出来高、ボラティリティ、ハースト指数 - ページ 7

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ピータースはその研究の中で、ハースト指数に 正確に基づく（より正確には、このページにあるような近似直線の分岐点を見つけることによって）市場には記憶があると結論づけたのである。
 

もちろん、その通りなのだが、彼が手がけたデータの量は、SBを生成するために必要な精度と正確さの比ではない。しかも、彼が一連のヒストリカルデータを分割した区間の大きさは、表2に示した範囲に対して、せいぜい平均値に収まる程度である。確かに、シリーズ全体が5〜1万カウントだとすると、どのような間隔で切り分ければいいのでしょうか。また、ランダムな系列であってもこのような間隔では、Hurst Indexは 0.51以上になります。

いや、確かに市場にはメモリがある。ただし、ピータースの手法には疑問がある。主な理由は3つあります。1.異なるケースの計算結果を比較するための根拠や校正となる理論的な根拠がない。2.使用したデータセットが小さすぎるため、結果に必要なレベルの信頼性を得ることができない。3.Petersはこの計算において、すべてのフラクタルレベルを積み上げ、系列の暗黙の定常性を仮定している。私たちの条件下では、これは何の価値も意味もありません。例えば、セッションの周期性によって、一日のある部分は相場が戻り、別の部分はトレンドになることがあります。そして、その平均値は純粋なSBに近いものになる。そして、この平均値をどうするか？

追記

ところで、表を完成させてくれてありがとうございます。私の知る限り、それは人間的なものである ?:-)

 

皆さん、ボリュームは、例えば、FSP500、ダウジョーンズ、MICEXインデックス、石油、MICEX株式のみ それはリアルタイムではありませんが、遅延と言わせて、csv形式でアップロードすることができ、それは研究のための材料だ...とダニは甘えです。多くのディーリングセンターは、これらのものにcfd契約を取引しています、私は知らない、ここでそれを話すことができますか？

 

なぜダニは甘え上手なのか？ティックを使った作業は、ピプシングやスキャルピングを意味するものではありません。H1やD1ではなく、長いホリゾントを狙い、なおかつティックに頼ることができる。腕時計で周期を3か3000で選ぶと全く違う戦略になるのと同じで、ティックも同じです。あくまで一次データとして、です。

TFを操作するときは、通常、Close（またはOpen）に依存することになります。しかし、これはあくまで初期の価格シリーズから特定のサンプルを抽出したものです。このサンプルで分布が変わるのなら、なぜ市場のトレンドを検出するのに役立つのでしょうか？そして、もし分布が変わらないのであれば、なぜローソク足よりもティックの方が動作が悪いのでしょうか？なぜ、前者は甘えで、後者は真の商いなのでしょうか？

 
Yurixx:

追記

ところで、表を完成させていただき、ありがとうございます。人間の努力の賜物だと理解しています。:-)


はい、エディターでは、挿入されたテーブルを標準的なスタイルでデザインすることができます。実験すれば、自分で分かるようになりますよ :)
 
Yurixx:

なぜダニは甘え上手なのか？ティックを使った作業は、ピプシングやスキャルピングを意味するものではありません。H1やD1ではなく、長いホリゾントを狙い、なおかつティックに頼ることができる。期間を3回と3,000回で選ぶと全く違う戦略になるのと同じで、ティックも同じです。あくまで一次データとして、です。

TFを操作するときは、通常、Close（またはOpen）に依存することになります。しかし、これはあくまでも初期の価格シリーズから特定のサンプルを抽出したものです。このサンプルで分布が変わるのなら、なぜ市場のトレンドを検出するのに役立つのでしょうか？そして、もし分布が変わらないのであれば、なぜローソク足よりもティックの方が動作が悪いのでしょうか？なぜ前者は甘えで、後者はリアルトレードなのか？

私もそう思います。

2つ目は時代錯誤としか言いようがない...。コンピュータ以前の時代の

私は何度も言っているが、「バー・モデル」は、時系列を 集計する際に、時間枠の中でその特性の一部に関する情報を保持しながら集計するための時代遅れの試みである。

;)

 
Rosh:

はい、エディターでは、挿入されたテーブルを標準的なスタイルでデザインすることができます。実験すれば、自分で分かるようになりますよ :)

まあ、テキストと背景で私にはそれは明らかですが、どのように私は理解していないセルの境界を制御する。だから、いつもありがとう。
 
Yurixx:

なぜダニは甘え上手なのか？ティックを使った作業は、ピプシングやスキャルピングを意味するものではありません。H1やD1ではなく、長いホリゾントを狙い、なおかつティックに頼ることができる。期間を3回と3,000回で選ぶと全く違う戦略になるのと同じで、ティックも同じです。あくまで一次データとして、です。

TFを操作するときは、通常、Close（またはOpen）に依存することになります。しかし、これはあくまで初期の価格シリーズから特定のサンプルを抽出したものです。このサンプルで分布が変わるのなら、なぜ市場のトレンドを検出するのに役立つのでしょうか？そして、もし分布が変わらないのであれば、なぜローソク足よりもティックの方が動作が悪いのでしょうか？前者は甘え、後者は真のトレーディングであるのはなぜか。


温度はブラウン運動から流れず、時間軸は刻みから流れない。隣のスレッドで、ダニ推しで知られるプライヴァルさんに2枚の写真をあげました。

EURUSD30 - 7200本

EURUSD60 - 3600本

周波数が違うことがわかる。Open60[0]=Open30[0]、Close30[1]=Close60[0]という明らかな事実があるのに、フーリエ解析の結果は異なっているのです!しかし、これはあくまで一見に過ぎません。

対応するタイムフレームの取得元となるティックがすべて異なる。あるティックはピプスクの投資家に関連し、他のティックは他の時間枠の投資家に関連します。さらに、それぞれのダニの背後には、異なるポーズの大きさがある（これは得られない）。何を根拠に、経済的に異なるダニをすべて同じ見出しで梳くのでしょうか？もちろん、すべてのタイムフレームは関連しています。一方ではトレンドであり、他方では修正される。

 
faa1947:



周波数が違うことがわかる。

もし、それが一致したなら、それは驚くべきことだ。

生理の比較はしてみましたか？

;)

 
Yurixx:

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

ランダムウォークでは、平均走行は歩数の平方根に比例する。したがって、Hurstのような計算をした結果、簡単な算術を施した後、h = Log(High-Low)/Log(N) などに還元すると、次のようなことが明らかになる。

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。価格系列やその導関数に対するハーストは、SBに対するハーストと次元数のみに依存する何らかの変数の足し算に還元されると考えているのですか？

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