefeuille. Alternativement, un investisseur peut obtenir une probabilité de perte pour un montant de la perte et le calendrier en utilisant la VaR. L'utilisation abusive et la dépendance excessive à la VaR a été impliquée comme l'une des principales causes de la crise financière. FOREX est l'abréviation du marché des mots anglais FOReign EXchange. Forex est le plus grand marché financier au monde, dont le chiffre d'affaires quotidien fait un milliard et demi de dollars. Contrairement à d'autres marchés financiers, Forex n'a pas de bourse centrale. Il fonctionne au moyen d'un réseau électronique (y compris Internet), dont les unités sont des banques, des sociétés et des particuliers qui négocient des devises entre eux. Absence d'une unité centrale permet au marché Forex de travailler 24h7days russian. mgforex. MG Financial Group (mgforex) le leader des technologies en ligne de Forex a publié en avril 1997 la première version de sa plateforme de trading en ligne (Deal Station). Ce programme permet aux traders de visualiser les taux de change, d'effectuer des transactions et Pour tracer les positions ouvertes en mode temps réel. La caractéristique distinctive de DealStation est qu'elle constamment rafraîchit toutes ses informations (en continu). Le dernier développement DealStation 2000 est construit sur la base de la nouvelle technologie Push Java qui permet de pousser de nouvelles informations sur un ordinateur commerçants dès qu'il devient accessible. L'un des concurrents de la station Deal est un programme complexe WinChart, qui appartient à la société Straits Index (straitsindex). L'un des avantages de ce programme est l'occasion d'étudier les éléments de l'analyse technique. Il ya deux approches à l'analyse du marché des devises fondamentales et techniques. Avec l'aide de l'analyse fondamentale, on peut déterminer les forces de l'offre et de la demande sur la base des théories financières et économiques, qui sont fondées sur la situation politique et économique. L'analyse technique examine les taux de négociation et les volumes sur la base de la représentation graphique des taux de change dans le temps et il est dirigé sur un diagnostic de tendance à l'avenir. L'analyse technique permet de prévoir les mouvements des taux de change sur la base des dernières données de négociation et de volumes de données. Ce type d'analyse s'appuie sur des formules heuristiques pour tracer les tendances du mouvement des taux et permet d'estimer les opportunités de vente de devises ou d'achats de devises. Les schémas sont: avec intervalle de 5 minutes, 15 minutes, 60 minutes et 24 heures. Des diagrammes avec des intervalles d'une semaine et d'un mois sont également appliqués. Les derniers diagrammes servent à estimer les tendances à long terme. I. Les exemples d'analyse technique. 1. 1. Niveaux d'un minimum et d'un maximum relatifs. Les niveaux d'un minimum et d'un maximum relatifs sont des points où le diagramme passe de la diminution à l'augmentation et au contraire (fig.1). La probabilité de dépasser ces points est considérée comme insignifiante, donc l'achat ou la vente est préférable aux moments de minimum et de maximum relatifs. 2. Lignes directes et canaux de la tendance. Les lignes directes sont un outil simple mais puissant pour la révélation des tendances, c'est à dire les tendances du marché. Ils relient quelques maxima ou minima consécutifs qui appartiennent à une certaine tendance locale. La poursuite de la ligne montre la direction la plus probable du mouvement du marché à l'avenir. Le canal représente un couloir de changements de devis et est défini comme une partie d'un plan entre les lignes droites parallèles construites sur les maxima et sur les minima. La figure 2 représente l'exemple classique de la tendance à l'augmentation, mais la figure 3 donne un exemple de localisation des canaux. 3. Moyennes actuelles (dynamiques). La moyenne actuelle permet de généraliser les tendances et de montrer le prix moyen pour une certaine période de temps. La figure 4 contient trois courbes de valeurs moyennes, qui dépendent de la période de calcul de la moyenne un jour, une semaine et un mois. Il existe trois types d'indices dynamiques moyens: habituel, linéairement pesé et lissé exponentiellement. Le lissage exponentiel est considéré comme plus exact, à partir de la probabilité d'un point de vue prédictif, puisqu'il donne un poids plus important aux données assez récentes. La moyenne habituelle est comptée selon la formule: où n. Par exemple, représente le nombre de jours. La moyenne courante caractérise le processus de la cotation change en moyenne. Pour estimer les statistiques des extremums locaux (maxima et minima) selon la moyenne, on calcule un carré moyen des écarts (RMS). Fig.5. Représente un exemple de diagrammes RMS, qui forment la bande. Ainsi, le RMS peut servir de mesure de la probabilité. Les formules de calcul sont représentées ci dessous. Où D est un écart type, n est la quantité de jours, I. I. Les éléments de l'analyse probabiliste du marché Forex. Ce qui précède illustre le fait que tous les efforts de l'analyse technique visent à estimer la probabilité d'un événement à venir. L'analyse technique fonctionne avec les caractéristiques statistiques les plus importantes moyenne, RMS, statistiques (moments) des ordres supérieurs. Cependant, la probabilité réelle reste non réclamée. Dans le même temps, les éléments d'analyse probabiliste peuvent être utilisés avec succès tant pour le calcul des probabilités que comme outil graphique bien connu des commerçants. Les résultats des recherches d'estimation de la cotation devises Forex probabilités sont représentés ci dessous. Ces recherches comprennent le développement logiciel spécial et la réalisation (à partir du logiciel) de la simulation physique et le calcul des distributions probabilistes des taux de change réels. 1. Simulation de la répartition des citations DM. La figure 6 montre la distribution de modélisation du diagramme quotidien des citations DM. Il ya trois tendances soulignées a, b, c sur le diagramme. Les tendances a, b sont croissantes, c est neutre. La valeur de DM 1,8376 dans une plage de détermination de la tendance b est marquée d'une marque rouge. La figure 7 montre un diagramme de la répartition des probabilités. Dès le début, il est nécessaire de noter que les tendances représentent une erreur régulière et, fondamentalement, elles devraient être supprimées. Cependant, dans un contexte d'accomplissement d'une tâche, ils servent d'information utile. La figure 8 montre une courbe lissée de répartition des probabilités. De l'analyse des distributions de la figure 7 et de la figure 8, il devient clair qu'il existe une division de tendance visible (localisation). Ce n'est pas possible dans l'analyse technique traditionnelle. 2. La localisation des tendances de la répartition réelle des citations DM. La figure 9 montre le diagramme quotidien des cotations de la DM du 30 avril 1997 au 14 juin 1998. Le montant total est de 297 rapports. DM 1.7646 est marqué d'une marque rouge. Les figures 11 et 12 montrent les diagrammes de la distribution de probabilité. A partir de l'examen des schémas susmentionnés, il est clair que la valeur analysable appartient au groupe de tendances de la période de transition, qui va des faibles valeurs des citations aux plus élevées. La probabilité d'entrer dans ce groupe de tendances est négligeable. Pour le calcul graphique des probabilités, on transforme la distribution de la figure 11 en l'intégrale des probabilités, qui est représentée sur la figure 12. A partir de l'examen des diagrammes mentionnés ci dessus, il est clair que la probabilité de citations DM peut être trouvée dans l'intervalle donné 1.6748 1.7646 et il en fait environ 30. 3. La suppression d'une erreur régulière. Pour calculer les probabilités avec la précision donnée (élevée), il faudra supprimer les tendances (fig.13). En passant, l'élimination des tendances est également pratiquée dans l'analyse technique traditionnelle. Figue. La figure 14 montre la répartition nécessaire des probabilités de processus occasionnel des changements de devis absolus dans la figure 13. L'apparition de la distribution est une bonne preuve que le processus aléatoire analysé est normal ou au moins quasi normal. Pour obtenir des preuves plus solides, il est nécessaire d'appliquer le chi carré. Si dans le diagramme appartenant à la fig.14 on compte une intégrale de probabilités dans un intervalle de 0.0370 à .0006 (marque rouge), elle sera égale à 0.1986. Ainsi, on peut affirmer que le changement de cotation de DM dans les limites de 0.0370 à .0006 est attendu avec la probabilité d'environ 20. Si on compte une intégrale de probabilités pour un intervalle symétrique de DM, la probabilité générale sera d'environ 38. Ce dernier permet d'affirmer que le changement des cotations de DM dans un intervalle 0.0060 0.0060 est nécessaire pour s'attendre à la probabilité confidentielle de 62. 4. Application Markoffs probabilités de transition. Les processus de changement de taux de change sont des processus stochastiques, c'est à dire représentent des événements déterminés (tendance) et occasionnels (fig.13, fig.14). La conclusion sur l'opportunité de l'application Markoffs transitoire probabilités d'ici, qui caractérisent le processus de transitions (par exemple, dans le temps) aléatoire variable 967 d'une condition 967 i dans l'autre condition 967 j. Si pour parler de processus de changement de devises probabilités de transition, il est probabilités conditionnelles p i, j de celui au moment du temps t la valeur actuelle d'un taux de change est j à condition qu'au moment t 1 il était égal i. L'exemple des distributions de probabilités P (i, j) de Markoff est présenté sur la figure 15. La propriété de base Markoffs probabilités est la mémoire des transitions précédentes. Cette propriété dans un contexte d'un problème considéré peut être formulée comme suit: la distribution des probabilités P t (i, j) caractérise la probabilité que la citation de la monnaie accepte la valeur j. Sous condition que, après t étapes (par exemple, t heures) la citation, était égal i. La formulation d'une situation réelle peut se présenter comme suit. Sur l'ordre du commerçant il ya des données sur le changement de 15 minutes EUROUSD taux pour les 3 à 4 derniers mois. (Par exemple, prix de soumission). La séquence de valeurs EUROUSD forme le circuit de Markoffs P (i, j). 15 minutes de changement de taux EUROUSD nous interpréterons comme transition d'une variable aléatoire 967 d'une condition 967 i dans une condition 967 j. Ensemble de toutes les transitions forme une matrice de transitions (ou fréquence relative N i, j), par exemple: Problème. Il doit répondre: si la valeur actuelle EUROUSD est dans une condition j5 dans quelle condition cette valeur sera après 15 minutes Ou après 30, 45, 60. minutes Solution. Nous allons tirer profit d 'une matrice de transitions N i, j et nous calculerons les probabilités transitives pi, j avec une condition: Les valeurs des citations réelles et des valeurs des prédictions sont illustrées à l' aide du diagramme (figure 18) 15 minutes. Le diagramme des erreurs est représenté sur la fig. 19, où t période de 15 minutes. Conclusion préliminaire. Les résultats représentés de la distribution de probabilité des devis devises de recherche pour le marché Forex montrent ce qui suit. une. Ils permettent d'interpréter l'état du marché Forex à la fois comme une forme graphique de la représentation des distributions de probabilité, et comme les caractéristiques numériques. B. Les caractéristiques numériques représentées de l'analyse de probabilité (intégrales de probabilités et probabilités confidentielles) ont un caractère généralisateur et peuvent être utilisées pour des prévisions à long terme. Le logiciel, dans un contexte de prévisions à long terme, peut être statique, c'est à dire utiliser une base de données de devises. Le logiciel, dans un contexte de prévisions à long terme, peut être statique, c'est à dire utiliser une base de données de devises. La base de données peut être remplie par un utilisateur dans un style manuel. Le développement de version statique d'un tel programme prendra 2 3 mois. Le développement de la version dynamique prendra des heures supplémentaires. La différence entre le logiciel dynamique et le statique est que pour obtenir les devis devises en temps réel, le logiciel dynamique doit contenir un bloc fonctionnel supplémentaire. Exemple: c. L'utilisation de la série Markoffs dispositif est utile pour les prévisions à court terme, ce qui est réel pour les commerçants. Le développement d'une telle version de recherche de programme et sa réalisation par la recherche probabiliste de distribution prendra de 1,5 à 2 mois. La distribution de probabilité est une fonction statistique qui décrit toutes les valeurs possibles et les probabilités qu'une variable aléatoire peut prendre dans une plage donnée. Cette plage sera comprise entre les valeurs minimales et maximales statistiquement possibles, mais où la valeur possible est susceptible d'être tracée sur la distribution de probabilité dépend d'un certain nombre de facteurs. Ces facteurs comprennent la moyenne des distributions, l'écart type. Skewness et kurtosis. RUPTURE Répartition des probabilités Les universitaires et les gestionnaires de fonds peuvent déterminer une distribution de probabilité particulière pour déterminer les rendements possibles que le stock pourrait générer à l'avenir. L'historique des stocks des rendements, qui peut être mesuré à n'importe quel intervalle de temps, sera probablement composé d'une fraction seulement des rendements des stocks, ce qui soumet l'analyse à une erreur d'échantillonnage. En augmentant la taille de l'échantillon, cette erreur peut être considérablement réduite. Types de distributions de probabilité Il existe de nombreuses classifications différentes des distributions de probabilité. Certains d'entre eux comprennent la distribution normale, la distribution chi carré, la distribution binomiale. Et distribution de Poisson. Les différentes distributions de probabilité servent à des fins différentes. La distribution binomiale, par exemple, évalue la probabilité qu'un événement survienne plusieurs fois sur un nombre donné d'essais et compte tenu de la probabilité des événements dans chaque essai. L'exemple habituel utiliserait une pièce de monnaie juste et calculant la probabilité que cette pièce monte des têtes en dix retournements droits. La distribution la plus couramment utilisée est la distribution normale et elle est fréquemment utilisée dans les domaines de la finance, de l'investissement, de la science et de l'ingénierie. La distribution normale est entièrement caractérisée par sa moyenne et son écart type, ce qui signifie que la distribution n'est pas biaisée et présente une kurtosis. Cela rend la distribution symétrique et il est représenté comme une courbe en forme de cloche quand il est tracé. Distributions de probabilité utilisées pour investir Les rendements d'actions sont souvent supposés être normalement distribués, mais en réalité, ils présentent une kurtose avec des rendements négatifs et positifs importants semblant se produire plus que ce qui serait prédit par une distribution normale. Cela apparaît sur un graphique des rendements de stock avec les queues de la distribution ayant une plus grande épaisseur. Les distributions de probabilité sont souvent utilisées dans la gestion des risques ainsi que pour évaluer la probabilité et le montant des pertes qu'un portefeuille de placements entraînerait en fonction d'une répartition des rendements historiques. Une mesure de gestion du risque populaire utilisée pour investir est la valeur à risque (VaR). La VaR donne la perte minimale qui peut se produire étant donné la probabilité et le calendrier d'un portefeuille. Alternativement, un investisseur peut obtenir une probabilité de perte pour un montant de la perte et le calendrier en utilisant la VaR. L'utilisation abusive et la dépendance excessive à la VaR a été impliquée comme l'une des principales causes de la crise financière. FOREX est l'abréviation du marché des mots anglais FOReign EXchange. Forex est le plus grand marché financier au monde, dont le chiffre d'affaires quotidien fait un milliard et demi de dollars. Contrairement à d'autres marchés financiers, Forex n'a pas de bourse centrale. Il fonctionne au moyen d'un réseau électronique (y compris Internet), dont les unités sont des banques, des sociétés et des particuliers qui se négocient en devises entre eux. Absence d'une unité centrale permet au marché Forex de travailler 24h7days russian. mgforex. MG Financial Group (mgforex) le leader des technologies en ligne de Forex a publié en avril 1997 la première version de sa plate forme de trading en ligne (Deal Station). Ce programme permet aux traders de visualiser les taux de change, Pour tracer les positions ouvertes en mode temps réel. La caractéristique distinctive de DealStation est qu'elle constamment rafraîchit toutes ses informations (en continu). Le dernier développement DealStation 2000 est construit sur la base de la nouvelle technologie Push Java qui permet de pousser de nouvelles informations sur un ordinateur commerçants dès qu'il devient accessible. L'un des concurrents de la station Deal est un programme complexe WinChart, qui appartient à la société Straits Index (straitsindex). L'un des avantages de ce programme est l'occasion d'étudier les éléments de l'analyse technique. Il ya deux approches à l'analyse du marché des devises fondamentales et techniques. Avec l'aide de l'analyse fondamentale, on peut déterminer les forces de l'offre et de la demande sur la base des théories financières et économiques, qui sont fondées sur la situation politique et économique. L'analyse technique examine les taux de négociation et les volumes sur la base de la représentation graphique des taux de change dans le temps et il est dirigé sur un diagnostic de tendance à l'avenir. L'analyse technique permet de prévoir les mouvements des taux de change sur la base des dernières données de négociation et de volumes de données. Ce type d'analyse s'appuie sur des formules heuristiques pour tracer les tendances du mouvement des taux et permet d'estimer les opportunités de vente de devises ou d'achats de devises. Les schémas sont: avec intervalle de 5 minutes, 15 minutes, 60 minutes et 24 heures. Des diagrammes avec des intervalles d'une semaine et d'un mois sont également appliqués. Les derniers diagrammes servent à estimer les tendances à long terme. I. Les exemples d'analyse technique. 1. 1. Niveaux d'un minimum et maximum relatifs. Les niveaux d'un minimum et d'un maximum relatifs sont des points où le diagramme passe de la diminution à l'augmentation et au contraire (fig.1). La probabilité de dépasser ces points est considérée comme insignifiante, donc l'achat ou la vente est préférable aux moments de minimum et de maximum relatifs. 2. Lignes directes et canaux de la tendance. Les lignes directes sont un outil simple mais puissant pour la révélation des tendances, c'est à dire les tendances du marché. Ils relient quelques maxima ou minima consécutifs qui appartiennent à une certaine tendance locale. La poursuite de la ligne montre la direction la plus probable du mouvement du marché à l'avenir. Le canal représente un couloir de changements de devis et est défini comme une partie d'un plan entre les lignes droites parallèles construites sur les maxima et sur les minima. La figure 2 représente l'exemple classique de la tendance à l'augmentation, mais la figure 3 donne un exemple de localisation des canaux. 3. Moyennes actuelles (dynamiques). La moyenne actuelle permet de généraliser les tendances et de montrer le prix moyen pour une certaine période de temps. La figure 4 contient trois courbes de valeurs moyennes, qui dépendent de la période de calcul de la moyenne un jour, une semaine et un mois. Il existe trois types d'indices dynamiques moyens: habituel, linéairement pesé et lissé exponentiellement. Le lissage exponentiel est considéré comme plus exact, à partir de la probabilité d'un point de vue prédictif, puisqu'il donne un poids plus important aux données assez récentes. La moyenne habituelle est comptée selon la formule: où n. Par exemple, représente le nombre de jours. La moyenne courante caractérise le processus de la cotation change en moyenne. Pour estimer les statistiques des extremums locaux (maxima et minima) selon la moyenne, on calcule un carré moyen des écarts (RMS). Fig.5. Représente un exemple de diagrammes RMS, qui forment la bande. Ainsi, le RMS peut servir de mesure de la probabilité. Les formules de calcul sont représentées ci dessous. Où D est un écart type, n est la quantité de jours, I. I. Les éléments de l'analyse probabiliste du marché Forex. Ce qui précède illustre le fait que tous les efforts de l'analyse technique visent à estimer la probabilité d'un événement à venir. L'analyse technique fonctionne avec les caractéristiques statistiques les plus importantes moyenne, RMS, statistiques (moments) des ordres supérieurs. Cependant, la probabilité réelle reste non réclamée. Dans le même temps, les éléments d'analyse probabiliste peuvent être utilisés avec succès tant pour le calcul des probabilités que comme outil graphique bien connu des commerçants. Les résultats des recherches d'estimation de la cotation devises Forex probabilités sont représentés ci dessous. Ces recherches comprennent le développement logiciel spécial et la réalisation (à partir du logiciel) de la simulation physique et le calcul des distributions probabilistes des taux de change réels. 1. Simulation de la répartition des citations DM. La figure 6 montre la distribution de modélisation du diagramme quotidien des citations DM. Il ya trois tendances soulignées a, b, c sur le diagramme. Les tendances a, b sont croissantes, c est neutre. La valeur de DM 1,8376 dans une plage de détermination de la tendance b est marquée d'une marque rouge. La figure 7 montre un diagramme de la répartition des probabilités. Dès le début il est nécessaire de noter que les tendances représentent une erreur régulière et essentiellement ils doivent être supprimés. Cependant, dans un contexte d'accomplissement d'une tâche, ils servent d'information utile. La figure 8 montre une courbe lissée de répartition des probabilités. De l'analyse des distributions de la figure 7 et de la figure 8, il devient clair qu'il existe une division de tendance visible (localisation). Ce n'est pas possible dans l'analyse technique traditionnelle. 2. La localisation des tendances de la répartition réelle des citations DM. La figure 9 montre le diagramme quotidien des cotations de la DM du 30 avril 1997 au 14 juin 1998. Le montant total est de 297 rapports. DM 1.7646 est marqué d'une marque rouge. Les figures 11 et 12 montrent les diagrammes de la distribution de probabilité. A partir de l'examen des schémas susmentionnés, il est clair que la valeur analysable appartient au groupe de tendances de la période de transition, qui va des faibles valeurs des citations aux plus élevées. La probabilité d'entrer dans ce groupe de tendances est négligeable. Pour le calcul graphique des probabilités, on transforme la distribution de la figure 11 en l'intégrale des probabilités, qui est représentée sur la figure 12. A partir de l'examen des diagrammes mentionnés ci dessus, il est clair que la probabilité de citations DM peut être trouvée dans l'intervalle donné 1.6748 1.7646 et il en fait environ 30. 3. La suppression d'une erreur régulière. Pour calculer les probabilités avec la précision donnée (élevée), il faudra supprimer les tendances (fig.13). En passant, l'élimination des tendances est également pratiquée dans l'analyse technique traditionnelle. Figue. La figure 14 montre la répartition nécessaire des probabilités de processus occasionnel des changements de devis absolus dans la figure 13. L'apparition de la distribution est une bonne preuve que le processus aléatoire analysé est normal ou au moins quasi normal. Pour obtenir des preuves plus solides, il est nécessaire d'appliquer le chi carré. Si dans le diagramme appartenant à la fig.14 on compte une intégrale de probabilités dans un intervalle de 0.0370 à .0006 (marque rouge), elle sera égale à 0.1986. Ainsi, on peut affirmer que le changement de cotation de DM dans les limites de 0.0370 à .0006 est attendu avec la probabilité d'environ 20. Si on compte une intégrale de probabilités pour un intervalle symétrique de DM, la probabilité générale sera d'environ 38. Ce dernier permet d'affirmer que le changement des cotations de DM dans un intervalle 0.0060 0.0060 est nécessaire pour s'attendre à la probabilité confidentielle de 62. 4. Application Markoffs probabilités de transition. Les processus de changement de taux de change sont des processus stochastiques, c'est à dire représentent des événements déterminés (tendance) et occasionnels (fig.13, fig.14). La conclusion sur l'opportunité de l'application Markoffs transitoire probabilités d'ici, qui caractérisent le processus de transitions (par exemple, dans le temps) aléatoire variable 967 d'une condition 967 i dans l'autre condition 967 j. Si pour parler de processus de changement de devises probabilités de transition, il est probabilités conditionnelles p i, j de celui au moment du temps t la valeur actuelle d'un taux de change est j à condition qu'au moment t 1 il était égal i. L'exemple des distributions de probabilités P (i, j) de Markoff est présenté sur la figure 15. La propriété de base Markoffs probabilités est la mémoire des transitions précédentes. Cette propriété dans un contexte de problème considéré peut être formulée comme suit: la distribution des probabilités P t (i, j) caractérise la probabilité que la citation de la monnaie accepte la valeur j. Sous condition que, après t étapes (par exemple, t heures) la citation, était égal i. La formulation d'une situation réelle peut se présenter comme suit. Sur l'ordre du commerçant il ya des données sur le changement de 15 minutes EUROUSD taux pour les 3 à 4 derniers mois. (Par exemple, prix de soumission). La séquence de valeurs EUROUSD forme le circuit de Markoffs P (i, j). 15 minutes de changement de taux EUROUSD nous interpréterons comme transition d'une variable aléatoire 967 d'une condition 967 i dans une condition 967 j. Ensemble de toutes les transitions forme une matrice de transitions (ou fréquence relative N i, j), par exemple: Problème. Il doit répondre: si la valeur actuelle EUROUSD est dans une condition j5 dans quelle condition cette valeur sera après 15 minutes Ou après 30, 45, 60. minutes Solution. Nous allons tirer profit d 'une matrice de transitions N i, j et nous calculerons les probabilités transitives pi, j avec une condition: Les valeurs des citations réelles et des valeurs des prédictions sont illustrées à l' aide du diagramme (figure 18) 15 minutes. Le diagramme des erreurs est représenté sur la fig. 19, où t période de 15 minutes. Conclusion préliminaire. Les résultats représentés de la distribution de probabilité des devis devises de recherche pour le marché Forex montrent ce qui suit. une. Ils permettent d'interpréter l'état du marché Forex à la fois comme une forme graphique de la représentation des distributions de probabilité, et comme les caractéristiques numériques. B. Les caractéristiques numériques représentées de l'analyse de probabilité (intégrales de probabilités et probabilités confidentielles) ont un caractère généralisateur et peuvent être utilisées pour des prévisions à long terme. Le logiciel, dans un contexte de prévisions à long terme, peut être statique, c'est à dire utiliser une base de données de devises. Le logiciel, dans un contexte de prévisions à long terme, peut être statique, c'est à dire utiliser une base de données de devises. La base de données peut être remplie par un utilisateur dans un style manuel. Le développement de version statique d'un tel programme prendra 2 3 mois. Le développement de la version dynamique prendra des heures supplémentaires. La différence entre le logiciel dynamique et le statique est que pour obtenir les devis devises en temps réel, le logiciel dynamique doit contenir un bloc fonctionnel supplémentaire. Exemple: c. L'utilisation de la série Markoffs dispositif est utile pour les prévisions à court terme, ce qui est réel pour les commerçants. Le développement d'une telle version de recherche de programme et sa réalisation par la recherche probabiliste de distribution prendra de 1,5 à 2 mois. La version démo du logiciel CPS (Currency Prediction Software) peut être regardée ici.
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