[Arquivo!] Pura matemática, física, química, etc.: problemas de treinamento do cérebro não relacionados ao comércio de qualquer forma - página 388
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<0,5 é ainda pior - o ruído vagueia aleatoriamente :)
Se for inferior a 0,5 e se souber que persiste, é um milagre. Não é nada "ruído" e não significa que o processo tenderá (estatisticamente) para voltar à sua média. Pegue uma onda sinusoidal e misture-a com um pouco de ruído, você recebe 0,1, 0,2 assim.
0,5 é SP e pode vaguear ao redor ou longe de sua média também, tudo depende da estacionaridade do processo. (Hurst não diz nada explicitamente sobre a estacionaridade, exceto algumas "dicas")
0,5 há esperança de memória...
Os processos incrementais com caudas pesadas têm provado ter memória a longo prazo. Não é necessário olhar a curva Hurst para isso. (E essa esperança aparece em >0,5)
Para ser honesto - não entendo o que você está fazendo e qual é o objetivo de tudo isso?
Er ... isso é no sentido amplo ou no sentido estreito? :)
Nem sabem o que estão fazendo ou por que precisam dele. Os nerds apenas lembram Hearst de vez em quando e começam a discuti-lo de forma amigável. Depois esquecem-se da Hearst e criam rabos gordos, etc., etc.
=0,5 deambulação aleatória em ruído.
<0,5 é ainda pior - o ruído vagueia aleatoriamente :)
>0,5 há esperança sobre a memória...
>0,79 - naturalmente natural
É compreensível, nós sabemos. Persistência, antipessoalidade e assim por diante. O que isso tem a ver com a previsão real do futuro, essa é a questão...
Quando conheci o Hirst (de Peters) e conheci seu método de cálculo, concluí que é preciso ter muitos dados para ser estatisticamente representativo. O resultado, se obtido, só faz sentido para investir com um horizonte longo, não especulativo. Esta é apenas a minha imho.
Parece haver técnicas para calculá-lo que não requerem muitos dados. Essa é provavelmente essencialmente a localidade que Farnsworth mencionou aqui?
Lembro que há alguns anos atrás eu vi a única aplicação prática do Hearst - simular séries sintéticas com um determinado Hearst, que deveria então ser alimentado com a entrada do testador. Algo não deu certo para mim, eu desisti. E então percebi intuitivamente que a modelagem deve ser "inteligente": as séries sintéticas simuladas devem considerar aquelas propriedades das séries financeiras reais, que são exploradas pelo próprio sistema comercial. A modelagem arbitrária sem referência ao próprio TS é completamente inútil. Entretanto, não consegui chegar à expressão quantitativa deste "paradigma".
Uma vez que está estritamente comprovado que a 0,5 está vagando. Claramente, nas proximidades...
Mas, isso não é suficiente?
;)
Procure por discrepâncias dimensionais, o que quer que seja.
E explorá-la com boa saúde.
Mathemat:
...
E então veio a realização intuitiva de que a modelagem deve ser "inteligente": as séries sintéticas a serem modeladas devem levar em conta precisamente as propriedades das séries financeiras reais que são exploradas pelo próprio sistema comercial. A modelagem arbitrária sem referência ao próprio TS é completamente inútil. Entretanto, não consegui chegar à expressão quantitativa deste "paradigma".
mais ou menos ===
joo:
Escritores. Bloch, Pushkin, Tolstoy, Lem, Shackley. Cada um é único à sua maneira e o leitor pode facilmente identificar não apenas o gênero da obra a partir do texto, mas também pode identificar o autor(este é uma espécie de indicador, um parâmetro único para cada autor). Entretanto, estatisticamente, qualquer texto suficientemente grande contém um número constante de cada uma das letras do alfabeto. É uma característica estatística do idioma em que o trabalho é escrito. Se uma pessoa gera cartas aleatoriamente, mas com características estatísticas predefinidas, é possível obter um texto com a quantidade certa de informações. Mas tal texto não terá nenhum significado e, além disso, será impossível (pois não está lá) identificar o autor da "obra".
OK, esta é minha última réplica sobre este ponto. Se você não concordar, faça o que quiser, eu ficarei quieto :)
Sim, você estava certo sobre Close-Open. Tinha que entrar no livro de Perez e reler alguns lugares. De fato, o quadrado médio da distância que o processo percorre em N etapas, ou seja, a variação do caminho SB, não é a propagação. Einstein, Feynman, Feller trabalhou com esta dispersão - conceito muito corretamente definido. A propagação foi inventada por Hirst e da forma como é definida por Peters, é bastante impossível utilizá-la em qualquer cálculo analítico.
A propósito, descobri (já esqueci este livro) que Peters se esforçou muito para adequar suas experiências numéricas aos resultados teóricos. Especialmente porque há autores que obtiveram funções muito mais complicadas do que a simples dependência do poder na fórmula de Hirst. Isto confirma minha suposição de que a fórmula de Hurst é, na melhor das hipóteses, apenas uma primeira aproximação da dependência real.
PS
O número de erros (principalmente em fórmulas) no livro de Peters o torna completamente inutilizável. É ainda mais do que eu notei quando o li pela primeira vez.
É compreensível, nós sabemos. Persistência, antipessoalidade e assim por diante. O que isso tem a ver com a previsão real do futuro, essa é a questão...
Quando conheci o Hirst (de Peters) e conheci seu método de cálculo, concluí que é preciso ter muitos dados para ser estatisticamente representativo. O resultado, se obtido, só faz sentido para investir com um horizonte longo, não especulativo. Esta é apenas a minha imho.
Parece haver metodologias para calculá-lo que não requerem muitos dados. Essa é provavelmente essencialmente a localidade que Farnsworth mencionou aqui, não é?
Lembro-me de ver a única aplicação prática do Hearst há alguns anos - simular séries sintéticas com um determinado Hearst, que deveria então ser alimentado com a contribuição do testador. Algo não deu certo para mim, eu desisti. E então percebi intuitivamente que a modelagem deve ser "inteligente": as séries sintéticas simuladas devem considerar exatamente aquelas propriedades das séries financeiras reais, que são exploradas pelo próprio sistema comercial. A modelagem arbitrária sem referência ao próprio TS é completamente inútil. Entretanto, não consegui chegar à expressão quantitativa deste "paradigma".
Há modelos que assumem uma dependência do índice Hearst em relação ao tempo. É precisamente esta dependência como uma função, não algo que levaria uma janela deslizante sobre a série. Mas identificar tais processos não é uma tarefa fácil.
De modo geral, antes de calcular o indicador, precisamos dar uma olhada no gráfico do log-log. O Forex é um processo que é, para dizer de forma branda, pouco semelhante e não segue a dependência do poder. Tal dependência existe apenas em uma escala estreita, o que praticamente anula todo o poder de análise fractal (como disciplina matemática).
Parece haver técnicas para calculá-lo que não requerem muitos dados. Essa deve ser essencialmente a localidade que a Farnsworth mencionou aqui?
Por onde começa o processo? Começa o tempo todo ou termina o tempo todo? Ou isso nunca pára? Esse é o sal na resposta. :о)
Há modelos que assumem uma dependência do índice Hurst em relação ao tempo. Isto é dependência como uma função, não como uma janela deslizante sobre a série. Mas identificar tais processos não é uma tarefa fácil.
De modo geral, antes de calcular o indicador, precisamos dar uma olhada no gráfico do log-log. O Forex é um processo que é, para dizer de forma branda, pouco semelhante e não segue a dependência do poder. Tal dependência existe apenas em uma escala estreita que praticamente anula o poder da análise fractal (como disciplina matemática).
Onde o processo começa? Começa o tempo todo ou termina o tempo todo? Ou isso nunca pára? Esse é o sal na resposta. :о)
Os cientistas não brigam...
Os cravos de Galton estão mais próximos de mim.
;)