2."...find autocorrelation coefficient in the first difference series..." - How ? what is it ? the formula ?(自己相関とは、ある系列をそれ自身と比較することで、シフトしていない場合は相関＝1、シフトした場合は-1～1の範囲で係数が変化する定義になっています）。PCと比較した場合、ユニットは常に？
2."...find autocorrelation coefficient in series of first difference..." - How ? What is it ? the formula ?(自己相関とは、系列を自分自身と比較することで、シフトしない場合は相関＝1と定義され、シフトすると係数が-1から1に変化することがあります）。PCとの比較のために常時ユニット？
ユニット-トリビアルケースは考慮しない。最初の差分の系列のシフトは常に1であり、1だけである!- REAL TFの最初の差分の系列で、隣接するサンプル 間のみの 相関を考慮する。コレログラムを得るために、初期系列に対してTFをONLYで変化させる。
が調べました。もう一度25.コレログラムがある、それは関数だ。関数は、引数にある値が与えられたときだけ、数値に変わる。
"時系列分析において、コレログラムは自己相関プロットとも呼ばれ、サンプルの自己相関をh（タイムラグ）からプロットしたものです。"
This is what it looks like'Autocorrelation function' これはグラフです !!!!
さて、グラフ（関数）は数字と比較して何になるのでしょうか？ だから な のでしょうか？
あるいは、関数ではなく、数値と数値を比較する必要があるのかもしれません。
ハースト指数は数字であり、数字と比較されるべきものである !
Z.I. コレログラムとACFは、基本的に自己相関係数の集合である。自己相関係数(1)」という1つの数値が使われています。そこで、引数のどの値で自己相関関数が自己相関係数になるのか、それが何なのかを知りたかったのです。あるものはACFを0.707に固定し、あるものは積分を通して固定する。これは別の問題で重要である。あるプロセスが自分自身と相関がある時間間隔を決定すること。(トレーダーにとっては、観測されたプロセスがその運動特性を保持している時間です）。
HH（ハースト指数）は、与えられたBPを特徴づける数値である。さて、ある商、例えばM1を取り上げ、それに対するハースト比を求めよう（すべてが正しく、論理的な間違いがない限り）。M2、M3...Mtfについても同様の操作を行い、PCのTF依存性のグラフを得よう。必要であれば、私の相関図（これもTFのグラフ）と比較します。
これ全部、必要ないんですか？そして、最初の差の系列、例えばM10で自己相関係数を求め、同じM10のPCと比較するのです。
セルゲイさん、どこが矛盾しているのですか？数字と数字、機能と機能など、すべてが矛盾なく比較されるのです
Hurst Score（HH）は、与えられたBPを記述する数値である。では、商、例えばM1を例に、それに対するHFを求めよう（すべてが正しく、論理的な間違いがない限り）。M2、M3...Mtfについても同様の操作を行い、PCのTF依存性のグラフを得よう。必要であれば、私の相関図（これもTFのグラフ）と比較します。
これ全部、必要ないんですか？そして、最初の差の系列、例えばM10で自己相関係数を求め、同じM10のPCと比較するのです。
セルゲイさん、どこが矛盾しているのですか？数には数を、機能には機能を！すべてが矛盾なく比較される。
1.独自の関数を作り、一般的に知られている他の関数名で呼ぶのは少し間違っています。(MathcadetにはビルトインのACF関数lcorr()があり、そちらの方がシンプルで便利です).
2."...find autocorrelation coefficient in the first difference series..." - How ? what is it ? the formula ?(自己相関とは、ある系列をそれ自身と比較することで、シフトしていない場合は相関＝1、シフトした場合は-1～1の範囲で係数が変化する定義になっています）。PCと比較した場合、ユニットは常に？
セルゲイさん、Skypeの方がいいかもしれませんね。音声で説明するのが早いし、Matkadamのプロガミはお互いに何を話しているのか説明しあえるし。ここでキーボードを消します。用語の混同である可能性が高い。だから、分かり合えないのです。
セルゲイ、Skypeの方がいいかもしれないね。音声で全部説明するのが早いし、matcadのプログラムを使ってお互いに説明しあえるしね。ここでキーボードを消します。ほとんどの場合、用語が混乱しているだけでしょう。だから、分かり合えないのです。
そして、その時、視聴者はどうするのか。そんなことはないだろう。同じ場所で同じ方向に進む方がいいんです。フォームの上でということです。
リスナーになる可能性もありますが。でも、できないんです。
じゃあ、観客はどうすればいいんだ。まさかね。同じ場所で同じ方向に進む方がいいんです。つまり、フォルマに。
リスナーになる可能性もありますが。しかし、彼らはできないだろう。
よし、結果を数式やグラフにして掲載することを約束しよう。狙いは理解できる。ハーストと相関係数、これらは根本的に異なるもの、あるいは同じオーダー（範囲が異なるだけ）の概念である。ただ、「自己相関係数」の計算方法がよくわからないんです。できるけどできない。相関係数はできるけど、それが何なのか理解できないからできない。
2."...find autocorrelation coefficient in series of first difference..." - How ? What is it ? the formula ?(自己相関とは、系列を自分自身と比較することで、シフトしない場合は相関＝1と定義され、シフトすると係数が-1から1に変化することがあります）。PCとの比較のために常時ユニット？
ユニット-トリビアルケースは考慮しない。最初の差分の系列のシフトは常に1であり、1だけである!- REAL TFの最初の差分の系列で、隣接するサンプル 間のみの 相関を考慮する。コレログラムを得るために、初期系列に対してTFをONLYで変化させる。
これは正しい定義であり、誤解があってはならない。
いいえ。同じ場所で同じように続ける方がいい。
私もそう思います。その方がいいんです。
コレログラムを得るために、元の系列のTFだけを変化させています。
おそらく、Prival さんのおっしゃるとおりでしょう。これはコレログラムではなく、異なるTFで見つかった一次差分の系列で隣り合うサンプル間の相関係数である。
おそらく、Prival さんのおっしゃるとおりでしょう。コレログラムではなく、異なるTFについて発見された一連の最初の差分における、隣接するサンプル間の相関係数です。
そして私も混乱します。 2つの配列を比較する場合、一方がM1でもう一方がM5だとすると、当然ながらしかし、配列は同じ長さでなければならない。仮に20個の値があるとする。異なる時間軸での挙動を比較していることがわかります。分は20分、5分は1時間40分です。それもおかしいと思います。
系列は第一次近似で定常であり、この推定が行われるBPセクションから得られる推定値に大きな違いはないと仮定している。
第一次近似で系列が定常であり、この推定が行われるBPセクションから得られる推定値に顕著な差はないものとする。
MatcadでHurst指数の計算ができますか（離散形式の公式が必要です）。
今のところ、これしか見つかっていません。
時系列解析のアプローチを記したファイルを添付。そこから導き出されたこれらの数式。
マツカドには、そのような機能はありません。
あなたの投稿で引用された内容は、以下を除いては真実のようです（正しくはそうです）。
1.BPの安定した傾向または予測可能な挙動：Hu<1/2またはHu>1/2（それぞれantipersistenceとpersistence）。
2.BPの挙動が安定しない、または予測できない：Hu=1/2（第一回微分系列でMOがゼロの積分CB）。