成交量、波动率和赫斯特指数 - 页 9 12345678910111213141516...37 新评论 Prival 2010.09.12 21:17 #81 faa1947: 温度并不来自布朗运动，时间段也不来自刻度线。在一个相邻的主题上，我给Prival，一个已知的蜱虫支持者，提供了两张照片。EURUSD30 - 7200条EURUSD60 - 3600条我们可以看到，频率是不同的。一个明显的事实是，Open60[0]=Open30[0]，Close30[1]=Close60[0]，而傅里叶分析的结果是不同的!但这只是乍看之下。 从中得到的相应时间段的刻度线都是不同的。一些小数点与一个小数点投资者有关，其他小数点则与其他时间框架的投资者有关。此外，每个刻度线后面有不同的姿势大小（我们没有得到）。我们是根据什么来梳理同一标题下所有经济上不同的蜱虫？当然，所有的时间框架都是相关的。一边是趋势，一边是修正。 将小数点归于投资者，甚至将其归为点数或非点数，都是无稽之谈。这个简单的事实是许多人无法掌握的。条形图由刻度线组成。你 可以用刻度线以任何方式切条，而不仅仅是烛台，烛台 有两个世纪的历史。 Z.S.，这就是僵尸化......脱下眼罩。 把你的眼罩拿掉吧。给我一个公式，这是一个经济勾当，这不是一个经济勾当......。 Vitali 2010.09.12 21:40 #82 Yurixx: 1.你认为 "平均里程 "是什么？一个定义是可取的。 2.公式1）是怎么来的？什么是K因子？这就是你们所说的 "赫斯特系数 "吗？ 4.k系数没有出现在表中的任何地方，而且根据这个表的结果，h->1/2的事实只是考虑了纯SB的结果。渐进倾向于1/2很难说是一个令人高兴的事实，因为SB的情况只是一个边界情况，人们可以在上面检查校准。经过检查，我们发现只有在大N的极限下，才能渐进地获得1/2的Hurst指数。你认为这在实践中会奏效吗？ 我不知道你从哪里得到这个公式，但赫斯特指数不在那里。 而我所计算的，不幸的是，你根本没有理解。 然而，如果它是一个问题（在一个肯定的句子后面有一个意外的问号:-），我可以向你保证--我甚至没有想到。 公式1）取自概率论教科书中的随机行走。系数k将随机行走的步数与N步内所走的平均距离联系起来，而k根本不是赫斯特系数。我明确写道，Hurst系数是sqrt，即N被提高的程度，对于随机行走，Hurst系数是1/2。 在关于随机漫步的公式的帮助下，我已经给了你一个图，说明你的Hurst是如何从上面渐进地趋向于1/2的。如果你没有立即理解随机漫步，或者认为它不适用于你的计算，那么就忘了我写给你的东西吧。 只是回答，你不觉得你的表格很奇怪吗，对于随机产生的数字，你的赫斯特永远不会小于1/2？ Candid 2010.09.12 21:59 #83 Vita: 以防万一。 这项研究的第一个结果是证明了当N很小的时候，随机行走的 赫斯特指数 与1/2有明显的不同。 也就是说，当你读到市场不是随机的，因为它的赫斯特指数大于1/2，你必须首先问自己：作者是根据什么统计数据得出这个结论的。 本研究的第二个结果是将随机行走的 赫斯特指数对N的依赖性制成表格。 也就是说，如果你有一个N值不大的时间序列，想用Hearst指数来确定它与随机漫步的接近程度，你应该计算Hearst指数，并与这个表中的相应数字进行比较。不是用1/2。 Yurixx 2010.09.12 22:50 #84 Vita: 公式1）取自概率论教科书中的随机行走。系数k将随机行走的步数与N步内所走的平均距离联系起来，而k根本不是赫斯特系数。我明确写道，赫斯特系数在于sqrt，即N被提高的程度，对于随机行走，赫斯特系数是1/2。 通过随机漫步公式，我给了你一个布局，你的Hurst如何从上面渐近地趋向于1/2。如果你没有立即理解随机漫步，或者认为它不适用于你的计算，那么忘掉我写给你的东西吧。 只是回答，你不觉得你的表格很奇怪吗，对于随机产生的数字，你的赫斯特永远不会小于1/2？ 请提供一个教科书的链接。公式High - Low = k * sqrt(N)是Hurst公式R/S = k * N^h的松散（和不正确）的转置，其中平均R是平均值（High - Low）。这个根只出现在SB上，所以事实证明，对于SB来说，它应该是h=1/2。它应该，但它没有。这就是我的表格所显示的情况。 所以我不觉得奇怪，你对SB的Hearst得分刚好不低于1/2。但我确实觉得奇怪，对SB来说，它一直大于1/2，而且随着N的增加，只渐进地趋向于这个值。 Vitali 2010.09.12 23:27 #85 Yurixx: 请提供一个教科书的链接。高-低=k*sqrt(N)这个公式是一个松散的（也是不正确的）转置公式--它不是赫斯特转置。它是SB的一个理论性定理。我用它来说明为什么在你的表格中，SB的值一直是>1/2。你看，SB的定理预测了你对SB的计算结果，你把它当成了赫斯特。这是你在不存在的地方讨好赫斯特的耳朵。SB定理足以解释你的结果。 Hurst的R/S = k * N^h，其中R的平均传播是平均值（高-低），这是不正确的，它不是R/S分析，它是自述。赫斯特的R/S分析没有R这个平均值，这是你的虚构。根只发生在SB，这就是为什么对SB来说，结果应该是h=1/2。它应该如此，但它没有发生。 - 要澄清的是。根据你并不正确的赫斯特计算公式，这种情况并没有发生--这就是我的表格所显示的。- 你的表格显示了概率论所预测的结果，这并不令人惊讶。令人惊讶的是你的结论，当你的计算与赫斯特的SB理论不一致时。 所以我不觉得奇怪，对于SB来说，Hurst指数永远不会小于1/2。但我确实觉得奇怪，对SB来说，它一直大于1/2，而且随着N的增长，只渐进地趋向于这个值。- SB只爱执着是无稽之谈。 黑体字。 Vitali 2010.09.12 23:31 #86 Yurixx: 表2a中的第三列显示了K 值--为获得给定的精度acc=0.001而必须生成的间隔数。如果我们考虑到所有可能轨迹的总数是2^N，那么从N=32 开始，K 数是这个总数的一个微小部分。而随着N 的增加，这一比例迅速下降。 然而，从实际的角度来看，这并没有什么值得高兴的。根据2009年蜱虫的密度，区间N=16384，大约相当于一天。在一个静止的市场中，要计算出平均范围R ，准确度为0.001，需要2452000个交易日（即9430年）。它不太可能引起任何人的兴趣。然而，如果精确度大大降低，就有可能达到足够的统计数据集。 表2a的第六列（D）与第二列（N）的数值非常精确地吻合，第九列与第十列（LOG(D)=LOG(N)）吻合，根据之前给出的增量方差公式，应该是这样。而在N=4、8和16时的R ，与前述表格中的相应数值相吻合，其中给出了平均扩散的确切理论值。 也就是说，所选择的准确度和相应的样本量K 确实能确保所得到的数据的可靠性。 主要的兴趣是最后一列，其中给出了Hurst指数的值。第n行的结果是用两个点计算的，即第n行和前一个点。理论上，对于所考虑的SB，Hurst指数应该等于0.5。然而，正如你所看到的，情况并非如此。 对于区间N 的小值，该指数与0.5相差很大，只有随着N的 增加 ，才趋向于0.5，显然是渐进式的。我想强调这一点的基本性质：为了计算Hurst指数，我们选择不同的区间值来划分数列，我们将得到相当不同的数值。因此，试图用Hurst指数来评估SR的特性，我们应该有一个纯SB的表格曲线（这是需要的校准），与之比较实验的数据，或者使用非常大的间隔。这两种选择对于现实世界的使用来说实际上都是不可接受的。 我对你的话进行了加粗和下划线。在他们之后，我会得出结论，我没有正确地计算赫斯特，特别是在你的表2b中SB的赫斯特，总是大于0.5。但我在这里提示你，你已经有了一个小小的发现。建议你用你的表格作为规范化，即。 本研究的第二个结果是将Hurst指数的依存性制成表格 对于随机行走关于N。 也就是说，如果你有一个N值不大的时间序列，并想用Hearst指数来确定它与随机漫步的接近程度，你应该计算Hearst指数，并将其与这个表中的相应数字进行比较。不是用1/2。 toCandid:Yurixx 计算Hearst比率的方法不正确。这与SB的理论并不一致。你不指出他的错误，反而提议用这个计算错误的系数来进行配给？这真是太可怕了。如果我有一个N不太大的时间序列， 想用Hurst指数来确定它与随机漫步的接近程度 ， 首先我会用数学上合理的估计Hurst指数来处理我的情况，但不是用它们写成1/2+k/ln(N)的表格。赫斯特对小N的估计是昂贵的。 对我来说，Yurixx 所估计的不是赫斯特。同样，我已经说明了为什么他在表2b中的赫斯特值一直大于1/2。所有这些都严格按照概率论进行。没有 "应该，但我想叫它赫斯特 "这样的歌词。 Vitali 2010.09.12 23:31 #87 Yurixx: 不，市场当然有记忆。只是彼得斯的方法值得怀疑。主要有三点。1.没有任何理论基础可以为不同情况下的计算结果的比较提供依据和校准。2.所用的数据集太小，无法为结果提供必要的信任度。3.在他的计算中，彼得斯将所有的分形层次堆积起来，并假设系列的隐性静止性。在我们的环境中，这没有任何价值或意义。 1."理由和校准，以比较不同情况下的计算结果"--请问这意味着什么？哪些结果需要进行校准？ 2. "所使用的数据集太小，无法为结果提供必要的信心水平。"-- 你是如何评估的？例如，赫斯特在相当数量的样本上得到了可靠的结果。你能呼唤你的Hurst结果与+/-误差吗？ 3. "在系列的静止性的隐含假设上进行的" -- 他这样做是正确的，否则你就不会在市场上写关于赫斯特的书。对于非平稳收益，Hurst != 1/2与持久性无关。 我认为，宣读赫斯特和踢走彼得斯将是一个好的开始，其结果要符合理论。 Candid 2010.09.13 07:22 #88 Vita: toCandid:Yurixx 计算Hearst的系数是错误的。这与SB的理论并不一致。你没有指出他的错误，而是建议将这个计算错误的系数用于配给？这真是太可怕了。如果我有一个N不太大的时间序列， 想用Hurst系数来确定它与随机漫步的接近程度 ， 首先我会用一个适合我的情况的Hurst系数的数学估计，但不是写成1/2+k/ln(N)的表格。赫斯特对小N的估计是昂贵的。 对我来说，Yurixx 所想的不是赫斯特。 如果你检查Yurixx的 结论，没有人介意。也就是说，要么重复他做的第一原理计算，要么通过分析得到结果。实际上，正如之前所讨论的，所缺少的只是一个将价差与标准差联系起来的公式。 如果你指的是教科书，那么请给出一个具体的参考资料。教科书与课本不一样。如果你记得，这里的起点正是费曼的教科书。 我已经说明了为什么他在表2b中的赫斯特值一直大于1/2。" 你的维基百科链接缺少了High - Low = k * sqrt(N)这个公式。再给我一个链接。 Candid 2010.09.13 08:01 #89 我终于意识到维塔 结论中的主要错误是什么--第二个假设，h=log（k*sqrt（N））/log（N），也是错误的。 Hurst图 被定义为log(High - Low)与log(N)的斜率，Vita 写的是从原点到点[log(High - Low)，log(N)]的射线的斜率。 这是一个标准错误，这一点在前面也讨论过。 Vitali 2010.09.13 08:24 #90 Candid:最后我意识到维塔 结论中的主要错误是什么--第二个假设，h=log（k*sqrt（N））/log（N），也是错误的。Hurst图被定义为log(High - Low)与log(N)的斜率，Vita 写的是从原点到点[log(High - Low)，log(N)]的射线的斜率。这是一个标准错误，这一点以前也在这里讨论过。 再一次，赫斯特指数 与此无关。以科尔莫戈罗夫的教科书《概率论导论》为例。在那里你会找到随机行走时的平均运行公式。高点-低点与开盘-收盘成正比，这是Yurixx 计算中的平均运行，与Kolmogorov步骤数的根成正比。我把 课本上的公式 替换成Yurixx的 公式。 得到的结果，与表格中的计算完全一致。你看，这里没有一个地方是赫斯特的，而且自始至终都没有。有人可能将红漆小车称为法拉利，以将法拉利的属性归于他的小车，有人可能将他自创的派生系列的计算方法称为赫斯特，以将赫斯特的属性归于他的计算。 要求Yurixx 计算N*N系列的Hurst，从0到1000 。 赫斯特公司并不关心这个系列的衡量标准是什么。对于赫斯特来说，用1个点=38只鹦鹉来代替，没有任何改变。Yurixx的 公式被 这个替换所杀死。 尼罗河水平和其他来自日常生活的系列，更不用说像N*N*N这样的数学抽象概念，都不能用Yurixx'a 公式来衡量，因为强加在系列上的人为限制与现实世界无关，是为了让卡车变红而写的，即 "à la Hurst fromYurixx'a"小于1，对SB来说趋于1/2。 没有进一步的相似之处。 12345678910111213141516...37 新评论 您错过了交易机会： 免费交易应用程序 8,000+信号可供复制 探索金融市场的经济新闻 注册 登录 拉丁字符（不带空格） 密码将被发送至该邮箱 发生错误 使用 Google 登录 您同意网站政策和使用条款 如果您没有帐号，请注册 可以使用cookies登录MQL5.com网站。 请在您的浏览器中启用必要的设置，否则您将无法登录。 忘记您的登录名/密码？ 使用 Google 登录
温度并不来自布朗运动，时间段也不来自刻度线。在一个相邻的主题上，我给Prival，一个已知的蜱虫支持者，提供了两张照片。
EURUSD30 - 7200条
EURUSD60 - 3600条
我们可以看到，频率是不同的。一个明显的事实是，Open60[0]=Open30[0]，Close30[1]=Close60[0]，而傅里叶分析的结果是不同的!但这只是乍看之下。
从中得到的相应时间段的刻度线都是不同的。一些小数点与一个小数点投资者有关，其他小数点则与其他时间框架的投资者有关。此外，每个刻度线后面有不同的姿势大小（我们没有得到）。我们是根据什么来梳理同一标题下所有经济上不同的蜱虫？当然，所有的时间框架都是相关的。一边是趋势，一边是修正。
将小数点归于投资者，甚至将其归为点数或非点数，都是无稽之谈。这个简单的事实是许多人无法掌握的。条形图由刻度线组成。你 可以用刻度线以任何方式切条，而不仅仅是烛台，烛台 有两个世纪的历史。
Z.S.，这就是僵尸化......脱下眼罩。
把你的眼罩拿掉吧。给我一个公式，这是一个经济勾当，这不是一个经济勾当......。
1.你认为 "平均里程 "是什么？一个定义是可取的。
2.公式1）是怎么来的？什么是K因子？这就是你们所说的 "赫斯特系数 "吗？
4.k系数没有出现在表中的任何地方，而且根据这个表的结果，h->1/2的事实只是考虑了纯SB的结果。渐进倾向于1/2很难说是一个令人高兴的事实，因为SB的情况只是一个边界情况，人们可以在上面检查校准。经过检查，我们发现只有在大N的极限下，才能渐进地获得1/2的Hurst指数。你认为这在实践中会奏效吗？
我不知道你从哪里得到这个公式，但赫斯特指数不在那里。
而我所计算的，不幸的是，你根本没有理解。 然而，如果它是一个问题（在一个肯定的句子后面有一个意外的问号:-），我可以向你保证--我甚至没有想到。
公式1）取自概率论教科书中的随机行走。系数k将随机行走的步数与N步内所走的平均距离联系起来，而k根本不是赫斯特系数。我明确写道，Hurst系数是sqrt，即N被提高的程度，对于随机行走，Hurst系数是1/2。
在关于随机漫步的公式的帮助下，我已经给了你一个图，说明你的Hurst是如何从上面渐进地趋向于1/2的。如果你没有立即理解随机漫步，或者认为它不适用于你的计算，那么就忘了我写给你的东西吧。
只是回答，你不觉得你的表格很奇怪吗，对于随机产生的数字，你的赫斯特永远不会小于1/2？
以防万一。
这项研究的第一个结果是证明了当N很小的时候，随机行走的 赫斯特指数 与1/2有明显的不同。
也就是说，当你读到市场不是随机的，因为它的赫斯特指数大于1/2，你必须首先问自己：作者是根据什么统计数据得出这个结论的。
本研究的第二个结果是将随机行走的 赫斯特指数对N的依赖性制成表格。
也就是说，如果你有一个N值不大的时间序列，想用Hearst指数来确定它与随机漫步的接近程度，你应该计算Hearst指数，并与这个表中的相应数字进行比较。不是用1/2。
公式1）取自概率论教科书中的随机行走。系数k将随机行走的步数与N步内所走的平均距离联系起来，而k根本不是赫斯特系数。我明确写道，赫斯特系数在于sqrt，即N被提高的程度，对于随机行走，赫斯特系数是1/2。
通过随机漫步公式，我给了你一个布局，你的Hurst如何从上面渐近地趋向于1/2。如果你没有立即理解随机漫步，或者认为它不适用于你的计算，那么忘掉我写给你的东西吧。
只是回答，你不觉得你的表格很奇怪吗，对于随机产生的数字，你的赫斯特永远不会小于1/2？
请提供一个教科书的链接。公式High - Low = k * sqrt(N)是Hurst公式R/S = k * N^h的松散（和不正确）的转置，其中平均R是平均值（High - Low）。这个根只出现在SB上，所以事实证明，对于SB来说，它应该是h=1/2。它应该，但它没有。这就是我的表格所显示的情况。
所以我不觉得奇怪，你对SB的Hearst得分刚好不低于1/2。但我确实觉得奇怪，对SB来说，它一直大于1/2，而且随着N的增加，只渐进地趋向于这个值。
请提供一个教科书的链接。高-低=k*sqrt(N)这个公式是一个松散的（也是不正确的）转置公式--它不是赫斯特转置。它是SB的一个理论性定理。我用它来说明为什么在你的表格中，SB的值一直是>1/2。你看，SB的定理预测了你对SB的计算结果，你把它当成了赫斯特。这是你在不存在的地方讨好赫斯特的耳朵。SB定理足以解释你的结果。 Hurst的R/S = k * N^h，其中R的平均传播是平均值（高-低），这是不正确的，它不是R/S分析，它是自述。赫斯特的R/S分析没有R这个平均值，这是你的虚构。根只发生在SB，这就是为什么对SB来说，结果应该是h=1/2。它应该如此，但它没有发生。 - 要澄清的是。根据你并不正确的赫斯特计算公式，这种情况并没有发生--这就是我的表格所显示的。- 你的表格显示了概率论所预测的结果，这并不令人惊讶。令人惊讶的是你的结论，当你的计算与赫斯特的SB理论不一致时。
所以我不觉得奇怪，对于SB来说，Hurst指数永远不会小于1/2。但我确实觉得奇怪，对SB来说，它一直大于1/2，而且随着N的增长，只渐进地趋向于这个值。- SB只爱执着是无稽之谈。
表2a中的第三列显示了K 值--为获得给定的精度acc=0.001而必须生成的间隔数。如果我们考虑到所有可能轨迹的总数是2^N，那么从N=32 开始，K 数是这个总数的一个微小部分。而随着N 的增加，这一比例迅速下降。
然而，从实际的角度来看，这并没有什么值得高兴的。根据2009年蜱虫的密度，区间N=16384，大约相当于一天。在一个静止的市场中，要计算出平均范围R ，准确度为0.001，需要2452000个交易日（即9430年）。它不太可能引起任何人的兴趣。然而，如果精确度大大降低，就有可能达到足够的统计数据集。
表2a的第六列（D）与第二列（N）的数值非常精确地吻合，第九列与第十列（LOG(D)=LOG(N)）吻合，根据之前给出的增量方差公式，应该是这样。而在N=4、8和16时的R ，与前述表格中的相应数值相吻合，其中给出了平均扩散的确切理论值。 也就是说，所选择的准确度和相应的样本量K 确实能确保所得到的数据的可靠性。
主要的兴趣是最后一列，其中给出了Hurst指数的值。第n行的结果是用两个点计算的，即第n行和前一个点。理论上，对于所考虑的SB，Hurst指数应该等于0.5。然而，正如你所看到的，情况并非如此。 对于区间N 的小值，该指数与0.5相差很大，只有随着N的 增加 ，才趋向于0.5，显然是渐进式的。我想强调这一点的基本性质：为了计算Hurst指数，我们选择不同的区间值来划分数列，我们将得到相当不同的数值。因此，试图用Hurst指数来评估SR的特性，我们应该有一个纯SB的表格曲线（这是需要的校准），与之比较实验的数据，或者使用非常大的间隔。这两种选择对于现实世界的使用来说实际上都是不可接受的。
我对你的话进行了加粗和下划线。在他们之后，我会得出结论，我没有正确地计算赫斯特，特别是在你的表2b中SB的赫斯特，总是大于0.5。但我在这里提示你，你已经有了一个小小的发现。建议你用你的表格作为规范化，即。
本研究的第二个结果是将Hurst指数的依存性制成表格 对于随机行走关于N。
也就是说，如果你有一个N值不大的时间序列，并想用Hearst指数来确定它与随机漫步的接近程度，你应该计算Hearst指数，并将其与这个表中的相应数字进行比较。不是用1/2。
toCandid:Yurixx 计算Hearst比率的方法不正确。这与SB的理论并不一致。你不指出他的错误，反而提议用这个计算错误的系数来进行配给？这真是太可怕了。如果我有一个N不太大的时间序列， 想用Hurst指数来确定它与随机漫步的接近程度 ， 首先我会用数学上合理的估计Hurst指数来处理我的情况，但不是用它们写成1/2+k/ln(N)的表格。赫斯特对小N的估计是昂贵的。
对我来说，Yurixx 所估计的不是赫斯特。同样，我已经说明了为什么他在表2b中的赫斯特值一直大于1/2。所有这些都严格按照概率论进行。没有 "应该，但我想叫它赫斯特 "这样的歌词。
不，市场当然有记忆。只是彼得斯的方法值得怀疑。主要有三点。1.没有任何理论基础可以为不同情况下的计算结果的比较提供依据和校准。2.所用的数据集太小，无法为结果提供必要的信任度。3.在他的计算中，彼得斯将所有的分形层次堆积起来，并假设系列的隐性静止性。在我们的环境中，这没有任何价值或意义。
1."理由和校准，以比较不同情况下的计算结果"--请问这意味着什么？哪些结果需要进行校准？
2. "所使用的数据集太小，无法为结果提供必要的信心水平。"-- 你是如何评估的？例如，赫斯特在相当数量的样本上得到了可靠的结果。你能呼唤你的Hurst结果与+/-误差吗？
3. "在系列的静止性的隐含假设上进行的" -- 他这样做是正确的，否则你就不会在市场上写关于赫斯特的书。对于非平稳收益，Hurst != 1/2与持久性无关。
我认为，宣读赫斯特和踢走彼得斯将是一个好的开始，其结果要符合理论。
toCandid:Yurixx 计算Hearst的系数是错误的。这与SB的理论并不一致。你没有指出他的错误，而是建议将这个计算错误的系数用于配给？这真是太可怕了。如果我有一个N不太大的时间序列， 想用Hurst系数来确定它与随机漫步的接近程度 ， 首先我会用一个适合我的情况的Hurst系数的数学估计，但不是写成1/2+k/ln(N)的表格。赫斯特对小N的估计是昂贵的。
对我来说，Yurixx 所想的不是赫斯特。
如果你指的是教科书，那么请给出一个具体的参考资料。教科书与课本不一样。如果你记得，这里的起点正是费曼的教科书。
我终于意识到维塔 结论中的主要错误是什么--第二个假设，h=log（k*sqrt（N））/log（N），也是错误的。
Hurst图 被定义为log(High - Low)与log(N)的斜率，Vita 写的是从原点到点[log(High - Low)，log(N)]的射线的斜率。
这是一个标准错误，这一点在前面也讨论过。
最后我意识到维塔 结论中的主要错误是什么--第二个假设，h=log（k*sqrt（N））/log（N），也是错误的。
Hurst图被定义为log(High - Low)与log(N)的斜率，Vita 写的是从原点到点[log(High - Low)，log(N)]的射线的斜率。
这是一个标准错误，这一点以前也在这里讨论过。
再一次，赫斯特指数 与此无关。以科尔莫戈罗夫的教科书《概率论导论》为例。在那里你会找到随机行走时的平均运行公式。高点-低点与开盘-收盘成正比，这是Yurixx 计算中的平均运行，与Kolmogorov步骤数的根成正比。我把 课本上的公式 替换成Yurixx的 公式。 得到的结果，与表格中的计算完全一致。你看，这里没有一个地方是赫斯特的，而且自始至终都没有。有人可能将红漆小车称为法拉利，以将法拉利的属性归于他的小车，有人可能将他自创的派生系列的计算方法称为赫斯特，以将赫斯特的属性归于他的计算。
要求Yurixx 计算N*N系列的Hurst，从0到1000 。
赫斯特公司并不关心这个系列的衡量标准是什么。对于赫斯特来说，用1个点=38只鹦鹉来代替，没有任何改变。Yurixx的 公式被 这个替换所杀死。 尼罗河水平和其他来自日常生活的系列，更不用说像N*N*N这样的数学抽象概念，都不能用Yurixx'a 公式来衡量，因为强加在系列上的人为限制与现实世界无关，是为了让卡车变红而写的，即 "à la Hurst fromYurixx'a"小于1，对SB来说趋于1/2。 没有进一步的相似之处。