Index de Hearst - page 12

 
Mathemat >> :

Et c'est là que Rosh a fait mouche. Il faut beaucoup de données historiques pour calculer le chiffre de Hearst. Il ne s'agit pas d'un mutisme dont le souvenir est limité à une période, mais d'une caractéristique globale de la BP dans son ensemble - ou d'une grande partie de celle-ci.

Une solution possible est de construire la dépendance de Hurst(N), de l'analyser et de décider d'une quantité suffisante de données. C'est-à-dire qu'à partir d'un certain point, k.X. changera peu.

Ici la question est différente, comment utiliser XH ? La première chose qui vient à l'esprit est la construction d'un canal 2x et 3x sigma des deux côtés de la moyenne. La période de la moyenne est basée sur le premier maximum des statistiques V. C'est là que le processus de création commence :)

 
surfer писал(а) >> La période de la moyenne est basée sur les premiers maxima des statistiques V.

Peux-tu détailler ce point, surfeur?

 

On utilise généralement une fenêtre de 400 points ou une valeur proche.


Le PC montre les conditions de transition vers la statistique de Lévy.

 
Mathemat >> :

Peux-tu entrer dans les détails, surfeur ?

l'idée est de trouver un instrument avec un seul maximum, et la période est plutôt courte

entrée dans la zone située entre le 2e et le 3e sigma

Le problème est que les statistiques V doivent être évaluées visuellement.

 

Figure à la question du choix de l'intervalle pour l'estimation de kX sur 30 ans pour le DJIA (cours de clôture des jours)

Puisque nous sommes intéressés par l'estimation par intervalle de KX, le choix du nombre de R/S n'est pas particulièrement difficile.

 
Rosh писал(а) >>

Comment allez-vous obtenir le chiffre de Hearst pour la situation actuelle ? Cela signifie qu'il faut considérer un nombre limité de N barres à l'heure actuelle afin de calculer Hearst sur cet échantillon particulier. Il faut donc un autre critère pour trouver un moment dans le passé, à partir duquel les calculs pour le moment présent sont effectués.

C'est vrai, mais je m'y tiens pour la raison suivante. Il varie de 0 à 1. C'est sa valeur. Juste pour déterminer la taille de la fenêtre.

Regardez les deux indicateurs et les idées qui les sous-tendent, que vous avez tous deux programmés.

  1. Coefficient de corrélation de rang de Spearman
  2. et le Perry Kaufman AMA optimisé.

L'AMA est basé sur l'idée d'adapter la taille de la fenêtre N. Je veux donc voir si Spearman peut être amélioré en changeant son N (taille de la fenêtre). En utilisant à cette fin Hearst ou l'algorithme, qui est inclus dans AMA. Je ne l'ai pas encore fait. Je serais intéressé de voir un Spearman adaptatif.

 

Voici ce que j'ai obtenu jusqu'à présent, je ne l'ai pas encore vérifié. La tangente de l'angle d'inclinaison n'est pas calculée correctement.

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ckkfn.rar  31 kb
 

Je n'aime pas cet indicateur. Quiconque veut le regarder et l'essayer.

Pour appliquer des signaux différents à l'entrée décrite ci-dessus sur la ligne Y=Y0, il suffit de passer à la ligne Y1 Y2 ... correspondante.

fichier joint. Matcad version 14.

Si vous voyez soudainement une erreur. Je vais le corriger. J'ai peut-être fait un mauvais calcul.

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Prival >> :

Si vous voyez une erreur. N'hésitez pas à me le faire savoir et je le corrigerai. Parce que je pourrais avoir mal compté quelque chose.

Je ne suis pas sûr, mais dans la formule X[N], il devrait y avoir un grand N et non n en haut du signe de la somme.

 
Prival писал(а) >>

Je n'aime pas cet indicateur.

C'est un bon indicateur !

Tu ne devrais pas faire ça. C'est probablement une erreur dans vos formules. J'ai essayé de comprendre, mais je n'ai pas le courage de le faire. À première vue, le paramètre R devrait être calculé comme suit :

En général, j'ai rapidement esquissé ma version de RF (l'algorithme décrit ci-dessus) pour votre BP :

Y0 est la tendance + le bruit, Y1 est le bruit intégré (analogue du kotier), Y2 est le bruit avec zéro MO (analogue de la première différence du kotier), Y3 est le sin + le bruit.

Voici les résultats du tracé de la VC pour différentes TFs :

Il semble que tout soit conforme à la science.

La plage de variation de la PC va de 0 (série de la première différence) à 1 (tendance linéaire sur les grandes TF). La place spéciale est occupée par un mouvement brownien aléatoire unidimensionnel (SV intégré avec MO zéro), pour lui PC=1/2, et une sinusoïde bruyante, à ce camarade, PC oscille doucement qui devrait être, comme sur petit TF le bruit joue un grand rôle, sur grand TF la tendance est déjà visible, etc.

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