成交量、波动率和赫斯特指数 - 页 18

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Candid:
Для ряда Бернулли мы не можем произвольно менять масштаб потому что речь идёт о числе испытаний.

也就是说，这种初级水平的随机行走没有自相似性，也就是说，它不是一个分形。
如果我们开始把它划分为 "条"，那就是另一回事了。


关于你围绕自我相似性的推理，尼古拉斯，有一些东西是很混乱的。:-)

对于伯努利数列，你说 "我们不能任意改变尺度 "是什么意思？将一个系列划分为长度为N的区间，不就是一个时间框架的形成吗？

那么，就随机数列而言，什么是条形？当你与酒吧合作时，你用什么来工作？关闭，打开？你是如何计算高低点差的？并通过Close-Open增加？如果是这样，就意味着你把最初的系列分成了不相干的区间。准确地说，这与赫斯特的定义程序完全相反。

而如果你的工作，比如说，只有Close系列（例如，考虑到mashka），并且已经将其分解为区间等，那么就意味着你正在将原始系列还原为一个样本。同时，如果系列中存在任何规律性的东西，抽样原则可能会破坏它们。在任何情况下，它都是对一些信息的拒绝。为了什么目的？

至于自相似性，刻度线系列的自相似性不亚于（或可能大于）柱状线系列的程度。当然，除非我们把自相似性（结构属性）降低到它与赫斯特的普罗克勒斯床的契合程度。

 

其实关于赫斯特还有一两句话。

你可能从这个主题中得到的印象是，我认为这个指标是无稽之谈，是愚蠢的，是错误的措施，或类似的东西。事实上并非如此。赫斯特是一个相当客观的指标，与其他严格意义上的数学测量相联系。仅此一点就已经表明，它被数学所接受，是一种客观的特性。

然而，我们仍然应该对其内容加以注意。

赫斯特指数 是一种边际测量。它被定义为一个极限，在已知的归一化传播公式中，当区间内计数的数量增加到无穷大时，h就会趋向于这个极限的渐近线。

与大数法则完全类似。在LNT的极限中，许多概率论和统计学的定理被证明。在这个极限中，甚至所有的分布都倾向于正态。那么，为什么正态分布不再适合我们的市场了。而在任何领域，人们都想知道过程现在所服从的分布，而不是在遥远的未来的极限。

这就是为什么这个过程的衔接问题凸显出来。如果它迅速收敛，那么极限定理和正态分布就可以在统计资料收集的早期阶段以良好的近似方式使用。如果没有，那么，我认为，FFT应用的所有结果都可以裱起来，挂在墙上，在喝茶时欣赏。而为了练习，应该寻找更充分的东西。

历史上的一系列引言很短。市场是不断变化的，这既是金融和经济形势以及形成这种形势的过程变化的结果，也是市场技术及其技术支持变化的结果（例如，从4位到5位的过渡）。而TS必须一直满足市场的需要，而不是长期的。从长远来看，我们都会死的--这是某个著名的交易员在被问及市场情况时所说的话。如果不考虑到这一点，就很难有异议，也很危险。

这就是为什么我认为赫斯特，在其经典形式下，很不适合用于交易。它要么需要以某种方式进行本地化，要么需要找到其他更实用的措施来估计市场行为。

 

Yurixx:

1.对于伯努利数列，你说的 "不能任意改变尺度 "是什么意思？将一个系列划分为长度为N的区间，不就是时间框架的形成吗？

2.就随机系列而言，什么是条形？当你与酒吧合作时，你用什么来工作？关闭，打开？你是如何计算高低点差的？并通过Close-Open增加？如果是这样，就意味着你把最初的系列分成了不相干的区间。准确地说，这与赫斯特的定义程序完全相反。

而如果你的工作，比如说，只有Close系列（例如，被认为是mashka），并且已经把它分成了区间等，那么就意味着你正在把原始系列还原成一个样本。同时，如果系列中存在任何规律性，抽样原则会破坏它们。在任何情况下，它都是对一些信息的拒绝。为了什么目的？

3.至于自相似性，刻度线系列的自相似性不亚于（甚至可能大于）条形线系列的程度。当然，除非我们把自相似性（结构属性）降低到它在赫斯特的普罗克勒斯坦床上的适合程度。

1.嗯，我马上就写出了论点：改变尺度会导致系列的属性发生变化。通过改变比例，我们把刻度线系列变成条形系列。但你在这里没有做一个柱状序列，你调查了1个柱状的N个刻度。在你对我的这种说法感到愤慨之前，请记住，这一个酒吧的特征是随机变量，所以你已经很正确地做了许多测试......为1巴。

2.这与什么都不矛盾，Hurst指数 的定义中没有任何关于初始序列应该如何形成的内容。正如已经写过的，从技术上讲，我们可以计算出任何系列的赫斯特指数。但如果我们想通过赫斯特比率来判断我们的系列的持久性/反持久性，我们应该确保我们的系列具有某些特性，其中之一就是自相似性。因此，如果测试显示条形序列是自相似的，那么赫斯特就在我们手中。

3.论点在哪里？顺便说一下，注意到我从未声称条形图系列是先验的自相似的。

 
Candid:

P.P.S. 感谢Vita 的问题，让我有机会思考这个问题 :)

不客气，Candid。

我本来想写的是--很遗憾这里没有人了解Jurix的公式算什么，但现在你打消了我的疑虑。事实上，Jurix的第二个公式在Q=10R的替换中幸存下来。因此，也感谢你。

不幸的是，Jurix的改进配方仍然没有算上赫斯特。因此，为了，引用Jurix的话，"评估Hurst假设的正确性"，我们需要确认Jurix的公式对Hurst来说完全算数。没有这样的确认。

因此，我们只有Huricks公式：H = (Log(R2) - Log(R1))/ (Log(N2) - Log(N1)) ，其中

N--区间上的刻度数。区间的第一个点（初始价格值）是上一个区间的最后一个点，不包括在当前区间中。因此，该区间内的价格变化数量等于其刻度数。

R 是K 个区间的平均价格差。

0.请注意，Jurix试图在两个平均数和两个步骤量的基础上计算Hurst，这些平均数是在此基础上形成的。这对任何深入研究过赫斯特的人来说已经是无稽之谈。但是，上帝保佑。假设尤里克斯的天才将赫斯特的复杂算法简化为两个平均数之差与两个区间之差的比率。让我们看看朱里克斯给我们的证据是什么，他的公式计算了赫斯特。

1.没有提供 他的简化公式从我们已知的或Jurix之前接受的任何Hearst计算的分析推导。

2.没有 证实他的公式把赫斯特算在受控的例子中，也没有提供 。

3.Yurix计算他的H 的代码，以便每个人都能检查他是否算上Hearst -未提交 。

4.任何确认在Jurix的公式中的1/2对Jurix的系列是不适合的--不提出 来。

5.我的Hearst计算代码无法应对的控制实例--未呈现。

而我则发帖要求进行一般性判断。

1.分析计算Jurix公式如何在SB和没有Hurst的情况下收敛到1/2 -PRESENTED;

2.通过Jurix的计算结果确认我的分析性计算，并预测从上面开始收敛到1/2 -PRESENTED。

2.我的假设是，对于极限中的SB来说，平均|开盘-收盘|=k *（高-低）-PRESCRIBED。

3.我的假设甚至得到了实际价格范围的支持，感谢论坛网友的赘述--PRESCRIBED。

4.根据R/S分析计算Hurst的代码，任何人都可以检查它 -PRESENTED。

5.根据Hurst公式对立方体中的控制序列N进行分析计算。

H = (Log(N2* N2* N2) - Log(N1*N1))/ (Log(N2) - Log(N1))= 3 - 这与赫斯特的定义相矛盾。Jurix的公式是错误的。-提供 的。

还请注意，我的计算和论证的不正确性并没有给Jurix的公式增加任何内容。它仍然不被支持，因为Jurix无法用任何东西支持它。目前，最重要的事情是 未提供 由Jurix是勇气，有勇气承认他的赫斯特公式不成立，他的工作与赫斯特没有任何关系。


 
Vita:

但这个问题仍然没有得到解答。

我很想知道你自己的例子中赫斯特的数字 是什么版本。

另一个问题也出现了。

你对赫斯特数字的定义是什么？

不要链接到它，要么用你自己的话写，要么在这里给出一个来源的片段。

 
Candid:

但这个问题仍然没有得到解答。

我很想知道你自己的例子中赫斯特的数字是什么版本。- 在Q=10R之后？与R的情况相同。我指出， 第二个Hurst公式在替换Q=10R后仍然存在；对于立方体中的N？H=3.如果我没有猜到，请举出这个问题。

另一个问题已经成熟了。

你使用什么定义的赫斯特指数？- 一个衡量持久性的标准，对一个系列保留其以前成员的记忆的时间的估计。

只是不要链接到它，要么用你自己的话写，要么在这里给出一个来源的片段。

对我来说，赫斯特在市场系列中的话题已经关闭了很久了。也许有一天善良的数学家会再次打开它，但同时它被邪恶的数学家关闭了，他们表明马尔科夫过程H！=1/2意味着增量的非平稳性。结果，在计算了H并得到0.7后，我们不得不依靠增量是静止的并有相关性，或者市场有非静止的增量，甚至不记得它昨天在哪里，更不用说明天会在哪里。
 
Vita:

维塔，你要么是一个非常懒惰的人，要么是非常愚蠢。我想为你着想，所以我选择第一个选项。但懒惰也要有它的限度。不是渐进法，而是一个极限，超过这个极限，一个人仍然会振作起来，处理对他来说似乎不可理解的事情。

在第1页。在这个主题的第16页，我回复了Prival，并详细描述了所有的变量、程序和公式的推导，你有这样的要求。如果你没有能力解决2个未知数的简单方程组，那么你就不属于这里，而是属于学校的长椅。

维塔，到第16页去读我的帖子Privalu，读多少遍都可以理解你的主张是毫无根据的。

 
Candid:

1.嗯，我马上就写出了论点：改变尺度会改变系列的属性。通过改变比例，我们把刻度线系列变成条形系列。但你在这里没有做一个柱状序列，你调查了1个柱状的N个刻度。在你对我的这一说法感到愤慨之前，请记住，这一个酒吧的特征是随机变量，所以你已经很正确地做了许多测试......为1巴。


请解释一下，尺度是什么，尺度的变化是什么。请告诉我，你是如何处理一个条形图的--作为一个区间还是仅仅是4个价格中的一个的行。

如果你的所有条形图都是不同的，那么你的统计数据也是微不足道的--对于所研究对象的每个实例（即对于每个条形图），你只有一个维度。难道不是这样吗？而这至少可以为结果提供最低限度的有效性吗？

Candid:

2.这与什么都不矛盾，在赫斯特指数的定义中，没有一个字提到初始序列应该如何形成。如前所述，我们可以正式计算任何数列的赫斯特指数。但如果我们想通过赫斯特比率来判断我们的系列的持久性/反持久性，我们应该确保我们的系列具有某些特性，其中之一就是自相似性。因此，如果检查结果显示条形序列是自相似的，那么赫斯特就在我们手中。

技术上来说，没有索赔。:-)然而，为了让我理解你，还是要解释一下你使用酒吧的方法。

而自相似性的情况就更糟糕了。所以你是说，在我们计算赫斯特并得出任何结论之前，我们必须确定自相似性的存在？这在赫斯特的定义中吗？或者在他的其他一些理论立场中？那么合理的问题就出现了--你打算用什么方法来确定自相似性的存在？ 这种方法有什么理由吗？ SB不具有自相似性的特性吗？

事实上，我认为对于任何系列，都可以计算出分形 维度，从而计算出Hurst指数。那么，这是在天真的情况下吗？

Candid:

3.论点在哪里？顺便说一下，注意到我从未声称条形图系列是先验的自相似的。


我没有问到争论。我问的问题只是为了澄清你的立场。他们也是在试图解释我怀疑的原因。我不是在质疑你的观点，我只是想了解。

 
Prival:

吹嘘是不好的，但我无法忍受它。这里有一个分支，从一个级别到另一个级别都能记住...有小的停顿。16个数字...金字塔式的...

https://www.mql5.com/ru/forum/126769/page429


本页是Prival的帖子，有图片。这是关于蜱虫的，对于那些认为酒吧更好的人来说。

 

赫斯特 的意义到底是什么？:)这是一个 "在正面方向 "的连续截面上的滞后特性。最主要的是及时确定所需的过程，并与之匹配。赫斯特只适合于理论研究，但不适合于实际交易。

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