Каждый из игроков совершает действия в зависимости от некоторых факторов Х(1,т),...,Х(m,т), где т — номер игрока.
Причем эти факторы могут быть совершенно непредсказуемыми. Например, те же отчеты компаний, теракт 11 сентября и т. д., а потому справедливо их считать случайными.
Если игроков много (ликвидная акция), то совокупность всех учитываемых факторов (не игроков, а факторов) становится огромной и доля факторов, зависимых с одним фиксированным фактором невелика (слабозависмые множества).
Цена образуется как совокупность действий (или бездействий) всех игроков. Если мы смотрим изменение цены за период, когда участие в ее образовании принимало достаточно большое количество игроков, то мы заведомо получаем случайную величину, причем наличие игроков, играющих по разному, практически гарантирует нам ошибку при любой попытке построить функциональную модель или МТС. А значит о существовании какой-то непознанной закономерности бессмысленно.
Конечно для тиков мы не имеем большого количества игроков, но здесь возникает проблема другого свойства — мы не знаем кто из игроков соверхал именно это действие. Даже если мы знаем брокера, то никогда не узнаем кто из его клиентов его совершал.
Поэтому если и говорить об отсутствии шума, то это можно делать только для многомерной последовательности
(идентификационные номера игроков, совершивших сделку (именно конкрентых клиентов, а не только брокеров), тик).
Но в силу полной неизвестности идентификационных номеров игроков совершивших сделку мы будет вынуждены строить модель только для тиков, а последовательность идентификационных номеров игроков, совершивших сделку создаст нам «шум» в любой модели, так как число разных вариантов огромно.
Каков выход?
Я иду по пути рассмотрения тайм-фреймов с большим числом игроков и нормальности шума из-за их большого числа (ЦПТ), как объективной величины.
