ハーストの索引 - ページ 13 1...67891011121314151617181920...46 新しいコメント TheXpert 2009.02.04 10:41 #121 Neutron >> : 全ては科学に則っているようです。 0(最初の差分系列)から1(大きなTFの線形トレンド)までの範囲です。特別な場所は、ランダムなブラウン一次元運動(MOが0の積分SV)で占められており、それに対してPC=1/2、ノイズの多い正弦、この仲間で、PCは、小さなTFではノイズが大きな役割を果たし、大きなTFではすでに傾向が見えるなど、あるべき滑らかに揺れ動きます。 Y2のPCがゼロ以下になる。 Neutron 2009.02.04 10:57 #122 冗談だろう? もしあなたが真剣なら、オプションとして、調査した値の統計的なばらつきを考慮してみてはどうでしょう。単純に、TFが大きいと、対象系列のサンプル数は1/TFとして減少し、したがって散布度はSQRT(TF)として大きくなり、第一差分のPCは1/SQRT(n)として常にゼロになる傾向があることを考えると、所々でマイナスが生じるのは理解できるだろう。 TheXpert 2009.02.04 11:33 #123 Neutron >> : 冗談だろう? まあ、一般的にはノーですね。 もしあなたが真剣なら、オプションとして、調査した値の統計的なばらつきを考慮してみてはどうでしょう。単純に、大きなTFでは、調査した系列のサンプル数は1/TFとして減少し、したがって散乱はSQRT(TF)として増大し、最初の差のPCは1/SQRT(n)として常にゼロになる傾向があることを考えると、ところどころでマイナスが生じるのは理解できるだろう。 その点については、もっと詳しくお願いします。 PCの感覚では、R<Sの条件を満たすデータは1つもないはずである。 目視では、Y2については、ノイズがあるためR/Sは0より大きく、R/Sプロットは水平方向に30の後、30まで上がるはずである。 Neutron 2009.02.04 12:02 #124 こんなことが起こるかもしれません。 プライバルの 実施した定式化では、PCは点の集合を通る直線の傾きの接線によって定義されるため、積分指数とみなされるのである。このセットには負の傾きを持つ領域もあるが、一般的に(積分的に)傾きは正であり、PC < 0となるケースは実際にはあり得ない。 スロープの角度は、隣接する2点間で局所的に計算されるので、大きなTFでは低い値になることもありますが、それはそれで仕方がないことです...。この場合、「私の」PCBは素直にマイナスに跳ね返ってきます。実際、何が起こっているのかを理解すれば、不適切なことなど何もない。もちろん、すべてはAPそのものをどう定義するかにかかっているのだが。この指標は、ローカルに出力した方が情報量が多いように思いました。 一般的には、これを整理する必要があります。XPの定義は、TFの増加に伴うBPのボラティリティの増加率を示している。この定義に基づき、アルゴリズムを構築しました。しかし、オリジナルのものと一致しない、あるいはどこかでポイントがずれていることがわかる。 追伸:それから、私は(Privalが光って いる)記事から数式で合理的な何かを得ていません、私はそこで(まあ、または私の頭の中で)台無しにしました。だから、そこでの表現を真理として訴えることはしない。 Prival 2009.02.04 12:12 #125 また、いつだったか忘れましたが、マイナス値になったことがあります。よく飛びますね(だから嫌だったんです)。ここでは、あなたのNeutronと 私のNeutronの 2つのアルゴリズムを比較してみます。 Nとnに関するXpert。Nを入れると、X(N)は常に0になる。しかし、再確認してみると、何かおかしい、ここで積分となる。 TheXpert 2009.02.04 12:19 #126 Prival >> : Nとnに関するXpert。Nを挿入すると、X(N)は常に0になる。しかし、再確認してみると、何かがおかしい、ここが積分になっている。 ははは、それは間違いかもしれませんね。 ある N に対して、X の値は N - 1 個存在するはずである。 X[i] = Summ(i)(e[i] - M[N]) i = 2...N これが明確であればよいのですが...。 _______________________________ 少なくとも現状では、n個(つまり全部!)の要素について、MOGからの累積偏差をNで計算する、という式は確かに意味を成しませんね。 Prival 2009.02.04 12:20 #127 Neutron писал(а)>> .... 一般的には、これに対処する必要があります。定義によれば、PCはBPのボラティリティが TFとともに 増加する割合を示している。私はこの定義に基づいて、まさにアルゴリズムを構築しました。しかし、オリジナルのものと一致しない、あるいはどこかでポイントがずれていることがわかる。 追伸:それから、私は(Privalが光って いる)記事から数式で合理的な何かを得ていません、私はそこで(まあ、または私の頭の中で)台無しにしました。だから、そこでの表現を真理として訴えることはしない。 私も、正しいカウントの仕方は、まだ明確になっていません。ソースによって異なります。これらの記事は、プログラマーが書いたものではないことがわかる。そして、ここから「TFの増加で」、混乱だけを取り上げてください。それはナイル川の水位の変化であり、ワニの数の変化でもある。きちんと計算したら、次はTFが増えたらどうなるかを考えていきます。 TheXpert 2009.02.04 12:24 #128 Neutron >> : こんなこともあるかもしれません。 傾斜角は隣接する2点間で局所的に計算されるため、TFが大きくなると傾斜の広がりが小さくなることがあります。この場合、「私の」PCBは素直にマイナスに跳ね返ってきます。実際、何が起こっているのかを理解すれば、不適切なことなど何もない。もちろん、すべてはAPそのものをどう定義するかにかかっているのだが。この指標は、ローカルに出力した方が情報量が多いように思いました。 ああ、今なら納得できる。 一般的には、整理することが必要である。 ウンウン 定義によれば、PCはTFの増加に伴うBPボラティリティの増加率を示している。私はこの定義に基づいて、まさにアルゴリズムを構築しました。でも、元のものと一致していないのか、どこかで勘違いしているのがわかります。 ノイズのない正弦波に対して構築し、記事の画像と比較すべきかもしれません。そこで、記事中の数式は無視して、写真を真実とすることにしましょう。 ところで、自分の値とスクリプトを比べてみては どうだろう。 Surfer 2009.02.04 15:47 #129 今日は爆睡してしまいました。ハースト係数のアナログはかなり局所的に計算することが可能です!!!! これは、Dubovikovの論文 "Minimum coverage dimensionality and local analysis of fractaltime series" から導かれたものです。 ファイル: finiplfbresibfjnuszrnmyfiscdubuxawumosojpyvlqebhurzusezlkwygomdpegmoywhnwojmoacxeniugtkoxydf.rar 328 kb TheXpert 2009.02.04 16:07 #130 surfer >> : 今日は爆睡してしまいました。ハースト係数のアナログはかなり局所的に計算することが可能です!!!! これは、Dubovikovの論文 "Minimum coverage dimensionality and local analysis of fractal time series" から導かれたものです。 すべてはすでに私たちの前に盗 まれているのだ、万歳。 1...67891011121314151617181920...46 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 金融ニュースで金融マーケットを探索 新規登録 ログイン スペースを含まないラテン文字 このメールにパスワードが送信されます エラーが発生しました Googleでログイン WebサイトポリシーおよびMQL5.COM利用規約に同意します。 新規登録 MQL5.com WebサイトへのログインにCookieの使用を許可します。 ログインするには、ブラウザで必要な設定を有効にしてください。 ログイン/パスワードをお忘れですか? Googleでログイン
全ては科学に則っているようです。
0(最初の差分系列)から1(大きなTFの線形トレンド)までの範囲です。特別な場所は、ランダムなブラウン一次元運動(MOが0の積分SV)で占められており、それに対してPC=1/2、ノイズの多い正弦、この仲間で、PCは、小さなTFではノイズが大きな役割を果たし、大きなTFではすでに傾向が見えるなど、あるべき滑らかに揺れ動きます。
Y2のPCがゼロ以下になる。
冗談だろう?
もしあなたが真剣なら、オプションとして、調査した値の統計的なばらつきを考慮してみてはどうでしょう。単純に、TFが大きいと、対象系列のサンプル数は1/TFとして減少し、したがって散布度はSQRT(TF)として大きくなり、第一差分のPCは1/SQRT(n)として常にゼロになる傾向があることを考えると、所々でマイナスが生じるのは理解できるだろう。
冗談だろう?
まあ、一般的にはノーですね。
もしあなたが真剣なら、オプションとして、調査した値の統計的なばらつきを考慮してみてはどうでしょう。単純に、大きなTFでは、調査した系列のサンプル数は1/TFとして減少し、したがって散乱はSQRT(TF)として増大し、最初の差のPCは1/SQRT(n)として常にゼロになる傾向があることを考えると、ところどころでマイナスが生じるのは理解できるだろう。
その点については、もっと詳しくお願いします。
PCの感覚では、R<Sの条件を満たすデータは1つもないはずである。
目視では、Y2については、ノイズがあるためR/Sは0より大きく、R/Sプロットは水平方向に30の後、30まで上がるはずである。
こんなことが起こるかもしれません。
プライバルの 実施した定式化では、PCは点の集合を通る直線の傾きの接線によって定義されるため、積分指数とみなされるのである。このセットには負の傾きを持つ領域もあるが、一般的に(積分的に)傾きは正であり、PC < 0となるケースは実際にはあり得ない。
スロープの角度は、隣接する2点間で局所的に計算されるので、大きなTFでは低い値になることもありますが、それはそれで仕方がないことです...。この場合、「私の」PCBは素直にマイナスに跳ね返ってきます。実際、何が起こっているのかを理解すれば、不適切なことなど何もない。もちろん、すべてはAPそのものをどう定義するかにかかっているのだが。この指標は、ローカルに出力した方が情報量が多いように思いました。
一般的には、これを整理する必要があります。XPの定義は、TFの増加に伴うBPのボラティリティの増加率を示している。この定義に基づき、アルゴリズムを構築しました。しかし、オリジナルのものと一致しない、あるいはどこかでポイントがずれていることがわかる。
追伸:それから、私は(Privalが光って いる)記事から数式で合理的な何かを得ていません、私はそこで(まあ、または私の頭の中で)台無しにしました。だから、そこでの表現を真理として訴えることはしない。
また、いつだったか忘れましたが、マイナス値になったことがあります。よく飛びますね(だから嫌だったんです)。ここでは、あなたのNeutronと 私のNeutronの 2つのアルゴリズムを比較してみます。
Nとnに関するXpert。Nを入れると、X(N)は常に0になる。しかし、再確認してみると、何かおかしい、ここで積分となる。
Nとnに関するXpert。Nを挿入すると、X(N)は常に0になる。しかし、再確認してみると、何かがおかしい、ここが積分になっている。
ははは、それは間違いかもしれませんね。
ある N に対して、X の値は N - 1 個存在するはずである。
X[i] = Summ(i)(e[i] - M[N]) i = 2...N これが明確であればよいのですが...。
_______________________________
少なくとも現状では、n個(つまり全部!)の要素について、MOGからの累積偏差をNで計算する、という式は確かに意味を成しませんね。
....
一般的には、これに対処する必要があります。定義によれば、PCはBPのボラティリティが TFとともに 増加する割合を示している。私はこの定義に基づいて、まさにアルゴリズムを構築しました。しかし、オリジナルのものと一致しない、あるいはどこかでポイントがずれていることがわかる。
追伸:それから、私は(Privalが光って いる)記事から数式で合理的な何かを得ていません、私はそこで(まあ、または私の頭の中で)台無しにしました。だから、そこでの表現を真理として訴えることはしない。
私も、正しいカウントの仕方は、まだ明確になっていません。ソースによって異なります。これらの記事は、プログラマーが書いたものではないことがわかる。そして、ここから「TFの増加で」、混乱だけを取り上げてください。それはナイル川の水位の変化であり、ワニの数の変化でもある。きちんと計算したら、次はTFが増えたらどうなるかを考えていきます。
こんなこともあるかもしれません。
傾斜角は隣接する2点間で局所的に計算されるため、TFが大きくなると傾斜の広がりが小さくなることがあります。この場合、「私の」PCBは素直にマイナスに跳ね返ってきます。実際、何が起こっているのかを理解すれば、不適切なことなど何もない。もちろん、すべてはAPそのものをどう定義するかにかかっているのだが。この指標は、ローカルに出力した方が情報量が多いように思いました。
ああ、今なら納得できる。
一般的には、整理することが必要である。
ウンウン
定義によれば、PCはTFの増加に伴うBPボラティリティの増加率を示している。私はこの定義に基づいて、まさにアルゴリズムを構築しました。でも、元のものと一致していないのか、どこかで勘違いしているのがわかります。
ノイズのない正弦波に対して構築し、記事の画像と比較すべきかもしれません。そこで、記事中の数式は無視して、写真を真実とすることにしましょう。
ところで、自分の値とスクリプトを比べてみては どうだろう。
今日は爆睡してしまいました。ハースト係数のアナログはかなり局所的に計算することが可能です!!!!
これは、Dubovikovの論文 "Minimum coverage dimensionality and local analysis of fractaltime series" から導かれたものです。
今日は爆睡してしまいました。ハースト係数のアナログはかなり局所的に計算することが可能です!!!!
これは、Dubovikovの論文 "Minimum coverage dimensionality and local analysis of fractal time series" から導かれたものです。
すべてはすでに私たちの前に盗 まれているのだ、万歳。