Índice Hearst - página 8
Está perdiendo oportunidades comerciales:
- Aplicaciones de trading gratuitas
- 8 000+ señales para copiar
- Noticias económicas para analizar los mercados financieros
Registro
Entrada
Usted acepta la política del sitio web y las condiciones de uso
Si no tiene cuenta de usuario, regístrese
Hay que reescribir estas fórmulas en forma discreta y no equivocarse donde.
1. Por lo tanto, es mejor tener un ejemplo en el que se calcule exactamente este Hurst. Para que puedas comprobarlo tú mismo.
2. Estoy escuchando t y tst y donde b apareció Hu=log(R/S)/log(tau/2).
3. Busqué en la red hasta que encontré un ejemplo.
4. El cálculo de Hurst se realiza con una matriz. Pero necesitamos dos matrices para calcular el coeficiente de correlación. Por eso tenemos que decidir qué usar como segunda matriz.
Sólo después de eso se puede comparar
No se necesitan dos matrices para calcular el coeficiente de correlación entre muestras vecinas en la primera serie de diferencias. Si el cociente se denota por X y la longitud de la muestra por n, entonces
En privado, se puede utilizar la fórmula completa para hallar el coeficiente de correlación entre dos PA, tal como se indica en la Enciclopedia: el resultado es el mismo.
Hay algunas tonterías con esta mierda. No pude obtener 0,5 (aunque di rnd() como entrada). La unidad también falló, aunque di x(i)=i (la serie sigue creciendo)
Archivo adjunto, Matkad versión 14
Antes estuve trasteando con el PC, así que conseguí 1/2 estrictamente por la CB integrada. Sin embargo, yo mismo obtuve una expresión para PC, pero no parece ser diferente de la que me diste. Comprobaré las fórmulas más tarde.
No, las fórmulas del artículo tienen fallos. Obtuve resultados completamente erróneos con ellos (no utilicé sus fórmulas):
¡Todo es una mierda!
Es necesario obtener las expresiones para el PC usted mismo. Como base tomemos la definición de PC, cuya esencia se reduce al hecho de que la desviación estándar de la PA en la longitud n crece en proporción n^h, donde h=1/2 para la CB inegenerada y no es igual a 1/2 si se suman incrementos NO aleatorios. En otras palabras, si trazamos la desviación estándar de la PA en función de la TF, obtenemos una línea recta con una pendiente tangente de 1/2 para el proceso aleatorio, <1/2, para el antipersistente y >1/2, para el persistente.
¿Está de acuerdo con esta definición de PC? No me preguntes de dónde lo he sacado, lo he reproducido de memoria.
De alguna manera:
Hay algunas tonterías sobre esta mierda. No pude obtener 0,5 (aunque di rnd() como entrada). La unidad también falló, aunque di x(i)=i (la serie sigue creciendo)
Archivo adjunto, Matkad versión 14
Tienes R = 0 y la Desviación Estándar es cero. En consecuencia, la relación R/S=1.
Tienes R = 0 y la Desviación Estándar es cero. En consecuencia, la relación R/S=1.
Estoy un poco confundido en cuanto a la procedencia de esto. Tengo R=13,5 y el RMS S=2,872 sin ceros allí.
No se necesitan dos matrices para calcular el coeficiente de correlación entre muestras vecinas en la primera serie de diferencias. Si el cociente se denota por X y la longitud de la muestra por n, entonces
Prival, puede utilizar la fórmula completa para hallar el coeficiente de correlación entre dos PA tal y como se indica en la Enciclopedia: el resultado es el mismo.
No, no es eso. Según esta fórmula, resulta que el BGS está correlacionado. Todo el tiempo, r está alrededor de menos 0,5.
Aquí está el código de verificación.
¡Oh, eso es genial!
Lo comprobaré.