Hearst-Index - Seite 11
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Gibt es eine integrierte Hearst-Funktion in Excel? Wenn ja, nennen Sie ihn bitte. >> Danke.
Die Berechnung von Hearst erfolgt in einem Skript. In Excel müssen Sie nur logarithmieren und die gerade Linie finden.
Die Hearst-Berechnung wird in einem Skript durchgeführt. In Excel müssen Sie nur logarithmieren und die gerade Linie finden.
absolut richtig.
die Funktion wird TIP(y,x) genannt
Die Hearst-Berechnung wird in einem Skript durchgeführt. In Excel müssen Sie lediglich einen Logarithmus bilden und eine gerade Linie finden.
Dann können Sie das in MQL tun. Hier sind die "Nützlichen Funktionen von KimIV", die Ihnen dabei helfen.
Ich werde es einfach selbst testen. Ich habe schon lange darüber nachgedacht, Spirmen zu verfeinern, aber ich bin noch nicht dazu gekommen. Vielleicht ist die Synthese dieser beiden Indikatoren genau das, was ich brauche.
Trend (global) und Hurst haben nichts miteinander zu tun, Sergej. Hurst zeigt, grob gesagt, die Fähigkeit zu Mikrotrends. D.h. der Hurst-Index sagt etwas über die Mikrostruktur von Zeitreihen aus, aber nicht über einen Trend. Es scheint, dass mit H >> 0,5 (näher an 1) etwas an einer Zeitreihe (Gewinn) gemacht werden kann - gerade weil es nicht martingal ist (Unterschiede benachbarter Stichproben sind korreliert). Und nicht-martingal - weil benachbarte Stichproben abhängig sind.
Ich werde Ihnen Bilder zeigen, obwohl Sie sie sicher selbst gesehen haben. Sie stammen alle aus Peters' "Fraktalanalyse"... Es ist zu beachten, dass es nirgendwo einen Trend gibt. Die Zahlen von Hearst sind 0,72 (oben links), 0,76 (oben rechts), etwa 0,9 (unten links) und deutlich unter 0,5 (unten rechts). Sie wissen, wie ein Wiener Prozess aussieht (H=0,5).
Das alles ist natürlich auch ein qualitatives Bild.
Das heißt, der Hurst-Index sagt etwas über die Mikrostruktur der Zeitreihe aus, aber nicht über den Trend.
Das alles ist natürlich auch ein qualitatives Bild.Wenn Sie gestatten, möchte ich meine Gedanken zu diesem Thema hinzufügen.
Eine ziemlich vollständige Charakterisierung der BP wird durch das autoregressive Modell gegeben. Im Allgemeinen kann man sich den BP als Summe einer deterministischen Komponente und einer Zufallskomponente (Rauschen) vorstellen:
Dies ist das AR-Modell für Preisinkremente dX. Mit seiner Hilfe können wir in Kenntnis des p-Wertes der vorangegangenen Inkremente die erwartete Entwicklung des Quotienten mit einer gewissen Sicherheit vorhersagen. Der Übergang von den Preisinkrementen zur Vorhersage des Preises selbst ist nicht schwierig; dazu addieren Sie einfach das erwartete Preisinkrement zum letzten Wert des Instrumentenpreises und Sie erhalten eine Preisvorhersage für den nächsten Schritt.
Oben habe ich die Identität der Hearst Ratio (HR), die für jeden TF des Kurses berechnet wurde, und den Korrelationskoeffizienten (CC) zwischen benachbarten Messwerten in einer Reihe der ersten Differenz des Kurses gezeigt (stochastischer BP ist in rot dargestellt, EURGBP min ist in blau dargestellt). Die Übereinstimmung kann als zufriedenstellend und sogar zugunsten der CC betrachtet werden - glattere Abhängigkeit, unter sonst gleichen Bedingungen, und unvergleichlich einfacherer Ausdruck für die Berechnungen im Vergleich zur PC:
Es gibt jedoch einen grundlegenden Unterschied. Der PC ist ein tieferes und vollständigeres Merkmal des BP im Vergleich zum QC, weil er den Quotienten so bewertet, wie er ist - in seiner Gesamtheit, mit all seinen internen Verbindungen und Merkmalen, ohne auf eine künstliche Trennung der Merkmale zurückzugreifen. Die Qualitätskontrolle nutzt unter diesen Bedingungen den einzigen Parameter, der für ihre Analyse zur Verfügung steht - die Beziehung zwischen benachbarten Zählungen von Kotierinkrementen, und das ist alles. Die Tatsache, dass die Ergebnisse übereinstimmen, deutet nur auf die schwache Korrelation der langfristigen Zählungen (die zweite linke Zählung hat nämlich fast keinen Einfluss auf den zukünftigen Wert des Kursanstiegs des Instruments) mit der erwarteten Bewegung hin. Es kann sogar das Gegenteil passieren (tiefe Links erscheinen) und die Qualitätskontrolle schlägt fehl, während der PC korrekt funktioniert.
Dies ist die Ähnlichkeit und der Hauptunterschied zwischen diesen beiden Methoden der BP-Analyse.
Es ist zu betonen, dass PC ein integrales Merkmal von BP ist, das nichts über die spezifischen Eigenschaften der Beziehung zwischen den inkrementellen Zählungen aussagt. Im Gegensatz dazu ist das AR-Modell vollständig quantitativ und liefert ein quantitatives Merkmal dieser Beziehungen (Koeffizienten vor dX unter dem Summenzeichen), das es uns ermöglicht, sie zu 100 % zu nutzen. Allerdings gibt es auch Einschränkungen aufgrund der Linearität des verwendeten Ansatzes. AR-Modelle, die nicht-lineare Beziehungen zwischen Inkrementen berücksichtigen, verfügen über vollständigere Informationen. Aber auch dieses Modell sollte von uns entwickelt werden, und es ist nicht die Tatsache, dass es optimal ist.
Und genau hier kommen Neuronale Netze ins Spiel... Nichtlinearitäten bilden ihre Grundlage, und die Fähigkeit zu lernen verleiht ihnen die notwendige Flexibilität.
Und hier kommen die Neuronalen Netze ins Spiel... Nichtlinearitäten sind ihr Kern, und die Fähigkeit zu lernen gibt ihnen die nötige Flexibilität.
Niemand bestreitet, dass für hartnäckige und antipersistente BP oder Teile von BP der Handel
Die Taktiken sind diametral entgegengesetzt, so dass der NS lernen muss, den PC beim Handel zu berücksichtigen.
Vielleicht ist es besser, sie mit Fertigprodukten zu füttern, als zu warten, bis sie es selbst erkennt.
Vielleicht ist es besser, sie mit Fertignahrung zu füttern, als zu warten, bis sie lernt, es selbst zu erkennen.
Es ist eine Frage der Debatte, was am besten ist. Was sind die Kriterien für die Beurteilung, ob es besser ist?
Sie berufen sich auf den PC als die ultimative Wahrheit, aber er ist nur ein Werkzeug, das seine eigenen Möglichkeiten und Grenzen hat. Und es ist keine Tatsache, dass es schlechter oder teurer ist, zu warten, bis HC selbst eine Funktion enthüllt, als ihm etwas Sichtbares, aber nicht das Beste zu geben. Außerdem konzentriert sich NS bei der Suche auf die Maximierung des Gewinns (Geschwindigkeit des Kontowachstums) und PC auf das Fortbestehen des BP, das immer noch irgendwie mit der TK und erst dann mit dem Kontowachstum verbunden sein sollte.
Trend (global) und Hurst haben nichts miteinander zu tun, Sergej. Hurst zeigt, grob gesagt, die Fähigkeit zu Mikrotrends. D.h. der Hurst-Index sagt etwas über die Mikrostruktur von Zeitreihen aus, aber nicht über einen Trend. Es scheint, dass mit H >> 0,5 (näher an 1) etwas an einer Zeitreihe (Gewinn) gemacht werden kann - gerade weil es nicht martingal ist (Unterschiede benachbarter Stichproben sind korreliert). Und nicht-martingal - weil benachbarte Stichproben abhängig sind.
Ich werde Ihnen Bilder zeigen, obwohl Sie sie sicher selbst gesehen haben. Sie stammen alle aus Peters' "Fraktalanalyse"... Es ist zu beachten, dass es nirgendwo einen Trend gibt. Die Werte von Hearst liegen bei 0,72 (oben links), 0,76 (oben rechts), etwa 0,9 (unten links) und deutlich unter 0,5 (unten rechts). Sie wissen, wie ein Wiener Prozess aussieht (H=0,5).
Natürlich ist das alles auch ein Qualitätsbild.
Es ist etwas freie Zeit entstanden. Ich werde versuchen, es zu programmieren und hier zu veröffentlichen. Ich werde Matcad verwenden, um sie alle zu erstellen, und erklären, wo und wie ich sie modelliert habe.
Mein Ziel ist es nicht, Bilder in guter Qualität zu erhalten, sondern den Hearst-Exponenten und seine Leistung bei verschiedenen Eingangssignalen (an Testmodellen) zu erforschen und auf dieser Grundlage seine Leistung und Nutzbarkeit zu verstehen.
Hier sind die Modelle. Wenn Sie glauben, dass Sie mehr brauchen, schreiben Sie es auf.
Ich habe jetzt etwas freie Zeit. Ich werde versuchen, alles zu programmieren und es hier zu veröffentlichen. Ich werde alles in Matcad machen, mit Erklärungen, wo und wie ich es modelliert habe.
Zweck: nicht um gute Bilder zu erhalten, sondern um den Hearst-Exponenten und seine Arbeit mit verschiedenen Eingangssignalen (an Testmodellen) zu untersuchen,
Wie wollen Sie die Hearst-Zahl für die aktuelle Situation erhalten? Das bedeutet, dass eine begrenzte Anzahl von N-Balken in Betracht gezogen werden muss, um Hearst für diese spezielle Stichprobe zu berechnen. Man braucht also ein anderes Kriterium, um den Zeitpunkt in der Vergangenheit zu finden, von dem aus die Berechnungen für den jetzigen Zeitpunkt vorgenommen werden.
Und genau da hat Rosh ins Schwarze getroffen. Um die Hearst-Zahl zu berechnen, braucht man eine Menge historischer Daten. Es handelt sich dabei nicht um ein "muwing", dessen Gedächtnis auf einen bestimmten Zeitraum beschränkt ist, sondern um ein globales Merkmal des gesamten BP - oder eines großen Teils davon.