Hurst üssü - sayfa 8
Ticaret fırsatlarını kaçırıyorsunuz:
- Ücretsiz ticaret uygulamaları
- İşlem kopyalama için 8.000'den fazla sinyal
- Finansal piyasaları keşfetmek için ekonomik haberler
Kayıt
Giriş yap
Gizlilik ve Veri Koruma Politikasını ve MQL5.com Kullanım Şartlarını kabul edersiniz
Hesabınız yoksa, lütfen kaydolun
Bu formüllerin ayrık bir biçimde yeniden yazılması gerekir ve hataya yer yoktur.
1. Bu nedenle, bu Hurst'ün doğru bir şekilde hesaplandığı bir örneğe sahip olmak daha iyidir. Kendini test edebilmek için.
2. t ve t'ye ve b'nin nereden geldiğine takıntılıyım, öyle görünüyor ki, Hu=log(R/S)/log(tau/2).
3. Şu ana kadar internette dolaşıyorum bir örnek bulamadım.
4. Hurst, bir dizi tarafından hesaplanır. Ancak korelasyon katsayısını hesaplamak için iki taneye ihtiyacınız var. Bu nedenle, ikinci dizi olarak ne kullanacağınıza karar vermeniz gerekir.
ancak o zaman karşılaştırabilirsin
Birinci fark serisindeki bitişik okumalar arasındaki korelasyon katsayısını hesaplamak için iki diziye gerek yoktur! Bölüm X ile gösterilir ve örneğin uzunluğu n ile gösterilirse, o zaman
Prival , Ansiklopedide verildiği gibi iki VR arasındaki korelasyon katsayısını bulmak için tam formülü kullanabilirsiniz - sonuç aynıdır.
Bu Hurst ile ne saçmalık. 0,5 elde etmek mümkün değildi (girdi olarak rnd() vermesine rağmen). Birimler de elde edilemedi x(i)=i vermesine rağmen (seri sürekli büyüyor)
Ekli dosya, matkad sürüm 14
Daha önce PX ile uğraşıyordum, bu yüzden entegre SW için kesinlikle 1/2 aldım. Doğru, kendim PX ifadesini aldım, ancak verdiğinizden farklı görünmüyor. Formülleri daha sonra kontrol edeceğim.
Hayır, makalede buggy formülleri verilmiştir. Onlardan tamamen sonuç aldım (formüllerinize göre saymadım):
Hepsi saçmalık!
PH için ifadeleri kendiniz almanız gerekir. Temel olarak, özü, n uzunluğundaki bir bölümde VR'nin standart sapmasının n^h ile orantılı olarak büyüdüğü gerçeğine dayanan HRP tanımını alıyoruz, burada h=1/2 entegre bir SW için ve rastgele artışlar EKLENMEZSE 1/2'ye eşit değildir. Başka bir deyişle, RT için standart sapmanın bağımlılığını TF'nin bir fonksiyonu olarak kurarsak, rastgele bir süreç için 1/2 eğimli, kalıcı olmayan için <1/2 ve >1/ eğimli düz bir çizgi elde ederiz. Kalıcı için 2.
PX'in bu tanımına katılıyor musunuz? Sadece nereden aldığımı sormayın - hafızamdan yeniden ürettim.
Bunun gibi bir şey:
Bu Hurst ne saçmalıyor. 0,5 elde etmek mümkün değildi (girdi olarak rnd() vermesine rağmen). Birimler de elde edilemedi x(i)=i vermesine rağmen (seri sürekli büyüyor)
Ekli dosya, matkad sürüm 14
R = 0'ınız var ve standart sapma sıfır. Buna göre, R/S=1 oranı.
R = 0'ınız var ve standart sapma sıfır. Buna göre, R/S=1 oranı.
nereden geldiği biraz belirsiz. Bende R=13.5 var ve RMS S=2.872 orada sıfır yok.
Birinci fark serisindeki bitişik okumalar arasındaki korelasyon katsayısını hesaplamak için iki diziye gerek yoktur! Bölüm X ile gösterilir ve örneğin uzunluğu n ile gösterilirse, o zaman
Prival , Ansiklopedide verildiği gibi iki VR arasındaki korelasyon katsayısını bulmak için tam formülü kullanabilirsiniz - sonuç aynıdır.
Hayır, çalışmıyor. Bu formüle göre, BGN'nin korelasyonlu olduğu ortaya çıkıyor. Her zaman r eksi 0,5 civarındadır
İşte doğrulama kodu
Güzel!
Hemen kontrol edeceğim.