文章 "计算赫斯特指数"

 

新文章 计算赫斯特指数已发布:

本文彻底解释了赫斯特指数背后的思想, 以及其价值观和计算算法的含义。分析了多个金融市场片段, 并介绍了使用 MetaTrader 5 产品实现分形分析的方法。

这意味着所有以下结果强烈依赖一段时间内的前一结果。最可靠及最有影响力的公司报价图表是最具说明性的 持久时间序列。美国公司诸如苹果, 通用电气, 波音, 以及俄罗斯的石油公司, 国际航空和外贸银行等都名列其中。这些公司的报价图表显示如下。我相信, 每位投资者都可以在观看这张图表的同时辨别一张熟悉的图片 — 每个新的最高价和最低价均高于前一根。

俄罗斯国际航空股票价格:

作者:Dmitriy Piskarev

 

我仿佛置身于一个颠倒的世界,代码现在是自下而上执行的,而不是自上而下:

void OnStart()
  {
   double close[];                                              //声明收盘价的动态数组
   int copied=CopyClose(symbol,timeframe,0,1001,close); //将所选货币对的收盘价复制到
                                                                //数组 close[]
   ArrayResize(close,1001);                                     // 制作数组
   ArraySetAsSeries(close,true);
   if(bars<1001)                                                //创建历史 1001 条的条件
     {
         Comment("Too few bars are available! Try another timeframe.");
         Sleep(10000);                                          //延时 10 秒
         Comment("");
         return;
     }

... 

 

哇,你刚开始研究一个课题,就收到了一篇文章......太酷了,谢谢:)

但是,这个方法有点错误,对分形预测本质的理解也不对,一个 "赫斯特 "根本不会带来任何东西,一切都要复杂得多。

第二部分根本就是个广告......怎么会这样呢 :(

 
非常有趣。感谢作者。可以举个例子,不仅说明过去的研究,也说明随后的应用。在与过去的数据建立联系之后,有必要了解它在未来的生活方式。
 
是啊,水平有点低。还有广告
 
Alexey Bacherov:
非常有趣。感谢作者。可以举一个例子,不仅说明过去的研究,也说明后来的应用。在过去的数据基础上建立起相关性之后,我们需要了解它在未来的应用情况。
阿列克谢,非常感谢你的建设性意见。我会继续学习和研究。我会考虑您的建议。
 
Maxim Dmitrievsky:

哇,你刚开始研究一个课题,就收到了一篇文章......太酷了,谢谢:)

但是,这个方法有点不对,对分形预测本质的理解也不对,一个 "赫斯特 "根本不会给出任何东西,一切都要复杂得多。

第二部分根本就是个广告......怎么可能呢 :(

马克西姆,谢谢你的评论!

是的,你说得没错,当然,赫斯特系数 的计算只是一个基础,至少可以让我们对时间序列研究中某种矩阵统计的应用有一个最基本的了解。我支持您的观点,而且我还认为,仅用系数分析来预测市场动态是幼稚和错误的。当然,有必要在综合指标的基础上,利用各种指标和来源来制定策略。

在下一篇文章中,我一定会向您展示我对分形分析的正确理解。

再次感谢您的评论。

附注:我受邀对 MT5 工具进行此类分析评测。我借此机会推广一下。

 
事实上,这只是一篇普通的销售文章(而且很可惜,主题很有趣。为什么要用广告来破坏它呢?
 
信息丰富的好文章。谢谢你,德米特里!
我个人并不为广告感到尴尬。如今哪里没有广告?现在广告无处不在。谁能阻止您设置内部过滤器?
 

这是一篇极其薄弱的文章,可能是 30 年前的学期论文。

如果你读了这篇文章,就会发现与赫斯特有关的现状完全被忽略了。

出于某种原因,作者认为该系数可以用 ANC 估算,在这种情况下没有其他估算方法。

例如,FGN 软件包中的 HurstK(z) 函数就可以对赫斯特系数进行非参数估计,从而得到更精确的值。

如果作者愿意查阅这方面的文献,他就不会错过这篇经典论文,其中特别介绍了分数 ARIMA 的概念,这使我们不仅可以考虑赫斯特系数本身,还可以在适当的模型框架内考虑赫斯特系数,此外,作者还会看到 R 中有一些软件包对赫斯特系数进行了泛化。

模型框架之外的赫斯特系数并不引人关注,赫斯特的观点是在分数分化模型框架内提出的--分数分化 ARIMA 又名 ARFIMA(p,d,q)模型

在这一领域,fracdiff 软件包提供了一套相当完整的工具。

这还不是赫斯特系数相关领域的全部。

我再次声明,任何在时间序列处理领域发表的文章,如果没有对 R 中可用的工具进行适当的回顾,都会显得非常无知,而且会滞后几十年。

 
СанСаныч Фоменко:

这是一篇极其薄弱的文章,可能是 30 年前的学期论文。

如果你读了这篇文章,就会发现与赫斯特有关的现状完全被忽略了。

出于某种原因,作者认为该系数可以用 ANC 估算,在这种情况下没有其他估算方法。

例如,FGN 软件包中的 HurstK(z) 函数就可以对赫斯特系数进行非参数估计,从而得到更精确的值。

如果作者愿意查阅这方面的文献,他就不会错过这篇经典论文,其中特别引入了分数 ARIMA 的概念,使我们不仅可以考虑赫斯特系数本身,还可以在适当的模型框架内考虑赫斯特系数,此外,作者还会看到 R 中有一些软件包对赫斯特系数进行了泛化。

模型框架之外的赫斯特系数并不引人关注,赫斯特的观点是在分数分化模型框架内提出的--分数分化 ARIMA 又名 ARFIMA(p,d,q)模型

在这一领域,fracdiff 软件包提供了一套相当完整的工具。

这还不是赫斯特系数相关领域的全部。

我再次声明,任何在时间序列处理领域发表的文章,如果没有对 R 中可用的工具进行适当的回顾,都会显得非常无知,而且会滞后几十年。

拜托...桑娜-桑尼奇15 年来唯一一篇以任何方式揭示赫斯特指数计算方法的论文。不管怎么写,只要有代码,你就能通过代码算出来。

与你不同,San Sanych,这篇文章的作者知道如何计算赫斯特指数。而你呢?你只会写一些 R 语言的残篇。但却摆出一副专家的架子。到处看到你的评论让人很不爽,也许你应该换一种方式来处理这个问题......?