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 4

 

長い間、私はハースト指数を 計算したかった。しかし、私は数式が苦手で、計算方法を理解するために例題の情報を探していました。

この指数がどの程度トレードに応用できるのかはわからない。しかし、結局のところ、それを知るためには確認する必要があり、確認するためには計算する必要がある。

一般的には、もっと書いてください。

 
すみません、Log(V)を計算する文字列を長い間探していました。

この文字列がmqlでどのように見えるか教えてください。

よろしくお願いします。
 

MatlabのヘルプでHurstという単語を検索したところ、 Wavelet Toolboxでの使用しか見つかりませんでした。

Matlabのどこに計算関数があるのか教えてください。

 
Viktor Vasilyuk:
すみません、Log(V)を計算する文字列をずっと探していました。 この文字列がmqlでどのように見えるか書いてください。 よろしくお願いします。



Help-Mathematical Functionsはご覧になりましたか?
 
MetaQuotes Software Corp.:

論文「ハースト係数の計算」が掲載されました:

著者:ドミトリー・ピスカレフ

喜んでお読みください!著者に感謝します!
 
Alexey Volchanskiy:
ヘルプ-数学関数」を見たか?
あなたは誤解している。私は対数を求める過程そのものに興味があるのではない。指数Vを見つけて、それを対数化する。教えてくれる?
 
Viktor Vasilyuk:
申し訳ありませんが、Log(V)を計算する文字列を探して長い時間 mqlでこの文字列がどのように見えるか教えてください。 よろしくお願いします。




Victor、各セットのV - 統計量は、式で減算されます:

E[Log(R/S)] / sqrt(N)

ここで、E[Log(R/S)] は、N 個のアイテムのサンプルの R/S の平均値です。

Nはサンプルサイズである。

例えば、2000本のエントリー・バーを40本ずつ50グループに分けてR/Sを計算します。

ここでN = 40であり、E[Log(R/S)] = [Log(R/S)_1 + Log(R/S)_2 + ... + Log(R/S)_50)] / 50となります。

これをコードに変換するのはそれほど難しくはないと思います。遅くなって申し訳ない。

 

実際の取引では、トレンド検出のためのハースト係数の使用は、古典的なダッシュの交差よりもさらに悪く機能する。理由は古典的なもので、ラグが大きいからだ。

しかし、その応用のアイデアはマットボットのアルゴコマンドの中でまだ時々生じている。ハースト・トレンド検知に基づく米ドル・トレードの失敗例は、エッジストーンのw-surf戦略である-最初の年はプラスで、残りはすべてマイナスである(実際のパフォーマンスを見るには、同社のウェブサイトの広告ではなく、w-surf + mfdでググってください)。

 
Dmitriy Piskarev:
アレクセイ、建設的なコメントをどうもありがとう。これからも勉強と研究を続けます。ご指摘を参考にさせていただきます。

ドミトリー、


この映画を見て、この男について読むことを勧めるよ。


https://forecaster-movie.com/en/the-movie/



もしかしたら、次にこのプログラムを書くのはあなたかもしれない。もし書き始めたら連絡をくれ。ありがとう。

The Movie
  • forecaster-movie.com
"The fascinating aspect is the stark difference between the American and European press. The American press, in general, are too engaged in self-censorship to report the truth to the people. At least in Germany, they are willing to discuss hard issues."
 

作者の皆さん!もちろん、インジケーターはとても重要です。コメント欄でコメントされた方々の中で、このインジケーターを使用したことがある方はいらっしゃらないと思います。

あなたのインジケータは、小さなタイムフレームでは動作せず、新しいバーの出現で動作しないことが判明したとき(それはロボットに接続し、テストすることができないことを意味します)、負の決定係数を計算し、私はそれを修正するために内部に入って、...あなたは簡単な方法を取らない 実数型が 必要なところでは整数型を使い、不必要な変数や無駄な計算ステップを大量に導入し、理解を混乱させ複雑にするだけの古いメソッドや参照を大量に残し、データ配列を何度もダイレクト・インデックスからリバース・インデックスに変え、同じ変数セットを渡す不必要なオブジェクトを大量に作り、mqlの標準的な簡潔な過去の計算の勘定システムの代わりに、なぜか怖くて面倒な独自のシステムを考案する......。

mqlの標準的なインジケーターを使って、そのインジケーターを基に必要な計算をする方が簡単ではないか?信じてください、あなたのコードよりずっと理解しやすいと思います...。

ソースのアーカイブを添付しますが、そこで動作しなかったものはすべて動作し、不要なものはすべて(あるいはほとんどすべて)削除しました。問題は、この設計が実際のテストでどれだけ遅くなるかだ。まだテストはしていないが、修正し続けなければならないような気がする...。

ファイル:
FRACTAL.zip  16 kb