Academic Journal
МЕТОДЫ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ СТАТИСТИКИ И ТЕОРИЯ ВЕРОЯТНОСТЕЙ В БИРЖЕВОЙ ТОРГОВЛЕ
| Τίτλος: | МЕТОДЫ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ СТАТИСТИКИ И ТЕОРИЯ ВЕРОЯТНОСТЕЙ В БИРЖЕВОЙ ТОРГОВЛЕ |
|---|---|
| Στοιχεία εκδότη: | ООО Цифра, 2024. |
| Έτος έκδοσης: | 2024 |
| Θεματικοί όροι: | normal distribution, time series models, stock trading, mathematical statistics, data analysis, математическая статистика, statistical tests, биржевая торговля, модели временных рядов, вероятностное прогнозирование, статистические тесты, probability theory, теория вероятностей, 8. Economic growth, анализ данных, нормальное распределение, probabilistic forecasting |
| Περιγραφή: | Биржевая торговля является сложной и динамичной сферой. Методы математической статистики и теории вероятностей являются неотъемлемой частью биржевой торговли, где точность анализа и прогнозирования имеет решающее значение. Они позволяют трейдерам и инвесторам основывать свои решения на объективных данных и статистических закономерностях, а не на случайностях или эмоциональных реакциях. Модели временных рядов, такие как ARIMA и GARCH, позволяют учесть тренды, сезонности и волатильность, предоставляя более точные прогнозы и оценки рисков. Такие методы помогают выявить цикличность и повторяемость в ценовых движениях, что способствует принятию обоснованных решений по входу и выходу с рынка. Кроме того, математическая статистика и теория вероятностей предоставляют инструменты для оценки вероятностей успеха или неудачи торговых стратегий и определения оптимального уровня риска. В целом, эти методы способствуют повышению эффективности торговли и минимизации потерь, позволяя трейдерам и инвесторам принимать информированные решения на основе статистических данных. Exchange trading is a complex and dynamic field. The methods of mathematical statistics and probability theory are an integral part of stock trading, where the accuracy of analysis and forecasting is crucial. They allow traders and investors to base their decisions on objective data and statistical patterns rather than on chance or emotional reactions. Time series models, such as ARIMA and GARCH, allow trends, seasonality and volatility to be taken into account, providing more accurate forecasts and risk assessments. Such techniques help identify cyclicality and repetition in price movements, which aids in making informed market entry and exit decisions. In addition, mathematical statistics and probability theory provide tools for evaluating the probabilities of success or failure of trading strategies and determining the optimal level of risk. Overall, these techniques contribute to improving trading efficiency and minimizing losses by allowing traders and investors to make informed decisions based on statistical data. Международный научно-исследовательский журнал, Выпуск 4 (142) 2024 |
| Τύπος εγγράφου: | Article |
| Γλώσσα: | Russian |
| DOI: | 10.23670/irj.2024.142.19 |
| Rights: | CC BY |
| Αριθμός Καταχώρησης: | edsair.doi...........bae9c7449dd28046a605ec87cd4c1d59 |
| Βάση Δεδομένων: | OpenAIRE |
| DOI: | 10.23670/irj.2024.142.19 |
|---|