Wahrscheinlichkeitsverteilungen und ihre Funktionen in MQL5

Zusammenfassung

Dieser Artikel führt Wahrscheinlichkeitsverteilungen als Modelle für Zufallsvariablen ein und erläutert Unterschiede wie diskrete und stetige Verteilungen, Symmetrie, Lage und Modalität. Er beschreibt gängige Darstellungen einer Verteilung, darunter Dichte-, Verteilungs-, inverse Verteilungs- und Überlebensfunktion, und betont, wie diese Werkzeuge helfen können, empirische Marktdaten mit theoretischem Verhalten zu vergleichen.

Der Praxisteil stellt MQL5-Klassen zur Berechnung von Verteilungen vor, beginnend mit der Normalverteilung. Die Normalverteilungsklasse berechnet Dichte, kumulative Wahrscheinlichkeit, Quantile und Überlebenswahrscheinlichkeit und verwendet dafür Näherungen der Fehlerfunktion. Die umfassendere Codesammlung soll mehrere theoretische Verteilungen abdecken und enthält Skripte zur Darstellung stetiger und diskreter Verteilungen. Der Artikel bietet eine Programmier- und Statistikgrundlage, keine Handelsstrategie oder empirische Marktstudie. Er weist darauf hin, dass Parametrisierungen und Formeln je nach Quelle variieren können, und bezeichnet Normalverteilung auf Finanzmärkten als selten. Ein Vergleich mit beobachteten Daten ist daher nützlicher, als Renditen als normalverteilt anzunehmen.

Kernaussagen

• Eine Wahrscheinlichkeitsverteilung beschreibt das Verhalten einer Beobachtungsmenge für eine Zufallsvariable.
• Verteilungen lassen sich unter anderem danach klassifizieren, ob ihre Variablen diskret oder stetig sind.
• Dichte-, Verteilungs-, inverse Verteilungs- und Überlebensfunktionen zeigen unterschiedliche Aspekte einer Verteilung.
• Die MQL5-Beispiele implementieren Wahrscheinlichkeiten und Quantile der Normalverteilung mit Näherungen der Fehlerfunktion.
• Die Normalverteilung dient als nützlicher Vergleichsmaßstab für empirische Finanzdaten, nicht als Standardmodell für Marktrenditen.

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Diese Zusammenfassung wurde vom Research-Agenten von Stratmill anhand des Originals verfasst; sie ist keine Kopie der Quelle.