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
Neden bu kadar uzağa gidiyorsun?
Burada sıradan hindilerle ilgilenirdik ...
Araçlarımda her zaman en uygun pencere genişliğini bulmaya çalışırım. 30-70 gözlem arasında dalgalanır (H1 için).
Tam olarak hangi pencere? Örneğin Gauss, normal dikdörtgen olana kıyasla sınır etkilerini çok önemli ölçüde bastırır (frekans alanında da Gauss olacaktır, yani oktav başına -40 dB ve yan maksimumlar olmadan verecektir). Aynı reaktivite daha sonra daha fazla sinyal değeri dikkate alınarak elde edilebilir.
Neden bu kadar uzağa gidiyorsun?
Burada sıradan hindilerle ilgilenirdik ...
Bu kim?))
Özel Dersu!
Rahat! Kırmızı ve yeşil zarflar için Che?
Zarflar zarf gibidir.
Yerleşik.
Cumartesi tatili...
Konu dışına çıkmak mı?
" H dış çevreyi daha fazla karakterize eder" e bakarsanız, Hirst ile bağlantılı olarak kullanılan İngilizce terimlere dikkat etmelisiniz. İşte VR'deki bir monograftan kopyala-yapıştır:
fraktal geometrinin bir çalışma konusu olarak oluşturulması.
Lütfen bu sözleri not edin.
Bazı zaman serileri yüksek gecikmelerde belirgin korelasyonlar sergiler.
Ve
uzun hafıza olduğunu gösterir
Bulmaya çalıştım: uzun hafıza nedir? Bu, 40'tan fazla gözlemin bir otokorelasyonu olduğu ortaya çıkıyor! Ancak tırnak içinde, bir işaretin bu kadar uzun vadeli bir korelasyonu son derece nadirdir. Her neyse, bir saat geçirdikten sonra onu bulamadım.
Çok sayıda insan Hurst üssünü kullanmaya çalışır. Hiç olumlu bir sonuç görmedim. Belki önce alıntıları bulmanız gerekir. hangi uzun hafızada?
Peters, uzun hafızanın ilginç bir tanımını veriyor. Okumak. Kitaplarında bu konuda çok ilginç şeyler var. Buna göre, bu tür süreçlerin banal bir ACF ile ölçülemeyeceği ortaya çıkıyor. ACF 5-6 gecikme ölçeğinde çalışır ve bu kadar. H, uzaklığın kareköküne eşit bir sapmaya sahip bir parçacığın yürüyüşü olarak ifade edilirse, StdDev = Sqrt(T) = T^(0.5) normal dağılımının özel bir durumunu elde ederiz. Bu nedenle, bir parçacığın dağılımı 0,5'ten biraz daha yüksek veya daha düşükse, bu yalnızca bir durumda mümkündür: parçacık geçmiş durumunu hatırlamalıdır , bu da böyle bir işlemin belleğe sahip olacağı anlamına gelir. Onlar. H, bu hala bir dış etkinin özelliği değil, sürecin önceki durumuna bağımlılıktır. Ve kaçış yörüngesi korunursa, önceki değerlere bağlıdır ve hafıza süresi hesaplanabilir. Ve genellikle tüm hesaplama ölçeklerinde eğim açısının değişmediği ve aynı zamanda 0,5'e eşit olmadığı görülür. Böyle bir durumda, işlemin sonsuz belleğe sahip gerçek bir Hurst işlemi olduğu söylenir. Sadece burada ACF böyle bir şey göstermeyecektir.
Herhangi bir alıntıda, bu en uzun bellek tanımlanabilir. Ancak ACF burada uygun değildir.
Peters, uzun hafızanın ilginç bir tanımını veriyor. Okumak. Kitaplarında bu konuda çok ilginç şeyler var. Buna göre, bu tür süreçlerin banal bir ACF ile ölçülemeyeceği ortaya çıkıyor. ACF 5-6 gecikme ölçeğinde çalışır ve bu kadar. H, uzaklığın kareköküne eşit bir sapmaya sahip bir parçacığın yürüyüşü olarak ifade edilirse, StdDev = Sqrt(T) = T^(0.5) normal dağılımının özel bir durumunu elde ederiz. Bu nedenle, bir parçacığın dağılımı 0,5'ten biraz daha yüksek veya daha düşükse, bu yalnızca bir durumda mümkündür: parçacık geçmiş durumunu hatırlamalıdır , bu da böyle bir işlemin belleğe sahip olacağı anlamına gelir. Onlar. H, bu hala bir dış etkinin özelliği değil, sürecin önceki durumuna bağımlılıktır. Ve kaçış yörüngesi korunursa, önceki değerlere bağlıdır ve hafıza süresi hesaplanabilir. Ve genellikle tüm hesaplama ölçeklerinde eğim açısının değişmediği ve aynı zamanda 0,5'e eşit olmadığı görülür. Böyle bir durumda, işlemin sonsuz belleğe sahip gerçek bir Hurst işlemi olduğu söylenir. Sadece burada ACF böyle bir şey göstermeyecektir.
Maalesef bu konu hakkında bir fikrim yok.
Ama kitaba başvurabilirim
Cowpertwait ve A.V. Metcalfe, R, 159 ile Başlangıç Zaman Serisi
R, DOI 10.1007/978-0-387-88698-5 8 kullanın,
© Springer Science+Business Media, LLC 2009
Bölüm 8, FARIMA yerleştirme sürecini açıklamaktadır. Bu işlem ACF'yi kullanır.
Metin eklendi. Ne yazık ki, formül ve teorik kısım işe yaramadı.
Ancak FARIMA yerleştirme süreci özel olarak tanımlanmıştır.