Candid: Привести то он привёл, но на дальнейшем обсуждении это никак не сказалось - очень жаль, на мой взгляд, когда правильное определение, можно сказать, суть того, что изучается в вопросе самоподобия, никак не сказываетя, хотя бы на расчете самого коэффициента. У меня несколько другое "геометрическое" впечатление, а именно: для ряда размером 1 берётся линейка размером 1, для ряда размером 2 берётся линейка размером 2, и.т.д. - скорее всего, это не так, если под "другой размер ряда" имеется ввиду "другой ряд". Дело в том, что ряд остается неизменным.
ファーンズワース 2010.09.18 22:08
幾何学的な類似性を持つ例は、自己相似性係数としてのハーストのポイントを説明するのに役立つ。例えば、R/S分析を幾何学的に解釈すると、サイズ1の定規を取り、その定規でR/Sを測定し、サイズ2の定規を取り、測定を繰り返すということができます。などなど、関連性のあるものであればOKです。実際には、このようにして分布の等質性が評価され、その過程で自己相似性係数が算出される。
いずれにせよ、この ような定義の幾何学的な意味について、キャンディド さんの 幾何学的な解釈、いわば絵で示す ことを是非ともお願いしたいのです。
個人的には、上記の定義における自己相似性係数であるハーストは、無限の長さを持つ定規を用いてR/Sと同様の特性を一度に測定することに簡略化されていると見ています。明らかに、正規化されたスプレッドが無限でない系列は、この定義によれば、ハースト係数がゼロに等しくなる。あなたのご意見をお聞かせください。
もちろん、幾何学的な解釈を超えた議論をしようとした人に、幾何学的な解釈の助けを求めるのは、あまり論理的ではありませんね :) 。
残念ですが、文献にある豊富なR/S図を除いては、幾何学的な解釈はできませんね。ハーストの数字が限界的な特徴にしかなりえないことは、それらから明らかだと思うのです。
一般に、私は自分をR/S分析の専門家と位置づけたことはなく、それどころか、代表的なテストが計算上「重い」、つまり（少なくとも私個人にとっては）非現実的であるため、常に軽視してきたと、長い間繰り返し述べてきたのである。だから、私の解釈の中に特許の真理を見出そうとしないことをお勧めします。あなた個人を取り上げたわけではないんです。しかし、あなたが答えてくれたので、自作自演の自称はうまくいきませんでした :)
質問については、それは同じプロセスの分析結果の解釈の誤り（このような性急な結論親切に faa1947 デモ - すべての第二観測を削除することにより、単位で期間が保持されていることが必要です）ではなく、ランダムシリーズの合計の 移動平均の周期性の事実である。
これでは、見積もり作業そのものも、その結果としての価格の推移も、私には理解できない。
また，商の幾何学的なさまが，一連のランダムプロセス（DCフィルターやタフフレームの粗離散化によって平滑化されている）の結果であるとするならば，これは，いくつかの一般的なモデルの均一分布（そして最終的にはガウス分布）とどのように整合するのでしょうか．
ところで、「非常に長い期間」での「トレンド-波動-ノイズ」モデルは、FXに関しては証明されません - ここでは定義上、トレンドはありえません。
金、原油、砂糖......そこにトレンドが必要です。インフレ率を推定するために...
;)
私が「思うに」、循環性の事実は、まさに私が書いた通りです。バイアスの積分特性には若干の違いがあります。実際、同じサンプルが評価されており、それ自身との相関が高く、プレヴド・サイクルが現れることは明らかである
見積もり作業については......私もよくわかりません。ただ一つ、-モデリングする上で、良い近似値を見つけました。
類似性を幾何学的な類似性だけで解釈しようとする人の粘り強さには、本当に驚かされます。類似性を示す完璧に具体的な例にもかかわらず、私はハイ・ローと｜Close-Open｜の統計的比率について言及しています。それが本当の意味での類似点です。ちなみに、YuriさんのZZの例はもっといいのかもしれませんが、個人のアカウントのようなので、ここには持ってきません。
もう一つ、理解しがたい頑固さの顕著な例として、実列の中に理想的なフラクタルが存在することを要求していることがある。ところで、このパターンは、もしかしたら「ほとんど乱れのない」フラクタル展開の断片に過ぎないのかもしれません。もちろん、それは長くは続きません。
また、分と日を比較するのは正しくないと思います。例えばユーロの分足は400万本近くあるんですよ。そして、3316を持っている日に。ただ、分史にはよく似た部分が結構あるんですよね。
最近のプルバック分布とのオフトピックも、実は全然オフトピックではなく、本当に似たような例なんです。100pips行って23％ロールバックして、さらに50pips（計150）行ってまた23％ロールバックする、これって似てませんか？
現実の木とフラクタル木は違うから、フラクタルに関する科学は必要ない」というような議論は、もう考えない方がいいと思います。
思えば、循環性の事実とは、まさに私が書いたようなことなのです。オフセット時の積分特性のわずかな違いに。実際、同じサンプルが評価されており、それ自身との相関が高く、プレヴド・サイクルが現れることは明らかである
スルツキーではランクが独立しているんですね。それとも、私が何か勘違いしているのでしょうか？
見積もり作業については......私もよくわかりません。 ただ、そのモデリングにおいて、良い近似値を見つけることができたのです。
それもまた魅力のひとつかもしれませんね...。確かに、これまでのところ、プロセスのモデル（使用する分布を含む）がなければ、何も証明も反証もできていません。
そうして判明したのは......統計の憧れ。しかも、デモでもテスターでもない。Matlabでは...:о)
間違いであってほしい。
;)
ご健闘を心からお祈り申し上げます。
つまり、「古典」が語り続けている、雪の結晶を描いたりする古典的な定義が、数字のレベルではすべて見えていないのです。その代わり、「統計的なハイ・ローとクローズ・オープンの比率」があり、これは伝統的なブラウン運動で説明できる。そして23％のプルバック。個人的には理解不能です。よし、邪魔をしないようにしよう。
スルツキーではランクが独立しているんですね。それとも、私が何か勘違いしているのでしょうか？
確かスルツキー効果について書かれていましたね。少なくとも、「頼まれた」という意味では、そうだった。その効果は、集計されたデータ、特に移動平均に 強い相関と擬似サイクルが現れることである。このような「依存性」は、原理的に存在しないはずのランダム系列の集計データにも現れる。なんとなく聞いてみたんです。自分なりの説明をした。
それもまた魅力なのかもしれませんが...。実際、これまでのところ、プロセスのモデル（使用される分布を含む）がなければ、何も証明も反証もできないのです。
どのようなモデルのプロセスを使っているかを書きました。現実にはかなり適当です。そして、「ブル」「ベア」などというナンセンスなものは、私は信じない。魅力というより、ナンセンスです。
そして、それは判明した-統計に感心して。しかも、デモや打ちっぱなしでもなく。
問題集を書いているところです。でも、なぜ読む必要があるのでしょうか？気にしないでください。憧れなんてくだらないこと書いて、デタラメな心理学者を演じてるんだから、もっと突っ込んでやれよ :o)
Matlabでは...:о)
万事、MTでの状態は変わりませんので、ご安心ください。それに、私はたゆまぬ「練習」をしているのです :o)
間違いであってほしい。
本当にそうしたいなら、間違っていても構わないし、反対もしない:o)
ご健闘を心よりお祈り申し上げます。
驚くべきは、類似性を幾何学的な類似性だけで解釈しようとする人が多いことである。
私は、類似性とは、対象を形成するモデルと出発条件の類似性だと解釈しています。
そういう書き方は全くしていないので、ちょっと間違って理解されていますね。ARPSSは、基本的に共分散行列補正を行ったARモデルである。ARPSSを拡張するコンポーネントがあり、トレンドモデル（！）やブレークダウンモデル（！）、いろいろなものを入れることができます。何を言っているのですか？私が何も知らないとでも思っているのでしょうか。私は別のことについて書いているのです。これらのモデルを直接引用に適用しているわけではありません。意味がないんです。ランダムな構造を持つストキャスティック・システムを使おうということを書いていました。それはそれとして、あなたは何を論じているのですか？見積もりで適用できること？引用元：ARPSS?おめでとうございます。
この場合、数学が通用しないのです。必要な条件が一つも満たされていないのです。そうですね、QUALIFICATION（資格）は、誰が議論しているのでしょう。
誰が推理したのか？共有すべき成果とは？ここ： https://forum.mql4.com/ru/34527/page27 MathCADでこれまでのところ、150日間で25回の取引を行い、pipsでテストした結果を与えました。また、オンラインシステムテストの分野では、いくつかの予測を行いました。
PS：ARPSSを引用に適用し、プロセスを正しく認識することができれば、あなたのスキルを発揮することができます。
積極的なんですね。私は決して反論しません。私への書き込みありがとうございます。
積極的なんですね。私は決して反論しません。私に関する書き込みをありがとうございました。
Candid:
Привести то он привёл, но на дальнейшем обсуждении это никак не сказалось - очень жаль, на мой взгляд, когда правильное определение, можно сказать, суть того, что изучается в вопросе самоподобия, никак не сказываетя, хотя бы на расчете самого коэффициента. У меня несколько другое "геометрическое" впечатление, а именно: для ряда размером 1 берётся линейка размером 1, для ряда размером 2 берётся линейка размером 2, и.т.д. - скорее всего, это не так, если под "другой размер ряда" имеется ввиду "другой ряд". Дело в том, что ряд остается неизменным.
海岸線の長さという幾何学的な解釈もある。いつも同じ列、同じ海岸線を測っています。定規の精度を上げていくと、どんどん海岸線の長さが出てくるのが楽しい。もし、任意の長さ、ましてや無限の長さの定規を1本だけ使って測定したら、海岸線の自己相似性の推定がいかに粗雑になるか、お分かりでしょうか。推定値の精度を上げるためには、同じ海岸線（列）を異なる長さの定規で測定することがすべて必要です。各スケールレベルで類似性があれば、すべてのポイントは同じ直線上にあることになる。