ハーストの索引 - ページ 32

 

2月2日のケースを拝見しました。

マイクロ1Hでは(DCが面倒を見てくれるとも言える、局所極値が重なっていない:)

ndアカウントで

オン・エスニック

 

だから、私はフラクタル理論を磨き続けているのです。先に、Petersが決定論的系列の識別のために提案したスプレッドのRS推定が無効であることを証明しました。しかし、彼の方法論は、方法と理論を結びつける強力な理論的支柱であることは間違いない。そこで、私は特定のRS法を完全に放棄し、「粒子の分散」の値を自明でない方法で計算する方法を独自に開発しました。今のところ、完全に公開する気にはなれません。この方法は、あくまでも実用化を目指しており、まだ非常に有望だからです。すべての計算はZigZagインジケータに基づいているとしか言いようがありません。決定性の高い系列とランダムなデータ系列のどちらにも効率よく対応できる、非常にプラマイゼロな指標です。

つまり、上記のように、古典的なRS幅の定義では、ハーストの推定値を大幅に過大評価していることになる。また、この方法は、範囲から2つの最大値と最小値だけを選び、その差をこの期間の系列の標準 偏差に正規化するので、価格データに対して非常に鈍感である。その結果,分析した系列の種類に関わらず,ハースト比は過大評価され,感度が低く,分析期間のデトレンドが誤っているため,常に 0.52-0.53 程度であった.さらに、ランダムウォークのR/Sレンジは、市場系列と統計的に区別がつかなかった。このようなことから、この方法論を今後の研究に用いることは不可能であった。私の方法には、こうしたデメリットは一切ありません。旧ピータース法と異なり、どのような長さのホライズンにも対応できる(ピータース法は100ラグ期間以上からで、それまでは別の成長則に従う)。また、速度T^0.5で暴走する粒子を予測する理論ともよく一致している。そこで、グラフを公開します。

このグラフは何を示しているのでしょうか?まず、ランダムデータに対する線形回帰角を規定するハースト係数は、予測値である0.5と完全に一致することが確認された。RTSプロットの暴走は、ランダムな正規分布の暴走とは質的に異なり、0.53Hurstである。これまでの計算と比較すると、まさにブレークスルーと言えるでしょう。数学は本当にうまくいき、フラクタル理論が予測する効果を確認することができます。ハーストが0.5を大きく超えた市場はすべてトレンドであり、市場は過去の状態を「記憶」していると断言できる。

次は悪い点です。我々は、推定値の系列分布の種類への依存性という不快な性質を発見した。これは非常にまずい。この場合、人工的なパレート・レヴィ分布(実際の体積を採取し、それに基づいてランダムな棒を生成したもの)に対する推定では、結果が過大評価されていることがわかる。しかし、それでも、現実の市場と人為的に生成された市場との間には、統計的に有意な差異が生じる余地があるのである。ボラティリティの正常化に大きな問題があるようです。どうやら、分布の種類が決定論的成分の推定値に影響を与えないように、正規化の方法を大幅に改良する必要がありそうです。

いずれにせよ、進歩は明らかです。ランダム成分と非ランダム成分の質的差異を確認することができた。将来的には、この研究を実用化するためのサンプルにしたいと考えています。

 
C-4:

いずれにせよ、進歩は明らかです。ランダム成分と非ランダム成分の質的差異を確認することができました。将来的には、この研究を実用化するためのサンプルにしたいと考えています。

極めて好奇心が強い。

よかったね!

続編に期待...。

;)

 
C-4:

RTSは0.53で超拡散して出てくるのかな?そして通貨ペアでは、どこでもサブ(0.47-0.48)を取得していました。

くだらない話ですが...

拡散に対する媒質の影響には2種類ある。媒質との相互作用によって平均的に浮遊粒子からエネルギーが奪われ、拡散速度が低下する場合は亜拡散(指数が0.5未満)、逆に運動エネルギーが増大する場合は超拡散(それぞれ0.5以上)である。商をとると、平均してストップ注文 が多いことが第一のバリエーションとなり、リミット注文が多いことが第二のバリエーションとなる。この説明でどうでしょうか?

それが正しければ、我々は戦略の概要を説明することができます:最初のステップで注文の集中のレベルを識別し、R / S>0.5の楽器は、このレベルからの動きの継続とR / S<0.5のリバウンドにポイントを設定します。

 
alsu:

もしこれが正しければ、戦略の概要を説明することができます。最初のステップでは、注文が集中するレベルを特定し、R/S>0.5の商品ではこのレベルからの動きの継続に、R/S<0.5ではリバウンドに賭けるのです。

例えばチャートなどを使うよりも、どのように良いのでしょうか?- とにかくラグが避けられないのです。また、+-0.1...0.2は、基準0.5とそれほど大きな差ではないので、有用と思われる。もちろんイミフです。
 
joo:
これは、例えばマッシュアップの仕事と比べてどうなのでしょうか?- とにかくラグを避けることはできない。また、+-0.1...0.2は、0.5基準からそれほど大きな差ではないので、そこから何か有用なものを得ることができるはずです。もちろんイミフです。
R/Sは(少なくとも理論的には:)フラクタル特性を持つ特性です。 つまり、分や20秒のバーで1時間ごとに計算されるR/S値は、原則として1時間単位でも同じ数値の推定値とみなすことができるのである。そうすれば、ラグを最小限に抑えることができますから......。もちろん、理論的には))
 
alsu:

RTSは0.53で超拡散して出てくるのかな?そして通貨ペアでは、どこでもサブ(0.47-0.48)を取得していました。

くだらない話ですが...

拡散に対する媒質の影響には2種類ある。媒質との相互作用によって平均的に浮遊粒子からエネルギーが奪われ、拡散速度が低下する場合は亜拡散(指数が0.5未満)、逆に運動エネルギーが増大する場合は超拡散(それぞれ0.5以上)である。商をとると、平均的にストップ注文の普及が第一のバリエーションとなり、リミット注文が第二のバリエーションとなる。この説明でどうでしょうか?

それが正しければ、我々は戦略の概要を説明することができます:最初のステップで注文の集中レベルを識別し、R / S>0.5の楽器は、このレベルからの動きを継続し、R / S <0.5の楽器は反発するように価格を設定します。


これまで、いくつかの機器をテストしてきましたが、どの機器も0.5以上の良質なハーストを備えていました。これらは、GE(1965-2012)、IBM(1962-2012)、SP500(1952-1912)、T-Bond30(1970-1912)である。これは、FMHの予測される効果と完全に一致するものです。また、Petersは、すべての通貨ペアが強いトレンド成分(ハーストが強く0.5より大きい)を持ち、プロセスメモリが無限であること(既存の履歴の限界は確認されていない)にも言及している。

ここでは、むしろ手法そのものの問題である。あなたのメソッドがNormに与える場合。ランダムは0.5、通貨は0.47-0.48と、その方法は慎重に検討されなければなりません。理論的には、市場はトレンディとアンチトレンディに分かれることはないはずです。Petersでは、調査したすべての市場でHが0.5を超えていた。これも理論的には、同じ市場の異なる投資ホライズンであっても、互いに対してフラクタル(自己相似)であるため、完全に並ぶはずである。ここで、フラクタル性の程度は、まさにこの直線の近似信頼度R^2の値で推定することができる。1に近いほど、投資視野が自己相似的で統一されていることを意味する。つまり、ある水平線がトレンドで、別の水平線がアンチトレンドになり、その後再びトレンドの水平線になるということはありえないのです。しかし、これは机上の空論です。実際、第一近似ではその通りなのですが、一般に小さなホライズンでは奇妙な効果が見られ(それについては後述)、また発散線は完全には滑らかではないことがわかります(データはランダムなものと同じように使用されていますが)。しかし、非定常性の影響を示す可能性が高いのですが、それについても後で説明します。

興味深いのは,2009年以降,3分から30分までの投資時間帯において,RTSに弱い反持続性成分が見られることである。ハーストは0.5弱でありながら統計的に有意である。おそらく、これはACFが示す効果(隣り合うバーの弱い負の相関)と同じものだろう。しかし一方で、それ以前の歴史には反面教師がいない!?2009年以降、RTSの下部の水平線に何かが現れ、それが市場の水平線構造を変えたようですもしかしたら、大口注文の積み重ねによるリバウンドで動くロボットと同じかもしれませんね。とにかく、月曜日にはオフィスにいるので、この面白いチャートを掲載する予定です。

指値注文と逆指値注文、おそらく、マーケットに与える影響が違うのでしょう。しかし、彼らの視野は1日ではとても狭いと思います。1時間から始まる水平線は、保留中の注文による 影響を統計的に区別できないほど強く示しています。

 
joo:
これは、例えばマッシュアップの仕事と比べてどうなのでしょうか?- とにかくラグを避けることはできない。また、+-0.1...0.2は、0.5基準からそれほど大きな差ではないので、そこから何か有用なものを得ることができるはずです。もちろんイミフです。

さて、病棟全体の気温ですが、すでに標準より0.03度も高いんですよ!?そして、個々のケースはさらに興味深いものになります。さらに言えば、私たちは対数測定のパワースケールを使って仕事をしていることを忘れてはいけません。0.03の偏差はすでに100ティックで1.48%の優位性があり、これは大したことではありませんが、スプレッドを支払うには十分です。
 
C-4:

さて、これは病棟全体の温度ですが、すでに平年より0.03度高くなっていますねそして、個々のケースはさらに興味深いものになります。特に忘れてはならないのは、私たちは対数測定のパワースケールを使って仕事をしているということです。0.03の偏差は100ティックですでに1.48%の優位性があり、これは大したことではありませんが、すでにスプレッドを支払うには十分です。
もし未来が過去と同じように見えたらしかし、この場合、マッシュの美しさも際立ちます。
 
C-4:

さて、これが庫内全体の温度ですが、すでに通常より0.03度ほど高くなっていますねそして、個々のケースはさらに興味深いものになります。特に忘れてはならないのは、私たちは対数測定のパワースケールを使って仕事をしているということです。0.03の偏差は100ティックですでに1.48%のアドバンテージがあり、それは大したことではありませんが、スプレッドを支払うには十分なものです。


なんて素敵な仕上がりなんでしょう:-)

これらの研究を 添付(補足)することができるのか、それともトレンドフラットフィルターと同じように トレーディングフクロウとの単純な 接続で同様のもの(フィルターの自給自足)を描くことができるのでしょうか?

iVAR インジケーターの読み取りを利用したトレンドフクロウの私のシグナル部分です。

 if  (Ask>F11 && ADX1_1>ADXOpenLevel && ADX_PLUS1_1-ADX_MINUS1_1>0 && ADX1_1<ADX_PLUS1_1 && ADX1_1>ADX1_2 && Open[1]>MA_1 && Close[1]>MA_1 &&  
      iVAR_1 < 0.5 &&                                                                                                      // тренд на основном ТФ 
   //.........................................ФИЛЬТРЫ...................................
                   (TimeHour(TimeCurrent()) >= Start && TimeHour(TimeCurrent()) <  End))   
      WmOrderSend(Symbol(), OP_BUY, Lots_New, Ask, 0, 0, "старт", MagicNumber);