Candid : Для ряда Бернулли мы не можем произвольно менять масштаб потому что речь идёт о числе испытаний.
즉, 이 1차 수준의 랜덤 워크는 자기 유사성이 없습니다. 즉, 프랙탈이 아닙니다. 또 다른 것은 그것을 "막대"로 나누기 시작하는 경우입니다.
자기 유사성에 대한 당신의 추론에서, Nikolai, 뭔가 많이 이해할 수 없습니다. :-)
베르누이 급수에서 "규모를 임의로 변경할 수 없음"은 무엇을 의미합니까? 시리즈를 길이 N의 간격으로 분할하는 것이 시간 프레임의 형성이 아닙니까?
그리고 무작위 시리즈의 관점에서 막대는 무엇입니까? 막대기로 작업할 때 무엇을 사용합니까? 닫기, 열기로? High-Low에 따라 범위를 어떻게 정의합니까? Close-Open 증분은 어떻습니까? 그렇다면 초기 계열을 등거리가 아닌 간격으로 나눕니다. 정확히 말하면 이것은 일반적으로 허스트 결정 절차와 모순됩니다.
예를 들어 닫기 시리즈로만 작업하고(예: 틱이 고려됨) 이미 간격 등으로 나누면 원래 시리즈를 샘플로 줄인다는 의미입니다. 동시에 시리즈에 패턴이 있으면 샘플링 원칙이 패턴을 파괴할 수 있습니다. 어쨌든 이것은 정보의 일부를 거부하는 것입니다. 무슨 목적을 위해 ?
자기 유사성에 관해서는, 틱 계열은 막대 계열보다 적지 않은(그리고 아마도 더 큰) 정도로 그것을 소유합니다. 물론 자기 유사성(구조적 속성)이 Hurst의 Procrustean 침대에 얼마나 잘 맞는지 축소되지 않는 한.
이 주제에서 내가 이 지표를 넌센스, 어리석음, 잘못된 측정 또는 이와 유사한 것으로 간주한다는 인상을 받을 수 있습니다. 실제로는 그렇지 않습니다. Hurst는 다른 엄격한 수학적 측정과 관련된 완전히 객관적인 지표입니다. 이것만으로도 이미 수학에 의해 수용되고 객관적인 특성임을 나타냅니다.
그러나 여전히 그 내용에 주의해야 합니다.
허스트 지수 는 제한 척도입니다. 그리고 그것은 간격의 판독값 수가 무한대가 되는 경향이 있을 때 정규화된 범위에 대한 잘 알려진 공식에서 h가 경향이 있는 한계, 점근선으로 정의됩니다.
큰 수의 법칙과 완전한 유추. ZBN 극한에서는 확률 이론 및 수학 통계의 많은 정리가 증명되었습니다. 이 한계에서는 모든 분포도 정규 분포를 따르는 경향이 있습니다. 그렇다면 정규 분포가 시장에서 더 이상 적합하지 않은 이유는 무엇입니까? 예, 그리고 어느 영역에서나 사람들은 먼 미래의 한계가 아니라 현재 프로세스가 적용되는 분포를 알고 싶어합니다.
따라서 프로세스의 수렴에 대한 질문이 대두됩니다. 빠르게 수렴하면 통계 수집 초기 단계에서 이미 극한 정리와 정규 분포를 어느 정도 근사화하여 사용할 수 있습니다. 그렇지 않다면 IMHO, ZBCH를 사용한 모든 결과는 액자에 걸고 벽에 걸고 차 위에서 감상할 수 있습니다. 그리고 연습을 위해서는 더 적절한 것을 찾아야 합니다.
따옴표의 역사적 시리즈는 짧습니다. 시장은 재정 및 경제 상황과 이를 구성하는 프로세스의 변화와 시장 기술의 변화로 인해 기술 지원(예: 4자에서 5자로 전환)의 결과로 끊임없이 변화하고 있습니다. . 그리고 TS는 장기적으로가 아니라 항상 시장에 적합해야 합니다. 장기적으로 우리는 모두 죽을 것입니다. 이것은 잘 알려진 거래자가 시장 상황에 대한 질문에 답한 방법입니다. 이를 고려하지 않는 것은 동의하기 어렵고 위험합니다.
그렇기 때문에 고전적인 형태의 Hurst는 거래에 사용하기에 부적합하다고 생각합니다. 어떻게든 현지화하거나 시장의 특성을 평가하기 위한 보다 실용적인 다른 조치를 찾는 것이 필요합니다.
1. 베르누이 급수에서 "규모를 임의로 변경할 수 없다"는 것은 무엇을 의미합니까? 시리즈를 길이 N의 간격으로 분할하는 것은 시간 프레임의 형태가 아닙니까?
2. 그리고 무작위 급수의 관점에서 막대는 무엇입니까? 막대기로 작업할 때 무엇을 사용합니까? 닫기, 열기로? High-Low에 따라 범위를 어떻게 정의합니까? Close-Open 증분은 어떻습니까? 그렇다면 원래 시리즈를 등거리가 아닌 간격으로 나눕니다. 정확히 말하면 이것은 일반적으로 허스트 결정 절차와 모순됩니다.
예를 들어 닫기 시리즈로만 작업하고(예: 틱이 고려됨) 이미 간격 등으로 나누면 원래 시리즈를 샘플로 줄인다는 의미입니다. 동시에 시리즈에 패턴이 있으면 샘플링 원칙이 패턴을 파괴할 수 있습니다. 어쨌든 이것은 정보의 일부를 거부하는 것입니다. 무슨 목적을 위해 ?
3. 자기 유사성에 관해서는, 틱 계열은 막대 계열보다 적지 않은(그리고 아마도 더 많은) 정도를 가지고 있습니다. 물론 자기 유사성(구조적 속성)이 Hurst의 Procrustean 침대에 얼마나 잘 맞는지 축소되지 않는 한.
1. 흠, 나는 즉시 논점을 썼습니다: 스케일을 변경하면 시리즈의 속성이 변경됩니다. 눈금을 변경하여 눈금 행을 막대 행으로 바꿉니다. 하지만 여기에서 막대 행을 만든 것이 아니라 N 틱 중 1 막대를 탐색했습니다. 나의 이 말을 원망하기 전에, 이 막대 하나의 특성은 랜덤 변수라는 점을 기억하십시오. 그래서 1 막대에 대해 많은 테스트를 하신 것이 맞습니다.
2. 이것은 어떤 것과도 모순되지 않습니다 . Hurst 지수 의 정의에는 초기 시리즈가 어떻게 형성되어야 하는지에 대한 단어가 없습니다. 이미 언급했듯이 공식적으로 모든 계열에 대해 허스트 지수를 계산할 수 있습니다. 그러나 Hurst 지수로 시리즈의 지속성/반지속성을 판단하려면 이 시리즈의 시리즈가 자기 유사성 중 하나인 특정 속성을 가지고 있는지 확인해야 합니다. 따라서 테스트에서 막대 시리즈가 자체 유사하다고 표시되면 Hurst가 우리 손에 달려 있습니다.
3. 주장은 어디에 있습니까? 그건 그렇고, 내가 바 시리즈가 선험적으로 자기 유사하다고 주장한 적이 없음을 주목하십시오.
PPS 이 주제에 대해 생각할 수 있는 이유를 제공한 질문에 대해 Vita 에게 감사를 표합니다. :)
천만에요, Candid .
내가 글을 쓰려던 참이었습니다. 참석한 사람들 중 누구도 Juriks 공식이 고려하는 것을 이해하지 못한다는 것이 유감입니다. 하지만 이제 당신은 내 의심을 불식시켰습니다. 실제로, 두 번째 Juriks 공식은 치환 Q=10R에서 살아남습니다. 그러므로 감사합니다.
불행히도, 개선된 Juriks 공식은 여전히 Hurst를 계산하지 않습니다. 그러므로 내가 Uriks의 말을 인용하자면 "Hurst 가설의 정확성을 평가하기 위해서는" Uriks 공식이 Hurst를 정확히 고려하는지 확인하는 것이 필요합니다. 그런 확인은 없습니다.
결과적으로 Uriks 공식만 있습니다. H = (Log(R2) – Log(R1))/ (Log(N2) – Log(N1)) , 여기서
N 은 간격의 눈금 수입니다. 인터벌의 첫 번째 포인트(초기 가격 값)는 이전 인터벌의 마지막 틱이며 현재 인터벌에 포함되지 않습니다. 따라서 간격의 가격 변동 수는 틱 수와 같습니다.
R 은 K 구간의 평균 가격 범위입니다.
0. Uriks는 2개의 평균과 이 평균이 형성된 2개의 단계 수를 기반으로 Hurst를 계산하려고 합니다. 이것은 Hirst를 탐구한 적이 있는 사람에게는 말도 안되는 소리입니다. 그러나 하나님은 그를 축복하십니다. Juriks의 천재성이 복잡한 Hurst 알고리즘 을 두 구간의 차이에 대한 두 평균의 차이의 비율로 단순화했다고 가정해 보겠습니다. Juriks가 그의 공식이 Hurst를 계산한다는 사실의 증거로 우리에게 제공한 것을 살펴보겠습니다.
1. 우리에게 알려졌거나 Uriks 이전에 승인된 Hurst 계산에서 단순화된 공식의 분석적 파생 - 제공되지 않음;
2. 그의 공식이 통제 예에서 Hurst를 고려한다는 확인 - 제공되지 않음 ;
3. Uriks가 H를 계산하는 코드로 모든 사람이 Hurst - NOT PROVIDED를 계산하는지 확인할 수 있습니다 .
4. Uriks 시리즈에 대한 Uriks 공식의 1/2이 적합하지 않다는 증거 - NOT GIVEED ;
5. 내 Hurst 계산 코드가 처리할 수 없는 테스트 케이스 - 제공되지 않음;
나는 차례로 일반 법원에 다음과 같이 제안했습니다.
1. Uriks 공식이 Hurst 없이 SB에 대해 1/2로 수렴하는 방법에 대한 분석적 계산 - 제공됨 ;
2. Uriks 계산 및 위에서 1/2로 수렴 예측의 결과에 의한 내 분석 계산의 확인 - SUPPLIED;
2. 내 가설은 SB가 |Open - Close| = k * (높음 - 낮음) - 승인 됨 ;
3. 실제 가격대에서도 내 가설이 확인됨, 초과분에 대한 포럼 회원들 덕분에 - PROVIDED ;
4. R/S 분석에 따라 Hurst를 계산하고 누구나 확인할 수 있는 코드 - PROVIDED ;
5. 큐브의 제어 행 N에 대한 Juriks 공식에 따른 분석 계산:
H = (Log(N2* N2* N2) – Log(N1*N1*N1))/ (Log(N2) – Log(N1)) = 3 - 정의에 따라 Hurst와 모순됩니다. Juriks 공식이 잘못되었습니다. - 제공됨 ;
나는 또한 내 계산과 주장의 부정확성이 Juriks 공식에 추가되지 않는다는 점에 유의하기를 요청합니다. 확인되지 않은 상태로 남아 있습니다. tk. Uriks는 무엇으로도 확인할 수 없습니다. 현재 Juriks가 제공 하지 않은 가장 중요한 것은 용기, 그의 Hurst 공식이 Hurst와 관련이 없다고 간주하지 않는다는 것을 인정하는 용기입니다.
자신의 예에 대한 Hurst 지수가 무엇인지 알고 싶은지 궁금합니다. - Q=10R 이후? R의 경우와 동일합니다. 나는 두 번째 Juriks 공식이 치환 Q=10R에서 살아남는다고 말함으로써 이것을 지적했습니다 . N 세제곱의 경우? H=3. 내가 추측하지 못했다면 질문을 인용하십시오.
또 다른 질문이 나왔습니다.
허스트 지수의 어떤 정의를 사용합니까? - 지속성 측정, 시리즈가 이전 구성원의 기억을 얼마나 오래 유지하는지 평가합니다.
링크가 필요하지 않거나 자신의 말로 작성하거나 여기에 소스의 일부를 제공하십시오.
나에게 시장 행의 Hirst라는 주제는 오랫동안 닫혀 있습니다. 언젠가는 좋은 수학자들이 그것을 다시 열겠지만, 지금은 Markov 프로세스 H!=1/2가 증분의 비정상성을 나타냄을 보여준 사악한 수학자들에 의해 닫혀 있습니다. 결과적으로 H를 계산하고 0.7을 받았을 때 증분이 안정적이고 상관 관계가 있다는 사실에 의존해야 하거나 시장이 비정상적 증분을 갖고 어제 어디에 있었는지조차 기억하지 못한다는 사실을 약화시켜야 합니다. , 내일 어디 가 될지 는 말할 것도 없습니다 .
Vita, 당신은 매우 게으른 사람이거나 매우 어리석은 사람입니다. 나는 당신을 잘 생각하고 싶어서 첫 번째 옵션을 선택합니다. 그러나 게으름에도 한계가 있습니다. 점근선이 아니라 사람이 여전히 자신을 끌어당기고 자신이 이해할 수 없는 것처럼 보이는 것을 처리하는 한계입니다.
이 스레드의 16페이지에서 저는 Prival이라고 답했고 그러한 주장이 있는 공식의 모든 변수, 절차 및 파생에 대해 자세히 설명했습니다. 2개의 미지수가 있는 2개의 방정식으로 구성된 가장 간단한 시스템을 풀 수 없다면 당신은 여기에 속하지 않고 학교 벤치에 있습니다.
Vita, 16페이지로 이동하여 Prival에 대한 내 게시물을 최대한 많이 읽어 귀하의 주장이 근거가 없는지 이해하십시오.
1. 흠, 나는 즉시 논점을 썼습니다. 척도를 변경하면 시리즈의 속성이 변경됩니다. 눈금을 변경하여 눈금 행을 막대 행으로 바꿉니다. 하지만 여기에서 막대 행을 만든 것이 아니라 N 틱 중 1 막대를 탐색했습니다. 나의 이 말을 원망하기 전에, 이 막대 하나의 특성은 랜덤 변수라는 점을 기억하십시오. 그래서 1 막대에 대해 많은 테스트를 하신 것이 맞습니다.
스케일이 무엇이며 스케일 변경이 무엇인지 설명하십시오. 그리고 저에게 말해주세요. 간격으로 또는 4가지 가격 중 하나의 행으로만 막대를 사용하는 방법을 알려주세요.
모든 막대가 다른 경우 통계는 간단합니다. 연구 중인 개체의 각 인스턴스(즉, 각 막대에 대해)에 대해 하나의 측정값만 있습니다. 안 그래 ? 그리고 최소한의 결과 신뢰도를 제공할 수 없다면?
솔직한 :
2. 이것은 어떤 것과도 모순되지 않습니다. Hurst 지수의 정의에는 초기 시리즈가 어떻게 형성되어야 하는지에 대한 단어가 없습니다. 이미 언급했듯이 공식적으로 모든 계열에 대해 허스트 지수를 계산할 수 있습니다. 그러나 Hurst 지수로 시리즈의 지속성/반지속성을 판단하려면 이 시리즈의 시리즈가 자기 유사성 중 하나인 특정 속성을 가지고 있는지 확인해야 합니다. 따라서 테스트에서 막대 시리즈가 자체 유사하다고 표시되면 Hurst가 우리 손에 달려 있습니다.
공식적으로는 불만이 없습니다. :-) 하지만, 내가 당신을 이해할 수 있도록 당신의 막대기 사용법을 설명하십시오.
그리고 자기 유사성과 함께 모든 것이 훨씬 더 나쁩니다. 저것들. Hurst를 고려하고 결론을 내리기 전에 자기 유사성의 존재를 확인해야 한다는 말씀이십니까? 이것은 Hurst의 정의에 무엇입니까? 아니면 그의 다른 이론적 입장에서? 그러면 정당한 질문이 생깁니다. 자기 유사성의 존재를 어떻게 확립할 것입니까? 이 방법에 대한 근거가 있습니까? SB는 자기 유사성의 속성을 가지고 있지 않습니까? 등.
사실, 저는 모든 시리즈에 대해 프랙탈 차원을 계산할 수 있고 따라서 허스트 지수를 계산할 수 있다고 생각했습니다. 그래서 그것은 무엇입니까, 순진한?
솔직한 :
3. 주장은 어디에 있습니까? 그건 그렇고, 내가 바 시리즈가 선험적으로 자기 유사하다고 주장한 적이 없음을 주목하십시오.
내가 주장에 대해 묻지 않은 것처럼 Duc. 제가 질문한 것은 순전히 귀하의 입장을 명확히 하기 위한 것이었습니다. 그들은 또한 나의 의심에 대한 이유를 설명하려는 시도를 포함했습니다. 나는 당신의 관점을 주장하는 것이 아니라 단지 이해하고 싶습니다.
Candid :
Для ряда Бернулли мы не можем произвольно менять масштаб потому что речь идёт о числе испытаний.
즉, 이 1차 수준의 랜덤 워크는 자기 유사성이 없습니다. 즉, 프랙탈이 아닙니다.
또 다른 것은 그것을 "막대"로 나누기 시작하는 경우입니다.
자기 유사성에 대한 당신의 추론에서, Nikolai, 뭔가 많이 이해할 수 없습니다. :-)
베르누이 급수에서 "규모를 임의로 변경할 수 없음"은 무엇을 의미합니까? 시리즈를 길이 N의 간격으로 분할하는 것이 시간 프레임의 형성이 아닙니까?
그리고 무작위 시리즈의 관점에서 막대는 무엇입니까? 막대기로 작업할 때 무엇을 사용합니까? 닫기, 열기로? High-Low에 따라 범위를 어떻게 정의합니까? Close-Open 증분은 어떻습니까? 그렇다면 초기 계열을 등거리가 아닌 간격으로 나눕니다. 정확히 말하면 이것은 일반적으로 허스트 결정 절차와 모순됩니다.
예를 들어 닫기 시리즈로만 작업하고(예: 틱이 고려됨) 이미 간격 등으로 나누면 원래 시리즈를 샘플로 줄인다는 의미입니다. 동시에 시리즈에 패턴이 있으면 샘플링 원칙이 패턴을 파괴할 수 있습니다. 어쨌든 이것은 정보의 일부를 거부하는 것입니다. 무슨 목적을 위해 ?
자기 유사성에 관해서는, 틱 계열은 막대 계열보다 적지 않은(그리고 아마도 더 큰) 정도로 그것을 소유합니다. 물론 자기 유사성(구조적 속성)이 Hurst의 Procrustean 침대에 얼마나 잘 맞는지 축소되지 않는 한.
허스트 자체에 대해 몇 마디 더 하겠습니다.
이 주제에서 내가 이 지표를 넌센스, 어리석음, 잘못된 측정 또는 이와 유사한 것으로 간주한다는 인상을 받을 수 있습니다. 실제로는 그렇지 않습니다. Hurst는 다른 엄격한 수학적 측정과 관련된 완전히 객관적인 지표입니다. 이것만으로도 이미 수학에 의해 수용되고 객관적인 특성임을 나타냅니다.
그러나 여전히 그 내용에 주의해야 합니다.
허스트 지수 는 제한 척도입니다. 그리고 그것은 간격의 판독값 수가 무한대가 되는 경향이 있을 때 정규화된 범위에 대한 잘 알려진 공식에서 h가 경향이 있는 한계, 점근선으로 정의됩니다.
큰 수의 법칙과 완전한 유추. ZBN 극한에서는 확률 이론 및 수학 통계의 많은 정리가 증명되었습니다. 이 한계에서는 모든 분포도 정규 분포를 따르는 경향이 있습니다. 그렇다면 정규 분포가 시장에서 더 이상 적합하지 않은 이유는 무엇입니까? 예, 그리고 어느 영역에서나 사람들은 먼 미래의 한계가 아니라 현재 프로세스가 적용되는 분포를 알고 싶어합니다.
따라서 프로세스의 수렴에 대한 질문이 대두됩니다. 빠르게 수렴하면 통계 수집 초기 단계에서 이미 극한 정리와 정규 분포를 어느 정도 근사화하여 사용할 수 있습니다. 그렇지 않다면 IMHO, ZBCH를 사용한 모든 결과는 액자에 걸고 벽에 걸고 차 위에서 감상할 수 있습니다. 그리고 연습을 위해서는 더 적절한 것을 찾아야 합니다.
따옴표의 역사적 시리즈는 짧습니다. 시장은 재정 및 경제 상황과 이를 구성하는 프로세스의 변화와 시장 기술의 변화로 인해 기술 지원(예: 4자에서 5자로 전환)의 결과로 끊임없이 변화하고 있습니다. . 그리고 TS는 장기적으로가 아니라 항상 시장에 적합해야 합니다. 장기적으로 우리는 모두 죽을 것입니다. 이것은 잘 알려진 거래자가 시장 상황에 대한 질문에 답한 방법입니다. 이를 고려하지 않는 것은 동의하기 어렵고 위험합니다.
그렇기 때문에 고전적인 형태의 Hurst는 거래에 사용하기에 부적합하다고 생각합니다. 어떻게든 현지화하거나 시장의 특성을 평가하기 위한 보다 실용적인 다른 조치를 찾는 것이 필요합니다.
Yurixx :
1. 베르누이 급수에서 "규모를 임의로 변경할 수 없다"는 것은 무엇을 의미합니까? 시리즈를 길이 N의 간격으로 분할하는 것은 시간 프레임의 형태가 아닙니까?
2. 그리고 무작위 급수의 관점에서 막대는 무엇입니까? 막대기로 작업할 때 무엇을 사용합니까? 닫기, 열기로? High-Low에 따라 범위를 어떻게 정의합니까? Close-Open 증분은 어떻습니까? 그렇다면 원래 시리즈를 등거리가 아닌 간격으로 나눕니다. 정확히 말하면 이것은 일반적으로 허스트 결정 절차와 모순됩니다.
예를 들어 닫기 시리즈로만 작업하고(예: 틱이 고려됨) 이미 간격 등으로 나누면 원래 시리즈를 샘플로 줄인다는 의미입니다. 동시에 시리즈에 패턴이 있으면 샘플링 원칙이 패턴을 파괴할 수 있습니다. 어쨌든 이것은 정보의 일부를 거부하는 것입니다. 무슨 목적을 위해 ?
3. 자기 유사성에 관해서는, 틱 계열은 막대 계열보다 적지 않은(그리고 아마도 더 많은) 정도를 가지고 있습니다. 물론 자기 유사성(구조적 속성)이 Hurst의 Procrustean 침대에 얼마나 잘 맞는지 축소되지 않는 한.
1. 흠, 나는 즉시 논점을 썼습니다: 스케일을 변경하면 시리즈의 속성이 변경됩니다. 눈금을 변경하여 눈금 행을 막대 행으로 바꿉니다. 하지만 여기에서 막대 행을 만든 것이 아니라 N 틱 중 1 막대를 탐색했습니다. 나의 이 말을 원망하기 전에, 이 막대 하나의 특성은 랜덤 변수라는 점을 기억하십시오. 그래서 1 막대에 대해 많은 테스트를 하신 것이 맞습니다.
2. 이것은 어떤 것과도 모순되지 않습니다 . Hurst 지수 의 정의에는 초기 시리즈가 어떻게 형성되어야 하는지에 대한 단어가 없습니다. 이미 언급했듯이 공식적으로 모든 계열에 대해 허스트 지수를 계산할 수 있습니다. 그러나 Hurst 지수로 시리즈의 지속성/반지속성을 판단하려면 이 시리즈의 시리즈가 자기 유사성 중 하나인 특정 속성을 가지고 있는지 확인해야 합니다. 따라서 테스트에서 막대 시리즈가 자체 유사하다고 표시되면 Hurst가 우리 손에 달려 있습니다.
3. 주장은 어디에 있습니까? 그건 그렇고, 내가 바 시리즈가 선험적으로 자기 유사하다고 주장한 적이 없음을 주목하십시오.
PPS 이 주제에 대해 생각할 수 있는 이유를 제공한 질문에 대해 Vita 에게 감사를 표합니다. :)
천만에요, Candid .
내가 글을 쓰려던 참이었습니다. 참석한 사람들 중 누구도 Juriks 공식이 고려하는 것을 이해하지 못한다는 것이 유감입니다. 하지만 이제 당신은 내 의심을 불식시켰습니다. 실제로, 두 번째 Juriks 공식은 치환 Q=10R에서 살아남습니다. 그러므로 감사합니다.
불행히도, 개선된 Juriks 공식은 여전히 Hurst를 계산하지 않습니다. 그러므로 내가 Uriks의 말을 인용하자면 "Hurst 가설의 정확성을 평가하기 위해서는" Uriks 공식이 Hurst를 정확히 고려하는지 확인하는 것이 필요합니다. 그런 확인은 없습니다.
결과적으로 Uriks 공식만 있습니다. H = (Log(R2) – Log(R1))/ (Log(N2) – Log(N1)) , 여기서
N 은 간격의 눈금 수입니다. 인터벌의 첫 번째 포인트(초기 가격 값)는 이전 인터벌의 마지막 틱이며 현재 인터벌에 포함되지 않습니다. 따라서 간격의 가격 변동 수는 틱 수와 같습니다.
R 은 K 구간의 평균 가격 범위입니다.
0. Uriks는 2개의 평균과 이 평균이 형성된 2개의 단계 수를 기반으로 Hurst를 계산하려고 합니다. 이것은 Hirst를 탐구한 적이 있는 사람에게는 말도 안되는 소리입니다. 그러나 하나님은 그를 축복하십니다. Juriks의 천재성이 복잡한 Hurst 알고리즘 을 두 구간의 차이에 대한 두 평균의 차이의 비율로 단순화했다고 가정해 보겠습니다. Juriks가 그의 공식이 Hurst를 계산한다는 사실의 증거로 우리에게 제공한 것을 살펴보겠습니다.
1. 우리에게 알려졌거나 Uriks 이전에 승인된 Hurst 계산에서 단순화된 공식의 분석적 파생 - 제공되지 않음;
2. 그의 공식이 통제 예에서 Hurst를 고려한다는 확인 - 제공되지 않음 ;
3. Uriks가 H를 계산하는 코드로 모든 사람이 Hurst - NOT PROVIDED를 계산하는지 확인할 수 있습니다 .
4. Uriks 시리즈에 대한 Uriks 공식의 1/2이 적합하지 않다는 증거 - NOT GIVEED ;
5. 내 Hurst 계산 코드가 처리할 수 없는 테스트 케이스 - 제공되지 않음;
나는 차례로 일반 법원에 다음과 같이 제안했습니다.
1. Uriks 공식이 Hurst 없이 SB에 대해 1/2로 수렴하는 방법에 대한 분석적 계산 - 제공됨 ;
2. Uriks 계산 및 위에서 1/2로 수렴 예측의 결과에 의한 내 분석 계산의 확인 - SUPPLIED;
2. 내 가설은 SB가 |Open - Close| = k * (높음 - 낮음) - 승인 됨 ;
3. 실제 가격대에서도 내 가설이 확인됨, 초과분에 대한 포럼 회원들 덕분에 - PROVIDED ;
4. R/S 분석에 따라 Hurst를 계산하고 누구나 확인할 수 있는 코드 - PROVIDED ;
5. 큐브의 제어 행 N에 대한 Juriks 공식에 따른 분석 계산:
H = (Log(N2* N2* N2) – Log(N1*N1*N1))/ (Log(N2) – Log(N1)) = 3 - 정의에 따라 Hurst와 모순됩니다. Juriks 공식이 잘못되었습니다. - 제공됨 ;
나는 또한 내 계산과 주장의 부정확성이 Juriks 공식에 추가되지 않는다는 점에 유의하기를 요청합니다. 확인되지 않은 상태로 남아 있습니다. tk. Uriks는 무엇으로도 확인할 수 없습니다. 현재 Juriks가 제공 하지 않은 가장 중요한 것은 용기, 그의 Hurst 공식이 Hurst와 관련이 없다고 간주하지 않는다는 것을 인정하는 용기입니다.
그러나 그 질문은 여전히 풀리지 않았습니다.
자신의 예에 대한 Hurst 지수 가 무엇인지 알고 싶은지 궁금합니다.
또 다른 질문이 나왔습니다.
허스트 지수의 정의는 무엇입니까?
링크가 필요하지 않거나 자신의 말로 작성하거나 여기에 소스의 일부를 제공하십시오.
그러나 그 질문은 여전히 풀리지 않았습니다.
자신의 예에 대한 Hurst 지수가 무엇인지 알고 싶은지 궁금합니다. - Q=10R 이후? R의 경우와 동일합니다. 나는 두 번째 Juriks 공식이 치환 Q=10R에서 살아남는 다고 말함으로써 이것을 지적했습니다 . N 세제곱의 경우? H=3. 내가 추측하지 못했다면 질문을 인용하십시오.
또 다른 질문이 나왔습니다.
허스트 지수의 어떤 정의를 사용합니까? - 지속성 측정, 시리즈가 이전 구성원의 기억을 얼마나 오래 유지하는지 평가합니다.
링크가 필요하지 않거나 자신의 말로 작성하거나 여기에 소스의 일부를 제공하십시오.
Vita, 당신은 매우 게으른 사람이거나 매우 어리석은 사람입니다. 나는 당신을 잘 생각하고 싶어서 첫 번째 옵션을 선택합니다. 그러나 게으름에도 한계가 있습니다. 점근선이 아니라 사람이 여전히 자신을 끌어당기고 자신이 이해할 수 없는 것처럼 보이는 것을 처리하는 한계입니다.
이 스레드의 16페이지에서 저는 Prival이라고 답했고 그러한 주장이 있는 공식의 모든 변수, 절차 및 파생에 대해 자세히 설명했습니다. 2개의 미지수가 있는 2개의 방정식으로 구성된 가장 간단한 시스템을 풀 수 없다면 당신은 여기에 속하지 않고 학교 벤치에 있습니다.
Vita, 16페이지로 이동하여 Prival에 대한 내 게시물을 최대한 많이 읽어 귀하의 주장이 근거가 없는지 이해하십시오.
1. 흠, 나는 즉시 논점을 썼습니다. 척도를 변경하면 시리즈의 속성이 변경됩니다. 눈금을 변경하여 눈금 행을 막대 행으로 바꿉니다. 하지만 여기에서 막대 행을 만든 것이 아니라 N 틱 중 1 막대를 탐색했습니다. 나의 이 말을 원망하기 전에, 이 막대 하나의 특성은 랜덤 변수라는 점을 기억하십시오. 그래서 1 막대에 대해 많은 테스트를 하신 것이 맞습니다.
스케일이 무엇이며 스케일 변경이 무엇인지 설명하십시오. 그리고 저에게 말해주세요. 간격으로 또는 4가지 가격 중 하나의 행으로만 막대를 사용하는 방법을 알려주세요.
모든 막대가 다른 경우 통계는 간단합니다. 연구 중인 개체의 각 인스턴스(즉, 각 막대에 대해)에 대해 하나의 측정값만 있습니다. 안 그래 ? 그리고 최소한의 결과 신뢰도를 제공할 수 없다면?
2. 이것은 어떤 것과도 모순되지 않습니다. Hurst 지수의 정의에는 초기 시리즈가 어떻게 형성되어야 하는지에 대한 단어가 없습니다. 이미 언급했듯이 공식적으로 모든 계열에 대해 허스트 지수를 계산할 수 있습니다. 그러나 Hurst 지수로 시리즈의 지속성/반지속성을 판단하려면 이 시리즈의 시리즈가 자기 유사성 중 하나인 특정 속성을 가지고 있는지 확인해야 합니다. 따라서 테스트에서 막대 시리즈가 자체 유사하다고 표시되면 Hurst가 우리 손에 달려 있습니다.
공식적으로는 불만이 없습니다. :-) 하지만, 내가 당신을 이해할 수 있도록 당신의 막대기 사용법을 설명하십시오.
그리고 자기 유사성과 함께 모든 것이 훨씬 더 나쁩니다. 저것들. Hurst를 고려하고 결론을 내리기 전에 자기 유사성의 존재를 확인해야 한다는 말씀이십니까? 이것은 Hurst의 정의에 무엇입니까? 아니면 그의 다른 이론적 입장에서? 그러면 정당한 질문이 생깁니다. 자기 유사성의 존재를 어떻게 확립할 것입니까? 이 방법에 대한 근거가 있습니까? SB는 자기 유사성의 속성을 가지고 있지 않습니까? 등.
사실, 저는 모든 시리즈에 대해 프랙탈 차원을 계산할 수 있고 따라서 허스트 지수를 계산할 수 있다고 생각했습니다. 그래서 그것은 무엇입니까, 순진한?
3. 주장은 어디에 있습니까? 그건 그렇고, 내가 바 시리즈가 선험적으로 자기 유사하다고 주장한 적이 없음을 주목하십시오.
내가 주장에 대해 묻지 않은 것처럼 Duc. 제가 질문한 것은 순전히 귀하의 입장을 명확히 하기 위한 것이었습니다. 그들은 또한 나의 의심에 대한 이유를 설명하려는 시도를 포함했습니다. 나는 당신의 관점을 주장하는 것이 아니라 단지 이해하고 싶습니다.
자랑은 나빴지만 참을 수 없었다. 레벨에서 레벨로 ... 작은 중지로 그것을 기억하는 분기가 있습니다. 16개의 숫자 ... 피라미드 ...
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일반적으로이 딕 은 무엇을 포기 했습니까? :) 연속 섹션에서 "이마에" 강하게 뒤떨어지는 특성. 결국, 우리에게 가장 중요한 것은 필요한 프로세스를 적시에 결정하고 준수하는 것입니다. 허스트 롤은 이론적인 연구를 위한 것이지 실제 거래를 위한 것은 아닙니다. 임하