Indice Hearst - pagina 11
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C'è una funzione Hearst integrata in Excel? Se è così, per favore, dategli un nome. >> grazie.
Il calcolo di Hearst è fatto in uno script. In Excel basta fare il logaritmo e trovare la linea retta.
Il calcolo di Hearst è fatto in uno script. In Excel basta fare il logaritmo e trovare la linea retta.
assolutamente giusto.
la funzione si chiama TIP(y,x)
Il calcolo di Hearst è fatto in uno script. Tutto quello che dovete fare in Excel è di fare un logaritmo e trovare una linea retta.
Allora potete farlo in MQL, ecco 'Funzioni utili da KimIV' per aiutarvi.
Lo testerò da solo. È da molto tempo che penso di raffinare Spirmen, ma non l'ho ancora fatto. Forse la sintesi di questi due indicatori è proprio quello che mi serve.
La tendenza (globale) e Hurst non hanno nulla a che fare l'uno con l'altro, Sergei. Hurst mostra, grosso modo, la capacità di microtrend. Cioè l'indice Hurst dice qualcosa sulla microstruttura delle serie temporali, ma non su una tendenza. Sembra che con H >> 0,5 (più vicino a 1) si possa fare qualcosa su una serie temporale (profitto) - solo perché non è martingala (le differenze dei campioni vicini sono correlate). E non-martingala - perché i campioni adiacenti sono dipendenti.
Ti mostrerò delle foto, anche se devi averle viste tu stesso. Sono tutti tratti da "Analisi frattale..." di Peters. Si noti che non c'è alcuna tendenza da nessuna parte. I numeri di Hearst sono 0,72 (in alto a sinistra), 0,76 (in alto a destra), circa 0,9 (in basso a sinistra) e ben sotto lo 0,5 (in basso a destra). Sapete com'è un processo di Wiener (H=0,5).
È anche tutto un quadro qualitativo, naturalmente.
Cioè, l'indice Hurst dice qualcosa sulla microstruttura della serie temporale, ma non sul trend.
È anche tutto un quadro qualitativo, naturalmente.Aggiungerò i miei pensieri su questo, se posso.
Una caratterizzazione abbastanza completa di BP è data dal modello autoregressivo. In termini generali, il BP può essere pensato come la somma di una componente deterministica e una componente casuale (rumore):
Questo è il modello AR per gli incrementi di prezzo dX. Con il suo aiuto, conoscendo il p-value degli incrementi precedenti, possiamo prevedere il movimento atteso del quoziente con una certezza nota. Passare dagli incrementi di prezzo alla previsione del prezzo stesso non è difficile; per farlo, basta aggiungere l'incremento di prezzo previsto all'ultimo valore del prezzo dello strumento e si otterrà una previsione del prezzo per la fase successiva.
Sopra ho mostrato l'identità di Hearst Ratio (HR) calcolato per ogni TF della quotazione e il coefficiente di correlazione (CC) tra le letture vicine in una serie della prima differenza della quotazione (stocastico BP è mostrato in rosso, EURGBP min è mostrato in blu). La coincidenza può essere considerata soddisfacente e persino a favore del CC - dipendenza più dolce, a parità di altre condizioni, ed espressione incomparabilmente più semplice per i calcoli rispetto al PC:
C'è però una differenza fondamentale. Il PC è una caratteristica più profonda e completa del BP rispetto al QC, perché valuta il quoziente così com'è - nella sua interezza, con tutti i suoi collegamenti e caratteristiche interne, senza ricorrere a una separazione artificiale delle caratteristiche. Il QC in queste condizioni sfrutta l'unico parametro disponibile per la sua analisi - il rapporto tra i conteggi vicini degli incrementi di cotier, e questo è tutto. Il fatto che i risultati coincidano indica solo la debole correlazione dei conteggi a lungo raggio (infatti, il secondo conteggio a sinistra non ha quasi nessun effetto sul valore futuro dell'incremento di prezzo dello strumento) con il movimento atteso. In effetti, può succedere il contrario (appaiono dei link profondi) e il QC fallirà, mentre il PC funzionerà correttamente.
Questa è la somiglianza e la principale differenza tra questi due metodi di analisi BP.
Va sottolineato che il PC è una caratteristica integrale del BP, che non dice nulla sulle proprietà specifiche della relazione tra i conteggi incrementali. Al contrario, il modello AR è quantile in pieno e dà una caratteristica quantitativa di queste relazioni (coefficienti davanti a dX sotto il segno della somma), che ci permette di sfruttarle al 100%. Ma ci sono anche delle limitazioni dovute alla linearità dell'approccio utilizzato. I modelli AR che tengono conto delle relazioni non lineari tra gli incrementi hanno informazioni più complete. Ma di nuovo, questo modello dovrebbe essere sviluppato da noi e non è il fatto che sia ottimale.
Ed è qui che entrano in gioco le Reti Neurali... Le non linearità costituiscono la loro base, e la capacità di imparare dà loro la flessibilità necessaria.
Ed è qui che entrano in gioco le Reti Neurali... Le non linearità sono il loro fulcro, e la capacità di imparare dà loro la flessibilità di cui hanno bisogno.
Nessuno sta discutendo che, ma per BP persistente e antipersistente o sezioni di BP, il commercio
Le tattiche sono diametralmente opposte, quindi il NS deve imparare a prendere in considerazione il PC quando fa trading.
Forse è meglio darle da mangiare già pronto che aspettare che impari a vederlo da sola.
Forse è meglio darle da mangiare già pronto che aspettare che impari a vederlo da sola.
È una questione di dibattito su cosa sia meglio. Quali sono i criteri per giudicare se è meglio?
Lei si appella al PC come verità ultima, ma è solo uno strumento, che ha le sue possibilità e i suoi limiti. E non è un fatto che aspettare che HC stessa riveli una caratteristica sia peggiore o più costoso che dargli in pasto qualcosa di visibile, ma non il migliore. Inoltre, nel processo di ricerca, NS si concentra sulla massimizzazione del profitto (velocità di crescita del conto), e PC si concentra sulla persistenza del BP, che ancora dovrebbe essere in qualche modo legato a TC e solo dopo alla crescita del conto.
La tendenza (globale) e Hurst non hanno nulla a che fare l'uno con l'altro, Sergei. Hurst mostra, grosso modo, la capacità di microtrend. Cioè l'indice Hurst dice qualcosa sulla microstruttura delle serie temporali, ma non su una tendenza. Sembra che con H >> 0,5 (più vicino a 1) si possa fare qualcosa su una serie temporale (profitto) - solo perché non è martingala (le differenze dei campioni vicini sono correlate). E non-martingala - perché i campioni vicini sono dipendenti.
Ti mostrerò delle foto, anche se devi averle viste tu stesso. Sono tutti tratti da "Analisi frattale..." di Peters. Si noti che non c'è alcuna tendenza da nessuna parte. I valori di Hearst sono 0,72 (in alto a sinistra), 0,76 (in alto a destra), circa 0,9 (in basso a sinistra) e ben sotto 0,5 (in basso a destra). Sapete com'è un processo di Wiener (H=0,5).
È anche un'immagine di qualità, naturalmente.
È apparso del tempo libero. Cercherò di programmarlo e di postarlo qui. Userò Matcad per farli tutti con spiegazioni di dove e come li ho modellati.
Il mio obiettivo non è quello di ottenere delle immagini di buona qualità, ma di ricercare l'esponente di Hearst, le sue prestazioni con diversi segnali di ingresso (su modelli di prova) e sulla base di questo capire le sue prestazioni e l'usabilità.
Ecco i modelli. Se pensi di averne bisogno, scrivilo.
Ora ho del tempo libero. Cercherò di programmare tutto e di postarlo qui. Farò tutto in Matcad, con spiegazioni di dove e come l'ho modellato.
Scopo: non per ottenere buone immagini, ma per studiare l'esponente di Hearst e il suo lavoro con diversi segnali di ingresso (su modelli di prova),
Come farete a ottenere la cifra di Hearst per la situazione attuale? Significa considerare un numero limitato di barre N al momento per calcolare Hearst su questo particolare campione. Quindi è necessario un altro criterio per trovare il momento nel passato, a partire dal quale si fanno i calcoli per il momento attuale.
Ed è qui che Rosh ha colpito nel segno. Ci vogliono molti dati storici per calcolare la cifra di Hearst. Non si tratta di un muwing la cui memoria è limitata a un periodo, ma di una caratteristica globale della BP nel suo insieme - o di una grande parte di essa.