出来高、ボラティリティ、ハースト指数 - ページ 24

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をYurixxに変更しました。

Сергей, это ко мне ? О каком вопросе речь ?

まさに、あなたへ。右はhttps://www.mql5.com/ru/forum/128060/page22、 投稿2010.09.15 13:30

toYurixx

物理的」な質問があります。ハーストは1951年に出版された。

本当に物理的な解釈はちょっと理解できない。しかし、フラクタル解析の観点からは、完全に理にかなっています。フリーランスが 挙げた「自己相似性」という特性は、本来フラクタル解析の研究対象である。

ナイル」の値が0.7というのは、未来が現在と（実質的にプロセスの全長にわたって）非常に似ていることを意味します。確かに、未来の流れの形は過去と非常によく似ており、これはもう貴重な情報です。

市場はまさに、大きさがほぼ0.5かそれよりやや大きい、非常に弱い自己相似過程である。たとえば、どんなプロットでもいいんです。歴史上、このようなプロットは見当たりませんし、ましてや似たようなものでは問題です。相関関係で簡単に確認することができます。0.8〜0.9程度の相関を持つプロットは珍しく、文字通り10年間で10〜15個（）です。まさにこのため（および他の理由）、波動分析は決してうまくいきません - 特に長いストレッチの場合、類似性がありません。

似ているところから始めると、戦略はまったく違う形で構築しなければならないのです。考える、想いを伝える

どういうことですか？

また、曖昧さをなくすための線引きはどこにあるのでしょうか？

はい、あなたの投稿で強調するのを忘れていました。

つまり、0.99という値は、プロセスが現在の方向に動き続ける傾向があることを一義的に示して いるのである。もうひとつは、私たちが持っているハーストが現地にあるかどうかです。そうすると、それ自体がいつ変化してもおかしくない。それに伴い、予後も変わってくるでしょう。

そこで私は、「この一義性をどう定義するか？曖昧でないとの線引きはどこにあるのか。

 

ユニークさについて。ハーストの値が1.0か0.0でなければ提供できない。その反対の条件は、完全な不確実性（すべての結果の確率が同じ）である。これはご存知の通り、0.5です。そして、その間にあるのは、どちらかの結果になる確率の尺度だけである。だから、ファセットはない。シンギュラリティ自体はファセット、つまり限定的な条件なのです。0.5と同じぐらいファセット。

そして、物理的な解釈は、極限状態の理解から生まれるだけなのです。0.7は「似ている」 、0.8は「似ている」、0.9は「非常に似て いる」という意味である。それくらいがちょうどいい。

ニールとの関係でハーストの結果については、このスレッドで示された事実に照らせば、彼は非常に少ない量のデータしか持っていなかったと理解されなければなりません。その結果、彼は小さな間隔か小さな統計かのハサミのような立場に立たされた。このような状況から、SBのスコアは0.55〜0.60の範囲にあり、0.7からそれほど離れていない。ですから、私は彼の結果を、ナイルの流出事故にはある程度の持続性があるが、それはあまり大きくない、と推定しています。つまり、SBでないことは間違いないが、長いトレンドを確信できるほどひどいSBでもないのだ。

アスワンのことは何も言いません。ハーストの法則の生きた反証である、我々はそれを好まない。

 
Yurixx:

ユニークさについて。ハースト値が1.0か0.0でなければ提供できない。その反対の条件は、完全な不確実性（すべての結果の確率が同じ）である。これはご存知の通り、0.5です。そして、その間にあるのは、どちらかの結果になる確率の尺度だけである。だから、ファセットはない。シンギュラリティ自体はファセット、つまり限定的な条件なのです。0.5と同じぐらいファセット。

そして、物理的な解釈は、極限状態の理解から生まれるだけなのです。0.7は「似ている」 、0.8は「似ている」、0.9は「非常に似て いる」という意味である。それくらいがちょうどいい。

ニールとの関係でハーストの結果については、このスレッドで示された事実に照らし合わせると、非常に少ないデータ量であったと理解せざるを得ません。その結果、彼は小さな間隔か小さな統計かのハサミのような立場に立たされた。このような状況から、SBのスコアは0.55〜0.60の範囲にあり、0.7からそれほど離れていない。ですから、私は彼の結果を、ナイルの流出事故にはある程度の持続性があるが、それはあまり大きくない、と推定しています。つまり、SBでないことは間違いないが、長いトレンドを確信できるほどひどいSBでもないのだ。

アスワンのことは何も言いません。ハーストの法則の生きた反証である、我々はそれを好まない。

受信電力の依存性（計算式）ですが、ここではどの指標が0.5か0.7かは重要ではなく、全て同じで、これによる長期間の「予測」は、明らかに信用できない結果を導きます。しかし、それは全く問題ではありません。時間を無駄にしないようにしよう。

さて、上に書いたように、私はフラクタル特性である自己相似性を基本としており、R/S 分析を道具として使っているわけではありません。考え続ける。

 
Farnsworth:

市場は、ほぼ0.5かそれ以上の値を持つ、非常に弱い自己相似過程に過ぎないのである。たとえば、どんなプロットでもいいんです。歴史上、まったく同じものは存在しないし、ましてや似たようなものには問題がある。相関関係で簡単に確認することができます。0.8〜0.9程度の相関を持つプロットは珍しく、文字通り10年間で10〜15個（）です。まさにこのため（および他の理由）、波動分析は決してうまくいきません - 特に長いストレッチの場合、類似性がありません。

似ているところから始めると、戦略はまったく違う形で構築しなければならないのです。考えて発表します。

ここで言っているのは、文字通りの類似性であって、実際はパターンについてです。

現実には、局所的な特性ではなく、その平均値で類似性を語ることが可能です（例えば、このスレッドのP14のハイロー/オープンクローズデータを参照）。しかし、私はこれまで統計学を扱ってきた経験から、統計学（統計）からトレーディングシステムを導き出すことにやや懐疑的でした。信頼区間は、ほら、いつも間違っていることが判明し、私は基本的な法則を疑い始めています。

 
Candid:

しかし、私はこれまでの統計学の経験から、それら（統計学）からトレーディングシステムを導き出すことには、いささか懐疑的であった。信頼区間は、ほら、いつも間違っていることが判明し、私は基本的な法則を疑い始めています。


どの統計情報をどのような値で表示するのか知りたい。市場には正規分布は存在しない。すべての変数の分布が非正規分布である。:-)

実は、すべて非正規品なのです。では、スリーシグマ・ルールは機能しないのかというと、そうでもないのです。分布が未知で、あらゆるところから長く重い尾が突き出ている場合、信頼区間を どのように決定すればよいのでしょうか？

そして最後に。もちろん、統計学を知っている人は少ないが、FXでは統計学から逃れることはできない。ですから、統計学で信頼区間が取れて、かつ安定しているものを見つけるのは非現実的だと思います。これは、プロフェッショナルが、短期的なものであっても、定常性の微妙な表れをどんどん拾っていく基本法則である。

 
Yurixx:


どの統計で、どのような値に対しての話なのか、教えてほしい。市場には正規分布は存在しない。すべての変数について、すべての分布が非正規分布である。:-)実は、すべて非正規品なのです。

私が経験則に基づいた分布しか扱わないことは、皆さんもよくご存じのはずです。だから、正常だろうが異常だろうが、何だろうがどうでもいいんです。ある有名な人物の言葉を借りれば、私たちはあなたのために他のディストリビューションを持っていないのです :)

では、スリーシグマ・ルールは機能しないのかというと、そうでもないのです。分布が未知で、あらゆるところから長く重い尾が突き出ている場合、信頼区間をどのように決定すればよいのでしょうか？

全く問題ありません。例えば90％の事象の区間をとれば、それが経験的な90％信頼区間に なる :)

そして最後に。もちろん、統計学を知っている人は少ないが、FXでは統計学から逃れることはできない。ですから、統計学で信頼区間が取れて、かつ安定しているものを見つけるのは非現実的だと思います。それは、プロが定常性の微妙な現れ方を、短期的なものでもどんどん拾っていく基本法則です。

それがわからなかったんです。私の基本仮説を正当化しようとしただけなのですか？

ところで、定常性という非局所的な性質の短期的（局所的）な現れについて、どこまで語れるか、考えてみたことはあるのだろうか。

 
Candid:
私が経験則に基づいた分布しか扱わないことは、皆さんもよくご存じのとおりです。 全く問題ありません。例えば90%の事象が該当する区間を取れば、経験則上の90%信頼区間になる :)


それなら話は別です。それはわかります。私はそれを支持します。私自身もそうなんです。:-)

キャンディッド：

それがわからないんです。私の基本仮説を正当化しようとしただけなのですか？

ところで、定常性という非局所的な性質の短期的（局所的）な発現をどこまで語ることができるのか、考えてみたことはないのだろうか。

その通りです。私もそういうのを探してみたんです。そして、「すべては私たちの目の前で盗まれた」ということを理解したのです。何かで自分を慰めるしかなかった。だから、プロを追ったんです。

私は以前から、この疑問--定常性の寿命について--を探ってみたいと思っていました。しかし、まだ正しい問題提起をすることができません。でも、面白いテーマですよね。少し前に、すでにあるフォーラムで取り上げられましたが、特別な結果は得られませんでした。
。

 

Sergeyが考えている間に、オフトピック :) を作っておこうと思います。

キックバックの分配を計算してみた


最も確率の高い値は0.23である。ちなみにフィボ)しかし、それに近いレベルは他にない。

信頼区間とは何ですか？ 0.11から0.6までの間に90%の反転が起きていることから、0.6レベルを通過したときにのみ23%のプルバックが起きると90%の確率で言えるでしょう :)

 

キックバックってなんだ？つまり、そのままでは明確なのですが、どのように分布が形成されているのかが不明なのです。WPのどのセグメントも、前のセグメントとの関係でロールバックされます。しかし、あなたは前のセグメントより小さいものだけを考えて、その比率をとっているようです。それとも何？

最後の一文は、私もよくわかりません。それともジョーク？

ひょっとして、｜Open-Close｜/（High-Low）レシオを構築していない？時間によるブレがないから、静止画にできる（はず）。しかも、完全に区間[0,1]上にある。

 
Yurixx:

1.キックバックってなんだ？つまり、そのままでは明確なのですが、どのように分布が形成されているのかが不明なのです。WPのどのセグメントも、前のセグメントとの関係でロールバックされます。しかし、あなたは前のセグメントより小さいものだけを考えて、その比率をとっているようです。またはどのように？

2.最後の一文は、私もよくわかりません。それともジョーク？

3.ひょっとして、｜Open-Close｜/（High-Low）比率の分布を構築したのですか？時間が経ってもブレないので、静止している可能性がある（はず）。さらに、それは完全に区間[0,1]上にある。

1.ロールバックとは、ハイ・ローのセグメントが形成される過程で、その方向が切り替わらずに反転することを意味します。これは、上からの制約です。しかし、下からは、ゴミを一切出さないという制限をしました。一般に、この分布はおおよそであり、実際、キックバックに関する統計は、おそらく少し間違って収集している。しかし、それは本当に必要なことなのでしょうか？:)

2.仮にプルバックの真値を23％とすると、90％の信頼性でプルバックがそれ以上行かない水準を求めることができる。この仮定がどの程度深刻かを決めるのは、あなた次第です :)

3.いいえ、していません。作るべき理由を教えてください。作るのに時間はかかりませんが、それを見てどんなトレードのアイデアが試せるのか？

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