Volumina, Volatilität und Hearst-Index - Seite 16
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
Yurixx, nach Ihren Beobachtungen konvergiert das Verhältnis von mittlerer Streuung zu mittlerem Zuwachs (in Ihren Worten R/M) gegen 2, wenn N zunimmt? Oder ist es nur ein Mangel an Daten, der diesen Eindruck erweckt?
Der Eindruck ist richtig. Ich habe Nikolai in unserer privaten Korrespondenz darüber geschrieben: dieses Verhältnis für SB konvergiert zu 2, ebenso wie der Hurst-Index zu 0,5 konvergiert.
Der Eindruck ist richtig. Ich habe Nikolai in unserer privaten Korrespondenz darüber geschrieben: dieses Verhältnis für SB konvergiert zu 2, so wie das Verhältnis von Hurst zu 0,5 konvergiert.
Nun, dann ist Hearst gar nicht so schlecht))), wenn man es auf einer ausreichend großen Spanne von elementaren Inkrementen (in unserem Fall Ticks) berechnet.
Candid hat die Formel R/S = k * (N^h) angegeben - nun bleibt zu klären, wie diese Buchstaben berechnet werden, ein Beispiel wäre besser. Nehmen wir an, es wird eine Reihe von 0, 1, 2 ...,29,30,29 ...2,1,0 sein.
Berechnen Sie alles und zeigen Sie es an. Und derjenige, der das Falsche sagt. Geben Sie in der gleichen Zeile die Formel an und zeigen Sie, wie man es richtig macht.
PZY Sie werden alle die Tastatur hier zu löschen, aber die Wahrheit wird nicht zu mir kommen, so scheint es mir aus irgendeinem Grund ...
R - die durchschnittliche Spanne. Der Bereich ist gleich der Differenz zwischen dem Höchst- und dem Mindestwert der Reihe im Intervall.
N - Anzahl der Stichproben im Intervall.
S - RMS der Inkremente einer Reihe.
k - konstanter Koeffizient.
h - Hurst-Index.
Das bedeutet, dass die gesamte Reihe in gleiche Intervalle von N Zählungen unterteilt ist. Für jedes Intervall werden das Inkrement und die Spanne berechnet. Auf der Grundlage dieser Daten werden der RMS der Inkremente und die durchschnittliche Streuung bestimmt. Der Hurst-Index muss so gewählt werden, dass die Formel erfüllt ist. :-)))
Wenn Hurst Recht hatte und die durchschnittliche Streuung diese Gleichung erfüllte, dann hätte sie eine Lösung in Bezug auf h. Diese Lösung würde durch zwei Punkte bestimmt werden
R1/S1 = k * (N1^h) und R2/S2 = k * (N2^h)
Die Reihe kann auf zwei Arten unterteilt werden: in Intervalle der Größenordnung N1 und der Größenordnung N2. Daraus ergeben sich die Bereiche R1 und R2 sowie die RMS S1 und S2. Der Koeffizient k ist konstant. So erhalten wir ein System aus zwei Gleichungen. Ohne den Koeffizienten k erhält man den Ausdruck für die Berechnung des Hurst-Verhältnisses:
h = [ Log(R1/S1) - Log(R2/S2)]/[Log(N1) - Log(N2)]
Geometrisch gesehen ist es der Tangens der Steigung der Geraden, die durch die beiden Punkte [Log(R1/S1),Log(N1)] und [Log(R2/S2),Log(N2)] verläuft. Eine Kurve, die die Abhängigkeit von R/S von N in logarithmischen Koordinaten ausdrückt, wurde aufgezeichnet. Das Diagramm wird angezeigt. Sie zeigt, dass sich der Neigungswinkel ändert, d. h. von N abhängt. Dies bedeutet, dass der Koeffizient k in der Hurst-Formel keine Konstante ist, dass er von N abhängt und dass die Hurst-Formel nur für große N asymptotisch wahr ist. Da der Gegenstand der Studie SB war, gab es im Gegensatz zu den Zitatenserien keine Probleme mit der Datenmenge.
Nun, dann ist Hurst nicht so schlecht))), wenn wir es über einen ausreichend großen Bereich von Elementarinkrementen (in unserem Fall Ticks) berechnen.
Ja ... :-)
Ich habe mit Zecken gerechnet. Natürlich vorbildlich. Ich könnte jeden Bereich untersuchen - sowohl hinsichtlich der Größe des Intervalls als auch der erforderlichen Statistiken. Natürlich mit den Einschränkungen, die der Computer mit sich bringt. Aber ich habe diese Grenze erreicht.
Die Schere ist hier ganz einfach: Je größer die gewählte Intervallgröße ist, desto kleiner werden Ihre Statistiken sein. Schließlich ist eine Reihe von Zitaten endlich. Im relativen Sinne ist es sogar noch schlimmer, denn je größer das Intervall ist, desto mehr Intervalle werden benötigt, so dass die Durchschnittswerte immer näher an ihren tatsächlichen Werten liegen.
Aber darüber habe ich bereits auf Seite 5 geschrieben.
Mir sind die Argumente ausgegangen.
Ich kann nur empfehlen, dass Sie sich einige Grundlagen merken. Wenn k k1 für N1 und k2 für N2 ist, nennt man dies die Abhängigkeit von k von N. Sie ist gleichbedeutend mit der Formulierung: k ist eine Funktion von N. Formal wird sie geschrieben als k = k(N). Also habe ich Vitas Satz einfach in eine strengere Sprache übersetzt.
Ich habe die Passage über die Probleme bei der Berechnung des Hurst-Exponenten für andere Reihen als SB einfach nicht verstanden. Einen Moment lang hatte ich eine wilde Idee, ob der Autor denkt, dass der Hearst-Exponent für jede Serie 1/2 sein muss, aber ich habe es sofort verworfen.
Für die Reihe Hoch - Niedrig = k * (N^3) ist der Hearst-Exponent gleich 3.
Zum Beispiel Vita 0, 1, 8, 27, 64, 125, ..., 1000*1000*1000 nehmen wir mit Sicherheit die Punkte mit N=2 und N=3 (Nummerierung ab 0).
Also, h=(ln(8)-ln(27))/(ln(2)-ln(3)) = 3*(ln(2)-ln(3))/(ln(2)-ln(3)) = 3.
h = 3 bedeutet, dass die Formel Blödsinn ist, der Autor ist unwissend.
Ich sehe, dass Ihnen die Ersetzung des durchschnittlichen Kilometerstandes zuwider ist. Vergessen Sie es.
Ich schlage vor, Sie ersetzen 1 alten Pips = 10 neue Pips. Q=10R.
Vergleichen Sie die Ergebnisse der Formel für beide Fälle. Ich bin sicher, dass die Ergebnisse unterschiedlich ausfallen werden. Das bedeutet, dass wir durch die Messung mit einem anderen Lineal unterschiedliche fraktale Dimensionen für dieselbe Serie erhalten. Dazu muss man natürlich wissen, dass H die fraktale Dimension auf 2 ergänzt und dass die Wahl des Lineals die fraktale Dimension nicht verändert. Aber das muss man wissen, bevor man irgendeinen Unsinn als Hearst ausgibt.
Hurst führte eine R/S-Analyse durch, so dass sein Exponent nicht von der Wahl des Lineals abhängt. Das Ergebnis des Topikasters ist abhängig davon, wie oft er die Buchstaben R und S buchstabiert. Das Ergebnis des Topikcasters ergänzt die fraktale Dimension nicht auf 2 und ist daher für Hurst in keiner Weise sinnvoll. Das Ergebnis von Topikcaster zeigt für seine fiktive Zeile 1/2, und für alle anderen Zeilen ist es einfach eine Zahl, die nichts mit Hearst zu tun hat. Wäre dies nicht der Fall, hätte der topikmaster schon längst die Ergebnisse für die verschiedenen Reihen veröffentlicht und gezeigt, wie sie zur Theorie konvergieren. Dies ist nicht der Fall, da seine Formel völlig falsch ist. Und er hat nichts vorzuweisen.
Eine Frage an alle hier. Hat jemand die von Vita beigefügte Datei gesehen? Ich sehe nichts, aber vielleicht habe ich etwas übersehen?
p. 10
Was ist mit den drei einfachen Fragen?
Wahrscheinlich jeder. Candid hat die Formel R / S = k * (N ^ h) gegeben - jetzt bleibt es zu klären, wie diese Buchstaben zu berechnen, wird das Beispiel besser sein. Nehmen wir an, es wird eine Zahl 0, 1, 2...,29,30,29...2,1,0.
Darauf berechnen und zeigen Sie alles. Und der Beauftragte ist derjenige, der das Falsche sagt. Er wird Ihnen in der gleichen Zeile den richtigen Weg zeigen, indem er Ihnen eine Formel gibt.
Z.I. Du wirst die ganze Tastatur hier löschen, aber die Wahrheit kommt nicht zu mir, so scheint es mir aus irgendeinem Grund ...
Es istnicht notwendig, dies zu beweisen. Diese Formel wurde von Hurst postuliert, so steht es zumindest in Peters' Buch. Deshalb ist dies die eigentliche Definition des Hurst-Index. Nur nicht in dieser Form, sondern in dieser:
R/S = k * (N^h)
Der Eintrag (High-Low) ist aus meiner Sicht generell wahnhaft (sorry Nikolai, ich verstehe, dass du nur Wits Bezeichnungen folgst). Die Werte High und Low werden überall als rein lokal verwendet. Und R in Hearsts Formel ist die Durchschnitt verbreiten.
Erstaunliche Logik, ich schätze sie /:o) Ich nehme das zur Kenntnis, denn ich fürchte, dass ich beim nächsten Mal nicht mehr in der Lage sein werde.
Was die Formel anbelangt, so ist sie absolut korrekt, nur weiß ich aus historischer Sicht nicht mehr genau, was das Primäre war. Aber das ist nur eine Art der Berechnung, nicht die Definition des Indikators. Fairerweise muss man sagen, dass dieser Indikator schon mehrmals wiederentdeckt wurde. Wie auch immer - es spielt keine Rolle mehr.
Ja ... :-)
Ich habe mit Zecken gerechnet. Natürlich vorbildlich. Ich könnte jeden Bereich untersuchen - sowohl hinsichtlich der Größe des Intervalls als auch der erforderlichen Statistiken. Natürlich mit den Einschränkungen, die der Computer mit sich bringt. Aber ich habe diese Grenze erreicht.
Die Schere ist hier ganz einfach: Je größer die gewählte Intervallgröße ist, desto kleiner werden Ihre Statistiken sein. Schließlich ist eine Reihe von Zitaten endlich. Im relativen Sinne ist es sogar noch schlimmer, denn je größer das Intervall ist, desto mehr Intervalle werden benötigt, so dass die Durchschnittswerte immer näher an ihren tatsächlichen Werten liegen.
Aber darüber habe ich bereits auf Seite 5 geschrieben.
Die Idee ist, dass, wenn wir Hirst für einen bestimmten Datenbereich berechnen und diesen Bereich dann in eine ausreichend große Anzahl von Intervallen unterteilen und Hirst für jedes dieser Intervalle berechnet wird, ihr Durchschnittswert gegen den für den gesamten Bereich berechneten Hirst-Koeffizienten konvergieren muss. Wenn das so ist, besteht die einzige Einschränkung bei der Berechnung von Hirst darin, dass N groß genug sein muss. Nach Ihren Studien zu urteilen, ist die Genauigkeit bei N=15 bereits recht hoch. Daher ist dies vielleicht eine akzeptable Anzahl von Ticks, auf deren Grundlage es sinnvoll ist, Hirst zu berechnen. Und es ist nicht notwendig, den Durchschnitt von N Ticks nach Segmenten zu berechnen - es wird genauer sein, Hirst für den gesamten Bereich zu berechnen.
P.S. Nach reiflicher Überlegung habe ich beschlossen, dass 15 nicht genug sind. Was ich brauche, ist eine Folge von K Intervallen von mindestens 15 Ticks (oder ein Mal, um die Hurst im Bereich K*15 Ticks zu berechnen). Ich weiß nicht, wie viele solcher Intervalle es mindestens geben muss, damit die Genauigkeit akzeptabel ist. Es scheint von der Streuung der Streuung abzuhängen - wie sie mit zunehmendem K abnimmt. Aber es ist wahrscheinlich einfacher, nur als experimentelle Schätzung für SB.