[Archives] Mathématiques pures, physique, chimie, etc. : problèmes d'entraînement cérébral sans rapport avec le commerce. - page 388
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<0.5 est encore pire - le bruit se déplace de façon aléatoire :)
Si elle est inférieure à 0,5 et que l'on sait qu'elle persiste, c'est un miracle. Ce n'est pas du tout du "bruit", cela signifie que le processus aura tendance (statistiquement) pour revenir à sa moyenne. Prenez une onde sinusoïdale et mélangez-la avec un peu de bruit, vous obtenez 0,1, 0,2 comme ça.
0,5 est SP et il peut aussi errer autour ou s'éloigner de sa moyenne, tout dépend de la stationnarité du processus. (Hurst ne dit rien explicitement sur la stationnarité, sauf quelques "indices").
0.5 il y a de l'espoir pour la mémoire...
Il a été prouvé que les processus incrémentaux avec des queues lourdes ont une mémoire à long terme. Vous n'avez pas besoin de regarder la courbe Hurst pour ça. (Et cet espoir apparaît à >0,5)
Pour être honnête, je ne comprends pas ce que vous faites et quel est l'intérêt de tout cela ?
Er ... est-ce au sens large ou au sens étroit ? :)
Ils ne savent pas non plus ce qu'ils font ni pourquoi ils en ont besoin. Les nerds se souviennent juste de Hearst de temps en temps et commencent à discuter de lui de manière amicale. Puis ils oublient Hearst et évoquent les grosses queues, etc., etc.
=0,5 errance aléatoire dans le bruit.
<0.5 est encore pire - le bruit s'égare aléatoirement :)
>0.5 il y a de l'espoir pour la mémoire...
>0,79 est naturellement naturel
C'est compréhensible, nous le savons. Persistance, antipersistance et ainsi de suite. Qu'est-ce que cela a à voir avec la prédiction réelle de l'avenir, telle est la question...
Lorsque j'ai appris l'existence de Hirst (par Peters) et que je me suis familiarisé avec sa méthode de calcul, j'ai conclu qu'il fallait beaucoup de données pour être statistiquement représentatif. Le résultat, s'il est obtenu, n'a de sens que pour les investissements à long terme, non spéculatifs. Ce n'est que mon avis.
Il semble qu'il existe des techniques pour le calculer qui ne nécessitent pas beaucoup de données. C'est probablement essentiellement la localité que Farnsworth a mentionnée ici ?
Je me souviens qu'il y a quelques années, j'ai vu la seule application pratique de Hearst - pour simuler des séries synthétiques avec un Hearst donné, qui devraient ensuite être alimentées à l'entrée du testeur. Quelque chose n'a pas marché pour moi, j'ai laissé tomber. Puis j'ai compris intuitivement que la modélisation devait être "intelligente" : les séries synthétiques simulées doivent tenir compte des propriétés des séries financières réelles, qui sont exploitées par le système de négociation lui-même. Une modélisation arbitraire sans référence à la TS elle-même est totalement dénuée de sens. Cependant, je n'ai pas été capable d'arriver à l'expression quantitative de ce "paradigme".
Puisqu'il est strictement prouvé qu'à 0,5, il est errant. Clairement, dans les environs...
Mais, n'est-ce pas suffisant ?
;)
Cherchez des divergences dimensionnelles, peu importe.
Et l'exploiter en bonne santé.
Mathemat:
...
C'est alors qu'est apparue la prise de conscience intuitive que la modélisation doit être "intelligente" : les séries synthétiques à modéliser doivent tenir compte précisément des propriétés des séries financières réelles qui sont exploitées par le système de négociation lui-même. Une modélisation arbitraire sans référence à la TS elle-même est totalement dénuée de sens. Cependant, je n'ai pas été capable d'arriver à l'expression quantitative de ce "paradigme".
en quelque sorte ==
joo:
Les écrivains. Bloch, Pushkin, Tolstoy, Lem, Shackley. Chacun est unique à sa manière et le lecteur peut facilement identifier non seulement le genre de l'œuvre à partir du texte, mais aussi l'auteur(il s'agit d'une sorte d'indicateur, un paramètre propre à chaque auteur). Cependant, statistiquement, tout texte suffisamment grand contient un nombre constant de chacune des lettres de l'alphabet. Il s'agit d'une caractéristique statistique de la langue dans laquelle l'œuvre est écrite. Si l'on génère des lettres au hasard, mais avec des caractéristiques statistiques prédéfinies, on peut obtenir un texte contenant la bonne quantité d'informations. Mais un tel texte n'aura aucune signification et il sera de plus impossible (puisqu'il n'existe pas) d'identifier l'auteur de l'"œuvre".
OK, c'est ma dernière réplique sur ce point. Si vous n'êtes pas d'accord, faites ce que vous voulez, je me tairai :)
Oui, tu avais raison à propos de Close-Open. J'ai dû me plonger dans le livre de Perez et relire certains endroits. En effet, le carré moyen de la distance parcourue par le processus en N étapes, c'est-à-dire la variance de la trajectoire SB, n'est pas la dispersion. Einstein, Feynman, Feller ont travaillé avec ce concept de dispersion - défini de manière tout à fait correcte. Le spread a été inventé par Hirst et de la manière dont il est défini par Peters, il est absolument impossible de l'utiliser dans un quelconque calcul analytique.
Incidemment, j'ai découvert (j'ai déjà oublié ce livre) que Peters a fait beaucoup d'efforts pour adapter ses expériences numériques aux résultats théoriques. D'autant plus qu'il existe des auteurs qui ont obtenu des fonctions beaucoup plus compliquées que la simple dépendance en puissance de la formule de Hirst. Cela confirme mon hypothèse selon laquelle la formule de Hurst n'est au mieux qu'une première approximation de la dépendance réelle.
PS
Le nombre d'erreurs (principalement dans les formules) dans le livre de Peters le rend totalement inutilisable. C'est même plus que ce que j'avais noté lors de ma première lecture.
C'est compréhensible, nous le savons. Persistance, antipersistance et ainsi de suite. Qu'est-ce que cela a à voir avec la prédiction réelle de l'avenir, telle est la question...
Lorsque j'ai appris l'existence de Hirst (par Peters) et que je me suis familiarisé avec sa méthode de calcul, j'ai conclu qu'il fallait beaucoup de données pour être statistiquement représentatif. Le résultat, s'il est obtenu, n'a de sens que pour les investissements à long terme, non spéculatifs. Ce n'est que mon avis.
Il semble exister des méthodes de calcul qui ne nécessitent pas beaucoup de données. C'est probablement essentiellement la localité que Farnsworth a mentionnée ici, n'est-ce pas ?
Je me souviens avoir vu la seule application pratique de Hearst il y a quelques années - pour simuler des séries synthétiques avec un Hearst donné, qui devraient ensuite être alimentées à l'entrée du testeur. Quelque chose n'a pas marché pour moi, j'ai laissé tomber. Et puis j'ai réalisé intuitivement que la modélisation devait être "intelligente" : les séries synthétiques simulées doivent tenir compte exactement des propriétés des séries financières réelles, qui sont exploitées par le système de négociation lui-même. Une modélisation arbitraire sans référence à la TS elle-même est totalement dénuée de sens. Cependant, je n'ai pas été capable d'arriver à l'expression quantitative de ce "paradigme".
Il existe des modèles qui supposent une dépendance de l'indice de Hearst par rapport au temps. C'est précisément cette dépendance en tant que fonction, et non pas quelque chose qui prendrait une fenêtre glissante sur la série. Mais l'identification de ces processus n'est pas une tâche facile.
De manière générale, avant de calculer l'indicateur, nous devons jeter un coup d'œil au graphique log-log. Forex est, pour le moins, un processus faiblement autosimilaire et ne suit pas la dépendance de puissance. Cette dépendance n'existe qu'à une échelle étroite, ce qui annule pratiquement toute la puissance de l'analyse fractale (en tant que discipline mathématique).
Il semble qu'il existe des techniques pour le calculer qui ne nécessitent pas beaucoup de données. Ce doit être essentiellement la localité que Farnsworth a mentionnée ici ?
Où commence le processus ? Est-ce que ça commence tout le temps ou est-ce que ça se termine tout le temps ? Ou est-ce que ça ne s'arrête jamais ? C'est le sel de la réponse. :о)
Il existe des modèles qui supposent une dépendance de l'indice de Hearst par rapport au temps. C'est exactement la dépendance en tant que fonction, pas quelque chose qui prendrait une fenêtre glissante sur la série. Mais l'identification de ces processus n'est pas une tâche facile.
De manière générale, avant de calculer l'indicateur, nous devons jeter un coup d'œil au graphique log-log. Forex est un processus qui est, pour le moins, faiblement autosimilaire et ne suit pas la dépendance de puissance. Cette dépendance n'existe que sur une échelle étroite qui annule pratiquement la puissance de l'analyse fractale (en tant que discipline mathématique).
Où commence le processus ? Est-ce que ça commence tout le temps ou est-ce que ça se termine tout le temps ? Ou est-ce que ça ne s'arrête jamais ? C'est le sel de la réponse. :о)
Les scientifiques ne se chamaillent pas...
Les œillets de Galton sont plus proches de moi.
;)