記事"ハースト指数の計算"についてのディスカッション - ページ 2 12345 新しいコメント Dmitry Fedoseev 2017.02.11 18:11 #11 СанСаныч Фоменко:...なぜか著者は、この係数はISCで推定でき、この場合他の推定方法はないと考えている。... この記事のどこを見たのですか？ СанСаныч Фоменко 2017.02.11 18:25 #12 Dmitry Fedoseev: この記事のどこを見ましたか？3.4 通貨ペアのハースト指数の実際の値以上でフラクタル解析理論の基本的な原理について概説した。プログラミング言語MQL5を用いたRS分析の直接的な実装に進む前に、もう少し説明する必要があると考えました。下の表は、FOREX市場の11の通貨ペアについて、異なるタイムフレームとバーの数におけるハースト係数の値を示しています。係数は 最小二乗法(LSM)を使って 回帰を解くことによって計算されています。見てわかるように、形式的には、ほとんどの通貨ペアが永続的なプロセスを 支持していますが、反永続的なものもあります。しかし、この結果にどれほどの意味があるのでしょうか？この数字は信用できるのだろうか？ しかし、重要なのは推計方法を正当化することではなく、まったく別のことです。あなたの以前の投稿を考慮するともしこの係数を計算する必要があるのであれば、私たちは既成のHurstK(z)関数を適用する代わりに理論化しているのです。あるいは、ハーストと彼のニールが書いたロングメモリー時系列モデルを適用しようとしているかです。根本的にレベルが違う。ハーストはあちこちにいるが。fracdiffを 見る勇気を持ってください。あるアルゴリズムの実装に関する知識を示すことではなく、位置決定ブロックに関心を持つべきである。 Dmitry Fedoseev 2017.02.11 18:34 #13 СанСаныч Фоменко:3.4 通貨ペアのハースト指数の実際の値以上でフラクタル解析理論の基本的な原理について概説した。プログラミング言語MQL5を用いたRS分析の直接的な実装に進む前に、もう少し説明する必要があると考えました。下の表は、FOREX市場の11の通貨ペアについて、異なるタイムフレームとバーの数におけるハースト係数の値を示しています。係数は 最小二乗法(LSM)を使って 回帰を解くことによって計算されています。見てわかるように、形式的には、ほとんどの通貨ペアが永続的なプロセスを 支持していますが、反永続的なものもあります。しかし、この結果にどれほどの意味があるのでしょうか？この数字は信用できるのだろうか？ しかし、重要なのは推計方法を正当化することではなく、まったく別のことです。前回の投稿を踏まえてHurstK(z)係数を計算する必要があるのであれば、既製のHurstK(z)関数を適用するのではなく、理論化する必要があります。あるいは、Hurstと彼のNeilが書いたロングメモリー時系列モデルを適用しようとしているかです。根本的にレベルが違う。ハーストはあちこちにいるが。勇気を出してfracdiffを見て みよう。あるアルゴリズムの実装に関する知識を示すことではなく、位置決定ブロックに関心を持つべきである。書かれていることだけでは十分ではない。一般的に、この記事には驚くような提案や奇妙なものまでたくさん含まれている。議論する価値すらない。書かれていることを信用してはならない。最近は自由な解釈や言葉の創造が流行っている。しかし、記事にコードが添付されていれば、それについて話すことができる。出来合いの関数を適用して、それがどのようにカウントされるかを理解しないのは面白くない。私はrへの言及には興味がない。私が興味があるのは理解することであって、猿のように無心に使うことではない。個人的には、この記事の価値は、あなたのrと違って、コードが添付されているので、私にとってより高い。 СанСаныч Фоменко 2017.02.11 18:51 #14 Dmitry Fedoseev:書かれていることだけでは十分ではない。一般的に、この記事には驚くような提案や素晴らしいものまでたくさんある。議論する価値すらない。書かれていることを信用してはならない。しかし、記事にはコードが添付されている。出来合いの関数を適用して、それがどのようにカウントされるかを理解しないのは面白くない。rへの言及には興味がない。私が興味があるのは理解することであって、猿のように無心に使うことではない。個人的には、この記事の価値は、あなたのrとは異なり、コードが添付されているので、私にとってより高い。ISC関数RegCulc1000はハースト係数を 計算するのに使われる。コメント://--Calculation of the Beta regression coefficient or the Hirst coefficient you are looking for .もしあなたがハースト係数を計算するためにISCを使うことができず、ISCを使う可能性が証明されず、類似のものがノンパラメトリック推定法を使うのであれば、"我々が話すことができる "すべてのコードに価値はありません。あなたが「私は理解することに興味があるのであって、猿のように頭ごなしに使うことに興味があるのではない」と言うのは、疑わしいコードを使うことである。では、どちらがサルなのか？ Dmitry Fedoseev 2017.02.11 19:04 #15 СанСаныч Фоменко:RegCulc1000 ISC関数は、ハースト係数を計算するために使用されます。コメント://-- ベータ回帰係数または必要なハースト係数の計算 もし、ハースト係数を計算するためにISCを使うことができず、ISCを使う可能性が証明されておらず、アナログがノンパラメトリック推定法を使うのであれば、"我々が話すことができる "すべてのコードには何の価値もありません。あなたが「私は理解することに興味があるのであって、猿のように頭ごなしに使うことに興味があるのではない」と言うのは、疑わしいコードを使うことである。では、どちらが猿なのか？あなたはコードを理解し、それがどのようにカウントされるかを理解し、結論を出す必要がある。この計算の物理的な意味を感じるんだ。そして、なぜあなたはこのコードを信用せず、ブラックボックスである "R "を信用するのか？私はRにはまったく感心しないし、多くの疑問を持っている。1つのライブラリーが100の他のライブラリーを背後に引っ張り、どのように計算されているのかわからず、Rのコード自体も醜く見える。そしてRのユーザーは...。真面目に言うと、私はハースト指数を 全く信用していない。 СанСаныч Фоменко 2017.02.11 19:24 #16 Dmitry Fedoseev:だから、コードを理解し、計算方法を理解し、結論を出さなければならない。この計算の物理的な意味を感じるのだ。そして、なぜあなたはこのコードを信頼せず、ブラックボックスである "R "を信頼するのですか？私はRにはまったく感心しないし、多くの疑問を持っている。1つのライブラリーが100の他のライブラリーを背後に引っ張り、どのように計算されているのかわからず、Rのコード自体も醜く見えるという、とんでもないダンプだ。そしてRのユーザーは...。真面目に言うと、私はハースト指数をまったく信用していない。あなたやこのサイトの多くの人々は、2つの全く異なる活動を混同している：アルゴリズム開発開発したアルゴリズムのコーディング。後者はほとんど何の価値もない-それは雑用だ。しかし、アルゴリズム開発には大きな価値があることが多い。これは独立した問題であり、コーディングとは何の関係もない。科学的な問題であることが非常に多い。アルゴリズムを開発した人は、世界的に有名になる。したがって、何らかのコードについて語るとき、我々の場合はHirstの計算（注：最も事前に通過可能なアルゴリズム）について語るとき、いかなる場合であっても、この2つの異なる行為を混ぜてはならない。これは、例外なくすべてのRパッケージ開発者がよく理解していることです。Rのどの関数も、それが実装するアルゴリズムへの参照を常に持っている。ほら、常に。あなたのようにアルゴリズムに入り込みたい人、そしてしばしばそれが非常に有用な人は、アルゴリズムの説明を参照し、その正当性を確認し、批判することができます......。一般的に、密接にアプローチし、すべての側面から検討し、実際のアプリケーションを参照してください...アルゴリズムが実行可能であることを少なくともある程度保証してくれるのは、そのようなアルゴリズムに関する幅広い議論なのである。また、ソースコードを見たければ、Rには常にそれがある。それが標準なのだ。このような標準からの逸脱は常に危険である。議論されている論文を例にとれば、著者が正確にハースト係数を 計算しているとは断言できない。 Dmitry Fedoseev 2017.02.11 19:28 #17 СанСаныч Фоменко:あなたやこのサイトにいる多くの人たちは、まったく異なる2つの行為をひとまとめにして混ぜている：アルゴリズム開発開発したアルゴリズムのコーディング後者は事実上何の価値もない。しかし、アルゴリズム開発には大きな価値があることが多い。これは独立した問題であり、コーディングとは何の関係もない。科学的な問題であることが非常に多い。アルゴリズムを開発した人は、世界的に有名になる。したがって、何らかのコードについて語るとき、我々の場合はHirstの計算（注：最も事前に通過可能なアルゴリズム）について語るとき、いかなる場合であっても、この2つの異なる行為を混ぜてはならない。これは、例外なくすべてのRパッケージ開発者がよく理解していることです。Rのどの関数も、それが実装するアルゴリズムへの参照を常に持っている。ほら、常に。あなたのようにアルゴリズムに入り込みたい人、そしてしばしばそれが非常に有用な人は、アルゴリズムの説明を参照し、その正当性を確認し、批判することができます......。一般的に、密接にアプローチし、すべての側面から検討し、実際にアプリケーションを参照してください...アルゴリズムが実行可能であることを少なくともある程度保証するのは、そのようなアルゴリズムに関する幅広い議論である。それは基準である。このような基準からの逸脱は常に危険である。議論されている論文を例にとれば、著者がハーストのアルゴリズムを正確に計算しているとは断言できない。私は何も混同していない。アルゴリズムの最良の記述はコードである。コードのないアルゴリズムの説明は空虚なblablablaである。コードがあれば、コードによってすべてを理解することができる。もしハースト指数について 書かれた本が稚拙で、誰もそれを使って良いものをコーディングしたことがないのであれば、何の役に立つだろうか？ СанСаныч Фоменко 2017.02.11 19:42 #18 Dmitry Fedoseev:私は混乱していない。アルゴリズムの最良の説明はコードだ。コードのないアルゴリズムの説明は空虚なものだ。コードがあれば、コードによってすべてを理解することができる。ハースト指数について書かれた本が稚拙で、誰もそれを使って良いものをコーディングしたことがないのであれば、何の役に立つというのだ？あなたの方がよくご存知でしょう。幸運を祈る。 Dmitry Fedoseev 2017.02.11 19:43 #19 СанСаныч Фоменко:あなたが一番よく知っている。グッドラック ああ、僕は現実主義者だ。幸運を祈る。 Maxim Dmitrievsky 2017.02.13 08:57 #20 СанСаныч Фоменко:30年前のタームペーパーになりそうな極めて弱々しい記事。記事を読むと、ハーストに関連する現状が完全に抜け落ちている。なぜか著者は、この係数はANCで推定でき、この場合他の推定方法はないと信じている。例えば、FGNパッケージのHurstK(z)関数では、ハースト係数のノンパラメトリック推定が行われ、より正確な値が得られます。もし著者がこの分野の文献調査をわざわざしていたら、特にフラクショナルARIMAの概念を紹介した古典的な論文を 素通りすることはなかっただろう。モデルの枠組みの外でのハースト係数はほとんど興味がなく、ハーストのアイデアは分数微分モデルの枠組みの中で開発されました - 分数微分ARIMA、別名ARFIMA(p,d,q)モデルfracdiffパッケージは、この分野におけるツールのかなり完全なセットを提供する。そして、これはハースト係数に関連する分野のすべてではない。もう一度言うが、Rで利用可能なツールの適切なレビューがない時系列処理の分野の記事は、数十年のタイムラグがあり、極めて無知に見える。ここはMQLのサイトであり、Rのサイトではないことをお忘れですか？ また、必要なトピックにも不必要なトピックにも、これを押し込むのはおやめになったほうがいいかもしれません。このような巧みなコメンテーターの後では、記事を書く意欲が全くなくなってしまうかもしれないが、個人的には非常に興味がある。 12345 新しいコメント 取引の機会を逃しています。 無料取引アプリ 8千を超えるシグナルをコピー 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なぜか著者は、この係数はISCで推定でき、この場合他の推定方法はないと考えている。
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この記事のどこを見ましたか？
3.4 通貨ペアのハースト指数の実際の値
以上でフラクタル解析理論の基本的な原理について概説した。プログラミング言語MQL5を用いたRS分析の直接的な実装に進む前に、もう少し説明する必要があると考えました。
下の表は、FOREX市場の11の通貨ペアについて、異なるタイムフレームとバーの数におけるハースト係数の値を示しています。係数は 最小二乗法(LSM)を使って 回帰を解くことによって計算されています。見てわかるように、形式的には、ほとんどの通貨ペアが永続的なプロセスを 支持していますが、反永続的なものもあります。しかし、この結果にどれほどの意味があるのでしょうか？この数字は信用できるのだろうか？
しかし、重要なのは推計方法を正当化することではなく、まったく別のことです。
あなたの以前の投稿を考慮すると
あるアルゴリズムの実装に関する知識を示すことではなく、位置決定ブロックに関心を持つべきである。
3.4 通貨ペアのハースト指数の実際の値
以上でフラクタル解析理論の基本的な原理について概説した。プログラミング言語MQL5を用いたRS分析の直接的な実装に進む前に、もう少し説明する必要があると考えました。
下の表は、FOREX市場の11の通貨ペアについて、異なるタイムフレームとバーの数におけるハースト係数の値を示しています。係数は 最小二乗法(LSM)を使って 回帰を解くことによって計算されています。見てわかるように、形式的には、ほとんどの通貨ペアが永続的なプロセスを 支持していますが、反永続的なものもあります。しかし、この結果にどれほどの意味があるのでしょうか？この数字は信用できるのだろうか？
しかし、重要なのは推計方法を正当化することではなく、まったく別のことです。
前回の投稿を踏まえて
あるアルゴリズムの実装に関する知識を示すことではなく、位置決定ブロックに関心を持つべきである。
書かれていることだけでは十分ではない。一般的に、この記事には驚くような提案や奇妙なものまでたくさん含まれている。議論する価値すらない。書かれていることを信用してはならない。最近は自由な解釈や言葉の創造が流行っている。しかし、記事にコードが添付されていれば、それについて話すことができる。
出来合いの関数を適用して、それがどのようにカウントされるかを理解しないのは面白くない。私はrへの言及には興味がない。私が興味があるのは理解することであって、猿のように無心に使うことではない。
個人的には、この記事の価値は、あなたのrと違って、コードが添付されているので、私にとってより高い。
書かれていることだけでは十分ではない。一般的に、この記事には驚くような提案や素晴らしいものまでたくさんある。議論する価値すらない。書かれていることを信用してはならない。しかし、記事にはコードが添付されている。
出来合いの関数を適用して、それがどのようにカウントされるかを理解しないのは面白くない。rへの言及には興味がない。私が興味があるのは理解することであって、猿のように無心に使うことではない。
個人的には、この記事の価値は、あなたのrとは異なり、コードが添付されているので、私にとってより高い。
ISC関数RegCulc1000はハースト係数を 計算するのに使われる。コメント://--Calculation of the Beta regression coefficient or the Hirst coefficient you are looking for .
もしあなたがハースト係数を計算するためにISCを使うことができず、ISCを使う可能性が証明されず、類似のものがノンパラメトリック推定法を使うのであれば、"我々が話すことができる "すべてのコードに価値はありません。あなたが「私は理解することに興味があるのであって、猿のように頭ごなしに使うことに興味があるのではない」と言うのは、疑わしいコードを使うことである。
では、どちらがサルなのか？
RegCulc1000 ISC関数は、ハースト係数を計算するために使用されます。コメント://-- ベータ回帰係数または必要なハースト係数の計算
もし、ハースト係数を計算するためにISCを使うことができず、ISCを使う可能性が証明されておらず、アナログがノンパラメトリック推定法を使うのであれば、"我々が話すことができる "すべてのコードには何の価値もありません。あなたが「私は理解することに興味があるのであって、猿のように頭ごなしに使うことに興味があるのではない」と言うのは、疑わしいコードを使うことである。
では、どちらが猿なのか？
あなたはコードを理解し、それがどのようにカウントされるかを理解し、結論を出す必要がある。この計算の物理的な意味を感じるんだ。そして、なぜあなたはこのコードを信用せず、ブラックボックスである "R "を信用するのか？私はRにはまったく感心しないし、多くの疑問を持っている。1つのライブラリーが100の他のライブラリーを背後に引っ張り、どのように計算されているのかわからず、Rのコード自体も醜く見える。そしてRのユーザーは...。
真面目に言うと、私はハースト指数を 全く信用していない。
だから、コードを理解し、計算方法を理解し、結論を出さなければならない。この計算の物理的な意味を感じるのだ。そして、なぜあなたはこのコードを信頼せず、ブラックボックスである "R "を信頼するのですか？私はRにはまったく感心しないし、多くの疑問を持っている。1つのライブラリーが100の他のライブラリーを背後に引っ張り、どのように計算されているのかわからず、Rのコード自体も醜く見えるという、とんでもないダンプだ。そしてRのユーザーは...。
真面目に言うと、私はハースト指数をまったく信用していない。
あなたやこのサイトの多くの人々は、2つの全く異なる活動を混同している：
後者はほとんど何の価値もない-それは雑用だ。
しかし、アルゴリズム開発には大きな価値があることが多い。これは独立した問題であり、コーディングとは何の関係もない。科学的な問題であることが非常に多い。アルゴリズムを開発した人は、世界的に有名になる。
したがって、何らかのコードについて語るとき、我々の場合はHirstの計算（注：最も事前に通過可能なアルゴリズム）について語るとき、いかなる場合であっても、この2つの異なる行為を混ぜてはならない。
これは、例外なくすべてのRパッケージ開発者がよく理解していることです。Rのどの関数も、それが実装するアルゴリズムへの参照を常に持っている。ほら、常に。あなたのようにアルゴリズムに入り込みたい人、そしてしばしばそれが非常に有用な人は、アルゴリズムの説明を参照し、その正当性を確認し、批判することができます......。一般的に、密接にアプローチし、すべての側面から検討し、実際のアプリケーションを参照してください...アルゴリズムが実行可能であることを少なくともある程度保証してくれるのは、そのようなアルゴリズムに関する幅広い議論なのである。また、ソースコードを見たければ、Rには常にそれがある。
それが標準なのだ。
このような標準からの逸脱は常に危険である。議論されている論文を例にとれば、著者が正確にハースト係数を 計算しているとは断言できない。
あなたやこのサイトにいる多くの人たちは、まったく異なる2つの行為をひとまとめにして混ぜている：
後者は事実上何の価値もない。
しかし、アルゴリズム開発には大きな価値があることが多い。これは独立した問題であり、コーディングとは何の関係もない。科学的な問題であることが非常に多い。アルゴリズムを開発した人は、世界的に有名になる。
したがって、何らかのコードについて語るとき、我々の場合はHirstの計算（注：最も事前に通過可能なアルゴリズム）について語るとき、いかなる場合であっても、この2つの異なる行為を混ぜてはならない。
これは、例外なくすべてのRパッケージ開発者がよく理解していることです。Rのどの関数も、それが実装するアルゴリズムへの参照を常に持っている。ほら、常に。あなたのようにアルゴリズムに入り込みたい人、そしてしばしばそれが非常に有用な人は、アルゴリズムの説明を参照し、その正当性を確認し、批判することができます......。一般的に、密接にアプローチし、すべての側面から検討し、実際にアプリケーションを参照してください...アルゴリズムが実行可能であることを少なくともある程度保証するのは、そのようなアルゴリズムに関する幅広い議論である。
それは基準である。
このような基準からの逸脱は常に危険である。議論されている論文を例にとれば、著者がハーストのアルゴリズムを正確に計算しているとは断言できない。
私は何も混同していない。アルゴリズムの最良の記述はコードである。コードのないアルゴリズムの説明は空虚なblablablaである。コードがあれば、コードによってすべてを理解することができる。
もしハースト指数について 書かれた本が稚拙で、誰もそれを使って良いものをコーディングしたことがないのであれば、何の役に立つだろうか？
私は混乱していない。アルゴリズムの最良の説明はコードだ。コードのないアルゴリズムの説明は空虚なものだ。コードがあれば、コードによってすべてを理解することができる。
ハースト指数について書かれた本が稚拙で、誰もそれを使って良いものをコーディングしたことがないのであれば、何の役に立つというのだ？
あなたの方がよくご存知でしょう。
幸運を祈る。
あなたが一番よく知っている。
グッドラック
30年前のタームペーパーになりそうな極めて弱々しい記事。
記事を読むと、ハーストに関連する現状が完全に抜け落ちている。
なぜか著者は、この係数はANCで推定でき、この場合他の推定方法はないと信じている。
例えば、FGNパッケージのHurstK(z)関数では、ハースト係数のノンパラメトリック推定が行われ、より正確な値が得られます。
もし著者がこの分野の文献調査をわざわざしていたら、特にフラクショナルARIMAの概念を紹介した古典的な論文を 素通りすることはなかっただろう。
モデルの枠組みの外でのハースト係数はほとんど興味がなく、ハーストのアイデアは分数微分モデルの枠組みの中で開発されました - 分数微分ARIMA、別名ARFIMA(p,d,q)モデル
fracdiffパッケージは、この分野におけるツールのかなり完全なセットを提供する。
そして、これはハースト係数に関連する分野のすべてではない。
もう一度言うが、Rで利用可能なツールの適切なレビューがない時系列処理の分野の記事は、数十年のタイムラグがあり、極めて無知に見える。
ここはMQLのサイトであり、Rのサイトではないことをお忘れですか？ また、必要なトピックにも不必要なトピックにも、これを押し込むのはおやめになったほうがいいかもしれません。
このような巧みなコメンテーターの後では、記事を書く意欲が全くなくなってしまうかもしれないが、個人的には非常に興味がある。