Это действительно интересный подход. Благодаря этому типу моделирования Монте-Карло я сам пришел к прогнозированию цен. Однако у меня есть одно наблюдение:
Как было сказано в одном из комментариев Reddit к этой статье, без дополнительных условий процесс остается линейным. Таким образом, вы можете оценить пессимистичный и оптимистичный сценарии, просто используя дневную процентную доходность и стандартное отклонение.
Чтобы избавиться от необходимости вычислять каждую точку данных для нескольких сотен тысяч случаев, я бы предпочел получить средний% доход и использовать формулу:
(1-x) ** количество_интервалов будущего,
Где x - это процентная доходность, а также доход плюс и минус одно стандартное отклонение, соответственно. Это грубое приближение к логике, изложенной в вашем сообщении.
Примечание: чтобы извлечь выгоду из чего-то вроде моделирования методом Монте, описанного в посте, я бы попытался внести несколько факторов в ценообразование, которые в идеале также сделали бы процесс нелинейным. Линии ценового тренда редко следуют по-настоящему случайному паттерну, но часто есть невидимые ценовые уровни, так называемые уровни сопротивления и поддержки, которые могут указывать на потенциальные точки разворота линии. Статистически можно рассчитать уровни от максимума в заданном временном окне, когда ценовые тренды имеют тенденцию достигать поддержки / сопротивления и в конечном итоге меняют свое направление. Было бы интересно увидеть что-то подобное, добавленное как компонент смещения к основному броуновскому движению.
