[Archiv!] Reine Mathematik, Physik, Chemie usw.: Gehirntrainingsprobleme, die in keiner Weise mit dem Handel zusammenhängen - Seite 388
Sie verpassen Handelsmöglichkeiten:
- Freie Handelsapplikationen
- Über 8.000 Signale zum Kopieren
- Wirtschaftsnachrichten für die Lage an den Finanzmärkte
Registrierung
Einloggen
Sie stimmen der Website-Richtlinie und den Nutzungsbedingungen zu.
Wenn Sie kein Benutzerkonto haben, registrieren Sie sich
FreeLance:
<0,5 ist noch schlimmer - das Rauschen wandert willkürlich :)
Wenn der Wert unter 0,5 liegt und bekannt ist, dass er bestehen bleibt, ist das ein Wunder. Es handelt sich dabei keineswegs um "Lärm", und es bedeutet auch nicht, dass der Prozess dazu neigt (statistisch), um zu seinem Mittelwert zurückzukehren. Nimmt man eine Sinuswelle und mischt sie mit ein wenig Rauschen, erhält man 0,1, 0,2 oder so.
0,5 ist SP, und sie kann auch um ihren Mittelwert herum oder von ihm weg wandern, das hängt alles von der Stationarität des Prozesses ab. (Hurst sagt nichts explizit über Stationarität, außer einigen "Andeutungen")
0,5 es gibt Hoffnung für das Gedächtnis...
Es ist erwiesen, dass inkrementelle Prozesse mit starken Schwänzen ein Langzeitgedächtnis haben. Dazu braucht man sich die Hurst-Kurve nicht anzusehen. (Und diese Hoffnung erscheint bei >0,5)
Um ehrlich zu sein - ich verstehe nicht, was Sie tun, und was ist der Sinn des Ganzen?
Äh ... Ist das im weiten oder im engen Sinne zu verstehen? :)
Sie wissen auch nicht, was sie tun und warum sie es brauchen. Die Nerds erinnern sich einfach von Zeit zu Zeit an Hearst und fangen an, freundlich über ihn zu diskutieren. Dann vergessen sie Hearst und erwähnen fette Schwänze usw. usw.
=0,5 zufälliges Umherschweifen im Rauschen.
<0,5 ist noch schlimmer - das Rauschen wandert willkürlich :)
>0,5 gibt es Hoffnung in Bezug auf den Speicher...
>0,79 ist natürlich
Das ist verständlich, wir wissen es. Persistenz, Antipersistenz und so weiter. Was hat das mit der tatsächlichen Vorhersage der Zukunft zu tun, das ist die Frage...
Als ich zum ersten Mal von Hirst (von Peters) erfuhr und mich mit seiner Berechnungsmethode vertraut machte, kam ich zu dem Schluss, dass man eine Menge Daten braucht, um statistisch repräsentativ zu sein. Das Ergebnis, wenn es denn erzielt wird, ist nur für Investitionen mit einem langen Zeithorizont sinnvoll und nicht spekulativ. Das ist nur meine Meinung.
Es scheint Techniken zur Berechnung zu geben, die nicht viele Daten erfordern. Das ist wahrscheinlich im Wesentlichen der Ort, den Farnsworth hier erwähnt?
Ich erinnere mich, dass ich vor ein paar Jahren die einzige praktische Anwendung von Hearst gesehen habe - die Simulation von synthetischen Serien mit einem bestimmten Hearst, die dann in den Eingang des Prüfgeräts eingespeist werden sollten. Irgendetwas hat bei mir nicht geklappt, ich habe es aufgegeben. Und dann wurde mir intuitiv klar, dass die Modellierung "intelligent" sein muss: Die simulierten synthetischen Reihen müssen die Eigenschaften der realen Finanzreihen berücksichtigen, die vom Handelssystem selbst ausgenutzt werden. Eine willkürliche Modellierung ohne Bezug auf die TS selbst ist völlig sinnlos. Allerdings ist es mir nicht gelungen, die quantitative Ausprägung dieses "Paradigmas" zu finden.
Denn es ist eindeutig bewiesen, dass es bei 0,5 wandernd ist. Offensichtlich in der Nähe...
Aber ist das nicht genug?
;)
Suchen Sie nach Maßabweichungen, was auch immer.
Und nutzen Sie es bei guter Gesundheit.
Mathemat:
...
Und dann kam die intuitive Erkenntnis, dass die Modellierung "intelligent" sein muss: Die zu modellierenden synthetischen Reihen müssen genau die Eigenschaften der realen Finanzreihen berücksichtigen, die vom Handelssystem selbst genutzt werden. Eine willkürliche Modellierung ohne Bezug auf die TS selbst ist völlig sinnlos. Allerdings ist es mir nicht gelungen, die quantitative Ausprägung dieses "Paradigmas" zu finden.
sozusagen ==
joo:
Die Autoren. Bloch, Puschkin, Tolstoi, Lem, Shackley. Jedes ist auf seine Weise einzigartig, und der Leser kann anhand des Textes nicht nur das Genre eines Werkes erkennen, sondern auch den Autor(dies ist eine Art Indikator, ein Parameter, der für jeden Autor einzigartig ist). Statistisch gesehen enthält jedoch jeder ausreichend große Text eine konstante Anzahl von Buchstaben des Alphabets. Sie ist ein statistisches Merkmal der Sprache, in der das Werk verfasst ist. Wenn man Buchstaben nach dem Zufallsprinzip erzeugt, aber mit vorgegebenen statistischen Merkmalen, kann man einen Text mit der richtigen Menge an Informationen erhalten. Aber ein solcher Text hat keine Bedeutung und außerdem ist es unmöglich (da er nicht vorhanden ist), den Autor des "Werks" zu identifizieren.
OK, das ist meine letzte Erwiderung zu diesem Punkt. Wenn Sie nicht einverstanden sind, machen Sie, was Sie wollen, ich werde schweigen :)
Ja, du hattest Recht mit Close-Open. Ich musste mir das Buch von Perez zu Gemüte führen und einige Stellen erneut lesen. Das mittlere Quadrat der Strecke, die der Prozess in N Schritten zurücklegt, d. h. die Varianz des SB-Weges, ist nicht die Spanne. Einstein, Feynman, Feller arbeiteten mit diesem - durchaus korrekt definierten - Dispersionskonzept. Der Spread wurde von Hirst erfunden, und so wie er von Peters definiert wird, ist es völlig unmöglich, ihn in analytischen Berechnungen zu verwenden.
Übrigens habe ich entdeckt (ich habe dieses Buch bereits vergessen), dass Peters sich sehr bemüht hat, seine numerischen Experimente an die theoretischen Ergebnisse anzupassen. Zumal es Autoren gibt, die viel kompliziertere Funktionen als die einfache Potenzabhängigkeit in der Hurst-Formel erhalten haben. Dies bestätigt meine Vermutung, dass die Hurst-Formel bestenfalls eine erste Annäherung an die tatsächliche Abhängigkeit ist.
PS
Die Anzahl der Fehler (meist in Formeln) in Peters' Buch macht es völlig unbrauchbar. Es ist sogar noch mehr, als ich beim ersten Lesen festgestellt habe.
Das ist verständlich, wir wissen es. Persistenz, Antipersistenz und so weiter. Was hat das mit der tatsächlichen Vorhersage der Zukunft zu tun, das ist die Frage...
Als ich zum ersten Mal von Hirst (von Peters) erfuhr und mich mit seiner Berechnungsmethode vertraut machte, kam ich zu dem Schluss, dass man eine Menge Daten braucht, um statistisch repräsentativ zu sein. Das Ergebnis, wenn es denn erzielt wird, ist nur für Investitionen mit einem langen Zeithorizont sinnvoll und nicht spekulativ. Das ist nur meine Meinung.
Es scheint Berechnungsmethoden zu geben, die nicht viele Daten erfordern. Das ist wahrscheinlich im Wesentlichen der Ort, den Farnsworth hier erwähnt hat, nicht wahr?
Ich erinnere mich, dass ich vor einigen Jahren die einzige praktische Anwendung von Hearst gesehen habe - die Simulation von synthetischen Serien mit einem bestimmten Hearst, der dann in den Eingang des Prüfgeräts eingespeist werden sollte. Irgendetwas hat bei mir nicht geklappt, ich habe es aufgegeben. Und dann wurde mir intuitiv klar, dass die Modellierung "intelligent" sein muss: Die simulierten synthetischen Reihen müssen genau die Eigenschaften der realen Finanzreihen berücksichtigen, die vom Handelssystem selbst ausgenutzt werden. Eine willkürliche Modellierung ohne Bezug auf die TS selbst ist völlig sinnlos. Allerdings ist es mir nicht gelungen, die quantitative Ausprägung dieses "Paradigmas" zu finden.
Es gibt Modelle, die eine Abhängigkeit des Hearst-Indexes von der Zeit annehmen. Es ist genau diese Abhängigkeit als Funktion, nicht etwas, das ein gleitendes Fenster über die Serie nehmen würde. Die Identifizierung solcher Prozesse ist jedoch keine leichte Aufgabe.
Vor der Berechnung des Indikators müssen wir uns im Allgemeinen das Log-Log-Diagramm ansehen. Forex ist, milde ausgedrückt, ein schwach selbstähnlicher Prozess und folgt nicht der Leistungsabhängigkeit. Eine solche Abhängigkeit besteht nur auf einer schmalen Skala, was die ganze Kraft der fraktalen Analyse (als mathematische Disziplin) praktisch zunichte macht.
Es scheint Techniken zur Berechnung zu geben, die nicht viele Daten erfordern. Das muss im Wesentlichen der Ort sein, den Farnsworth hier erwähnt?
Wo beginnt der Prozess? Fängt es immer an oder hört es immer wieder auf? Oder hört es nie auf? Das ist das Salz in der Suppe. :о)
Es gibt Modelle, die von einer Abhängigkeit des Hearst-Indexes von der Zeit ausgehen. Dies ist genau die Abhängigkeit als Funktion, nicht etwas, das ein gleitendes Fenster über die Serie nehmen würde. Die Identifizierung solcher Prozesse ist jedoch keine leichte Aufgabe.
Vor der Berechnung des Indikators müssen wir uns im Allgemeinen das Log-Log-Diagramm ansehen. Forex ist ein Prozess, der, gelinde gesagt, schwach selbstähnlich ist und nicht der Potenzabhängigkeit folgt. Eine solche Abhängigkeit besteht nur auf einer schmalen Skala, die die Leistung der Fraktalanalyse (als mathematische Disziplin) praktisch zunichte macht.
Wo beginnt der Prozess? Fängt es immer an oder hört es immer wieder auf? Oder hört es nie auf? Das ist das Salz in der Suppe. :о)
Wissenschaftler zanken sich nicht...
Die Nelken von Galton sind mir näher.
;)