당신의 허락을 받아 잠시 차임하겠습니다. Hurst 지수의 계산은 Shiryaev에 의해 잘 설명되어 있으며 예술적 관점에서 그는 "나일" 자체를 다루지 않고 나일 강의 지류(증분, 즉 나일 강). 어째서 내가? 하지만! 주의를 기울이지 마십시오. 이것은 일반적으로 서정적인 탈선입니다.
범위 방법으로 허스트 지수를 계산하는 것은 무의미하고 매우 거칠고 매우 큰 편향으로 추정치를 얻습니다(오차의 약 20-30%는 그냥 쉬움). 두 가지 좋은 방법이 있습니다.
당신의 허락을 받아 잠시 차임하겠습니다. Hurst 지수의 계산은 Shiryaev에 의해 잘 설명되어 있으며 예술적 관점에서 그는 "나일" 자체를 다루지 않고 나일 강의 지류(증분, 즉 나일 강). 어째서 내가? 하지만! 주의를 기울이지 마십시오. 이것은 일반적으로 서정적인 탈선입니다.
범위 방법으로 허스트 지수를 계산하는 것은 무의미하고 매우 거칠고 매우 큰 편향으로 추정치를 얻습니다(오차의 약 20-30%는 그냥 쉬움). 두 가지 좋은 방법이 있습니다.
Candid : 이 방법을 직접 시도해 보셨습니까? 물론 특히 흥미로운 것은 로컬에서 작동하는 것입니다.
나는 꽤 오랫동안 프랙탈 분석을 해왔고 많은 것을 시도했습니다. 불행히도 바이러스는 대부분의 자료를 파괴했지만 나는 더 이상 화를 내지 않았습니다. 언젠가는 함께 모여서 가장 값진 성과를 반복할 것입니다. o) Whittle 방식을 MathCAD로 한 번 이전하기도 했고, Wavelet 기반 방식을 MathLab에서 구현하여 공부한 적도 있습니다.
그러나 왜이 지표가 필요합니까? 다소 모호한 예측 속성()을 가지고 있습니다. 즉, 계산된 정확한 값 0.8(심지어 신뢰 구간 포함)조차도 "추세"가 지속될 것인지, 이 상태가 지속되는 판독값의 수와 주요 질문에 대답하지 않을 것입니다. 이동하다. 더욱이, 과거 시리즈에서 계산된 이 지표는 "경향"만을 보여주고 "추세"가 있는 프로세스조차도 실제로 예상과 다른 행동을 보일 수 있으며(그냥 발생합니다) 가장 불쾌한 것은 "당신은 하지 않을 것입니다. 잘못을 찾아라".
의미 있는 평가를 위해서는 확률이 필요합니다. 즉, 견적을 다중 프랙탈로 간주하고 "특이점 스펙트럼"을 구축해야 합니다.
Mathemat : 젠장, 허스트가 포럼에 정기적으로 올라오고 있습니다. 누군가 나에게 그것이 어떤 예측 가치를 가지고 있는지 설명해 줄 수 있습니까?
사실, 아무도. 설명? :o) 하지만 프로세스 모델링에 유용합니다.
추가 : 자동화하기 어려운 유일한 실용적인 값은 로그-로그 좌표에서 그래프의 모양을 분석하는 것입니다. 시리즈의 어느 부분이 거듭제곱 법칙에 해당하는지 명확하게 말할 수 있으며 "공식적으로" "메모리 길이" 값을 입력할 수 있습니다. 그리고 이것은 가치가 있습니다. 그리고 나서 그들은 회귀를 계산하기 시작하고 종종 그렇게 하는 것이 의미가 없는 경우가 있습니다( 증분의 동작은 forex와 같은 거듭제곱 법칙에 해당하지 않습니다 ).
그는 Mt4와 MQL이 없었고... 그리고 포럼도 있었습니다.
;)
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당신의 허락을 받아 잠시 차임하겠습니다. Hurst 지수의 계산은 Shiryaev에 의해 잘 설명되어 있으며 예술적 관점에서 그는 "나일" 자체를 다루지 않고 나일 강의 지류(증분, 즉 나일 강). 어째서 내가? 하지만! 주의를 기울이지 마십시오. 이것은 일반적으로 서정적인 탈선입니다.
범위 방법으로 허스트 지수를 계산하는 것은 무의미하고 매우 거칠고 매우 큰 편향으로 추정치를 얻습니다(오차의 약 20-30%는 그냥 쉬움). 두 가지 좋은 방법이 있습니다.
당신의 허락을 받아 잠시 차임하겠습니다. Hurst 지수의 계산은 Shiryaev에 의해 잘 설명되어 있으며 예술적 관점에서 그는 "나일" 자체를 다루지 않고 나일 강의 지류(증분, 즉 나일 강). 어째서 내가? 하지만! 주의를 기울이지 마십시오. 이것은 일반적으로 서정적인 탈선입니다.
범위 방법으로 허스트 지수를 계산하는 것은 무의미하고 매우 거칠고 매우 큰 편향으로 추정치를 얻습니다(오차의 약 20-30%는 그냥 쉬움). 두 가지 좋은 방법이 있습니다.
이 방법을 직접 시도해 보셨습니까? 물론 특히 흥미로운 것은 로컬에서 작동하는 것입니다.
나는 꽤 오랫동안 프랙탈 분석을 해왔고 많은 것을 시도했습니다. 불행히도 바이러스는 대부분의 자료를 파괴했지만 나는 더 이상 화를 내지 않았습니다. 언젠가는 함께 모여서 가장 값진 성과를 반복할 것입니다. o) Whittle 방식을 MathCAD로 한 번 이전하기도 했고, Wavelet 기반 방식을 MathLab에서 구현하여 공부한 적도 있습니다.
그러나 왜이 지표가 필요합니까? 다소 모호한 예측 속성()을 가지고 있습니다. 즉, 계산된 정확한 값 0.8(심지어 신뢰 구간 포함)조차도 "추세"가 지속될 것인지, 이 상태가 지속되는 판독값의 수와 주요 질문에 대답하지 않을 것입니다. 이동하다. 더욱이, 과거 시리즈에서 계산된 이 지표는 "경향"만을 보여주고 "추세"가 있는 프로세스조차도 실제로 예상과 다른 행동을 보일 수 있으며(그냥 발생합니다) 가장 불쾌한 것은 "당신은 하지 않을 것입니다. 잘못을 찾아라".
의미 있는 평가를 위해서는 확률이 필요합니다. 즉, 견적을 다중 프랙탈로 간주하고 "특이점 스펙트럼"을 구축해야 합니다.
그리고 매우 불쾌한 특성은 문자 그대로 샘플의 길이에 대한 "치명적인" 의존성입니다.
젠장, 허스트가 포럼에 정기적으로 올라오고 있습니다. 누군가 나에게 그것이 어떤 예측 가치를 가지고 있는지 설명해 줄 수 있습니까?
사실, 아무도. 설명? :o) 하지만 프로세스 모델링에 유용합니다.
추가 : 자동화하기 어려운 유일한 실용적인 값은 로그-로그 좌표에서 그래프의 모양을 분석하는 것입니다. 시리즈의 어느 부분이 거듭제곱 법칙에 해당하는지 명확하게 말할 수 있으며 "공식적으로" "메모리 길이" 값을 입력할 수 있습니다. 그리고 이것은 가치가 있습니다. 그리고 나서 그들은 회귀를 계산하기 시작하고 종종 그렇게 하는 것이 의미가 없는 경우가 있습니다( 증분의 동작은 forex와 같은 거듭제곱 법칙에 해당하지 않습니다 ).
Farnsworth :
그리고 매우 불쾌한 특성은 문자 그대로 샘플의 길이에 대한 "치명적인" 의존성입니다.
예, 표본 길이의 결정은 대부분의 접근 방식에서 핵심 포인트인 것 같습니다.
다중 도형 - 흠. 아마도 이 개념이 더 적절하고 Mandelbrot의 권위가 다시 한 번 있다는 표시가 있습니다.
예, 표본 길이의 결정은 대부분의 접근 방식에서 핵심 포인트인 것 같습니다.
다중 도형 - 흠. 아마도 이 개념이 더 적절하고 Mandelbrot의 권위가 다시 한 번 있다는 표시가 있습니다.
젠장, 이 Hurst는 포럼에 정기적으로 올라옵니다. 누군가 나에게 그것이 어떤 예측 가치를 가지고 있는지 설명해 줄 수 있습니까?
=0.5 노이즈의 랜덤 워크.
<0.5는 더 나쁩니다 - 노이즈가 무작위로 돌아다닙니다 :)
>0.5 메모리에 대한 희망이 있습니다 ...
>0.79 - 자연스러운 자연
솔직히 말해서 - 나는 여전히 당신이하는 일과 이것이 왜 필요한지 전혀 이해하지 못합니다.