出来高、ボラティリティ、ハースト指数 - ページ 9 12345678910111213141516...37 新しいコメント Prival 2010.09.12 19:17 #81 faa1947: 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、ティックサポーターとして知られるプライヴァルに、私は2枚の写真をあげた。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っても、他方では修正である。 ティックを投資家に帰属させること、さらにはピップス、ノンピップスに分類することはナンセンスである。このシンプルな真実は、多くの人が理解できない。棒グラフはダニで構成されています。 2世紀の歴史を持つローソク足 だけでなく、ティックでもバーを好きなようにスライスすることができます。 Z.S.、これがゾンビ化だ・・・。目隠しを取る あなたの目から目隠しを取ってください。計算式を教えてください、これは経済的なティックであり、これは経済的なティックではありません ... Vitali 2010.09.12 19:40 #82 Yurixx: 1.平均燃費」をどう考えるか？定義が望まれる。 2.1)の式はどこから来たのか？kファクターとは何ですか？いわゆる「ハースト係数」でしょうか。 4.k係数は表のどこにも出てこないし、この表の結果によればh→1/2というのは、純粋なSBを考慮した結果でしかない。SBの場合は較正を確認できる境界的なケースに過ぎないので、1/2への漸近的な傾向は嬉しい事実とは言いがたい。この確認の結果、Hurst指数はNが大きい極限で漸近的に1/2が得られるだけであることが判明した。実際に使えると思いますか？ この式をどこから持ってきたのか知らないが、ハースト指数がない。 そして、私が数えていることは、残念ながら、まったく理解されていないのです。 しかし、もしそれが質問であったなら（肯定的な文章の最後に予期せぬクエスチョンマークがあった：-）、私は断言できる-それは思いもよらなかったのだ。 式1）は、ランダムウォークに関する 確率論の教科書から引用したものです。係数kはランダムウォークの歩数とN歩の平均移動距離を関係付けるもので、kはハースト係数では全くない。私は明示的に、ハースト係数はsqrt、つまりNを上げる度合いであり、ランダムウォークではハースト係数は1/2になると書きました。 ランダムウォークに関する公式の助けを借りて、あなたのハーストが上から見て漸近的に1/2に傾いている様子を図にしました。もし、あなたがランダムウォークについて理解していなかったり、自分の計算には関係ないと思っているなら、私があなたに書いたことは忘れてください。 ただ、ランダムに生成された数字に対して、ハーストが1/2より小さくなることがないという点で、あなたの表はおかしいと思いませんか？ Candid 2010.09.12 19:59 #83 Vita: 念のため。 本研究の第一の成果は、Nが小さいとき、ランダムウォークの ハースト指数が 1/2と大きく異なることを実証したことである。 つまり、「ハースト指数が1/2より大きいので、市場はランダムではない」と書いてあるのを読んだら、まず、「著者はどのような統計に基づいてこの結論を導き出したのだろう」と考えなければならない。 本研究の第二の成果は、ランダムウォークの ハースト指数のNに対する依存性を集計したものである。 つまり、Nがあまり大きくない時系列で、ハースト指数を用いてランダムウォークに近いかどうかを判断したい場合は、ハースト指数を計算して、この表の対応する数値と比較すればよいのです。1/2ではありません。 Yurixx 2010.09.12 20:50 #84 Vita: 式1）は、ランダムウォークに関する 確率論の教科書から引用したものです。係数kはランダムウォークの歩数とN歩の平均移動距離を関係付けるもので、kはハースト係数では全くない。ハースト係数はsqrt、つまりNを上げる程度にあると明示的に書きましたが、ランダムウォークではハースト係数は1/2になります。 ランダムウォークの公式で、あなたのHurstが上から見て漸近的に1/2になるレイアウトをあげました。もし、あなたがランダムウォークについてすぐに理解できなかったり、自分の計算には当てはまらないと思ったのなら、私があなたに書いたことは忘れてください。 ただ、ランダムに生成された数字に対して、ハーストが1/2より小さくなることがないという点で、あなたの表はおかしいと思いませんか？ 教科書のリンク先を教えてください。High - Low = k * sqrt(N) という式は、Hurst 式 R/S = k * N^h の緩い（そして正しくない）転置で、平均 R は平均値（High - Low）です。ルートが発生するのはSBの場合だけなので、SBではh=1/2であるべきであることがわかる。そうであるべきなのに、そうでない。私の表が示しているのは、そのことです。 だから、SBのハーストのスコアがたまたま1/2以下にならないのはおかしいと思うんです。しかし、SBでは常に1/2より大きく、Nが大きくなるにつれて漸近的にしかその値にならないのはおかしいと思います。 Vitali 2010.09.12 21:27 #85 Yurixx: 教科書のリンク先を教えてください。High - Low = k * sqrt(N) という式は、緩い（そして正しくない）転置式であり、ハースト転置 式ではありません。SBの定理である。あなたの表でSBの値が常に>1/2である理由を示すために使用しました。SBの定理は、あなたがハーストと称して行っているSBの計算結果を予言しているのですからね。存在しない耳でハーストを喜ばせているのは、あなたなのです。SBの定理は、あなたの結果を説明するのに十分です。 HurstのR/S = k * N^hで、Rの平均拡散が（High - Low）平均値というのは、R/S分析ではなく、自己言及的であり、正しくない。ハーストのR/S分析には、平均値としてのRがない、これはあなたのフィクション です。ルートが発生するのはSBのみで、SBではh=1/2であるべきであることが判明した。そうでなければならないのに、そうならない。 - 明確にすること。 それは、 あなたの正しいとは言えないハースト社の計算式によれば、起こり えないことなのです。- あなたの表は、確率論で予測される結果を示しており、これは驚くべきことではありません。驚くべきは、あなたの計算がハーストのSBに関する理論と一致しないのに、あなたの結論が出たことです。 だから、SBの場合、ハースト指数が1/2より小さくなることはないのはおかしいと思う。しかし、SBでは常に1/2より大きく、Nが大きくなるにつれて漸近的にしかその値にならないのはおかしいと思います。- SBが執念だけを愛するのはナンセンスです。 太字で表示 Vitali 2010.09.12 21:31 #86 Yurixx: 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できる可能性がある。 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、ご覧の通り、そうではありません。 区間Nが 小さい値では、指数は0.5と大きく異なり、Nが 大きくなって初めて 、明らかに漸近的に0.5へと傾く。ハースト指数を計算するために級数を分割する区間の値を変えると、かなり違う値が得られるという、この点の基本的な性質を強調したい。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。どちらの選択肢も、実使用には実質的に耐えられない。 あなたの言葉に太字と下線を付けました。特に、表2bのSBのハーストは常に0.5より大きいので、私はハーストの計算が正しくないと結論づけたいのです。しかし、ここで私は、あなたがちょっとした発見をしたことを促しているのです。あなたのテーブルを正規化、すなわち使用することが提案されています。 本研究の第二の成果は、Hurst指数の依存性を集計したものである ランダムウォークの場合をNにしました。 つまり、Nがあまり大きくない時系列で、ハースト指数を用いてランダムウォークに近いかどうかを判断したい場合は、ハースト指数を計算して、この表の対応する数値と比較すればよいのです。1/2ではありません。 Candid さんへ：Yurixxの ハースト比の計算が誤っている。SBのための理論とは一致しない。彼のミスを指摘する代わりに、この計算ミスの係数を配給に使おうというのか？それはひどいですね。Nがあまり大きくない時系列で、 ランダムウォークに近いかどうかを判断するためにハースト指数を 使いたい 場合 、 まず、私の場合、数学的に正しいハースト指数の推定値を使いますが、1/2 + k/ln(N) と書かれている表は 使いません。ハーストの小Nに対する見積もりは高い。 私にとって、Yurixxが レックするものはハーストではありません。繰り返しになりますが、表2bの彼のハーストが常に1/2より大きい理由は既に示しました。すべて厳密には確率論によるものです。はずなのに、ハーストと呼びたい」みたいな歌詞はない。 Vitali 2010.09.12 21:31 #87 Yurixx: いや、確かに市場には記憶がある。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。私たちの環境では、これは何の価値も意味もありません。 1.「異なるケースでの計算結果を比較するための根拠と校正」-これはどういう意味なのか、お伺いしてもよろしいでしょうか。どの結果を校正する必要があるのか？ 2. "使用したデータセットが小さすぎて、結果に必要なレベルの信頼性を提供できない"- これをどう評価しましたか？例えばハーストは、かなり馬鹿げた数のサンプルで信頼できる結果を得ている。ハーストの結果を±の誤差で万歳できるのか？ 3. "系列の定常性という暗黙の前提で進められた" - そうでなければ、市場でハーストの本を書くことはないだろうというのは、正しい。非定常リターンの場合、Hurst !=1/2は持続性とは関係ない。 ハーストを発音し、ピータースを蹴るというのは、理論に合った結果が得られると思います。 Candid 2010.09.13 05:22 #88 Vita: toCandid:Yurixxが Hearstの係数を間違って計算している。SBのための理論とは一致しない。彼のミスを指摘する代わりに、この計算ミスの係数を配給に使うべきだと言うのか？それはひどいですね。Nがあまり大きくない時系列で、 ランダムウォークに近いかどうかを判断するためにハースト指数を 使いたい 場合 、 まず、私の場合、数学的に正しいハースト指数の推定値を使いますが、1/2 + k/ln(N) のような表は 使いません。ハーストの小Nに対する見積もりは高い。 私にとって、Yurixxの 考えることはハーストではありません。 Yurixxの 結論を確認しても、誰も気にしない。つまり、彼が行った第一原理計算を繰り返すか、解析的に結果を得るか、どちらかです。実は、先に述べたように、足りないのは、スプレッドと標準偏差を結びつける数式なのです。 教科書を参照しているのであれば、具体的な参考文献を記載する。教科書は、教科書と同じではありません。思い起こせば、ここでの出発点は、まさにファインマンの教科書だった。 表2bの彼のハーストが常に1/2より大きい理由は既に示した通りである。" Wikiのリンク先には、High - Low = k * sqrt(N)という公式がありません。別のリンク先を教えてください。 Candid 2010.09.13 06:01 #89 Vitaの 結論の主なバグが何であるかがやっとわかりました。2番目の仮定、h = log (k * sqrt(N)) / log (N)も間違っているのです。 ハースト図形は、log(High - Low) 対 log (N)の傾きで定義され、Vitaは 原点から点へのレイの傾き [log(High - Low), log (N)] を書いたものである。 これは標準的なエラーで、この点については以前ここでも取り上げました。 Vitali 2010.09.13 06:24 #90 Candid:Vitaの 結論の主なバグが何であるかにようやく気づいた。2番目の仮定、h = log (k * sqrt(N)) / log (N)も間違っているのである。ハースト図形は、log(High - Low) 対 log (N)の傾きで定義され、Vitaは 原点から点へのレイの傾き [log(High - Low), log (N)] を書き込んだものである。これは標準的なエラーであり、この点についても以前ここで取り上げました。 もう一度言うが、ハースト指数は 何の関係もない。コルモゴロフの「確率論入門」を教科書にする。そこには、ランダムウォークでの平均ランの計算式が記載されています。High - LowはOpen - Closeに比例し、Yurixxの 計算ではKolmogorovステップ数の根に比例する平均ランとなります。 教科書に載っている計算 式を、ユリックス社の 計算式に代入してみました。 その結果、表で示した計算と全く同じ結果が得られました。ほら、ここにはどこにもハーストはいないし、初めからいない。ある人は赤く塗られたカートをフェラーリと呼んでフェラーリの性質を自分のカートに帰属させるかもしれませんし、ある人は導き出された級数に対する自作の計算をハーストと呼んでハーストの性質を自分の計算に帰属させるかもしれません。 Yurixxに 0から1000までのシリーズN*NのHurstを計算 するように依頼します。 ハーストは、連載の尺度を気にしない。ハーストの場合、1ピップ＝38羽のパロットに置き換えても何も変わりません。Yurixxの 式は、 この置換によって殺さ れる。 ナイル級や日常生活の他の系列はもちろん、N*N*Nのような数学的抽象度はYurixx'aの 公式を超えています。系列に課された制限は人工的で現実世界と関係がないため、それはカートを赤くするために作られ、すなわち「A la Hurst fromYurixx'a 」は1より小さく、SBの場合は1/2に傾いて いたのです。 それ以上の類似性はない。 12345678910111213141516...37 新しいコメント 取引の機会を逃しています。 無料取引アプリ 8千を超えるシグナルをコピー 金融ニュースで金融マーケットを探索 新規登録 ログイン スペースを含まないラテン文字 このメールにパスワードが送信されます エラーが発生しました Googleでログイン WebサイトポリシーおよびMQL5.COM利用規約に同意します。 新規登録 MQL5.com WebサイトへのログインにCookieの使用を許可します。 ログインするには、ブラウザで必要な設定を有効にしてください。 ログイン/パスワードをお忘れですか？ Googleでログイン
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、ティックサポーターとして知られるプライヴァルに、私は2枚の写真をあげた。
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っても、他方では修正である。
ティックを投資家に帰属させること、さらにはピップス、ノンピップスに分類することはナンセンスである。このシンプルな真実は、多くの人が理解できない。棒グラフはダニで構成されています。 2世紀の歴史を持つローソク足 だけでなく、ティックでもバーを好きなようにスライスすることができます。
Z.S.、これがゾンビ化だ・・・。目隠しを取る
あなたの目から目隠しを取ってください。計算式を教えてください、これは経済的なティックであり、これは経済的なティックではありません ...
1.平均燃費」をどう考えるか？定義が望まれる。
2.1)の式はどこから来たのか？kファクターとは何ですか？いわゆる「ハースト係数」でしょうか。
4.k係数は表のどこにも出てこないし、この表の結果によればh→1/2というのは、純粋なSBを考慮した結果でしかない。SBの場合は較正を確認できる境界的なケースに過ぎないので、1/2への漸近的な傾向は嬉しい事実とは言いがたい。この確認の結果、Hurst指数はNが大きい極限で漸近的に1/2が得られるだけであることが判明した。実際に使えると思いますか？
この式をどこから持ってきたのか知らないが、ハースト指数がない。
そして、私が数えていることは、残念ながら、まったく理解されていないのです。 しかし、もしそれが質問であったなら（肯定的な文章の最後に予期せぬクエスチョンマークがあった：-）、私は断言できる-それは思いもよらなかったのだ。
式1）は、ランダムウォークに関する 確率論の教科書から引用したものです。係数kはランダムウォークの歩数とN歩の平均移動距離を関係付けるもので、kはハースト係数では全くない。私は明示的に、ハースト係数はsqrt、つまりNを上げる度合いであり、ランダムウォークではハースト係数は1/2になると書きました。
ランダムウォークに関する公式の助けを借りて、あなたのハーストが上から見て漸近的に1/2に傾いている様子を図にしました。もし、あなたがランダムウォークについて理解していなかったり、自分の計算には関係ないと思っているなら、私があなたに書いたことは忘れてください。
ただ、ランダムに生成された数字に対して、ハーストが1/2より小さくなることがないという点で、あなたの表はおかしいと思いませんか？
念のため。
本研究の第一の成果は、Nが小さいとき、ランダムウォークの ハースト指数が 1/2と大きく異なることを実証したことである。
つまり、「ハースト指数が1/2より大きいので、市場はランダムではない」と書いてあるのを読んだら、まず、「著者はどのような統計に基づいてこの結論を導き出したのだろう」と考えなければならない。
本研究の第二の成果は、ランダムウォークの ハースト指数のNに対する依存性を集計したものである。
つまり、Nがあまり大きくない時系列で、ハースト指数を用いてランダムウォークに近いかどうかを判断したい場合は、ハースト指数を計算して、この表の対応する数値と比較すればよいのです。1/2ではありません。
式1）は、ランダムウォークに関する 確率論の教科書から引用したものです。係数kはランダムウォークの歩数とN歩の平均移動距離を関係付けるもので、kはハースト係数では全くない。ハースト係数はsqrt、つまりNを上げる程度にあると明示的に書きましたが、ランダムウォークではハースト係数は1/2になります。
ランダムウォークの公式で、あなたのHurstが上から見て漸近的に1/2になるレイアウトをあげました。もし、あなたがランダムウォークについてすぐに理解できなかったり、自分の計算には当てはまらないと思ったのなら、私があなたに書いたことは忘れてください。
ただ、ランダムに生成された数字に対して、ハーストが1/2より小さくなることがないという点で、あなたの表はおかしいと思いませんか？
教科書のリンク先を教えてください。High - Low = k * sqrt(N) という式は、Hurst 式 R/S = k * N^h の緩い（そして正しくない）転置で、平均 R は平均値（High - Low）です。ルートが発生するのはSBの場合だけなので、SBではh=1/2であるべきであることがわかる。そうであるべきなのに、そうでない。私の表が示しているのは、そのことです。
だから、SBのハーストのスコアがたまたま1/2以下にならないのはおかしいと思うんです。しかし、SBでは常に1/2より大きく、Nが大きくなるにつれて漸近的にしかその値にならないのはおかしいと思います。
教科書のリンク先を教えてください。High - Low = k * sqrt(N) という式は、緩い（そして正しくない）転置式であり、ハースト転置 式ではありません。SBの定理である。あなたの表でSBの値が常に>1/2である理由を示すために使用しました。SBの定理は、あなたがハーストと称して行っているSBの計算結果を予言しているのですからね。存在しない耳でハーストを喜ばせているのは、あなたなのです。SBの定理は、あなたの結果を説明するのに十分です。 HurstのR/S = k * N^hで、Rの平均拡散が（High - Low）平均値というのは、R/S分析ではなく、自己言及的であり、正しくない。ハーストのR/S分析には、平均値としてのRがない、これはあなたのフィクション です。ルートが発生するのはSBのみで、SBではh=1/2であるべきであることが判明した。そうでなければならないのに、そうならない。 - 明確にすること。 それは、 あなたの正しいとは言えないハースト社の計算式によれば、起こり えないことなのです。- あなたの表は、確率論で予測される結果を示しており、これは驚くべきことではありません。驚くべきは、あなたの計算がハーストのSBに関する理論と一致しないのに、あなたの結論が出たことです。
だから、SBの場合、ハースト指数が1/2より小さくなることはないのはおかしいと思う。しかし、SBでは常に1/2より大きく、Nが大きくなるにつれて漸近的にしかその値にならないのはおかしいと思います。- SBが執念だけを愛するのはナンセンスです。
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できる可能性がある。
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、ご覧の通り、そうではありません。 区間Nが 小さい値では、指数は0.5と大きく異なり、Nが 大きくなって初めて 、明らかに漸近的に0.5へと傾く。ハースト指数を計算するために級数を分割する区間の値を変えると、かなり違う値が得られるという、この点の基本的な性質を強調したい。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。どちらの選択肢も、実使用には実質的に耐えられない。
あなたの言葉に太字と下線を付けました。特に、表2bのSBのハーストは常に0.5より大きいので、私はハーストの計算が正しくないと結論づけたいのです。しかし、ここで私は、あなたがちょっとした発見をしたことを促しているのです。あなたのテーブルを正規化、すなわち使用することが提案されています。
本研究の第二の成果は、Hurst指数の依存性を集計したものである ランダムウォークの場合をNにしました。
つまり、Nがあまり大きくない時系列で、ハースト指数を用いてランダムウォークに近いかどうかを判断したい場合は、ハースト指数を計算して、この表の対応する数値と比較すればよいのです。1/2ではありません。
Candid さんへ：Yurixxの ハースト比の計算が誤っている。SBのための理論とは一致しない。彼のミスを指摘する代わりに、この計算ミスの係数を配給に使おうというのか？それはひどいですね。Nがあまり大きくない時系列で、 ランダムウォークに近いかどうかを判断するためにハースト指数を 使いたい 場合 、 まず、私の場合、数学的に正しいハースト指数の推定値を使いますが、1/2 + k/ln(N) と書かれている表は 使いません。ハーストの小Nに対する見積もりは高い。
私にとって、Yurixxが レックするものはハーストではありません。繰り返しになりますが、表2bの彼のハーストが常に1/2より大きい理由は既に示しました。すべて厳密には確率論によるものです。はずなのに、ハーストと呼びたい」みたいな歌詞はない。
いや、確かに市場には記憶がある。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。私たちの環境では、これは何の価値も意味もありません。
1.「異なるケースでの計算結果を比較するための根拠と校正」-これはどういう意味なのか、お伺いしてもよろしいでしょうか。どの結果を校正する必要があるのか？
2. "使用したデータセットが小さすぎて、結果に必要なレベルの信頼性を提供できない"- これをどう評価しましたか？例えばハーストは、かなり馬鹿げた数のサンプルで信頼できる結果を得ている。ハーストの結果を±の誤差で万歳できるのか？
3. "系列の定常性という暗黙の前提で進められた" - そうでなければ、市場でハーストの本を書くことはないだろうというのは、正しい。非定常リターンの場合、Hurst !=1/2は持続性とは関係ない。
ハーストを発音し、ピータースを蹴るというのは、理論に合った結果が得られると思います。
toCandid:Yurixxが Hearstの係数を間違って計算している。SBのための理論とは一致しない。彼のミスを指摘する代わりに、この計算ミスの係数を配給に使うべきだと言うのか？それはひどいですね。Nがあまり大きくない時系列で、 ランダムウォークに近いかどうかを判断するためにハースト指数を 使いたい 場合 、 まず、私の場合、数学的に正しいハースト指数の推定値を使いますが、1/2 + k/ln(N) のような表は 使いません。ハーストの小Nに対する見積もりは高い。
私にとって、Yurixxの 考えることはハーストではありません。
教科書を参照しているのであれば、具体的な参考文献を記載する。教科書は、教科書と同じではありません。思い起こせば、ここでの出発点は、まさにファインマンの教科書だった。
Vitaの 結論の主なバグが何であるかがやっとわかりました。2番目の仮定、h = log (k * sqrt(N)) / log (N)も間違っているのです。
ハースト図形は、log(High - Low) 対 log (N)の傾きで定義され、Vitaは 原点から点へのレイの傾き [log(High - Low), log (N)] を書いたものである。
これは標準的なエラーで、この点については以前ここでも取り上げました。
Vitaの 結論の主なバグが何であるかにようやく気づいた。2番目の仮定、h = log (k * sqrt(N)) / log (N)も間違っているのである。
ハースト図形は、log(High - Low) 対 log (N)の傾きで定義され、Vitaは 原点から点へのレイの傾き [log(High - Low), log (N)] を書き込んだものである。
これは標準的なエラーであり、この点についても以前ここで取り上げました。
もう一度言うが、ハースト指数は 何の関係もない。コルモゴロフの「確率論入門」を教科書にする。そこには、ランダムウォークでの平均ランの計算式が記載されています。High - LowはOpen - Closeに比例し、Yurixxの 計算ではKolmogorovステップ数の根に比例する平均ランとなります。 教科書に載っている計算 式を、ユリックス社の 計算式に代入してみました。 その結果、表で示した計算と全く同じ結果が得られました。ほら、ここにはどこにもハーストはいないし、初めからいない。ある人は赤く塗られたカートをフェラーリと呼んでフェラーリの性質を自分のカートに帰属させるかもしれませんし、ある人は導き出された級数に対する自作の計算をハーストと呼んでハーストの性質を自分の計算に帰属させるかもしれません。
Yurixxに 0から1000までのシリーズN*NのHurstを計算 するように依頼します。
ハーストは、連載の尺度を気にしない。ハーストの場合、1ピップ＝38羽のパロットに置き換えても何も変わりません。Yurixxの 式は、 この置換によって殺さ れる。 ナイル級や日常生活の他の系列はもちろん、N*N*Nのような数学的抽象度はYurixx'aの 公式を超えています。系列に課された制限は人工的で現実世界と関係がないため、それはカートを赤くするために作られ、すなわち「A la Hurst fromYurixx'a 」は1より小さく、SBの場合は1/2に傾いて いたのです。 それ以上の類似性はない。