# Скачиваем из Интернета пакет 'pracma'
>install.packages('pracma')
#Устанавливаем его в системе
>library('pracma')
#Теперь нам доступна функция 'hurst', вычисляющая коэффициент херста
#Смотрим справку по этой функции
>?hurst
#Загружаем один из базовых пакетов, в котором храниться информация о разливе Нила за 100 лет
>library(datasets)
# Отобразим несколько диаграмм на одном графике
>par(mfrow = c(3,1))
#Строим график разливов Нила
>plot(Nile, t='l', main="Nile owerflow 1971-1970")
#Под ним отображаем первые разности (доходности)
>Nile.diff <- diff(Nile)
>plot(Nile.diff, t='h', main="Returns")
#Еще ниже строим гистограмму распределения частоты
>hist(Nile.diff, breaks=20, main='Distribution')
#Рассчитываем собственно показатель Херста. (Будет равен 0,34, т.е. разливы Нила по версии функции hurst() антиперсисенты)
>hurst(Nile.diff)
どういたしまして市況が決め手
まあ、だからこそ便利なんですけどね（潜在的に）。でも、真剣に心を動かすことが必要なんです。そして、古典的なTAと呼ばれるほとんど すべてのくだらないものをあきらめることです。
その方向で考えれば、スタート地点は:
一次元の世界の状態を予測することに意味はあるのだろうか？
この線で考えると、出発の前提は．
一次元の世界の状態を予測することに意味はあるのだろうか？
そして、予言の問題は、この世界の「住民」と「部外者」のどちらの立場から出されているのだろうか。
そして、予測という問いは、この世の「人口」なのか、外部の人間なのか、誰の視点から投げかけられているのだろうか。
この質問は、私が理解するところでは、修辞的なものです。
密教を読んでいると、外からの情報としての予言の説明には常に遭遇します。
私は数学者でもプログラマーでもありません。
グラフには商と時間がある。レンコは商しかない。
そして、時間はどこにも正しく分析されておらず、存在しないようなものなのです。
しかし、両方のグラフを分析すると、農民の論理によれば、時間は差の中に残っている。
そして、原始的な形の連子では、うまくいかないのかもしれません。基準点で編むか、再描画で作り上げるしかないのかもしれませんね。どうだろう。
これは、私の原始的な推論です。要するに、ナンセンスなんです。
Renko、Kagi、Rangeなどにも時間があります。ローソク足が変化する瞬間は厳密な順序があり、明確な構築基準を持っています。このように、タイムラインは単調だが非線形に変化していく...。つまり、「新しい」時間は、私たちの通常の時間とは異なるペースで進み、加速し、そして減速するのです。
私も同じ意見です。
私の理解を深めていただきました。
にもかかわらず、私の理性の中の何かが、私を阻んでいるのです。
よし...
残念ながら、そのような結果にはなっていません。
ミュンヒハウゼンがよく言っていたように、"それじゃない！"と。
探し続けよう。
Eric Nyman (2010)のこの論文は、Adgar Peters (1990)の本から書かれたもので、彼はこの方法を、70歳のHarold Edwin Hirstが1951年に発明した方法を最初に説明したMandelbort (1960-70) から取り入れたものです。つまり、論文相談で提案テーマの新規性を問われたら、19世紀のエドウィン老人がフラクタル幾何学の革新者であることを想像すればいいということです:) 。
しかし、真面目な話、この方法は、上に見たように、ナイル川の流出という特殊で極めて異常なプロセスに対して開発されたものである。下の図では、全体のトレンドや数学的な期待値に対して流出幅が不釣り合いであることが明らかである。そして、ナイル川の流出という特定のプロセスに対しては、この方法は有効であるが、マンデルボートが提示しようとした金融市場に対しては、もはや十分とは言えないのである。SBを含め、どんな状況、どんな市場でも、計算すると0.54程度の値になります。他の、より正確な方法が必要です。また、論文を書くとなると、分数積分自己回帰移動平均FARIMAを使わないわけにはいかず、専門の統計パッケージでしか利用できない。そこでHを任意に設定することができる。なぜなら、少なくとも市場をモデルに適合させるためには、そのHを計算する必要があり、最もシンプルで一般的な方法が機能しないのであれば、どうやってそれを行うのでしょうか？このテーマでは、他にもパストゥコーフやシリヤエフの作品がある。見てください。より科学的で論文に適しているが、より正確かどうかは疑問である。また、同じ内容の関連スレッドがありますので、こちらも ご覧ください。
ごきげんよう！一般的には、指標Hを算出するために、金属の価格の関数を構築し、この金属の生産コストに変化を課して、その変化（いわゆる組織が得られる利益）を分析するという考え方でした。外部要因に影響される要因とされない要因の観点から分析する。
正直なところ、私は直感的に、これは価値あるもののように少しであることを理解し、まあ、それはプログラムされるべきであるので、そのようなスキルは持っていません。しかし、私の論文の指導教官は、このファクターを計算に使うことを強く勧めてくれました。つまり、ナンセンスであることが判明したわけですが...。を、初期段階において((((
こんにちは！一般的には、H指標を計算し、金属の価格に関する関数を構築し、この金属の生産コストの変化を課し、その変化（いわゆる組織が得られる利益）を分析するというものでした。外部要因に影響される要因とされない要因の観点から分析する。
私は、率直に言って、直感的に、これは価値あるもののように少しであることを理解し、よく、それはプログラムされるべきであるので、そのようなスキルは持っていません。しかし、私の論文の指導教官は、このファクターを計算に使うことを強く勧めてくれました。つまり、ナンセンスであることが判明したわけですが...。を、初期段階において((((
申し訳ないが、これだけでは論文としては少なすぎる。科学的な新しさはなく、少なくとも40年前からすでに知られているテーマです。そして、もしあなたが「みんなと同じように」それを始めようとするならば、つまり、インターネットから、20〜30年前の本から何かを取ろうとするならば、「みんなと同じように」次の論文、すなわち「学位論文」という誇らしいラベルの付いた論文を受け取ることになるでしょう。まず、高度な統計解析の手法に頼らざるを得ない。インターネットや最新のExcelのバージョンには載っていません。私たちの科学の惨状を考えると、論文や学位記から有益な情報を得ることはあまりできません。コピペと空から空へ以外の何物でもない。そこにあるのは価値ある作品、つまりユニットであり、それを見つけるには、まず何を探せばいいのかを知り、そのテーマを深く理解する必要があります。最新かつ革新的な統計手法を入手できるソースは、専門の統計パッケージ、すなわち統計解析パッケージのRだけ です。一般的に、この環境は別途言及する価値があると思います。研究者のデファクトスタンダードとなっています。公式サイトhttp://www.r-project.org/ からダウンロードしてインストールし、その上にビジュアル環境であるRStudioを インストールしてください。これからは、エクセルを使うことを禁止します。Excelで学位論文を書くのは悪い ことです。さらに、Excelでの情報空白も保証されます。次に、Hurst指数の計算方法を含むパッケージを探します。たくさんのパッケージがありますが、まず、'pracma' パッケージをインストールします。ナイル川のハースト指数計算の例を示します。なお、あなたは何も必要ありません。すべてのデータとメソッドはすでにRで利用可能です。
# Скачиваем из Интернета пакет 'pracma' >install.packages('pracma') #Устанавливаем его в системе >library('pracma') #Теперь нам доступна функция 'hurst', вычисляющая коэффициент херста #Смотрим справку по этой функции >?hurst #Загружаем один из базовых пакетов, в котором храниться информация о разливе Нила за 100 лет >library(datasets) # Отобразим несколько диаграмм на одном графике >par(mfrow = c(3,1)) #Строим график разливов Нила >plot(Nile, t='l', main="Nile owerflow 1971-1970") #Под ним отображаем первые разности (доходности) >Nile.diff <- diff(Nile) >plot(Nile.diff, t='h', main="Returns") #Еще ниже строим гистограмму распределения частоты >hist(Nile.diff, breaks=20, main='Distribution') #Рассчитываем собственно показатель Херста. (Будет равен 0,34, т.е. разливы Нила по версии функции hurst() антиперсисенты) >hurst(Nile.diff)出来上がったグラフを見てみましょう。
ここから、空想の逃避行が始まるはずです。最初の質問：「なぜ、機能ではナイル川の流出が反永久的なのに、マインドレボルトやピータースでは永続的なプロセスなのか！」。hurst関数の設定を見てみましょう。環境Rはフリーな環境なので、すべてのメソッドの要点はソースから簡単に見出すことができます。
#Чтобы посмотреть исходники функции достаточно набрать ее имя без фигурных скобок >hurstさて、すべてのメソッドの詳細を理解した上で、自分なりの計算方法を簡単に書くことができるようになります。世界の科学者の判断を仰ぐために、適切なパッケージRの形で定式化する。そして、その方法について計量経済学の雑誌にいくつか記事を書き、既知の方法に対する優位性を明確に示す。 その後、徐々に金の分析に移行していく。この頃には、ARや有馬などの実績あるモデルを使いこなせるようになっていることでしょう。もうすぐ、あなたは「科学的思考」の最前線に立つことになる。そして、何を書けばいいのかという疑問も生じなくなる。