成交量、波动率和赫斯特指数 - 页 12

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Candid:

在你原来的推理中，你引入了一个变量h，并称其为赫斯特指数。这是不正确的，它不是一个赫斯特指数。

请指出我在哪里做了这些？这是我的原帖。

在随机行走中，平均运行与步数的平方根成正比。因此，在应用简单的算术之后，根据Hurst计算的结果，简化为h=Log(High-Low)/Log(N)或类似的结果，显示如下。

1）高-低=k*sqrt(N)。

2) h = log (k * sqrt(N)) / log (N)。

3）h=1/2+log（k）/log（N）。

4）当k<<N时，h->1/2，该表完美地证明了这一点。

在公式High - Low = k * sqrt(N)中，SB的Hurst系数 位于sqrt中。你认为价格序列或其衍生物的Hurst被简化为SB的Hurst和一些只取决于测量次数的变量的相加？

h = Log(High-Low)/Log(N) - 这是Jurix的公式，是他在原帖中把它当作Hurst的。不要把我和他混为一谈。我只是称它为La Hurst，从Jurix沦为一个原始人。

 
Candid:


答案将是1/2，但不会是赫斯特的数字，赫斯特的数字是通过价差计算的。


我喜欢这种事情。只要你让我计算一个测试案例，它就好像不再是赫斯特了。

 

对 "诚实 的 "来说

показатель Хёрста рассчитывается через размах

不，有许多计算指数的方法。使用价差是其中最粗暴的方式

 
Farnsworth:

对 "诚实"而言

不，有许多计算指数的方法。使用价差是其中最粗暴的方式

我指的是定义，当然也可以有很多计算方法，只要不与定义相矛盾。
 
Farnsworth:

对 "诚实"而言

不，有许多计算指数的方法。使用价差是最粗糙的。

这也很简单，虽然不足以将其简化为h=Log(High-Low)/Log(N)。

或者说，任何h=Log(High-Low)/Log(N)都被宣布为Hurst，这就很复杂了。

这由任何人决定。:)

 
Vita:

请指出我在哪里做了这些？这是我的原帖。

h = Log(High-Low)/Log(N) - 这是Jurix的公式，是他在原帖中把它当作Hearst的。不要把我和他混为一谈。我只是称它为La Hurst，从Jurix沦为一个原始人。

是的，我已经忘记了尤里的原帖:)。好吧，我收回你对公式h=Log(High-Low)/Log(N)的作者的指责。我甚至可以道歉:)。顺便说一句，我在那里一下子就开始与这个公式斗争了:)。

事情是这样的，事后流了很多水，尤里和我还是私下讨论了一下。无论怎样，在计算表格时都使用了正确的方法。

因此，该表和从中得出的结论都是在正确方法的框架内做出的，而你恰恰是在争论这些结论。


那么，High - Low = k * sqrt(N )这个公式不就是你的吗？

 
以下是11.09.2010 20:40的算法描述
Yurixx:

现在我们有了可以比较的东西，我们可以看看赫斯特指数对于具有不同数值的区间N 的SB来说是如何表现的。

让我提醒你，赫斯特比率的计算公式是由其作者定义的。

H=（对数（R2）-对数（R1））/（对数（N2）-对数（N1））。

两点计算方案是由于需要摆脱Hurst公式中存在的未知因素。

为了简化计算，使之更加清晰，并使研究范围最大化，区间N 的刻度数也以2的幂数变化。也就是说，采取了N=2^n。H 的公式中的对数的基数并不起作用。因此假定它是2，所以Log(N )=n。

计算算法如下。

  1. 我们设定数量n，初始价格p=0，计算精度acc=0.001。
  2. 计算区间N 中的点的数量
  3. 使用内置的PRNG来生成第K个 区间--N 个单位的刻度增量
  4. 为这个区间计算价格增量的范围和模数
  5. 将振幅、模数和平方累加到变量上
  6. 计算K 区间的平均值和方差
  7. 确定是否满足精度条件。如果没有，就在K上加一个，然后进行第三步。 如果没有，就完成脚本。

结果见表。

(不幸的是，我没能粘贴整个表格--编辑器不接受这么大的文本）。我不得不把它分成2个表格，为方便起见，保存了前两列。第一个将被称为2a，而第二个将被称为2b)。

 
Candid:
我指的是定义，可能有任何计算方式，只要不与定义相矛盾。

我不能说我是老赫斯特的传记作者，但他似乎没有这样的定义--通过传播。他有一个纯粹的实际问题（说得非常非常粗俗）--在某地选定的铂金类型在艰难的气候条件下能否再存活10年，或者你需要投入更多的资金进行建设。

他提出了一个关于过程的程度依赖的假设，后来这个程度被以他的名字命名。点差与此无关--它只是计算程度的方法之一。传播并没有界定系数和现象本身的意义。

 
Farnsworth:
致Andrei01：

1.市场的属性（作为一个整体）非常接近于随机。始终得出以下结论（我甚至会强调：o）。

2.你不能把一个报价过程作为一个整体来对待。此外，报价过程作为一个单一的过程在自然界中并不存在--它是一种幻觉。采取和检查任何报价的统计数据都是毫无意义的，即使还原为静止序列也不会有任何结果。 采取任何长度都是毫无意义的，而且不可能采取整个历史。

PS：电视总是有效的，它不应该与电视对 "某些东西 "的结论相混淆，因为它不起作用。

第一个假设不是与第二个假设相矛盾吗？

如果没有统计数字或者统计数字毫无意义，那么我们怎么能应用只处理有意义的统计数字和有意义的过程的电视？

 
Farnsworth:

我不能说我是老赫斯特的传记作者，但他似乎没有这样的定义--通过传播。他有一个纯粹的实际问题（说得非常非常粗俗）--在某地选定的铂金类型在艰难的气候条件下能否再存活10年，或者你需要投入更多的资金进行建设。

他提出了一个关于过程的程度依赖的假设，后来这个程度被以他的名字命名。点差与此无关--它只是计算程度的方法之一。传播并没有界定系数和现象本身的意义。

这里的问题不是赫斯特个人给出的定义，而是官方认可的被称为赫斯特指数 的数值的定义是什么。

如果通过传播不是定义，那么什么是定义？这个问题不是反问，我真的很好奇？

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