出来高、ボラティリティ、ハースト指数 - ページ 12

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Candid:

最初の推論では、変数hを導入し、ハースト指数と呼んでいますね。これは不正解です。ハーストの指数ではありません。

どこがそうなのか指摘してください。以下は、私のオリジナル記事です。

ランダムワンダリングでは、平均ランはステップ数の平方根に比例する。そこで、h = Log(High-Low)/Log(N) などに還元し、簡単な算術を施した後、Hurstのように計算した結果、次のようなことが明らかになった。

1) High - Low = k * sqrt(N);

2) h = log (k * sqrt(N)) / log (N)。

3) h = 1/2 + log(k) / log(N)。

4) k << N のとき h -> 1/2、これは表が完全に証明している。

High - Low = k * sqrt(N) の式におけるSBのハースト係数は sqrtにある。価格系列やその派生商品のハーストは、SBのハーストと測定回数にのみ依存する変数の足し算に還元されると考えているのですか？

h = Log(High-Low)/Log(N) - これはJurixの式で、彼は元の投稿でHurstとしてそれを渡している人である。私と彼を混同しないでください。ジュリックスからプリミティブに落とし込んだアラハーストと言ったところです。

 
Candid:


答えは1/2になりますが、ハーストの数値にはなりません、ハーストの数値はスプレッドで計算されるのです。


こういうの大好きなんです。テストケースの計算をしろと言われた時点で、もうハーストじゃないみたいな感じです。

 

キャンディッドに

показатель Хёрста рассчитывается через размах

いいえ、指数の計算方法はいろいろあります。スプレッドの利用は、その中でも最も粗雑なもの

 
Farnsworth:

キャンディッドに

いいえ、指数の計算方法はいろいろあります。スプレッドの利用は、その中でも最も粗雑なもの

定義ということですが、もちろん定義に反しない限り、計算方法はいくらでもあっていいんです。
 
Farnsworth:

キャンディッドに

いいえ、指数の計算方法はいろいろあります。スプレッドの使い方が一番荒い。

また、h = Log(High-Low)/Log(N) に還元するほどではないが、十分に単純である。

あるいは、任意の h = Log(High-Low)/Log(N) が Hurst と宣言されていることを理解すれば十分複雑である。

誰にでもできることです。:)

 
Vita:

どこがそうなのか指摘してください。以下は、私のオリジナルの投稿です。

h = Log(High-Low)/Log(N) - これはJurixの式で、彼が元の投稿でHearstと偽っているものである。私と彼を混同しないでください。ジュリックスからプリミティブに落とし込んだアラハーストと言ったところです。

はい、もうYuriさんの元記事を忘れてしまいました :)。さて、h = Log(High-Low)/Log(N) の式の著者であるとの非難は撤回します。謝ることもできるんですよ :)ちなみに、そこで一気にこの式との戦いが始まりました(^^)

その後、多くの水が流れ、私とユーリィはまだ個人的な話し合いを続けていたことです。いずれにせよ、表を計算する際には正しい方法で計算されています。

つまり、表もそこからの結論も、正しいアプローチの枠組みの中でなされたものであり、あなたはその結論に対してまさに反論しているのです。


さて、High - Low = k * sqrt(N) という式はあなたのものではないでしょうか？

 
2010.09.11 20:40付けのアルゴリズムの説明を以下に示します。
Yurixx:

さて、比較対象ができたので、区間Nの 値が異なるSBについてハースト指数がどのように振る舞うかを見てみましょう。

ここで、著者が定義したハースト比の計算式を思い出してほしい。

H = (Log(R2) - Log(R1))/ (Log(N2) - Log(N1))

2点計算の方式は、Hurstの式に存在する未知の要素を取り除く必要があるためです。

計算を簡単にするため、より明確にするため、そして研究範囲を最大化するために、区間N の刻み数も2の累乗で変更した。つまり、N＝2^nがとられた。Hの 式における対数の底は関係ない。そのため、2であると仮定して、Log(N )=nと した。

計算アルゴリズムは以下の通りである。

  1. 数n、初期価格p=0、計算精度acc=0.001とした。
  2. 区間内の点数Nを 計算する
  3. 内蔵のPRNGを使用して、K番目の インターバル-N 単位刻みで生成する
  4. この区間について、価格上昇の範囲と係数を計算する。
  5. 振幅、弾性率、二乗を累積して変数に和してください。
  6. K 区間の平均と分散を計算する
  7. 精度条件が満たされているかどうかを判断する。そうでない場合は、Kに1つ追加して手順3に進みます。 そうでない場合は、スクリプトを終了します。

その結果が表である。

(残念ながら、このサイズのテキストはエディターが受け付けないため、表全体を貼り付けることができませんでした。便宜上、最初の2列を保存して、2つのテーブルに分割する必要があったのです。以下、1枚目を2a、2枚目を2bと表記します)。

 
Candid:
定義ということで、定義に反しない限り、計算方法は自由でよいのです。

昔のハーストの伝記作家とは言えませんが、そんな定義はなかったようです--普及を通じて。彼は、純粋に実用的な問題（非常に、非常に大げさに言うと）を抱えていました。ある場所で選択した種類のプラチナが、難しい気候条件の下であと10年生きられるか、それともさらに建設費を投資する必要があるか、ということです。

彼はプロセスの次数依存性についての仮定を導入し、後にこの次数はまさに彼の名前に由来している。スプレッドは関係ない。度数の計算方法のひとつに過ぎない。スプレッドは、そのような係数や現象の意味を定義するものではありません。

 
Farnsworth:
to Andrei01:

1.市場（全体）の特性は、ランダムに近いものです。一貫して次のような結論に達しました（ハイライトまでします:o）。

2.見積もり工程を一括して扱うことはできない。しかも、一つのプロセスとしての見積もりは自然界には存在しない、つまり幻想なのだ。引用の統計をとって調べるのは無意味であり、定常系列に還元しても何も得られない。 長さを取るのは無意味であり、全歴史を取るのは不可能である。

追記：テレビは常に機能している。"何か "が機能していないというテレビの結論と混同してはいけない。

第一仮定は第二仮定と矛盾しないか？

統計がない、あるいは意味がないのであれば、意味のある統計や意味のあるプロセスだけを扱うテレビをどう適用すればいいのだろうか。

 
Farnsworth:

昔のハーストの伝記作家とは言えませんが、そんな定義はなかったようです--普及を通じて。彼は、純粋に実用的な問題（非常に、非常に大げさに言うと）を抱えていました。ある場所で選択した種類のプラチナが、難しい気候条件の下であと10年生きられるか、それともさらに建設費を投資する必要があるか、ということです。

彼はプロセスの次数依存性についての仮定を導入し、後にこの次数はまさに彼の名前に由来している。スプレッドは関係ない。度数の計算方法のひとつに過ぎない。スプレッドは、そのような係数や現象の意味を定義するものではありません。

ここで問題なのは、ハーストが個人的にどのような定義をしたかということではなく、ハースト指数と 呼ばれる値の公式な定義がどのようなものであるかということである。

また、スルースプレッドが定義でないとすれば、何を定義とするのでしょうか？質問は修辞的なものではなく、本当に興味があるのですか？

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