온도는 브라운 운동을 따르지 않으며 시간 프레임은 진드기를 따르지 않습니다. 다음 브랜치인 진드기 지지자로 잘 알려진 Prival에서 두 장의 사진을 제공했습니다.
EURUSD30 - 7200바
EURUSD60 - 3600바
주파수가 다르다는 것을 알 수 있습니다. 분명한 사실은 Open60[0] = Open30[0] 및 Close30[1] = Close60[0]이며 푸리에 분석 결과가 다릅니다! 그러나 이것은 언뜻보기에 불과합니다.
해당 시간 프레임을 얻은 틱은 모두 다릅니다. 일부 틱은 파이핑 투자자와 관련되고 다른 틱은 다른 시간대의 투자자와 관련됩니다. 또한 각 틱 뒤에 다른 포즈 크기가 있습니다(제공되지 않음). 경제적으로 다른 모든 틱을 같은 브러시로 빗질한 이유는 무엇입니까? 물론 모든 시간대가 연결되어 있습니다. 한 경향은 무엇이며 다른 하나는 수정입니다.
틱을 투자자에게 돌리고 심지어 삐삐로 분류하거나 삐삐로 분류하는 것은 넌센스입니다. 그러한 단순한 진리가 어떤 식으로든 많은 사람에게 도달할 수 없다는 것이 가능한가? 막대는 진드기로 구성됩니다. 티키가 있으면 이미 2 세기 된 양초 형태가 아니라 원하는대로 막대를자를 수 있습니다.
Z.Y. 그냥 일종의 좀비 ... 예, 눈에서 눈가리개를 벗으십시오.
Z.Z.Y. 경제적으로 다른 진드기, 이것은 마침내 걸작입니다 ... 공식을 제공하십시오,이 진드기는 경제적이지만 이것은 경제적이지 않습니다 ...
2. 공식 1)은 어디에서 왔습니까? 계수 k는 무엇입니까? 그것이 "허스트 계수"라고 부르는 것입니까?
4. 계수 k는 표의 어디에도 나타나지 않으며, 이 표의 결과에 따르면 h -> 1/2라는 사실은 순수한 SB를 고려한다는 사실의 결과일 뿐입니다. 1/2에 대한 점근적 경향은 SB의 경우는 게이지를 확인할 수 있는 경계선의 경우에 불과하기 때문에 행복한 사실이라고 하기 어렵다. 이 검사의 결과, 큰 N의 극한에서 Hurst 지수에 대해 1/2의 값을 점근적으로만 얻을 수 있음이 밝혀졌습니다. 이것이 실습에 적합하다고 생각하십니까?
이 공식을 어디서 얻었는지 모르겠지만 허스트 지수는 없습니다.
그리고 내 생각에 불행히도 당신은 전혀 이해하지 못했습니다. 그러나 그것이 질문이었다면(긍정적인 문장 끝에 물음표가 있었다 :-)), 나는 그것이 결코 내 마음을 떠나지 않았다는 것을 당신에게 확신할 수 있습니다.
공식 1)은 랜덤 워크 에 대한 주제에서 확률 이론에 대한 교과서에서 가져온 것입니다. 계수 k는 N 걸음으로 이동한 평균 거리와 무작위 보행의 걸음 수와 관련되며 k는 허스트 계수가 전혀 아닙니다. 나는 Hurst 계수가 sqrt, 즉 N이 증가하는 거듭제곱이고 랜덤 워크의 경우 허스트 계수는 1/2입니다.
랜덤 워크 공식의 도움으로 허스트가 위에서부터 1/2로 점근적으로 경향이 있는 방법을 분석했습니다. 무작위 마일리지에 대해 즉시 이해하지 못하거나 계산에 적용되지 않는다고 생각되면 내가 쓴 것을 잊어 버리십시오.
그냥 대답하십시오. 무작위로 생성된 숫자에 대해 허스트가 1/2보다 작지 않다는 점에서 테이블이 이상하다고 생각하지 않습니까?
공식 1)은 랜덤 워크 에 대한 주제에서 확률 이론에 대한 교과서에서 가져온 것입니다. 계수 k는 N 걸음으로 이동한 평균 거리와 무작위 보행의 걸음 수와 관련되며 k는 허스트 계수가 전혀 아닙니다. 나는 Hurst 계수가 sqrt, 즉 N이 증가하는 거듭제곱이고 랜덤 워크의 경우 허스트 계수는 1/2입니다.
랜덤 워크 공식의 도움으로 허스트가 위에서부터 1/2로 점근적으로 경향이 있는 방법을 분석했습니다. 무작위 마일리지에 대해 즉시 이해하지 못하거나 계산에 적용되지 않는다고 생각되면 내가 쓴 것을 잊어 버리십시오.
그냥 대답하십시오. 무작위로 생성된 숫자에 대해 허스트가 1/2보다 작지 않다는 점에서 테이블이 이상하다고 생각하지 않습니까?
튜토리얼에 대한 링크를 제공하십시오. 공식 High - Low = k * sqrt(N)은 Hurst 공식 R/S = k * N^h의 느슨한(그리고 부정확한) 전사이며, 여기서 평균 범위 R은 평균 값(High - Low)입니다. 루트는 SB에 대해서만 발생하므로 SB에 대해 h = 1/2가 있어야 합니다. 그래야 하지만 그렇지 않습니다. 그것이 내 테이블이 보여주는 것입니다.
따라서 SB의 경우 허스트 지수가 1/2보다 작지 않다는 사실에서 이상한 점을 찾지 못했습니다. 그러나 SB의 경우 항상 1/2보다 크고 N이 증가함에 따라 이 값에 점근적으로만 경향이 있다는 것이 이상하다는 것을 알았습니다.
튜토리얼에 대한 링크를 제공하십시오. 공식 높음 - 낮음 = k * sqrt(N)은 공식의 자유로운(그리고 잘못된) 전사이며 허스트 전사가 아닙니다. 이것은 SB에 대한 이론가의 정리입니다. 나는 당신의 테이블에서 토의 값이 항상 >1/2인 이유를 보여주기 위해 그것을 사용했습니다. 보시다시피, SB 정리는 SB 계산의 결과를 예측하며, 이를 허스트라고 합니다. 허스트가 없는 곳에서 허스트를 기쁘게 한 것은 바로 당신이었습니다. SB 정리는 결과를 설명하기에 충분합니다. Hurst R/S = k * N ^ h, 여기서 평균 범위 R은 평균값(High - Low) 입니다. 이것은 사실이 아닙니다. 이것은 R/S 분석이 아니라 아마추어 성능입니다. Hurst의 R/S 분석에는 평균값인 R이 없습니다. 이것은 당신의 발명품 입니다. 루트는 SB에 대해서만 발생하므로 SB에 대해 h = 1/2가 있어야 합니다. 그래야 하지만 그렇지 않습니다. - 해명하겠습니다. 그것은 정확하지 않은 Hurst 계산 공식에 따라 발생하지 않습니다 . 제 표가 보여주는 것입니다. - 당신의 테이블은 확률 이론에 의해 예측된 결과를 보여주는데, 이것은 놀라운 일이 아닙니다. 계산이 SB에 대한 Hurst의 이론과 일치하지 않을 때 결론이 놀랍습니다.
따라서 SB의 경우 허스트 지수가 1/2보다 작지 않다는 사실에서 이상한 점을 찾지 못했습니다. 그러나 SB의 경우 항상 1/2보다 크고 N이 커짐에 따라 이 값에 점근적으로만 경향이 있다는 것이 이상합니다. - 지속성만을 사랑하는 SB는 넌센스입니다.
표 2a의 세 번째 열은 K 값 - 지정된 정확도 acc = 0.001을 얻기 위해 생성되어야 하는 간격 수를 보여줍니다. 가능한 모든 궤적의 총 수가 2^ N 임을 고려하면 N =32부터 시작하여 숫자 K 는 이 총 수의 중요하지 않은 부분입니다. 그리고 N 의 성장과 함께 이 점유율은 급격히 감소합니다.
그러나 실용적인 관점에서 볼 때 이것은 기쁨이 거의 없습니다. 2009년의 진드기 흐름 밀도에 초점을 맞춘 구간 N = 16384는 대략 하루에 해당한다. 평균 범위 R 을 계산하려면고정 시장에서 0.001의 정확도로 2,452,000거래일(9430년)이 소요됩니다. 아무도 관심을 가질 것 같지 않습니다. 그러나 정확도가 크게 감소하면 적절한 통계 배열로 달성할 수 있고 달성할 수 있습니다. 데이터.
표 2a의 여섯 번째 열( D )은 이전에 따라야 하므로 두 번째( N ) 및 9번째 열과 10번째( LOG ( D )= LOG ( N ))의 값과 매우 정확하게 일치합니다. 증분 분산에 대한 공식이 주어집니다. 그리고 R 값N = 4, 8 및 16에서 평균 범위의 정확한 이론적 값을 보여주는 이전 표의 해당 값과 일치합니다.즉, 선택한 정확도 수준과 해당 샘플 크기 K 는 결과 데이터의 신뢰성을 보장합니다.
주요 관심사는 Hurst 지수의 값을 보여주는 마지막 열입니다. n 번째 줄의 결과는 n 번째와 이전 점의 두 점에서 계산되었습니다. 이론적으로 고려 중인 SB의 경우 허스트 지수는 0.5와 같아야 합니다. 그러나 우리가 볼 수 있듯이 이것은 관찰되지 않습니다. 간격 N 의 작은 값의 경우 지수는 0.5와 크게 다르며 N 이 증가할 때만분명히 점근적으로 0.5로 경향이 있습니다. 저는 이 점의 근본적인 특성을 강조하고 싶습니다. Hurst 지수를 계산하기 위해 시리즈를 나누는 다른 간격을 선택하면 완전히 다른 값을 얻습니다. 따라서 Hurst 지수로 SR의 특성을 평가하려고 할 때 실험 데이터를 비교할 순수 SB(이것이 원하는 보정)에 대한 표로 만든 곡선이 있거나 매우 큰 간격을 사용해야 합니다. 두 옵션 모두 실제 사용에는 거의 허용되지 않습니다.
나는 당신의 말에 굵게 밑줄을 그었습니다. 그 후에 나는 Hurst를 올바르게 계산하지 않는다는 결론을 내릴 것입니다. 특히 테이블 2b의 SB에 대한 이 Hurst는 항상 0.5보다 크기 때문입니다. 그런데 당신이 작은 발견을 했다고 들었습니다. 테이블을 정규화로 사용하는 것이 좋습니다. 즉:
이 연구의 두 번째 결과는N에대한 무작위 보행 에 대한 허스트 지수의 종속성을 표로 만든 것입니다.
즉, N이 너무 크지 않은 시계열이 있고 Hurst 지수를 사용하여 랜덤 워크에 가까운 정도를 확인하려면 Hurst 지수를 계산하고 이 표의 해당 숫자와 비교해야 합니다. 1/2이 아닙니다.
to Candid: Yurixx 가 Hurst 계수를 잘못 계산합니다. 그는 안전보장이사회에 대한 자신의 이론과 수렴하지 않습니다. 그를 실수로 비난하는 대신, 이 잘못 계산된 계수를 정규화에 사용할 것을 제안합니까? 공포. N이 너무 크지 않은 시계열이있고 허스트 지수를 사용하여 랜덤 워크에 대한 근접도를 결정하려는경우우선제 경우에 대해 수학적으로 정당화된 허스트 지수 추정치를 사용하지만 1/2 + k / ln이 기록된(N) 테이블이 아닙니다. 작은 N에 대한 Hurst 추정치는 많은 가치가 있습니다.
나에게 Yurixx 가 생각하는 것은 Hurst가 아닙니다. 다시, 나는 표 2b에서 그의 허스트가 항상 1/2보다 큰 이유를 이미 보여주었습니다. 모든 것은 엄격하게 확률 이론에 따릅니다. "해야하지만 이것을 Hirst라고 부르고 싶습니다"와 같은 가사없이
아니요, 시장에는 확실히 기억이 있습니다. 그것은 단지 Peters의 방법이 의심스럽습니다. 기본적으로 세 가지 점에서: 1. 다른 경우에 대한 계산 결과를 비교하기 위한 근거와 보정을 제공할 이론적 근거가 없습니다. 2. 사용된 데이터 세트가 너무 작아 필요한 수준의 결과 신뢰도를 제공할 수 없습니다. 3. Peters는 그의 계산에서 모든 프랙탈 수준을 함께 혼합하고 급수가 고정되어 있다는 암묵적인 가정에서 진행했습니다. 우리의 조건에서 그것은 가치도 의미도 없습니다.
1. "다른 경우에 대한 계산 결과를 비교하기 위한 기준 및 보정" - 이것이 무엇을 의미하는지 알 수 있습니까? 어떤 결과를 보정해야 합니까?
2. "사용된 데이터 세트가 너무 작아 결과에 필요한 신뢰 수준을 제공할 수 없습니다." - 어떻게 평가했습니까? 예를 들어, Hurst는 완전히 터무니없는 수의 판독값에서 신뢰할 수 있는 결과를 얻었습니다. +/- 오류가 있는 Hurst 결과를 환영할 수 있습니까?
3. "계열의 고정성에 대한 암묵적인 가정에서 시작" - 그가 그렇게 한 것이 옳습니다. 그렇지 않으면 시장에서 허스트에 관한 책이 쓰여지지 않았을 것입니다. 비정상 반환의 경우 Hurst != 1/2는 지속성과 관련이 없습니다.
허스트를 발음하고 피터를 발로 차서 이론에 맞게 결과를 조정하는 것부터 시작하면 좋을 것 같아요.
to Candid: Yurixx 가 Hurst 계수를 잘못 계산합니다. 그는 안전보장이사회에 대한 자신의 이론과 수렴하지 않습니다. 그에게 실수를 선고하는 대신, 정규화에 이 잘못 계산된 계수를 사용하도록 제안하시겠습니까? 공포. N이 너무 크지 않은 시계열이있고 허스트 지수를 사용하여 랜덤 워크에 대한 근접도를 결정하려는경우우선제 경우에 대해 수학적으로 정당화된 허스트 지수 추정치를 사용하지만 1/2 + k / ln이 기록된(N) 테이블이 아닙니다. 작은 N에 대한 Hurst 추정치는 많은 가치가 있습니다.
나에게 Yurixx 가 생각하는 것은 Hurst가 아닙니다.
아무도 당신이 Yurixx 의 연구 결과를 확인하는 것을 신경 쓰지 않습니다. 즉, 그가 했던 첫 번째 원칙에서 계산을 반복하거나 분석적으로 결과를 얻었습니다. 사실, 앞서 이미 논의한 바와 같이, 이 "오직"에 대해서는 범위와 표준 편차를 연결하는 공식이 충분하지 않습니다.
교과서를 참고하면 구체적인 링크를 걸어보자. 교과서 교과서 투쟁. 기억한다면 파인만의 교과서가 여기에서 출발점 역할을 했습니다.
나는 이미 표 2b에서 그의 허스트가 항상 1/2보다 큰 이유를 보여주었습니다. "
Wikipedia 링크에 따르면 High - Low = k * sqrt(N) 공식이 없습니다. 다른 링크를 제공하십시오.
마지막으로 Vita 의 결론의 주요 내용은 두 번째 전제도 잘못되었다는 것입니다. h = log(k * sqrt(N)) / log(N)
Hurst 지수는 log(High - Low) 대 log(N)의 기울기로 정의되며 Vita 는 원점에서 [log(High - Low), log(N)]까지의 빔 기울기를 기록했습니다.
이것은 표준 오류이며 이 점은 앞서 여기에서도 논의되었습니다.
다시 한번, 허스트 지수 는 그것과 아무 관련이 없습니다. Kolmogorov의 "확률 이론 소개" 교과서를 가져 가라. 거기에서 무작위 걷기의 평균 달리기 공식을 찾을 수 있습니다. 높음 - 낮음은 Kolmogorov에 따르면 단계 수의 근에 비례하는 Yurixx 의 계산에서 평균 실행인 Open - Close에 비례합니다. 나는 교과서에서 Yurixx' 공식을 대체했습니다. 표 계산과 정확히 일치하는 결과를 얻었습니다. 보시다시피, Hearst는 여기 어디에도 없으며 처음부터 존재하지도 않았습니다. 누군가는 자신의 카트에 페라리 속성을 부여하기 위해 빨간색으로 칠해진 카트를 페라리라고 부를 수 있고, 누군가는 자신의 계산에 페라리 속성을 부여하기 위해 Hurst가 손가락에서 빨아낸 시리즈에 대한 자체 계산을 호출할 수 있습니다.
Yurixx에게 0에서 1000까지의 N*N 계열에 대한 Hurst를 계산하도록 요청합니다.
Hurst는 시리즈가 무엇으로 측정되는지 상관하지 않습니다. Hurst의 경우 1 pip = 38 parrots로 대체해도 아무 것도 변경되지 않습니다. 이 대체는 Yurixx의 공식을 죽입니다. N * N * N과 같은 매트 추상화는 말할 것도 없고 일상 생활의 나일 강과 다른 시리즈의 수위는 Yurixx' 공식에 너무 가혹 합니다. 시리즈에 인위적으로 부과된 제한은 현실 세계와 아무 관련이 없기 때문입니다. , 카트가 빨간색이 되도록 손가락에서 빨아들입니다. "a la Hurst from Yurixx "는 1보다 작았고 SB의 경우 1/2에 이르는 경향이 있었습니다. 더 이상 유사점은 없습니다.
온도는 브라운 운동을 따르지 않으며 시간 프레임은 진드기를 따르지 않습니다. 다음 브랜치인 진드기 지지자로 잘 알려진 Prival에서 두 장의 사진을 제공했습니다.
EURUSD30 - 7200바
EURUSD60 - 3600바
주파수가 다르다는 것을 알 수 있습니다. 분명한 사실은 Open60[0] = Open30[0] 및 Close30[1] = Close60[0]이며 푸리에 분석 결과가 다릅니다! 그러나 이것은 언뜻보기에 불과합니다.
해당 시간 프레임을 얻은 틱은 모두 다릅니다. 일부 틱은 파이핑 투자자와 관련되고 다른 틱은 다른 시간대의 투자자와 관련됩니다. 또한 각 틱 뒤에 다른 포즈 크기가 있습니다(제공되지 않음). 경제적으로 다른 모든 틱을 같은 브러시로 빗질한 이유는 무엇입니까? 물론 모든 시간대가 연결되어 있습니다. 한 경향은 무엇이며 다른 하나는 수정입니다.
틱을 투자자에게 돌리고 심지어 삐삐로 분류하거나 삐삐로 분류하는 것은 넌센스입니다. 그러한 단순한 진리가 어떤 식으로든 많은 사람에게 도달할 수 없다는 것이 가능한가? 막대는 진드기로 구성됩니다. 티키가 있으면 이미 2 세기 된 양초 형태가 아니라 원하는대로 막대를자를 수 있습니다.
Z.Y. 그냥 일종의 좀비 ... 예, 눈에서 눈가리개를 벗으십시오.
Z.Z.Y. 경제적으로 다른 진드기, 이것은 마침내 걸작입니다 ... 공식을 제공하십시오,이 진드기는 경제적이지만 이것은 경제적이지 않습니다 ...
1. "평균 주행거리"가 무엇이라고 생각합니까? 바람직한 정의.
2. 공식 1)은 어디에서 왔습니까? 계수 k는 무엇입니까? 그것이 "허스트 계수"라고 부르는 것입니까?
4. 계수 k는 표의 어디에도 나타나지 않으며, 이 표의 결과에 따르면 h -> 1/2라는 사실은 순수한 SB를 고려한다는 사실의 결과일 뿐입니다. 1/2에 대한 점근적 경향은 SB의 경우는 게이지를 확인할 수 있는 경계선의 경우에 불과하기 때문에 행복한 사실이라고 하기 어렵다. 이 검사의 결과, 큰 N의 극한에서 Hurst 지수에 대해 1/2의 값을 점근적으로만 얻을 수 있음이 밝혀졌습니다. 이것이 실습에 적합하다고 생각하십니까?
이 공식을 어디서 얻었는지 모르겠지만 허스트 지수는 없습니다.
그리고 내 생각에 불행히도 당신은 전혀 이해하지 못했습니다. 그러나 그것이 질문이었다면(긍정적인 문장 끝에 물음표가 있었다 :-)), 나는 그것이 결코 내 마음을 떠나지 않았다는 것을 당신에게 확신할 수 있습니다.
공식 1)은 랜덤 워크 에 대한 주제에서 확률 이론에 대한 교과서에서 가져온 것입니다. 계수 k는 N 걸음으로 이동한 평균 거리와 무작위 보행의 걸음 수와 관련되며 k는 허스트 계수가 전혀 아닙니다. 나는 Hurst 계수가 sqrt, 즉 N이 증가하는 거듭제곱이고 랜덤 워크의 경우 허스트 계수는 1/2입니다.
랜덤 워크 공식의 도움으로 허스트가 위에서부터 1/2로 점근적으로 경향이 있는 방법을 분석했습니다. 무작위 마일리지에 대해 즉시 이해하지 못하거나 계산에 적용되지 않는다고 생각되면 내가 쓴 것을 잊어 버리십시오.
그냥 대답하십시오. 무작위로 생성된 숫자에 대해 허스트가 1/2보다 작지 않다는 점에서 테이블이 이상하다고 생각하지 않습니까?
만일을 대비하여:
이 연구의 첫 번째 결과는 작은 N 의 경우 무작위 보행에 대한 허스트 지수 가 1/2과 크게 다르다는 것을 입증한 것입니다.
즉, 시장의 허스트 지수가 1/2보다 크기 때문에 시장이 무작위적이지 않다는 것을 읽을 때 먼저 자문해야 합니다. 그리고 어떤 통계에 대해 저자가 그런 결론을 내렸는지.
이 연구의 두 번째 결과는 N 에 대한 무작위 보행 에 대한 허스트 지수의 종속성을 표로 만든 것입니다.
즉, N이 너무 크지 않은 시계열이 있고 Hurst 지수를 사용하여 랜덤 워크에 가까운 정도를 확인하려면 Hurst 지수를 계산하고 이 표의 해당 숫자와 비교해야 합니다. 1/2이 아닙니다.
공식 1)은 랜덤 워크 에 대한 주제에서 확률 이론에 대한 교과서에서 가져온 것입니다. 계수 k는 N 걸음으로 이동한 평균 거리와 무작위 보행의 걸음 수와 관련되며 k는 허스트 계수가 전혀 아닙니다. 나는 Hurst 계수가 sqrt, 즉 N이 증가하는 거듭제곱이고 랜덤 워크의 경우 허스트 계수는 1/2입니다.
랜덤 워크 공식의 도움으로 허스트가 위에서부터 1/2로 점근적으로 경향이 있는 방법을 분석했습니다. 무작위 마일리지에 대해 즉시 이해하지 못하거나 계산에 적용되지 않는다고 생각되면 내가 쓴 것을 잊어 버리십시오.
그냥 대답하십시오. 무작위로 생성된 숫자에 대해 허스트가 1/2보다 작지 않다는 점에서 테이블이 이상하다고 생각하지 않습니까?
튜토리얼에 대한 링크를 제공하십시오. 공식 High - Low = k * sqrt(N)은 Hurst 공식 R/S = k * N^h의 느슨한(그리고 부정확한) 전사이며, 여기서 평균 범위 R은 평균 값(High - Low)입니다. 루트는 SB에 대해서만 발생하므로 SB에 대해 h = 1/2가 있어야 합니다. 그래야 하지만 그렇지 않습니다. 그것이 내 테이블이 보여주는 것입니다.
따라서 SB의 경우 허스트 지수가 1/2보다 작지 않다는 사실에서 이상한 점을 찾지 못했습니다. 그러나 SB의 경우 항상 1/2보다 크고 N이 증가함에 따라 이 값에 점근적으로만 경향이 있다는 것이 이상하다는 것을 알았습니다.
튜토리얼에 대한 링크를 제공하십시오. 공식 높음 - 낮음 = k * sqrt(N)은 공식의 자유로운(그리고 잘못된) 전사이며 허스트 전사가 아닙니다. 이것은 SB에 대한 이론가의 정리입니다. 나는 당신의 테이블에서 토의 값이 항상 >1/2인 이유를 보여주기 위해 그것을 사용했습니다. 보시다시피, SB 정리는 SB 계산의 결과를 예측하며, 이를 허스트라고 합니다. 허스트가 없는 곳에서 허스트를 기쁘게 한 것은 바로 당신이었습니다. SB 정리는 결과를 설명하기에 충분합니다. Hurst R/S = k * N ^ h, 여기서 평균 범위 R은 평균값(High - Low) 입니다. 이것은 사실이 아닙니다. 이것은 R/S 분석이 아니라 아마추어 성능입니다. Hurst의 R/S 분석에는 평균값인 R이 없습니다. 이것은 당신의 발명품 입니다. 루트는 SB에 대해서만 발생하므로 SB에 대해 h = 1/2가 있어야 합니다. 그래야 하지만 그렇지 않습니다. - 해명하겠습니다. 그것은 정확하지 않은 Hurst 계산 공식에 따라 발생하지 않습니다 . 제 표가 보여주는 것입니다. - 당신의 테이블은 확률 이론에 의해 예측된 결과를 보여주는데, 이것은 놀라운 일이 아닙니다. 계산이 SB에 대한 Hurst의 이론과 일치하지 않을 때 결론이 놀랍습니다.
따라서 SB의 경우 허스트 지수가 1/2보다 작지 않다는 사실에서 이상한 점을 찾지 못했습니다. 그러나 SB의 경우 항상 1/2보다 크고 N이 커짐에 따라 이 값에 점근적으로만 경향이 있다는 것이 이상합니다. - 지속성만을 사랑하는 SB는 넌센스입니다.
표 2a의 세 번째 열은 K 값 - 지정된 정확도 acc = 0.001을 얻기 위해 생성되어야 하는 간격 수를 보여줍니다. 가능한 모든 궤적의 총 수가 2^ N 임을 고려하면 N =32부터 시작하여 숫자 K 는 이 총 수의 중요하지 않은 부분입니다. 그리고 N 의 성장과 함께 이 점유율은 급격히 감소합니다.
그러나 실용적인 관점에서 볼 때 이것은 기쁨이 거의 없습니다. 2009년의 진드기 흐름 밀도에 초점을 맞춘 구간 N = 16384는 대략 하루에 해당한다. 평균 범위 R 을 계산하려면 고정 시장에서 0.001의 정확도로 2,452,000거래일(9430년)이 소요됩니다. 아무도 관심을 가질 것 같지 않습니다. 그러나 정확도가 크게 감소하면 적절한 통계 배열로 달성할 수 있고 달성할 수 있습니다. 데이터.
표 2a의 여섯 번째 열( D )은 이전에 따라야 하므로 두 번째( N ) 및 9번째 열과 10번째( LOG ( D )= LOG ( N ))의 값과 매우 정확하게 일치합니다. 증분 분산에 대한 공식이 주어집니다. 그리고 R 값 N = 4, 8 및 16에서 평균 범위의 정확한 이론적 값을 보여주는 이전 표의 해당 값과 일치합니다. 즉, 선택한 정확도 수준과 해당 샘플 크기 K 는 결과 데이터의 신뢰성을 보장합니다.
주요 관심사는 Hurst 지수의 값을 보여주는 마지막 열입니다. n 번째 줄의 결과는 n 번째와 이전 점의 두 점에서 계산되었습니다. 이론적으로 고려 중인 SB의 경우 허스트 지수는 0.5와 같아야 합니다. 그러나 우리가 볼 수 있듯이 이것은 관찰되지 않습니다. 간격 N 의 작은 값의 경우 지수는 0.5와 크게 다르며 N 이 증가할 때만 분명히 점근적으로 0.5로 경향이 있습니다. 저는 이 점의 근본적인 특성을 강조하고 싶습니다. Hurst 지수를 계산하기 위해 시리즈를 나누는 다른 간격을 선택하면 완전히 다른 값을 얻습니다. 따라서 Hurst 지수로 SR의 특성을 평가하려고 할 때 실험 데이터를 비교할 순수 SB(이것이 원하는 보정)에 대한 표로 만든 곡선이 있거나 매우 큰 간격을 사용해야 합니다. 두 옵션 모두 실제 사용에는 거의 허용되지 않습니다.
나는 당신의 말에 굵게 밑줄을 그었습니다. 그 후에 나는 Hurst를 올바르게 계산하지 않는다는 결론을 내릴 것입니다. 특히 테이블 2b의 SB에 대한 이 Hurst는 항상 0.5보다 크기 때문입니다. 그런데 당신이 작은 발견을 했다고 들었습니다. 테이블을 정규화로 사용하는 것이 좋습니다. 즉:
이 연구의 두 번째 결과는 N에 대한 무작위 보행 에 대한 허스트 지수의 종속성을 표로 만든 것입니다.
즉, N이 너무 크지 않은 시계열이 있고 Hurst 지수를 사용하여 랜덤 워크에 가까운 정도를 확인하려면 Hurst 지수를 계산하고 이 표의 해당 숫자와 비교해야 합니다. 1/2이 아닙니다.
to Candid : Yurixx 가 Hurst 계수를 잘못 계산합니다. 그는 안전보장이사회에 대한 자신의 이론과 수렴하지 않습니다. 그를 실수로 비난하는 대신, 이 잘못 계산된 계수를 정규화에 사용할 것을 제안합니까? 공포. N이 너무 크지 않은 시계열이 있고 허스트 지수를 사용하여 랜덤 워크에 대한 근접도를 결정하려는 경우 우선 제 경우에 대해 수학적으로 정당화된 허스트 지수 추정치를 사용하지만 1/2 + k / ln이 기록된(N) 테이블이 아닙니다. 작은 N에 대한 Hurst 추정치는 많은 가치가 있습니다.
나에게 Yurixx 가 생각하는 것은 Hurst가 아닙니다. 다시, 나는 표 2b에서 그의 허스트가 항상 1/2보다 큰 이유를 이미 보여주었습니다. 모든 것은 엄격하게 확률 이론에 따릅니다. "해야하지만 이것을 Hirst라고 부르고 싶습니다"와 같은 가사없이
아니요, 시장에는 확실히 기억이 있습니다. 그것은 단지 Peters의 방법이 의심스럽습니다. 기본적으로 세 가지 점에서: 1. 다른 경우에 대한 계산 결과를 비교하기 위한 근거와 보정을 제공할 이론적 근거가 없습니다. 2. 사용된 데이터 세트가 너무 작아 필요한 수준의 결과 신뢰도를 제공할 수 없습니다. 3. Peters는 그의 계산에서 모든 프랙탈 수준을 함께 혼합하고 급수가 고정되어 있다는 암묵적인 가정에서 진행했습니다. 우리의 조건에서 그것은 가치도 의미도 없습니다.
1. "다른 경우에 대한 계산 결과를 비교하기 위한 기준 및 보정" - 이것이 무엇을 의미하는지 알 수 있습니까? 어떤 결과를 보정해야 합니까?
2. "사용된 데이터 세트가 너무 작아 결과에 필요한 신뢰 수준을 제공할 수 없습니다." - 어떻게 평가했습니까? 예를 들어, Hurst는 완전히 터무니없는 수의 판독값에서 신뢰할 수 있는 결과를 얻었습니다. +/- 오류가 있는 Hurst 결과를 환영할 수 있습니까?
3. "계열의 고정성에 대한 암묵적인 가정에서 시작" - 그가 그렇게 한 것이 옳습니다. 그렇지 않으면 시장에서 허스트에 관한 책이 쓰여지지 않았을 것입니다. 비정상 반환의 경우 Hurst != 1/2는 지속성과 관련이 없습니다.
허스트를 발음하고 피터를 발로 차서 이론에 맞게 결과를 조정하는 것부터 시작하면 좋을 것 같아요.
to Candid : Yurixx 가 Hurst 계수를 잘못 계산합니다. 그는 안전보장이사회에 대한 자신의 이론과 수렴하지 않습니다. 그에게 실수를 선고하는 대신, 정규화에 이 잘못 계산된 계수를 사용하도록 제안하시겠습니까? 공포. N이 너무 크지 않은 시계열이 있고 허스트 지수를 사용하여 랜덤 워크에 대한 근접도를 결정하려는 경우 우선 제 경우에 대해 수학적으로 정당화된 허스트 지수 추정치를 사용하지만 1/2 + k / ln이 기록된(N) 테이블이 아닙니다. 작은 N에 대한 Hurst 추정치는 많은 가치가 있습니다.
나에게 Yurixx 가 생각하는 것은 Hurst가 아닙니다.
교과서를 참고하면 구체적인 링크를 걸어보자. 교과서 교과서 투쟁. 기억한다면 파인만의 교과서가 여기에서 출발점 역할을 했습니다.
마지막으로 Vita 의 결론의 주요 내용은 두 번째 전제도 잘못되었다는 것입니다. h = log(k * sqrt(N)) / log(N)
Hurst 지수 는 log(High - Low) 대 log(N)의 기울기로 정의되며 Vita 는 원점에서 [log(High - Low), log(N)]까지의 빔 기울기를 기록했습니다.
이것은 표준 오류이며 이 점은 앞서 여기에서도 논의되었습니다.
마지막으로 Vita 의 결론의 주요 내용은 두 번째 전제도 잘못되었다는 것입니다. h = log(k * sqrt(N)) / log(N)
Hurst 지수는 log(High - Low) 대 log(N)의 기울기로 정의되며 Vita 는 원점에서 [log(High - Low), log(N)]까지의 빔 기울기를 기록했습니다.
이것은 표준 오류이며 이 점은 앞서 여기에서도 논의되었습니다.
다시 한번, 허스트 지수 는 그것과 아무 관련이 없습니다. Kolmogorov의 "확률 이론 소개" 교과서를 가져 가라. 거기에서 무작위 걷기의 평균 달리기 공식을 찾을 수 있습니다. 높음 - 낮음은 Kolmogorov에 따르면 단계 수의 근에 비례하는 Yurixx 의 계산에서 평균 실행인 Open - Close에 비례합니다. 나는 교과서에서 Yurixx' 공식을 대체했습니다. 표 계산과 정확히 일치하는 결과를 얻었습니다. 보시다시피, Hearst는 여기 어디에도 없으며 처음부터 존재하지도 않았습니다. 누군가는 자신의 카트에 페라리 속성을 부여하기 위해 빨간색으로 칠해진 카트를 페라리라고 부를 수 있고, 누군가는 자신의 계산에 페라리 속성을 부여하기 위해 Hurst가 손가락에서 빨아낸 시리즈에 대한 자체 계산을 호출할 수 있습니다.
Yurixx에게 0에서 1000까지의 N*N 계열에 대한 Hurst를 계산하도록 요청합니다.
Hurst는 시리즈가 무엇으로 측정되는지 상관하지 않습니다. Hurst의 경우 1 pip = 38 parrots로 대체해도 아무 것도 변경되지 않습니다. 이 대체는 Yurixx의 공식을 죽입니다. N * N * N과 같은 매트 추상화는 말할 것도 없고 일상 생활의 나일 강과 다른 시리즈의 수위는 Yurixx' 공식에 너무 가혹 합니다. 시리즈에 인위적으로 부과된 제한은 현실 세계와 아무 관련이 없기 때문입니다. , 카트가 빨간색이 되도록 손가락에서 빨아들입니다. "a la Hurst from Yurixx "는 1보다 작았고 SB의 경우 1/2에 이르는 경향이 있었습니다. 더 이상 유사점은 없습니다.