Hearst-Index - Seite 43
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ja das gleiche... die Marktbedingungen sind der entscheidende Faktor
Deshalb ist sie (potenziell) nützlich. Aber es ist notwendig, dass Sie Ihren Geist ernsthaft bewegen. Und geben Sie fast den ganzen Mist auf, den man als klassische TA bezeichnet.
Wenn Sie in diese Richtung denken, ist der Ausgangspunkt :
Ist es sinnvoll, die Zustände einer eindimensionalen Welt vorherzusagen?
Wenn Sie in diesem Sinne denken, ist die Ausgangsprämisse:
Ist es sinnvoll, die Zustände einer eindimensionalen Welt vorherzusagen?
Und aus wessen Sicht wird die Frage der Vorhersage gestellt, aus der Sicht der "Bevölkerung" dieser Welt oder aus der Sicht eines Außenstehenden?
Und aus wessen Sicht stellt sich die Frage der Vorhersage, der "Bevölkerung" dieser Welt oder eines Außenstehenden?
Die Frage ist, so wie ich sie verstehe, rhetorisch.
Aber um die Frage zu beantworten: Wenn ich Esoterik lese, stoße ich immer wieder auf Erklärungen von Vorhersagen als Informationen von außen.
Was den Punkt anbelangt, so erinnere ich Sie daran, dass ich weder Mathematiker noch Programmierer bin.
Ein Graph hat einen Quotienten und eine Zeit. Renco hat nur einen Quotienten.
Und nirgendwo wird die Zeit richtig analysiert, sie existiert sozusagen nicht.
Analysiert man jedoch beide Diagramme, so bleibt die Zeit nach der bäuerlichen Logik in der Differenz.
Und vielleicht wird das Renko in seiner ursprünglichen Form nicht funktionieren. Vielleicht müssen Sie sie mit Hilfe von Bezugspunkten stricken oder eine neue Zeichnung anfertigen. Ich weiß es nicht.
Das ist meine primitive Argumentation. Kurz gesagt, das ist alles Unsinn.
Renko, Kagi, Range und so weiter haben auch Zeit: die Momente der Kerzenwechsel sind streng geordnet und haben ein klares Kriterium der Konstruktion. Es findet also eine monotone, aber nicht lineare Transformation der Zeitachse statt... Die "neue" Zeit verläuft sozusagen in einem anderen Tempo als unsere gewohnte Zeit - sie beschleunigt sich und verlangsamt sich dann wieder.
Ich bin der gleichen Meinung.
Sie haben mein Verständnis formalisiert.
Dennoch hält mich etwas in meiner Argumentation zurück.
OK...
Das ist leider nicht das Ergebnis.
Wie Münchhausen zu sagen pflegte: "Das nicht!"
Lassen Sie uns weiter suchen.
Diese Arbeit von Eric Nyman (2010), die wiederum aus einem Buch von Adgar Peters (1990) stammt, der diese Methode aus den Arbeiten von Mandelbort (1960-70) entnommen hat, beschrieb zum ersten Mal eine Methode, die der 70-jährige Harold Edwin Hirst im Jahr 1951 erfunden hatte. Das bedeutet, dass man sich bei der Frage nach der Neuheit des vorgeschlagenen Themas bei der Dissertationsberatung vorstellen sollte, dass der alte Edwin aus dem XIX Jahrhundert ein Erfinder der fraktalen Geometrie ist:)
Aber im Ernst, die Methode wurde, wie oben gesehen, für einen spezifischen und höchst anormalen Prozess entwickelt - die Nilüberschwemmung. In der nachstehenden Abbildung ist die Unverhältnismäßigkeit der Überlaufspanne gegenüber dem allgemeinen Trend oder der mathematischen Erwartung offensichtlich. Für einen bestimmten Prozess, die Nilkatastrophe, ist diese Methode also gut und funktioniert, aber für die Finanzmärkte, wie Mandelbort sie darzustellen versucht hat, ist sie nicht mehr ausreichend. Unter allen Umständen und auf jedem Markt, einschließlich SB, wird Ihre Berechnung einen Wert von etwa 0,54 ergeben. Sie brauchen andere, genauere Methoden. Und sobald Sie eine Dissertation schreiben, kommen Sie nicht mehr ohne den fraktionierten integrierten autoregressiven gleitenden Durchschnitt FARIMA aus, der nur in speziellen Statistikpaketen verfügbar ist. H kann dort beliebig eingestellt werden. Doch damit ist das Problem nicht gelöst, denn um den Markt zumindest an das Modell anzupassen, muss man sein H berechnen, und wie soll das gehen, wenn die einfachste und gängigste Methode nicht funktioniert? Es gibt noch weitere Werke zu diesem Thema, von Pastuchow und Schirjajew. Sieh sie dir an. Sie sind wissenschaftlicher und besser für eine Dissertation geeignet, aber ob sie genauer sind, ist fraglich. Es gibt auch einen verwandten Thread zum gleichen Thema, siehe hier.
Im Allgemeinen war die Idee die folgende: den Indikator H zu berechnen, eine Funktion des Metallpreises zu erstellen, dann eine Änderung der Produktionskosten dieses Metalls zu erzwingen und die Änderung zu analysieren (der sogenannte Gewinn, den das Unternehmen erzielen kann). Analysieren Sie die Faktoren, die von externen Faktoren beeinflusst werden bzw. nicht beeinflusst werden.
Ich, ehrlich gesagt, intuitiv verstehen, dass dies wenig wie etwas lohnt, weil, na ja, es sollte programmiert werden, solche Fähigkeiten nicht haben. Aber der Betreuer meiner Dissertation hat mir dringend empfohlen, diesen Faktor in die Berechnungen einzubeziehen. Es stellt sich also heraus, dass es Unsinn ist.... in der Anfangsphase. ((((
Die Idee war im Allgemeinen folgende: den H-Indikator berechnen, eine Funktion für den Metallpreis erstellen, dann die Änderung der Produktionskosten dieses Metalls auferlegen und die Änderung analysieren (den so genannten Gewinn, der von der Organisation erzielt werden kann). Analysieren Sie die Faktoren, die von externen Faktoren beeinflusst werden bzw. nicht beeinflusst werden.
Ich, ehrlich gesagt, intuitiv verstehen, dass dies wenig wie etwas lohnt, weil, na ja, es sollte programmiert werden, solche Fähigkeiten nicht haben. Aber der Betreuer meiner Dissertation hat mir dringend empfohlen, diesen Faktor in die Berechnungen einzubeziehen. Es stellt sich also heraus, dass es Unsinn ist.... in der Anfangsphase. ((((
Tut mir leid, aber das alles ist zu wenig für eine Dissertation. Es gibt keine wissenschaftliche Neuheit, das Thema ist bereits bekannt, zumindest seit vierzig Jahren. Und wenn Sie es "wie alle" anfangen, d.h. Sie nehmen etwas aus dem Internet, irgendwo aus Büchern, die 20-30 Jahre alt sind, werden Sie das Ergebnis "wie alle" erhalten, nämlich die nächste These mit dem stolzen Etikett "Dissertation". Erstens müssen Sie sich auf fortgeschrittene Methoden der statistischen Analyse stützen. Sie werden sie weder im Internet noch in Ihrer neuesten Excel-Version finden. In Anbetracht des desolaten Zustands unserer Wissenschaft kann man aus Diplomarbeiten und Dissertationen nicht viele nützliche Informationen gewinnen. Sie sind nichts als Kopien und leer in leer. Es lohnt sich, dort zu arbeiten - Einheiten, und die würden sie finden müssen zunächst wissen, was zu suchen und das Thema tief zu verstehen. Die einzige Quelle, aus der Sie die neuesten und innovativsten statistischen Methoden beziehen können, sind spezialisierte Statistikpakete, nämlich das statistische Analysepaket R. Im Allgemeinen ist dieses Umfeld eine gesonderte Erwähnung wert. Es ist der De-facto-Standard des Forschers. Laden Sie es von der offiziellen Website http://www.r-project.org/ herunter und installieren Sie die visuelle Umgebung RStudio darauf. Verbieten Sie sich von nun an, Excel zu benutzen. Es ist eine Unsitte, Dissertationen in Excel zu schreiben. Darüber hinaus wird ein Informationsvakuum in Excel sichergestellt. Suchen Sie dann nach Paketen, die Methoden zur Berechnung des Hurst-Index enthalten. Es gibt viele davon, aber installieren Sie zunächst das Paket "pracma". Hier ist ein Beispiel für die Berechnung des Hurst-Index für den Nil. Beachten Sie, dass Sie überhaupt nichts benötigen, da alle Daten und Methoden bereits in R verfügbar sind:
# Скачиваем из Интернета пакет 'pracma' >install.packages('pracma') #Устанавливаем его в системе >library('pracma') #Теперь нам доступна функция 'hurst', вычисляющая коэффициент херста #Смотрим справку по этой функции >?hurst #Загружаем один из базовых пакетов, в котором храниться информация о разливе Нила за 100 лет >library(datasets) # Отобразим несколько диаграмм на одном графике >par(mfrow = c(3,1)) #Строим график разливов Нила >plot(Nile, t='l', main="Nile owerflow 1971-1970") #Под ним отображаем первые разности (доходности) >Nile.diff <- diff(Nile) >plot(Nile.diff, t='h', main="Returns") #Еще ниже строим гистограмму распределения частоты >hist(Nile.diff, breaks=20, main='Distribution') #Рассчитываем собственно показатель Херста. (Будет равен 0,34, т.е. разливы Нила по версии функции hurst() антиперсисенты) >hurst(Nile.diff)Schauen wir uns das resultierende Diagramm an:
An dieser Stelle sollte der Höhenflug der Phantasie beginnen. Erste Frage: "Warum ist die Nilüberschwemmung in der Funktion antipersistent, während sie bei Manedlebort und Peters ein persistenter Prozess ist!". Schauen wir uns an, wie die Hurst-Funktion aufgebaut ist. Die Umgebung R ist eine freie Umgebung, so dass die Grundzüge aller Methoden leicht aus den Quellen entnommen werden können:
#Чтобы посмотреть исходники функции достаточно набрать ее имя без фигурных скобок >hurstWenn Sie nun die Besonderheiten aller Methoden verstanden haben, können Sie leicht Ihre eigene Berechnungsmethode schreiben. Formalisieren Sie sie in Form eines geeigneten R-Pakets für die Beurteilung durch die weltweite wissenschaftliche Gemeinschaft. Schreiben Sie dann mehrere Artikel in einigen ökonometrischen Zeitschriften über Ihre Methode, die ihre Vorteile gegenüber den bekannten Methoden deutlich machen, und gehen Sie dann allmählich zur Analyse von Gold über. Zu diesem Zeitpunkt werden Sie mit bewährten Modellen wie AR, Arima usw. vertraut sein. Sehr bald werden Sie an der Spitze des "wissenschaftlichen Denkens" stehen. Und die Frage, worüber man schreiben soll, wird sich nicht mehr stellen.