Последующие производные нормального распределения

⇐ ПредыдущаяСтр 24 из 48Следующая ⇒

Иногда требуется знать вторую производную функции N(Z). Так как функция N(Z) дает нам значение площади под кривой при Z, а функция N'(Z) дает нам высоту самой кривой при значении Z, тогда функция N"(Z) дает нам мгновенный наклон (instantaneous slope) кривой при данном значении Z:

где ЕХР() = экспоненциальная функция.

Найдем наклон кривой N'(Z) при +2 стандартных отклонениях:

N"(Z) = ‑2 I 2,506628274 * ЕХР(‑(+2^ 2) / 2) = ‑2 / 2,506628274 * ЕХР(‑2) = ‑2 / 2,506628274 * 0,1353353 =‑0,1079968336

Теперь мы знаем, что мгновенная скорость изменения функции N'(Z) при Z = +2 равна‑0,1079968336. Это означает повышение/понижение за период, поэтому, когда Z = +2, кривая N'(Z) повышается на ‑0,1079968336. Эта ситуация показана на рисунке 3‑13.

Последующие производные даются далее для справки. Они не будут использоваться в оставшейся части книги и представлены для полноты освещения темы:

В качестве последнего дополнения к сказанному о нормальном распределении стоит заметить, что на самом деле это распределение не такое остроконечное, как на графиках, представленных в данной главе. Реальная форма нормального распределения показана на рисунке 3‑14. Отметьте, что здесь масштабы двух осей одинаковы, в то время как в других графических примерах они отличаются для придания более вытянутой формы.

Логарифмически нормальное распределение

Для торговли многие приложения требуют небольшой, но важной модификации нормального распределения.

Рисунок 3‑13 N"(Z) дает наклон касательной к N'(Z) при Z = +2

Рисунок 3‑14 Реальная форма нормального распределения

С помощью этой модификации нормальное распределение преобразуется в логарифмически нормальное распределение. Цена любого свободно котируемого инструмента имеет нулевое значение в качестве нижнего предела[13]. Поэтому когда цена этого инструмента падает и приближается к нулю, то, теоретически, цене инструмента должно быть все труднее понизиться. Рассмотрим некую акцию стоимостью 10 долларов. Если бы акция упала на 5 долларов до 5 долларов за акцию (50% понижение), то в соответствии с нормальным распределением она может также легко упасть с 5 долларов до 0 долларов. Однако при логарифмически нормальном распределении подобное падение на 50% с цены в 5 долларов за акцию до цены 2,50 долларов за акцию будет примерно таким же вероятным, как и падение с 10 долларов до 5 долларов за акцию.

Рисунок 3‑15 Нормальное и логарифмически нормальное распределения

Логарифмически нормальное распределение, рисунок 3‑15, работает точно так же, как и нормальное распределение, за тем исключением, что при логарифмически нормальном распределении мы имеем дело с процентными изменениями, а не абсолютными. Теперь рассмотрим движение вверх. В соответствии с логарифмически нормальным распределением движение с 10 долларов за акцию до 20 долларов за акцию аналогично движению с 5 долларов до 10 долларов за акцию, так как оба эти движения представляют повышение на 100%. Это не означает, что мы не будем использовать нормальное распределение. Мы просто познакомимся с логарифмически нормальным распределением, покажем его отличие от нормального (логарифмически нормальное распределение использует процентные, а не абсолютные изменения цены) и увидим, что обычно именно оно используется при обсуждении ценовых движений или в том случае, когда нормальное распределение ограничено снизу нулем. Для использования логарифмически нормального распределения необходимо преобразовывать данные, с которыми вы работаете, в натуральные логарифмы[14].

Преобразованные данные будут нормально распределяться, если необработанные данные распределялись логарифмически нормально. Если мы рассматриваем распределение изменений цены и оно логарифмически нормальное, то можно использовать нормальное распределение. Сначала мы должны разделить каждую цену закрытия на предыдущую цену закрытия. Допустим, мы рассматриваем распределение ежемесячных цен закрытия (можно использовать любой временной период: часовой, дневной, годовой и т.д.). Предположим, цены закрытия последних пяти месяцев – 10 долларов, 5 долларов, 10 долларов, 10 долларов и 20 долларов. Это соответствует понижению на 50% во втором месяце, повышению на 100% в третьем месяце, повышению на 0% в четвертом месяце и повышению на 100% в пятом месяце. Соответственно мы получим частные 0,5; 2; 1 и 2 по ежемесячным изменениям цен со второго по пятый месяцы. Это то же, что и HPR нашей последовательности. Теперь мы должны преобразовать их в натуральные логарифмы, чтобы изучить полученное распределение на основе математического аппарата нормального распределения. Таким образом, натуральный логарифм 0,5 равен ‑0,6931473, ln(2) =0,6931471 и ln(1) = 0. Теперь к распределению этих преобразованных данных мы можем применять математические методы, относящиеся к нормальному распределению.

Дата добавления: 2018-10-26; просмотров: 265; Мы поможем в написании вашей работы!

Поделиться с друзьями:

⇐ Предыдущая 19 20 21 22 232425 26 27 28 Следующая ⇒

Мы поможем в написании ваших работ!