ハーストの索引 - ページ 11 1...456789101112131415161718...46 新しいコメント TheXpert 2009.02.02 19:22 #101 Prival >> : Excelに内蔵されているハースト関数はありますか？その場合、その名前を教えてください。>>ありがとうございました。 ハーストの計算はスクリプトで行う。Excelでは対数にして直線を求めればよいのです。 Surfer 2009.02.02 22:06 #102 TheXpert >> : ハーストの計算はスクリプトで行われます。Excelでは対数にして直線を求めればよいのです。 その通りです。 この関数をTIP(y,x)と呼びます。 Prival 2009.02.02 23:10 #103 TheXpert писал(а)>> ハーストの計算はスクリプトで行われます。Excelで必要なのは、対数をとって直線を求めることです。 それなら、MQLでやればいい。ここに「KimIVの便利な関数」があるから、それを参考にするといい。 とにかく自分の手でハーストを試してみる。スピルメン」の精製は、ずっと考えていたのですが、まだ手をつけていません。この2つの指標を統合したものが、私に必要なものなのかもしれません。 Sceptic Philozoff 2009.02.03 01:22 #104 Prival >>: Нафиг нам нужна первая разность ? Делая это преобразование над исходным рядом, мы убиваем тренд – то на чем можем заработать.トレンド（グローバル）とハーストは関係ないよ、セルゲイ。ハーストは、大雑把に言えば、マイクロトレンドの 能力を示しています。つまり、ハースト指数は時系列の微細構造について何かを語っているが、トレンドについては語っていない。H >> 0.5 (1に近い) で時系列 (利益) に何かできるようです - ただ、マーチンゲールではない (隣接するサンプルの差は相関する) というだけです。そして、非マーチンゲール - 隣接するサンプルは依存関係にあるからです。 自分で見たはずなのに、写真を見せます。いずれもピータースの「フラクタル解析...」からです。どこにもトレンドがないことに注意してください。ハーストの値は、0.72（左上）、0.76（右上）、約0.9（左下）、0.5（右下）を大きく下回っています。Wiener過程がどのようなものかはご存じでしょう（H=0.5）。 もちろん、それもすべて定性的なイメージです。 Neutron 2009.02.03 05:40 #105 Mathemat писал(а)>> つまり、ハースト指数は、時系列の微細構造について何かを語っているが、トレンドについては語っていない。 もちろん、それもすべて定性的なイメージです。 よろしければ、私の考えを付け加えたいと思います。 BPの特徴は、自己回帰モデルによってかなり完全に表現される。一般に、BPは決定論的な要素とランダム（ノイズ）な要素の和と考えることができる。 これは、価格増分dXのARモデルである。その助けを借りて、以前の増分のp値を知っていれば、商の予想される動きを既知の確実さで予測することができる。価格増分から価格自体の予測に移行することは難しくありません。そのためには、予想される価格増分を商品価格の最後の値に追加するだけで、次のステップの価格予測が得られます。 上記では、各TFの気配値に対して計算されたハースト比（HR）の正体と、気配値の最初の差のシリーズにおける隣り合う読み同士の相関係数（CC）を示しました（ストキャスティックBPは赤、EURGBP minは青で表示されます）。この一致は、他の条件が同じであれば、CCの方が依存性が滑らかで、PCに比べて計算式が比較にならないほど単純であるため、満足できるものであると考えることができる。 しかし、根本的な違いがあります。PCは、QCと比較して、BPの特性をより深く、より完全に評価するものである。なぜなら、人為的な特性の分離に頼らず、その内部リンクと特徴をすべて備えた、ありのままの商を評価するものだからである。このような条件下でのQCは、その分析に利用できる唯一のパラメータであるコチエの増分の隣接カウントの関係を利用する、ただそれだけのことなのです。この結果が一致したことは、長距離カウントの相関が弱いこと（実際、左から2番目のカウントは、商品の価格増分の将来値にほとんど影響を及ぼさない）を示しているに過ぎない。実際、その逆が起きて（ディープリンクが出現して）QCが失敗し、PCは正常に動作することもあります。 これが、この2つのBP解析手法の共通点であり、大きな違いでもある。 PCはBPの積分特性であり、増分カウント間の関係の具体的な特性については何も語っていないことを強調しておく。これに対し、ARモデルは完全な分位数であり、これらの関係の定量的特性（sumの符号の下にあるdXの前の係数）を与えるので、これを100％利用することができる。しかし、使用する手法が直線的であることによる限界もあります。インクリメント間の非線形関係を考慮したARモデルは、より完全な情報を持っている。しかし、繰り返しになりますが、このモデルは私たちが開発すべきものであり、それが最適であるということではありません。 そこで登場するのがニューラルネットワーク...。非直線性が基本であり、学習能力が必要な柔軟性を与えている。 削除済み 2009.02.03 07:16 #106 Neutron >> : そこで登場するのがニューラルネットワーク...。非直線性が核となり、学習能力が必要な柔軟性を与えているのです。 誰も主張していないが、しつこいBPや反面教師的なBPの部分については、商 戦術は正反対なので、NSはPCを考慮してトレードすることを学ばなければならない。 自分で見る目を養うのを待つより、出来合いのものを食べさせたほうがいいのかもしれません。 Neutron 2009.02.03 07:37 #107 Aleku писал(а)>>自分で見て覚えるのを待つより、出来合いのものを食べさせたほうがいいのかもしれません。 何がベストかは議論の分かれるところです。より良いものかどうかの判断基準は何ですか？ あなたはPCを究極の真理として訴えていますが、PCはあくまでツールであり、それなりの可能性と限界があります。また、HC自身が機能を明らかにするまで待つことは、目に見えるものを食べさせることよりも悪い、あるいはコストがかかるという事実もないわけではない。また、探索の過程で、NSは利益の最大化（アカウント成長のスピード）を重視し、PCはBPの持続性を重視しており、やはり何らかの形でTCに結びつけ、その上でアカウント成長に結びつけるべきであろう。 Prival 2009.02.03 12:01 #108 Mathemat писал(а)>> トレンド（グローバル）とハーストは関係ないよ、セルゲイ。ハーストは、大雑把に言えば、マイクロトレンドの 能力を示している。つまり、ハースト指数は時系列の微細構造について何かを語っているが、トレンドについては語っていない。H >> 0.5 (1に近い) で時系列 (利益) に何かできるようです - ただ、マーチンゲールではない (隣接するサンプルの差は相関する) というだけです。そして、非マーチンゲール - 隣接するサンプルは依存関係にあるからです。 自分で見たはずなのに、写真を見せます。いずれもピータースの「フラクタル解析...」からです。どこにもトレンドがないことに注意してください。ハーストの値は、0.72（左上）、0.76（右上）、約0.9（左下）、0.5（右下）を大きく下回っています。Wiener過程がどのようなものかはご存じでしょう（H=0.5）。 もちろん、それもすべて高画質です。 自由な時間が出現しました。プログラムしてここに投稿してみます。どこをどのようにモデリングしたかを説明しながら、すべてMatcadで作っていきます。 私の目的は、画質の良い写真を撮ることではなく、ハーストの指数や様々な入力信号での性能（テストモデル）を調べ、それを元に性能と使い勝手を理解することです。 以下はそのモデルです。もう少し必要だと思ったら、それを書き留める。 ファイル: signal.rar 56 kb Rashid Umarov 2009.02.03 12:23 #109 Prival >> : 今は自由な時間がある。すべてをプログラムしてここに投稿してみます。どこでどのようにモデリングしたかを説明しながら、すべてMatcadで行うことにしています。 目的：良い写真を撮るためではなく、ハーストの指数と異なる入力信号での動作を研究するため（テストモデルで）。 現状でどうやってハーストの数字を出すつもりなんだ？この特定のサンプルでハーストを計算するために、現時点では限られたN本のバーを考慮することを意味する。だから、今この瞬間の計算の元となる過去の瞬間を見つけるために、別の基準が必要なのです。 Sceptic Philozoff 2009.02.03 12:41 #110 そこにロッシュの 狙いがあった。ハーストの数字を算出するためには、多くの過去のデータが必要です。それは、ある期間に限定された記憶のミューイングではなく、BP全体、あるいはその大きな塊のグローバルな特性である。 1...456789101112131415161718...46 新しいコメント 取引の機会を逃しています。 無料取引アプリ 8千を超えるシグナルをコピー 金融ニュースで金融マーケットを探索 新規登録 ログイン スペースを含まないラテン文字 このメールにパスワードが送信されます エラーが発生しました Googleでログイン WebサイトポリシーおよびMQL5.COM利用規約に同意します。 新規登録 MQL5.com WebサイトへのログインにCookieの使用を許可します。 ログインするには、ブラウザで必要な設定を有効にしてください。 ログイン/パスワードをお忘れですか？ Googleでログイン
Excelに内蔵されているハースト関数はありますか？その場合、その名前を教えてください。>>ありがとうございました。
ハーストの計算はスクリプトで行う。Excelでは対数にして直線を求めればよいのです。
ハーストの計算はスクリプトで行われます。Excelでは対数にして直線を求めればよいのです。
その通りです。
この関数をTIP(y,x)と呼びます。
ハーストの計算はスクリプトで行われます。Excelで必要なのは、対数をとって直線を求めることです。
それなら、MQLでやればいい。ここに「KimIVの便利な関数」があるから、それを参考にするといい。
とにかく自分の手でハーストを試してみる。スピルメン」の精製は、ずっと考えていたのですが、まだ手をつけていません。この2つの指標を統合したものが、私に必要なものなのかもしれません。
トレンド（グローバル）とハーストは関係ないよ、セルゲイ。ハーストは、大雑把に言えば、マイクロトレンドの 能力を示しています。つまり、ハースト指数は時系列の微細構造について何かを語っているが、トレンドについては語っていない。H >> 0.5 (1に近い) で時系列 (利益) に何かできるようです - ただ、マーチンゲールではない (隣接するサンプルの差は相関する) というだけです。そして、非マーチンゲール - 隣接するサンプルは依存関係にあるからです。
自分で見たはずなのに、写真を見せます。いずれもピータースの「フラクタル解析...」からです。どこにもトレンドがないことに注意してください。ハーストの値は、0.72（左上）、0.76（右上）、約0.9（左下）、0.5（右下）を大きく下回っています。Wiener過程がどのようなものかはご存じでしょう（H=0.5）。
もちろん、それもすべて定性的なイメージです。
つまり、ハースト指数は、時系列の微細構造について何かを語っているが、トレンドについては語っていない。
もちろん、それもすべて定性的なイメージです。よろしければ、私の考えを付け加えたいと思います。
BPの特徴は、自己回帰モデルによってかなり完全に表現される。一般に、BPは決定論的な要素とランダム（ノイズ）な要素の和と考えることができる。
これは、価格増分dXのARモデルである。その助けを借りて、以前の増分のp値を知っていれば、商の予想される動きを既知の確実さで予測することができる。価格増分から価格自体の予測に移行することは難しくありません。そのためには、予想される価格増分を商品価格の最後の値に追加するだけで、次のステップの価格予測が得られます。
上記では、各TFの気配値に対して計算されたハースト比（HR）の正体と、気配値の最初の差のシリーズにおける隣り合う読み同士の相関係数（CC）を示しました（ストキャスティックBPは赤、EURGBP minは青で表示されます）。この一致は、他の条件が同じであれば、CCの方が依存性が滑らかで、PCに比べて計算式が比較にならないほど単純であるため、満足できるものであると考えることができる。
しかし、根本的な違いがあります。PCは、QCと比較して、BPの特性をより深く、より完全に評価するものである。なぜなら、人為的な特性の分離に頼らず、その内部リンクと特徴をすべて備えた、ありのままの商を評価するものだからである。このような条件下でのQCは、その分析に利用できる唯一のパラメータであるコチエの増分の隣接カウントの関係を利用する、ただそれだけのことなのです。この結果が一致したことは、長距離カウントの相関が弱いこと（実際、左から2番目のカウントは、商品の価格増分の将来値にほとんど影響を及ぼさない）を示しているに過ぎない。実際、その逆が起きて（ディープリンクが出現して）QCが失敗し、PCは正常に動作することもあります。
これが、この2つのBP解析手法の共通点であり、大きな違いでもある。
PCはBPの積分特性であり、増分カウント間の関係の具体的な特性については何も語っていないことを強調しておく。これに対し、ARモデルは完全な分位数であり、これらの関係の定量的特性（sumの符号の下にあるdXの前の係数）を与えるので、これを100％利用することができる。しかし、使用する手法が直線的であることによる限界もあります。インクリメント間の非線形関係を考慮したARモデルは、より完全な情報を持っている。しかし、繰り返しになりますが、このモデルは私たちが開発すべきものであり、それが最適であるということではありません。
そこで登場するのがニューラルネットワーク...。非直線性が基本であり、学習能力が必要な柔軟性を与えている。
そこで登場するのがニューラルネットワーク...。非直線性が核となり、学習能力が必要な柔軟性を与えているのです。
誰も主張していないが、しつこいBPや反面教師的なBPの部分については、商
戦術は正反対なので、NSはPCを考慮してトレードすることを学ばなければならない。
自分で見る目を養うのを待つより、出来合いのものを食べさせたほうがいいのかもしれません。
自分で見て覚えるのを待つより、出来合いのものを食べさせたほうがいいのかもしれません。
何がベストかは議論の分かれるところです。より良いものかどうかの判断基準は何ですか？
あなたはPCを究極の真理として訴えていますが、PCはあくまでツールであり、それなりの可能性と限界があります。また、HC自身が機能を明らかにするまで待つことは、目に見えるものを食べさせることよりも悪い、あるいはコストがかかるという事実もないわけではない。また、探索の過程で、NSは利益の最大化（アカウント成長のスピード）を重視し、PCはBPの持続性を重視しており、やはり何らかの形でTCに結びつけ、その上でアカウント成長に結びつけるべきであろう。
トレンド（グローバル）とハーストは関係ないよ、セルゲイ。ハーストは、大雑把に言えば、マイクロトレンドの 能力を示している。つまり、ハースト指数は時系列の微細構造について何かを語っているが、トレンドについては語っていない。H >> 0.5 (1に近い) で時系列 (利益) に何かできるようです - ただ、マーチンゲールではない (隣接するサンプルの差は相関する) というだけです。そして、非マーチンゲール - 隣接するサンプルは依存関係にあるからです。
自分で見たはずなのに、写真を見せます。いずれもピータースの「フラクタル解析...」からです。どこにもトレンドがないことに注意してください。ハーストの値は、0.72（左上）、0.76（右上）、約0.9（左下）、0.5（右下）を大きく下回っています。Wiener過程がどのようなものかはご存じでしょう（H=0.5）。
もちろん、それもすべて高画質です。
自由な時間が出現しました。プログラムしてここに投稿してみます。どこをどのようにモデリングしたかを説明しながら、すべてMatcadで作っていきます。
私の目的は、画質の良い写真を撮ることではなく、ハーストの指数や様々な入力信号での性能（テストモデル）を調べ、それを元に性能と使い勝手を理解することです。
以下はそのモデルです。もう少し必要だと思ったら、それを書き留める。
今は自由な時間がある。すべてをプログラムしてここに投稿してみます。どこでどのようにモデリングしたかを説明しながら、すべてMatcadで行うことにしています。
目的：良い写真を撮るためではなく、ハーストの指数と異なる入力信号での動作を研究するため（テストモデルで）。
現状でどうやってハーストの数字を出すつもりなんだ？この特定のサンプルでハーストを計算するために、現時点では限られたN本のバーを考慮することを意味する。だから、今この瞬間の計算の元となる過去の瞬間を見つけるために、別の基準が必要なのです。
そこにロッシュの 狙いがあった。ハーストの数字を算出するためには、多くの過去のデータが必要です。それは、ある期間に限定された記憶のミューイングではなく、BP全体、あるいはその大きな塊のグローバルな特性である。