Índice Hearst - página 43
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sí lo mismo... las condiciones del mercado son el factor determinante
Por eso es útil (potencialmente). Pero es necesario mover la mente con seriedad. Y dejar casi toda la mierda que se llama AT clásico.
Si se piensa en esa dirección, el punto de partida es :
¿Tiene sentido predecir los estados de un mundo unidimensional?
Si se piensa en esta línea, la premisa de partida es :
¿Tiene sentido predecir los estados de un mundo unidimensional?
¿Y desde el punto de vista de quién se plantea la cuestión de la predicción, de la "población" de este mundo o de un extraño?
¿Y desde el punto de vista de quién se plantea la cuestión de la previsión, de la "población" de este mundo o de un extraño?
La pregunta, según entiendo, es retórica.
Pero respondiendo a la pregunta: leyendo esoterismo me encuentro constantemente con explicaciones de predicciones como información del exterior.
En cuanto a la cuestión, le recuerdo que no soy ni matemático ni programador.
Un gráfico tiene un cociente y un tiempo. Renco sólo tiene un cociente.
Y en ninguna parte se analiza bien el tiempo, como si no existiera.
Aunque si se analizan ambos gráficos, el tiempo se mantiene en la diferencia según la lógica campesina.
Y tal vez el renko en su forma prístina no funcione. Quizá haya que tejerlos por puntos de referencia o inventarse un redibujo. No lo sé.
Este es mi razonamiento primitivo. En resumen, todo son tonterías.
Renko, Kagi, Range y demás también tienen tiempo: los momentos de los cambios de las velas están estrictamente ordenados y tienen un claro criterio de construcción. Así, hay una transformación monótona pero no lineal de la línea de tiempo... Es decir, el "nuevo" tiempo va a un ritmo diferente en relación con nuestro tiempo habitual: se acelera y luego se ralentiza.
Soy de la misma opinión.
Has formalizado mi entendimiento.
Sin embargo, algo en mi razonamiento me frena.
BIEN...
Ese no es el resultado, por desgracia.
Como decía Munchausen: "¡Eso no!"
Sigamos buscando.
Este trabajo de Eric Nyman (2010), que a su vez fue escrito a partir de un libro de Adgar Peters (1990), que tomó este método de Mandelbort (1960-70), quien describió por primera vez el método inventado por Harold Edwin Hirst, de 70 años, en el lejano 1951. Todo esto significa que cuando se le pregunte por la novedad del tema propuesto en el consejo de la disertación, debe imaginar que el viejo Edwin del siglo XIX es un innovador de la geometría fractal:)
Pero en serio, el método se desarrolló, como se ha visto anteriormente, para un proceso específico y muy anormal: el derrame del Nilo. En la imagen siguiente, es evidente la desproporción de la extensión del derrame con respecto a la tendencia general o la expectativa matemática. Así que para un proceso específico, el derrame del Nilo, este método es bueno y funciona, pero para los mercados financieros, tal y como Mandelbort ha intentado presentarlo, ya no es suficiente. En cualquier circunstancia y en cualquier mercado, incluido el SB, su cálculo mostrará un valor de aproximadamente 0,54. Necesitas otros métodos más precisos. Y en cuanto se escribe una tesis, no se puede prescindir de la media móvil autorregresiva integrada fraccional FARIMA, y sólo está disponible en paquetes estadísticos especializados. H puede ser fijado arbitrariamente allí. Pero esto no resuelve el problema, porque para al menos ajustar el mercado al modelo, hay que calcular su H, y ¿cómo hacerlo si el método más sencillo y común no funciona? Hay otras obras sobre este tema, obras de Pastukhov y Shiryaev. Míralos. Son más científicos y más adecuados para una disertación, pero que sean más precisos es una cuestión. También hay un hilo relacionado con el mismo tema, mira aquí.
En general, la idea era la siguiente: para calcular el indicador H, construir una función del precio del metal, luego imponer un cambio en el costo de producción de este metal y analizar el cambio (el llamado beneficio que la organización puede obtener). Analizar en términos de aquellos factores que están influenciados y no influenciados por factores externos.
Para ser honesto, intuyo que esto es poco como algo que vale la pena, porque, bueno, debe ser programado, tales habilidades no tienen. Pero el supervisor de mi tesis me recomendó encarecidamente que utilizara este factor en los cálculos. Así que resulta ser una tontería.... en la fase inicial. ((((
Buenas tardes! En general, la idea era la siguiente: calcular el indicador H, construir una función sobre el precio del metal, luego imponer el cambio en el coste de producción de este metal y analizar el cambio (el llamado beneficio que puede obtener la organización). Analizar en términos de aquellos factores que están influenciados y no influenciados por factores externos.
Yo, francamente, intuyo que esto es poco como algo que vale la pena, porque, bueno, debe ser programado, tales habilidades no tienen. Pero el supervisor de mi tesis me recomendó encarecidamente que utilizara este factor en los cálculos. Así que resulta ser una tontería.... en la fase inicial. ((((
Lo siento, pero todo esto es poco para una disertación. No hay ninguna novedad científica en ello, el tema ya es conocido, al menos desde hace cuarenta años. Y si vas a empezarlo "como todos", es decir, coges algo de Internet, de algún libro de hace 20-30 años, recibirás el resultado "como todos", es decir, la próxima tesis con una orgullosa etiqueta "Disertación". En primer lugar, debe recurrir a métodos avanzados de análisis estadístico. No los encontrarás en Internet ni en tu última versión de Excel. Dado el pésimo estado de nuestra ciencia, no obtendrá mucha información útil de las tesis y disertaciones. No son más que copypastes y vacíos en el vacío. Vale la pena trabajar allí - unidades, y que los encontraría necesitan saber primero qué buscar y entender el tema profundamente. La única fuente donde se pueden obtener los métodos estadísticos más recientes e innovadores son los paquetes estadísticos especializados, concretamente el paquete de análisis estadístico R. En general, este entorno merece una mención aparte. Es la norma de facto del investigador. Descárgalo e instálalo desde la web oficial http://www.r-project.org/ e instala sobre él, el entorno visual RStudio. A partir de ahora, prohíbase el uso de Excel. Es una mala forma de hacer disertaciones en Excel. Además, se asegurará un vacío de información en Excel. A continuación, busque paquetes que incluyan métodos de cálculo del índice de Hurst. Hay muchos de ellos, pero primero, instale el paquete 'pracma'. He aquí un ejemplo de cálculo del índice de Hurst para el Nilo. Tenga en cuenta que no necesita nada en absoluto, todos los datos y métodos ya están disponibles en R:
# Скачиваем из Интернета пакет 'pracma' >install.packages('pracma') #Устанавливаем его в системе >library('pracma') #Теперь нам доступна функция 'hurst', вычисляющая коэффициент херста #Смотрим справку по этой функции >?hurst #Загружаем один из базовых пакетов, в котором храниться информация о разливе Нила за 100 лет >library(datasets) # Отобразим несколько диаграмм на одном графике >par(mfrow = c(3,1)) #Строим график разливов Нила >plot(Nile, t='l', main="Nile owerflow 1971-1970") #Под ним отображаем первые разности (доходности) >Nile.diff <- diff(Nile) >plot(Nile.diff, t='h', main="Returns") #Еще ниже строим гистограмму распределения частоты >hist(Nile.diff, breaks=20, main='Distribution') #Рассчитываем собственно показатель Херста. (Будет равен 0,34, т.е. разливы Нила по версии функции hurst() антиперсисенты) >hurst(Nile.diff)Veamos el gráfico resultante:
Aquí es donde debe comenzar el vuelo de la fantasía. Primera pregunta: "¿Por qué el derrame del Nilo en la función es antipersistente, mientras que en Manedlebort y Peters es un proceso persistente?". Veamos cómo se configura la función Hurst, el entorno R es un entorno libre, por lo que la esencia de todos los métodos se puede extraer fácilmente de las fuentes:
#Чтобы посмотреть исходники функции достаточно набрать ее имя без фигурных скобок >hurstPues bien, una vez comprendidos los detalles de todos los métodos, podrá escribir fácilmente su propio método de cálculo. Formalizarlo en forma de un paquete R apropiado para el juicio de la comunidad científica mundial. A continuación, escriba varios artículos en algunas revistas de econometría sobre su método, que demuestren claramente sus ventajas sobre los métodos conocidos. Después, pase gradualmente al análisis del oro. En ese momento ya dominará los modelos probados como AR, Arima, etc. Muy pronto, estarás en la vanguardia del "pensamiento científico". Y ya no se planteará la cuestión de sobre qué escribir.