出来高、ボラティリティ、ハースト指数 - ページ 6

新しいコメント
 

表2a
n N K R M D
2 4 52000 2.3818 1.5070 4.0252
3 8 56000 3.6364 2.1770 7.9456
4 16 95000 5.4861 3.1450 15.9989
5 32 134000 8.1050 4.4831 32.0493
6 64 185000 11.8046 6.3378 63.6909
7 128 250000 17.1001 9.0244 128.6451
8 256 317000 24.5862 12.7986 257.5228
9 512 481000 35.1518 18.0730 513.5267
10 1024 639000 50.0614 25.5199 1022.8466
11 2048 936000 71.2224 36.1104 2048.1000
12 4096 1381000 101.1421 51.0515 4097.8097
13 8192 1640000 143.4602 72.2285 8198.6059
14 16384 2452000 203.3874 102.2592 16425.9632
15 32768 3183000 287.8928 144.5695 32858.2299
 
表2b
n N ログ(R) ログ(M) ログ(D) ログ(N) ハースト
2 4 1.2520 0.5917 2.0090 2.0000
3 8 1.8625 1.1224 2.9902 3.0000 0.6105
4 16 2.4558 1.6531 3.9999 4.0000 0.5932
5 32 3.0188 2.1645 5.0022 5.0000 0.5630
6 64 3.5613 2.6640 5.9930 6.0000 0.5425
7 128 4.0959 3.1738 7.0073 7.0000 0.5346
8 256 4.6198 3.6779 8.0086 8.0000 0.5238
9 512 5.1355 4.1758 9.0043 9.0000 0.5158
10 1024 5.6456 4.6735 9.9984 10.0000 0.5101
11 2048 6.1543 5.1743 11.0001 11.0000 0.5086
12 4096 6.6602 5.6739 12.0006 12.0000 0.5060
13 8192 7.1645 6.1745 13.0012 13.0000 0.5043
14 16384 7.6681 6.6761 14.0037 14.0000 0.5036
15 32768 8.1694 7.1756 15.0040 15.0000 0.5013
 

表2aの3列目はKの 値で、与えられた精度acc=0.001を得るために生成しなければならなかった区間の数です。すべての可能な軌道の総数が2^Nであることを考慮すると、N=32から 始まる数Kは この総数のごく一部となります。そして、Nが 大きくなると、この割合は急速に減少する。

しかし、実用面ではほとんど喜べない。2009年のマダニ密度に基づく間隔N=16384は、約1日に相当する。静止した市場で平均レンジR を0.001の精度で計算するには、2452000取引日（すなわち9430年）かかる。誰も興味を持たないと思われます。しかし、精度を大幅に下げれば、十分な統計データセットに到達する可能性があります。

表2aの第6列（D）は第2列（N）と、第9列は第10列（LOG（D）＝LOG（N））と極めて正確に値が一致しており、先に述べた増分の分散の式に従えば、そうなるはずである。そして、N=4, 8, 16におけるR の値は、平均拡散の正確な理論値が与えられている前の表からの対応する値と一致する。 つまり、選択された精度のレベルとそれに対応するサンプルサイズKは、結果として得られるデータの信頼性を保証するものなのです。

注目は最後の欄で、Hurst指数の 値が示されていることである。n 行目の結果は、n 行目と直前の2点を用いて計算されたものである。理論的には、SBではHurst指数は0.5となるはずである。しかし、見ての通り、これは事実ではありません。区間Nが 小さな値では指数は0.5と大きく異なり、Nが 大きくなって初めて は0.5に傾き、明らかに漸近する。ハースト比を計算するために系列を分割する区間の値を変えると、全く違う値が得られるという、この点の根本的な意味を強調したい。したがって、Hurst指数を使ってSRの特性を評価しようとすると、純粋なSBの曲線を表にして実験データを比較するか（これが必要な校正である）、非常に大きな区間を使用する必要がある。いずれも実使用には耐えられない。

 

説明のために、Log-Log 座標でのR、M およびD 対Nの プロットを示す。

LOG(R)のLOG(N)に対する依存性を示す赤い線は、直線ではありません。これを示すために、グラフには2本の直線Line- 1とLine-2が描かれている。1番目から赤い曲線の最初のペアの点まで、2番目から最後のペアの点まで。ハースト指数は、その傾きのX軸に対する正接で定義されるが、グラフからわかるように、この傾きの角度は点によって異なる。

LOG(M)の線もLOG(R)ほどではないが、曲線である。同じ漸近線0.5であるため、赤い曲線と交わることはない。この3つのうち、直線LOG(D)だけは直線である。

原理的には、この3本の線のどれを使ってもHurst指数を算出することができる。しかし、残念ながら、どれがいいということはありません。それぞれの回線にはメリットもあれば、デメリットもあります。しかし、そのデメリットは非常に大きく、取引における実用的な使用は不可能である。

こうして私たちは、次のような結論を導き出しました。

ハースト比は、時系列を区間に分割したパラメータに依存するため、「良い」市場特性とは言えません。適切な結果を得るためには、この依存関係を利用し、正規の形に近づける必要がある。

ハースト指数は、かなり大きな統計量を持つ定常系列の大域的な特性として意味がある。市場プロセスは定常性を持たず、その記述には短いラグタイムを持った局所的な特性が必要である。この能力でHurst指数を使うのは非常に問題である。

 
それでも、掲示板で「ハーストは使える」と主張する人がいた。誰なんだ？
 

とても便利で、フォルダを整理しました - 半ダースのインジケータが減りました...

 
Mathemat:
それでも、掲示板で「ハーストは使える」と主張する人がいた。誰なんだ？


それは私だったのですか？:-)

 
ニュートロンではないですか？
 
joo:
ニュートロンではないですか？

正しい計算方法がわかっていないようです（クラシックという意味です）https://www.mql5.com/ru/forum/102239/page13
 
今回検討したSBモデルシリーズに関しては、計算が正しいと確信しています。しかし、任意の行ということであれば、やはりそこで適切な形に持っていく必要があります。そうでないと、ナンセンスになってしまうかもしれません。この削減の手順については、まだ考える必要があります。
12345678910111213...37
新しいコメント