Volúmenes, volatilidad e índice Hearst - página 18
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Candid:
Для ряда Бернулли мы не можем произвольно менять масштаб потому что речь идёт о числе испытаний.
Es decir, un paseo aleatorio en este nivel primario no tiene autosimilitud, es decir, no es un fractal.
Otra cosa es que empecemos a dividirlo en "bares".
Hay algo en tu razonamiento en torno a la autosimilitud, Nicholas, que es una gran confusión. :-)
¿Qué quiere decir con que "no podemos cambiar arbitrariamente la escala" de una serie de Bernoulli? ¿Dividir una serie en intervalos de longitud N no es una formación temporal?
¿Y qué son las barras en términos de una serie aleatoria? ¿Con qué trabaja usted cuando trabaja con barras? ¿Cerrar, abrir? ¿Cómo se calcula el spread, en High-Low? ¿Y el aumento por Close-Open? Si es así, significa que rompe la serie inicial en intervalos no equidistantes. Para ser precisos, eso es contrario al procedimiento de definición de Hearst por completo.
Y si se trabaja, por ejemplo, sólo con la serie Close (como se considera, por ejemplo, una mashka), y ya se descompone en intervalos, etc., entonces significa que se está reduciendo la serie original a una muestra. Al mismo tiempo, si hay regularidades en la serie, el principio de muestreo puede destruirlas. En cualquier caso, se trata de un rechazo a parte de la información. ¿Con qué fin?
En cuanto a la autosimilaridad, una serie de ticks la tiene en la misma medida (o quizás en mayor) que una serie de barras. A menos, claro, que reduzcamos la autosimilitud (propiedad estructural) a lo bien que encaja en el lecho de Procusto de Hearst.
Unas palabras más sobre Hirst.
Es posible que tengas la impresión de que en este hilo pienso que este indicador es un disparate, una tontería, una medida errónea, o algo así. De hecho, no lo es. Hurst es un indicador bastante objetivo, relacionado con otras medidas estrictamente matemáticas. Esto, por sí solo, ya sugiere que es aceptado por las matemáticas y que es una característica objetiva.
Sin embargo, hay que tener cuidado con su contenido.
El índice de Hurst es una medida marginal. Se define como un límite, asíntota a la que tiende h en la fórmula conocida para el intervalo normalizado cuando el número de cuentas en el intervalo aumenta hasta el infinito.
Una completa analogía con la Ley de los Grandes Números. En el límite de la LNT se demuestran muchos teoremas de la teoría de la probabilidad y la estadística. En este límite incluso todas las distribuciones tienden a la normalidad. Entonces, ¿por qué la distribución normal ya no nos conviene en el mercado? Y en cualquier campo, la gente quiere saber la distribución a la que obedece el proceso ahora, no en el límite del futuro lejano.
Por ello, la convergencia del proceso pasa a primer plano. Si converge rápidamente, entonces los teoremas de los límites y la distribución normal pueden utilizarse con una buena aproximación en la fase inicial de la recopilación de estadísticas. Si no es así, entonces, en mi opinión, todos los resultados de la aplicación de la FFT pueden enmarcarse, colgarse en una pared y admirarse ante una taza de té. Y para la práctica es necesario buscar algo más adecuado.
La serie histórica de citas es corta. El mercado cambia constantemente, tanto por los cambios en la situación financiera y económica y los procesos que la conforman, como por los cambios en la tecnología del mercado, su soporte técnico (por ejemplo, la transición de 4 a 5 dígitos). Y la ST tiene que ser adecuada al mercado todo el tiempo, no a largo plazo. Todos vamos a morir a largo plazo - eso es lo que dijo algún famoso comerciante cuando se le preguntó por la situación del mercado. Es difícil no estar de acuerdo y peligroso no tenerlo en cuenta.
Por eso creo que Hearst, en su forma clásica, es poco adecuado para su uso en el comercio. Hay que localizarlo de alguna manera o encontrar otras medidas más prácticas para estimar el comportamiento del mercado.
Yurixx:
1. ¿Qué quieres decir con que "no se puede cambiar arbitrariamente la escala" de una serie de Bernoulli? ¿Dividir una serie en intervalos de longitud N no es una formación temporal?
2. ¿qué son las barras en términos de una serie aleatoria? ¿Con qué trabaja usted cuando trabaja con barras? ¿Cerrar, abrir? ¿Cómo se calcula el spread, en High-Low? ¿Y el aumento por Close-Open? Si es así, significa que rompe la serie inicial en intervalos no equidistantes. Para ser precisos, eso es contrario al procedimiento de definición de Hearst por completo.
Y si se trabaja, por ejemplo, sólo con la serie Close (como se considera, por ejemplo, una mashka), y ya se descompone en intervalos, etc., entonces significa que se está reduciendo la serie original a una muestra. Al mismo tiempo, si hay regularidades en la serie, el principio de muestreo puede destruirlas. En cualquier caso, se trata de un rechazo a una parte de la información. ¿Con qué fin?
3. En cuanto a la autosimilitud, la serie de ticks la tiene en no menor (y quizás mayor) medida que la serie de barras. A menos, claro, que reduzcamos la autosimilitud (propiedad estructural) a lo bien que encaja en el lecho de Procusto de Hearst.
1. Hmmm, escribí el argumento de inmediato: el cambio de la escala provocará un cambio en las propiedades de la serie. Al cambiar la escala, convertimos una serie de ticks en una serie de barras. Pero aquí no hiciste una serie de barras, investigaste 1 barra de N ticks. Antes de que se indigne por esta afirmación mía, recuerde que las características de este único bar son variables aleatorias, por lo que ha hecho correctamente muchas pruebas... para 1 bar.
2. Esto no contradice nada, no hay nada en la definición del exponente de Hearst sobre cómo debe formarse la serie inicial. Como ya se ha escrito, técnicamente podemos calcular el exponente de Hearst para cualquier serie. Pero si queremos juzgar la persistencia/antipersistencia de nuestra serie por la relación de Hearst, debemos asegurarnos de que nuestra serie tiene ciertas propiedades, una de las cuales es la autosimilitud. Así que si la prueba muestra que la serie de barras es autosimilar, entonces Hearst está en nuestras manos.
3. ¿Dónde están los argumentos? Por cierto, fíjate que nunca he afirmado que las series de barras sean a priori autosimilares.
P.P.D. Gracias a Vita por las preguntas, que me han dado la oportunidad de reflexionar sobre este tema :)
De nada, Cándido.
Iba a escribir: es una pena que nadie aquí entienda lo que cuenta la fórmula Jurix, pero ahora has disipado mis dudas. De hecho, la segunda fórmula de Jurix sobrevive a la sustitución Q=10R. Por lo tanto, gracias también.
Por desgracia, la fórmula mejorada de Jurix sigue sin contar con Hurst. Así que para, citando a Jurix, "evaluar la corrección de la hipótesis de Hurst", hay que confirmar que la fórmula de Jurix cuenta exactamente para Hurst. No existe tal confirmación.
Como resultado, sólo tenemos la fórmula de Huricks: H = (Log(R2) - Log(R1))/ (Log(N2) - Log(N1)), donde
N - número de ticks en el intervalo. El primer punto del intervalo (valor inicial del precio) es el último tick del intervalo anterior y no se incluye en el actual. Por lo tanto, el número de cambios de precio dentro del intervalo es igual a su número de ticks.
R es el diferencial de precios medio en K intervalos.
0. Tenga en cuenta que Jurix trata de calcular Hurst sobre la base de dos promedios y dos cantidades de pasos, sobre los que se forman estos promedios. Esto ya es un sinsentido para cualquiera que haya indagado en Hearst. Pero, Dios no lo quiera. Supongamos que el genio de Jurix simplificó el complejo algoritmo de Hearst a la relación entre la diferencia de las dos medias y la diferencia de los dos intervalos. Veamos lo que Jurix nos ha dado como prueba de que su fórmula cuenta con Hearst:
1. la derivación analítica de su fórmula simplificada a partir de cualquier cálculo de Hearst conocido o aceptado antes de Jurix NO SE PROPORCIONA;
2. La confirmación de que su fórmula cuenta con Hearst en los ejemplos controlados NO SE PROPORCIONA ;
3. Código para que Yurix calcule su H para que todos puedan comprobar si cuenta con Hearst - NO PRESENTADO ;
4. Cualquier confirmación de que 1/2 en la fórmula de Jurix para la serie de Jurix no es un ajuste - NO PRESENTADO;
5. El ejemplo de control con el que mi código de cálculo de Hearst falla - NO SE PRESENTA;
Yo, por mi parte, he publicado para el juicio general:
1. Cálculo analítico de cómo la fórmula de Jurix converge a 1/2 para SB y sin Hurst - PRESENTADO;
2. Confirmación de mi cálculo analítico por los resultados del cálculo de Jurix y la predicción de convergencia a 1/2 desde arriba - PRESENTADO;
2. Mi hipótesis es que para la SB en el límite la media |Apertura - Cierre| = k * (Alta - Baja) - PRESCRIBIDA;
3. mi hipótesis se ve apoyada incluso por el rango de precios real, gracias a los foreros por la redundancia - PRESCRIBIDA;
4. Un código que cuenta Hurst según el análisis R/S y cualquiera puede comprobarlo - PRESENTADO;
5. Cálculo analítico según la fórmula de Hurst para la serie de control N en cubo:
H = (Log(N2* N2* N2) - Log(N1*N1*N1))/ (Log(N2) - Log(N1)) = 3 - lo que contradice a Hurst por definición. La fórmula de Jurix es errónea. - PROPORCIONADO;
Ten en cuenta también que la incorrección de mis cálculos y argumentos no añade nada a la fórmula de Jurix. Sigue sin soporte porque Jurix no puede apoyarlo con nada. En este momento lo más importante NO SE PROPORCIONA de Jurix es la valentía, el valor de admitir que su fórmula de Hearst no tiene nada que ver con Hearst.
Pero la pregunta sigue sin respuesta:
Tengo curiosidad por saber su versión de lo que es la cifra de Hearst para su propio ejemplo.
Ha surgido otra pregunta:
¿Qué definición de la figura de Hearst utiliza?
No pongas un enlace, escríbelo con tus propias palabras o da un fragmento de la fuente aquí.
Pero la pregunta sigue sin respuesta:
Tengo curiosidad por saber su versión de lo que es la cifra de Hearst para su propio ejemplo. - ¿Después de Q=10R? Lo mismo que para R. Lo señalé diciendo que la segunda fórmula de Hurst sobrevive a la sustitución Q=10R; ¿Para N en un cubo? H=3. Cite la pregunta si no la he adivinado.
Otra cuestión ha madurado:
¿Qué definición del índice Hurst utiliza? - Una medida de persistencia, una estimación de cuánto tiempo una serie retiene la memoria de sus miembros anteriores.
Pero no pongas el enlace, escríbelo con tus propias palabras o da un fragmento de la fuente aquí.
Vita, o eres una persona muy perezosa o muy estúpida. Quiero pensar bien de ti, así que elijo la primera opción. Pero la pereza también tiene que tener sus límites. No se trata de una asintótica, sino de un límite a partir del cual una persona sigue levantándose y enfrentándose a lo que le parece incomprensible.
En la pág. 16 de este hilo respondí a Prival, y di una descripción detallada de todas las variables, el procedimiento y la derivación de la fórmula a la que tienes tales pretensiones. Si eres incapaz de resolver el más simple sistema de 2 ecuaciones con 2 incógnitas, entonces no debes estar aquí, sino en un banco de colegio.
Vita, ve a la página 16 y lee mi post Privalu las veces que haga falta para entender lo infundado de tus afirmaciones.
1. hmm, escribí el argumento de inmediato: cambiar la escala cambiará las propiedades de la serie. Al cambiar la escala, convertimos una serie de ticks en una serie de barras. Pero aquí no hiciste una serie de barras, investigaste 1 barra de N ticks. Antes de que se indigne por esta afirmación mía, recuerde que las características de esta única barra son variables aleatorias, por lo que ha hecho correctamente muchas pruebas... para 1 bar.
Explica, plz, qué es la escala y qué es el cambio de escala. Y dime plz como trabajas con una barra - como un intervalo o solo una fila de solo uno de los 4 precios.
Si todas sus barras son diferentes, entonces sus estadísticas también son triviales: para cada instancia del objeto estudiado (es decir, para cada barra) sólo tiene una dimensión. ¿No es así? ¿Y puede esto proporcionar al menos una mínima validez al resultado?
2. No contradice nada, en la definición del índice de Hurst no hay ni una palabra sobre cómo debe formarse la serie inicial. Como ya hemos escrito, podemos calcular formalmente el exponente de Hearst para cualquier serie. Pero si queremos juzgar la persistencia/antipersistencia de nuestra serie por la relación de Hearst, debemos asegurarnos de que nuestra serie tiene ciertas propiedades, una de las cuales es la autosimilitud. Así que si la comprobación muestra que la serie de barras es autosimilar, entonces Hearst está en nuestras manos.
Técnicamente no hay reclamaciones. :-) Sin embargo, aún así, para que te entienda, explica tu metodología de uso de las barras.
Y es mucho peor con la autosimilaridad. Entonces, ¿dices que antes de poder contar a Hearst y sacar cualquier conclusión tenemos que establecer la presencia de la autosimilitud? ¿Está eso en la definición de Hirst? ¿O en algunas de sus otras posiciones teóricas? Entonces surgen preguntas legítimas: ¿de qué manera va a establecer la existencia de la autosimilitud? ¿hay alguna justificación para este método? ¿no tiene SB la propiedad de la autosimilitud? etc.
En realidad, supuse que para cualquier serie se puede calcular la dimensión fractal y, por tanto, el exponente de Hurst. ¿Esto es por ingenuidad?
3. ¿Dónde están los argumentos? Por cierto, fíjate que nunca he afirmado que las series de barras sean a priori autosimilares.
No he preguntado por los argumentos. Las preguntas que he hecho sólo pretendían aclarar su posición. También se trataba de intentar explicar las razones de mis dudas. No discuto tu punto de vista, sólo quiero entenderlo.
Presumir es malo, pero no podía soportarlo. Hay una rama aquí que recuerda que de nivel a nivel... con pequeñas paradas. 16 cifras ... pirámide ...
https://www.mql5.com/ru/forum/126769/page429
Esta página es el post de Prival con fotos. Se trata de las garrapatas, para los que piensan que las barras son mejores.
¿Qué sentido tiene Hearst, de todos modos? :) Es una característica de retraso "en la dirección frontal" en una sección continua. Lo principal es determinar el proceso requerido en el tiempo y ajustarse a él. Hurst es bueno sólo para la investigación teórica, pero no para el comercio práctico.