Beweglich Durchschnittlich Stochastischer Prozess

Stochastischer Oszillator. Der stochastische Oszillator wird unter Verwendung der folgenden Formeln berechnet. Der jüngste Schlusskurs. L14 der Tiefstand der 14 vorherigen Handelssitzungen. H14 der höchste Preis, der während der gleichen 14-Tage-Periode gehandelt wird. K der aktuelle Marktkurs für das Währungspaar. D 3-Periode gleitenden Durchschnitt von K. Die allgemeine Theorie als Grundlage für diesen Indikator ist, dass in einem Markt nach oben tendenziell, werden die Preise in der Nähe der Höhe zu schließen, und in einem Markt nach unten, die Preise schließen in der Nähe der niedrigen Transaktion Signale erstellt werden Wenn der K durch einen dreistelligen gleitenden Durchschnitt kreuzt, der D genannt wird. Der stochastische Oszillator wurde in den späten 1950er Jahren von George Lane entwickelt. Wie von Lane entworfen, präsentiert der stochastische Oszillator den Ort des Schlusspreises einer Aktie Auf den hohen und niedrigen Bereich des Preises einer Aktie über einen Zeitraum von Zeit, in der Regel eine 14-tägige Periode Spur, im Laufe der zahlreichen Interviews, sagte, dass der stochastische Oszillator nicht folgen Preis oder Volumen oder etwas ähnliches Er zeigt Dass der Oszillator der Geschwindigkeit oder dem Impuls des Preises folgt, zeigt Lane auch in Interviews, dass in der Regel die Dynamik oder Geschwindigkeit des Preises eines Bestandes sich ändert, bevor sich der Preis ändert. Auf diese Weise wird der stochastische Osci Llator kann verwendet werden, um Umkehrungen zu sehen, wenn der Indikator bullish oder bearish Divergenzen zeigt Dieses Signal ist das erste, und wohl das wichtigste, Trading-Signal Lane identifiziert. Overbought vs Oversold. Lane auch die wichtige Rolle der stochastischen Oszillator spielen kann bei der Identifizierung überkauft Und überverkauft Ebenen, weil es Reichweite gebunden ist Dieser Bereich von 0 bis 100 bleibt konstant, egal wie schnell oder langsam eine Sicherheit voranschreitet oder sinkt Unter Berücksichtigung der meisten traditionellen Einstellungen für den Oszillator, 20 wird in der Regel als die überverkauft Schwelle und 80 wird berücksichtigt Die übertriebene Schwelle Allerdings sind die Ebenen einstellbar, um Sicherheitsmerkmale und analytische Bedürfnisse anzupassen Lesungen über 80 zeigen, dass eine Sicherheit in der Nähe der Spitze ihrer High-Low-Bereich Messungen unter 20 ist, geben Sie an, dass die Sicherheit in der Nähe der Unterseite ihres High-Low-Bereichs handelt. Stochastische Prozesse Glossar. Autoregressive gleitende durchschnittliche Modell In der Statistik, autoregressive bewegte averag E ARMA-Modelle, die manchmal als Box-Jenkins-Modelle nach George Box und FM Jenkins bezeichnet werden, werden typischerweise auf Zeitreihen-Daten angewendet. Bernoulli-Prozess In Wahrscheinlichkeit und Statistik ist ein Bernoulli-Prozess ein diskreter Zeitstochastischer Prozess, der aus einer endlichen oder unendlichen Folge besteht Unabhängige zufällige Variablen X 1 X 2 X 3, so dass für jeden i der Wert von X i entweder 0 oder 1 ist und für alle Werte von i die Wahrscheinlichkeit, dass X i 1 die gleiche Zahl ist. P Bertrand s Abstimmungssatz In Kombinatorik Bertrand s Stimmzettel Theorem ist die Lösung für die Frage In einer Wahl, wo ein Kandidat erhält p Stimmen und die anderen q Stimmen mit pq Was ist die Wahrscheinlichkeit, dass der erste Kandidat wird strikt vor der zweiten Kandidaten während der gesamten Zählung Die Antwort ist p - qpq Biased Zufällige Spaziergang Biochemie In der Zellbiologie, eine voreingenommene zufällige Spaziergang ermöglicht Bakterien Quelle für Nahrung und fliehen aus Schaden Birth-Tod-Prozess Der Geburts-Todes-Prozess ist ein Prozess ist ein Beispiel für ein Markov-Prozess ein Stochas Tic-Prozess, bei dem die Übergänge nur auf die nächstgelegenen Nachbarn beschränkt sind Verzweigungsprozess In der Wahrscheinlichkeitstheorie ist ein Verzweigungsprozess ein Markov-Prozess, der eine Population modelliert, in der jeder einzelne in der Generation n eine zufällige Anzahl von Individuen in der Generation n 1 erzeugt, gemäß a Feste Wahrscheinlichkeitsverteilung, die nicht von der individuellen zur individuellen Brownschen Bewegung variiert Der Begriff Brownsche Bewegung zu Ehren des Botanikers Robert Brown bezieht sich entweder auf das physikalische Phänomen, dass winzige Teilchen, die in einer Flüssigkeit eingetaucht sind, sich zufällig bewegen oder die mathematischen Modelle, die verwendet wurden, um diese zufälligen Bewegungen zu beschreiben Brownian Tree Ein Brown'scher Baum, dessen Name von Robert Brown über Brown'sche Bewegung abgeleitet ist, ist eine Form der Computerkunst, die in den 1990er Jahren kurz populär war, als Heimcomputer anfingen, genügend Kraft zu haben, um Brownian motion zu simulieren. Chapman-Kolmogorov Gleichung In Mathematik , Insbesondere in der Wahrscheinlichkeitstheorie, und noch genauer in der Theorie des Stochastischen Prozesse, die Chapman-Kolmogorov-Gleichung auch als die Master-Gleichung in der Physik bekannt ist eine Identität in Bezug auf die gemeinsame Wahrscheinlichkeit Verteilungen von verschiedenen Sätzen von Koordinaten auf einem stochastischen Prozess Compound Poisson-Prozess Kontinuierliche Zeit Markov Kette In Wahrscheinlichkeitstheorie, eine kontinuierliche Markov-Kette Ist ein stochastischer Prozess X tt 0, der die Markov-Eigenschaft genießt und nimmt Werte aus den Elementen eines diskreten Satzes, der den Zustandraum genannt wird. Beispiele von Markov-Ketten Ein Spiel von Monopoly, Schlangen und Leitern oder irgendein anderes Spiel, dessen Züge ganz bestimmt sind Würfel ist eine Markov-Kette. Filtration abstrakte Algebra In der Mathematik ist eine Filtration eine indizierte Menge S i von Teilobjekten einer gegebenen algebraischen Struktur S mit einem Indexsatz I, der ein vollständig geordneter Satz ist, nur unter der Bedingung, dass wenn ij in I Dann ist S i in der sj Fokker-Planck-Gleichung enthalten. Die Fokker-Planck-Gleichung, die auch als Kolmogorov-Forward-Gleichung bekannt ist, beschreibt die zeitliche Entwicklung der probabil Dichte-Funktion der Position und Geschwindigkeit eines Partikels. Galton-Watson-Prozess Der Galton-Watson-Prozess ist ein stochastischer Prozess, der sich aus der statistischen Erkundung von Francis Galton ergibt. Aus dem Aussterben der Familiennamen Gauss-Markov-Prozess Wie man erwarten würde, Gauß-Markov-Stochastische Prozesse Benannt nach Carl Friedrich Gauss und Andrej Markov sind stochastische Prozesse, die die Anforderungen für beide Gaußsche Prozesse und Markov-Prozesse erfüllen Gaußschen Prozess Ein Gaußscher Prozess ist ein stochastischer Prozess X tt T, so dass jede endliche Linearkombination der X t oder allgemeiner Lineare Funktion der Probenfunktion X t ist normal verteilt Geometrische Brownsche Bewegung Eine geometrische Brownsche Bewegung GBM gelegentlich ist die exponentielle Brownsche Bewegung ein kontinuierlicher stochastischer Prozess, bei dem der Logarithmus der zufällig variierenden Größe einer Brownschen Bewegung folgt, oder, genauer gesagt , Ein Wiener-Prozess Girsanovs Theorem In der Wahrscheinlichkeitstheorie, sagt Girsanovs Theorem W-stochastische Prozesse ändern sich unter Änderungen in der Maßnahme. Ito Kalkül Ito Kalkül, benannt nach Kiyoshi Ito, behandelt mathematische Operationen auf stochastischen Prozessen Sein wichtigstes Konzept ist das es stochastische integral Ito s Lemma In Mathematik ist Ito s Lemma in stochastischen Kalkül zu finden Das Differential einer Funktion eines bestimmten Typs des stochastischen Prozesses Es ist also ein stochastisches Kalkül, was die Kettenregel für gewöhnliche Kalkül ist. Das Lemma ist weithin in der mathematischen Finanzierung eingesetzt. Lag-Operator In der Zeitreihenanalyse arbeitet der Lagoperator oder der Backshift-Operator an Ein Element einer Zeitreihe, um das vorherige Element zu erzeugen Gesetz des iterierten Logarithmus In der Wahrscheinlichkeitstheorie ist das Gesetz des iterierten Logarithmus der Name, der mehreren Theoremen gegeben wird, die die Größe der Schwankungen eines zufälligen Spaziergangs beschreiben. Loop-gelöschte zufällige Wanderung In Mathematik, Loop-gelöschte zufällige Spaziergang ist ein Modell für einen zufälligen einfachen Weg mit wichtigen Anwendungen in Kombinatorik und in Physik, Quantenfeldtheorie Es ist eng mit dem einheitlichen Spanning Tree verbunden, ein Modell für einen zufälligen Baum L vy Flug AL vy Flug, benannt nach dem französischen Mathematiker Paul Pierre L vy, ist eine Art von zufälligen Spaziergang, in dem die Inkremente verteilt sind Nach einer schweren Schwanzverteilung L vy Prozess In der Wahrscheinlichkeitstheorie ist ein L vy-Prozess, benannt nach dem französischen Mathematiker Paul L vy, ein kontinuierlicher stochastischer Prozess, der stationäre, unabhängige Inkremente hat. Die bekanntesten Beispiele sind der Wiener-Prozess und Der Poisson-Prozess. Malliavin-Kalkül Das Malliavin-Kalkül, benannt nach Paul Malliavin, ist eine Theorie der variierenden stochastischen Kalkül, mit anderen Worten, es bietet die Mechanik zu berechnen Derivate von zufälligen Variablen Markov Kette In Mathematik, eine diskrete Zeit Markov Kette, benannt nach Andrej Markov, ist ein diskrete Zeit-stochastischen Prozess mit der Markov-Eigenschaft In einem solchen Prozess ist die Vergangenheit irrelevant für die Vorhersage der Zukunft gegebenes Wissen von Die gegenwärtige Markov Kettengeostatistik Markov Kettengeostatistik wendet Markov Ketten in der Geostatistik für bedingte Simulation auf spärlich beobachteten Daten siehe Li et al Soil Sci Soc Am J 2004, Zhang und Li GIScience und Remote Sensing, 2005 und Elfeki und Dekking Mathematical Geology, 2001 Markov Prozess In der Wahrscheinlichkeitstheorie ist ein Markov-Prozeß ein stochastischer Prozeß, der wie folgt charakterisiert ist. Der Zustand ck zum Zeitpunkt k ist eine endliche Zahl im Bereich Unter der Annahme, daß der Prozeß nur von Zeit 0 bis Zeit N läuft und daß der Anfangs - und Endzustand Bekannt sind, wird die Zustandsfolge dann durch einen endlichen Vektor dargestellt. C c 0 c N Markov-Eigenschaft In der Wahrscheinlichkeitstheorie hat ein stochastischer Prozeß die Markov-Eigenschaft, wenn die bedingte Wahrscheinlichkeitsverteilung der zukünftigen Zustände des Prozesses, da der gegenwärtige Zustand ist, nur davon abhängt Auf den gegenwärtigen Zustand, dh es ist bedingt unabhängig von den vergangenen Staaten der Weg des Prozesses, der dem gegenwärtigen Zustand gegeben wird. Ein Prozeß mit dem Markov pr Operty wird gewöhnlich als Markov-Prozeß bezeichnet und kann als Markovian Martingale beschrieben werden. In der Wahrscheinlichkeitstheorie ist ein diskretes Zeitmartingal ein diskretes zeitstochastisches Verfahren, dh eine Folge von Zufallsvariablen X 1 X 2 X 3, die die Identität EX n 1 X erfüllt 1,, X n X nie der bedingte Erwartungswert der nächsten Beobachtung, bei all den vergangenen Beobachtungen, ist gleich der letzten Beobachtung Wie es in der Wahrscheinlichkeitstheorie häufig ist, wurde der Begriff aus der Sprache des Glücksspiels angenommen. Nonlineares autoregressives exogenes Modell In der Zeitreihenmodellierung ist ein nichtlineares autoregressives exogenes Modell NARX ein nichtlineares autoregressives Modell, das exogene Eingaben hat. Ornstein-Uhlenbeck-Prozess In der Mathematik ist der Ornstein-Uhlenbeck-Prozess, der auch als Mittelrevertierungsprozess bekannt ist, ein stochastischer Prozess Nach stochastischer Differentialgleichung dr trt - dt dW t wo, und sind Parameter. Poisson Prozess Ein Poisson Prozess, einer von einer Vielzahl von Sachen, die nach dem Französisch m Der Athemiker Sim on-Denis Poisson 1781 - 1840 ist ein stochastischer Prozess, der in Bezug auf das Auftreten von Ereignissen in einem Raum definiert ist. Populationsprozess In der angewandten Wahrscheinlichkeit ist ein Populationsprozess eine Markov-Kette, in der der Kettenzustand analog ist Die Zahl der Individuen in einer Population 0, 1, 2, etc., und Änderungen an den Zustand sind analog zu der Hinzufügung oder Entfernung von Individuen aus der Bevölkerung. Queueing Theorie Queuing Theorie manchmal buchstabiert Schlange Theorie, aber dann verlieren die Unterscheidung der enthalten Nur englisches Wort mit 5 aufeinander folgenden Vokalen ist die mathematische Studie von wartenden Zeilen oder Warteschlangen. Random Walk In Mathematik und Physik ist ein zufälliger Spaziergang eine Formalisierung der intuitiven Idee, sukzessive Schritte, jede in einer zufälligen Richtung Ein zufälliger Weg ist ein einfacher Stochastischer Prozess. Semi-Markov-Prozess Ein Semi-Markov-Prozess ist einer, der, wenn er in den Zustand i eintritt, eine zufällige Zeit mit der Verteilung H i verbringt und i in diesem Zustand vor dem Erstellen bedeutet Ein Übergang stationärer Prozess In den mathematischen Wissenschaften ist ein stationärer Prozess oder ein streng stationärer Prozess ein stochastischer Prozess, bei dem sich die Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion einer beliebigen Variablen X nicht über die Zeit oder die Position ändert. Als Ergebnis werden Parameter wie der Mittelwert und die Varianz Auch nicht im Laufe der Zeit oder Position ändern Stochastische Kalkül Stochastische Kalkül ist ein Zweig der Mathematik, die auf stochastischen Prozessen arbeitet Die Operationen beinhalten Integration und Differenzierung, die sowohl deterministische als auch zufällige, dh stochastische Variablen beinhaltet. Es wird verwendet, um Systeme zu modellieren, die sich zufällig stochastischen Prozess verhalten Mathematik der Wahrscheinlichkeit, ein stochastischer Prozess kann als eine zufällige Funktion betrachtet werden Stoppregel In der Entscheidungstheorie ist eine Stoppregel ein Mechanismus für die Entscheidung, ob ein Prozess auf der Grundlage der gegenwärtigen Position und vergangener Ereignisse fortzusetzen oder zu stoppen ist und welche wird Fast immer dazu führen, dass eine Entscheidung, irgendwann zu stoppen, bekannt als eine Stoppzeit Stra Tonovich integral In der Wahrscheinlichkeitstheorie, einem Zweig der Mathematik, ist das Stratonovich-Integral ein stochastisches Integral, die häufigste Alternative zum Ito-Integral Starkes Mischen In der Mathematik ist das starke Mischen ein in der ergodischen Theorie angewandtes Konzept, dh das Studium der dynamischen Systeme auf der Ebene Der Maßtheorie Es kann auf stochastische Prozesse angewendet werden Substitutionsmodell Ein Substitutionsmodell beschreibt den Prozess, aus dem sich eine Folge von Zeichen einer festen Größe von einigen Alphabet in einen anderen Satz von Merkmalen verwandelt. Zeitreihe In Statistik und Signalverarbeitung ist eine Zeitreihe Eine Sequenz von Datenpunkten, die typischerweise zu aufeinanderfolgenden Zeiten gemessen werden, die in gleichmäßigen Zeitintervallen voneinander beabstandet sind. Weißes Rauschen Weißes Rauschen ist ein zufälliges Signal oder Prozess mit einer flachen Leistungsspektraldichte. Mit anderen Worten, die Signal-S-Spektraldichte hat die gleiche Leistung in jedem Band, bei jeder Mittenfrequenz, mit einer gegebenen Bandbreite Wiener Gleichung Eine einfache mathematische Darstellung der Brownschen Bewegung, der Wiener Gleichung, benannt nach Norbert Wiener, geht davon aus, dass die aktuelle Geschwindigkeit eines flüssigen Teilchens nach dem Zufallsprinzip Wiener Filter schwingt. Anders als die typische Filtertheorie, einen Filter für einen gewünschten Frequenzgang zu entwerfen, nähert sich der Wiener Filter aus einem anderen Winkel Der Frequenzbereich ist es möglich, dass der Filter das Lärm verlässt Wiener Prozess In der Mathematik ist der Wiener Prozess, der so genannt zu Ehren von Norbert Wiener, ein kontinuierlicher Gaußscher Stochastischer Prozess mit unabhängigen Inkrementen, die bei der Modellierung der Brownschen Bewegung verwendet wurden, und einige zufällige Phänomene beobachtet In der Finanzierung Es ist einer der bekanntesten L vy Prozesse. Moving Average - MA. BREAKING DOWN Moving Average - MA. As ein SMA Beispiel, betrachten Sie eine Sicherheit mit den folgenden Schlusskurse über 15 Tage. Week 1 5 Tage 20, 22 , 24, 25, 23.Week 2 5 Tage 26, 28, 26, 29, 27.Week 3 5 Tage 28, 30, 27, 29, 28. Ein 10-Tage-MA würde die Schlusskurse für die ersten 10 ausgleichen Tage als erste Daten poi Nt Der nächste Datenpunkt würde den frühesten Preis fallen lassen, den Preis am Tag 11 addieren und den Durchschnitt nehmen, und so weiter wie unten gezeigt. Wie bereits erwähnt, behalten die MAs die aktuelle Preisaktion, weil sie auf vergangenen Preisen basieren, je länger der Zeitraum ist Für die MA, desto größer die Lag So ein 200-Tage-MA wird eine viel größere Verzögerung als ein 20-Tage-MA haben, weil es Preise für die letzten 200 Tage enthält Die Länge der MA zu verwenden hängt von den Handelszielen, Mit kürzeren MAs für kurzfristige Handel und längerfristige MAs mehr geeignet für langfristige Investoren Die 200-Tage-MA ist weit gefolgt von Investoren und Händlern, mit Pausen über und unter diesem gleitenden Durchschnitt als wichtige Handelssignale. MAs Auch wichtige Handelssignale auf eigene Faust vermitteln oder wenn zwei Durchschnitte kreuzen Ein aufsteigender MA zeigt an, dass die Sicherheit in einem Aufwärtstrend ist, während ein abnehmender MA anzeigt, dass es sich in einem Abwärtstrend befindet. Ähnlich wird der Aufwärtsimpuls mit einem bullish Crossover bestätigt, der auftritt ein kurzer - Langzeit-MA-Kreuze über einen längerfristigen MA-Abwärts-Impuls wird mit einem bärigen Crossover bestätigt, der auftritt, wenn ein kurzfristiges MA unter einem längerfristigen MA übergeht.