2017/03/14

(Open-Close)のヒストグラムを再現してみました。

今回は、Jupyter Notebookの勉強も兼ねなが進めていきます。^^;方法として、まずTickVolumeをヒストリカルデータから見積もります。次に、作成したTickVolume数だけランダムウォークさせて実際の値幅との違いを見ます。

まずは、TIckVolumeの作成です。

Loading
Sorry, something went wrong. Reload?
Sorry, we cannot display this file.
Sorry, this file is invalid so it cannot be displayed.

次に密度分布の作成です。

Loading
Sorry, something went wrong. Reload?
Sorry, we cannot display this file.
Sorry, this file is invalid so it cannot be displayed.

いろいろなペアと時間で試してみました。




まとめ

 試行回数が異なるランダムウォークの密度分布がほぼ(Open-Close)の密度分布と重なるということは、(Open-Close)のヒストグラムは、分散が異なる正規分布の集合体で表せれる。ということですね。。