그렇다면 이 공식에서 표준편차는 어디에 있습니까? R2와 R1은 여전히 N2와 N1의 평균 범위입니다. Juriks 계산 알고리즘의 복잡성은 정렬을 변경하지 않습니다. 알고리즘은 여전히 N의 루트에 비례하는 범위의 로그를 N 자체의 로그로 나눕니다. 다시 High - Low = k * sqrt(N) 대체가 작동합니다.
예, High - Low = k * sqrt(N) 대체가 다시 작동합니다. 그런데 이번에는 핏이 상당히 삐뚤삐뚤하다.
그러한 공식은 없으며 High-Low = k * (N ^ h)가 있으며 h 는 Hurst 지수 입니다.
이 공식에는 표준편차가 없어야 합니다. RMS에 대한 범위의 의존성 형태일 뿐입니다.
그건 그렇고, 당신의 마지막 게시물은 질문을 닫습니다. 그래서 인용합니다
비타 :
마지막 항은 이론상 상수입니다. n은 무한대로 가고 k1 = k2이므로 마지막 항은 0입니다. 수치 계산에서 k1은 k2와 같지 않으므로 마지막 열에 0.5 + 오류가 있습니다. 모든 것이 매우 간단하고 명확합니다.
그래서 여기 공식 High - Low = k * sqrt (N)에서 유한 N으로 k가 N에 의존한다는 공식을 직접 작성했습니다. 즉, 이 멋진 공식은 마침내 실제 형식을 취합니다. High - Low = k (N) * 제곱(N). 즉, 범위에 대해 순수한 1/2이 없습니다. 처음부터 말씀하신 것입니다.
대략적으로 말하자면, 평균적인 양초의 경우 각 그림자는 몸체의 절반과 같습니다. SB의 경우 또한 실행 길이가 증가함에 따라 2로 수렴하는 것으로 보입니다(표 2a Yurixx R/M 기반). 낮은 TF에서도 실제 데이터의 편차가 상당합니다. 적은 수의 틱으로 설명할 수 있지만(작은 N이 있는 SB에서와 같이), 예를 들어 h1에서는 이미 충분해야 합니다. 그리고 SB에서는 반대로 비율이 아래에서 위로 듀스에 접근합니다.
N
R/M
2
1.58
4
1.74
여덟
1.92
열 다섯
1.99
나는 나의 이전 포스트를 여기에서 반복할 것이다.
2010년 8월 22일 13:09
150만 분 막대의 (High-Low)/(Close-Open) 관계를 가장 간단한 스크립트로 간주했습니다.
2005.11.02 07:49 ~ 2010.08.20 22:59 구간의 AUDUSD의 경우 평균 (HL)/(CO) = 1.65539495 2006.04.11 20:21 ~ 2010.08.20 22:59 구간에서 USDJPY의 경우 평균 (HL)/(CO) = 1.72965927 2006.01.24 04:23 ~ 2010.08.20 22:59 구간의 USDCHF 평균 (HL)/(CO) = 1.69927897 2005.05.19 13:31 ~ 2010.08.20 22:59 구간의 USDCAD 평균 (HL)/(CO) = 1.62680742 2006.02.21 23:31 ~ 2010.08.20 22:59 구간의 GBPUSD의 경우 평균 (HL)/(CO) = 1.65294349 EURUSD의 경우 2006.03.08 13:41 ~ 2010.08.20 22:59 평균 (HL)/(CO) = 1.69371256
그러한 공식은 없으며 High - Low = k * (N^h)가 있고 그 안에 h는 Hurst 지수입니다.
객관성을 위해 - 서면, 당신은 여전히 증명해야합니다. 그것이 사실일 수도 있고 인용 과정이 그러한 힘 의존의 대상이 될 수도 있지만, 이 공식에서 h 는 정확히 Hurst입니까? 하지만, 내가 놓친 것이 있을 수 있고 당신은 이미 그것을 증명했습니다. 정확히 기억은 안나지만 이 모델에 대한 초기 가정은 이랬던 것 같습니다.
프로세스 증분의 차이의 제곱에 대한 수학적 기대는 대략 어느 정도 "샘플 수"의 계수로 가는 경향이 있습니다. 또는 그런 것. 그러나 여기에는 일종의 "물리학"이 있습니다.그리고 어떻게 든 쓰여진 것은 이것과 실제로 일치하지 않지만 아마도 내가 모든 것을 혼동했을 수 있으므로주의를 기울이지 마십시오. '극한'은 나중에 등장한 것으로 분석도구로 축적된 양으로 연구되고 있는 것으로 보인다. 글쎄, 악마는 알고 있다 - 나는 그 움직임에서 기억하지 못한다.
예, 대체 High - Low = k * sqrt(N) 가 다시 작동합니다. 그런데 이번에는 핏이 상당히 삐뚤삐뚤하다.
그런 공식은 없습니다 - High - Low = k * sqrt(N) - 이것은 평균 범위에 대한 올바른 공식입니다. High - Low = k * (N^h)가 있고 h는 Hurst 지수입니다. 이 공식은 필요하지 않습니다.
이 공식에는 표준편차가 없어야 합니다. RMS에 대한 범위의 의존성 형태일 뿐입니다.
그건 그렇고, 당신의 마지막 게시물은 질문을 닫습니다. 그래서 인용합니다 - ???
그래서, 여기 공식에서 High - Low = k * sqrt(N) k는 N에 의존한다는 것을 자신의 손으로 직접 작성했습니다. - 아니요, 작성되지 않았습니다. k는 N과 기능적으로 독립적입니다. 이것이 당신이 나에게 귀속시키는 것입니다. 즉, 이 멋진 공식은 마침내 실제 형식을 취합니다. High - Low = k(N) * sqrt(N). - 다시, 이것은 당신의 공식입니다. 즉, 범위에 대해 순수한 1/2이 없습니다. - SA에 대한 모든 교과서에서 알 수 있듯이 순 1/2이 있습니다. 처음부터 말씀하신 것입니다. - 다시 한 번 저는 High - Low = k * sqrt(N) 이 올바른 공식이라고 믿습니다. 교과서와 일치하며 귀하의 경우에는 관찰되지 않는 Urik의 계산과도 일치합니다. 이론과 일치하는 계산은 어디에 있습니까?
내가 보여준 것은 Juriks 공식이 "벤치 아래에서 도끼를 찾는다"는 것, 즉 실행 단계의 루트에 대한 평균 실행의 이론 의존도라는 것입니다. 이 평균 마일리지의 로그는 1/2 stopudov를 제공합니다. 그러나 SA에만 해당됩니다. 다른 시리즈에 대해 Yuriks 공식을 사용하여 Hurst를 계산합니다. 0, 1, 8, 27, 64, 125, ..., 1000*1000*1000 시리즈에 대한 계산을 여기에 게시할 것을 제안합니다. 무엇을 얻을 것인가? 허스트가 아니라 이단이다. 유감스럽게도 이 시리즈의 평균은 N의 근에 비례하지 않습니다. Juriks 공식은 평균 범위가 N> 1의 정도에 따라 달라지는 모든 시리즈의 이음새에서 파열됩니다. 허스트는 아니지만. 마지막으로 SB가 아닌 제어 예에 대한 계산을 제공하십시오.
SB에 대한 Juriks 공식에서 1/2의 본질을 이미 충분히 자세히 설명했다고 생각합니다. 이것은 허스트가 아닙니다. 당신은 내가 쓰지도 않은 것에 대한 흠을 찾기 위해 두 번째 원을 돌았습니다. Hurst의 Uriks 계산을 인용하는 것보다 똑딱이가 더 쉬운 이유를 알 수 있습니다. 글은 제쳐두고 가자. N 세제곱 테스트 케이스에 대한 허스트를 계산합니다. 그들이 반복할 수 있도록 모든 사람에게 결과를 보여줍니다.
150만 분 막대의 (High-Low)/(Close-Open) 관계를 가장 간단한 스크립트로 간주했습니다.
2005.11.02 07:49 ~ 2010.08.20 22:59 구간의 AUDUSD의 경우 평균 (HL)/(CO) = 1.65539495 2006.04.11 20:21 ~ 2010.08.20 22:59 구간에서 USDJPY의 경우 평균 (HL)/(CO) = 1.72965927 2006.01.24 04:23 ~ 2010.08.20 22:59 구간의 USDCHF 평균 (HL)/(CO) = 1.69927897 2005.05.19 13:31 ~ 2010.08.20 22:59 구간의 USDCAD 평균 (HL)/(CO) = 1.62680742 2006.02.21 23:31 ~ 2010.08.20 22:59 구간의 GBPUSD의 경우 평균 (HL)/(CO) = 1.65294349 EURUSD의 경우 2006.03.08 13:41 ~ 2010.08.20 22:59 평균 (HL)/(CO) = 1.69371256
예, 몇 분 동안 동일한 작업을 수행합니다. N 값이 작은 SB와 분명히 같은 효과입니다. 분에 작은 눈금 볼륨 을 가진 많은 막대가 있습니다.
물론 틱 볼륨 자체로는 진흙 투성이입니다. 예를 들어, 다음은 한 DC의 EURUSD 분 막대의 틱 볼륨의 확률 분포입니다(매우 긴 시간은 아니지만)
틱 볼륨 = 2와 3의 영역에서 이해할 수 없는 손실이 있습니다. 그리고 11과 21의 값이 급증합니다. 글쎄, 21은 이해할 수 있습니다 - 요점 :) 2 또는 3은 11과 21을 보완합니다.
비타, 그만 소리쳐. 토론에서 어조를 유지하는 방법을 알고 있습니다. 물론 진실을 찾고 싶지 않다면 말이다. 수학에 대한 깊은 이해를 증명하기 위해 왔다면 너무 열심히 일하지 마십시오. 모두가 이미 이것을 이해하고 있습니다. 내가 정말로 당신과 어울리고 싶다고 상상하고 몇 가지 건설적인 질문에 답하려고 노력하십시오.
1. 책과 그 안의 페이지에 대한 정확한 참조를 제공하십시오. 여기서 High - Low = k * sqrt(N) 공식이 주어지고 책에 포함된 양이 정의됩니다. 더 나은 방법은 이 링크에 관련 페이지 스캔을 제공하는 것입니다. 이 공식이 모든 교과서에 있다고 말하지 마십시오.
2. 이 공식에서 값( High-Low )의 이름을 어떻게 지정하는지 설명하십시오 . High, Low는 무엇이라고 생각하십니까? 이러한 모든 양이 하나의 궤적, 샘플 또는 전체 앙상블을 참조하는지 여부. 평균 또는 지역 값입니다.
3. 허스트 지수를 정의합니다 . 어디에서 어떻게 발생하는지, 어떻게 계산되며 무엇을 의미하는지 설명하십시오.
"Juriks 공식에서" 1/2의 본질을 설명해 주셔서 대단히 감사합니다. 불행히도 이 주제의 핵심은 완전히 다릅니다. 순수한 SB의 경우에도 1/2이 없습니다. 그러나 부재의 본질을 설명할 필요는 없다. 까지. 지금까지 우리는 이러한 문제에 대한 상호 이해를 찾지 못했습니다. 더 나은 답변을 부탁드립니다.
그때까지는 아무도 테스트 케이스를 계산하지 않을 것입니다. 특히 인공적이고 무의미한 행에서.
내가 보여준 것은 Juriks 공식이 "벤치 아래에서 도끼를 찾는다"는 것, 즉 실행 단계의 루트에 대한 평균 실행의 이론 의존도라는 것입니다. 이 평균 마일리지의 로그는 1/2 stopudov를 제공합니다. 그러나 SA에만 해당됩니다. 다른 시리즈에 대해 Yuriks 공식을 사용하여 Hurst를 계산합니다. 0, 1, 8, 27, 64, 125, ..., 1000*1000*1000 시리즈에 대한 계산을 여기에 게시할 것을 제안합니다. 무엇을 얻을 것인가? 허스트가 아니라 이단이다. 유감스럽게도 이 시리즈의 평균은 N의 근에 비례하지 않습니다. Juriks 공식은 평균 범위가 N> 1의 정도에 따라 달라지는 모든 시리즈의 이음새에서 파열됩니다. 허스트는 아니지만. 마지막으로 SB가 아닌 제어 예에 대한 계산을 제공하십시오.
SB에 대한 Juriks 공식에서 1/2의 본질을 이미 충분히 자세히 설명했다고 생각합니다. 이것은 허스트가 아닙니다. 당신은 내가 쓰지도 않은 것에 대한 흠을 찾기 위해 두 번째 원을 돌았습니다. Hurst의 Uriks 계산을 인용하는 것보다 똑딱이가 더 쉬운 이유를 알 수 있습니다. 글은 제쳐두고 가자. N 세제곱 테스트 케이스에 대한 허스트를 계산합니다. 그들이 반복할 수 있도록 모든 사람에게 결과를 보여줍니다.
논쟁의 여지가 없습니다.
몇 가지 기본 사항만 기억하는 것이 좋습니다. N1에 대한 k가 k1이고 N2에 대한 k2인 경우 이를 N에 대한 k의 종속성 이라고 합니다. 이에 대한 동의어는 다음과 같은 명령문입니다. k는 N의 함수입니다. 공식적으로 이것은 k = k(N) . 즉, Vita 라는 문구를 좀 더 엄격한 언어로 번역했을 뿐입니다.
나는 단순히 SB 이외의 급수에 대한 허스트 지수를 계산하는 문제에 대한 구절을 이해하지 못했습니다. 잠시 엉뚱한 생각이 떠올랐습니다. 저자는 모든 시리즈에 대해 허스트 지수가 1/2이어야 한다고 생각하지만 나는 즉시 그것을 몰아냈습니다.
높음 - 낮음 = k * (N^3) 계열의 경우 허스트 지수는 3입니다.
예를 들어 Vita 0, 1, 8, 27, 64, 125, ..., 1000*1000*1000, 명확성을 위해 N=2 및 N=3(0부터 번호 지정)인 점을 취하겠습니다.
따라서 h=(ln(8)-ln(27))/(ln(2)-ln(3)) = 3*(ln(2)-ln(3))/(ln(2)-ln(3) )) = 3.
과학자님!
물론, 나는 "대단히 사과"하지만, Slutsky-Yul의 "역설/효과"에 대한 이유에 대해 "무식한" 저에게 설명하십시오.
그렇지 않으면 무작위 변수의 추가를 이해할 수 없습니다.
특히 자기 유사성에 대한 당신의 추론.
Vita :
H = (로그(R2) – 로그(R1))/ (로그(N2) – 로그(N1))
그렇다면 이 공식에서 표준편차는 어디에 있습니까? R2와 R1은 여전히 N2와 N1의 평균 범위입니다. Juriks 계산 알고리즘의 복잡성은 정렬을 변경하지 않습니다. 알고리즘은 여전히 N의 루트에 비례하는 범위의 로그를 N 자체의 로그로 나눕니다. 다시 High - Low = k * sqrt(N) 대체가 작동합니다.
예, High - Low = k * sqrt(N) 대체가 다시 작동합니다. 그런데 이번에는 핏이 상당히 삐뚤삐뚤하다.
그러한 공식은 없으며 High-Low = k * (N ^ h)가 있으며 h 는 Hurst 지수 입니다.
이 공식에는 표준편차가 없어야 합니다. RMS에 대한 범위의 의존성 형태일 뿐입니다.
그건 그렇고, 당신의 마지막 게시물은 질문을 닫습니다. 그래서 인용합니다
마지막 항은 이론상 상수입니다. n은 무한대로 가고 k1 = k2이므로 마지막 항은 0입니다. 수치 계산에서 k1은 k2와 같지 않으므로 마지막 열에 0.5 + 오류가 있습니다. 모든 것이 매우 간단하고 명확합니다.
실제 악기의 경우 High-Low/|Open-Close|
대략적으로 말하자면, 평균적인 양초의 경우 각 그림자는 몸체의 절반과 같습니다. SB의 경우 또한 실행 길이가 증가함에 따라 2로 수렴하는 것으로 보입니다(표 2a Yurixx R/M 기반). 낮은 TF에서도 실제 데이터의 편차가 상당합니다. 적은 수의 틱으로 설명할 수 있지만(작은 N이 있는 SB에서와 같이), 예를 들어 h1에서는 이미 충분해야 합니다. 그리고 SB에서는 반대로 비율이 아래에서 위로 듀스에 접근합니다.
나는 나의 이전 포스트를 여기에서 반복할 것이다.
2010년 8월 22일 13:09
150만 분 막대의 (High-Low)/(Close-Open) 관계를 가장 간단한 스크립트로 간주했습니다.
2005.11.02 07:49 ~ 2010.08.20 22:59 구간의 AUDUSD의 경우 평균 (HL)/(CO) = 1.65539495
2006.04.11 20:21 ~ 2010.08.20 22:59 구간에서 USDJPY의 경우 평균 (HL)/(CO) = 1.72965927
2006.01.24 04:23 ~ 2010.08.20 22:59 구간의 USDCHF 평균 (HL)/(CO) = 1.69927897
2005.05.19 13:31 ~ 2010.08.20 22:59 구간의 USDCAD 평균 (HL)/(CO) = 1.62680742
2006.02.21 23:31 ~ 2010.08.20 22:59 구간의 GBPUSD의 경우 평균 (HL)/(CO) = 1.65294349
EURUSD의 경우 2006.03.08 13:41 ~ 2010.08.20 22:59 평균 (HL)/(CO) = 1.69371256
그러한 공식은 없으며 High - Low = k * (N^h)가 있고 그 안에 h는 Hurst 지수입니다.
객관성을 위해 - 서면, 당신은 여전히 증명해야합니다. 그것이 사실일 수도 있고 인용 과정이 그러한 힘 의존의 대상이 될 수도 있지만, 이 공식에서 h 는 정확히 Hurst입니까? 하지만, 내가 놓친 것이 있을 수 있고 당신은 이미 그것을 증명했습니다. 정확히 기억은 안나지만 이 모델에 대한 초기 가정은 이랬던 것 같습니다.
프로세스 증분의 차이의 제곱에 대한 수학적 기대는 대략 어느 정도 "샘플 수"의 계수로 가는 경향이 있습니다. 또는 그런 것. 그러나 여기에는 일종의 "물리학"이 있습니다. 그리고 어떻게 든 쓰여진 것은 이것과 실제로 일치하지 않지만 아마도 내가 모든 것을 혼동했을 수 있으므로주의를 기울이지 마십시오. '극한'은 나중에 등장한 것으로 분석도구로 축적된 양으로 연구되고 있는 것으로 보인다. 글쎄, 악마는 알고 있다 - 나는 그 움직임에서 기억하지 못한다.
예, 대체 High - Low = k * sqrt(N) 가 다시 작동합니다. 그런데 이번에는 핏이 상당히 삐뚤삐뚤하다.
그런 공식은 없습니다 - High - Low = k * sqrt(N) - 이것은 평균 범위에 대한 올바른 공식입니다 . High - Low = k * (N^h)가 있고 h는 Hurst 지수입니다. 이 공식은 필요하지 않습니다.
이 공식에는 표준편차가 없어야 합니다. RMS에 대한 범위의 의존성 형태일 뿐입니다.
그건 그렇고, 당신의 마지막 게시물은 질문을 닫습니다. 그래서 인용합니다 - ???
그래서, 여기 공식에서 High - Low = k * sqrt(N) k는 N에 의존한다는 것을 자신의 손으로 직접 작성했습니다. - 아니요, 작성되지 않았습니다. k는 N과 기능적으로 독립적입니다. 이것이 당신이 나에게 귀속시키는 것입니다. 즉, 이 멋진 공식은 마침내 실제 형식을 취합니다. High - Low = k(N) * sqrt(N). - 다시, 이것은 당신의 공식입니다. 즉, 범위에 대해 순수한 1/2이 없습니다. - SA에 대한 모든 교과서에서 알 수 있듯이 순 1/2이 있습니다. 처음부터 말씀하신 것입니다. - 다시 한 번 저는 High - Low = k * sqrt(N) 이 올바른 공식이라고 믿습니다. 교과서와 일치하며 귀하의 경우에는 관찰되지 않는 Urik의 계산과도 일치합니다. 이론과 일치하는 계산은 어디에 있습니까?내가 보여준 것은 Juriks 공식이 "벤치 아래에서 도끼를 찾는다"는 것, 즉 실행 단계의 루트에 대한 평균 실행의 이론 의존도라는 것입니다. 이 평균 마일리지의 로그는 1/2 stopudov를 제공합니다. 그러나 SA에만 해당됩니다. 다른 시리즈에 대해 Yuriks 공식을 사용하여 Hurst를 계산합니다. 0, 1, 8, 27, 64, 125, ..., 1000*1000*1000 시리즈에 대한 계산을 여기에 게시할 것을 제안합니다. 무엇을 얻을 것인가? 허스트가 아니라 이단이다. 유감스럽게도 이 시리즈의 평균은 N의 근에 비례하지 않습니다. Juriks 공식은 평균 범위가 N> 1의 정도에 따라 달라지는 모든 시리즈의 이음새에서 파열됩니다. 허스트는 아니지만. 마지막으로 SB가 아닌 제어 예에 대한 계산을 제공하십시오.
SB에 대한 Juriks 공식에서 1/2의 본질을 이미 충분히 자세히 설명했다고 생각합니다. 이것은 허스트가 아닙니다. 당신은 내가 쓰지도 않은 것에 대한 흠을 찾기 위해 두 번째 원을 돌았습니다. Hurst의 Uriks 계산을 인용하는 것보다 똑딱이가 더 쉬운 이유를 알 수 있습니다. 글은 제쳐두고 가자. N 세제곱 테스트 케이스에 대한 허스트를 계산합니다. 그들이 반복할 수 있도록 모든 사람에게 결과를 보여줍니다.
객관성을 위해 - 서면, 당신은 여전히 증명해야합니다.
나는 나의 이전 포스트를 여기에서 반복할 것이다.
2010년 8월 22일 13:09
150만 분 막대의 (High-Low)/(Close-Open) 관계를 가장 간단한 스크립트로 간주했습니다.
2005.11.02 07:49 ~ 2010.08.20 22:59 구간의 AUDUSD의 경우 평균 (HL)/(CO) = 1.65539495
2006.04.11 20:21 ~ 2010.08.20 22:59 구간에서 USDJPY의 경우 평균 (HL)/(CO) = 1.72965927
2006.01.24 04:23 ~ 2010.08.20 22:59 구간의 USDCHF 평균 (HL)/(CO) = 1.69927897
2005.05.19 13:31 ~ 2010.08.20 22:59 구간의 USDCAD 평균 (HL)/(CO) = 1.62680742
2006.02.21 23:31 ~ 2010.08.20 22:59 구간의 GBPUSD의 경우 평균 (HL)/(CO) = 1.65294349
EURUSD의 경우 2006.03.08 13:41 ~ 2010.08.20 22:59 평균 (HL)/(CO) = 1.69371256
예, 몇 분 동안 동일한 작업을 수행합니다. N 값이 작은 SB와 분명히 같은 효과입니다. 분에 작은 눈금 볼륨 을 가진 많은 막대가 있습니다.
물론 틱 볼륨 자체로는 진흙 투성이입니다. 예를 들어, 다음은 한 DC의 EURUSD 분 막대의 틱 볼륨의 확률 분포입니다(매우 긴 시간은 아니지만)
틱 볼륨 = 2와 3의 영역에서 이해할 수 없는 손실이 있습니다. 그리고 11과 21의 값이 급증합니다. 글쎄, 21은 이해할 수 있습니다 - 요점 :) 2 또는 3은 11과 21을 보완합니다.
비타, 그만 소리쳐. 토론에서 어조를 유지하는 방법을 알고 있습니다. 물론 진실을 찾고 싶지 않다면 말이다. 수학에 대한 깊은 이해를 증명하기 위해 왔다면 너무 열심히 일하지 마십시오. 모두가 이미 이것을 이해하고 있습니다. 내가 정말로 당신과 어울리고 싶다고 상상하고 몇 가지 건설적인 질문에 답하려고 노력하십시오.
1. 책과 그 안의 페이지에 대한 정확한 참조를 제공하십시오. 여기서 High - Low = k * sqrt(N) 공식이 주어지고 책에 포함된 양이 정의됩니다. 더 나은 방법은 이 링크에 관련 페이지 스캔을 제공하는 것입니다. 이 공식이 모든 교과서에 있다고 말하지 마십시오.
2. 이 공식에서 값( High-Low )의 이름을 어떻게 지정하는지 설명하십시오 . High, Low는 무엇이라고 생각하십니까? 이러한 모든 양이 하나의 궤적, 샘플 또는 전체 앙상블을 참조하는지 여부. 평균 또는 지역 값입니다.
3. 허스트 지수를 정의합니다 . 어디에서 어떻게 발생하는지, 어떻게 계산되며 무엇을 의미하는지 설명하십시오.
"Juriks 공식에서" 1/2의 본질을 설명해 주셔서 대단히 감사합니다. 불행히도 이 주제의 핵심은 완전히 다릅니다. 순수한 SB의 경우에도 1/2이 없습니다. 그러나 부재의 본질을 설명할 필요는 없다. 까지. 지금까지 우리는 이러한 문제에 대한 상호 이해를 찾지 못했습니다. 더 나은 답변을 부탁드립니다.
그때까지는 아무도 테스트 케이스를 계산하지 않을 것입니다. 특히 인공적이고 무의미한 행에서.
내가 보여준 것은 Juriks 공식이 "벤치 아래에서 도끼를 찾는다"는 것, 즉 실행 단계의 루트에 대한 평균 실행의 이론 의존도라는 것입니다. 이 평균 마일리지의 로그는 1/2 stopudov를 제공합니다. 그러나 SA에만 해당됩니다. 다른 시리즈에 대해 Yuriks 공식을 사용하여 Hurst를 계산합니다. 0, 1, 8, 27, 64, 125, ..., 1000*1000*1000 시리즈에 대한 계산을 여기에 게시할 것을 제안합니다. 무엇을 얻을 것인가? 허스트가 아니라 이단이다. 유감스럽게도 이 시리즈의 평균은 N의 근에 비례하지 않습니다. Juriks 공식은 평균 범위가 N> 1의 정도에 따라 달라지는 모든 시리즈의 이음새에서 파열됩니다. 허스트는 아니지만. 마지막으로 SB가 아닌 제어 예에 대한 계산을 제공하십시오.
SB에 대한 Juriks 공식에서 1/2의 본질을 이미 충분히 자세히 설명했다고 생각합니다. 이것은 허스트가 아닙니다. 당신은 내가 쓰지도 않은 것에 대한 흠을 찾기 위해 두 번째 원을 돌았습니다. Hurst의 Uriks 계산을 인용하는 것보다 똑딱이가 더 쉬운 이유를 알 수 있습니다. 글은 제쳐두고 가자. N 세제곱 테스트 케이스에 대한 허스트를 계산합니다. 그들이 반복할 수 있도록 모든 사람에게 결과를 보여줍니다.
논쟁의 여지가 없습니다.
몇 가지 기본 사항만 기억하는 것이 좋습니다. N1에 대한 k가 k1이고 N2에 대한 k2인 경우 이를 N에 대한 k의 종속성 이라고 합니다. 이에 대한 동의어는 다음과 같은 명령문입니다. k는 N의 함수입니다. 공식적으로 이것은 k = k(N) . 즉, Vita 라는 문구를 좀 더 엄격한 언어로 번역했을 뿐입니다.
나는 단순히 SB 이외의 급수에 대한 허스트 지수를 계산하는 문제에 대한 구절을 이해하지 못했습니다. 잠시 엉뚱한 생각이 떠올랐습니다. 저자는 모든 시리즈에 대해 허스트 지수가 1/2이어야 한다고 생각하지만 나는 즉시 그것을 몰아냈습니다.
높음 - 낮음 = k * (N^3) 계열의 경우 허스트 지수는 3입니다.
예를 들어 Vita 0, 1, 8, 27, 64, 125, ..., 1000*1000*1000, 명확성을 위해 N=2 및 N=3(0부터 번호 지정)인 점을 취하겠습니다.
따라서 h=(ln(8)-ln(27))/(ln(2)-ln(3)) = 3*(ln(2)-ln(3))/(ln(2)-ln(3) )) = 3.
범위 분포 연구 https://www.mql5.com/go?link=http://www.mathnet.ru/php/getFT.phtml?jrnid=sm&paperid=3245&what=fullt&option_lang=rus 공식 2.14가 있는 것 같습니다 첫 번째와 두 번째 순간이지만 뭔가 맞지 않는 것 같습니다. :)
Z.Y. https://www.mql5.com/go?link=http://83.149.209.141/php/getFT.phtml?jrnid=sm&paperid=3415&what=fullt&option_lang=rus 계속
기사에 감사드립니다. 매우 흥미로운. 몇 년 전 저는 범위를 계산하는 이론적 접근 방식을 보고 싶었습니다. 나는 그것을 알아 내려고 노력할 것입니다.