<...> кто сказал Bid и Ask?! <...>
-- Я сказал. Oсмелился... Целую
ветку в форуме открыли с этой целью. Но ни классических литературных ссылок, ни красивых, известных имен великих авторов в ответ не получили.

А ведь это вроде азы финансовой теории. На самом деле, интересен вопрос, откуда берется ненулевая разница (спред) между ценой покупки и ценой продажи? Почему границы биржевого стакана заявок никогда не смыкаются друг с другом? Ниже я попытаюсь таки рассказать на эту тему.
<...> В третьем - работает фундаментальный анализ, для алгоритмов, использующих динамику цены, нет мелочи - самой этой динамики.
-- И всё-таки, каким образом оценивается качество
фундаментального анализа динамики на свободной бирже и соответствующих алгоритмов, базирующихся на этом анализе? Вот мы например создали робота который играет на бирже с прибылью

% годовых в долларах США, a Вы создали робота, который обеспечивает прибыль

% годовых в CHF. Какой из этих двух роботов реально продуктивнее?
У нас на лабораторных работах в магистратуре (специальность Data Science) учат делать правильные прогнозы курсов акций и составлять рекомендации, когда лучше покупать, а когда продавать ценные бумаги. Но если все участники рынка ценных бумаг будут действовать согласно одним и тем же прогнозам, то что будет? Перестанут ли котировки ценных бумаг подчиняться вероятностным законам?
Возвращаясь к исходной теме ветки, хочу в первую очередь извиниться перед
Rasool за то, что все (и я в том числе) нагородили здесь столько оффтопа, вместо того чтобы ответить на достаточно ясно поставленный вопрос. К сожалению,
Rasool не определил более точно, чему именно их учили в магистратуре. Какие именно законы теории вероятностей можно применять, по его пониманию, к случайной функции, описывающей динамику цены? Поэтому, чтобы ответить хоть что-нибудь по существу, я осмелюсь допоставить задачу. Предположим, что
цена продажи актива, в котором мы периодически нуждаемся, и поэтому, периодически покупаем на бирже, подчиняется закону Винера.
Предположим, что у нас всякий раз на покупку имеется сутки времени. В связи с этим наш брокер устанавливает нашу заявку на покупку на 0,4% ниже текущий цены продажи актива в объективной надежде, что в течение суток цена еще может немного опуститься и мы сэкономим. Кроме того, брокер согласовывает с нами и значение верхней планки на тот случай, если цена поползет вверх. Предположим, это 0,7% выше текущей цены продажи актива. Если цена переползает этот рубеж, то брокер мгновенно покупает актив, чтобы не рисковать с его дальнейшим удорожанием. Однако сегодня, по производственным причинам, у нас в запасе имеются четыре дня (вместо одного) на покупку актива. Зная свойства случайного процесса Винера, брокер устанавливает нашу заявку на покупку уже на 0,8% меньше текущей цены продажи необходимого актива, а условия "выхода из игры" определяет как 1,5% выше текущей цены. Вспоминаем (результат, полученный А.А. Свешниковым ещё в 50-ые годы головокружительным регуляризационным приёмом):

где

и

-- ширина коридора, за границы которого ожидается случайный выброс, а

время, соответствующее максимальной вероятности такого выброса, точнее, речь идёт о плотности вероятности по времени, которая достигает максимума в момент

. Таким образом, сильно дольше чем время

ждать не имеет смысла. Теперь представим, что формулой (*) начнут пользоваться все брокеры мира. Окажет ли это существенное влияние на стохастические законы ценоформирования или хотя бы на параметры этих законов? На мой взгляд -- да. В частности, если мы рассмотрим величину спреда в стакане заявок как случайную функцию времени, то можно интуитивно утверждать, что матожидание этой функции уменьшится, уменьшится и её дисперсия. Ведь регулярные пользователи биржи (кому нужен именно ресурс) не будут гоняться за рискованной сверхприбылью, но и своей минимальный выгоды они не упустят.