물론 세부 사항은 충분하지 않지만 첫 번째 경우에는 채널이 분명히 실패했다고 말하고 싶습니다(범위 측면에서 선형 회귀 가 과거에 어떻게 진행되어야 하는지 육안으로 추정할 수 있고 이전보다 훨씬 더 가파르기 때문입니다. 예측 곡선이지만 미래에 잘 맞을 것입니다). 두 번째 것은 좋아 보이고(정신적으로 예측 라인을 과거로 계속 이어가자) 대략 500번째 카운트부터 시작하여 자연 발달의 위반을 의심하는 것이 가능하다는 것이 분명합니다.
물론 세부 사항이 충분하지 않지만 첫 번째 경우에는 채널이 분명히 실패했다고 말하고 싶습니다(범위 측면에서 선형 회귀가 과거에 어떻게 진행되어야 하는지 육안으로 추정할 수 있고 이전보다 훨씬 가파르게 될 것이기 때문입니다. 예측 곡선이지만 미래에 잘 맞을 것입니다). 두 번째 것은 좋아 보이고(정신적으로 예측 라인을 과거로 계속 이어가자) 대략 500번째 카운트부터 시작하여 자연 발달의 위반을 의심하는 것이 가능하다는 것이 분명합니다.
특히 공식이 프랙탈 차원을 사용하기 때문에 세부 사항을 재현하기 쉽고 엄밀히 말하면 가격 계열에 대한 2차원 값에 대한 허스트 지수의 동일성이 전혀 관찰되지 않습니다. 허스트 지수의 사용을 이해하면서 이 보고서를 보게 되었습니다. 내 해석의 의미는 그것이 흔들리는 방향을 평가하는 것이며 접근 자체에 특별한 것은 없으며 단순한 관찰입니다.
221개 샘플에 대해 범위를 따라 선형 회귀 를 작성하면(일반적인 경우 범위의 경우 이것은 전혀 LR이 아님) 잘못된 결론을 도출할 수 있습니다. 스윙의 규모와 채널에서 방황하는 가격을 평가하고 통계 데이터에 따르면 이것이 "곧" 발생하면(이는 LR 매개변수로 표시됨) 상승해야 합니다. 그렇지 않으면 가격이 더 낮은 경계에 도달할 시간이 없을 것입니다(다시 말하지만 특정 기준에 따라 다름). 221번째 카운트에서 우리는 채널의 가장 가장자리에 "서"있고 스윙 그래프 자체는 "스윙"할 방향을 보여주지 않는다는 것을 상기시켜 드리겠습니다. 그러나 실제로 가격은 비교적 오랜 시간 동안 채널에서 "놀고" 결과적으로 엄격하게 내려갈 것입니다. 그리고 LR의 사용과 이를 기반으로 한 범위 예측은 사용 목적에 따라 다르지만 작동하지 않는 것이 좋습니다.
시작이 고정된 채널의 범위가 증가할 뿐이라는 사실은 이미 분명하지만 (1) 확장이 발생할 위치를 현지화하거나 (2) 채널의 현재 범위의 지속 시간을 추정해야 합니다. . 첫 번째 포인트는 '로컬 트렌드', 두 번째 포인트는 '로컬 플랫'으로 대략적으로 말하지만 온화하게 표현된다. 그건 그렇고, 예를 들어 600 번째 카운트 다운부터 "어째서인지 우리는 플랫이 있다는 것을 알고 있습니다"라고 보증금을 능숙하게 관리 할 수 있습니다 (우리는 채널 경계에 서서 "변동 ", 우린 알아 ....). 기간은 짧지만 상황은 221개의 판독값에 대해 동일합니다. 하지만 300번째 카운트다운에서 추세를 '찾는' 것은 가능할 것이다. 유사하지만 "가격 추세"에 대해 훨씬 더 흥미롭습니다. 가격에 기반한 LR의 경우(우리는 LR을 구축하고 시간을 되돌리는 것을 잊지 않고 좌표계로 이동합니다). :에 대한))))
나는 일반적으로 내 아카이브에서 특정 개념적 모델을 가져왔고 공식은 내 것이 아니며 내 자신의 것을 추론했지만 다른 측면에서 접근했습니다.
물론 그 아이디어는 흥미롭습니다(유명한 풍자가 말했듯이). 하지만 ... 허스트 지수 는 본질적으로 적분 특성입니다. D와 같은 방식으로. 그리고 예측은 순전히 로컬에서 수행됩니다(이 경우). 이것은 상식에 어긋나는 일 아닙니까?
또한 흥미로운 세부 사항. 두 사진 모두 빨간색 선과 파란색 선 사이에 상당한 차이가 있습니다. 즉, 가까운 장래의 범위 행동에 대한 예측은 실제 행동과 크게 다릅니다. 이러한 조건에서 파란색 선의 행동을 기반으로 가격 행동의 정확한 예측을 어떻게 얻을 수 있습니까? :-))
범위 예측이 많은 도움이 될 수 있기 때문에 이것은 사실입니다. 그리고 그것을 어느 정도 정확하게 예측하는 방법을 배운다면 시리즈의 추가 특성과 처리된 통계와 함께 "로컬 트렌드"와 "로컬 플랫"을 식별하는 데 꽤 좋은 예측을 할 수 있습니다. 어쨌든 내 모델에는 범위가 확실히 존재합니다.
허스트 지수는 본질적으로 적분 특성입니다. D와 같은 방식으로. 그리고 예측은 순전히 로컬에서 수행됩니다(이 경우). 이것은 상식에 어긋나는 일 아닙니까?
여기서 이 맥락에서 "통합 지표"라는 용어가 의미하는 바를 설명해야 합니다(직관적으로 그것이 걸림돌임을 깨달았습니다). 그리고이 용어가 없으면 상식의 관점에서 모든 것이 매우 정상입니다. 예측할 때 우리는 무엇보다도 몇 가지 프랙탈 특성을 가진 일련의 길이(예: "221" 및 "300")를 갖게 됩니다. 그렇다면 왜 그것들을 사용하지 않습니까? 공식은 프랙탈 특성(또는 공식을 보면 프랙탈 차원만)이 가까운 장래에 계열에 대해 크게 변경되지 않을 것이라고 가정합니다(얼마나 오래 지속되지 않을지 알아낼 필요도 있음). 그러나 일반적으로 이 그래프의 모양은 단계 범위 함수의 일반적인 모양과 상관 관계가 있습니다.
또한 흥미로운 세부 사항. 두 사진 모두 빨간색 선과 파란색 선 사이에 상당한 차이가 있습니다. 즉, 가까운 장래의 범위 행동에 대한 예측은 실제 행동과 크게 다릅니다. 이러한 조건에서 파란색 선의 행동을 기반으로 가격 행동의 정확한 예측을 어떻게 얻을 수 있습니까? :-))
예, 저는 길이에 관계없이 무엇이든 절대적으로 정확한 예측을 하는 방법을 모릅니다. 물론 "일부 지점"에서만 지역 예측을하는 것이 합리적입니다. 또한 일련의 300개 샘플에서 700개 샘플을 미리 예측하는 것이 거의 불가능하다는 것을 잘 알고 있습니다. 그래프에서 샘플이 끝날 때까지 예측을 작성했습니다. 누군가는 원래 시리즈 길이의 1/3 이하로 예측하는 것이 합리적이라는 것을 증명했습니다. 따라서이 공식을 사용하여 예측하는 것이 의미있는 수평선을 결정하는 것이 필요합니다. 그리고 이것에 따르면 현재 판독값 "221" 및 "300"에 가깝습니다. 이 예측은 대략적인 경우 원래 샘플의 약 1/3인 다소 적절합니다. 이 공식을 사용하면 길이에 대해 절대적으로 정확한 예측을 할 수 없습니다.
또한, 당신이 어떤 종류의 현재 카운트에 있다고 가정하고, 예를 들어, 심령술사가 당신에게 와서 현재 1에서 시작하여 1000 카운트에 대한 범위 그래프가 이와 같을 것이며 그러한 그래프를 손에서 떼라고 말합니다. 이 차트에서 가격이 차지하는 영역을 알 수 있습니까? 나는 질문에 답할 수 있는 순간이 항상 있는 것은 아니며 항상 그런 것은 아니라고 생각합니다. 추세가 있으면 어느 방향으로, 평평하다면 오랜 시간 동안입니다.
221개 샘플에 대해 범위를 따라 선형 회귀를 작성하면(일반적인 경우 범위의 경우 이것은 전혀 LR이 아님) 잘못된 결론을 도출할 수 있습니다. 예를 들어, 통계 데이터에 따르면 채널에서 스윙의 규모와 방황하는 가격을 추정하면 이것이 "곧" 발생하면(이는 LR 매개변수로 표시됨) 상승해야 합니다. 그렇지 않으면 가격이 더 낮은 경계에 도달할 시간이 없을 것입니다(다시 말하지만 특정 기준에 따라 다름).
왜 틀렸어? 동일한 500번째 카운트까지 출력은 동일합니다. 동일한 프로세스가 계속됩니다. 그리고 500번째 영역에서는 이미 뭔가 잘못되었다고 의심할 수 있습니다. 긴장을 풀고 그림에서 이 "토끼"를 찾으세요 :). 이 경우 "Hare"는 바로 이 221번째 카운트의 영역에서 위쪽 경계의 잘못된 브레이크아웃이 있는 내림차순 채널입니다.
왜 틀렸어? 동일한 500번째 카운트까지 출력은 동일합니다. 동일한 프로세스가 계속됩니다. 그리고 500번째 영역에서는 이미 뭔가 잘못되었다고 의심할 수 있습니다. 긴장을 풀고 그림에서 이 "토끼"를 찾으세요 :). 이 경우 "Hare"는 바로 이 221번째 카운트의 영역에서 위쪽 경계의 잘못된 브레이크아웃이 있는 내림차순 채널입니다.
나는 토끼를 찾을 수 없었고 보아뱀의 평온은 도움이되지 않았습니다. 분명히 이것은 전술 및 기술적 특성 때문이며, 그들은 한 자리에 오랫동안 앉아 있지 않습니다. 어떤 다운링크를 말씀하시는 건가요? 그런 다음 내가 이해하도록 합시다. 바로 이 221 카운트와 실제로 오름차순 채널이 있습니다(우리가 그것에 대해 이야기하는 경우).
라트비아 공화국에서 예측한 범위가 있으며 미래 범위의 대략적인 값은 500개 판독값의 영역에 있습니다. 그러나 선형 회귀 에 의한 범위 예측에 관한 한 이 경우에는 단순히 "운이 좋은" 것입니다. LR이 미래 범위를 어느 정도 정확하게 알려줄 때 거의 발생하지 않습니다. 글쎄요, 221개 카운트에서 LR을 사용하여 거의 300개 카운트 후에 범위가 꼬리가 있는 약 0.04가 될 것이라고 예측했으므로 대략 다음과 같습니다.
그래서 토끼는 어디에 있습니까? 채널 경계가 "500" 카운트로 이동하는 방향으로 "221" 카운트를 추정할 수 있습니다. 가격이 상한선을 움직일 것인가 하한선을 움직일 것인가?
예, 무엇을 사용할 수 있는지 알고 있습니다. 나는 당신이 어떤 의미에서 적분성을 가정했는지, 그리고 왜 "적분"이라면 예측에 사용할 수 없는지 이해하지 못했습니다.
전체 데이터 세트에 대해 계산된 의미에서 적분입니다. Hurst는 고전적으로 경사각 탄젠트의 점근선으로 계산되기 때문에 이를 계산하려면 충분히 많은 양의 데이터가 필요합니다. 범위가 단계적으로 변경되고 일반적으로 말해서 Hurst의 정의는 연속 함수로 이어지지 않기 때문에 더 이상 그곳에서 볼 수 없습니다.
221과 300은 그렇게 큰 숫자가 아닙니다. 또한 Hurst를 로컬 의미, 즉 각 채널에 대해 고유한 가치로 사용합니다. 최소한 하나의 판독값을 추가했습니다 - 또 다른 Hurst 값. 그리고 이것은 더 이상 지표가 아니라 기능 또는 지표입니다. 물론 어떤 식으로든 이미 사용할 수 있습니다. 이 표시기가 실제로 필요한 것을 "표시"한 경우. :-)
추신 그건 그렇고, 처음 두 개의 스윙 사진에서
그래서 당신은 예측할 수 없습니다. :-))) 수직 점선은 현재 순간을 나타내며 예측은 현재 순간과 관련하여 과거에만 기초해야 합니다. LR에 있지만 다른 방식으로. 따라서 두 사진 모두에서 파란색 점선의 이러한 기울기가 어디에서 왔는지 완전히 이해할 수 없습니다.
그래서 토끼는 어디에 있습니까? 채널 경계가 "500" 카운트로 이동하는 방향으로 "221" 카운트를 추정할 수 있습니다. 가격이 상한선을 움직일 것인가 하한선을 움직일 것인가?
이 데이터에 따르면 적어도 당장은 할 수 없습니다. 그리고 LR은 채널이 발전함에 따라 조정될 필요가 있습니다. 그리고 300번째 카운트다운이 되면 채널은 범위 동작 측면에서 꽤 괜찮은 수준이 될 것입니다. 알다시피, 나는 "주제"가 아니며 이 사진들에서 내가 본 것에 대해서만 이야기하고 있습니다. 좀 더 자세한 연구를 했다면 좀 더 구체적으로 말씀드릴 수 있었을 것입니다. 하지만 지금은 조금 다른 일을 하고 있습니다.
특히 공식이 프랙탈 차원을 사용하기 때문에 세부 사항을 재현하기 쉽고 엄밀히 말하면 가격 계열에 대한 2차원 값에 대한 허스트 지수의 동일성이 전혀 관찰되지 않습니다. 허스트 지수의 사용을 이해하면서 이 보고서를 보게 되었습니다. 내 해석의 의미는 그것이 흔들리는 방향을 평가하는 것이며 접근 자체에 특별한 것은 없으며 단순한 관찰입니다.
221개 샘플에 대해 범위를 따라 선형 회귀 를 작성하면(일반적인 경우 범위의 경우 이것은 전혀 LR이 아님) 잘못된 결론을 도출할 수 있습니다. 스윙의 규모와 채널에서 방황하는 가격을 평가하고 통계 데이터에 따르면 이것이 "곧" 발생하면(이는 LR 매개변수로 표시됨) 상승해야 합니다. 그렇지 않으면 가격이 더 낮은 경계에 도달할 시간이 없을 것입니다(다시 말하지만 특정 기준에 따라 다름). 221번째 카운트에서 우리는 채널의 가장 가장자리에 "서"있고 스윙 그래프 자체는 "스윙"할 방향을 보여주지 않는다는 것을 상기시켜 드리겠습니다. 그러나 실제로 가격은 비교적 오랜 시간 동안 채널에서 "놀고" 결과적으로 엄격하게 내려갈 것입니다. 그리고 LR의 사용과 이를 기반으로 한 범위 예측은 사용 목적에 따라 다르지만 작동하지 않는 것이 좋습니다.
시작이 고정된 채널의 범위가 증가할 뿐이라는 사실은 이미 분명하지만 (1) 확장이 발생할 위치를 현지화하거나 (2) 채널의 현재 범위의 지속 시간을 추정해야 합니다. . 첫 번째 포인트는 '로컬 트렌드', 두 번째 포인트는 '로컬 플랫'으로 대략적으로 말하지만 온화하게 표현된다. 그건 그렇고, 예를 들어 600 번째 카운트 다운부터 "어째서인지 우리는 플랫이 있다는 것을 알고 있습니다"라고 보증금을 능숙하게 관리 할 수 있습니다 (우리는 채널 경계에 서서 "변동 ", 우린 알아 ....). 기간은 짧지만 상황은 221개의 판독값에 대해 동일합니다. 하지만 300번째 카운트다운에서 추세를 '찾는' 것은 가능할 것이다. 유사하지만 "가격 추세"에 대해 훨씬 더 흥미롭습니다. 가격에 기반한 LR의 경우(우리는 LR을 구축하고 시간을 되돌리는 것을 잊지 않고 좌표계로 이동합니다).
:에 대한))))
나는 일반적으로 내 아카이브에서 특정 개념적 모델을 가져왔고 공식은 내 것이 아니며 내 자신의 것을 추론했지만 다른 측면에서 접근했습니다.
물론 그 아이디어는 흥미롭습니다(유명한 풍자가 말했듯이). 하지만 ...
허스트 지수 는 본질적으로 적분 특성입니다. D와 같은 방식으로. 그리고 예측은 순전히 로컬에서 수행됩니다(이 경우). 이것은 상식에 어긋나는 일 아닙니까?
또한 흥미로운 세부 사항. 두 사진 모두 빨간색 선과 파란색 선 사이에 상당한 차이가 있습니다. 즉, 가까운 장래의 범위 행동에 대한 예측은 실제 행동과 크게 다릅니다. 이러한 조건에서 파란색 선의 행동을 기반으로 가격 행동의 정확한 예측을 어떻게 얻을 수 있습니까? :-))
물론 그 아이디어는 흥미롭습니다(유명한 풍자가 말했듯이).
범위 예측이 많은 도움이 될 수 있기 때문에 이것은 사실입니다. 그리고 그것을 어느 정도 정확하게 예측하는 방법을 배운다면 시리즈의 추가 특성과 처리된 통계와 함께 "로컬 트렌드"와 "로컬 플랫"을 식별하는 데 꽤 좋은 예측을 할 수 있습니다. 어쨌든 내 모델에는 범위가 확실히 존재합니다.
허스트 지수는 본질적으로 적분 특성입니다. D와 같은 방식으로. 그리고 예측은 순전히 로컬에서 수행됩니다(이 경우). 이것은 상식에 어긋나는 일 아닙니까?
여기서 이 맥락에서 "통합 지표"라는 용어가 의미하는 바를 설명해야 합니다(직관적으로 그것이 걸림돌임을 깨달았습니다). 그리고이 용어가 없으면 상식의 관점에서 모든 것이 매우 정상입니다. 예측할 때 우리는 무엇보다도 몇 가지 프랙탈 특성을 가진 일련의 길이(예: "221" 및 "300")를 갖게 됩니다. 그렇다면 왜 그것들을 사용하지 않습니까? 공식은 프랙탈 특성(또는 공식을 보면 프랙탈 차원만)이 가까운 장래에 계열에 대해 크게 변경되지 않을 것이라고 가정합니다(얼마나 오래 지속되지 않을지 알아낼 필요도 있음). 그러나 일반적으로 이 그래프의 모양은 단계 범위 함수의 일반적인 모양과 상관 관계가 있습니다.
또한 흥미로운 세부 사항. 두 사진 모두 빨간색 선과 파란색 선 사이에 상당한 차이가 있습니다. 즉, 가까운 장래의 범위 행동에 대한 예측은 실제 행동과 크게 다릅니다. 이러한 조건에서 파란색 선의 행동을 기반으로 가격 행동의 정확한 예측을 어떻게 얻을 수 있습니까? :-))
예, 저는 길이에 관계없이 무엇이든 절대적으로 정확한 예측을 하는 방법을 모릅니다. 물론 "일부 지점"에서만 지역 예측을하는 것이 합리적입니다. 또한 일련의 300개 샘플에서 700개 샘플을 미리 예측하는 것이 거의 불가능하다는 것을 잘 알고 있습니다. 그래프에서 샘플이 끝날 때까지 예측을 작성했습니다. 누군가는 원래 시리즈 길이의 1/3 이하로 예측하는 것이 합리적이라는 것을 증명했습니다. 따라서이 공식을 사용하여 예측하는 것이 의미있는 수평선을 결정하는 것이 필요합니다. 그리고 이것에 따르면 현재 판독값 "221" 및 "300"에 가깝습니다. 이 예측은 대략적인 경우 원래 샘플의 약 1/3인 다소 적절합니다. 이 공식을 사용하면 길이에 대해 절대적으로 정확한 예측을 할 수 없습니다.
또한, 당신이 어떤 종류의 현재 카운트에 있다고 가정하고, 예를 들어, 심령술사가 당신에게 와서 현재 1에서 시작하여 1000 카운트에 대한 범위 그래프가 이와 같을 것이며 그러한 그래프를 손에서 떼라고 말합니다. 이 차트에서 가격이 차지하는 영역을 알 수 있습니까? 나는 질문에 답할 수 있는 순간이 항상 있는 것은 아니며 항상 그런 것은 아니라고 생각합니다. 추세가 있으면 어느 방향으로, 평평하다면 오랜 시간 동안입니다.
글쎄요. 좋습니다. 따라서 실제로 예측에 사용할 수 있습니다. 행운을 빕니다.
:에 대한(
왜 틀렸어? 동일한 500번째 카운트까지 출력은 동일합니다. 동일한 프로세스가 계속됩니다. 그리고 500번째 영역에서는 이미 뭔가 잘못되었다고 의심할 수 있습니다. 긴장을 풀고 그림에서 이 "토끼"를 찾으세요 :). 이 경우 "Hare"는 바로 이 221번째 카운트의 영역에서 위쪽 경계의 잘못된 브레이크아웃이 있는 내림차순 채널입니다.
왜 틀렸어? 동일한 500번째 카운트까지 출력은 동일합니다. 동일한 프로세스가 계속됩니다. 그리고 500번째 영역에서는 이미 뭔가 잘못되었다고 의심할 수 있습니다. 긴장을 풀고 그림에서 이 "토끼"를 찾으세요 :). 이 경우 "Hare"는 바로 이 221번째 카운트의 영역에서 위쪽 경계의 잘못된 브레이크아웃이 있는 내림차순 채널입니다.
나는 토끼를 찾을 수 없었고 보아뱀의 평온은 도움이되지 않았습니다. 분명히 이것은 전술 및 기술적 특성 때문이며, 그들은 한 자리에 오랫동안 앉아 있지 않습니다. 어떤 다운링크를 말씀하시는 건가요? 그런 다음 내가 이해하도록 합시다. 바로 이 221 카운트와 실제로 오름차순 채널이 있습니다(우리가 그것에 대해 이야기하는 경우).
라트비아 공화국에서 예측한 범위가 있으며 미래 범위의 대략적인 값은 500개 판독값의 영역에 있습니다. 그러나 선형 회귀 에 의한 범위 예측에 관한 한 이 경우에는 단순히 "운이 좋은" 것입니다. LR이 미래 범위를 어느 정도 정확하게 알려줄 때 거의 발생하지 않습니다. 글쎄요, 221개 카운트에서 LR을 사용하여 거의 300개 카운트 후에 범위가 꼬리가 있는 약 0.04가 될 것이라고 예측했으므로 대략 다음과 같습니다.
그래서 토끼는 어디에 있습니까? 채널 경계가 "500" 카운트로 이동하는 방향으로 "221" 카운트를 추정할 수 있습니다. 가격이 상한선을 움직일 것인가 하한선을 움직일 것인가?
전체 데이터 세트에 대해 계산된 의미에서 적분입니다. Hurst는 고전적으로 경사각 탄젠트의 점근선으로 계산되기 때문에 이를 계산하려면 충분히 많은 양의 데이터가 필요합니다. 범위가 단계적으로 변경되고 일반적으로 말해서 Hurst의 정의는 연속 함수로 이어지지 않기 때문에 더 이상 그곳에서 볼 수 없습니다.
221과 300은 그렇게 큰 숫자가 아닙니다. 또한 Hurst를 로컬 의미, 즉 각 채널에 대해 고유한 가치로 사용합니다. 최소한 하나의 판독값을 추가했습니다 - 또 다른 Hurst 값. 그리고 이것은 더 이상 지표가 아니라 기능 또는 지표입니다. 물론 어떤 식으로든 이미 사용할 수 있습니다. 이 표시기가 실제로 필요한 것을 "표시"한 경우. :-)
추신
그건 그렇고, 처음 두 개의 스윙 사진에서
그래서 당신은 예측할 수 없습니다. :-)))
수직 점선은 현재 순간을 나타내며 예측은 현재 순간과 관련하여 과거에만 기초해야 합니다. LR에 있지만 다른 방식으로. 따라서 두 사진 모두에서 파란색 점선의 이러한 기울기가 어디에서 왔는지 완전히 이해할 수 없습니다.
이 데이터에 따르면 적어도 당장은 할 수 없습니다. 그리고 LR은 채널이 발전함에 따라 조정될 필요가 있습니다. 그리고 300번째 카운트다운이 되면 채널은 범위 동작 측면에서 꽤 괜찮은 수준이 될 것입니다.
알다시피, 나는 "주제"가 아니며 이 사진들에서 내가 본 것에 대해서만 이야기하고 있습니다. 좀 더 자세한 연구를 했다면 좀 더 구체적으로 말씀드릴 수 있었을 것입니다. 하지만 지금은 조금 다른 일을 하고 있습니다.