Matstat Econometría Matan - página 37

 
secret #:
No lo hará. Por ejemplo, calcule el día y la noche de Hurst. O cuando la volatilidad diaria es baja y cuando es alta (no cambia mucho en el mercado). Durante los períodos de noticias y sin noticias. Las perturbaciones se detectan mediante el análisis multidivisa. Esto es lo que distingue al mercado del SB: la "física" de la vida real, no la magia con fórmulas).

En general, Hearst no debería reaccionar ante la volatilidad. Si lo hace, la fórmula para calcular X es incorrecta.

Aleksey Nikolayev #:

Si se toma la implementación de SB y se calcula Hearst en ella, la situación será la misma)

En SB Hearst estará significativamente más cerca de 0,5 (y más estable). El valor de esta importancia dependerá, por supuesto, de la precisión de la metodología de cálculo.

Aleksey Nikolayev #:

Pero es necesario realizar controles adicionales. Por ejemplo, es posible que la media sea 0,5, pero que la varianza sea muy diferente a la de la SB.

Como con cualquier otra estadística -Med, stddev, correlación-, cualquier cifra calculada tiene su sombra: el coeficiente de confianza.

 
secret #:
Probablemente nos referimos a cosas diferentes. Por ejemplo, una sinusoide. Si la ventana es mucho mayor que el periodo - es reversible, si es mucho menor que el periodo - es tendencial.
p.d. y=sqrt(t) es probablemente volatilidad, no precio.

Pues bien, en ese caso Hearst es también una regresión lineal de puntos calculada en escala logarítmica. En el caso de una sinusoidal, debemos obtener un conjunto de puntos, que crece rápidamente al principio (más rápido que 0,5) y luego cae lentamente (menos de 0,5). Es decir, se obtendrá esa cara de póker. Otra cosa es que la regresión lineal en este caso mostrará lo que es el infierno y por lo tanto uno debe mirar a los residuos, si se adhieren a este indicador en serio.

 
Aleksey Nikolayev #:

La ciencia puede hacer mucha cinética, pero el sentido matemático de la pregunta no me queda claro.

sma, que también tendría un mnc incorporado)
para que, además de suavizar, se respete el mínimo de la suma de los cuadrados de las distancias.
 
Vasiliy Sokolov #:

Como con cualquier otra estadística -Med, stddev, correlación-, cualquier cifra calculada tiene su sombra: el coeficiente de confianza.

Si hablamos del intervalo de confianza, en todos los estudios que he visto para Hearst sobre activos reales el intervalo de confianza siempre ha incluido un valor de 0,5

Si hablamos del nivel de significación de la diferencia entre Hearst y 0,5, es poco probable que sea alto, aunque no recuerdo estudios de este tipo.

 
secret #:
sma, que seguiría teniendo el mnc incorporado)
de modo que, además del alisamiento, también hay una suma mínima de los cuadrados de las distancias.

Pues bien, probablemente se trataría de algún tipo de media móvil ponderada, cuyos coeficientes se calculan mediante MNA.

Básicamente, es un problema de predicción lineal estándar, pero se suele plantear como una teoría, que apenas se necesita en la vida real) Por ejemplo, este es el documento de Kolmogorov que llevaba Shurik)

 
secret #:
sma, que también tendría un Mnc incorporado)
para que, además del alisado, se mantenga una suma mínima de cuadrados de distancia.
Si se toma el punto medio de la línea recta construida por el MNC en el intervalo y luego se desliza la ventana de toda la fila, entonces el agregado de estos puntos medios dará un MA simple.
 
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¿Hay algún tipo de deslizador en Matan que se centre, como una aproximación?

¿Como éste?

Archivos adjuntos:
 
vladavd #:

¿Como éste?

Sí, así. Es cierto que esta en particular es complicada - sólo está centrada en la historia, y coincide con la lwma habitual en el punto más a la derecha.
 
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Mi robot de comercio toma 10 líneas)

¿Cadenas de 1.000 caracteres de longitud?

 
secret #:
Sí, más o menos. Es cierto que esta en particular es complicada: sólo se centra en la historia y coincide con la lwma habitual en el punto más a la derecha.
El milagro no se produjo. Pity