Volumina, Volatilität und Hearst-Index - Seite 32
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Ich wünschte, ich hätte die Kommentare über die Methode der fließenden Vaterschaft gehört.
Ich hatte gehofft, die Meinung von Farnsworth Candid Yurixx Avals (und/oder) zu erfahren.
Ich wünschte, ich hätte die Kommentare über die Methode der fließenden Vaterschaft gehört.
Ich hatte gehofft, die Meinung von Farnsworth Candid Yurixx Avals (und/oder) zu erfahren.
Untersuchtes Modell:
M{|x(t+delta)-x(t)|^2}~|delta|^2H(t)
H(t) - geht von der Zeitabhängigkeit des Leistungsindexes aus
Plan zur Untersuchung:
System: Das Bild zeigt die Abfolge der Schritte in der Studie und gleichzeitig einen ersten Blick auf das System:
A0. "Den Prozess stationär machen": Erhalt einer Familie stationärer Reihen mit Eigenschaften, die den folgenden nahe kommen:
- Normalverteilung
- ACF-Eigenschaften bleiben beim Verschieben erhalten
(möglicherweise mit Informationsverlust)A1"Family self-similarity estimation" Auswahl von Reihen, die den Hss- und Hsssi-Prozessen nahe stehen. Schätzung eines singulären Spektrums, Ermittlung eines verallgemeinerten Hurst-Index
B1. "Schätzung von Wahrscheinlichkeitsdichtefunktionen". Das ist so etwas wie https://forum.mql4.com/ru/6100/page31, ich füge ein Bild bei, damit es deutlicher wird (weil es eine lange Geschichte ist):
A2: "Schätzung der möglichen Entwicklung": Ich nehme an, dass dieses Feld etwas mit "Selbstähnlichkeit" zu tun haben muss. D.h. die hervorgehobenen H-Prozesse müssen irgendwie mit der Wahrscheinlichkeitsdichte in Verbindung stehen. Oder vielleicht auch nicht.
A3: "Suche nach den wahrscheinlichsten Strukturen" - nachdem wir die wahrscheinlichsten H-Prozesse herausgefiltert haben, können wir dazu übergehen, genau diese Strukturen - Muster (falls es sie gibt) - herauszufinden.
A4"Schätzung der dynamischen Merkmale": Es gibt eine Geschichte als Entwicklung des Systems durch jede Komponente des Prozesses. In der Evolution gibt es eine Vergangenheit, für die es eine Zukunft gibt, und daher ist es möglich, die Übertragungsfunktion zu schätzen. Und hier können optional auch Kalman-Filter oder Bayes-Filter helfen. Als Ergebnis erhält man eine probabilistische Schätzung von Phasenzuständen und Modellparametern (wenn sie parametrisch sind)
PS: Kolleginnen und Kollegen - dies ist eine erste Annäherung, wenn etwas nicht klar ist, nützt es nicht viel, nachzufragen - ich verstehe es selbst noch nicht. :о)
Zumindest, weil man mit "Minuten" anders handeln muss als mit "Tagen". Es handelt sich um völlig unterschiedliche Dinge.
Wenn man die Sache von einem grundsätzlichen Standpunkt aus betrachtet, sind die globalen Prozesse auf dem Markt und die "Hochfrequenz"-Prozesse unterschiedlich, und es sind unterschiedliche Kapitalgruppen beteiligt. Deshalb scheint das einzige Argument für Selbstähnlichkeit, für die Ähnlichkeit von Charts auf verschiedenen Zeitskalen, nutzlos zu sein. Das ist alles, kurz und bündig.
Der Versuch, die Selbstähnlichkeit durch Zufall oder Wiederholung von Candlestick-Mustern zu beurteilen, ist imho eine erhebliche Vereinfachung. Das ist durch nichts zu rechtfertigen. Eine noch stärkere Vereinfachung besteht meiner Ansicht nach darin, sie nach den Ergebnissen des Handels zu beurteilen. Die Ähnlichkeit der Charts soll ein Versuch sein, die Selbstähnlichkeit des Marktes für Anfänger zu erklären, die noch nie etwas von Fraktalen gehört haben.
Die Selbstähnlichkeit besteht in erster Linie in der strukturellen Ähnlichkeit verschiedener Ebenen des Phänomens. Die Ebenen, die die fraktale Struktur ausmachen. Allerdings, und das ist der grundlegende Fehler vieler, folgt Ähnlichkeit nicht aus Gleichheit. Ähnlichkeit ist nicht Gleichheit. Daher können sich auf jeder fraktalen Ebene unterschiedliche Prozesse entwickeln. Wissen Sie nicht, dass Trends auf verschiedenen Ebenen (in grober Annäherung - bei verschiedenen tf's) in verschiedene Richtungen gehen können? Oder ein Trend auf einer Ebene kann mit einer Flaute auf einer anderen Ebene zusammenfallen?
Und wenn wir die Statistiken nach Pastuchow betrachten, können wir sehen, dass sich die N-Volatilität mit zunehmendem N verändert, auch wenn es nicht sehr sichtbar ist, aber wir können Tendenzen erkennen.
Ausgehend von dem, was ich gerade gesagt habe, ist der Unterschied in der H-Volatilität für verschiedene Ebenen ganz normal und spiegelt unterschiedliche Prozesse wider, die auf diesen Ebenen stattfinden. Nur bei einer reinen und perfekt stationären SB sollte die H-Volatilität auf allen Niveaus einen Wert haben. Das ist übrigens der Unterschied zwischen der H-Volatilität und der Hurst-Volatilität: Sie kann und ist lokal sehr leicht zu messen. Und Hurst ist ein globales Merkmal des Prozesses. Nicht weil sie so steil ist, sondern weil es sich um eine solche Kurve handelt - ihre Definition und ihr Messverfahren erlauben es nicht, lokale Werte zu erhalten, und daher ist es unmöglich, sie auf verschiedenen Ebenen zu messen. Wer sie jedoch lokalisieren kann oder eine andere, praktischere Charakterisierung findet, wird dies tun können und sehen, dass sie bei nicht-stationären Prozessen mit Gedächtnis auf verschiedenen Ebenen unterschiedlich ausfallen wird.
Die Selbstähnlichkeit einer Reihe von Zitaten besteht nicht darin, dass die H-Welle oder was auch immer immer immer die gleiche ist, sondern dass ihre Definition, Berechnungsmethode und Bedeutung auf allen Ebenen gleich ist. Und der Unterschied in der quantitativen Messung ist nur eine Folge des Zustands.
Um auf Hyo zurückzukommen, können wir in verschiedenen Recherchen im Internet auch feststellen, dass log-log-Diagramme keine streng geraden Linien bilden, wie sie es bei Selbstähnlichkeit tun sollten. Auch dieses Ergebnis spricht nicht für die Fraktalitäts-Theorie.
Offensichtlich haben Sie die Ursache für dieses Chaos übersehen. Auf den Seiten 5-6 finden sich mehrere meiner Beiträge, in denen ich die Ergebnisse meiner Nachforschungen über das Verhalten von Hearst bei SB dargelegt habe. Theoretisch sollte er gleich 0,5 sein. In der Praxis stellt sich das jedoch anders dar. Diese Ergebnisse sind nicht originell. All dies wird seit langem von der wissenschaftlichen Gemeinschaft untersucht und ist ihr wohlbekannt. Sogar wikipedia gibt eine Definition von Hurst, die einem aufmerksamen Leser alles sagt: Hurst ist eine marginale Eigenschaft. Daher weichen die Werte für kleine Werte der Intervalle von dem ab, was wir gerne sehen würden. Das ist auch der Grund, warum das Verfahren zu seiner Definition so schwerfällig ist (wie sonst könnte man die Asymptote erreichen?). Und deshalb ist ihre Anwendung in der Praxis wenig effektiv. Die Harpyien von Hearst, die von einer geraden Linie abweichen, sind ebenfalls auf S. 6 aufgeführt. Das gilt auch für die Interpretation dieser Ergebnisse.
Aber das sind alles Probleme von Hearst. Sie wollen eine gerade Linie, arbeiten Sie mit der Varianz der Inkremente. Aber was hat die Selbstähnlichkeit damit zu tun? Was streichen Sie also ein riesiges Phänomen, nur weil irgendeine Kurve dort kein konstanter Wert ist? Und gleichzeitig gibt man mit der Selbstähnlichkeit die Theorie der Fraktale auf. Ist das ausreichend?
Daraus ergibt sich, dass Sie die Muster gleichzeitig auf verschiedenen TFs analysieren müssen. Dies ist nicht dasselbe wie die Drei-Schirme-Methode, die nur diskrete Signale liefert. Die Methode der fließenden Muster (endlich gibt es einen Namen für meine Methode) liefert kontinuierliche (mit der kleinstmöglichen Diskretisierung, die auf dem untersuchten BP möglich ist) Signale in der Zeit.
Die allgemeine Idee der Richtung ist nicht zu beanstanden. Aber es ist ein sehr anspruchsvolles Programm. Die Umsetzung wird nicht einfach sein, da es keine formale Definition eines Musters gibt und andererseits identische Muster aus einer unterschiedlichen Anzahl von Punkten bestehen können.
Die Nichtverwendung der Korrelation als Maß für die Ähnlichkeit von Mustern könnte interessant sein, wenn eine alternative (und effiziente) Methode vorgeschlagen wird. Ohne sie könnte die Ablehnung der Korrelation in eine Sackgasse führen.
Meines Erachtens sollte der Begriff "Paternoster" in einem breiteren Sinne verstanden werden. Ich werde versuchen, meine Definition eines Paternosters zu geben:
Ein PATTERN ist unterteilt in ein "Causal PATTERN" und ein "Investigative PATTERN". BP-Segmente können eine unterschiedliche Anzahl elementarer (unteilbarer) Zeitsegmente (Balken/Typen) enthalten, aber dieselben Muster bilden. Die Form ein und desselben Paternals kann sehr unterschiedlich sein. Die nächstliegende Analogie sind geometrische Figuren - Polygone. Unabhängig davon, wie sich die Seiten eines Dreiecks ändern, bleibt es ein Dreieck, mit Ausnahme der entarteten Fälle.
Verschiedene TFs bilden ihre eigenen charakteristischen Muster. Es handelt sich nicht um Selbstähnlichkeit oder Fraktalität. Muster entstehen ständig und sind in jedem unteilbaren Segment des BP vorhanden.
Etwas pauschal, aber ich habe keine andere Definition als die Grundsätze, an die ich mich halte. Meiner Meinung nach können die Paterns, wie ich sie definiert habe, nicht durch Korrelation und andere statistische Methoden untersucht werden, und im Allgemeinen ist es unmöglich, Formeln für charakteristische Paterns analytisch zu zeichnen, weil sie kontinuierlich erscheinen und verschwinden und ineinander übergehen, wobei, wie ich sagte, in jeder TF ihre Paterns unterschiedlich sind und nicht voneinander abhängen. Unterschiedliche Kombinationen von PATTERNs in verschiedenen TFs ergeben unterschiedliche, aber augenblicksspezifische Investigative PATTERNs. Es ist wie ein Kaleidoskop oder ein Schneeflockenmuster, obwohl die Muster unendlich viele sind, aber das Auftreten von "unmöglichen" Mustern ausschließen. Das heißt, es gibt noch eine andere Menge als die Menge der Patterns.
Daraus ergibt sich, dass es notwendig ist, Paterns gleichzeitig auf verschiedenen TFs zu analysieren. Sie ist nicht dasselbe wie die Drei-Schirme-Methode, die nur diskrete Signale liefert. Die Methode der fließenden Muster (endlich gibt es einen Namen für meine Methode) liefert kontinuierliche (mit der kleinstmöglichen Diskretisierung, die auf dem untersuchten BP möglich ist) Signale in der Zeit.
Vielleicht finden führende Spezialisten auf diesem Gebiet meine Überlegungen nützlich, vielleicht werden sie mich in eine nützliche Richtung lenken. Mit Interesse beobachte ich die Entwicklung des sozialen Denkens in diesem Bereich, aber meiner Meinung nach sind Hirst und ähnliche Methoden der Einschätzung eine Sackgasse, aber das ist mein IMHO.
Ganz ähnliche Gedanken:
Dabei spielt es keine Rolle, ob MathCAD, MQL oder C++ verwendet wird. Letztendlich muss es irgendwie formalisiert werden. Ich habe Muster untersucht, und ich habe ZZ im Rahmen der Vergangenheit/Zukunft untersucht, ohne Erfolg, ohne Verbindungen. Nein, überhaupt nicht. Die 0,5 von Hirst erklärt alles.
Ein Scherz ist ein Scherz, aber ein Yogi, den ich gut kenne, kichert über meinen Krieg mit den Mühlen und Dämonen - ich habe sogar eine Wette gewonnen. Die Bedingungen der Wette sind natürlich statistisch unzuverlässig, aber sie sind eine "Tatsache". Sie rollte sich in ihrem Lotus zusammen (ich kann das noch nicht) und nutzte kinesiologische Tests, um den Eintritt und Austritt zu bestimmen. Es wurde eine Variation verwendet - "Muskeltest" im Unterbewusstsein. Um es einfach zu erklären: Ein bestimmter "gewundener" Armmuskel wurde mit einer Reihe von "Kalibrierungsfragen" (nicht an das Gehirn) in einen Trancezustand versetzt, z. B. "Ihr Name ist Vasya?", auf die richtige Frage/Antwort - eine Reaktion. Erst Ausbildung/Coaching, dann Prüfung.
Das untersuchte Modell:
M{|x(t+delta)-x(t)|^2}~|delta|^2H(t)
H(t) - setzt einen zeitabhängigen Leistungsfaktor voraus
Ich wünschte, ich hätte die Kommentare über die Methode der fließenden Vaterschaft gehört.
Ich hatte gehofft, die Meinung von Farnsworth Candid Yurixx Avals (und/oder) zu erfahren.
Ich habe es als eine Einführung verstanden. Es ist merkwürdig, einige Resonanzen entstehen, etwas fällt ins Leere (im Sinne von Assoziationslosigkeit).
Aber auf die Einleitung sollte der Haupttext folgen :).
Die Unterteilung von Mustern in Ursache und Wirkung entspricht voll und ganz meinen Ansichten - nur in diesem Fall verdienen sie einen eigenen Titel und eine eigene Betrachtung. Sich von Ähnlichkeit, Korrelation und anderen vivisektionistischen Instrumenten zu distanzieren, deutet eher auf ein recht frühes Stadium in der Entwicklung der Idee hin, in dem es außer dem Gefühl, etwas klar erfasst zu haben, und sehr allgemeinen Bildern fast nichts gibt.
Im Großen und Ganzen gefällt mir die in groben Zügen gezeichnete neue Welt ganz gut, aber ich würde gerne verstehen, was sie mit der Realität zu tun hat.
Ich wünschte, ich hätte die Kommentare über die Methode der überquellenden Vaterschaft gehört.
Ich hatte gehofft, die Meinung von Farnsworth Candid Yurixx Avals (und/oder) zu erfahren.
Imha, ein Muster oder eine Kombination von Mustern in verschiedenen Rahmen macht nur in einem bestimmten Kontext - der Marktphase - Sinn. Ein Muster ist nicht die Ursache für eine Bewegung, sondern nur ein wahrscheinliches Zeichen für einen Übergang. Der Kontext kann sehr unterschiedlich sein. Zum Beispiel eine Sanktion, wie sie Neo von der Spinne beschrieben hat. Oder die Konjunktur, wie Al Weiss. Seine Methoden sind übrigens näher an Ihrem Denken über mehrstufige Muster und deren kombinierte Analyse:
Obwohl ich die technische Analyse benutze, um Handelsentscheidungen zu treffen, gibt es eine Reihe von wichtigen Unterschieden zwischen meiner Methode und den Ansätzen der meisten anderen Händler in dieser Gruppe. Erstens glaube ich nicht, dass viele technische Händler in ihrer Forschung weiter zurückgehen als dreißig Jahre, geschweige denn hundert Jahre oder mehr. Zweitens interpretiere ich nicht immer dieselbe stereotype Figur auf dieselbe Weise. Ich berücksichtige auch, in welchem Teil des langfristigen Wirtschaftszyklus wir uns befinden. Dies allein kann schon zu erheblichen Unterschieden zwischen den Schlussfolgerungen führen, die ich aus den Charts ziehe, und denen, die von Händlern gezogen werden, die dies nicht tun. Schließlich betrachte ich die klassischen Diagramme (Kopf und Schulter, Dreieck usw.) nicht nur als unabhängige Formationen. Vielmehr versuche ich, bestimmte Kombinationen von Figuren zu finden, oder anders gesagt, Figuren in Figuren. Diese komplexeren mehrstelligen Kombinationen können Signale für Geschäfte mit einer höheren Erfolgswahrscheinlichkeit liefern.
D. Schwager: "Die neuen Marktzauberer".
In jedem Fall liegen die Ursachen und Folgen außerhalb des Diagramms. Dabei handelt es sich um reale wirtschaftliche Prozesse, wie zum Beispiel die Inflation und Deflation einer Spekulationsblase. Ein Muster kann den Phasenwechsel in der Zeit zeigen und Ihnen helfen, sich auf den Prozess einzustellen.