Indice Hearst - pagina 6

 

ciao!!!

Potete dirmi se è possibile implementare questo algoritmo in C++?

il fatto è che ho una tesina su questo argomento....

 
È giusto dire che se una serie di quotazioni è caratterizzata da un valore di Hirst molto più basso di 0,5, allora la tattica di aprire posizioni contro gli outlier sarà efficace, assumendo un'alta probabilità di tornare alla media? E viceversa, se H è notevolmente superiore a 0,5, allora si dovrebbe usare una tattica di tendenza?
 

Sì, questo è vero.

Si può dimostrare che esiste una relazione univoca tra l'indice di Hurst e il coefficiente di autocorrelazione. È lo stesso qui: <0 - tattica di rollback, >0 - tendenza.

 

La figura di Hearst è una buona cosa, ma bisogna stare molto attenti. Nella sua essenza, mostra la dinamica del comportamento degli incrementi della serie analizzata. In un caso, il "vettore generale" degli incrementi è unidirezionale e la serie è probabile che si allontani dalla sua media attuale; in un altro caso, al contrario, gli incrementi sono tali che la serie tenderà verso la sua media; nel terzo caso, gli incrementi sono assolutamente casuali e la serie non è prevedibile. Non dice nulla sulla direzione della serie, la probabilità con cui andrà da qualche parte, per quanto tempo "andrà da qualche parte" e dov'è la sua media.

al neutrone

Можно показать, что существует однозначная связь, между показателем Херста и коэффициентом автокорреляции. Тут всё так же: <0 - тактика откатная, >0 - трендовая.

Hearst è meno di zero? E qual è, curiosamente, la sua relazione con il coefficiente di autocorrelazione?????

 

Tu stesso sei più di zero!

Stavo parlando del coefficiente di autocorrelazione r nella serie della prima differenza della BP iniziale, è vero per essa, non per Hearst: r<0 - rollback tattico, r>0 - tendenza. E la relazione che ti interessa, la puoi ottenere da solo, considerando il coefficiente di diffusione per il moto browniano unidimensionale e mettendolo in relazione prima con l'esponente di Hurst, e poi con il coefficiente di autocorrelazione. La tua qualifica per questo problema è sufficiente!

 
surfer >> :
È giusto dire che se una serie di quotazioni ha un valore Hyst molto più basso di 0,5, allora la tattica di aprire posizioni contro gli outlier sarà efficace, assumendo un'alta probabilità di tornare alla media? E viceversa, se H è notevolmente superiore a 0,5, allora si dovrebbe usare una tattica di tendenza?

>> Abbastanza giusto.

 
Neutron писал(а) >>

Tu stesso sei più di zero!

Stavo parlando del coefficiente di autocorrelazione r nella serie della prima differenza della BP iniziale, è vero per essa, non per Hearst: r<0 - rollback tattico, r>0 - tendenza. E la relazione che vi interessa, potete ottenerla da soli, considerando un coefficiente di diffusione per un moto browniano unidimensionale e mettendolo in relazione prima con l'esponente di Hurst, e poi con il coefficiente di autocorrelazione. La tua qualifica per questo problema è abbastanza buona!

https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9A%D0%BE%D1%80%D1%80%D0%B5%D0%BB%D1%8F%D1%86%D0%B8%D1%8F

il coefficiente di correlazione che conosco è un numero.

Il coefficiente di autocorrelazione è una funzione dello spostamento temporale https://www.mql5.com/ru/code/8295

Cos'è il coefficiente di autocorrelazione? Come si calcola?

Cominceremo a capirci solo quando definiremo chiaramente i termini, daremo la loro definizione precisa e inequivocabile in parole e come formula. Se non facciamo questo, non funzionerà nulla. Questo è quello che succede mese dopo mese con la ricerca del mitico "trend" e "flat". Ognuno ne ha una diversa, perché non esiste una definizione chiara e univoca.

 
Neutron >> :

Sei più grande di zero!!!

Mi stai solo lusingando! :о)))

Stavo parlando del coefficiente di autocorrelazione r nella serie della prima differenza della BP iniziale, è vero per essa, non per Hirst: r<0 - rollback tattico, r>0 - tendenza. E la relazione che vi interessa, potete ottenerla da soli, esaminando il coefficiente di diffusione per il moto browniano unidimensionale e mettendolo in relazione prima con l'esponente di Hurst, e poi con il coefficiente di autocorrelazione. La tua qualifica per questo problema è sufficiente.

E qual è il legame con Hearst, matematico?

 
Prival писал(а) >>

https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9A%D0%BE%D1%80%D1%80%D0%B5%D0%BB%D1%8F%D1%86%D0%B8%D1%8F

il coefficiente di correlazione che conosco è un numero

il coefficiente di autocorrelazione è una funzione dello spostamento temporale https://www.mql5.com/ru/code/8295

Cos'è il coefficiente di autocorrelazione? Come si calcola?

Cominceremo a capirci solo quando definiremo chiaramente i termini, daremo la loro definizione precisa e inequivocabile in parole e come formula. Se non facciamo questo, non funzionerà nulla. Questo è quello che succede mese dopo mese con la ricerca del mitico "trend" e "flat". Ognuno ha la sua tendenza, perché non esiste una definizione chiara e univoca.

Sergey, guarda qui (il post più in alto).

 
Neutron писал(а) >>

Sergei, dai un'occhiata qui (post più in alto).

Guardato. È di nuovo 25. È un correlogramma, è una funzione. Una funzione si trasforma in un numero, solo ad un certo valore dell'argomento.

"Nell'analisi delle serie temporali, un correlogramma, noto anche come grafico di autocorrelazione, è un grafico delle autocorrelazioni di un campione, da h (ritardo). "

Questo è quello che sembra "funzione di autocorrelazione" è un grafico!!!

Ora cosa ottiene il grafico (funzione) rispetto a un numero? quindi è ?

O forse devi solo confrontare non una funzione ma un numero con un numero.

L'indice Hearst è un numero e deve essere confrontato con un numero!!!

Z.I. Il correlogramma e l'ACF sono essenzialmente un insieme di coefficienti di autocorrelazione. Usa un solo numero "coefficiente di autocorrelazione (uno)". Quindi volevo scoprire cos'è, cosa pensate che sia, a quale valore dell'argomento, la funzione di autocorrelazione diventa un coefficiente di autocorrelazione. Alcuni fissano l'ACF a 0,707, altri attraverso l'integrale - questo è importante per un altro problema. Determinazione dell'intervallo di tempo durante il quale un processo è correlato a se stesso. (Per i commercianti, questo è il tempo durante il quale il processo osservato mantiene le sue caratteristiche di movimento).

Motivazione: