하지만 난 상관없어, 난 그냥 허스트를 나 자신을 위해 테스트할게. 나는 그것이 어떤지, 무엇과 함께 먹는지 볼 것입니다. Spirmen을 완성한다는 생각은 오랫동안 거짓말을 해왔고 모든 손이 닿지 않습니다. 아마도 이 두 지표의 합성이 내가 필요한 것일 수도 있습니다.
Prival>> : Нафиг нам нужна первая разность ?Делая это преобразование над исходным рядом, мы убиваем тренд – то на чем можем заработать.
Trend(글로벌)와 Hurst는 서로 관련이 없습니다. Sergey . Hurst는 대략적으로 말해서 마이크로트렌드 의 능력을 보여줍니다. 저것들. Hurst 지수는 시계열의 미세 구조에 대해 말하지만 추세에 대해서는 말하지 않습니다. 분명히 H >> 0.5(1에 가까움)에서 시계열(이익)에 대해 무언가를 수행할 수 있습니다. 바로 그것이 마틴게일이 아니기 때문입니다(인접한 샘플 간의 차이는 상관 관계가 있음). 또한, 비 마틴게일 - 인접 샘플이 종속되기 때문입니다.
그래도 사진을 올리겠습니다. 직접 보셨겠지만. 모두 - "프랙탈 분석 ..."Peters에서. 어디에도 추세가 없다는 점에 유의하십시오. 허스트 지수는 0.72(왼쪽 위), 0.76(오른쪽 위), 약 0.9(왼쪽 아래), 0.5보다 훨씬 작습니다(오른쪽 아래). Wiener 프로세스가 어떻게 생겼는지(H=0.5), 여러분 자신도 알고 있습니다.
저것들. Hurst 지수는 시계열의 미세 구조에 대해 말하지만 추세에 대해서는 말하지 않습니다.
물론 이 모든 것도 고품질 사진입니다.
가능하다면 이 문제에 대한 제 생각을 추가하겠습니다.
VR에 대한 상당히 완전한 설명은 AutoRegressive Model에 의해 제공됩니다. 일반적으로 VR은 결정적 구성 요소와 임의 구성 요소(노이즈)의 합으로 나타낼 수 있습니다.
dX 가격 인상을 위한 AP 모델입니다. 도움을 받아 이전 증분의 p-조각을 알면 코티르의 예상 움직임을 확실하게 예측할 수 있습니다. 가격 증분에서 가격 예측 자체로 이동하는 것은 어렵지 않습니다. 이것은 예상 증분을 상품 가격의 마지막 값에 추가하는 것으로 충분하며 우리는 다음 단계에 대한 가격 예측을 얻을 것입니다.
위에서 나는 인용의 첫 번째 차이의 시리즈에서 인용의 각 TF에 대해 계산된 Hurst 지수(HR)와 인접한 판독값 사이의 상관 계수(CC)의 ID를 표시했습니다(빨간색은 확률적 VR, 파란색 - EURGBP min ). 우연의 일치는 RH와 비교하여 더 부드러운 종속성, ceteris paribus 및 비교할 수 없을 정도로 단순한 계산 표현으로 만족스럽고 심지어 QC에 유리하다고 간주될 수 있습니다.
그러나 여전히 차이가 있으며 근본적인 성격을 띠고 있습니다. RP는 CC에 비해 VR의 더 깊고 완전한 특성입니다. 기호의 인위적인 분리에 의존하지 않고 모든 내부 연결 및 기능과 함께 kotir를 있는 그대로 평가합니다. 이러한 조건에서 CC는 분석에 사용할 수 있는 유일한 매개변수, 즉 견적 증가분의 인접 개수 간의 연결을 활용합니다. 결과가 일치한다는 사실은 먼 판독값(사실 왼쪽에서 두 번째 판독값, 상품 가격 증분의 미래 가치에 거의 영향을 미치지 않음)과 예상되는 움직임의 약한 의존성을 나타낼 뿐입니다. 실제로 반대의 경우(깊은 연결이 나타남)가 발생할 수 있으며 CC는 실패하지만 PX는 올바르게 작동합니다.
이것이 이 두 VR 분석 방법의 유사점이자 주요 차이점입니다.
RP는 증분 판독값 간의 연결의 특정 속성에 대해 아무 말도 하지 않는 VR의 필수 특성이라는 점을 강조해야 합니다. 이와는 달리 AP 모델은 완전히 quantile이며 이러한 관계에 대한 정량적 설명(합 기호 아래 dX 앞의 계수)을 제공하므로 100% 활용할 수 있습니다. 그러나 여기에도 사용된 접근 방식의 선형성과 관련된 제한 사항이 있습니다. 증분 간의 비선형 관계를 고려하는 AR 모델에는 더 완전한 정보가 있습니다. 그러나 다시, 우리는 이 모델이 최적이라는 사실이 아니라 스스로 생각해 내야 합니다.
그리고 여기에서 신경망이 등장합니다... 비선형성이 기초를 형성하고 학습 능력이 필요한 유연성을 제공합니다.
어쩌면 그녀가 직접 그를 보는 법을 배울 때까지 기다리는 것보다 먹이를 줄 준비가 되어 있는 것이 더 나을 수도 있습니다.
어느 것이 더 나은지에 대해서는 논란의 여지가 있습니다. 어떤 기준으로 최고를 평가합니까?
당신은 PX를 궁극적인 진실로 어필하지만, 이것은 자체 기능과 한계가 있는 도구일 뿐입니다. 그리고 NS 자체가 기능을 드러낼 때까지 기다리는 것이 눈에 보이는 것을 제공하는 것보다 나쁘거나 더 비싸다는 사실은 아니지만 최고는 아닙니다. 또한 검색 과정에서 NN은 수익 극대화(계정 성장률)에 초점을 맞추고 RP는 VR 지속성을 지향하므로 여전히 TS와 어떻게든 연결되어야 하고 그 다음에야 계정 성장과 연결되어야 합니다.
Trend(글로벌)와 Hirst는 서로 관련이 없습니다. Sergey . Hurst는 대략적으로 말해서 마이크로트렌드 의 능력을 보여줍니다. 저것들. Hurst 지수는 시계열의 미세 구조에 대해 말하지만 추세에 대해서는 말하지 않습니다. 분명히 H >> 0.5(1에 가까움)에서 시계열(이익)에 대해 무언가를 수행할 수 있습니다. 바로 그것이 마틴게일이 아니기 때문입니다(인접한 샘플 간의 차이는 상관 관계가 있음). 또한, 비 마틴게일 - 인접 샘플이 종속되기 때문입니다.
그래도 사진을 올리겠습니다. 직접 보셨겠지만. 모두 - "프랙탈 분석 ..."Peters에서. 어디에도 추세가 없다는 점에 유의하십시오. 허스트 지수는 0.72(왼쪽 위), 0.76(오른쪽 위), 약 0.9(왼쪽 아래), 0.5보다 훨씬 작습니다(오른쪽 아래). Wiener 프로세스(H=0.5)가 어떻게 생겼는지 알 수 있습니다.
물론 이 모든 것도 고품질 사진입니다.
약간의 자유 시간을 얻었다. 나는 모든 것을 파악하고 여기에 게시하려고 노력할 것입니다. 내가 어디서 어떻게 모델링했는지에 대한 설명과 함께 matkad에서 모든 작업을 수행할 것입니다.
목적 : 고품질 사진을 얻지는 않지만 Hurst 지수, 다양한 입력 신호 (테스트 모델에서)와의 작동을 연구하여이를 기반으로 작업 범위와 사용 가능성을 이해합니다.
약간의 자유 시간을 얻었다. 나는 모든 것을 파악하고 여기에 게시하려고 노력할 것입니다. 내가 어디서 어떻게 모델링했는지에 대한 설명과 함께 matkad에서 모든 작업을 수행할 것입니다.
목적: 고품질의 사진을 얻는 것이 아니라 Hurst 지수, 다양한 입력 신호에 대한 연산(테스트 모델에서)을 연구하기 위해,
현재 상황에 대한 허스트 지수를 어떻게 구하시겠습니까? 이것은 이 샘플에서 정확히 Hurst를 계산하기 위해 제한된 수의 N 막대를 고려하는 것으로 우리 자신을 제한하는 것을 의미합니다. 이것은 현재 순간에 대한 계산이 이루어지는 과거의 순간을 찾기 위해 하나의 기준이 더 필요하다는 것을 의미합니다.
Excel에는 Hurst를 계산하는 기본 제공 기능이 있습니까? 그렇다면 이름을 지정하십시오. 고맙습니다.
Hurst 계산은 스크립트에서 수행됩니다. 엑셀에서 대수를 취하고 직선을 찾으면 됩니다.
Hurst 계산은 스크립트에서 수행됩니다. 엑셀에서 대수를 취하고 직선을 찾으면 됩니다.
꽤 옳다
함수는 SLOPE(y,x)라고 합니다.
Hurst 계산은 스크립트에서 수행됩니다. 엑셀에서 대수를 취하고 직선을 찾으면 됩니다.
MQL에서 모든 작업을 수행할 수 있습니다. 여기에 도움이 되는 'KimIV의 유용한 기능' 이 있습니다.
하지만 난 상관없어, 난 그냥 허스트를 나 자신을 위해 테스트할게. 나는 그것이 어떤지, 무엇과 함께 먹는지 볼 것입니다. Spirmen을 완성한다는 생각은 오랫동안 거짓말을 해왔고 모든 손이 닿지 않습니다. 아마도 이 두 지표의 합성이 내가 필요한 것일 수도 있습니다.
Trend(글로벌)와 Hurst는 서로 관련이 없습니다. Sergey . Hurst는 대략적으로 말해서 마이크로트렌드 의 능력을 보여줍니다. 저것들. Hurst 지수는 시계열의 미세 구조에 대해 말하지만 추세에 대해서는 말하지 않습니다. 분명히 H >> 0.5(1에 가까움)에서 시계열(이익)에 대해 무언가를 수행할 수 있습니다. 바로 그것이 마틴게일이 아니기 때문입니다(인접한 샘플 간의 차이는 상관 관계가 있음). 또한, 비 마틴게일 - 인접 샘플이 종속되기 때문입니다.
그래도 사진을 올리겠습니다. 직접 보셨겠지만. 모두 - "프랙탈 분석 ..."Peters에서. 어디에도 추세가 없다는 점에 유의하십시오. 허스트 지수는 0.72(왼쪽 위), 0.76(오른쪽 위), 약 0.9(왼쪽 아래), 0.5보다 훨씬 작습니다(오른쪽 아래). Wiener 프로세스가 어떻게 생겼는지(H=0.5), 여러분 자신도 알고 있습니다.
물론 이 모든 것도 고품질 사진입니다.
저것들. Hurst 지수는 시계열의 미세 구조에 대해 말하지만 추세에 대해서는 말하지 않습니다.
물론 이 모든 것도 고품질 사진입니다.가능하다면 이 문제에 대한 제 생각을 추가하겠습니다.
VR에 대한 상당히 완전한 설명은 AutoRegressive Model에 의해 제공됩니다. 일반적으로 VR은 결정적 구성 요소와 임의 구성 요소(노이즈)의 합으로 나타낼 수 있습니다.
dX 가격 인상을 위한 AP 모델입니다. 도움을 받아 이전 증분의 p-조각을 알면 코티르의 예상 움직임을 확실하게 예측할 수 있습니다. 가격 증분에서 가격 예측 자체로 이동하는 것은 어렵지 않습니다. 이것은 예상 증분을 상품 가격의 마지막 값에 추가하는 것으로 충분하며 우리는 다음 단계에 대한 가격 예측을 얻을 것입니다.
위에서 나는 인용의 첫 번째 차이의 시리즈에서 인용의 각 TF에 대해 계산된 Hurst 지수(HR)와 인접한 판독값 사이의 상관 계수(CC)의 ID를 표시했습니다(빨간색은 확률적 VR, 파란색 - EURGBP min ). 우연의 일치는 RH와 비교하여 더 부드러운 종속성, ceteris paribus 및 비교할 수 없을 정도로 단순한 계산 표현으로 만족스럽고 심지어 QC에 유리하다고 간주될 수 있습니다.
그러나 여전히 차이가 있으며 근본적인 성격을 띠고 있습니다. RP는 CC에 비해 VR의 더 깊고 완전한 특성입니다. 기호의 인위적인 분리에 의존하지 않고 모든 내부 연결 및 기능과 함께 kotir를 있는 그대로 평가합니다. 이러한 조건에서 CC는 분석에 사용할 수 있는 유일한 매개변수, 즉 견적 증가분의 인접 개수 간의 연결을 활용합니다. 결과가 일치한다는 사실은 먼 판독값(사실 왼쪽에서 두 번째 판독값, 상품 가격 증분의 미래 가치에 거의 영향을 미치지 않음)과 예상되는 움직임의 약한 의존성을 나타낼 뿐입니다. 실제로 반대의 경우(깊은 연결이 나타남)가 발생할 수 있으며 CC는 실패하지만 PX는 올바르게 작동합니다.
이것이 이 두 VR 분석 방법의 유사점이자 주요 차이점입니다.
RP는 증분 판독값 간의 연결의 특정 속성에 대해 아무 말도 하지 않는 VR의 필수 특성이라는 점을 강조해야 합니다. 이와는 달리 AP 모델은 완전히 quantile이며 이러한 관계에 대한 정량적 설명(합 기호 아래 dX 앞의 계수)을 제공하므로 100% 활용할 수 있습니다. 그러나 여기에도 사용된 접근 방식의 선형성과 관련된 제한 사항이 있습니다. 증분 간의 비선형 관계를 고려하는 AR 모델에는 더 완전한 정보가 있습니다. 그러나 다시, 우리는 이 모델이 최적이라는 사실이 아니라 스스로 생각해 내야 합니다.
그리고 여기에서 신경망이 등장합니다... 비선형성이 기초를 형성하고 학습 능력이 필요한 유연성을 제공합니다.
그리고 여기에서 신경망이 등장합니다... 비선형성이 기초를 형성하고 학습 능력이 필요한 유연성을 제공합니다.
예, 아무도 이의를 제기하지 않지만 지속적 및 반영구적 VR 또는 VR 섹션의 경우 거래
전술은 정반대이므로 NA는 거래할 때 HRP를 고려하는 법을 배워야 합니다.
어쩌면 그녀가 직접 그를 보는 법을 배울 때까지 기다리는 것보다 먹이를 줄 준비가 되어 있는 것이 더 나을 수도 있습니다.
어쩌면 그녀가 직접 그를 보는 법을 배울 때까지 기다리는 것보다 먹이를 줄 준비가 되어 있는 것이 더 나을 수도 있습니다.
어느 것이 더 나은지에 대해서는 논란의 여지가 있습니다. 어떤 기준으로 최고를 평가합니까?
당신은 PX를 궁극적인 진실로 어필하지만, 이것은 자체 기능과 한계가 있는 도구일 뿐입니다. 그리고 NS 자체가 기능을 드러낼 때까지 기다리는 것이 눈에 보이는 것을 제공하는 것보다 나쁘거나 더 비싸다는 사실은 아니지만 최고는 아닙니다. 또한 검색 과정에서 NN은 수익 극대화(계정 성장률)에 초점을 맞추고 RP는 VR 지속성을 지향하므로 여전히 TS와 어떻게든 연결되어야 하고 그 다음에야 계정 성장과 연결되어야 합니다.
Trend(글로벌)와 Hirst는 서로 관련이 없습니다. Sergey . Hurst는 대략적으로 말해서 마이크로트렌드 의 능력을 보여줍니다. 저것들. Hurst 지수는 시계열의 미세 구조에 대해 말하지만 추세에 대해서는 말하지 않습니다. 분명히 H >> 0.5(1에 가까움)에서 시계열(이익)에 대해 무언가를 수행할 수 있습니다. 바로 그것이 마틴게일이 아니기 때문입니다(인접한 샘플 간의 차이는 상관 관계가 있음). 또한, 비 마틴게일 - 인접 샘플이 종속되기 때문입니다.
그래도 사진을 올리겠습니다. 직접 보셨겠지만. 모두 - "프랙탈 분석 ..."Peters에서. 어디에도 추세가 없다는 점에 유의하십시오. 허스트 지수는 0.72(왼쪽 위), 0.76(오른쪽 위), 약 0.9(왼쪽 아래), 0.5보다 훨씬 작습니다(오른쪽 아래). Wiener 프로세스(H=0.5)가 어떻게 생겼는지 알 수 있습니다.
물론 이 모든 것도 고품질 사진입니다.
약간의 자유 시간을 얻었다. 나는 모든 것을 파악하고 여기에 게시하려고 노력할 것입니다. 내가 어디서 어떻게 모델링했는지에 대한 설명과 함께 matkad에서 모든 작업을 수행할 것입니다.
목적 : 고품질 사진을 얻지는 않지만 Hurst 지수, 다양한 입력 신호 (테스트 모델에서)와의 작동을 연구하여이를 기반으로 작업 범위와 사용 가능성을 이해합니다.
다음은 모델입니다. 다른 것이 필요하다고 생각되면 작성하십시오.
약간의 자유 시간을 얻었다. 나는 모든 것을 파악하고 여기에 게시하려고 노력할 것입니다. 내가 어디서 어떻게 모델링했는지에 대한 설명과 함께 matkad에서 모든 작업을 수행할 것입니다.
목적: 고품질의 사진을 얻는 것이 아니라 Hurst 지수, 다양한 입력 신호에 대한 연산(테스트 모델에서)을 연구하기 위해,
현재 상황에 대한 허스트 지수를 어떻게 구하시겠습니까? 이것은 이 샘플에서 정확히 Hurst를 계산하기 위해 제한된 수의 N 막대를 고려하는 것으로 우리 자신을 제한하는 것을 의미합니다. 이것은 현재 순간에 대한 계산이 이루어지는 과거의 순간을 찾기 위해 하나의 기준이 더 필요하다는 것을 의미합니다.
그리고 Rosh 는 목표를 달성했습니다. 허스트 지수를 계산하려면 많은 과거 데이터가 필요합니다. 글쎄, 이것은 메모리가 기간으로 제한되는 이동 평균 이 아니라 VR 전체 또는 큰 부분의 글로벌 특성입니다.