ハーストの索引 - ページ 12 1...5678910111213141516171819...46 新しいコメント Surfer 2009.02.03 13:22 #111 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 :) Sceptic Philozoff 2009.02.03 14:00 #112 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。 削除済み 2009.02.03 14:30 #113 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。 Surfer 2009.02.03 15:21 #114 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。 Surfer 2009.02.03 15:25 #115 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 Prival 2009.02.03 15:32 #116 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。 スピアマンの順位相関係数 と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。 Prival 2009.02.03 15:37 #117 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 Prival 2009.02.03 22:13 #118 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 TheXpert 2009.02.04 10:03 #119 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。 Neutron 2009.02.04 10:30 #120 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 1...5678910111213141516171819...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
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 :)
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。
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
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。
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。
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。
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。
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。