Discusión sobre el artículo "Cálculo del coeficiente de Hurst"
Era como si estuviera en un mundo al revés y el código se ejecutara ahora de abajo arriba en lugar de arriba abajo:
void OnStart()
{
double close[]; //Declarar matriz dinámica de precios de cierre
int copied=CopyClose(symbol,timeframe,0,1001,close); //copiar los precios de cierre del par seleccionado al
//array cerrar[]
ArrayResize(close,1001); //formar una matriz
ArraySetAsSeries(close,true);
if(bars<1001) //crear la condición de 1001 compases de historia
{
Comment("Too few bars are available! Try another timeframe.");
Sleep(10000); //retrasar la inscripción 10 segundos
Comment("");
return;
}
...
Wow, justo cuando empiezas a trabajar en un tema y luego te sale un articulo sobre el... genial, gracias :)
Pero, esto es un poco mal camino, la comprensión equivocada de la esencia de la previsión sobre fractales, una sed no dará nada en absoluto, todo es mucho más complicado.
Y la segunda parte es un anuncio en absoluto ... bueno, ¿cómo puede ser así :(
Muy interesante. Gracias al autor. Y sería posible mostrar un ejemplo no sólo de la investigación en el pasado, sino también de la aplicación posterior. Una vez establecida una correlación sobre datos pasados, necesitamos entender cómo perdura en el futuro.
Wow, justo cuando empiezas a trabajar en un tema y luego te sale un articulo sobre el... genial, gracias :)
Pero, esto es un poco mal camino, la comprensión equivocada de la esencia de la previsión sobre fractales, una sed no dará nada en absoluto, todo es mucho más complicado.
Y la segunda parte es un anuncio en absoluto ... bueno, ¿cómo podría ser :(
Maxim, ¡gracias por tu comentario!
Sí, tienes razón, desde luego el cálculo del coeficiente de Hurst es sólo una base para hacerse al menos una mínima idea de la aplicación de algún tipo de estadística mat en el estudio de series temporales. Apoyo tu comentario y también creo que sería ingenuo y erróneo utilizar sólo el análisis de coeficientes para pronosticar la dinámica del mercado. Por supuesto, es necesario construir una estrategia sobre la base de indicadores agregados y utilizando varios indicadores y fuentes.
En el próximo artículo definitivamente le mostraré mi correcta comprensión del análisis fractal.
Gracias de nuevo por su comentario.
P.D. Me pidieron hacer una revisión de las herramientas MT5 para este tipo de análisis. Aproveché la oportunidad para promocionarlo.
Personalmente no me avergüenza la publicidad. Dónde sin ella hoy en día. Ahora está en todas partes. ¿Quién le impide poner filtros internos.
Un artículo extremadamente flojo que podría haber sido un trabajo de hace 30 años.
Si se lee el artículo, deja completamente de lado la situación moderna relacionada con Hurst.
Por alguna razón, el autor cree que este coeficiente puede estimarse mediante CNA, y que no existen otros métodos de estimación en este caso.
Por ejemplo, el paquete FGN con la función HurstK(z), en la que se realiza una estimación no paramétrica del coeficiente de Hurst, que da un valor mucho más preciso.
Si el autor se hubiera molestado en hacer una revisión bibliográfica en este ámbito, no habría pasado de largo el clásico paper que en particular introduce el concepto de ARIMA fraccional, que permite considerar el coeficiente de Hurst no sólo como tal, sino en el marco de modelos apropiados, además el autor habría visto que existen paquetes en R que han generalizado el coeficiente de Hurst.
El coeficiente de Hurst fuera del marco de los modelos tiene poco interés y las ideas de Hurst se desarrollaron en el marco de los modelos fraccionalmente diferenciados - Fractionally differentiated ARIMA aka ARFIMA(p,d,q) models
El paquete fracdiff proporciona un conjunto bastante completo de herramientas en este ámbito.
Y esto no es todo en el campo relacionado con el coeficiente de Hurst.
Una vez más afirmo que cualquier artículo en el campo del procesamiento de series temporales sin una revisión adecuada de las herramientas disponibles dentro de R parece extremadamente ignorante con un desfase de varias décadas
Un artículo extremadamente flojo que podría haber sido un trabajo de fin de curso hace 30 años.
Si se lee el artículo, la situación actual relacionada con Hurst queda completamente al margen.
Por alguna razón, el autor cree que este coeficiente puede estimarse mediante CNA, y que no existen otros métodos de estimación en este caso.
Por ejemplo, el paquete FGN con la función HurstK(z), en la que se realiza una estimación no paramétrica del coeficiente de Hurst, que da un valor mucho más preciso.
Si el autor se hubiera molestado en hacer una revisión bibliográfica en este ámbito, no habría pasado de largo el clásico paper que en particular introduce el concepto de ARIMA fraccional, que permite considerar el coeficiente de Hurst no sólo como tal, sino en el marco de modelos apropiados, además el autor habría visto que existen paquetes en R que han generalizado el coeficiente de Hurst.
El coeficiente de Hurst fuera del marco de los modelos tiene poco interés y las ideas de Hurst se desarrollaron en el marco de los modelos fraccionalmente diferenciados - Fractionally differentiated ARIMA aka ARFIMA(p,d,q) models
El paquete fracdiff proporciona un conjunto bastante completo de herramientas en este ámbito.
Y esto no es todo en el campo relacionado con el coeficiente de Hurst.
Una vez más afirmo que cualquier artículo en el campo del tratamiento de series temporales sin una revisión adecuada de las herramientas disponibles dentro de R parece extremadamente ignorante con un desfase de varias décadas
Vamos... Sana Sanych... El único artículo en 15 años que desvela de alguna manera el cálculo del índice de Hurst. No importa como esté escrito, hay un código, puedes averiguarlo por el código.
A diferencia de ti, San Sanych, el autor del paper sabe cómo calcular el índice de Hurst. ¿Y tú? Y sólo sabes escribir algunos retazos de R. Pero con apariencia de experto. Es muy molesto ver tus comentarios por todas partes, ¿quizás deberías cambiar de alguna manera tu enfoque del caso...?
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Artículo publicado Cálculo del coeficiente de Hurst:
En este artículo se explica detalladamente el sentido del exponente de Hurst, la interpretación de sus valores y el algoritmo del cálculo. Se muestran los resultados del análisis de algunos segmentos de los mercados financieros y se presenta el método de trabajo con los productos informáticos de MetaTrader 5 que implementan la idea del análisis fractal.
El fractal es un conjunto matemático que posee la propiedad de autosimilaridad. En otras palabras, es un objeto en el que el todo es exacta o aproximadamente similar a una parte de sí mismo: es decir, el todo tiene la misma forma que una o varias de sus partes. El ejemplo más ilustrativo de una estructura fractal es el «árbol fractal»:
Autor: Dmitriy Piskarev