Показатель Херста - страница 11
Вы упускаете торговые возможности:
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Регистрация
Вход
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Если у вас нет учетной записи, зарегистрируйтесь
В екселе есть встроенна функия расчета херста ? Ели да, то пожалуйста её название. Спасибо.
Расчет Херста производится в скрипте. В экселе только прологарифмировать и прямую найти.
Расчет Херста производится в скрипте. В экселе только прологарифмировать и прямую найти.
совершенно верно
функция называется НАКЛОН(y,x)
Расчет Херста производится в скрипте. В экселе только прологарифмировать и прямую найти.
тогда можно все и на MQL зделать, вот Вам в помощь 'Полезные функции от KimIV'
Только я все равно, просто сам для себя потестирую херста. посмотрю как его и с чем едят. Давно лежит идея доработки Spirmen, все руки не доходят. Может синтез этих двух индикаторов как раз то что мне и надо.
Тренд (глобальный) и Херст никакого друг к другу отношения не имеют, Сергей. Херст показывает, грубо говоря, способность к микротрендам. Т.е. показатель Херста говорит что-то о микроструктуре временного ряда, но никак не о тренде. По-видимому, при Н >> 0.5 (ближе к 1) на временном ряде можно что-то сделать (профит) - как раз потому, что это не мартингал (разности соседних отсчетов коррелированны). Причем немартингальность - потому, что соседние отсчеты зависимы.
Все-таки выложу картинки, хотя ты и сам их видел наверняка. Все - из "Фрактального анализа..." Питерса. Обрати внимание, что тренда нигде нет. Показатели Херста - 0.72 (левый верхний), 0.76 (правый верхний), порядка 0.9 (левый нижний) и намного меньше 0.5 (правый нижний). Как выглядит винеровский процесс (Н=0.5), ты и сам знаешь.
Все это тоже качественная картина, конечно.
Т.е. показатель Херста говорит что-то о микроструктуре временного ряда, но никак не о тренде.
Все это тоже качественная картина, конечно.Я, если можно, дополню своими соображениями на этот счёт.
Достаточно полную характеристику о ВР даёт АвтоРегресивная модель. В общем виде, ВР можно представить, как сумму детерминированной составляющей и случайной (шум):
Это АР-модель для приращений цены dX. С её помощью, зная р-штук предыдущих приращений можно с известной достоверностью спрогнозировать ожидаемое движение котира. Перейти от приращений цены к прогнозу самой цены, труда не составляет, для этого достаточно прибавить к последнему значению цены инструмента, ожидаемое приращение и мы получим прогноз цены на следующий шаг.
Выше, я показал идентичность показателя Херста (ПХ), расчитанного для каждого ТФ котира, и коэффициента корреляции (КК) между соседними отсчётами в ряде первой разности котира (красным показан стохастический ВР, синим - EURGBP мин). Совпадение можно считать удовлетворительным и даже в пользу КК - более гладкая зависимость при прочих равных условиях и несравненно более простое выражение для вычислений по сравнеию с ПХ:
Но, отличие всё же есть и оно носит принципиальный характер. ПХ является более глубокой и полной характеристикой ВР по сравнению с КК, т.к. не прибегая к искуственной сепарации признаков, оценивает котир как есть - целиком, со всеми его внутренними связями и особенностями. КК в этих условиях эксплуатирует один единственный доступный для его анализа параметр - связь между соседними осчётами приращений котира и всё. Тот факт, что результаты совпали, говорит лишь о слабой зависимости дальних отсчётов (реально, уже второй отсчёт слева, почти не влияет на будущее значение приращения цены инструмента) с ожидаемым движением. На деле, может случится обратное (появятся глубокие связи) и КК даст сбой, в то время, как ПХ корректно отработает.
В этом сходство и основное различие этих двух методов анализа ВР.
Нужно подчеркнуть, что ПХ это интегральная характеристика ВР, которая ничего не говорит о конкретных свойствах связи между отсчётами приращений. В отличии от него, АР-модель является квантатильной в полной мере и даёт количественную характеристиу этих связей (коэффициенты перед dX под знаком суммы), что позволяет их эксплуатировать на 100%. Но и тут есть свои ограничения связанные с линейностью используемого подхода. Более полную информацию имеют АР-модели учитывающие нелинейные связи между приращениями. Но опять же, эту модель мы должны придумать сами и не факт, что она оптимальна.
И тут на сцену выходят Нейронные Сети... Нелинейности составляют их основу, а способность к обучению - придаёт им необходимую гибкость.
И тут на сцену выходят Нейронные Сети... Нелинейности составляют их основу, а способность к обучению - придаёт им необходимую гибкость.
Да никто и не спорит, но для персистентных и антиперсистентных ВР или участков ВР, торговая
тактика диаметрально противоположная, значит НС должна обучатся учитывать ПХ при торговле.
Может ей лучше готовый скармливать чем ждать когда она сама научится его видеть.
Может ей лучше готовый скармливать чем ждать когда она сама научится его видеть.
Это предмет спора - что лучше. По каким критериям оценивать лучшесть?
Вы апеллируете к ПХ как истине в последней инстанции, а ведь это всего лишь инструмент, имеющий свои возможности и ограничения. И не факт, что подождать пока НС сама выявит особенность, это хуже или дороже, чем скормить ей что-то видимое, но не самое лучшее. Кроме того, в процессе поиска, НС ориентируется на максимизацию прибыли (скорости роста счёта), а ПХ оринтируется на персистентности ВР, которую ещё нужно как-то привязать к ТС и только потом к росту счёта.
Тренд (глобальный) и Херст никакого друг к другу отношения не имеют, Сергей. Херст показывает, грубо говоря, способность к микротрендам. Т.е. показатель Херста говорит что-то о микроструктуре временного ряда, но никак не о тренде. По-видимому, при Н >> 0.5 (ближе к 1) на временном ряде можно что-то сделать (профит) - как раз потому, что это не мартингал (разности соседних отсчетов коррелированны). Причем немартингальность - потому, что соседние отсчеты зависимы.
Все-таки выложу картинки, хотя ты и сам их видел наверняка. Все - из "Фрактального анализа..." Питерса. Обрати внимание, что тренда нигде нет. Показатели Херста - 0.72 (левый верхний), 0.76 (правый верхний), порядка 0.9 (левый нижний) и намного меньше 0.5 (правый нижний). Как выглядит винеровский процесс (Н=0.5), ты и сам знаешь.
Все это тоже качественная картина, конечно.
появилось чуть свободного времени. Постараюсь все спрограммировать и выложу тут. Делать буду все на маткаде с пояснениями, где что и как моделировал.
Цель: получить не качественные картинки, а исследовать показатель херста, его работу при различных входных сигналах (на тестовых моделях), на основе этого понять область его работы и возможность использования.
Вот модели. Если считаешь что нужно еще какую ни будь напиши.
появилось чуть свободного времени. Постараюсь все спрограммировать и выложу тут. Делать буду все на маткаде с пояснениями, где что и как моделировал.
Цель: получить не качественные картинки, а исследовать показатель херста, его работу при различных входных сигналах (на тестовых моделях),
Как Вы собираетесь получать показатель Херста для текущей ситуации? Это означает ограничиться в данный момент рассмотрением ограниченного количества N баров, чтобы рассчитать Херста именно на этой выборке. Значит нужен еще один еритерий для нахождения момента в прошлом, от которого делаются рассчеты на текущий момент.
И тут Rosh в точку попал. Для расчета показателя Херста требуется много исторических данных. Это ж не мувинг какой-нибудь, память которого ограничивается периодом, а глобальная характеристика ВР в целом - или его крупного куска.