赫斯特指数 - 页 34

 
也许你应该画出相位轨迹,直观地看一下吸引子?如果确实存在混乱,那么,正如我所记得的,丝带应该出现......也可以计算出它(吸引子)的维度。
 
alsu:
也许我们应该画出相位轨迹,直观地看一下吸引子?如果确实存在混乱,就我的记忆而言,它应该变成丝带......。你也可以计算出它(吸引子)的维度。


是的,在原则上,你可以这样看待它。此外,我对相位空间不是很擅长。

在这里,我洗刷了eurusd的最后100万个柱子,并将其添加到图表中:结果非常好,该系列与随机没有区别。我不明白为什么它不能与RTS一起工作。一定有一些我不了解的具体特征。

 
C-4:


我仍然不明白为什么这在RTS中不起作用。显然,有一些我还不了解的特殊性。

如果证实了这一点,就只有一个选择--RTS不是一个分形体(从根本上说是可以从中获利的:)
 

我对赫兹率很感兴趣,并使用Matlab软件包对RTS分钟和小时条进行计算。

我得到了一个矛盾的结果:如果我计算开盘或收盘的系数,它等于0.5,并且对所有的区块都有正常的分布,而如果我计算低位或高位栏的系数,它等于0.6,并且分布是偏移的。谁能对这一事实作出评论?我在网上找到一篇文章,作者对货币对进行了计算,发现低点和高点的模式与开盘和收盘的模式相同。一小时和一分钟的条形图的结果是一样的。

 
Shtankevich:

我对赫兹率感兴趣,并使用Matlab软件包对RTS分钟和小时条进行计算。

我得到了一个矛盾的结果:如果我计算开盘或收盘的系数,它等于0.5,并且对所有的区块都有正常的分布,而如果我计算低位或高位栏的系数,它等于0.6,并且分布是偏移的。谁能对这一事实作出评论?我在网上找到一篇文章,作者对货币对进行了计算,发现低点和高点的模式与开盘和收盘的模式相同。一小时和一分钟的条形图的结果是一样的。


如果你用Mandelbort-Peters公式计算Hurst指数,你将无法得到0.5的数值,因为它原则上不收敛于0.5。采取高点和低点而不是收盘价,肯定会增加指数,但并不明显,因为范围会增加,标准差(由收盘价计算)将保持不变。从0.5到0.6的范围的增加是过度的,只能说明你的算法可能存在错误,以及指数收敛到0.5。
 
Shtankevich:

对赫兹指标感兴趣,用matlab软件包对RTS分钟和小时条进行计算。

我得到了一个矛盾的结果:如果我计算开盘或收盘的系数,我得到的是0.5,并且所有的柱子都是正态分布,而如果我使用低位或高位柱子,我得到的是0.6,并且分布是偏斜的。谁能对这一事实作出评论?我在网上找到一篇文章,作者对货币对进行了计算,发现低点和高点的模式与开盘和收盘的模式相同。一小时和一分钟的条形图的结果是一样的。

我认为你的计算有错误。以防万一,如果你用传统的公式计算(在最初的帖子中给出的),你应该使用大约2000-3000条来获得合理的数值。

 
Shtankevich:

对赫兹指数感兴趣,用Matlab软件包对RTS分钟和小时条形图进行计算。

我得到了一个自相矛盾的结果:如果我计算开盘或收盘时的系数,它是0.5,并且对所有大块都有正常分布,而如果我计算低点或高点时的系数,它等于0.6,并且分布是偏移的。谁能对这一事实作出评论?我在网上找到一篇文章,作者对货币对进行了计算,发现低点和高点的模式与开盘和收盘的模式相同。一小时和一分钟条形图的结果是一样的。


我认为这是因为这些柱子是暂时的;试着在500点或1000点的等量柱子上做。但可能也会有高低偏向(高低偏向))))),厚重的尾巴会显现出来。已经在论坛上检查过了,蜱虫的分布更接近于正态分布。也许可以尝试不按点位数建立等量条,而是按对角线的尺寸,也就是按固定长度的线C建立TF,事实上,这样就不会有hilo)))),只有开盘和收盘两个点。但有可能不是像图1中那样从刻度线和点的对角线上任意建立更高的价格,而是从图1中的条线上建立,也就是说,代替刻度线的数量将是图1中的条线数量,而垂直线也将包含刻度线。

分形结构之间的某种松散性的排列。

 
HUK:


我认为这是因为这些条形是临时的,试着在500点或1000点的等量条形上做。但可能也会有高低偏向(高低偏向))))),厚重的尾巴会显现出来。在论坛上已经验证过,蜱虫的分布更接近于正态分布...

这与一般的分布的正态性有什么关系?分布的类型及其尾部是如何影响决定论的?以欧元兑美元测量其H,然后用蒙特卡洛方法洗牌系列--分布没有改变,但H已经改变,变成了0.5。然后采取正常的BP测量其H,它也将是0.5。在一种情况下,分布是不同的,H是相同的,在另一种情况下,分布是相同的,H是不同的。
 
Dima_S.:

我认为你的计算有错误。以防万一,如果你用传统的公式计算(在最初的帖子中给出),你应该使用大约2000-3000巴来获得合理的数值。

第一个帖子中的公式是错误的,与经典的曼德尔波特-彼得斯公式没有关系。

经典的计算方法见本 主题的第22页

 

所有赫斯特指数 的问题都是在分数综合模型中解决的--FARIMA(p,d,q),其中d<1。当d=0时,对应的是Hurst指数=1。在R 中,它是一个fracdiff 函数,用于拟合(估计)模型参数有一个相应的指令包,解决了所有这些问题--在附件中。

再次强调:一切都在我们面前为我们偷来的--我们可以在建立模型时使用它,而不是为公式的正确性争论不休。

附加的文件:
fracdiff.zip  131 kb