Indice Hearst - pagina 43

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alsu:

sì lo stesso... le condizioni di mercato sono il fattore determinante
Eh, voglio andare al mercato!)
 
Mathemat:

Beh, è per questo che è utile (potenzialmente). Ma è necessario muovere seriamente la mente. E rinunciare a quasi tutta la merda che si chiama AT classica.


Se si pensa in questa direzione, il punto di partenza è :

Ha senso prevedere gli stati di un mondo unidimensionale?

 
Dersu:


Se si ragiona in questo modo, la premessa di partenza è :

Ha senso prevedere gli stati di un mondo unidimensionale?


E da quale punto di vista si pone la questione della previsione, la "popolazione" di questo mondo o un estraneo?
 
alsu:

E dal punto di vista di chi si pone la questione della previsione, la "popolazione" di questo mondo o un estraneo?



La domanda, per come la vedo io, è retorica.

Ma per rispondere alla domanda: leggendo l'esoterismo incontro costantemente spiegazioni di predizioni come informazioni dall'esterno.

Per quanto riguarda il punto, vi ricordo che non sono né un matematico né un programmatore.

Un grafico ha un quoziente e un tempo. Renco ha solo un quoziente.

E il tempo non viene analizzato adeguatamente da nessuna parte, in un certo senso non esiste.

Anche se se si analizzano entrambi i grafici, il tempo rimane nella differenza secondo la logica contadina.

E forse il renko nella sua forma originaria non funziona. Forse devi lavorare a maglia per punti di riferimento o inventare un ridisegno. Non lo so.

Questo è il mio ragionamento primitivo. In breve, sono tutte sciocchezze.

 
Renco, Kagi, Range e così via hanno anche il tempo: i momenti dei cambi di candela sono strettamente ordinati e hanno un chiaro criterio di costruzione. Così, c'è una trasformazione monotona ma non lineare della linea temporale... Quindi, per dire, il "nuovo" tempo va ad un ritmo diverso rispetto al nostro, il tempo abituale - accelera e rallenta.
 
alsu:
Renko, Kagi, Range e così via hanno anche il tempo: i momenti dei cambi di candela sono strettamente ordinati e hanno un chiaro criterio di costruzione. Così c'è una trasformazione monotona ma non lineare della linea temporale... Quindi, per dire, il "nuovo" tempo va ad un ritmo diverso rispetto al nostro, il tempo abituale - accelera e rallenta.



Sono della stessa opinione.

Avete formalizzato la mia comprensione.

Tuttavia, qualcosa nel mio ragionamento mi trattiene.

OK...

 
È abbastanza possibile costruire un rivelatore flat/trend su questo, in termini più semplici, se il tempo sul Renko ha rallentato allora sarà un flat, se ha accelerato allora sarà un trend...
 

Questo non è il risultato, purtroppo.

Come diceva Munchausen: "Non questo!".

Continuiamo a cercare.

 
C-4:

Questo articolo di Eric Nyman (2010), che a sua volta è stato scritto da un libro di Adgar Peters (1990), che ha preso questo metodo dai lavori di Mandelbort (1960-70), che ha descritto per la prima volta un metodo inventato dal settantenne Harold Edwin Hirst nel lontano 1951. Tutto ciò significa che quando ti chiederanno al Dissertation Council circa la novità del tema proposto, dovresti immaginare che il vecchio Edwin del XIX secolo sia un innovatore della geometria frattale:)

Ma seriamente, il metodo è stato sviluppato, come visto sopra, per un processo specifico e altamente anormale - la fuoriuscita del Nilo. Nell'immagine qui sotto, la sproporzione dello spread di fuoriuscita rispetto alla tendenza generale o all'aspettativa matematica è evidente. Così per un processo specifico, la fuoriuscita del Nilo, questo metodo è buono e funziona, ma per i mercati finanziari, come Mandelbort ha cercato di presentarlo, non è più sufficiente. In qualsiasi circostanza e in qualsiasi mercato, incluso SB, il vostro calcolo mostrerà un valore di circa 0,54. Avete bisogno di altri metodi più accurati. E appena si scrive una tesi, non si può fare a meno della media mobile autoregressiva frazionata integrata FARIMA, ed è disponibile solo in pacchetti statistici specializzati. H può essere impostato arbitrariamente lì. Ma questo non risolve il problema, perché per poter almeno adattare il mercato al modello, bisogna calcolare la sua H, e come si può fare se il metodo più semplice e comune non funziona? Ci sono altre opere su questo tema, opere di Pastukhov e Shiryaev. Guardateli. Sono più scientifiche e più adatte a una dissertazione, ma se siano più accurate è una domanda. C'è anche un thread correlato sullo stesso argomento, guarda qui.

In generale, l'idea era la seguente: calcolare l'indicatore H, costruire una funzione del prezzo del metallo, poi imporre un cambiamento nel costo di produzione di questo metallo e analizzare il cambiamento (il cosiddetto profitto che l'organizzazione può ottenere). Analizzare in termini di quei fattori che sono influenzati e non influenzati da fattori esterni.

Per essere onesti, intuitivamente capisco che questo è poco come qualcosa di utile, perché, beh, dovrebbe essere programmato, tali competenze non hanno. Ma il supervisore della mia tesi ha fortemente raccomandato di usare questo fattore nei calcoli. Così si scopre che non ha senso.... nella fase iniziale. ((((

 
Rnita:

In generale, l'idea era la seguente: calcolare l'indicatore H, costruire una funzione sul prezzo del metallo, poi imporre la variazione del costo di produzione di questo metallo e analizzare la variazione (il cosiddetto profitto che può ottenere l'organizzazione). Analizzare in termini di quei fattori che sono influenzati e non influenzati da fattori esterni.

Io, francamente, intuitivamente capire che questo è poco come qualcosa di utile, perché, beh, dovrebbe essere programmato, tali competenze non hanno. Ma il supervisore della mia tesi ha fortemente raccomandato di usare questo fattore nei calcoli. Così si scopre che non ha senso.... nella fase iniziale. ((((

Scusate, ma tutto questo è troppo poco per una dissertazione. Non c'è nessuna novità scientifica, l'argomento è già noto, almeno da quarant'anni. E se lo iniziate "come tutti", cioè prendete qualcosa da Internet, da qualche parte da libri vecchi di 20-30 anni, riceverete il risultato "come tutti", cioè la prossima tesi con un'orgogliosa etichetta "Dissertation". In primo luogo, è necessario affidarsi a metodi avanzati di analisi statistica. Non li troverete su Internet o nella vostra ultima versione di Excel. Dato lo stato desolante della nostra scienza - non si possono ottenere molte informazioni utili da tesi e dissertazioni. Non sono altro che dei copia-incolla e dei vuoti nel vuoto. Vale la pena di lavorare lì - unità, e che avrebbe trovato loro bisogno di sapere prima cosa cercare e capire il soggetto profondamente. L'unica fonte dove è possibile ottenere i metodi statistici più recenti e innovativi sono i pacchetti statistici specializzati, in particolare il pacchetto di analisi statistica R. In generale, questo ambiente merita di essere menzionato separatamente. È lo standard de facto del ricercatore. Scaricatelo e installatelo dal sito ufficiale http://www.r-project.org/ e installateci sopra l'ambiente visivo RStudio. D'ora in poi, vietatevi di usare Excel. È una cattiva forma fare dissertazioni in Excel. Inoltre, sarà assicurato un vuoto di informazioni in Excel. Poi, cercate i pacchetti che includono metodi di calcolo dell'indice di Hurst. Ce ne sono molti, ma prima, installate il pacchetto 'pracma'. Ecco un esempio di calcolo dell'indice Hurst per il Nilo. Notate che non avete bisogno di nulla, tutti i dati e i metodi sono già disponibili in R:

# Скачиваем из Интернета пакет 'pracma'
>install.packages('pracma')

#Устанавливаем его в системе
>library('pracma')

#Теперь нам доступна функция 'hurst', вычисляющая коэффициент херста
#Смотрим справку по этой функции
>?hurst

#Загружаем один из базовых пакетов, в котором храниться информация о разливе Нила за 100 лет
>library(datasets)

# Отобразим несколько диаграмм на одном графике
>par(mfrow = c(3,1))

#Строим график разливов Нила
>plot(Nile, t='l', main="Nile owerflow 1971-1970")

#Под ним отображаем первые разности (доходности)
>Nile.diff <- diff(Nile)
>plot(Nile.diff, t='h', main="Returns")

#Еще ниже строим гистограмму распределения частоты
>hist(Nile.diff, breaks=20, main='Distribution')

#Рассчитываем собственно показатель Херста. (Будет равен 0,34, т.е. разливы Нила по версии функции hurst() антиперсисенты)
>hurst(Nile.diff)

Guardiamo il grafico risultante:

È qui che dovrebbe iniziare il volo della fantasia. Prima domanda: "Perché la fuoriuscita del Nilo nella funzione è antipersistente, mentre in Manedlebort e Peters è un processo persistente! Vediamo come è impostata la funzione hurst, l'ambiente R è un ambiente libero, quindi il succo di tutti i metodi può essere facilmente ricavato dai sorgenti:

#Чтобы посмотреть исходники функции достаточно набрать ее имя без фигурных скобок
>hurst
Bene, allora, avendo capito le specifiche di tutti i metodi, sarete facilmente in grado di scrivere il vostro metodo di calcolo. Formalizzarlo sotto forma di un pacchetto R appropriato per il giudizio della comunità scientifica mondiale. Poi scrivete diversi articoli in alcune riviste di econometria sul vostro metodo, che dimostrino chiaramente i suoi vantaggi rispetto ai metodi conosciuti. Poi passate gradualmente all'analisi dell'oro. A questo punto sarete fluenti in modelli collaudati come AR, Arima, ecc. Molto presto, sarete all'avanguardia del "pensiero scientifico". E la questione di cosa scrivere non si porrà più.
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