[アーカイブ！】純粋数学、物理学、化学など：トレードとは一切関係ない脳トレ問題集 - ページ 387

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Candid: また、なぜハーストは実効値で正規化することを推測し、原点からのレイで次数を計算することを推測しなかったのか、その理由も考えてみてください。回帰することによって、そうなった。彼は愚か者だった、そういうことですか？

Mt4もMQLも持っていなかった...そしてフォーラムも。

;)

 
Candid:

...


許可を得て、少し口を挟ませてください。Hurst indexの計算はShiryaevによってよく説明されているが、芸術的な観点から見ると、彼は「ナイル」そのものではなく、ナイルの支流（インクリメント、つまり「ナイル」と呼ばれるプロセスを形成するもの）を扱っていたのである。どこまで話したっけ？ あ！気にしないでください、これは全般的に歌詞の余談です。

ハーストの指数をスプレッド法で計算するのは無意味で、非常に粗雑で、推定値には非常に大きなバイアス（20-30%程度の誤差-ただ簡単）がかかってしまうのです。良い方法は2つあります。

  • ウィトルの方法（回帰 モデルに基づく、モデルが現実と一致していれば鉄壁に機能する）。
  • ウェーブレットベース（最も正確な方法、「局所的に」うまく機能する）
 
Farnsworth:

許可を得て、少し口を挟ませてください。ハースト指数の計算方法はShiryaevによってよく説明されているが、芸術的な観点から、彼は「ナイル」そのものではなく、ナイルの支流（インクリメント、つまり「ナイル」というプロセスを形成するもの）を扱ったのである。どこまで話したっけ？ あ！気にしないでください、これは全般的に歌詞の余談です。

ハーストの指数をスプレッド法で計算するのは無意味で、非常に粗雑で、推定値には非常に大きなバイアス（20-30%程度の誤差-ただ簡単）がかかってしまうのです。良い方法は2つあります。

  • ウィトルの方法（回帰モデルに基づく、モデルが現実と一致していれば鉄壁に機能する）。
  • ウェーブレットベース（最も正確な方法、「局所的に」うまく機能する）
これらの方法をご自身で試してみて、効果がありましたか？もちろん、ローカルに通用するものは特に面白い。
 
Candid:
これらの方法をご自身で試してみて、何か得るものがあったのでしょうか？もちろん、特に興味深いのは、ローカルに通用するものです。 。

私はかなり長い間、フラクタル解析をやっていて、いろいろなことを試してきました。残念ながら、ウイルスでほとんどの資料がダメになってしまいましたが、動揺するのはやめました。いつか自分を取り戻して、最も価値のある業績を繰り返します :o)Wittleの方法はMathCADに変換したこともありますし、ウェーブレットを使った方法はMathLabに実装されていて、そこで勉強したこともあります。

ただ、なぜこのインジケーターが必要なのか？非常に曖昧な予測特性（）を持っています。つまり、計算された正確な値である0.8でも（信頼区間をとっても）、この状態が何カウント続くかという「トレンド性」については何もわからないし、本題の「トレンドがどこに動くか」についても答えられないのである。しかも、過去系列で計算されたこの指標は「傾向」しか示さず、トレンド性のあるプロセスでも本当に予想と違う動きをすることがあり（起こるべくして起こる）、最も残念なのは「改ざんができない」ことである。

意味のある推定をするためには確率が必要であり、見積もりをマルチフラクタルとみなして「特異点スペクトル」を構築する必要があることを意味する。

そして、まったくもって不愉快なのが、文字通り「破滅的」なサンプル長依存性である。

 
このハーストは、定期的にフォーラムを這いずり回っています。どなたか、どんな予知能力があるのか説明してください。
 
Mathemat:
へー、定期的に掲示板に這い上がってくるのはハーストなんだ。どなたか、どんな予知能力があるのか説明してください。

実際には、ありません。手に入れましたか？:о)しかし、プロセスのモデリングには有効です。

追記：自動化が難しい実用的な価値は、対数座標でのグラフの形状の分析だけです。系列のどの部分がべき乗則に相当するのかが明確にわかり、「形式的に」「メモリ長」の値を入力することができるのです。そして、これは貴重なことです。そうでなければ、逆行列をカウントし始め、しばしば意味のない場所でカウントしてしまいます（FXのように、増分の挙動がべき乗則に対応しないことも あります）。

 

Farnsworth:

そして、まったくもって不愉快なのが、文字通り「破滅的」なサンプル長依存性である。

そうですね、サンプルの長さの定義が大半のアプローチで重要なポイントになるようです。

マルチフラクタル - うーん、たぶん、この概念の方が適切だという指摘があるようで、マンデルブロの権威もそうです。

 
Candid:

そうですね、サンプルの長さの定義が大半のアプローチで重要なポイントになるようです。

マルチフラクタル - うーん、たぶん、この概念の方が適切だという指摘があるようで、マンデルブロの権威もそうです。

正直なところ - あなたがやっていることは理解できないし、何のためにやっているのか？
 
Mathemat:
このハーストは、定期的にフォーラムに出没しています。どなたか、どんな予知能力があるのか説明してください。

=0.5のランダムなノイズの揺らぎ。

<0.5ではさらに悪く、ノイズがランダムに散乱します。）

>0.5以上であれば、メモリに期待できるのですが...。

>0.79は自然界に存在する。

 
Farnsworth:
正直なところ - あなたがやっていることは理解できないし、何のためにやっているのか？
あの...というのは広義なのか狭義なのか？:)
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