Почему статистический анализ рынка хуже, чем случайная торговля
Все просто. Потому что у случайной торговли нулевое математическое ожидание, а у статистического анализа отрицательное мат ожидание.
Ну серьезно. Вы же считаете весь производственный цикл, когда оцениваете рентабельность бизнеса. Так почему здесь должно быть иначе? Клории, затраченные на поиск молекулы питательного вещества в тоннах говна тоже надо учитывать. И тут еще вопрос, чьи усилия создадут больше ущерба, усилия ПТУшника, который программирует метод Монте-Карло, или усилия data science программиста, который вчера работал в Uber над оптимизацией логистики и программирует машинное обучение, а сегодня взялся за рынок. Нужно взвешивать.
А вообще странное сравнение. Монте-Карло в ПТУ, ML к высшей математике. По-моему они вообще где-то рядом стоят, я, по крайней мере, начал использовать М-К намного позже МЛ и всяких там KNN.
Ну так, для вброса норм).
Провокационно — да.
Когото-то к чему-то сподвигнет — нет (не считая написание комментариев здесь).
Слишком обобщенной чтобы претендовать на истинность (или даже ложность) — да.
Содержит долю правды — тоже да, что уж там.
Определение текущей цены инструмента уже является элементом статистического анализа, без которого невозможно совершить акт случайной торговли.
Вывод: не торопитсь писать всякую чушь в интернете))
А задачей статанализа для торговли является построение статистического прогноза знака будущего приращения цены с положительным МО.
Сталин — а какая у вас точность прогноза погоды, товарищи метеорологи ?
Метеобюро — 40%, тов.Сталин.
Сталин — а вы говорите наоборот — и будет 60%
А в науку куда? Где-то в России или все таки на PhD в какие-нибудь западные вузы уезжают?