Для анализа вероятности случайного события в торговле используются различные математические модели, например:

• Модели временных рядов ARIMA и GARCH. 1 Они позволяют учесть тренды, сезонности и волатильность, предоставляя более точные прогнозы и оценки рисков. 1 Модель ARIMA учитывает тренд, сезонность и случайные колебания в данных, что даёт возможность предсказывать будущие значения временного ряда. 1 Модели GARCH помогают оценить и прогнозировать риски, связанные с изменчивостью цен на рынке. 1
• Модели авторегрессии (AR) и модели скользящего среднего (MA). 1 Они используют предыдущие значения временного ряда для прогнозирования будущих значений. 1
• Симуляция Монте-Карло. 1 Это метод моделирования различных сценариев доходности и рисков портфеля. 1 С его помощью можно оценить вероятность различных исходов и сделать более информированные решения в отношении портфеля. 1
• Модель случайного блуждания (RWM). 3 Это математическая модель процесса случайных изменений — шагов в дискретные моменты времени. 3 При этом предполагается, что изменение на каждом шаге не зависит от предыдущих шагов и от времени. 3