Hearst-Index - Seite 7
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nachgeschlagen. Nochmals 25. es gibt ein Korrelogramm, es ist eine Funktion. Eine Funktion wird nur dann zu einer Zahl, wenn ein bestimmter Wert des Arguments angegeben wird.
"In der Zeitreihenanalyse ist ein Korrelationsdiagramm, das auch als Autokorrelationsdiagramm bezeichnet wird, eine Darstellung der Autokorrelationen einer Stichprobe ab h (time lag). "
so sieht es aus 'Autokorrelationsfunktion' es ist ein Graph !!!
Was bekommt nun der Graph (die Funktion) im Vergleich zu einer Zahl ? also ?
Vielleicht müssen Sie aber auch keine Funktion, sondern eine Zahl mit einer Zahl vergleichen.
Der Hearst-Index ist eine Zahl und sollte mit einer Zahl verglichen werden!!!
Z.I. Das Korrelationsdiagramm und die ACF sind im Wesentlichen ein Satz von Autokorrelationskoeffizienten. Sie verwendet eine einzige Zahl "Autokorrelationskoeffizient (eins)". Ich wollte also herausfinden, was es ist, was Sie denken, bei welchem Wert des Arguments wird die Autokorrelationsfunktion zu einem Autokorrelationskoeffizienten. Einige legen den ACF auf 0,707 fest, andere durch das Integral - dies ist für ein anderes Problem wichtig. Bestimmung des Zeitintervalls, in dem ein Prozess mit sich selbst korreliert ist. (Für Gewerbetreibende ist dies die Zeit, in der der beobachtete Prozess seine Bewegungsmerkmale beibehält).
Der Hurst-Index (HH) ist eine Zahl, die einen bestimmten BP charakterisiert. Nehmen wir nun einen Quotienten, z. B. M1, und finden wir das Hearst-Verhältnis dafür (sofern alles korrekt ist und kein logischer Fehler vorliegt). Führen wir dasselbe Verfahren für M2, M3...Mtf durch und erhalten wir einen Graphen - Abhängigkeit von PC von TF. Wir vergleichen es gegebenenfalls mit meinem Korrelationsdiagramm (ebenfalls eine Grafik von TF).
All dies ist nicht notwendig? Dann wird der Autokorrelationskoeffizient in der Reihe der ersten Differenz, z. B. M10, ermittelt und mit dem PC für dieselbe M10 verglichen.
Sergej, wo sind die Ungereimtheiten? Alles wird widerspruchsfrei verglichen - Zahl mit Zahl, Funktion mit Funktion!
Der Hurst Score (HH) ist eine Zahl, die einen bestimmten BP beschreibt. Nehmen wir nun einen Quotienten, z. B. M1, und finden wir für ihn HF (sofern alles korrekt ist und kein logischer Fehler vorliegt). Führen wir dasselbe Verfahren für M2, M3...Mtf durch und erhalten wir einen Graphen - Abhängigkeit von PC von TF. Wir vergleichen es gegebenenfalls mit meinem Korrelationsdiagramm (ebenfalls eine Grafik von TF).
All dies ist nicht notwendig? Dann ermitteln wir den Autokorrelationskoeffizienten in der Reihe der ersten Differenz, z. B. M10, und vergleichen ihn mit dem PC für dieselbe M10.
Sergej, wo sind die Ungereimtheiten? Alles wird ohne Widersprüche verglichen - Zahl mit Zahl, Funktion mit Funktion!
1. Eine eigene Funktion zu erfinden und sie mit dem Namen einer anderen bekannten Funktion aufzurufen, ist nicht ganz korrekt. (Mathcadet hat eine eingebaute ACF-Funktion lcorr() - sie ist einfacher und bequemer).
2. "...finden Sie den Autokorrelationskoeffizienten in der ersten Differenzreihe..." - Wie? Was ist das? Die Formel? (Autokorrelation bedeutet, dass eine Reihe mit sich selbst verglichen wird; ohne Verschiebung ist die Korrelation definitionsgemäß = 1, bei Verschiebung kann der Koeffizient zwischen -1 und 1 variieren). Einheit die ganze Zeit mit PC vergleichen?
Sergei, vielleicht ist Skype besser, schnellere Stimme, um alles zu erklären + progami auf Matcadet erklären einander, worüber wir sprechen. Wir werden die Tastatur hier löschen. Wahrscheinlich handelt es sich nur um eine Verwechslung der Begriffe. Deshalb verstehen wir uns auch nicht.
Sergey, vielleicht ist Skype besser, es ist schneller, alles mit einer Stimme zu erklären, und wir können ein Matcad-Programm verwenden, um uns gegenseitig zu erklären, worüber wir sprechen. Wir werden die Tastatur hier löschen. Höchstwahrscheinlich handelt es sich nur um eine Begriffsverwirrung. Das ist der Grund, warum wir uns gegenseitig nicht verstehen.
Und was machen die Zuschauer dann? Das glaube ich nicht. Es ist besser, in dieselbe Richtung und an demselben Ort weiterzugehen. Ich meine auf dem Formular.
Sie könnten aber auch Zuhörer werden. Aber sie können es nicht.
Was soll das Publikum dann tun? Niemals. Es ist besser, in dieselbe Richtung und an demselben Ort weiterzugehen. Das heißt, auf dem Formblatt.
Sie könnten aber auch Zuhörer werden. Aber das werden sie nicht können.
OK, ich verspreche, die Ergebnisse in Form von Formeln und Diagrammen zu veröffentlichen. Ich verstehe das Ziel. Hearst und der Korrelationskoeffizient - das sind grundlegend verschiedene Dinge oder Konzepte derselben Größenordnung (die nur in verschiedenen Bereichen variieren). Ich verstehe nur nicht, wie man den "Autokorrelationskoeffizienten" berechnet. Ich kann es tun, aber ich kann es nicht; ich kann den Korrelationskoeffizienten berechnen, aber ich kann es nicht, weil ich nicht verstehe, was das ist.
2. "...den Autokorrelationskoeffizienten in der Reihe der ersten Differenz finden..." - Wie? Was ist das? Die Formel? (Autokorrelation bedeutet, dass die Reihe mit sich selbst verglichen wird; ohne Verschiebung ist die Korrelation definitionsgemäß 1, der Koeffizient kann sich bei einer Verschiebung von -1 auf 1 ändern). Einheit die ganze Zeit mit PC zu vergleichen?
Wir betrachten die Einheit nicht - ein trivialer Fall. Die Verschiebung in der Reihe der ersten Differenz ist immer 1 und nur 1! - Wir berücksichtigen nur die Korrelation zwischen benachbarten Stichproben in der Reihe der ersten Differenz in einer REAL TF. Um das Korrelationsdiagramm zu erhalten, variieren wir NUR die TF für die erste Reihe.
Dies ist eine korrekte Definition, die nicht missverstanden werden sollte.
Nein. Es ist besser, auf die gleiche Weise am gleichen Ort weiterzumachen.
Ich stimme zu. Das ist besser so.
Um ein Korrelogramm zu erhalten, variieren wir NUR die TF für die ursprüngliche Reihe.
Vielleicht haben Sie Recht, Prival. Es handelt sich nicht um ein Korrelationsdiagramm, sondern um den Korrelationskoeffizienten zwischen benachbarten Stichproben in der Reihe der ersten Differenz, die für verschiedene TFs gefunden wurde.
Vielleicht haben Sie Recht, Prival. Es handelt sich nicht um ein Korrelationsdiagramm, sondern um einen Korrelationskoeffizienten zwischen benachbarten Proben in einer Reihe von ersten Unterschieden, die für verschiedene TFs gefunden wurden.
Und das verwirrt mich auch: Wenn zwei Felder verglichen werden, sagen wir, eines ist M1 und das andere ist M5, dann ist das natürlich verwirrend. Die Arrays sollten jedoch gleich lang sein. Angenommen, es gibt 20 Werte. Es stellt sich heraus, dass wir das Verhalten in verschiedenen Zeithorizonten vergleichen. Minuten sind 20 Minuten und 5 Minuten sind 1h 40 Minuten. Das klingt auch nicht richtig.
Wir gehen davon aus, dass die Reihe in erster Näherung stationär ist und dass es keinen nennenswerten Unterschied in den Schätzungen gibt, die aus dem BP-Abschnitt stammen, auf dem diese Schätzung beruht.
Wir gehen davon aus, dass die Reihe in erster Näherung stationär ist und dass es keinen nennenswerten Unterschied in den Schätzungen gibt, die aus dem BP-Abschnitt stammen, auf dem diese Schätzung vorgenommen wird.
Gibt es eine Berechnung des Hurst-Index in Matcad (wir brauchen Formeln in diskreter Form)?
Bislang habe ich nur dies gefunden
Datei mit Ansätzen zur Zeitreihenanalyse im Anhang. Diese Formeln wurden von dort übernommen.
In Matkad gibt es keine solche Funktion.
Was Sie in Ihrem Beitrag zitiert haben, scheint zuzutreffen, mit Ausnahme der folgenden (richtigen) Aussage:
1. Stabile Trends oder vorhersehbares Verhalten des BP: Hu<1/2 oder Hu>1/2 (Antipersistenz bzw. Persistenz).
2. mangelnde Stabilität oder Unvorhersehbarkeit des BP-Verhaltens: Hu=1/2 (integrierte CB mit Null-MO in der ersten Differenzreihe).