Discussão do artigo "Cálculo do coeficiente de Hurst"
Era como se eu estivesse em um mundo de cabeça para baixo e o código estivesse sendo executado de baixo para cima em vez de cima para baixo:
void OnStart()
{
double close[]; //Declare uma matriz dinâmica de preços de fechamento
int copied=CopyClose(symbol,timeframe,0,1001,close); //copiar os preços de fechamento do par selecionado para o
//array close[]
ArrayResize(close,1001); //fazer uma matriz
ArraySetAsSeries(close,true);
if(bars<1001) //criar a condição de 1001 barras de história
{
Comment("Too few bars are available! Try another timeframe.");
Sleep(10000); //retardar a inscrição por 10 segundos
Comment("");
return;
}
...
Uau, logo quando você começa a trabalhar em um tópico e recebe um artigo sobre ele... legal, obrigado :)
Porém, essa é uma maneira um pouco errada, uma compreensão errada da essência da previsão em fractais, um hirst não dará nada, tudo é muito mais complicado.
E a segunda parte é um anúncio... bem, como pode ser assim :(
Muito interessante. Obrigado ao autor. E seria possível mostrar um exemplo não apenas de pesquisa no passado, mas também da aplicação subsequente. Tendo estabelecido uma correlação em dados passados, precisamos entender como ela se mantém no futuro.
Uau, logo quando você começa a trabalhar em um tópico e recebe um artigo sobre ele... legal, obrigado :)
Porém, essa é uma maneira um pouco errada, uma compreensão errada da essência da previsão em fractais, um hirst não dará nada, tudo é muito mais complicado.
E a segunda parte é um anúncio... bem, como poderia ser :(
Maxim, obrigado por seu comentário!
Sim, você tem razão, é claro que o cálculo do coeficiente de Hurst é apenas uma base para se ter pelo menos uma ideia mínima sobre a aplicação de algum tipo de estatística de esteira no estudo de séries temporais. Concordo com sua observação e também acho que seria ingênuo e errado usar apenas a análise de coeficiente para prever a dinâmica do mercado. É claro que é necessário criar uma estratégia com base em indicadores agregados e usando vários indicadores e fontes.
No próximo artigo, com certeza mostrarei meu entendimento correto da análise fractal.
Mais uma vez, obrigado por seu comentário.
P.S. Pediram-me para fazer uma revisão das ferramentas do MT5 para essa análise. Aproveitei a oportunidade para promovê-la.
Um artigo extremamente fraco que poderia ter sido um trabalho de conclusão de curso há 30 anos.
Se você ler o artigo, ele deixa completamente de fora a situação moderna relacionada a Hurst.
Por alguma razão, o autor acredita que esse coeficiente pode ser estimado pelo ANC e que não há outros métodos de estimativa nesse caso.
Por exemplo, o pacote FGN com a função HurstK(z), na qual é realizada a estimativa não paramétrica do coeficiente de Hurst, que fornece um valor muito mais preciso.
Se o autor tivesse se dado ao trabalho de fazer uma revisão da literatura nessa área, ele não teria passado pelo artigo clássico que, em particular, introduz o conceito de ARIMA fracionário, o que nos permite considerar o coeficiente de Hurst não apenas como tal, mas dentro da estrutura de modelos apropriados; além disso, o autor teria visto que existem pacotes no R que generalizaram o coeficiente de Hurst.
O coeficiente de Hurst fora da estrutura dos modelos é de pouco interesse, e as ideias de Hurst foram desenvolvidas dentro da estrutura de modelos diferenciados fracionariamente - modelos ARIMA diferenciados fracionariamente, também conhecidos como ARFIMA(p,d,q)
O pacote fracdiff fornece um conjunto bastante completo de ferramentas nessa área.
E isso não é tudo no campo relacionado ao coeficiente de Hurst.
Mais uma vez, afirmo que qualquer artigo na área de processamento de séries temporais sem uma análise adequada das ferramentas disponíveis no R parece extremamente ignorante, com uma defasagem de várias décadas
Um artigo extremamente fraco que poderia ter sido um trabalho de conclusão de curso há 30 anos.
Se você ler o artigo, ele deixa completamente de fora a situação moderna relacionada a Hurst.
Por alguma razão, o autor acredita que esse coeficiente pode ser estimado pelo ANC e que não há outros métodos de estimativa nesse caso.
Por exemplo, o pacote FGN com a função HurstK(z), na qual é realizada a estimativa não paramétrica do coeficiente de Hurst, que fornece um valor muito mais preciso.
Se o autor tivesse se dado ao trabalho de fazer uma revisão da literatura nessa área, ele não teria passado pelo artigo clássico que, em particular, introduz o conceito de ARIMA fracionário, o que nos permite considerar o coeficiente de Hurst não apenas como tal, mas dentro da estrutura de modelos apropriados; além disso, o autor teria visto que há pacotes no R que generalizaram o coeficiente de Hurst.
O coeficiente de Hurst fora da estrutura dos modelos é de pouco interesse, e as ideias de Hurst foram desenvolvidas dentro da estrutura de modelos diferenciados fracionariamente - modelos ARIMA diferenciados fracionariamente, também conhecidos como ARFIMA(p,d,q)
O pacote fracdiff fornece um conjunto bastante completo de ferramentas nessa área.
E isso não é tudo no campo relacionado ao coeficiente de Hurst.
Mais uma vez, afirmo que qualquer artigo na área de processamento de séries temporais sem uma análise adequada das ferramentas disponíveis no R parece extremamente ignorante, com uma defasagem de várias décadas
Vamos lá... Sana Sanych... O único artigo em 15 anos que revela de alguma forma o cálculo do índice de Hurst. Não importa como esteja escrito, há um código, você pode descobrir pelo código.
Ao contrário de você, San Sanych, o autor do artigo sabe como calcular o índice de Hurst. E você? E você só sabe escrever alguns trechos do R. Mas com a aparência de um especialista. É muito irritante ver seus comentários em todos os lugares. Talvez você devesse mudar de alguma forma sua abordagem do caso...?
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Novo artigo Cálculo do coeficiente de Hurst foi publicado:
No artigo são apresentados em detalhes o propósito do expoente de Hurst, a interpretação de seus valores e o algoritmo de cálculo. São ilustrados os resultados da análise de alguns segmentos dos mercados financeiros e é apresentado o método de trabalho com softwares MetaTrader 5 que implementam a ideia da análise fractal.
Um fractal é um conjunto matemático que tem a propriedade de auto-similaridade. Em outras palavras, trata-se de um objeto que coincide exata ou aproximadamente com uma parte de si mesmo, ou seja, sua totalidade tem a mesma forma de uma ou mais partes. O exemplo mais revelador da estrutura fractal é a "árvore fractal":
Ao conceito de auto-similaridade pode ser dada uma definição melhor, isto é: um objeto com auto-similaridade é estatisticamente semelhante em diferentes escalas quer espaciais quer temporais.
Autor: Dmitriy Piskarev