Берется выборка в , допустим, 10000 баров, нарезается на неперсекающиеся интервалы в 20 баров, вычисляется средний Херст, далее нарезается по 21, 22 и так дале до 5000 баров. Потом строится аппроксимирующая прямая. Вот только что с ней делать в нашем случае - не ясно.
Нашел и на 12 страничке. Я же пытаюсь подсчитать показатель строго по формулам в книжках и получается что-то не то. Вот по этому и спросил ваше мнение.
ソランドル 15.05.06 19:09
ウラジスラフ 15.05.06 21:18
11ページ目の計算を読みました。ただ、log(R/S)/log(0.5*N)という式で計算するということで、その計算のアルゴリズムをもっと正確に書こうと思ったら、ちょっと違うんですね。Open[]は流入量として扱われ（私の理解が正しければ，配列viborka[i]がある），一方，例えばRoshはデルタを取ることを提案しており，これは結果に大きな違いをもたらすと私は考えています。
計算されるのは平均ハーストではなく、2つの座標Y=Log(R/S)とX=Log(N)である。そして、それをどうするのかも、一見して明らかです。
Log(R/S) = H*Log(N) + A のような方程式 Y=Y(X) があります。線形回帰を 構築し、その係数と自由項を決定する必要がある。ハーストはその係数です。
また、対数の比だけでは、全くハーストではありません。
IMHO
Vladislavの使った方法論には、この本の中で古典的な例として説明されている方法論に、VERY ADVANTAGEDな付加価値があることは、すでに上の投稿で書きました。彼は、線形回帰 チャネルに対するハースト指数を計算する独自の変形を提案した。私の経験から判断すると、彼の方法は近い将来1-3日はかなり有効です。もし、このパラメータを計算する独自の方法を提案できるのであれば、それを見るのは非常に興味深いことです。ウラジスラフの方法論の唯一の欠点は、おそらく次のようなことだろう。期間M30で2週間以上のサンプルを取ると、それに対するハースト指数は常に0.5未満になる。一方では，このような長いチャネルは終わりに近いと主張することができるが，他方では，このような長いサンプルの指数を，これか確認する仮定として（小さな重み付け係数で）間接的にしか予測に使用することができないのだ。私の主観では、Vladislavの提案する方法で得られたHearstの数値が本当に予後を良くするようなサンプル長の領域がある。例えば、1～2日間ポジションを保有する予定であれば、最小の長さが1ヶ月までのサンプルで計算されたハースト値を目安にすれば十分です。長いサンプルは、最終的な結果にはあまり寄与しません（もちろん、ハースト比を使用すること自体には）。
計算されるのは平均ハーストではなく、Y=Log(R/S)とX=Log(N)の2つの座標である。そして、それをどうするかも明確になっているようです。
Log(R/S) = H*Log(N) + A のような方程式 Y=Y(X) があります。線形回帰を構築し、その係数と自由項を決定する必要があります。ハーストはその係数です。
また、対数の比だけでは、全くハーストではありません。
IMHO
それが私の仕事です!
Roshさん、こんにちは。
もしよろしければ、個人的にお話を伺いたいのですが。
メールを教えてください。
ロッシュ、もしこのコミュニケーションがすでに行われ、企業秘密でなくなったのなら、アレックス・ニローバの 戦略に対するあなたの総評を聞かせてください。
少なくとも1.5～2.0の収益性を持つ実生活に適用できるものを本当に開発したのでしょうか？- 単純な好奇心です ;o)。また、もし、FXで、数式で計算できるようなことがあるとしたら、どうでしょう？）
Vladislavの使った方法論は、この本の中で古典的な例として紹介されている方法論とVERY ADVENTUREがあることは、すでに上の記事で書いたとおりです。彼は、線形回帰チャネルに対するハースト指数を計算する独自の変形を提案した。私の経験から判断すると、彼の方法は近い将来1-3日はかなり有効です。ハーストの計算方法を独自に提案できるのであれば、それも非常に興味深いのですが。ウラジスラフの方法論の唯一の欠点は、おそらく次のようなことだろう。期間M30で2週間以上のサンプルを取ると、それに対するハースト指数は常に0.5未満になる。一方では，このような長いチャネルは終わりに近いと主張することができるが，他方では，このような長いサンプルの指数を，これか確認する仮定として（小さな重み付け係数で）間接的にしか予測に使用することができないのだ。私の主観では、Vladislavの提案する方法で得られたHearstの数値が本当に予後を良くするようなサンプル長の領域がある。例えば、1～2日間ポジションを保有する予定であれば、最小の長さが1ヶ月までのサンプルで計算されたハースト値を目安にすれば十分です。長いサンプルは、最終的な結果に対してあまり大きな貢献をしない（もちろん、ハースト比を使うこと自体には）。 。
ハースト比の 計算を古典的な、より正確な方法で書こうとしているのは、そういうことなのです。ただ、入力パラメータが等しい場合のこの係数の値が、以前提案した方法と大きく異なることが気になります。結局、アルゴリズムへの入力は、流入を象徴する配列と、この配列の長さだけである。そして、その結果は驚くほど違う。これまでの私の考えられるエラーに起因するもので、それを解明するために助けを求めているのです。 この話題を議論した後に大幅に、入ってしまって申し訳ないのですが、そういうことになりました。もうあまり関係ないかもしれませんね。しかし、私の疑問を解決してくれる人がいることを期待しています。
この本で提案されているアプローチを適用するには、この本で説明されていることと全く同じことをする必要があります。本書では、ブラウン運動ONLYの詳細な例を挙げていますつまり、ブラウン運動の「流入」のサンプルが、ハースト係数の違いによってどのように見えるかを視覚的に示しているのである。乱数発生器を 用意して、その発生確率を設定してホワイトノイズの中に相互依存的な取引を作ると、この本とほぼ同じ絵が出来上がります。つまり、まずフラクタルな観測ノイズ（「支流」のサンプル）が得られ、それを合計することで何かの物理的な運動（この場合はブラウンノイズのオシログラム）が得られます。物理的な運動の振幅から、ハースト因子（相互依存的な取引の確率）が大きければ大きいほど、物理的な運動自体の振幅の広がりが大きくなることがわかる。この本の中の例から、最終的に何が理解できるのでしょうか？すでに述べた「ハースト比（相互依存取引の確率）が大きいほど、物理的な動きの振幅そのものが大きくなることが判明した」ことを理解するしかない。次に、「この情報によって何がわかるのか」ということをお答えください。2回にわたって書いたこと（取引の相互依存の度合いだけを判断しよう）を除けば、何もないのです。著者はこの本の中で次に何をするのでしょうか？彼らは、提案した計算（ブラウン運動分析）をさまざまな資本市場に適用しています。すべての市場で（あるいはほとんどすべての市場で）ハースト指数は0.5以上であり、特にEURUSDでは0.64である。では、次はどうするか？まあ、何もないんですけどね。ただし、市場の取引はほとんど相互依存関係にあることが分かっています。しかし、昨日の値動きを見て、人はトレンドに逆らうよりもトレンドに乗る方が多いということは、最初からわかっていたことだとしましょう。そのため、これまでの動きをもとに、相場に明らかなトレンドが発生する時期があります。誰の目にも明らかです。そして、Vladislavはこの方法を線形回帰のチャンネル予測に適用しようとしました。つまり、「近い将来、チャネルはどうなるのか、継続するのか、それとも終了するのか」という問いに答えるために、既存の値動きに対する「潮目」の計算方法を多様に変化させたのである。
再び本の中のブラウン運動の例に戻ると、次のように言うことができる。サンプルに対して得られた異なるハースト係数（あるいは逆に与えられた係数を持つサンプル）は、ブラウン運動が継続するか停止するかについての情報を伝えることはできません。論理的に考えてみてください。もし、実際のサンプルでのブラウン運動において、ハースト係数が0.5より有意に小さい場合、どのような結論が導き出されるのでしょうか？そうですね。ただ、サンプルにブラウン運動がほとんどないということであって、ブラウン運動が終わろうとしているということではありません。これは、マーケットとの関係で知る必要があることですまた、逆の例も。ブラウン運動のハースト指数が0.5より有意に大きいことは、ブラウン運動がサンプルに明らかに存在すること（取引の性質上、相互依存性が大きい）を示しているだけで、ブラウン運動が将来にわたって継続することを示すものではないのです。さらに、ブラウン運動があってもなくても、市場がブラウン運動と全く同じ性質を持っていれば、例えばオシログラムで見るものは、それでどう儲けるかという情報を与えずにゼロ付近でくねくねと動くという事実につながる。よく考えてから指標計算システムを設計すれば、必要なものが正確に得られるのです。
少なくとも1.5...2.0以上の収益性のある生活の中で、本当に応用できるものを開発できているのだろうか。- 単純な好奇心です ;o)。また、もし、FXで、数式で計算できるようなことがあるとしたら、どうでしょう？）
Alex Nirobaは、MQL4で記述することによって原則的に指標を作成することが可能かどうかについて、意見を求めました。私ははっきりとした答えを出した。満足しているのだと思います。彼の戦略を推し量ることはできない。