Какие математические модели используются для анализа вероятности случайного события в торговле?

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

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