Показатель Херста - страница 43
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
да так же... рыночные условия - определяющий фактор
Дык вот тем она и полезна (потенциально). Но пошевелить моском надо всерьез. И отказаться почти от всей хрени, которая именуется классическим ТА.
Если мозговать в этом направлении, то стартовый посыл :
Имеет - ли смысл прогнозировать состояния одномерного мира?
Если мозговать в этом направлении, то стартовый посыл :
Имеет - ли смысл прогнозировать состояния одномерного мира?
А с точки зрения кого ставится вопрос о прогнозировании, "населения" этого мира или стороннего наблюдателя?
А с точки зрения кого ставится вопрос о прогнозировании, "населения" этого мира или стороннего наблюдателя?
Вопрос, как я понимаю - риторический.
Но если отвечать: почитывая эзотерику постоянно встречал обьяснения предсказаний как информацию извне.
Что касается сути, то напоминаю что я не математик и не программист.
График имеет котир и время. А ренко только котир.
И нигде толком не анализируется время, его вроде как не существует.
Хотя если анализировать оба графика, то в разнице по крестьянской логике останется время.
И возможно ренко в первозданном виде не сгодится. Возможно надо их вязать по реперным точкам или выдумывать перерисовку. Не знаю.
Вот такие мои примитивные рассуждения. Короче бред все это.
В ренко, каги, рендж и так далее тоже есть время: моменты смены свечек строго упорядочены и имеют четкий критерий построения. Таким образом, осуществляется монотонное, но нелинейное преобразование временной шкалы... так сказать, "новое" время идет с разным темпом относительно нашего, обычного - то ускоряется, то замедляется.
Ия ия ия того-же мнения.
Вы формализовали мое понимание.
Тем не менее что-то в моих рассуждениях меня не отпускает.
Ладно...
Это не результат, к сожалению.
Как говаривал Мюнхаузен: "Не то!"
Будем искать.
Эта статья Эрика Наймана (2010), которая в свою очередь писалась по книге Адгара Петерса (1990), который взял этот метод из работ Мандельборта (1960-70), в которых впервые для массовой публики был описан метод придуманный 70-ти летним старичком Гарольдом Эдвином Херстом в далеком 1951. Я все это к тому, что когда на диссертационном совете вас спросят о новизне предложенной темы, Вам нужно будет представить старичка Эдвина из XIX столетия - новатором фрактальной геометрии:)
Ну а если серьезно, метод был разработан, как видно выше, к конкретному и сильно ненормальному процессу - разливу Нила. На картинке ниже, очевидна несоразмерность размахов разлива к общей тенденции или математическому ожиданию. И поэтому для конкретного процесса - разлив Нила, этот метод хорош и работает, но для финансовых рынков, как его попытался представить Мандельборт его уже недостаточно. При любых раскладах и на любых рынках, в т.ч. СБ, ваш расчет будет показывать значение около 0,54. Нужны другие, более точные методы. И коль скоро Вы пишете диссертацию, то без модели дробной интегрированной авторегрессионной скользящей средней FARIMA не обойтись, а она есть только в специализированных стат. пакетах. Там H можно задать произвольный. Но проблемы это не решает, ведь чтобы хотя бы подогнать рынок под модель, нужно рассчитать его H, а как это сделать если наиболее простой и распространенный метод не работает? Есть другие наработки на эту тему, работы Пастухова, Ширяева. Смотрите их. Они более научны и лучше подходяд для диссертации, но вот более рабастые ли они - вопрос. Еще есть смежная ветка на эту же тему, посмотрите здесь.
Доброго времени суток! Вообще идея была следующей: расчитать показатель Н, построить функцию по цене металла, затем наложить изменение себестоимости производства этого металла и проанализировать изменение (так называемую прибыль, которую может получить организация). Анализ произвести в разрезе тех факторов, на которые влияют и не влияют внешние факторы.
Я, если честно, интуитивно понимаю, что это мало похоже на что-то стоящее, т.к. по-хорошему, это надо программировать, ких навыков не имею. Но руководитель моей диссертации настоятельно рекомендовала использовать данный коэффициент в расчетах. Вот и получается, что бред.... на начальной стадии. ((((
Доброго времени суток! Вообще идея была следующей: расчитать показатель Н, построить функцию по цене металла, затем наложить изменение себестоимости производства этого металла и проанализировать изменение (так называемую прибыль, которую может получить организация). Анализ произвести в разрезе тех факторов, на которые влияют и не влияют внешние факторы.
Я, если честно, интуитивно понимаю, что это мало похоже на что-то стоящее, т.к. по-хорошему, это надо программировать, ких навыков не имею. Но руководитель моей диссертации настоятельно рекомендовала использовать данный коэффициент в расчетах. Вот и получается, что бред.... на начальной стадии. ((((
Простите, но всего это слишком мало для диссертации. В этом нет научной новизны, тема уже известна, по крайней мере уже лет сорок. И если Вы возьметесь за нее "как все", т.е. что-то возьмете из Интернета, где-то из книжек 20-30 летней давности, то и результат получите "как все", а именно очередной реферат с гордым лейблом "Диссертация". Во-первых, Вы должны опираться на передовые методы статистического анализа. Их Вы не найдете ни в Интернете, ни в своем Excel самой распоследней версии. Учитывая удручающее состояние нашей науки - в авторефератах диссертаций Вы тоже мало что полезного почерпнете. Там сплошные копипасты и переливания из пустого в порожнее. Стоящих работ там - единицы, и что бы их найти нужно для начала знать что искать и глубоко разбираться в теме. Единственный источник где Вы сможете почерпнуть последние и самые новаторские статистические методы - это специализированные статистические пакеты, а именно пакет статистического анализа R. Вообще об этой среде стоит сказать отдельно. Это стандарт де-факто научного работника. Скачайте и установите его с официального сайта http://www.r-project.org/ и установите поверх него, визуальную среду RStudio. С этого момента, запретите сами себе пользоваться Excel'eм. Делать диссертации в Excel - дурной тон. К тому же информационный вакуум в этой программе Вам будет обеспечен. Затем ищем пакеты включающие методики расчета показателя Херста (Hurst), их много, но для начала установите пакет 'pracma'. Вот для затравки, пример расчета показателя Херста для разливов Нила. Замечу, Вам при этом вообще ничего не понадобиться, все данные и методы уже есть в R:
# Скачиваем из Интернета пакет 'pracma' >install.packages('pracma') #Устанавливаем его в системе >library('pracma') #Теперь нам доступна функция 'hurst', вычисляющая коэффициент херста #Смотрим справку по этой функции >?hurst #Загружаем один из базовых пакетов, в котором храниться информация о разливе Нила за 100 лет >library(datasets) # Отобразим несколько диаграмм на одном графике >par(mfrow = c(3,1)) #Строим график разливов Нила >plot(Nile, t='l', main="Nile owerflow 1971-1970") #Под ним отображаем первые разности (доходности) >Nile.diff <- diff(Nile) >plot(Nile.diff, t='h', main="Returns") #Еще ниже строим гистограмму распределения частоты >hist(Nile.diff, breaks=20, main='Distribution') #Рассчитываем собственно показатель Херста. (Будет равен 0,34, т.е. разливы Нила по версии функции hurst() антиперсисенты) >hurst(Nile.diff)Смотрим получившийся график:
На этом месте должен начаться полет мысли. Первый вопрос: "Почему разлив Нила у функции антиперсистентен, тогда как у Манедльборта и Петерса он персистентный процесс!?". Смотрим, как устроена функция hurst, среда R - свободная среда, поэтому суть всех методов можно без труда подсмотреть из исходников:
#Чтобы посмотреть исходники функции достаточно набрать ее имя без фигурных скобок >hurstНу а далее, разобравшись с спецификой всех методов, Вам без труда удастся написать свой собственный метод расчета. Оформить его в виде соответсвующего пакета R на суд мировой ученой общественности. Далее написать несколько статей в каких-нибудь эконометрических журналах о своем методе, которые наглядно демонстрировали бы его преимущества над известными методами. Затем плавно перейти на анализ золота. К этому времени будете свободно владеть уже опробированными моделями типа AR, Arima и т.д. Очень скоро, Вы окажетесь на переднем крае "научной мысли". И вопроса о чем писать больше не появиться.