R - 평균 범위. 범위는 간격에서 계열의 최대값과 최소값의 차이와 같습니다. - R/S 분석의 경우 이것은 완전히 잘못된 것입니다. R/S 분석은 Peters에 설명되어 있습니다. 또는 최소한 Wikipedia를 참조하십시오. 분석 이름조차도 계열이 재조정되었음을 나타냅니다. R은 평균 범위가 아닙니다. 무의미한 말. 변환을 올바르게 수행했다면 공식이 Hurst를 올바르게 계산할 것입니다. 그러나 R/S가 공식이 아니라는 것을 모르며 일부 R을 S로 나누어 Hurst를 계산할 수 없습니다. 허스트는 추정할 수 있을 뿐입니다. 이것이 R/S 분석이 하는 일입니다. 공식이 아니라 분석입니다. 그래서 당신의 공식은 처음부터 결함이 있습니다. 그녀는 Hurst를 계산한 적이 없고 계산하지 않을 것이며 물론 테스트 케이스를 풀지 않으며 1보다 큰 잘못된 결과가 그녀에게 문제가 되지 않는다는 것이 분석적으로 분명합니다. 16페이지로 안내하지 말았어야 했습니다. R/S 분석에 대한 오해를 100%로 수정했습니다.
다시 한 번 저는 처음부터 여러분에게 경고했어야 하는 사실을 지적할 것입니다. 귀하의 공식은 허스트, 따라서 프랙탈 차원이 동일한 간격에서 동일한 평균 범위를 갖는 모든 시리즈에 대해 동일함을 나타냅니다. Hurst 또는 R/S 분석을 이해했다면 그러한 순진한 단순성을 의심할 것입니다. 그렇지 않기 때문입니다. Hurst 및 R/S 분석은 평균보다 훨씬 더 심층적으로 보입니다. R/S 분석을 더 주의 깊게 연구하면 왜 당신의 공식과 작업이 Hurst와 관련이 없는지 이해하게 될 것입니다.
N은 간격의 판독값 수입니다.
S - 시리즈의 RMS 증분.
k는 상수 인자입니다.
h는 허스트 지수입니다.
즉, 전체 시리즈는 N개의 샘플의 동일한 간격으로 나뉩니다. 각 간격에 대해 증분 및 범위가 계산됩니다. 이 데이터를 기반으로 증분의 표준 편차와 평균 범위가 결정됩니다. 그리고 허스트 지수는 공식이 충족되도록 선택됩니다. :-)))
Hurst가 맞았다면 - Hurst가 맞았지만 R은 평균 범위가 아니라 R/S 분석의 맨 처음 글자부터 시작하는 당신의 오해입니다. 평균 범위가 이 방정식을 만족했다면 h에 대한 솔루션을 갖게 됩니다. 이 솔루션은 두 점으로 결정됩니다.
R1/S1 = k * (N1^h) 및 R2/S2 = k * (N2^h)
시리즈는 N1과 N2의 간격으로 두 가지 방법으로 나눌 수 있습니다. 따라서 R1 및 R2 범위와 RMS S1 및 S2 범위를 얻습니다. 계수 k는 일정합니다. 따라서 우리는 2 방정식 시스템을 얻습니다. 계수 k를 제거하면 Hurst 지수를 계산하는 표현식을 얻습니다.
h = [ Log(R1/S1) - Log(R2/S2)]/[Log(N1) - Log(N2)] - V3.0, 추가된 S. 그러나 Hurst는 아직 해결되지 않았습니다. 적어도 네 번째 버전을 게시해야 합니다.
기하학적으로 두 점 [Log(R1/S1),Log(N1)]과 [Log(R2/S2),Log(N2)]를 지나는 직선의 기울기입니다. 로그 좌표에서 N에 대한 R/S의 의존성을 나타내는 곡선이 그려졌습니다. 그녀의 일정이 표시됩니다. 기울기 각도가 변하는 것을 알 수 있습니다. 이로부터 Hurst 공식의 계수 k는 상수 값이 아니고 N에 의존하며 Hurst 공식은 큰 N에 대해서만 점근적으로 참이라는 것을 알 수 있습니다. 연구 대상이 SB였기 때문에 일련의 인용문과 달리 데이터 양에 문제가 없습니다.
Hurst를 마스터하면 제어 예제에서 실행할 수 있도록 코드를 게시할 수 있기를 바랍니다. 그래야만 당신의 작업이 허스트와 관련이 있다는 사실을 믿을 수 있다는 점을 이해하고 있다고 믿습니다. 그 동안에는 같은 글자만 가지고 있을 뿐 허스트의 계산 결과는 없습니다.
추신: 너무 게으른 책이나 Wikipedia에 들어가기에 너무 게으른 모든 사람들에게 - R은 원래 시리즈의 정규화 값의 누적 합계에서 생성된 재조정 시리즈의 최대값과 최소값의 차이입니다. 평균이 아닙니다. 원래 라인이 아닙니다. Juriks가 그의 게시물의 첫 번째 문장에서 지적한 것처럼 전혀 아닙니다.
그러나 실제 거래의 경우 시장 상태의 추세/수익률 지표와 이 상태의 양적 측정이 있는 경우에도 매우 유용할 것입니다. 물론 지역적이었고 적당히 지연되었다면.
내 관행에 따르면 추세는 예를 들어 고정된 시간 동안의 가격 증가 값 또는 극한값까지의 거리를 측정하는 것으로 충분합니다. 그리고 그러한 단순한 것들이 더 변태적인 옵션에 비해 더 강력하고 수익성이 있는 것으로 판명되었습니다. 추세 또는 평면을 결정하는 것이 가장 중요한 것은 아닙니다. 이는 필터일 뿐 주요 필터가 아닙니다. 임하
R - 평균 범위. 범위는 간격에서 계열의 최대값과 최소값의 차이와 같습니다. - R/S 분석의 경우 이것은 완전히 잘못된 것입니다. R/S 분석은 Peters에 설명되어 있습니다. 또는 최소한 Wikipedia를 참조하십시오. 분석 이름조차도 계열이 재조정되었음을 나타냅니다. R은 평균 범위가 아닙니다. 무의미한 말. 변환을 올바르게 수행했다면 공식이 Hurst를 올바르게 계산할 것입니다. 그러나 R/S가 공식이 아니라는 것을 모르며 일부 R을 S로 나누어 Hurst를 계산할 수 없습니다. 허스트는 추정할 수 있을 뿐입니다. 이것이 R/S 분석이 하는 일입니다. 공식이 아니라 분석입니다. 그래서 당신의 공식은 처음부터 결함이 있습니다. 그녀는 Hurst를 계산한 적이 없고 계산하지 않을 것이며 물론 테스트 케이스를 풀지 않으며 1보다 큰 잘못된 결과가 그녀에게 문제가 되지 않는다는 것이 분석적으로 분명합니다. 16페이지로 안내하지 말았어야 했습니다. R/S 분석에 대한 오해를 100%로 수정했습니다.
다시 한 번 저는 처음부터 여러분에게 경고했어야 하는 사실을 지적할 것입니다. 귀하의 공식은 허스트, 따라서 프랙탈 차원이 동일한 간격에서 동일한 평균 범위를 갖는 모든 시리즈에 대해 동일함을 나타냅니다. Hurst 또는 R/S 분석을 이해했다면 그러한 순진한 단순성을 의심할 것입니다. 그렇지 않기 때문입니다. Hurst 및 R/S 분석은 평균보다 훨씬 더 심층적으로 보입니다. R/S 분석을 더 주의 깊게 연구하면 왜 당신의 공식과 작업이 Hurst와 관련이 없는지 이해하게 될 것입니다.
N은 간격의 판독값 수입니다.
S - 시리즈의 RMS 증분.
k는 상수 인자입니다.
h는 허스트 지수입니다.
즉, 전체 시리즈는 N개의 샘플의 동일한 간격으로 나뉩니다. 각 간격에 대해 증분 및 범위가 계산됩니다. 이 데이터를 기반으로 증분의 표준 편차와 평균 범위가 결정됩니다. 그리고 허스트 지수는 공식이 충족되도록 선택됩니다. :-)))
Hurst가 맞았다면 - Hurst가 맞았지만 R은 평균 범위가 아니라 R/S 분석의 맨 처음 글자부터 시작하는 당신의 오해입니다. 평균 범위가 이 방정식을 만족했다면 h에 대한 솔루션을 갖게 됩니다. 이 솔루션은 두 점으로 결정됩니다.
R1/S1 = k * (N1^h) 및 R2/S2 = k * (N2^h)
시리즈는 N1과 N2의 간격으로 두 가지 방법으로 나눌 수 있습니다. 따라서 R1 및 R2 범위와 RMS S1 및 S2 범위를 얻습니다. 계수 k는 일정합니다. 따라서 우리는 2 방정식 시스템을 얻습니다. 계수 k를 제거하면 Hurst 지수를 계산하는 표현식을 얻습니다.
h = [ Log(R1/S1) - Log(R2/S2)]/[Log(N1) - Log(N2)] - V3.0, 추가된 S. 그러나 Hurst는 아직 해결되지 않았습니다. 적어도 네 번째 버전을 게시해야 합니다.
기하학적으로 두 점 [Log(R1/S1),Log(N1)]과 [Log(R2/S2),Log(N2)]를 지나는 직선의 기울기입니다. 로그 좌표에서 N에 대한 R/S의 의존성을 나타내는 곡선이 그려졌습니다. 그녀의 일정이 표시됩니다. 기울기 각도가 변하는 것을 알 수 있습니다. 이로부터 Hurst 공식의 계수 k는 상수 값이 아니고 N에 의존하며 Hurst 공식은 큰 N에 대해서만 점근적으로 참이라는 것을 알 수 있습니다. 연구 대상이 SB였기 때문에 일련의 인용문과 달리 데이터 양에 문제가 없습니다.
Hurst를 마스터하면 제어 예제에서 실행할 수 있도록 코드를 게시할 수 있기를 바랍니다. 그래야만 당신의 작업이 허스트와 관련이 있다는 사실을 믿을 수 있다는 점을 이해하고 있다고 믿습니다. 그 동안에는 같은 글자만 가지고 있을 뿐 허스트의 계산 결과는 없습니다.
추신: 너무 게으른 책이나 Wikipedia에 들어가기에 너무 게으른 모든 사람들에게 - R은 원래 시리즈의 정규화 값의 누적 합계에서 생성된 재조정 시리즈의 최대값과 최소값의 차이입니다. 평균이 아닙니다. 원래 라인이 아닙니다. Juriks가 그의 게시물의 첫 번째 문장에서 지적한 것처럼 전혀 아닙니다.
이 페이지에는 사진과 함께 정지 게시물이 있습니다. 이것은 막대가 더 낫다고 생각하는 사람들을 위한 진드기에 관한 것입니다.
농담입니까, 아니면 진심입니까?
그 반대를 증명할 수 있습니까? 막대가 진드기보다 낫습니까?
그 반대를 증명할 수 있습니까? 막대가 진드기보다 낫습니까?
그래서 그것은 우리가 추출해야 하는 것에 달려 있습니다. 막대는 인텔 틱을 잃지만 거래 알고리즘 에 이 손실 정보가 필요하지 않으면 처리 속도, 테스트 등이 향상됩니다. 그런 다음 특정 접근 방식 내에서 막대가 더 좋습니다. :)
그 반대를 증명할 수 있습니까? 막대가 진드기보다 낫습니까?
이것부터 시작하겠습니다. 진드기에 예측할 수 있는 정보가 있습니까? :)
이것부터 시작하겠습니다. 진드기에 예측할 수 있는 정보가 있습니까? :)
어떻게 예측할 수 있습니까? 진드기가 있고 주말이 아닌 경우 진드기가 여전히있을 것으로 예측합니다. :)
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
글쎄, 나는 같은 것에 대해 이야기하고 있습니다.
그러나 실제 거래의 경우 시장 상태의 추세/수익률 지표와 이 상태의 양적 측정이 있는 경우에도 매우 유용할 것입니다. 물론 지역적이었고 적당히 지연되었다면.
비공개 로
а Вы что можете доказать обратное утверждение ? бары лучше тиков ?
물론 조금 후에. 서두르지 않았으면 좋겠어? :에 대한)
아발스에게
어떻게 예측할 수 있습니까? 진드기가 있고 주말이 아닌 경우 진드기가 여전히있을 것으로 예측합니다. :)
무슨 말을 하고 싶었어요?
글쎄, 나는 같은 것에 대해 이야기하고 있습니다.
그러나 실제 거래의 경우 시장 상태의 추세/수익률 지표와 이 상태의 양적 측정이 있는 경우에도 매우 유용할 것입니다. 물론 지역적이었고 적당히 지연되었다면.
내 관행에 따르면 추세는 예를 들어 고정된 시간 동안의 가격 증가 값 또는 극한값까지의 거리를 측정하는 것으로 충분합니다. 그리고 그러한 단순한 것들이 더 변태적인 옵션에 비해 더 강력하고 수익성이 있는 것으로 판명되었습니다. 추세 또는 평면을 결정하는 것이 가장 중요한 것은 아닙니다. 이는 필터일 뿐 주요 필터가 아닙니다. 임하
아발스에게
무슨 말을 하고 싶었어요?
그 예측은 너무 일반적인 개념입니다. 예를 들어 초보자는 현재 순간 에 거래의 방향 을 예측하는 것이 필요하다고 생각합니다. 예측할 수 있는 것이 있습니까? :)