Hurst üssü - sayfa 25
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
Üç ölçülen değerin ilginç bir özet grafiğini aldım:
Gerçek sonuçların, doğası gereği 1.8 - 1.9'dan sonra bükülme eğiliminde olmasına rağmen, normal olarak dağıtılmış bir niceliğin rastgele yürüyüş grafiğiyle hala çok iyi tahmin edilebileceği görülebilir. Ayrıca, rastgele yürüyüş grafiğinin kendisi, görünür bükülmeler olmaksızın neredeyse tamamen düz bir çizgidir (iyi sonuç). Peters'in referans hesaplamasıyla karşılaştırıldığında, Hurst değeri yaklaşık olarak 0,10 oranında hafife alınır ve en yüksek noktasında 0,68'e karşılık Peters için 0,78'dir. Aynı zamanda düz çizgilerin bükülme (hafıza kaybı anı) sonrasındaki eğimlerinin doğası birbirine daha çok benzemektedir.
Şu anda, sonuçlar Peters tarafından açıklananlardan hala çok farklı ve rastgele olmayan serilerin bu göstergeyle istikrarlı bir şekilde tanımlanması hakkında konuşmak için henüz çok erken.
PS Karmaşıklık aynı zamanda çok küçük değerlerle çalışmanız gerektiği gerçeğinde yatmaktadır. Birkaç yüzdelik önemsiz sapmalar, çok farklı eğim açıları verir. Yarım adım sola, yarım adım sağa - ve dizi şimdiden rastgele bir yürüyüşten ayırt edilemez.
PS Karmaşıklık aynı zamanda çok küçük değerlerle çalışmanız gerektiği gerçeğinde yatmaktadır. Birkaç yüzdelik önemsiz sapmalar, çok farklı eğim açıları verir. Yarım adım sola, yarım adım sağa - ve dizi şimdiden rastgele bir yürüyüşten ayırt edilemez.
burada hala hatayı ve genel olarak Hurst pazarına başvurmanın doğruluğunu ele almanız gerekiyor.
Tüm türetme, başıboş bir parçacığın başlangıçtan ortalama sapmasının zamanın köküyle doğru orantılı olarak arttığını söyleyen, Einstein'ın SB için iyi bilinen formülüyle başlar. Parçacık bir zaman diliminde +1/-1 hareket ederse, R=SQRT(N), burada N, zamanın veya artış sayısının rolünü oynar. Ancak gerçekte, +1 ve -1'lik iki ayrık artışlı süreçlerle nadiren ilgileniriz ve daha sonra genel durum için R=sko*SQRT(N) olduğu sonucuna varılır, bu da dağılımın sko=sabit olması durumunda anlamlıdır, yani. dağılım durağandır. Dolayısıyla rastgele yürüyüş için R/sko=N^0.5. Ayrıca 0,5, bir değişkenle değiştirilir ve logaritma kullanılarak hesaplanır. Ortalama artışı değil, birikmiş olanları kullanmak için (çünkü ortalama artış için çok daha fazla istatistiğe ihtiyaç vardır), ampirik bir düzeltme faktörü de eklenir. Hurst üssünün piyasa verileri için değeri şüphelidir, çünkü dağılım durağan değildir ve değişkendir ve önceki değerlerine bağlıdır. Durağan olmayan veriler için bu göstergeyi kullanmanın geçerliliği için teorik bir temel yoktur. Onlar. Başvurabilirsiniz, ancak sonuçlara inanın - FIG bilir :)
burada hala hatayı ve genel olarak Hurst pazarına başvurmanın doğruluğunu ele almanız gerekiyor.
Tüm türetme, başıboş bir parçacığın başlangıçtan ortalama sapmasının zamanın köküyle doğru orantılı olarak arttığını söyleyen, Einstein'ın SB için iyi bilinen formülüyle başlar. Parçacık bir zaman diliminde +1/-1 hareket ederse, R=SQRT(N), burada N, zamanın veya artış sayısının rolünü oynar. Ancak gerçekte, +1 ve -1'lik iki ayrık artışlı süreçlerle nadiren ilgileniriz ve daha sonra genel durum için R=sko*SQRT(N) olduğu sonucuna varılır, bu da dağılımın sko=sabit olması durumunda anlamlıdır, yani. dağılım durağandır. Dolayısıyla rastgele yürüyüş için R/sko=N^0.5. Ayrıca 0,5, bir değişkenle değiştirilir ve logaritma kullanılarak hesaplanır. Ortalama artışı değil, birikmiş olanları kullanmak için (çünkü ortalama artış için çok daha fazla istatistiğe ihtiyaç vardır), ampirik bir düzeltme faktörü de eklenir. Hurst üssünün piyasa verileri için değeri şüphelidir, çünkü dağılım durağan değildir ve değişkendir ve önceki değerlerine bağlıdır. Durağan olmayan veriler için bu göstergeyi kullanmanın geçerliliği için teorik bir temel yoktur. Onlar. Başvurabilirsiniz, ancak sonuçlara inanın - FIG bilir :)
Hurst istatistiği, ne dağılım türü ne de durağan olmaması onu basitçe karıştıramayacak şekilde tasarlanmıştır. Bu, her halükarda, Peters'in kendisinin iddia ettiği şeydir. Aksine, çalışılan serinin durağan olup olmadığını, içindeki artışların birbirine bağlı olup olmadığını (bellek etkisi) güvenilir bir şekilde belirlemek, incelenen sürecin döngü uzunluğunu hesaplamak (bu neden gereklidir) için kullanılabilir. , bence açıklamaya gerek yok), serinin trend mi yoksa ters trend mi olduğunu belirleyin. Bir yakalama - Peters'ın sonuçlarını tekrarlamak son derece zor ve şimdiye kadar bunun neden olduğunu bilmiyorum. s.k.o'ya gelince. - o zaman burada sadece kapsamın normalleştirilmesi içindir, böylece farklı uyumsuzluk sistemleri serilerini karşılaştırmak mümkün olacaktır.
Dosya yapışmıyor. Bunu daha iyi oku.
GÜLYAEVA OLGA STARISLAVOVNA
DÖVİZ KURLARININ FRAKTAL YÖNTEMLERLE TAHMİN ANALİZİNE DAYALI DÖVİZ RİSK YÖNETİMİ
Google'da Ara. Daha kolay . Belki biri hindi yapar.
Dosya yapışmıyor. Bunu daha iyi oku.
GÜLYAEVA OLGA STARISLAVOVNA
DÖVİZ KURLARININ FRAKTAL YÖNTEMLERLE TAHMİN ANALİZİNE DAYALI DÖVİZ RİSK YÖNETİMİ
Google'da Ara. Daha kolay . Belki biri hindi yapar.
Belki birisi bunu yapacak ... Ve bence, sadece bir tezin değil, aynı zamanda bilinmeyen bir yazarın şüpheli bir konuda soyut (tam kaos) satın alınmasını da bu şekilde spamlıyorsunuz.
Bir süre başka endişelerle dikkatimi dağıtmak zorunda kaldım - kızım 18 yaşına girdi - fraktallar için zaman yoktu;)))
Ama öte yandan, böyle bir geçiş -bunu onuncu kez fark ediyorum- henüz çözülmemiş bir fraktal problemin net bir vizyonuna yol açtı.
Genel olarak, aklım başıma gelir gelmez bu görevi bitireceğiz ;)
tara :
Вы спаммите покупку не только диссертации, но и автореферата (полный беспредел) никому не известного автора на сомнительную тему.
İnterneti kullanmayı öğrenseydin dostum. Sonra okurlardı ve sonra sonuçlar çıkarırlardı. Bu arada, ..... Newton'un elyazmalarını karıştırıyorsunuz.
burada hala hatayı ve genel olarak uygulamanın Hurst pazarına doğruluğunu ele almanız gerekiyor.
Tüm türetme, başıboş bir parçacığın başlangıçtan ortalama sapmasının zamanın köküyle doğru orantılı olarak arttığını söyleyen, Einstein'ın SB için iyi bilinen formülüyle başlar. Parçacık bir zaman diliminde +1/-1 hareket ederse, R=SQRT(N), burada N, zamanın veya artış sayısının rolünü oynar. Ancak gerçekte, +1 ve -1'lik iki ayrık artışlı süreçlerle nadiren ilgileniriz ve daha sonra genel durum için R=sko*SQRT(N) olduğu sonucuna varılır, bu da dağılımın sko=sabit olması durumunda anlamlıdır, yani. dağılım durağandır. Dolayısıyla rastgele yürüyüş için R/sko=N^0.5. Ayrıca 0,5 yerine bir değişken konur ve bunu logaritma kullanarak hesaplarız. Ortalama artışı değil, birikmiş olanları kullanmak için (çünkü ortalama artış için çok daha fazla istatistiğe ihtiyaç vardır), ampirik bir düzeltme faktörü de eklenir. Hurst üssünün piyasa verileri için değeri büyük bir soru işaretidir. dağılım durağan değildir ve değişkendir ve önceki değerlerine bağlıdır. Durağan olmayan veriler için bu göstergeyi kullanmanın geçerliliği için teorik bir temel yoktur. Onlar. Başvurabilirsiniz, ancak sonuçlara inanın - FIG bilir :)
Söylediklerini uzun süre düşündüm - tüm bunlar ciddi ve değerli açıklamalar. Ancak tüm bunları kontrol etmek için öncelikle doğrulanmış bir hesaplama metodolojisinin gerekli olduğunu ve ikinci olarak teorik ifadeleri ve hesaplamaları gerçekten kanıtlayan birkaç deney yapmak gerektiğini kabul etmelisiniz. Ayrıca deney, hesaplama yöntemlerinde hata ayıklamaya ve bunları teorik hesaplamalarla (mümkünse) senkronize etmeye yardımcı olacaktır. Ancak bundan sonra bu yöntemin gerçek finansal serileri analiz etmeye uygun olup olmadığına güvenilir bir şekilde karar vermek mümkün olacaktır. Açıkçası, senden daha az şüphem yok. Ancak tüm bu soruları cevaplamanın tek yolu bu konuyu çalışmaktır.
Buna dayanarak, en temel bilgilerle, yani Einstein'ın SB R=SQRT(N) formülüyle başlayacağım:
1.0 Herhangi bir AR etkisi ve volatilite kümelemesi olmaksızın normal olarak dağıtılmış bir SB +1/-1 üreteceğim.
1.2. R=SQRT(N) ile ilgili hipotezi test edeceğim. Herhangi bir sapma varsa, büyük olasılıkla mesele PRNG oluşturma algoritmasındadır. Random.org'dan sayılarla deneyebilirsiniz. Ana şey, bu en düşük aşamada, teoriyle %100 tutarlı, süper güvenilir bir SB'ye sahip olmamız gerektiğidir.
1.3. Oluşturulan SB'yi kontrol edin. Bu çok özel, çok önemli bir an. Burada daha karmaşık oluşumlara kabul edilebilmesi için SB garnilesini geçmelidir.
1.4. Gerçek enstrümanların oynaklığına dayalı Pareto-Levy dağılımları ile SB üretimi. Teorik olarak, Hurst normal dağılımda daha önce olduğu gibi göstermelidir. Durum böyle değilse, bunun neden olduğuna ve daha fazla araştırmanın anlamlı olup olmadığına bakmak gerekli olacaktır.
1.5. SB'ye AR efektleri ekleme. Kısa vadeli doğrusal bağımlılıkların gösterge okumalarını nasıl bozabileceğini (teoride çarpıtabileceğini), bu etkilerin nasıl doğru bir şekilde hesaplanacağını vb. dikkatlice incelemek gerekir.
1.6. Paralel olarak, döngüsellik temasını geliştirmek ve y=Cos(x) gibi yapay ilkellerle ve daha karmaşık bir Weierstrass işleviyle deneyler yapmak istiyorum. Teorik olarak V-istatistikleri bu süreçlerde çevrim uzunluklarını doğru bir şekilde belirlemelidir.
2.1 İlk aşama geçilirse fraktal yöntemin reel finansal seriler üzerinde çalışmasına izin verilebilir. Bu aşamada, onun tarafından sağlanan yöntemlerin doğruluğundan kesinlikle emin olacağız, bu da elde edilen sonuçları doğru bir şekilde yorumlamanın mümkün olacağı anlamına geliyor.
Not: RSI veya MA gibi çoğu TA göstergesinin SB üzerindeki ilk testi bile geçemeyeceğini not ediyorum. Örneğin RSI, aşırı alım ve aşırı satım bölgelerini gösterecek ve SMA yönünü değiştirecek.
PPS RSI'nin SB için aşırı alım ve satım bölgesinde olacağı sürenin yaklaşık olarak gerçek finansal serilerin süresine eşit olup olmayacağını merak ediyorum.
Yine de, tüm bu konuda, fraktal istatistiklerin samanı (SB) tahıllardan (gerçek piyasalar) ayırmanın güvenilir bir yöntemi olarak konumlandırılması beni büyüledi. Gözle, SB'nin ve piyasaların tabloları ayırt edilemez, hepsinin üzerinde rakamlar görünüyor. analiz ve tüm TA göstergeleri hem SB'de hem de gerçek piyasalarda çalışır. Öyleyse, a priori görünemeyeceği bir yerde bir dizi (bir şekil gibi) ortaya çıkıyorsa, bu, prensipte bir anlam ifade edebileceği anlamına mı gelir? bence hayır.
Dosya yapışmıyor. Bunu daha iyi oku.
GÜLYAEVA OLGA STARISLAVOVNA
DÖVİZ KURLARININ FRAKTAL YÖNTEMLERLE TAHMİN ANALİZİNE DAYALI DÖVİZ RİSK YÖNETİMİ
Google'da Ara. Daha kolay . Belki biri hindi yapar.
Evet süzdüm. Biraz farklı bir yöntem var. Ama şimdilik, nasıl sayılacağı sorusuyla değil (bu biliniyor), sonuçların temsil edilebilirliği ve teorinin pratiğe yakınsaması sorusuyla daha çok ilgileniyorum.