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。


次に密度分布の作成です。


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。。

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