ハーストの索引 - ページ 12

 
Mathemat >> :

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。

解決策として考えられるのは、Hurst(N)依存性を構築し、それを分析し、十分なデータ量で決定することである。つまり、ある時点からスタートすると、k.X.はほとんど変化しない。

ここでは、XHをどのように使うか、とは別の問題です。まず思いつくのは、平均値の両側に2倍と3倍のシグマチャンネルを構築することです。平均の期間は、V統計の最初の最大値を基準としています。ここからがクリエイティブな作業の始まりです :)

 
surfer писал(а)>> 平均の期間は、V統計の最初の最大値を基準としています。

この点について、サーファーさん、もう少し詳しく教えてください。

 

通常、400カウントまたはその近辺のウィンドウが使用されます。


PCはレヴィ統計量への遷移条件を示している。

 
Mathemat >> :

サーファーさん、もう少し詳しく教えてください。

最大値が1つの楽器を探すという発想で、周期はかなり短いです。

σ(・∀・)σエントリー

問題は、V 統計を視覚的に評価する必要があることです。

 

DJIA(日終値)の30年間に基づいてkXを推定するための区間を選択する質問に対する図。

KXの区間推定に興味があるので、R/Sの数の選択は特に難しいことではありません

 
Rosh писал(а)>>

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、過去のある瞬間を見つけるための別の基準が必要なんです。

その通りなのですが、私がこだわるのは次のような理由からです。0から1まで変化します。それが、その価値です。ただ、窓の大きさを決めるために

2つの指標とその背後にある考え方を見て、どちらもプログラムしたのですね。

  1. スピアマンの順位相関係数
  2. Perry Kaufman AMAの最適化を 行いました。

AMA は、N個の ウィンドウサイズを適応させるという考えに基づいている。そこで、スピアマンのN(ウィンドウサイズ)を変えることで、改善されるかどうかを見てみたい。そのために、AMAに含まれるハーストやアルゴリズムを使用する。ただ、まだ手をつけていないだけです。適応型スピアマンを見てみたいですね。

 

これは、私が今のところ得たもので、まだダブルチェックしていません。

ファイル:
ckkfn.rar  31 kb
 

このインジケーターは好きではない。見てみたい人、試してみたい人。

Y=Y0 の行で,上記の入力に異なる信号を適用するには,対応する Y1 Y2 ... に変更するだけです.

ファイルを添付しています。Matcad バージョン 14.

突然エラーが表示された場合 訂正させていただきます。計算を間違えてしまったかもしれません。

ファイル:
whknt.rar  35 kb
 
Prival >> :

万が一、エラーが表示された場合。 必ずご指摘いただければ訂正します。数え間違いがあるかもしれないので。

よくわかりませんが、式 X[N] の和記号の先頭には n ではなく大きな N があるはずです。

 
Prival писал(а)>>

このインジケーターは好きではない。

良い指標になりますね!

それはやめたほうがいい。計算式のミスでしょう。解き明かそうにも、その気力がないんです。一見すると、Rパラメータはこのように計算されているはずです。

一般的に、私はあなたのBPのために、私のバージョンのRF(上記のアルゴリズム)を素早くスケッチしました。

Y0はトレンド+ノイズ、Y1は積分ノイズ(コチエのアナログ)、Y2はMOが0のノイズ(コチエの第一差分のアナログ)、Y3はsin+ノイズです。

異なるTFについてVCをプロットした結果を示します。

全ては科学に則っているようだ。

PCの変動幅は、0(第一差分系列)から1(大きなTFで線形傾向)までである。特別な場所は、ランダムなブラウン一次元運動(MOが0の積分SV)で占められており、それに対してPC=1/2、ノイズの多い正弦、この仲間で、PCは、小さなTFではノイズが大きな役割を果たし、大きなTFではすでに傾向が見えるなど、あるべき滑らかに揺れ動きます。

ファイル:
hearst.zip  10 kb