Volumina, Volatilität und Hearst-Index - Seite 30
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Sie können das Rauschen bei einem Zitat nicht isolieren - Sie verstehen das wahrscheinlich nicht, weil Sie es nicht ausprobiert haben. Und kein ARPSS wird Ihnen bei der Suche nach Zitaten helfen, und Sie werden diese Grundstücke nie finden. Wenn es nur mehr von uns klugen Millionären gäbe, dann gäbe es nicht genug Schlösser für alle. :о) Das Rauschen zu isolieren bedeutet, ein geeignetes Modell zu finden.
Ich bin kein Wissenschaftler
Es ist ja nicht so, dass ich Sie persönlich angesprochen hätte. Aber da Sie geantwortet haben - die erfundene Selbstidentifikation hat nicht funktioniert :)
Was die Frage, es ist nicht auf die Fehler in der Interpretation der Ergebnisse der Analyse des gleichen Prozesses (wie voreilige Schlüsse freundlich faa1947 zeigt - durch das Löschen jeder zweiten Beobachtung, erfordert, dass der Zeitraum in Einheiten gehalten wird), sondern in der Tatsache der Konjunktur des gleitenden Durchschnitts der Summe der zufälligen Serie.
Das macht es mir unmöglich, den eigentlichen Notierungsprozess und die daraus resultierende Preisentwicklung zu verstehen.
Und wenn die angebliche geometrische Wanderung eines Quotienten das Ergebnis einer Reihe von Zufallsprozessen ist (geglättet durch DC-Filter und vergröberte Diskretisierungen von Tafelbildern), wie ist dies dann mit der gleichmäßigen Verteilung (und letztlich der Gaußschen) einiger populärer Modelle vereinbar?
Das "Trend-Welle-Rauschen"-Modell über einen "sehr langen Zeitraum" bewahrheitet sich übrigens nicht in Bezug auf Devisen - hier kann es per Definition keinen Trend geben.
Gold, Öl, Zucker - hier ist ein Trend gefragt. Zur Schätzung der Inflation...
;)
Ich glaube, Prival ist in diesem Thread. Dazu gehörten zum Beispiel Passagen über den Kalman-Filter. Soweit ich es verstanden habe, sollte das Geräusch im Idealfall normal sein. Dann könnte man nicht nur die Flugbahnen feindlicher Flugzeuge vorhersagen, sondern auch die Kotirs :)
Das ARPSS-Modell wird als ARPSS (p, d, q) geschrieben, wobei d die Unterschiede bezeichnet. Sie müssen so lange eingenommen werden, bis die resultierende Serie normal ist. Es wird argumentiert, dass d = 2 ausreichend ist.
Die Beharrlichkeit, mit der viele Menschen versuchen, Ähnlichkeit ausschließlich als geometrische Ähnlichkeit zu interpretieren, ist wirklich erstaunlich. Trotz des sehr konkreten Beispiels der Ähnlichkeit beziehe ich mich auf das statistische Verhältnis von High-Low und |Close-Open|. Das ist die wirkliche Ähnlichkeit. Übrigens, Yuri, dein Beispiel von ZZ könnte noch besser sein, aber es scheint aus einem persönlichen Bericht zu stammen, weshalb ich es hier nicht zitiere.
Farnsworth 18.09.2010 22:08
== Gleichheit von endlich-dimensionalen Verteilungen
Beispiele mit geometrischer Ähnlichkeit helfen, den Sinn von Hurst als Selbstähnlichkeitskoeffizient klar zu verstehen. Zum Beispiel kann man die R/S-Analyse geometrisch interpretieren: Man nehme ein Lineal der Größe 1, messe damit R/S, nehme ein Lineal der Größe 2 und wiederhole die Messung. Und so weiter, solange es relevant ist. Auf diese Weise wird die Gleichheit der Verteilungen bewertet und der Selbstähnlichkeitskoeffizient berechnet.
Auf jeden Fall würde ich mich sehr freuen, wenn Sie, Herr Kandidat, Ihre geometrische Interpretation darlegen oder sozusagen in Bildern zeigen würden, was die geometrische Bedeutung einer solchen Definition ist:
Der Hurst-Index ist ein marginales Maß. Und sie ist definiert als die Grenze, die Asymptote, zu der h in der bekannten Formel für den normierten Bereich führt, wenn die Anzahl der Zählungen im Intervall auf unendlich steigt.
Ich persönlich sehe, dass Hurst, der Selbstähnlichkeitskoeffizient, in der obigen Definition zu einer einzigen Messung eines Merkmals, ähnlich wie R/S, mit einem Lineal von unendlicher Länge vereinfacht wurde. Es liegt auf der Hand, dass Reihen, die keine unendliche normalisierte Streuung aufweisen, nach einer solchen Definition einen Hurst-Koeffizienten von Null haben. Was ist Ihre Meinung?
Wenn Sie ARPSS verwenden, verstehe ich das nicht. Die Prämisse von ARPSS lautet: Trend + Welle + Rauschen.
So ist es nicht geschrieben und wird auch etwas anders verstanden. ARPSS ist im Wesentlichen ein AR-Modell mit Kovarianzmatrixkorrektur. Es gibt Komponenten, die ARPSS erweitern - Sie können ein Trendmodell(!), ein Aufschlüsselungsmodell(!) und viele andere Dinge einbeziehen. Was sagen Sie dazu? Glauben Sie, ich wüsste nichts davon? Ich schreibe über etwas anderes - ich wende diese Modelle nicht direkt auf Zitate an. Das macht keinen Sinn. Ich habe über die Verwendung stochastischer Systeme mit einer Zufallsstruktur geschrieben. Das ist es - worüber streiten Sie? Dass Sie sie auf Angebote anwenden können? ARPSS in Anführungszeichen? Herzlichen Glückwunsch!
Oder Qualifikationen, zunächst Qualifikationen.
In diesem Fall funktioniert die Mathematik nicht - keine der notwendigen Bedingungen ist erfüllt. Nun, ja, Qualifikation - wer kann das schon bestreiten.
Viele Spekulationen zu diesem Thema, aber nichts. Vielleicht könnten Sie die Ergebnisse mitteilen?
wer hat darüber gestritten? Was sind die Ergebnisse, die es zu teilen gilt? Genau hier: https://forum.mql4.com/ru/34527/page27 gab das Ergebnis der Prüfung in Pips, so weit in MathCAD, 25 Trades in 150 Tagen. Auch in der Branche der Online-Systemtests - hat einige Vorhersagen gemacht.
PS: Wenn Sie ARPSS auf Angebote anwenden und den Prozess korrekt identifizieren können - zeigen Sie Ihre Fähigkeiten.
Ich glaube, Prival ist in diesem Thread. Dazu gehörten zum Beispiel Passagen über den Kalman-Filter. Soweit ich es verstanden habe, sollte das Geräusch im Idealfall normal sein. Dann könnte man nicht nur die Flugbahnen feindlicher Flugzeuge vorhersagen, sondern auch die Kotirs :)
Nein, nein, so einfach ist das nicht. Privalych selbst sagte, dass Kalman nicht von der Verteilung der Fehler abhängt. Was auch immer Sie da reintun, so kommt auch der Filter heraus.
Ehrlich gesagt, weiß ich nicht, was Kalman ist. Ich habe mich nie für Filter in der Wirtschaft interessiert.
Farnsworth 18.09.2010 22:08
Anhand von Beispielen mit geometrischer Ähnlichkeit lässt sich die Bedeutung von Hearst als Selbstähnlichkeitskoeffizient verdeutlichen. Sie können zum Beispiel die R/S-Analyse geometrisch interpretieren: Nehmen Sie ein Lineal der Größe 1, messen Sie R/S mit diesem Lineal, nehmen Sie ein Lineal der Größe 2 und wiederholen Sie die Messungen. Und so weiter, solange es relevant ist. Auf diese Weise wird nämlich die Gleichheit der Verteilungen bewertet und der Selbstähnlichkeitskoeffizient berechnet.
Das ARPSS-Modell wird als ARPSS (p, d, q) geschrieben, wobei d die Unterschiede bezeichnet. Sie müssen so lange eingenommen werden, bis die resultierende Serie normal ist. Es wird festgestellt, dass d = 2 ausreichend ist.
Nein, nein, so einfach ist das nicht. Privalych selbst sagte, dass Kalman nicht von der Verteilung der Fehler abhängt. Was auch immer Sie da reintun, so kommt auch der Filter heraus.
Ehrlich gesagt, weiß ich nicht, was Kalman ist. Ich habe mich nie für Filter in der Wirtschaft interessiert.