Показатель Херста - страница 22

Новый комментарий
 
faa1947 >>:

Не знаю. Для начала надо идентифицировать модель ВР. В ней могут быть тренды, циклы, шум, причем с разными параметрами - от рабочих до таких, в которых модель не работоспособна. Бокс рассматривает несколько моделей с разным набором параметров. Если взять хотя бы то, что он идентифицировал Бокс и для них посчитать Херста - это будет один и тот же херст или это будут разные, с разными величинами или алгоритмами.
Я видел попытки посчитать Херста на нескольких форумах и в литературе. Ни одного работоспособного. Это навело на выше приведенные мысли.

Меня смущает ваше "Ни одного работоспособного." после слов "... и в литературе". В литературе много разных подходов, которые дают незначительно отличающиеся друг от друга результаты, что не удивительно, т.к. это все оценки. Однако, правда и то, что чем больше выборка, тем точнее должны быть эти оценки и тем "равнее" они друг другу. Соглашусь только с тем, что на форумах работоспособный алгоритм Херста найти трудно.

Что же до того, что подавать на вход алгоритма, то тут алгоритму все равно. Подайте цену - получите что-то около единицы. Ещё бы, для сути алгоритма цена имеет сильную долговременную память, т.к. сравнительно далеко не уходит от первоначальных значений. Подайте приращения цены - получите нечто вроде 0,5, что опять-таки оправдано, т.к. их сравнительные изменения велики и практически случайны. Подйте тренды и/или циклы - получите персистентность. Шумы в общем случае уменьшают показатель. Вижу, что вопрос: "зашумленная у нас цена или честная рыночная?" - это не предмет алгоритма Херста, это уже другое царство.

 
Max_21 >>:

Подскажите пожалуйста, каким образом в RS-анализе выбирается длина анализируемого ВР.

Вообще, чем больше, тем лучше. По алгоритму из книжки Петерса - лучше длина, которая имеет наибольшее количество целочисленных делителей.

 
Max_21 >>:

Подскажите пожалуйста, каким образом в RS-анализе выбирается длина анализируемого ВР.

Различают две модели:

1. Процесс обладает "стабильным" показателем Херста. Т.е. показатель - константа и никак не меняется во времени (на протяжении существования всего процесса). В этом случае, для его определения берут как минимум - статистически значимый участок, т.е. такой участок, который позволяет провести уверенную оценку распределения процесса. Или не заморачиваясь - как можно больший отрезок.

2. Показатель представляет собой некую функцию, возможно очень сложную, возможно случайную. В этом случае, нет никаких объективных критериев выбора длины ВР. Оценка показателя для общего случая - невозможна ни во временной ни в частотных областях, если Вы не экстрасенс.

Важно, RS анализ - это один из самых грубейших методов, его оценка всегда смещена и величина выборки никак не поможет. Для получения корректного расчета показателя Херста, используйте оценку на основе вейвлетов (алгоритм можно найти, например, в mathlab).

 
_Forex19_ >>:
Добрый день!С большим вниманием читала данную ветку, так как интересуюсь данной тематикой, хотя в этих вопросах я еще новичок. В ходе своего исследования показателя Херста интересует реализация следующей задачи: необходимо определить эффективность индикатора iVAR, _hurst_classik для финансового ряда.
Мое видение реализации данной задачи следующее: необходимо сделать индикатор, который бы на основе данных индикатора ZigZag, рассчитал расстояние d1 (количество баров) между двумя соседними точками (минимумам и максимумам), а также получить расстояние d2 (количество точек за соответствующий интервал), который дает индикатор iVAR(множество значений меньше 0,5 в случаи индекса вариации) и индикатор _hurst_classik (множество значений больше 0,5 в случаи показателя Херста ). В конечном итоге получить массив отношений d2/d1. Конечный результат представить в виде гистограммы.
Надеюсь на этом сайте есть джентльмен - программисты на MQL4,которые помогут девушке в ее исследовании, буду рада любой помощи!За ранее огромное спасибо!
PS: хотя индикатор ZigZag является трендовым, возможно какое-то программное решение с флэтом. Если существуют какие-то готовые инструменты для решение данной задачи, прошу их указать. Кроме того повторно выкладываю коды индикаторов iVAR и _hurst_classik.

Херст для цены ~1, а тут что?

Единственное, чем могу помочь в данном случае, так это указанием на то, что в файле _hurst_classik ни Херста, ни R/S анализа нет. Суть самого названия "R/S" в перемаштабировании ряда. В тексте же _hurst_classik, имеющего претензию на _RS_Analiz никакого перемастабирования не проводится, а, к примеру, банально берется разница между максимальной и минимальной ценой.

Более того, R/S анализ, чтобы добраться до Херста, вычисляет наклон кривой, а для этого ему на каждом баре необходимо множество точек на плоскости log(R/S) - log(n), а не одна. В этом же чудо _RS_Analiz'е такого и в помине нет.

 
Vita писал(а) >>

Основное в моем посте было"идентифцировать модель ВР", но это не привлекло Вашего внимания.
 
faa1947 >>:

Если речь идет моделях класса ARFIMA(параметы) или типа того, то действительно, это мне не интересно, т.к. эти модели растут "накуи", цель которой собрать деньги в инвестфонды. Такие "науки" называют кабинетными, т.к. они созданы только ради подгонки научной основы под заведомо желаемый результат, как правило, прогнозирование цены.

 
Vita писал(а) >>

Если речь идет моделях класса ARFIMA(параметы) или типа того, то действительно, это мне не интересно, т.к. эти модели растут "накуи", цель которой собрать деньги в инвестфонды. Такие "науки" называют кабинетными, т.к. они созданы только ради подгонки научной основы под заведомо желаемый результат, как правило, прогнозирование цены.


Не будем давать оценки. Сейчас речь идет о подходах, использующих модель ВР и не использующих вовсе.
 

ПОМОГИТЕ РАССЧИТАТЬ ИНДИКАТОР ХЕРСТА!!!*

*маленькое замечание: как у Петерса

Прочитал всю ветку от начала и до конца: да уж, не ожидал что все, начиная от уважаемых ученых мужей и заканчивая обычными зеваками имеют свое собственное мнение о том, что такое Херст, и как его надо считать и интерпретировать. Наиболее близким к оригиналу оказался Эрик Найман в своей статье и книге. Но... у нас (в России так точно) по-прежнему нет адекватного инструмента генерирующие графики, что представлены в книге Петерса.

Итак, я постарался максимально близко сымитировать последовательность действий Петерса, описанной в его первой книге: "Хаос и порядок в мире капитала", для рассчета R/S статистики для S&P 500.

1. Берем месячные биржевые графики S&P 500 c 01.01.1950 по 01.07.1988.

2. Загружаем их в программу тех анализа (Я использую WealthLab и C#, здесь и далее буду приводить код WL/C#)

3. Преобразуем цены в доходности по формуле представленной в книге Петерса:

4. Сам Петерс не упоминает, что после того, как рассчитываются доходности, они снова преобразуются в накопленный ряд: . Однако это очевидно, исходя из тех значений R/S размаха которые у него присутствуют, к тому же в источнике также явно сказано об этом, я цитирую: "Для каждого натурального n составим величины (формула см. выше) и вычислим следующие числовые характеристики получившейся подпоследовательности".

5. Делим получившийся ряд на k периодов, длинна каждого периода равна N от 6 до 231 месяцев или наблюдений.

6. Теперь важный момент. Если целое количество периодов не получается (остаются неиспользованные данные) то они отбрасываются. Однако если остаток слишком большой (например 462 / 232 = 233 и 230 в остатке) получается некорректное значение. Как я понял, Петерс использует сдвижки, однако это очень кропотливый вариант в плане программирования и я просто отбрасываю период, если его остаток больше 6. Так как смежные периоды имеют практически одно и тоже значение R/S то это корректный вариант.

7. Далее рассчитывается R по формуле:

8. R делиться на стандартное отклонение (рассчитывается индикатором WL) и логарифмируется: log10(R/S).

9. Текущий период логарифмируется: log10(N);

10. Полученное отношение log10(R/S) к log10(N) заноситься в файл.

Если в оптимизаторе перебрать N от 6 (как у Петерса) до 231 (минимальное количество экспериментов 2), то получиться таблица из двух столбцов в двойном логарифмическом масштабе: 1. период 2. значение R/S.

Теперь начинается самое интересное. Если построить эту таблицу в ексель, выйдет следующее:

Оригинал представлен справа. Как видно, некая похожесть есть, но все равно не то. В частности, первоначальный показатель получается несколько завышенным (0,33 против примерно 0,31), во-вторых, конечные значения вдруг сильно начинают падать, чего быть в принципе не должно. По его графику в конце ряда должен поменяться лишь угол наклона, говоря нам о том, что эффект памяти ограничен.

Пока остановился на этом. Применять U/V статистику пока не решился, учитывая лишь частичное совпадение с оригиналом.

Конвертация R/S оценок в Херста также дает несколько завышенные результаты. Если показатель Херста это: , тогда по формуле екселя получим LOG(СТЕПЕНЬ(10;B1);C1*0,5), где B1 текущая оценка R/S.

Ниже приведен код WL/C# реализующий рассчет R/S статистики:

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Text;
using System.Drawing;
using System.IO;
using WealthLab;
using WealthLab.Indicators;

namespace WealthLab.Strategies
{
        public class PetersHerst : WealthScript
        {
                public StrategyParameter Period;
                public string path = @"c:\Users\Василий\Documents\Wealth-Lab\Reports\Strategys\Herst\herst.csv";
                public PetersHerst()
                {
                        //StreamWriter sw = new System.IO.StreamWriter(path);
                        Period = CreateParameter("Period", 6, 6, 240, 1);
                        if(File.Exists(path))File.Delete(path);
                }
                
                protected override void Execute()
                {
                        int N = Period.ValueInt;
                        // Так как мы преобразуем исходный ряд в доходности, то количество наблюдений у нас будет на 1 меньше, чем баров на графике.
                        // Отслеживаем, что бы количество отброшенных данных не превышало 6 наблюдений.
                        // Если отбрашиваемых данных слишком много,то период выбран неудачно, и расчет R/S статистики для него не производится.
                        int ost = Bars.Count - 1 - (int)Math.Floor((double)(Bars.Count-1)/N)*N;
                        
                        if(ost > 6)
                        {
                                PrintDebug("Слишком много пропущенных данных (" + ost + "). Необходимо выбрать другой период.");
                                return;
                        }
                        //PrintDebug("Пропущенных данных для рассчета");
                        DataSeries Returns = new DataSeries("Returns");
                        DataSeries ret2price = new DataSeries("ret2proce");
                        // Расcчитываем логарифмические доходности
                        // и собираем из них накопленный ряд.
                        Returns.Add(0.0, Date[0]);
                        double acum = 0.0;
                        for(int i = 1; i < Bars.Count; i++)
                        {
                                acum += Math.Log(Close[i]/Close[i-1]);
                                Returns.Add(Math.Log(Close[i]/Close[i-1]), Date[i]);
                                ret2price.Add(acum, Date[i]);
                        }
                        //ret2price.
                        PrintDebug(ret2price.Count);
                        if(Returns.Count < 1)return;
                        if(N > ret2price.Count)N = ret2price.Count;
                        double logRS = 0.0;
                        int count=0;    //количество периодов
                        PrintDebug(Bars.Count);
                        for(int i = 0; i < ret2price.Count; i++)
                        {
                                //Делим ряд на K групп по N доходностей в каждой
                                if((i+1)%N == 0)
                                {
                                        count++;
                                        if(i - N < 0)continue;
                                        //Находим среднее значение sma или математическое ожидание доходностей за период k
                                        double sma = SMA.Value(i, ret2price, N);
                                        //Находим стандартное отклонение за период k
                                        double S = StdDev.Value(i, ret2price, N, WealthLab.Indicators.StdDevCalculation.Sample);
                                        //Находим накопленную разницу между текущим значением и средним.
                                        double s = 0.0;
                                        DataSeries acum_div = new DataSeries("");
                                        for(int k = i - N+1; k <= i; k++)
                                        {
                                                s += (ret2price[k] - sma);
                                                //Не учитываем последнее значение, т.к. оно всегда будет равно нулю.
                                                //if(k!=i)
                                                acum_div.Add(s);
                                                //PrintDebug(Returns.Date[k].ToShortDateString() +"\tret: "+ Returns[k].ToString("F6") + "\tStd: " + S.ToString("F6") + "\t" + s.ToString("F6"));
                                        }
                                        double R = acum_div.MaxValue - acum_div.MinValue;
                                        //Конечная оценка log(R/S)
                                        logRS += Math.Log(R/S, 10);
                                        //PrintDebug(Returns.Date[i].ToShortDateString() + "\t" + "SMA: " + sma.ToString("F6")
                                        //      + "\tStd: " + S.ToString("F6") + "\tMaxV: " + acum_div.MaxValue.ToString("F6") +
                                        //      "\tMinV: " + acum_div.MinValue.ToString("F6")
                                        //      + "\tR: "  + R.ToString("F6") + "\tlog(R/S): " + logRS.ToString("F6"));
                                }
                        }
                        logRS /= count;
                        double logPeriod = Math.Log(N, 10);
                        PrintDebug(logPeriod + "\t" + logRS + "\tCount:" + count);
                        if(count >= 2)
                                File.AppendAllText(@"c:\Users\Василий\Documents\Wealth-Lab\Reports\Strategys\Herst\herst.csv", logPeriod + "\t" + logRS + "\n");
                }
        }
}
p.s. Забавно, в MQL4 нет ключевых слов типа overide и using, а синтаксис их все равно подсвечивает:)
 
Prival:

есть ли расчет показателя Херста в маткаде (нужны формулы в дискретном виде)?

У себя нашол пока только вот это

Файл с подходами к анализу временных рядов прилагаю. Эти формулы взял от туда.

Извините, конечно.

И что - это интересно? Глядя на формулы - не вижу смысла вообще в применении их на Форекс.

Легче самому накидать ряд, который опишет Форекс. Да он уже есть так то, люди за него нобелевскую взяли. Но результат очень и очень даже усредненный получается. Нужно же сначала всегда усреднение прикинуть - ошибку то есть, потом попробовать минусы вытащить из вероятности в связи с ошибками, а потом уже заморачиваться.

 
new-rena:

Извините, конечно.

И что - это интересно? Глядя на формулы - не вижу смысла вообще в применении их на Форекс.

Легче самому накидать ряд, который опишет Форекс. Да он уже есть так то, люди за него нобелевскую взяли. Но результат очень и очень даже усредненный получается. Нужно же сначала всегда усреднение прикинуть - ошибку то есть, потом попробовать минусы вытащить из вероятности в связи с ошибками, а потом уже заморачиваться.


Извиняю. Но на будущее давайте договоримся, не постить в этой ветке досужие размышления. Кому-то интересен "ряд Форекс", кому-то статистика Херста. Пусть у каждого будет своя ветка.

Выкладываю таблицу типа CSV в двойном логарифмическом масштабе: оценка R/S к периоду.

Файлы:
herst.zip  1 kb
1...151617181920212223242526272829...46
Новый комментарий
Причина обращения: