Volúmenes, volatilidad e índice Hearst - página 33
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Pienso investigar:
Al parecer todo el mundo sabe lo que son las series Hss y Hsssi, menos yo. :)
Te refieres a esto: H-autosimilares con incrementos estacionarios (H-sssi) ?
Al parecer, todo el mundo menos yo sabe lo que son las filas Hss y Hsssi. :)
Te refieres a este: H-autosimilares con incrementos estacionarios (H-sssi) ?
Lo siento, sí lo es :o) Se me olvidó descifrarlo :o) Es una dirección bastante nueva para mí, investigaré y quizás encuentre algo. :о)
Lo siento, sí, eso es :o) Se me olvidó descifrarlo :o) Es una dirección bastante nueva para mí, investigaré y quizás encuentre algo. :о)
Si puedes descifrar lo que es. Ejemplo. Una fórmula... Gracias. ¿Quizá esta novedad sea un viejo bien olvidado?
En cualquier caso, las causas y las consecuencias están fuera del calendario. Son procesos económicos reales, como la inflación y la deflación de una burbuja especulativa, por ejemplo. Un patrón puede mostrar el cambio de estas fases de manera oportuna y ayudar a que coincida con este proceso.
si pudieras descifrar lo que es. Ejemplo. La fórmula... Gracias. ¿Tal vez este nuevo es un viejo bien olvidado?
Me encontré con esto.
¿puede descifrar qué es esto con más detalle? Ejemplo. La fórmula... Gracias. ¿Quizá esta novedad sea un viejo bien olvidado?
"Nuevo" para mí y el tema es bastante antiguo, creo:
H-sssi es un proceso autosimilar con incrementos estacionarios y un parámetro de similitud H. Hss es simplemente un proceso autosimilar
y por qué lo he escrito :o)
Puedo sentir que el proceso de medir la longitud de la costa le ha causado una fuerte impresión :). Sin embargo, has planteado una cuestión diferente (aunque relacionada en cierto modo) - sobre el proceso de análisis R/S - y ahí tenemos una nueva media en cada paso, este es el nuevo tamaño de la regla para el nuevo tamaño de la fila.
Sigo sin entender qué significa un nuevo tamaño de fila. La fila del análisis R/S es la misma todo el tiempo y su tamaño no cambia. La fila se corta en piezas K. K es lo que yo llamo el tamaño de la regla, no la nueva media. La nueva media (esperemos que se refiera a la media R/S para dividir la fila en K trozos) ya es el resultado de la regla que mide el tamaño K. La colocamos en el plano. Al final se obtienen muchos puntos para la misma fila a partir de mediciones con reglas de diferentes tamaños. Y sin asíntotas.
En cuanto a la referencia a la asintótica de Hurst, efectivamente la Wikipedia señala que
El exponente de Hurst, H, se define en términos del comportamiento asintótico del rango reescalado como sigue;[2]
Al hacerlo, se refiere a la obra:
^ a b Bo Qian y Khaled Rasheed. "EL EXPONENTE DE HURST Y LA PREVISIBILIDAD DE LOS MERCADOS FINANCIEROS". Conferencia IASTED sobre "Ingeniería Financiera y Aplicaciones" (FEA 2004), pp. 203-209, 2004.
La primera parte de este artículo parece ser un modelo que menciona la asíntota sólo una vez y en qué sentido:
3. Simulación Monte Carlo
Para una serie aleatoria, Feller [13] dio la (R/S)t esperada
fórmula como 3.1.
E((R/S)t) = (n*π/2)0,50 (3.1)
Sin embargo, se trata de una relación asintótica y sólo es válida para grandes t.
Donde se dice claramente en ruso que la relación asintótica de la fórmula de Feller (la dispersión de SB de la raíz de los pasos) sólo es válida para t grande. No hay Hearst, como vemos, y desde luego no para series que no sean SB.
En el residuo seco tenemos una historia sobre alguien que lee un artículo sobre Hearst donde se menciona la igualdad asintótica de Feller para SB, tras lo cual la igualdad asintótica para Hearst ya aparece en la wikipedia. Desgraciadamente, Internet es Internet: cualquier herejía fácil de digerir (¡considere la asíntota de Hearst!) tiene una ventaja de difusión sobre la difícil de digerir (ni hablar, sin análisis R/S no se puede contar). No te fíes de nadie, exige el código y la posibilidad de validar los resultados. Hasta ahora, no se ha presentado ningún código para el cálculo de la asíntota de Hearst.
De todos modos, entiendo, Candid, por qué necesitas un tono jocoso y condescendiente. Hasta ahora el hilo está sobrecargado de todo menos de resultados y no hay manera de comprobarlos. Realmente le deseo lo mejor, espero ver un desenlace. Por favor, hazme feliz.
Voy a intervenir un poco, si no te importa.
В сухом остатке мы имеем историю о том, как кто-то прочел работу об Херсте
No creo que su trabajo sea útil. Seguro que es demasiado específico y requeriría un conocimiento profundo del tema. El documento en sí parece ser: Hurst H. Trans. Amer. Soc. de Ingeniería Civil. 1951. V.116. P.770-808, creo que se puede encontrar por código, pero tal vez ni siquiera electrónicamente. El modelo que voy a estudiar es un clásico y ha sido redescubierto por varios científicos. Realmente espero que reconcilie a todos.
Hasta ahora, no se ha presentado ningún código para calcular la asíntota de Hearst.
En cuanto al código, voy a escribir y publicar el algoritmo. El único problema es que, si no lo consigo en los próximos días, tendré que posponerlo unas semanas... negocio :o(
Hasta ahora, el hilo está sobrecargado de todo menos de resultados y posibilidades de comprobarlos.
Personalmente sólo trato de formular la definición de la tarea con claridad. Además, todavía hay que planificar y poner en marcha el experimento.
... espero ver un desenlace
y estoy deseando ver el desenlace :o/
> Tratar de juzgar la autosimilitud por la coincidencia o repetición de patrones de velas es, en mi opinión, una simplificación significativa. No se justifica de ninguna manera.
No me refería a los candelabros en absoluto, así que este argumento no tiene sentido.
> Es aún más simplista, desde mi punto de vista, juzgarlo por los resultados comerciales.
Esto es muy controvertido. De hecho, los "resultados comerciales" también son un tipo de estadística, no paramétrica.
> Intentan explicar la autosimilitud del mercado a los novatos que nunca han oído hablar de los fractales.
Creo que no. Creo que esta es la idea básica de la fractalidad del mercado. Y del mismo modo, creo que no hay nada más que esta idea "visual".
> La autosimilitud radica principalmente en la similitud estructural de los distintos niveles del fenómeno. Esos niveles que conforman la estructura fractal. Sin embargo, y este es el error básico de muchos, la similitud no se deriva de la igualdad. La similitud no es la igualdad. Por lo tanto, en cada nivel fractal pueden desarrollarse diferentes procesos.
Entonces, ¿dónde se encuentra esa frontera que separa lo similar y lo mismo?
> ¿No sabes que las tendencias en diferentes niveles (a grandes rasgos, en diferentes marcos temporales) pueden dirigirse en diferentes direcciones? ¿O una tendencia en un nivel puede coincidir con un piso en otro?
La primitivización excesiva del disco no sirve de nada. Sobre todo porque entonces habría que definir una tendencia.
> Basándome en lo que he dicho anteriormente, la diferencia en la volatilidad H para diferentes niveles es bastante normal y refleja la diferencia en los procesos que ocurren en esos niveles.
¿No soy el único que ve esto como una gran incoherencia lógica? Si tenemos procesos diferentes en distintos niveles, ¿por qué han de parecer iguales? Si parecen iguales, y por tanto no podemos separarlos, ¿qué sentido tiene todo esto?
> Sólo en el caso de una SB pura y perfectamente estacionaria debería existir el mismo valor de volatilidad H en todos los niveles.
Así es, la volatilidad H en la SB tiende al mismo valor.
> Esa es, por cierto, la diferencia entre la volatilidad H y Hurst: se puede medir fácilmente a nivel local. Y Hurst es una característica global del proceso. No porque sea tan abrupta, sino porque es una curva de este tipo: su definición y su procedimiento de medición no permiten obtener valores locales y, por tanto, es imposible medirla en diferentes niveles. Pero quien pueda localizarlo o idear otra caracterización más práctica, podrá hacerlo y ver que para los procesos no estacionarios con memoria será diferente a distintos niveles.
Para los procesos no estacionarios, Hearst no tiene ningún sentido. Pero lo que se obtiene en coordenadas log-log, muchos investigadores lo interpretan como tendencias cambiantes, a diferentes niveles
> La autosimilitud de una serie de citas no es que la onda H o algo similar sea siempre la misma, sino que su definición, metodología de cálculo y significado es el mismo en todos los niveles. Y la diferencia en la medida cuantitativa es sólo una consecuencia del estado.
La autosimilaridad es exactamente eso, si se miran los números. La dimensionalidad del espacio debe ser la misma. La dimensionalidad del espacio se relaciona de forma fácil y sencilla con el coeficiente de Hurst.
> Parece que no has entendido el punto en el que empezó este lío. En la página 5-6 hay varios posts míos en los que publiqué los resultados de mi investigación sobre el comportamiento de Hearst para SB. En teoría debería ser igual a 0,5. Sin embargo, en la práctica resulta lo contrario. Estos resultados no son originales. Todo esto ha sido estudiado durante mucho tiempo por la comunidad científica y es bien conocido. Incluso la wikipedia da una definición de Hurst que le dirá a un lector atento todo: la característica de Hurst es marginal. Por lo tanto, para valores pequeños de los intervalos sus valores difieren de lo que nos gustaría ver. Por eso también el procedimiento de su definición es tan pesado (¿cómo si no podríamos llegar a la asíntota?). Y por eso su aplicación en la práctica tiene poco efecto. Y las arpías de Hearst, que difieren de una línea recta, también se dan en la p.6. Y lo mismo ocurre con la interpretación de estos resultados.
No entiendo el empuje, para llamar al coeficiente de Hurst un valor marginal. Es una estadística no paramétrica, y como cualquier estadística sólo tiene sentido en el límite. Por qué hacer hincapié en eso. La cuestión es la velocidad de convergencia. Si no te gusta la convergencia de Hearst, toma el coeficiente de variación. Allí la convergencia es más rápida y el resultado es el mismo Hearst.
> Pero todos estos son problemas de Hearst. Si quieres una línea recta, trabaja con la varianza de los incrementos. Pero qué tiene que ver la autosimilitud con esto. ¿Por qué tachas un fenómeno enorme sólo porque alguna curva no tiene un valor constante? Y al mismo tiempo con la autosimilaridad se abandona la teoría de los fractales. ¿Es eso adecuado?
No necesitas un valor constante, eso es absurdo. Se necesita una cantidad que se desvíe de la constante de forma aleatoria, preferiblemente controlada. En los gráficos se puede ver que la desviación ni siquiera huele a aleatoriedad.
Y por cierto, me preocupan las dudas vagas. Por casualidad, ¿no usaste C PRNG en tus experimentos? Si es así, es un gran error, no se puede utilizar para generar datos para Hearst.
y estoy deseando ver el desenlace :o/
Gracias por los excelentes gráficos.
Ahí es donde vi el modelo. Espero que tenga éxito.
En cuanto a Slutsky-Yule, fue la paradoja del efecto sobre los diferentes componentes o filas lo que me alarmó...
Así pues, no sólo Harst sino también Hurst serán homónimos.
Aunque tú y Shiryaev X(Y)... entender.
;)