Index de Hearst - page 13
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Tout semble être conforme à la science.
La fourchette va de 0 (série de 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.
Le PC pour Y2 devient inférieur à zéro.
Tu te moques de moi ?
Si vous êtes sérieux, considérez peut-être, comme une option, la dispersion statistique de la valeur étudiée. Simplement, sur de grands TF, le nombre d'échantillons dans la série étudiée diminue comme 1/TF, donc la dispersion croît comme SQRT(TF), et étant donné que le PC pour la première différence tend toujours vers zéro comme 1/SQRT(n), vous pouvez comprendre d'où vient le moins par endroits.
Tu te moques de moi ?
En général, non.
Si vous êtes sérieux, considérez peut-être, comme une option, la dispersion statistique de la valeur étudiée. Simplement, sur de grands TF, le nombre d'échantillons dans la série étudiée diminue comme 1/TF, d'où la dispersion croissante comme SQRT(TF), et étant donné que le PC pour la première différence tend toujours vers zéro comme 1/SQRT(n), vous pouvez comprendre d'où vient le moins par endroits.
Plus sur ce point, s'il vous plaît.
Au sens du PC, il ne devrait pas y avoir une seule donnée pour laquelle la condition R < S est satisfaite.
Visuellement -- pour Y2, R/S devrait être supérieur à zéro parce qu'il y a du bruit, et le tracé R/S devrait aller jusqu'à 30, après 30 horizontalement.
Voici ce qui pourrait se passer.
Dans la formulation que Prival a mise en œuvre , PC est considéré comme un exposant intégral car il est défini par la tangente de la pente de la ligne tracée par l'ensemble des points. Il y a des régions sur cet ensemble avec une pente négative, mais en général (intégralement), la pente est positive et il ne peut vraiment pas y avoir de cas où PC < 0.
L'angle de pente est calculé localement, entre deux points adjacents et parfois nous avons un écart plus faible sur une TF plus grande, mais cela arrive... Dans ce cas, "mon" PC donne moins. En fait, il n'y a rien d'inapproprié à cela, si nous comprenons ce qui se passe et, bien sûr, tout dépend de la façon dont nous définissons le PA lui-même. Il m'a semblé plus informatif de sortir cet indicateur localement.
En général, il faut régler ce problème. Par définition, XP montre le taux d'augmentation de la volatilité de BP avec une augmentation de TF. J'ai construit mon algorithme sur la base de cette définition. Mais, on peut voir qu'il ne coïncide pas avec l'original ou bien je manque le point quelque part.
P.S. Et puis je n'ai rien obtenu de raisonnable par des formules de l'article (que Prival fait miroiter), je me suis planté là (enfin, ou dans ma tête). Par conséquent, je ne ferais pas appel à des expressions provenant de là, comme étant la vérité.
J'ai aussi eu des valeurs négatives, je ne sais plus quand, mais c'est arrivé. Il y a beaucoup de sauts (c'est pourquoi je ne l'ai pas aimé). Je vais essayer de comparer deux algorithmes, le vôtre Neutron et le mien.
LeXpert concernant N et n. Si vous insérez N, X(N) sera toujours égal à zéro. Mais je vais revérifier, il y a un problème, c'est là que ça devient intégral.
LeXpert concernant N et n. Si vous insérez N, alors X(N) est toujours égal à zéro. Mais je vais revérifier, quelque chose ne va pas ici, c'est là que ça devient intégral.
Ha, ça pourrait être l'erreur.
Pour un N donné, il devrait y avoir N - 1 valeurs de X :
X[i] = Summ(i)(e[i] - M[N]) i = 2...N J'espère que c'est clair
_______________________________
Au moins dans sa forme actuelle, l'expression n'a certainement pas de sens : calculer l'écart cumulé de MOG par N pour n (c'est-à-dire tous !) éléments !
....
En général, il faut s'en occuper. Par définition, le PC indique le taux auquel la volatilité du PB augmente avec le TF. J'ai construit mon algorithme en me basant exactement sur cette définition. Mais, on peut voir qu'il ne coïncide pas avec l'original ou bien je manque le point quelque part.
P.S. Et puis je n'ai rien obtenu de raisonnable par des formules de l'article (que Prival fait miroiter), je me suis planté là (enfin, ou dans ma tête). Par conséquent, je ne ferais pas appel à des expressions provenant de là, comme étant la vérité.
Moi aussi, je n'ai pas encore une version claire de la façon de le compter correctement. Dans différentes sources, c'est différent. Il est évident que ces articles n'ont pas été écrits par des programmeurs. Et retirez de cela "avec l'augmentation de la TF", que de la confusion. C'est le changement du niveau d'eau du Nil, ou le nombre de crocodiles. Une fois que nous l'aurons calculé correctement, nous réfléchirons à ce qui lui arrive lorsque la TF augmente.
Voici ce qui pourrait être le cas.
L'angle de pente est calculé localement, entre deux points adjacents et il arrive parfois que la pente à un TF plus grand soit moins étalée ; il peut arriver ainsi... Dans ce cas, "mon" PCB rebondit honnêtement à moins. En fait, il n'y a rien d'inapproprié à cela, si nous comprenons ce qui se passe et, bien sûr, tout dépend de la façon dont nous définissons le PA lui-même. Il m'a semblé plus informatif de sortir cet indicateur localement.
Oui, ça commence à avoir du sens maintenant.
En général, il est nécessaire de faire le tri.
Uh-huh
Par définition, le PC montre le taux d'augmentation de la volatilité de la BP avec l'augmentation de la TF. J'ai construit mon algorithme en me basant exactement sur cette définition. Mais je vois qu'il ne coïncide pas avec celui d'origine ou alors je n'ai pas compris quelque chose.
Je devrais peut-être le construire pour une sinusoïde sans bruit et le comparer avec l'image de l'article. Donc, ignorons les formules de l'article et prenons les photos comme vérité.
Au fait, pourquoi ne pas comparer vos valeurs avec le script?
Je me suis éclaté aujourd'hui. L'analogue du coefficient de Hurst peut être calculé assez localement !!!!!!!!!.
Cela découle de l'article de Dubovikov intitulé "Minimum coverage dimensionality and local analysis of fractal time series".
Je me suis éclaté aujourd'hui. L'analogue du coefficient de Hurst peut être calculé assez localement !!!!!!!!!.
Cela découle de l'article de Dubovikov intitulé "Minimum coverage dimensionality and local analysis of fractal time series".
Tout a déjà été volé avant nous, hourra.