Martingale

Una martingala non è altro che un metodo per controllare un certo numero di variabili che si basano su un procedimento matematico. In probabilità statistica, martingala è fondamentalmente una serie di numeri casuali per cui, in una data situazione, in un dato momento, il valore atteso della successiva valore della serie, in tutti i valori precedenti, eguaglia il valore attuale. Questa semplice formula può anche essere usato per calcolare la probabilità di una coppia di eventi. E ‘stata la prima a prevedere il risultato di operazioni di borsa, e ora molte persone lo usano per prendere decisioni di trading.

teoria delle probabilità presuppone che l’universo consiste di variabili casuali indipendenti che sono entrambi soggetti a variazione casuale e, quindi, hanno probabilità di misura dello zero. Tuttavia, la realtà del nostro mondo non segue sempre questa ipotesi. Una martingala ci permette di creare un insieme di probabilità statistiche in cui si prevede le variabili casuali di agire in un modello che, se seguita dalla variabile casuale, produce un risultato.

Un esempio martingale è l’uso di una serie di media mobile per analizzare i dati di borsa in un arco di tempo specifico. Queste medie mobili per combinare i dati da diversi intervalli di tempo differenti per formare un singolo valore, che rappresenta il valore medio di tale valore nel periodo del lasso di tempo. Questo valore viene quindi combinato con i dati precedenti al fine di ottenere un valore che verrà utilizzato per generare una probabilità di future mosse del mercato azionario.

L’idea è quella di togliere il disturbo dai dati con l’introduzione di nuovi dati che è costante su tutta la gamma dei dati. Se si guarda ad alcuni dati da un determinato lasso di tempo, e ci sono alcuni dati che tende a mostrare una maggiore volatilità rispetto ad altri dati. Nella maggior parte dei casi, ci si aspetta la volatilità a persistere nel tempo. Questo modello può continuare per tutto il periodo di tempo, oppure può variare da solo una piccola quantità.

Utilizzando una serie media mobile a rimuovere questi valori anomali dai dati consente di creare una serie di probabilità statistiche in cui si produce un costante e coerente modello. La probabilità di un tale modello, quando una serie di dati è stata tracciata sopra l’intero arco di tempo della serie, è probabile che sia vicino ad un valore costante. Usando una martingala nella vostra analisi può aiutare a ridurre la probabilità che i dati saranno soggetti a fluttuazioni di tendenze.

Ci sono molti tipi di martingala e tutti producono risultati diversi, a seconda della lunghezza del periodo di tempo che si sta utilizzando. Un altro fattore importante è il fatto che ogni serie martingala è basata su una diversa distribuzione dei dati. Ad esempio, i seguenti martingale sono: semplici, binomiale, log-normale, esponenziale, minimi quadrati, clustering e curtosi.

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