На рисунке мы ясно видим, что точка А является локальным максимумом. Другими словами, значение функции не возрастает и не убывает, т.е. первая производная равна 0. Точка В находится на дне впадины, она является локальным минимумом, и здесь первая производная также равна нулю. Точка С — точка перегиба, она не является ни максимумом, ни минимумом, но первая производная в этой точке тоже равна нулю. Таким образом, локальный максимум, локальный минимум и точка перегиба имеют одну общую черту — они являются особыми точками, или экстремумами функции, где dy/dx = 0 в каждом случае. [c.149]
В случае с двумя переменными существуют три типа экстремумов — локальный максимум, локальный минимум и седловина, схожие с наивысшими точками горных перевалов — горные пики по сторонам и долины спереди и сзади. [c.155]
Само частное значение д". 0, х2°) называется локальным максимумом (локальным минимумом) функции у — f(x , х2). [c.113]
В экономической теории функция У(х,, х2) обычно определена при х, > 0, х2 > 0 и она либо выпукла вверх, либо выпукла вниз, поэтому её локальный максимум (локальный минимум) является также и глобальным. [c.114]
Теперь, вычислив все значения данной таблицы, выясним, как ими пользоваться. Предположим, мы хотим знать, будет ли текущее значение 10-дневной скользящей средней локальным максимумом. Из списка видно, что только 3 из 25 исходов дают результат, равный или превышающий текущее значение 40. Или наоборот, 22 из 25 возможных исходов дают по итогу меньшие величины скользящей средней спустя два дня. Следовательно, шансы, что текущее значение скользящей средней будет через два дня локальным максимумом, составляют 88% (22 разделить на 25). Если мы использовали локальные экстремумы в качестве торговых сигналов, нам бы следовало начинать действовать и покупать рынок, основываясь на знании высокой вероятности, что текущее значение скользящей средней станет локальным максимумом (локальный максимум пут-колл пропорции идентифицирует точку покупки). [c.219]
Иранские специалисты рассчитали правильно максимум, на что могли претендовать отрасли по производству синтетического топлива в течение ближайших 10—12 лет, — удовлетворение довольно незначительного, локального спроса на топливо и энергоносители. В то же время издержки производства предельной синтетической нефти представляли собой именно ту конкретную, осязаемую веху, на которую могут ориентировать цену своей нефти правительства ближневосточных стран, чтобы, во-первых, предохранить запасы этого сырья от хищнической разработки и, во-вторых, перераспределить в свою пользу основную часть нефтяной дифференциальной ренты. [c.81]
Как мы уже говорили в предыдущем параграфе, множество, описываемое системой (4.23), (4.24), является выпуклым и многогранным. В связи с линейностью критерия (4.22) можно утверждать, что решение задачи (если, конечно, оно существует) достигается па границе множества допустимых решений (4.23), (4.24), его выпуклость гарантирует, что найденный локальный максимум будет совпадать с глобальным. Поскольку это множество является многогранным, то из линейности критерия следует, что решение достигается в вершине множества. Если решение задачи (4.22) —(4.24) не единственно (например, целая грань множества), то среди решений хотя бы одно является вершиной. На этом. факте основано большинство методов решения задач линейного программирования. [c.50]
Для того чтобы получить обшее представление об используемых сейчас методах решения задач линейного программирования, вернемся к нашей простой двумерной задаче. Рассмотрим произвольную вершину, например xw. Для нее Шж(1))=0. Затем рассмотрим какую-либо соседнюю вершину, например х(г Имеем U(xm — 1 > U(x(l ). Эта вершина предпочтительнее исходной (1), поэтому переходим в нее. Далее, взяв за исходную вершину ж(2), рассмотрим соседние с ней вершины. Одна из них, ж(3), предпочтительнее ж(2>, так как U(xw) = 10/7 > U(x(Z ). Переходим в эту вершину и сравниваем ее с соседними, хт и xw. Как видно, они являются менее предпочтительными. В силу выпуклости задачи линейного программирования найденный локальный максимум совпадает с глобальным. Поэтому в точке ж<3) находится решение поставленной задачи. [c.52]
Все рассмотренные траектории сходились к значениям L, и Ьи, при которых достигался локальный максимум критериев (5.8) или (5.9). Анализ локальных максимумов, полученных в имитационных экспериментах, показал, что в одних случаях оптимальные значения L3 и Lu совпадали с технологически обоснованными величинами, в других — нет. [c.384]
При построении маркетинговых стратегий с использованием ценовых инструментов могут быть рассмотрены доводы, соображения качественного и счетного порядка в пользу того или иного варианта достижения локального максимума прибыли. А в качестве таких соображений могут выступить особенности формирования финансового плана фирмы, поведение конкурента, готовность перспективного нового товара к промышленному запуску и т.д. [c.138]
Выбор оптимального объема производства можно иллюстрировать графически (рис. 14). Для заданных цен рассмотрим два возможных решения уравнения р = с точки А и В. Если в точке А увеличить добычу на единицу, то приростные затраты с становятся меньше цены и поэтому выгодно увеличить выпуск продукции. Следовательно, решение в точке А не отвечает требованиям максимума прибыли. В точке В, где затраты носят возрастающий характер, стоимость дополнительной единицы продукции выше ее цены и поэтому рост производства не выгоден. Следовательно, точка В соответствует локальному [c.37]
Экстремум, максимум это или минимум, может быть либо глобальным (действительно наибольшее или наименьшее значение), либо локальным (наибольшее или наименьшее значение в непосредственной окрестности). Наверняка знать глобальный экстремум почти невозможно, так как вы не представляете себе область значений независимых переменных. Но если область значений вам известна, то вы просто нашли локальный экстремум. Поэтому зачастую, когда люди говорят о глобальном [c.185]
Рынок никогда не растет и не падает по прямой линии даже при росте бывают локальные минимумы, а при падении локальные максимумы. Рынок считается растущим, если каждый локальный максимум выше предыдущего максимума и каждый локальный минимум выше предыдущего локального минимума. И, соответственно, рынок считается падающим, если каждый локальный максимум ниже предыдущего максимума и каждый локальный минимум ниже предыдущего локального минимума. Откуда берутся такие колебания Даже если экономическая и политическая ситуация в стране стабильны, рынок колеблется в результате идущей на нем активной торговли. [c.71]
Представьте себе, что вы — типичный трейдер и играете на повышение курса акций. Вам повезло, и вы точно поймали локальный минимум, т.е. купили акции по относительно низкой цене. После объявления благоприятных экономических новостей на рынке начинаются интенсивные покупки акций, и их котировка возрастает. Но вы понимаете, что долго это продолжаться не будет и вскоре нужно будет срочно все продавать. В какой-то момент появляются признаки, что интерес к вашим компаниям начинает угасать. Например, уменьшился объем каждой покупки если совсем недавно акции покупали десятками тысяч, то сейчас уже только по несколько сотен. Общий объем торговли за день может оставаться большим, но изменились покупатели если раньше покупали профессионалы и крупные финансовые институты, то сейчас остались в основном любители с маленьким капиталом. Поняв, что умные деньги стали выходить из игры, вы (и многие другие ) принимаете решение продавать и начинать игру на понижение. Цена акций, естественно, падает, и в проигрыше остаются те, кто купил близко к максимуму. Около локального минимума продаются мелкие партии акций — это любители, купив на максимуме, отчаянно пытаются спасти свои деньги. Профессио- [c.71]
Если объем торговли акциями во время подъема рынка превышает объем во время падения, то это означает преобладание оптимистов. Оптимисты, верящие в дальнейший подъем рынка (на биржевом жаргоне — быки), в данном случае настроены более агрессивно, чем пессимисты (медведи), думающие, что рынок дальше пойдет вниз. В этом случае локальный минимум получается выше предыдущего, и рынок считается растущим. Поэтому ежедневный объем продаж акций считается очень важным параметром и постоянно участвует в обсуждении ситуации на рынке. Растущий рынок привлекает внимание. Тем или иным способом в него накачивается все больше денег, и он продолжает свой рост, зачастую весьма крутой. Цена акций успешных компаний-лидеров скоро становится слишком высокой, и начинается покупка акций небольших компаний с малыми прибылями и неясными перспективами. Многие инвесторы и трейдеры, хорошо заработав в начале подъема рынка, теперь могут себе позволить покупки более рискованных акций. Вокруг начинается беспокойство, а аналитики отмечают, что цены акций уже не соответствуют доходам компаний, что наиболее крупные финансовые институты уже выходят с рынка, что многие любители играют в долг, о чем свидетельствует количество денег, занятых у банков. Это признаки вершины подъема. Рынок, поколебавшись, начинает свой путь вниз, снова с локальными минимумами и максимумами, чтобы через некоторое время пойти наверх. [c.72]
S P—500. Он был не в минимуме и не в явном максимуме, а где-то посредине в стадии консолидации. Компьютерный индекс только-только начал выходить из локального минимума, так что с этой стороны особых препятствий к покупке акций не было. Зная, что в такой растущей отрасли, как компьютерная, трудно ожидать больших дивидендов, ибо все лишние деньги вкладываются в развитие производства. Поэтому для оптимального выбора подходящих компаний вы сосредоточились на изучении прибылей и отношений р/е намеченных кандидатов. [c.107]
Не исключено, что после селекции компаний по указанным параметрам вы получите пустое множество , т. с. ничего. Это особенно вероятно, если пользоваться стандартными базами данных в конце подъема рынка, который поднимает цепы практически всех акций. Что же делать в таких случаях Ждать коррекции рынка. Опыт показывает, что для данного случая эта стратегия оптимальна. Одно из важнейших правил рынка гласит если не знаешь что делать — ничего не делай. Лучше пропустить несколько месяцев и купить акции в соответствии с вашими критериями, чем сделать это на локальном максимуме и неопределенно долго ожидать, когда ваш инвестиционный портфель начнет приносить прибыль. Что делать, если и при локальном минимуме рынка вы не найдете подходящих компаний Тогда можно ослабить некоторые критерии, но при этом необходимо знать, какие из них наиболее существенны. Разобраться в этом вопросе нам помогут результаты статистических исследований поведения акций на рынках США с 1951 по 1995 год. [c.142]
Рынок не находится в локальном максимуме. Имеются в виду недельные колебания индекса S P-500. [c.163]
Отраслевой индекс не находится в локальной максимуме. [c.163]
Рост после медленного падения. Допустим, цена акций падала в течение длительного времени. Это падение происходили не резко, а шло волнами — локальные минимумы чередовались с локальными максимумами, причем каждый минимум и максимум были ниже, чем предыдущие. Вдруг, в какой-то момент времени очередной локальный минимум оказался выше, чем предыдущий, и объем торговли при росте цены стал больше, чем при падении. Это является хорошим признаком начала роста. Момент выхода из такого минимума является удачной точкой для открытия позиции. Стоп следует поставить немного ниже, чем уровень последнего минимума. [c.169]
Голова-плечи . Это смешное название дается той части графика растущих акций, где высота очередного локального максимума вдруг оказывается ниже предыдущего. Один из видов этого графического образования показан на рисунке 9.5. [c.170]
Стоит ли заниматься трейдингом во время роста акций Мы имеем в виду покупку акций в локальных минимумах и продажу в локальных максимумах. Теоретически можно, но это необычайно трудно. Мы уже говорили, что границы канала, где должна находиться цена акций, бывают весьма размытыми. Цена акций нередко пересекает такие границы или не доходит до них. Нужно постоянно следить за такими акциями и чувствовать все их движения, тщательно изучая новости компании и коррелируя изменение цены акций с общим поведением рынка. Начинающим трейдерам это слишком сложно. Но если вы решите купить акции, которые уже образовали тенденцию роста, то покупать их надо только вблизи линии поддержки. Если у вас возникла потребность продать такие акции, то это необходимо делать вблизи линии сопротивления. Однако самая лучшая для новичка стратегия трейдинга на растущих акциях — [c.175]
Какие же акции являются хорошими кандидатами для трейдеров- медведей Если вы планируете играть на понижение курса определенных акций в течение длительного времени, то надо искать акции, у которых наметилась тенденция падения. Естественно, что начинать игру нужно в точках локальных максимумов, ставя стопы немного выше линии сопротивления. [c.190]
Когда нужно прекращать игру на понижение, если вы уже сделали прибыль Если вы выбрали акции с четко обозначенной тенденцией падения цены, то закрывать позицию следует в момент, когда на графике обозначится плато или начнется образование тенденции роста — например, очередной локальный максимум стал выше предыдущего. На графике это будет выглядеть, как перевернутая фигура голова-плечи . [c.191]
В начале фактор ускорения мал и равен 0.02. С увеличением количества котировок и общим оживлением рынка цены начинают достигать новых вершин и низов. Фактор ускорения начинает расти, достигая своего локального максимума в момент разворота тренда [c.86]
Поиск метолом прямого спуска может также страдать недостатком скрупулезности. Не проверяя каждую модель, претендующую на роль лучшей, этот метод сопряжен с риском пропустить топ-модель. Поиск методом градиентного спуска также требует непрерывности модельного пространства. Этот метод может ошибочно выбирать локальный максимум в качестве глобального максимума. То есть, он может выбрать топ-модель для конкретной области пространства переменных и остановить поиск следовательно, он упустит топ-модель для всего пространства. [c.85]
Сочетание локального решетчатого поиска с методом направленного поиска — одна из вариаций на тему комбинирования некоторых лучших моментов обоих методов способом, призванным компенсировать слабые стороны каждого из них. Этот метод быстрее, чем поиск по узлам решетки, и медленнее, чем чистый направленный поиск. Он менее тщателен, чем поиск по узлам решетки, и более тщателен, чем направленный поиск. Он менее подвержен попаданию в локальный максимум, чем направленный поиск. [c.85]
Этот комбинированный метод поиска быстрее, чем поиск на решетке, и медленнее, чем чистый направленный поиск. Он более тщателен, чем чистый направленный поиск, и менее тщателен, чем поиск на решетке. Он с меньшей вероятностью примет локальный максимум за глобальную топ-модель, чем чистый метод направленного поиска. Аналитик может выбрать столько стартовых точек, сколько сочтет целесообразным в своем крайнем случае, когда каждая точка решетки является стартовой точкой, данный метод становится аналогичным методу поиска на решетке, но еще более медленным. [c.87]
Методы генетического поиска являются методами направленного поиска, но включение мутаций (то есть нестандартных случайных шагов в области пространства переменных, отклоняющихся от пути направленного поиска) снижает вероятность выбора локального максимума в качестве глобальной топ-модели. Поскольку для пространства торговых моделей характерно обилие экстремумов, надежность генетических методов делает их перспективными в исследовании торговых моделей. [c.87]
Так как уровни поддержки и сопротивления имеют свойство сменять друг друга, как правило, каждый локальный максимум в восходящем трендовом графике является уровнем поддержки для следующего локального минимума. Точно также, локальный минимум при явно выраженной убывающей тенденции является уровнем сопротивления для следующего локального максимума. Это свойство следует иметь в виду при проведении линий тренда и, особенно, — в областях с намечающимся изменением тенденции рынка. [c.59]
Если ход цены подчинялся выраженному восходящему тренду, и вдруг так случилось, что цена упала ниже уровня предыдущего максимума, практически до предшествующего минимума (точка С) — есть повод задуматься. По идее, в случае сохранения восходящего канала цена должна бы отбиться от уровня, соответствующего вершине левого плеча. При наличии тренда, каждый локальный максимум является уровнем поддержки для следующего локального минимума. В данном же случае вполне вероятно, что график образует фигуру H S, для которой линия В С станет линией шеи. [c.93]
| Рис. 59. Верхний график Реализация цены пузыря B(t) в виде функции времени, составленная из "сингулярных инверсных случайных блужданий". Это относится к некоторой выборке случайных чисел, используемых при создании случайных блужданий W(t), представленных на втором графике. Верхняя панель получена путем возведения в степень инверсного значения постоянной W , которая здесь она равна 1 минус случайные блуждания, показанные на втором графике. В данном случае, когда случайные блуждания приближаются к 1, пузырь отклоняется. Обратите внимание на сходность траекторий, показанных на верхнем (B(t)) и втором (W(t)) графиках, пока случайные блуждания не приближаются к значению W =1 слишком сильно. Они могут свободно бродить, но как только они приближаются к 1, цена пузыря B(t) демонстрирует гораздо большую чувствительность и, в конечном счете, отклоняется, когда W(t) доходит до 1. Прежде, чем это произойдет, B(t) может демонстрировать локальные максимумы, то есть локальные пузыри, которые мягко сдуваются. Это относится к реализациям того, как случайные блуждания приближаются к W , не касаясь его, а затем спонтанно отступают от него. Третий (и, соответственно, четвертый) график показывает временной ряд приращений dB(t)=B(t)-B(t-1) пузыря (соответственно, dW(t)=W(t)-W(t-1) для случайных блужданий). Обратите внимание на скачкообразные вспышки сильной изменчивости в пузыре по сравнению с безликим постоянным уровнем колебаний случайных блужданий. Источник [396]. | ![Рис. 59. Верхний график <a href="/info/73392">Реализация цены</a> пузыря B(t) в <a href="/info/109526">виде функции</a> времени, составленная из "сингулярных инверсных <a href="/info/5365">случайных блужданий</a>". Это относится к некоторой <a href="/info/21449">выборке случайных</a> чисел, используемых при создании <a href="/info/5365">случайных блужданий</a> W(t), представленных на втором графике. Верхняя панель получена путем возведения в степень инверсного значения постоянной W , которая здесь она равна 1 минус <a href="/info/5365">случайные блуждания</a>, показанные на втором графике. В данном случае, когда <a href="/info/5365">случайные блуждания</a> приближаются к 1, пузырь отклоняется. Обратите внимание на сходность траекторий, показанных на верхнем (B(t)) и втором (W(t)) графиках, пока <a href="/info/5365">случайные блуждания</a> не приближаются к значению W =1 слишком сильно. Они могут свободно бродить, но как только они приближаются к 1, цена пузыря B(t) демонстрирует гораздо большую чувствительность и, в конечном счете, отклоняется, когда W(t) доходит до 1. Прежде, чем это произойдет, B(t) может демонстрировать локальные максимумы, то есть локальные пузыри, которые мягко сдуваются. Это относится к реализациям того, как <a href="/info/5365">случайные блуждания</a> приближаются к W , не касаясь его, а затем спонтанно отступают от него. Третий (и, соответственно, четвертый) график показывает временной ряд приращений dB(t)=B(t)-B(t-1) пузыря (соответственно, dW(t)=W(t)-W(t-1) для <a href="/info/5365">случайных блужданий</a>). Обратите внимание на скачкообразные вспышки сильной изменчивости в пузыре по сравнению с безликим постоянным уровнем <a href="/info/4828">колебаний случайных</a> блужданий. Источник [396].](/pic1/226061066169091212117050001128034050178230010239.png) |
Расчеты на основе моделей оптимизации производительности установок конкретного НПЗ (АО "УНПЗ") привели к выводу об относительности принципа максимизации уровней интенсивного использования технологического оборудования. Если локально-оптимальные решения применительно к отдельным установкам требуют их работы на максимальном технически обусловленном пределе, то модель взаимосвязанной оптимизации комплекса АВТ, каталитического крекинга и каталитического реформинга устанавливает другие пропорции между их суточной производительностью, обеспечивающие максимум чистой прибыли от реализации продукции всего технологического комплекса. Взаимосвязанная оптимизация производительности центрального технологического комплекса (АВТ, КК, КР) позволяет выявить несопряженность мощностей составляющих его установок и устанавливать рациональный путь выхода из нее анализом альтернатив на основе принципа максимизации прибыли. [c.43]
Возникает естественный вопрос нельзя ли обойтись каким-либо образом без рассмотрения всех локальных максимумов, получаемых на основе использования условий (4.9) и (4.10) Для решения этой проблемы уже нельзя ограничиться изучением функции U(x) в окрестности точек максимумов — при таком рассмотрении локальные и глобальный максимумы неразличимы. Таким образом, приходится анализи- [c.44]
Методы поиска оптимальной точки, рассмотренные в этом разделе, позволили решить многие задачи механики, а также наиболее простые экономические задачи. Необходимо, однако, заметить, что в случае достаточно сложных функций U(x) решение уравнений (4.11) и тем более (4.12) представляется крайне затруднительным. Поэтому даже для функций с единственным локальным максимумом проблему безусловной оптимизации нельзя считать решенной только на основе соотношений (4.11) и (4.12). Проблема еще более усложняется, если функция U(x) не является достаточно гладкой. f С появлением вычислительной техники широкое распространение получили так называемые градиентные методы, состоящие в определении направления наискорейшего роста функции U(x) и в переходе от некоторой исходной точки к другой, более предпочтительной. Затем новая точка берется за исходную и процесс повторяется. В настоящее время построены различные варианты градиентных методов и разработаны вычислительные системы, позволившие численно решить многие важные задачи безусловной оптимизации (см., например, [31]). Однако проблему многоэкстремальности (т. е. неединственности локального экстремума) до сих пор нельзя считать решенной. [c.45]
Для выявления типа колебаний воспользуемся приемом, предложенным М. Кендалом. Он состоит в подсчете так называемых поворотных точек в ряду отклонений от тренда м,, т. е. локальных экстремумов. Отклонение, либо большее по алгебраической величине, либо меньшее двух соседних, отмечается точкой. Обратимся к рис. 9.2. При маятниковой колеблемости все отклонения, кроме двух крайних, будут поворотными , следовательно, их число составит п - 2. При долгопериодических циклах на цикл приходятся один минимум и один максимум, а общее число точек составит 2(и /), где / - длительность цикла. При случайно распределенной во времени колеблемости, как доказал М. Кендэл, число поворотных точек в среднем составит 2/3 (п - 2). В нашем примере при маятниковой колеблемости было бы 15 точек, при связанной с 11-летним циклом было бы 2-(17 11) 3 точки, при случайно [c.343]
Для того чтобы охарактеризовать центр распределения логарифмически нормальной случайной величины a, можно использовать наряду с уже вычисленным математическим ожиданием Ma моду (локальный максимум плотности /(a a)) тос1а = ехр(ц-ст2) и [c.182]
В начале подъема рынка первыми вырастают акции сильных стабильных компаний, число которых сравнительно невелико, и поэтому рост эмоционального индекса заметно отстает от роста индексов рынка. Через некоторое время вера в рост рынка охватывает большинство биржевых игроков идет активная покупка акций, сопровождаемая бурным ростом эмоционального индекса. Когда рынок доходит до вершины своего локального максимума и начинает падать, то первыми падают акции спекулятивных компаний. Таких компаний больше, чем компаний первого эшелона, и поэтому в начале падения рынка величины а, отрицательны, что влечет резкое уменьшение значений А. На рисунке 6.5 приведен график эмоционального индекса (биржа NYSE) вместе с индексом S P-500. Переход эмоционального индекса в отрицательную область в мае-июне 1996 года явился предвестником сильной летней коррекции рынка. [c.84]
Если следующая за фигурой волна достигла ее начального уровня и самая высокая цена, достигнутая рынком, не конечная точка фигуры Эллиота, то эта точка завершения будет возникать после достижения точки экстремума, а не до этого. Поэтому обращайте внимание на вторичные шпили (локальные экстремумы, se ondary spike), возникающие после глобальных максимумов и минимумов, -они могут служить предупреждением, что фигура Эллиота завершилась не в точке глобального экстремума. Ищите также области значительной консолидации, следующие вскоре после важного максимума или минимума - такая консолидация может представлять собой Неограничивающий Треугольник, завершающий тренд после максимума или минимума. [c.215]
Вторая и, возможно, более серьезная проблема методов направленного поиска состоит в том, что они не всегда гарантируют нахождение истинного пика, называемого глобальным максимумом, но могут ошибочно принимать за него локальный максимум. Глобальный максимум — это самая эффективная модель во всей тестовой группе, а локальный максимум — самая эффективная модель в локальной области тестовой группы (см. Рисунок 5-4). Ошибочное принятие локального максимума за глобальный может происходить по причинам, связанным с особенностями метода поиска и формой пространства переменных . У такого метода будут возникать проблемы пикообразной переменной, группой моделей с очень большим числом пиков эф- [c.88]
Уровень сопротивления (resistan e level) — это горизонтальная линия, соединяющая ряд последовательных локальных максимумов. Эта линия как бы говорит графику Дальше прохода нет Поворачивай назад . [c.46]
Существует одна характеристика временного ряда, идущая дальше простой частотной статистики и линейных корреляций, и которая появляется благодаря анализу статистики "просадок" (drawdowns). "Просадка" определяется как монотонное падение цены актива в течение нескольких последовательных дней. Просадка, как показано на Рис. 21 является, таким образом, совокупной потерей от последнего (прошлого) максимума до последующего минимума цены. Просадки -это индикаторы, о которых мы должны беспокоиться, так как они непосредственно измеряют совокупную потерю, от которой могут пострадать инвестиции. Они также количественно определяют худший сценарий, когда инвестор покупает на локальном максимуме и продает на следующем локальном минимуме. Таким образом, заслуживает внимания вопрос - есть ли какая-либо структура в распределении просадок, отсутствующая в распределении ценовых приращений. [c.63]