В сухом остатке мы имеем историю о том, как кто-то прочел работу об Херсте
彼の作品が役に立つとは思えません。あまりに特殊で、その分野の深い知識が必要だろうと思います。論文そのものは、Hurst H. Trans.アメリSoc.1951年V.116.P.770-808、コードで探せると思うのですが、もしかしたら電子でもダメかもしれませんね。私が研究しようとしているモデルは古典的なもので、何人かの科学者によって再発見されたものです。本当にみんなが和解してくれることを願っています。
調査する予定 です。
Hss、Hsssiシリーズとは、どうやら私以外、誰でも知っているようです。:)
これのことですね。定常増分によるH-自己相似（H-sssi） ?
どうやら私以外はHssとHsssiの列が何であるかを知っているようです。:)
これのことですね。定常増分によるH-自己相似（H-sssi） ?
すみません、そうなんです:o) 解読するのを忘れていました:o)かなり新しい方向性なので、調べてみたら何か見つかるかもしれませんね。:о)
すみません、そうなんです:o) 解読するのを忘れていました:o)割と新しい方向性なので、調べてみたら何かあるかもしれませんね。:о)
それが何であるかを読み解くことができれば。例数式...ありがとうございます。もしかしたら、この新しいものは、忘れ去られた古いものなのかもしれない？
いずれにせよ、原因と結果はタイムテーブルの外側にある。これらは、例えば投機的なバブルのインフレとデフレのような、現実の経済プロセスである。パターンは、これらのフェーズの変化をタイムリーに示し、このプロセスにマッチさせるのに役立ちます。
それが何であるかを読み解くことができれば。例式は...ありがとうございます。もしかしたら、この新しいものは、忘れ去られた古いものなのかもしれない？
これに出会いました。
これは何なのか、もう少し詳しく教えてください。例式は...ありがとうございます。もしかしたら、この新しいものは、忘れ去られた古いものなのかもしれない？
"新しい "のは、話題も古いからだと思います。
H-sssi は定常増分と類似性パラメータ H を持つ自己相似過程であり、Hss は単純に自己相似過程
と入力した理由:o)
海岸線の長さを測るという作業が、強く印象に残っているのが感じられますね :).しかし、あなたは（ある意味で関連していますが）別の質問をされました。R/S分析のプロセスについてです。そこでは、各ステップで新しい平均をとっています。これは、新しい行サイズに対する新しい定規のサイズです。
新しい行のサイズの 意味がまだ理解できていません。R/S分析の対象となる行は常に同じで、その大きさも変わりません。列はK個にスライスされている。Kはいわゆる定規の大きさであって、新平均値ではない。新しい平均（願わくば、行をK個の塊に分割するためのR/S平均を参照）は、すでに定規でK個のサイズを測った結果です。異なるサイズのルーラーで 測定した結果、同じ 列に多くのポイントが存在することになります。また、漸近線もありません。
Hurst asympticsへの言及については、確かにWikipediaでは以下のように指摘されています。
Hurst指数、Hは、 再スケーリングされた 範囲の漸近的な振る舞いの観点から、以下のように定義される；[2]。
その際、作品に言及する。
^a b Bo Qian and Khaled Rasheed."ハースト指数と金融市場の予測可能性"。IASTED conference on "Financial Engineering and Applications" (FEA 2004), pp.203-209, 2004.
この記事の最初の部分は、漸近線について一度だけ、どのような意味で言及しているモデルであるかのようです。
3.モンテカルロ・シミュレーション
ランダム系列については、Feller [13] が期待値 (R/S)t を与えています。
の式を3.1として計算します。
E((R/S)t) = (n*π/2)0.50 (3.1)
ただし、これは漸近的な関係であり、tが大きい場合にのみ有効である。
Fellerの式の漸近関係（ステップのルートからのSBの広がり）が、大きなtに対してのみ有効であることがロシア語で明記されているところ。ハーストは見ての通り無し、SB以外のシリーズも確実に無し。
乾坤一擲では、ハーストの論文を読んだ人が、フェラーのSBの漸近等式について言及し、その後、ハーストの漸近等式が既にwikipediaに掲載されているという話がある。残念ながら、インターネットはインターネットです。消化しやすい異端（ハーストの漸近線を考えてみてください！）は、消化しにくいもの（まさか、R/S分析なしでは数えられません）よりも拡散するのに有利なのです。誰も信用せず、コードと結果を検証する能力を要求してください。今のところ、ハーストの漸近計算のコードは提示されていない。
とにかく、冗談めかして見下すような口 調が必要なのは、キャンディド さん、よくわかりますよ。今のところ、スレッドは結果以外のもので溢れかえっており、確認する術がない。本当に頑張ってほしい、デンワを期待しています。私を幸せにしてください。
ちょっと飛び込みますが、いいですか？
В сухом остатке мы имеем историю о том, как кто-то прочел работу об Херсте
彼の作品が役に立つとは思えません。あまりに特殊で、その分野の深い知識が必要だろうと思います。論文そのものは、Hurst H. Trans.アメリSoc.1951年V.116.P.770-808、コードで探せると思うのですが、もしかしたら電子でもダメかもしれませんね。私が研究しようとしているモデルは古典的なもので、何人かの科学者によって再発見されたものです。本当にみんなが和解してくれることを願っています。
今のところ、ハーストの漸近線を計算するコードは提示されていない。
コードに関しては、アルゴリズムを書き込んで投稿します。ただ問題は、もし数日中に間に合わなければ、数週間延期しなければならないことです - ビジネス :o(
今のところ、このスレッドには結果とそれを確認する可能性以外のものが溢れています。
個人的には、タスクの定式化だけは明確にするようにしています。その上、実験はまだ計画し実行しなければならない。
。
...オチがつくことを期待
と、結末が楽しみです :o/
> ローソク足のパターンの一致や繰り返しで自己相似性を判断しようとするのは、かなり単純化しすぎていると思うのですが、いかがでしょうか。何ら正当化されるものではありません。
私はローソク足の話を全くしていないので、この議論は的外れです。
> 取引結果で判断するのは、私から見ればさらに単純なことです。
これは非常に議論のあるところです。実は、「取引結果」も統計学の一種で、ノンパラメトリックです。
> フラクタルという言葉を知らない初心者に、市場の自己相似性を説明しようとしているのです。
違うと思います。これがマーケット・フラクチュアの基本的な考え方だと思います。そして同様に、この「ビジュアル」という発想の他には何もないと思います。
> 自己相似性は、主に現象の異なるレベルの構造的類似性にある。フラクタル構造を構成するそれらのレベル。しかし、これが多くの人の基本的な間違いなのですが、類似性は同一性から生じるものではありません。似ていることは平等ではないそのため、それぞれのフラクタルレベルで異なるプロセスを展開することができる。
では、似ているものと同じものを分けるこの境界線は、どこにあるのだろうか。
> 異なるレベル（大雑把に言えば、異なる時間軸）でのトレンドは、異なる方向に向けられることをご存知ないのでしょうか？あるいは、あるレベルでのトレンドと、別のレベルでのフラットな状態が重なることもあるのでは？
円盤を過剰にプリミティブ化しても意味がない。その上で、トレンドを定義していかなければならないのですから、なおさらです。
> 先ほどの話からすると、レベルごとのHボラティリティの違いはごく普通のことで、そのレベルで起きているプロセスの違いを反映しているのだと思います。
これは大きな論理矛盾だと思うのは私だけでしょうか。もし、異なるレベルで異なるプロセスが進行しているのなら、なぜ同じに見える必要があるのでしょうか？同じに見えるのなら、結果的に分離できないことになる。
> すべての水準で同じHボラティリティの値が存在するのは、純粋かつ完全に定常なSBの場合のみである。
その通り、SBのHボラティリティは同じ値になる傾向があります。
> ところで、H-volatilityとHurstの違いですが、単純に局所的に測定することができます。そして、ハーストはプロセスの大域的な特性である。その定義と測定方法は、局所的な値を得ることを許さず、したがって、異なるレベルで測定することは不可能である。しかし、それを局在化できる人、あるいは別のもっと実用的な特徴づけを思いつく人は、そうすることで、記憶を持つ非定常過程では、レベルごとに異なることがわかるようになるでしょう。
非定常過程では、ハーストは全く意味をなさない。しかし、対数座標で得られるものは、多くの研究者が異なるレベルでのトレンドの変化として解釈しています。
> 一連の引用の自己相似性とは、H波などが常に同じであることではなく、その定義、計算方法、意味がすべてのレベルで同じであることである。そして、定量的な尺度の違いは、あくまでも国家の帰結です。
自己相似性とは、数字で見ればまさにその通りです。空間の次元は同じであるべきだ。 空間の次元は、Hurst係数と簡単かつ単純に関係する。
> この騒動の発端となったポイントを見逃しているようです。pp.5-6に私の投稿がいくつかあり、SBに対するハーストの行動に関する調査結果を掲載しています。理論的には0.5と等しくなるはずです。しかし、実際にはそうではないことがわかります。この結果は、オリジナルなものではありません。これらはすべて、科学界が長い間研究してきたことであり、よく分かっていることである。wikipediaにもハーストの定義があり、注意深い読者であれば、ハースト特性はマージナルであることがわかる。そのため、間隔が小さい値では、その値は我々が見たい値とは異なる。その定義の手順が強引なのもそのためだ（そうしなければ、どうやって漸近線に到達するのか）。そして、実際に適用してもほとんど効果がないのはそのためです。 そして、直線とは異なるハーピーもP.6に記載されている。そして、この結果の解釈も同様です。
ハースト係数を限界値というのは、よくわからないですね。ノンパラメトリック統計であり、他の統計と同様、極限においてのみ意味を持つ。なぜそれを強調するのか。問題は、収束のスピードです。ハーストの収束が嫌なら変動係数をとればいい。そこでは収束が早くなり、結果は同じハーストです。
> しかし、これらはすべてハースト社の問題です。直線にしたいのなら、増分の分散を考えて作業してください。しかし、自己相似性と何の関係があるのでしょう。なぜ、ある曲線が一定でないからといって、大きな現象を消してしまうのでしょうか？そして、自己相似形と同時に、フラクタル理論を放棄することになるのです。これでいいのでしょうか？
定数値なんて必要ないだろ、そんなの無茶だ。定数からランダムに、できれば制御された方法で逸脱する量が必要です。グラフを見れば、その偏差がランダムなものであることを匂わせるものでさえないことがわかる。
ついでに言うと、漠然とした疑問にも悩まされる。ひょっとして、実験ではC言語のPRNGを使わなかったのでしょうか？もしそうなら、それは大きな間違いです。ハーストのデータを生成するために使うことはできないのです。
と、結末が楽しみです :o/
素晴らしいグラフィックをありがとうございました。
そこで見たのが、このモデルです。ご活躍を期待しています。
スルツキー・ユールに関しては、異なる 部品や列に対する 効果のパラドックスに 警鐘を鳴らしたのです......。
だから、ハーストだけでなくハーストもネームバリューがあることになる。
シリヤエフX(Y)とはいえ...を理解することができます。
;)