Хаотический белый шум 221 Хедж 507 Хедж верхний, нижний, [c.487]
Однако с наступлением нового, 1998-го года, ситуация на рынке резко изменилась. На нём началась открытая ЭКК три чёрных свечи на всевозрастающем объёме красноречиво об этом свидетельствуют. Большие свечи (чёрная и белая), появившиеся 12-го и 13-го января, с нашей точки зрения отражают хаотические метания мелких и средних спекулянтов, потерявших всякие ориентиры и в панике продававших друг другу стремительно дешевеющие акции. Большинство крупных игроков уже ушли с рынка. Те из них, кто ещё не сделал это, продали свои акции 15-го и 16-го января. После чего рынок два дня поколебался на уровне 17.5 - 19.00, а затем начал стремительно падать. К концу января цены достигли уровня 14.5. Следует указать на определённые трудности, возникающие при анализе рынка и связанные с правильной интерпретацией свечей на большом объёме. Активность крупных игроков они скрывают не всегда. Иногда они свидетельствуют лишь об истерических метаниях мелких и средних спекулянтов. [c.119]
В Главе 6 мы не раскрыли значение показателя Херста. Для Рисунка 6.8 Н=0,92. Как следовало бы ожидать, непрерывный, гладкий характер хаотического потока способствует очень высокому показателю Херста. Он не равен 1 из-за механизма сворачивания или инверсий, которые часто происходят в проекции прямой времени этого уравнения. На Рисунке 6.11 мы прибавили к системе одно стандартное отклонение белого, однородного шума. Это понизило показатель Херста до 0,72 и проиллюстрировало первое применение R/S-анализа к шумовому хаосу использование показателя Херста как показателя шума. [c.230]
Параметр А = 4 играет для системы (3) особую роль - именно при этом значении последовательность наблюдений соответствующей (хаотической) последовательности (хп) напоминает реализацию стохастической последовательности типа белого шума. [c.221]
Для динамических систем, рассмотренных в 4а, этот анализ показывает, что, глобальным образом, поведение Fn(x) (для "хаотических" систем с инвариантным распределением F(x)) качественно отличается от поведения Fn(x) (для "стохастических" систем, образованных независимыми одинаково распределенными величинами с одномерным распределением F(x)). Это говорит о том, что для рассматриваемых моделей максимум является хорошей статистикой в рассматриваемой проблеме различимости "хаотичности" и "стохастичности" Но, разумеется, это не исключает того, что может найтись "хаотическая" система вида хп+ = f(xn,xn-i,--. , Zn-Jt А) с достаточно большим k, которую будет трудно отличить от "стохастического белого шума" пусть и по большому, но конечному числу наблюдений. [c.229]
На рис. 10.6 показана бифуркационная диаграммам диапазоне а от 0.895 до 1 на графике с более высоким разрешением. На этом уровне детализации можно видеть, что хаотическая область не сплошь покрыта точками. Нечто вроде горных хребтов повисает вниз подобно вуалям. На них точки сгуща-, в то же время их прорезают белые полосы, где, кажет- [c.153]
То обстоятельство, что чисто детерминистические динамические системы могут проявлять свойства типа "стохастического белого шума" известно довольно-таки давно и не является неожиданным, хотя многие находят это удивительным. Поэтому тем более становятся интересными вопросы о том, как различать "стохастические" и "хаотические" последовательности, можно ли это сделать в принципе, какова же истинная природа "нерегулярности" финансовых данных - "стохастическая" или "хаотическая" (Видимо, один из возможных здесь подходов может быть основан на понятиях "сложности по Колмогорову-Мартин-Лёфу-Успенс-кому" для индивидуальных реализаций.) [c.224]
Смотреть страницы где упоминается термин Хаотический белый шум
: [c.126] [c.137] [c.175] [c.226] [c.411]Основы стохастической финансовой математики Т.2 (1998) -- [ c.221 ]