나는 현재의 주제가 누구에게도 별로 관심이 없다는 것을 이해합니다. 5~10년은 더 기다려야 할듯...
이 "프랙탈 통계"도 마찬가지입니다. Mandelbort가 이 방법을 처음 기술한 것은 60년대 후반(45년 전!), Peters는 80년대 후반과 90년대 중반(20년 전)에 아이디어를 발전시킨 것 같습니다. 모든 공식과 그래프가 있는 것 같습니다. 그리고 강력한 Matkad와 Matlab을 사용하는 수학자조차도 이 겉보기에 단순한 공식을 올바르게 계산하는 방법을 모릅니다. 일종의 역설...
분명히, 생각의 흐름으로 첫 페이지에서 이 스레드를 인위적으로 유지하려면 시간이 걸릴 것입니다. 아마도 지식이 풍부한 사람이 자비를 보이고 마침내 문제를 해결하는 데 도움이 될 것입니다 ...
나는 현재의 주제가 누구에게도 별로 관심이 없다는 것을 이해합니다. 5~10년은 더 기다려야 할듯...
이 "프랙탈 통계"도 마찬가지입니다. Mandelbort가 이 방법을 처음 기술한 것은 60년대 후반(45년 전!), Peters는 80년대 후반과 90년대 중반(20년 전)에 아이디어를 발전시킨 것 같습니다. 모든 공식과 그래프가 있는 것 같습니다. 그리고 강력한 Matkad와 Matlab을 사용하는 수학자조차도 이 겉보기에 단순한 공식을 올바르게 계산하는 방법을 모릅니다. 일종의 역설...
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파일이 있는 어딘가에 Excel 에서 Hurst 지수 를 올바르게 계산할 수 있었습니다. 하지만 솔직히 말해서 트레이딩에 추가 개념 없이 적용하는 방법을 모르겠습니다. 이 접근 방식은 일반적으로 광고됩니다. 일정 기간 동안 Hurst가 0.5보다 크면 추세가 계속될 때까지 기다리고, 더 낮으면 롤백 움직임을 기다립니다. 모든 것이 매우 흐릿합니다...
간단하게 하기 위해 일정 기간 동안의 공분산을 간단히 계산할 수 있으며 그 결과는 실제로 Hurst와 유사합니다.
Excel에서 Hurst 지수를 올바르게 계산할 수 있었는데 파일이 어딘가에 있습니다. 하지만 솔직히 말해서 트레이딩에 추가 개념 없이 적용하는 방법을 모르겠습니다. 이 접근 방식은 일반적으로 광고됩니다. 일정 기간 동안 Hurst가 0.5보다 크면 추세가 계속될 때까지 기다리고, 더 낮으면 롤백 움직임을 기다립니다. 모든 것이 매우 흐릿합니다...
간단하게 하기 위해 일정 기간 동안의 공분산을 간단히 계산할 수 있으며 그 결과는 실제로 Hurst와 유사합니다.
무슨 말인지 이해하지만 이것은 모두 잘못된 것입니다. 제가 무슨 말을 하는지 알고 있습니다. 왜냐하면 저는 원본 소스를 읽었고 거기에 제시된 아이디어가 흥미로워 보였기 때문입니다. 허스트 통계가 무엇인지에 대한 아이디어는 기술적 분석에 의해 크게 왜곡됩니다. R/S 분석은 정말 쓸모없는 RSI 발진기로 바뀌었습니다. 그러나 그것은 모두 이해에 관한 것입니다. 예를 들어, 동일한 이동 평균 을 취합니다. 모든 사람은 평균 기간을 2로 나눈 시간만큼 늦다는 것을 알고 있습니다. 실제로 이동 평균은 늦은 것이 아니라 선택한 기간 동안의 평균 프로세스 상태를 보여줍니다. 사용에 실패한 이유는 이 지극히 평범한 상태를 바탕으로 미래를 예측 하려고 하기 때문입니다. 이동 평균은 다른 지표와 마찬가지로 미래를 보여주지 않으며 단순히 프로세스의 특성을 나타냅니다. 그러나 과거의 특성에 대한 지식을 바탕으로 현재에 올바른 결정을 내릴 수 있으며, 이는 미래에 긍정적인 결과로 이어질 것입니다. R/S 분석 또는 이동 평균과 같은 다양한 통계를 통해 우리가 관심을 가질 수 있는 일반적인 프로세스 맵을 수집할 수 있습니다.
나는 현재의 주제가 누구에게도 별로 관심이 없다는 것을 이해합니다. 5~10년은 더 기다려야 할듯...
이 "프랙탈 통계"도 마찬가지입니다. Mandelbort가 이 방법을 처음 기술한 것은 60년대 후반(45년 전!), Peters는 80년대 후반과 90년대 중반(20년 전)에 아이디어를 발전시킨 것 같습니다. 모든 공식과 그래프가 있는 것 같습니다. 그리고 강력한 Matkad와 Matlab을 사용하는 수학자조차도 이 겉보기에 단순한 공식을 올바르게 계산하는 방법을 모릅니다. 일종의 역설...
분명히, 생각의 흐름으로 첫 페이지에서 이 스레드를 인위적으로 유지하려면 시간이 걸릴 것입니다. 아마도 지식이 풍부한 사람이 자비를 보이고 마침내 문제를 해결하는 데 도움이 될 것입니다 ...
동양에서는 이것을 "alaverdi"라고 합니다. 제가 정말 좋아했던 당신의 책에 대한 응답으로요. 첨부 파일을 참조
그래도 R/S의 범위는 기간이 길어질수록 작아질 수도 없고, 심지어 수평에 매달릴 수도 없고, 내 마지막 값이 이전 값보다 작기 때문에 내가 실수를 했다고 믿는 경향이 있습니다. 이것은 이론상으로도 불가능합니다. 왜냐하면 반지속 계열의 경우에도 기울기 H는 0.5보다 작아야 하지만 0보다 작아서는 안 되며, 이는 제 경우에 분명합니다.
이제 저는 순수 C#으로 계산을 분할하느라 바쁩니다. 거기에서 데이터 작업을 하는 것이 더 쉽습니다. 정상적인 형태로 다시 작성한 후 상황 분석을 시작하겠습니다.
나는 현재의 주제가 누구에게도 별로 관심이 없다는 것을 이해합니다. 5~10년은 더 기다려야 할듯...
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분명히, 생각의 흐름으로 첫 페이지에서 이 스레드를 인위적으로 유지하려면 시간이 걸릴 것입니다. 아마도 지식이 풍부한 사람이 자비를 보이고 마침내 문제를 해결하는 데 도움이 될 것입니다 ...
나는 현재의 주제가 누구에게도 별로 관심이 없다는 것을 이해합니다. 5~10년은 더 기다려야 할듯...
이 "프랙탈 통계"도 마찬가지입니다. Mandelbort가 이 방법을 처음 기술한 것은 60년대 후반(45년 전!), Peters는 80년대 후반과 90년대 중반(20년 전)에 아이디어를 발전시킨 것 같습니다. 모든 공식과 그래프가 있는 것 같습니다. 그리고 강력한 Matkad와 Matlab을 사용하는 수학자조차도 이 겉보기에 단순한 공식을 올바르게 계산하는 방법을 모릅니다. 일종의 역설...
분명히, 생각의 흐름으로 첫 페이지에서 이 스레드를 인위적으로 유지하려면 시간이 걸릴 것입니다. 아마도 지식이 풍부한 사람이 자비를 보이고 마침내 문제를 해결하는 데 도움이 될 것입니다 ...
파일이 있는 어딘가에 Excel 에서 Hurst 지수 를 올바르게 계산할 수 있었습니다. 하지만 솔직히 말해서 트레이딩에 추가 개념 없이 적용하는 방법을 모르겠습니다. 이 접근 방식은 일반적으로 광고됩니다. 일정 기간 동안 Hurst가 0.5보다 크면 추세가 계속될 때까지 기다리고, 더 낮으면 롤백 움직임을 기다립니다. 모든 것이 매우 흐릿합니다...
간단하게 하기 위해 일정 기간 동안의 공분산을 간단히 계산할 수 있으며 그 결과는 실제로 Hurst와 유사합니다.
Excel에서 Hurst 지수를 올바르게 계산할 수 있었는데 파일이 어딘가에 있습니다. 하지만 솔직히 말해서 트레이딩에 추가 개념 없이 적용하는 방법을 모르겠습니다. 이 접근 방식은 일반적으로 광고됩니다. 일정 기간 동안 Hurst가 0.5보다 크면 추세가 계속될 때까지 기다리고, 더 낮으면 롤백 움직임을 기다립니다. 모든 것이 매우 흐릿합니다...
간단하게 하기 위해 일정 기간 동안의 공분산을 간단히 계산할 수 있으며 그 결과는 실제로 Hurst와 유사합니다.
무슨 말인지 이해하지만 이것은 모두 잘못된 것입니다. 제가 무슨 말을 하는지 알고 있습니다. 왜냐하면 저는 원본 소스를 읽었고 거기에 제시된 아이디어가 흥미로워 보였기 때문입니다. 허스트 통계가 무엇인지에 대한 아이디어는 기술적 분석에 의해 크게 왜곡됩니다. R/S 분석은 정말 쓸모없는 RSI 발진기로 바뀌었습니다. 그러나 그것은 모두 이해에 관한 것입니다. 예를 들어, 동일한 이동 평균 을 취합니다. 모든 사람은 평균 기간을 2로 나눈 시간만큼 늦다는 것을 알고 있습니다. 실제로 이동 평균은 늦은 것이 아니라 선택한 기간 동안의 평균 프로세스 상태를 보여줍니다. 사용에 실패한 이유는 이 지극히 평범한 상태를 바탕으로 미래를 예측 하려고 하기 때문입니다. 이동 평균은 다른 지표와 마찬가지로 미래를 보여주지 않으며 단순히 프로세스의 특성을 나타냅니다. 그러나 과거의 특성에 대한 지식을 바탕으로 현재에 올바른 결정을 내릴 수 있으며, 이는 미래에 긍정적인 결과로 이어질 것입니다. R/S 분석 또는 이동 평균과 같은 다양한 통계를 통해 우리가 관심을 가질 수 있는 일반적인 프로세스 맵을 수집할 수 있습니다.
나는 현재의 주제가 누구에게도 별로 관심이 없다는 것을 이해합니다. 5~10년은 더 기다려야 할듯...
이 "프랙탈 통계"도 마찬가지입니다. Mandelbort가 이 방법을 처음 기술한 것은 60년대 후반(45년 전!), Peters는 80년대 후반과 90년대 중반(20년 전)에 아이디어를 발전시킨 것 같습니다. 모든 공식과 그래프가 있는 것 같습니다. 그리고 강력한 Matkad와 Matlab을 사용하는 수학자조차도 이 겉보기에 단순한 공식을 올바르게 계산하는 방법을 모릅니다. 일종의 역설...
분명히, 생각의 흐름으로 첫 페이지에서 이 스레드를 인위적으로 유지하려면 시간이 걸릴 것입니다. 아마도 지식이 풍부한 사람이 자비를 보이고 마침내 문제를 해결하는 데 도움이 될 것입니다 ...
흥미로운 원고, 읽을 것이 있습니다. 그러나 결과의 진부한 반복성의 문제에 부딪쳤습니다. 실험은 Peters에 의해 수행되었으며 그의 결과는 다음과 같습니다.
동일한 공식과 방법을 사용하여 동일한 데이터에 대해 실험을 수행합니다.
분명히 결과는 다릅니다. 결론 - 계산에 오류가 발생했을 가능성이 큽니다. 내가 무엇을 잘못하고 있고 어디에 오류가 있는지 이해하는 것이 필요합니다.
그래도 R/S의 범위는 기간이 길어질수록 작아질 수도 없고, 심지어 수평에 매달릴 수도 없고, 내 마지막 값이 이전 값보다 작기 때문에 내가 실수를 했다고 믿는 경향이 있습니다. 이것은 이론상으로도 불가능합니다. 왜냐하면 반지속 계열의 경우에도 기울기 H는 0.5보다 작아야 하지만 0보다 작아서는 안 되며, 이는 제 경우에 분명합니다.
이제 저는 순수 C#으로 계산을 분할하느라 바쁩니다. 거기에서 데이터 작업을 하는 것이 더 쉽습니다. 정상적인 형태로 다시 작성한 후 상황 분석을 시작하겠습니다.
확인. 다음은 1950년 1월 1일부터 1988년 1월 7일까지의 S&P 500 CSV 파일입니다.
ps 그러한 도움은 나에게 매우 유용할 것입니다. 외부에서 계산에 대한 통제 평가가 절실히 필요합니다. 그래야만 결과의 신뢰성에 대해 이야기할 수 있습니다.
좋은. 끌지 않도록 노력하겠습니다.
난 피터가 없어. E. Feder를 기반으로 합니다. 도형. M. "미르". 1991년.