거래량, 변동성 및 허스트 지수 - 페이지 12

 
Candid :

원래 인수에서 변수 h를 도입하고 이를 Hurst 지수라고 부릅니다. 이것은 사실이 아니며 허스트 지수가 아닙니다.

내가 어디서 이러는지 알려주실 수 있나요? 다음은 내 원래 게시물입니다.

무작위 걷기에서 평균 달리기는 걸음 수의 제곱근에 비례합니다. 따라서 간단한 산술을 적용한 후 h = Log(High-Low)/Log(N) 또는 이와 유사한 것으로 축소된 Hurst 계산의 결과는 다음을 나타냅니다.

1) 높음 - 낮음 = k * sqrt(N);

2) h = log(k * sqrt(N)) / log(N);

3) h = 1/2 + log(k) / log(N);

4) k << N의 경우 h -> 1/2, 이는 표에서 완벽하게 확인됩니다.

High - Low = k * sqrt(N) 공식에서 SB에 대한 허스트 계수 는 sqrt에서 다룹니다. 가격 시리즈 또는 파생 상품에 대한 Hurst가 SB에 대한 Hurst 합과 측정 수에만 의존하는 일종의 변화로 축소된다고 생각하십니까?

h = Log(High-Low)/Log(N) - 이것은 Juriks 공식입니다. 그는 원래 게시물에서 Hurst라고 밝혔습니다. 그와 나를 혼동하지 마십시오. 나는 그녀를 Juriks의 원시인으로 축소한 la Hurst라고 불렀습니다.

 
Candid :


답은 1/2이지만 Hurst 지수가 아닙니다. Hurst 지수는 범위를 사용하여 계산됩니다.


내가 이것을 얼마나 좋아하는지. 테스트 예제를 계산하도록 요청하자마자 더 이상 Hurst가 아닌 것처럼 즉시 나타납니다.

 

칸디다

показатель Хёрста рассчитывается через размах

아니요, 지표를 계산하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 스와이프 사용이 가장 무례합니다

 
Farnsworth :

칸디다

아니요, 지표를 계산하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 스와이프 사용이 가장 무례합니다

나는 정의를 의미하며, 물론 정의와 모순되지 않는 한 계산 방법은 얼마든지 있을 수 있습니다.
 
Farnsworth :

칸디다

아니요, 지표를 계산하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 스와이프 사용이 가장 무례합니다

또한 h = Log(High-Low)/Log(N)로 줄일 수 있을 정도로 간단하지는 않지만 매우 간단합니다.

또는 h = Log(High-Low)/Log(N)이 Hurst에 의해 선언되었다는 것을 이해하는 것이 충분히 어렵습니까?

모든 사람에게 동일하지는 않습니다. :)

 
Vita :

내가 어디서 이러는지 알려주실 수 있나요? 다음은 내 원래 게시물입니다.

h = Log(High-Low)/Log(N) - 이것은 Juriks 공식입니다. 그는 원래 게시물에서 Hurst라고 밝혔습니다. 그와 나를 혼동하지 마십시오. 나는 방금 그녀를 Juriks에서 원시인으로 축소한 la Hurst라고 불렀습니다.

예, 이미 유리의 원래 게시물을 잊어 버렸습니다 :). 좋아, 나는 h = Log(High-Low)/Log(N) 공식을 작성했다는 비난을 되돌려 받는다. 사과할 수도 있어요 :). 그건 그렇고, 내가 즉시 거기에서 싸우기 시작한 것은이 공식으로였습니다. :).

문제는 그때 다리 아래로 물이 많이 흐르고 있었고 유리와 나는 여전히 은밀한 대화를 나눴다는 것입니다. 어떤 식으로든 표를 계산할 때 올바른 캠페인이 사용되었습니다 .

따라서 표와 그 결과의 결론은 모두 올바른 접근 방식의 틀 내에서 이루어졌으며 결론에 대해 논쟁하고 있습니다.


글쎄, 공식 High - Low = k * sqrt(N) 이 당신의 것이 아닙니까?

 
다음은 2010년 9월 11일 20:40부터 알고리즘에 대한 설명입니다.
Yurixx :

이제 비교할 것이 있을 때 구간 N 의 다른 값에서 SB에 대한 Hurst 지수의 동작을 볼 수 있습니다.

허스트 지수를 작성자가 정의한 대로 계산해야 하는 공식을 상기시켜 드리겠습니다.

H = (로그(R2) – 로그(R1))/ (로그(N2) – 로그(N1))

2점 계산 방식은 Hurst 공식에 있는 알려지지 않은 계수를 제거해야 하기 때문입니다.

계산, 시각화 및 연구 범위의 최대 확장을 단순화하기 위해 간격 N 의 눈금 수 2의 거듭제곱도 다양합니다. 즉, N = 2^ n 이 받아들여졌다. H 에 대한 공식에서 로그의 밑은 역할을 하지 않습니다. 따라서 2로 설정되었으므로 Log ( N ) = n 입니다.

계산 알고리즘은 다음과 같았습니다.

  1. 숫자 n , 초기 가격 p = 0, 계산 정확도 acc = 0.001로 설정했습니다.
  2. 구간 N 의 포인트 수를 계산합니다.
  3. 내장된 PRNG를 사용하여 K 번째 간격 - N 단일 틱 가격 증분을 생성합니다.
  4. 이 간격에 대해 간격에 대한 가격 증가의 범위 및 모듈을 계산합니다.
  5. 범위, 계수 및 제곱을 변수로 누적 합산
  6. K 구간에 대한 평균 및 분산 계산
  7. 정확도 조건이 충족되는지 확인합니다. 그렇지 않은 경우 K에 1을 추가하고 3단계로 이동합니다. 그렇다면 스크립트를 종료합니다.

표의 계산 결과.

(안타깝게도 전체 테이블을 삽입할 수 없었습니다. 편집기는 이 크기의 텍스트를 허용하지 않습니다. 편의를 위해 각 테이블에 처음 두 개의 열을 유지하면서 테이블을 2개로 분할해야 했습니다. 첫 번째 항목을 참조하겠습니다. 2a로, 두 번째는 2b로.)

 
Candid :
나는 정의를 의미하며, 물론 정의와 모순되지 않는 한 계산 방법은 얼마든지 있을 수 있습니다.

나는 오래된 Hirst의 전기 작가라고 말할 수는 없지만 범위를 통해 그는 그러한 정의를 가지고 있지 않은 것 같습니다. 그는 또한 순전히 실용적인 작업을 수행했습니다(나는 매우, 매우 대략적으로 공식화했습니다). 선택한 유형의 백금은 어려운 기후 조건에서 특정 장소에서 10년 동안 더 견딜 수 있습니다. 그렇지 않으면 건설에 더 많은 돈이 투입되어야 합니다.

그는 프로세스의 멱법칙 종속성 가정을 도입했으며 나중에 이 정도가 그의 이름을 따서 명명되었습니다. 범위는 그것과 아무 관련이 없습니다. 이 정도를 계산하는 방법 중 하나일 뿐입니다. 범위는 이 계수와 현상 자체의 의미를 어떤 식으로든 결정하지 않습니다.

 
Farnsworth :
Andrei01에게:

1. 시장의 속성(전체적으로)은 무작위에 매우 가깝습니다. 일관되게 다음과 같은 결론에 도달했습니다(저는 강조 표시하기도 합니다. :o).

2. 견적 프로세스를 전체적으로 고려할 수 없습니다. 또한 인용 과정은 단일 과정으로 자연에 존재하지 않습니다. 이것은 환상입니다. 따옴표 통계를 취하여 연구하는 것은 무의미합니다. 고정 시리즈로 축소해도 아무 것도 제공하지 않습니다. 어떤 길이든 취하는 것은 무의미하며 전체 이야기를 취하는 것은 전혀 불가능합니다.

추신 : TV는 항상 작동합니다. 여기서 "무언가"가 작동하지 않는다는 TV의 결론과 혼동해서는 안 됩니다.

첫 번째 가정이 두 번째 가정과 모순되는가?

통계가 없거나 무의미하다면, 의미 있는 통계와 의미 있는 과정만을 다루는 TV가 여기에 어떻게 적용될 수 있겠는가?

 
Farnsworth :

나는 오래된 Hirst의 전기 작가라고 말할 수는 없지만 범위를 통해 그는 그러한 정의를 가지고 있지 않은 것 같습니다. 그는 또한 순전히 실용적인 작업을 수행했습니다(나는 매우, 매우 대략적으로 공식화했습니다). 선택한 유형의 백금은 어려운 기후 조건에서 특정 장소에서 10년 동안 더 견딜 수 있습니다. 그렇지 않으면 건설에 더 많은 돈이 투입되어야 합니다.

그는 프로세스의 멱법칙 종속성 가정을 도입했으며 나중에 이 정도가 그의 이름을 따서 명명되었습니다. 범위는 그것과 아무 관련이 없습니다. 이 정도를 계산하는 방법 중 하나일 뿐입니다. 범위는 이 계수와 현상 자체의 의미를 어떤 식으로든 결정하지 않습니다.

여기서 문제는 Hurst가 개인적으로 준 정의가 아니라 Hurst 지수 라고 하는 양의 공식적으로 인정된 정의가 무엇입니까 하는 것입니다.

범위를 통해 정의가 아닌 경우 정의는 무엇입니까? 질문이 수사학적이지 않습니다. 정말 궁금합니다.

사유: