MCarloRisk3D 11.9

करीबन MCarloRisk3D

सिर्फ जड़ (टी) द्वारा अस्थिरता गुणा मत करो, एक मोंटे कार्लो अध्ययन करते है और चरम ठिकानों को कवर । प्रतीक-पुशर्स को अपने पैसे के लिए एक रन दें। अपने समीकरण यादृच्छिक में फेंक सकते हैं, अलग परिमाण और संभावना के साधारण झटके से बाहर? खैर, यह ऐप कर सकता है। MCarloRisk3D: अनुमानित संभावना सतह की बेहतर समझ के लिए 3D देखने के विकल्प के साथ। अब उच्चतम बाजार कैप क्रिप्टो सिक्कों के लिए मूल्य डेटा फ़ीड के साथ: बीटीसी, एथोरम, रिपल, लाइटकॉइन, एडीए, ईओएस, बिटकॉइनकैश। आम आदमी के लिए स्टॉक प्राइस रिस्क एनालाइजर ऐप। अब वैकल्पिक काले हंस घटनाओं और tunable आगे अस्थिरता के साथ । यादृच्छिक वॉक सिद्धांत का उपयोग करके भविष्य के मूल्य वितरण का अनुमान लगाता है। 1960 के दशक से शुरुआती रैंडम वॉक स्टडीज पर ई. फामा लेख: #8232 #8232;#8232 http://www.ifa.com/Media/Images/PDF%20files/FamaRandomWalk.pdf

 नया मॉडल अंशांकन ट्यूटोरियल: #8232;
 http://diffent.com/tuning1.pdf

 "AAPL से $ 320" का अध्ययन करने के लिए उदाहरण का उपयोग मामला और प्रशिक्षण गाइड:

 http://diffent.com/AAPL320arialP.pdf

 में पाया जा सकता है; एप्लिकेशन अस्थिरता अनुमानों के लिए प्रश्न में स्टॉक से पूर्व डेटा का उपयोग करता है। इसके अलावा किसी कंपनी या बाजार #8232 #8232 के केवल वर्तमान "युग" को यदि वांछित हो तो उसे कैप्चर करने के लिए ऐतिहासिक डेटा का उपयोग करने के लिए उपयोगकर्ता कितनी समय में वापस आ सकता है। 
बिल्ट-इन बैकटेटिंग, वेरिफिकेशन और मॉडल ट्यूनिंग टूल्स।

 -- विवरण -- 

 यह ऐप दैनिक स्टॉक को एक स्थिर स्टोचस्टिक प्रक्रिया के रूप में मॉडल करता है और मोंटे कार्लो द्वारा भविष्य में मूल्य वितरण का अनुमान लगाते हैं जो पूर्व (ज्ञात) दैनिक रिटर्न के उपयोगकर्ता-निर्दिष्ट सबसेट के "अनुभवजन्य वितरण" से री-सैंपलिंग करता है। 

सेटिंग्स बदलने या नया डेटा सेट डाउनलोड करने के बाद मोंटे कार्लो टैब पर रन मोंटे बटन दबाना सुनिश्चित करें । #8232;
यह ऐप गूगल फाइनेंस से ऐतिहासिक डेटा को आधार डेटा के रूप में डाउनलोड करता है। कीमतों को रीसमलिंग से पहले दैनिक रिटर्न [पी(टी)/पी (टी-1)] में परिवर्तित कर दिया जाता है। उपयोगकर्ता चुन सकता है कि कितनी दूर वापस resample करने के लिए । इस तरह से उपयोगकर्ता-निर्दिष्ट निवेश क्षितिज पर भविष्य की कीमतों के एक संभावना वितरण का आकलन करके, हम अंगूठे के नियम फैशन में जोखिम के नुकसान का अनुमान दे सकते हैं । 

रिपोर्ट में अनुमानित कीमत और 1 पर्सेंटाइल और 5वें पर्सेंटाइल (1% और 5% रिस्क) के आमतौर पर इस्तेमाल किए जाने वाले स्तरों पर % लॉस अनुमान ों की रिपोर्ट दी गई है । इसके अलावा आगे दिनों की दी संख्या में औसत (50 वें शतमक) मूल्य अनुमान ों की रिपोर्ट । गणना दैनिक समापन मूल्य डेटा पर की जाती है। एक कृत्रिम शॉक फ़िल्टर प्रदान किया जाता है, जिसका उपयोग कृत्रिम रूप से बड़े पूर्व रिटर्न के पुनर्संरण को अस्वीकार करने के लिए किया जा सकता है (विभाजन या अन्य कृत्रिम पुनर्वित मूल्यांकन के कारण जो संपत्ति के अंतर्निहित मूल्य को प्रभावित नहीं करते हैं)। स्टोचस्टिक मॉडल को केवल नमूना या काले हंस मापदंडों को समायोजित करने के लिए पीछे की ओर अधिकतम दिनों की अधिकतम संख्या को समायोजित करके ट्यून या कैलिब्रेट किया जा सकता है। मॉडल सत्यापन विशेषताएं: मोंटे कार्लो टैब पर #8232;
आप मॉडल से हाल के दिनों में से किसी भी संख्या को रोक सकते हैं और फिर 1% और% 5 अनुमानित संभावना (जोखिम) के स्तर पर कम बाध्य लिफाफे के रूप में स्टोचस्टिक जोखिम पूर्वानुमान के परिणामों को प्लॉट कर सकते हैं। 

 टैब मान्य करें:

 यह आपको कई बिंदुओं को रोककर, मॉडल की गणना करके, वास्तविक आरक्षित डेटा बनाम मॉडल की आगे की भविष्यवाणी की तुलना करके अपने मॉडल पर एक संपूर्ण सत्यापन करने की अनुमति देता है, और सभी रोके गए बिंदुओं के लिए समय अनुक्रम बढ़ाने में इसे दोहराता #8232 #8232 है। एक ऊर्ध्वाधर "कर्सर बीम" प्रदान किया जाता है कि आप मोंटे कार्लो टैब और मान्य टैब में नए भूखंडों को एक बार में कई घटता से प्लॉट किए गए मूल्यों को दिखाने के लिए खींच सकते हैं, मूल्यों के साथ घटता को रंग-कोडित करते हैं। 
 
 मोंटे कार्लो ग्राफ के दिनों-आगे की स्थापना से जुड़े पूर्ण मूल्य संभावना भूखंड दिखाएं। यह मोंटे कार्लो प्रक्रिया द्वारा उत्पन्न संभावना सतह के माध्यम से एक टुकड़ा #8232 है। ऐप प्रदाता किसी भी उद्देश्य के लिए इस ऐप की उपयुक्तता के रूप में कोई दावा नहीं करता है, और उपयोगकर्ता को निवेश निर्णय लेने से पहले निवेश सलाहकार से परामर्श करना चाहिए।