Volumi, volatilità e indice Hearst - pagina 16
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Yurixx, secondo le tue osservazioni il rapporto tra diffusione media e incremento medio (nei tuoi termini R/M) converge a 2 all'aumentare di N? O è solo una mancanza di dati che dà questa impressione?
L'impressione è corretta. L'ho scritto a Nikolai nella nostra corrispondenza privata: questo rapporto per SB converge a 2, così come l'indice Hurst converge a 0,5.
L'impressione è corretta. Ho scritto a Nikolai su questo nella nostra corrispondenza privata: questo rapporto per SB converge a 2, proprio come il rapporto di Hurst converge a 0,5.
Bene, allora Hearst non è così male))), se lo si calcola su una gamma sufficientemente grande di incrementi elementari (tick nel nostro caso).
Candid ha dato la formula R/S = k * (N^h) - ora resta da chiarire come si calcolano queste lettere, un esempio sarebbe meglio. Supponiamo che sia una serie di 0, 1, 2 ...,29,30,29 ...2,1,0.
Calcola e mostra tutto quello che c'è sopra. Colui che dice cose sbagliate. Sulla stessa linea, date la formula e mostrate come è giusta.
PZY Si cancellerà tutta la tastiera qui, ma la verità non verrà a me così sembra per qualche motivo ...
R - lo spread medio. L'intervallo è uguale alla differenza tra i valori massimi e minimi della serie sull'intervallo.
N - numero di campioni nell'intervallo.
S - RMS degli incrementi di una serie.
k - coefficiente costante.
h - Indice di Hurst.
Significa che l'intera serie è divisa in intervalli uguali di N conteggi. Per ogni intervallo, l'incremento e lo spread sono calcolati. Sulla base di questi dati, vengono determinati l'RMS degli incrementi e lo spread medio. L'indice di Hurst deve essere selezionato in modo che la formula sia soddisfatta. :-)))
Se Hurst aveva ragione e lo spread medio soddisfa questa equazione, allora avrebbe una soluzione rispetto a h. Questa soluzione sarebbe determinata da due punti
R1/S1 = k * (N1^h) e R2/S2 = k * (N2^h)
La serie può essere spezzata in due modi: in intervalli di grandezza N1 e di grandezza N2. Corrispondentemente, otteniamo gli intervalli R1 e R2, e gli RMS S1 e S2. Il coefficiente k è costante. Otteniamo così un sistema di due equazioni. Escludendo il coefficiente k si ottiene l'espressione per il calcolo del rapporto Hurst:
h = [ Log(R1/S1) - Log(R2/S2)]/[Log(N1) - Log(N2)]
Geometricamente, è la tangente della pendenza della retta tracciata per i due punti [Log(R1/S1),Log(N1)] e [Log(R2/S2),Log(N2)]. È stata tracciata una curva che esprime la dipendenza di R/S da N in coordinate logaritmiche. Viene mostrato il suo grafico. Mostra che l'angolo di pendenza cambia, cioè dipende da N. Questo implica che il coefficiente k nella formula di Hurst non è una costante, che dipende da N, e che la formula di Hurst è asintoticamente vera solo per grandi N. Poiché l'oggetto dello studio era SB, non ci sono stati problemi con la quantità di dati, a differenza della serie di citazioni.
Bene, allora Hurst non è così male))), se lo calcoliamo su una gamma sufficientemente grande di incrementi elementari (tick nel nostro caso).
Sì... :-)
Contavo sulle zecche. Naturalmente modelli. Potrei indagare su qualsiasi intervallo - sia in termini di dimensioni dell'intervallo che di statistiche necessarie. Con limitazioni, ovviamente, sulle capacità del computer. Ma ho raggiunto questo tetto.
La forbice qui è semplice: più grande è la dimensione dell'intervallo che scegliete, più piccole saranno le vostre statistiche. Dopo tutto, una serie di citazioni è finita. In senso relativo è ancora peggio, perché all'aumentare dell'intervallo c'è bisogno di più intervalli, in modo che le medie si avvicinino ai loro valori reali.
Tuttavia, ho già scritto di questo a pagina 5.
Ho finito gli argomenti.
Posso solo raccomandare di ricordare alcune basi. Se k è k1 per N1 e k2 per N2, questa è chiamata la dipendenza di k da N. È sinonimo della formulazione: k è una funzione di N. Formalmente si scrive come k = k(N). Quindi ho appena tradotto la frase di Vita in un linguaggio più rigoroso.
Semplicemente non ho capito il passaggio sui problemi con il calcolo dell'esponente di Hurst per serie diverse da SB. Per un momento ho avuto la folle idea che l'autore pensi che per qualsiasi serie l'esponente di Hearst debba essere 1/2, ma l'ho subito scartata.
Per la serie High - Low = k * (N^3) l'esponente di Hearst sarà uguale a 3.
Per esempio Vita 0, 1, 8, 27, 64, 125, ..., 1000*1000*1000 prendiamo per certi i punti con N=2 e N=3 (numerazione da 0).
Quindi, h=(ln(8)-ln(27))/(ln(2)-ln(3)) = 3*(ln(2)-ln(3))/(ln(2)-ln(3)) = 3.
h = 3 denota che la formula è spazzatura, l'autore è ignorante.
Vedo che la sostituzione del chilometraggio medio vi ripugna. Dimenticalo.
Ti suggerisco di sostituire 1 vecchio pips = 10 nuovi pips. Q=10R.
Confronta i risultati della formula per entrambi i casi. Sono sicuro che i risultati saranno diversi. Questo significa che misurando con un righello diverso si ottengono dimensioni frattali diverse per la stessa serie. Per questo è ovviamente necessario sapere che H completa la dimensione frattale a 2 e che la scelta del righello non cambia la dimensione frattale. Ma bisogna saperlo prima di spacciare qualsiasi spazzatura per Hearst.
Hurst stava facendo un'analisi R/S, quindi il suo esponente non dipende dalla scelta del righello. Il risultato del topikaster è dipendente, non importa quante volte scrive le lettere R e S. Il risultato del topikcaster non completa la dimensione frattale a 2, e quindi non è in alcun modo significativo per Hurst. Il risultato di Topikcaster mostra per la sua riga fittizia 1/2, e per tutte le altre righe è semplicemente un numero che non ha nulla a che fare con Hearst. Se questo non fosse il caso, il topikmaster avrebbe già postato da tempo i risultati per le varie file e mostrato come convergono alla teoria. Non è questo il caso, perché la sua formula è completamente sbagliata. E non ha niente da mostrare.
Domanda per tutti qui. Qualcuno ha visto il file allegato da Vita? Non vedo nulla, ma forse mi sono perso qualcosa?
p. 10
E le tre semplici domande?
Probabilmente tutti. Candido ha dato la formula R / S = k * (N ^ h) - ora resta da chiarire come calcolare queste lettere, l'esempio sarà migliore. Supponiamo che sia un numero 0, 1, 2...,29,30,29...2,1,0.
Su di esso calcolare e mostrare tutto. E l'incaricato è quello che dice la cosa sbagliata. Vi mostrerà il modo giusto sulla stessa riga dandovi una formula.
Z.I. Cancellerai tutta la tastiera qui, ma la verità non mi viene così mi sembra per qualche motivo...
Non c'è bisogno di provarlo. Questa formula è stata postulata da Hurst, almeno così è scritto nel libro di Peters. Ecco perché è la definizione attuale dell'indice Hurst. Solo che non in questa forma, ma in questa:
R/S = k * (N^h)
La voce (High-Low) è generalmente delirante dal mio punto di vista (scusa Nikolai, capisco che stai solo seguendo le designazioni di Wit). I valori High e Low sono utilizzati ovunque come puramente locali. E R nella formula di Hearst è il media diffusione.
Logica sorprendente, lo apprezzo /:o) Lo prenderò in considerazione, perché ho paura di non essere in grado di affrontare la prossima volta.
Per quanto riguarda la formula, è assolutamente corretta, tranne che storicamente non ricordo bene quale fosse il primario. Ma è ancora un modo di calcolarlo, non la definizione dell'indicatore. Per essere giusti - questo indicatore è stato riscoperto diverse volte. Tuttavia - non ha più importanza.
Sì... :-)
Contavo sulle zecche. Naturalmente modelli. Potrei indagare su qualsiasi intervallo - sia in termini di dimensioni dell'intervallo che di statistiche necessarie. Con limitazioni, ovviamente, sulle capacità del computer. Ma ho raggiunto questo tetto.
La forbice qui è semplice: più grande è la dimensione dell'intervallo che scegliete, più piccole saranno le vostre statistiche. Dopo tutto, una serie di citazioni è finita. In senso relativo è ancora peggio, perché all'aumentare dell'intervallo c'è bisogno di più intervalli, in modo che le medie si avvicinino ai loro valori reali.
Tuttavia, ho già scritto di questo a pagina 5.
L'idea è che se calcoliamo Hirst su un certo intervallo di dati, e poi dividiamo questo intervallo in un numero sufficientemente grande di intervalli e Hirst viene calcolato su ognuno di essi, allora il loro valore medio deve convergere al coefficiente Hirst calcolato per l'intero intervallo. Se è così, l'unica limitazione quando si calcola Hirst è che N deve essere abbastanza grande. A giudicare dai vostri studi, la precisione a N=15 è già abbastanza alta. Quindi, forse questo è un numero accettabile di zecche su cui ha senso calcolare Hirst. E non è necessario fare la media di N tick per segmenti - sarà più esatto Hirst calcolato per l'intera gamma.
P.S. Ripensandoci, ho deciso che 15 non sono sufficienti. Ciò di cui ho bisogno è una sequenza di intervalli K di almeno 15 tick (o una volta per calcolare l'Hurst nell'intervallo K*15 tick). Non so quanti devono essere questi intervalli almeno per una precisione accettabile. Sembra dipendere dalla dispersione dello spread - come diminuisce quando si aumenta K. Ma probabilmente è più facile, solo come stima sperimentale per il SB.