허스트 지수는 좋은 것이지만 매우 조심해야 합니다. 핵심에서 분석된 시리즈의 증분 동작의 역학을 보여줍니다. 한 경우에는 증분의 "일반 벡터"가 단방향이고 계열이 현재 평균을 벗어날 가능성이 높으며, 다른 경우에는 반대로 계열이 평균으로 가는 경향이 있는 증분입니다. 세 번째 경우에는, 증분은 완전히 무작위이며 시리즈는 예측할 수 없습니다. 그러나이 지표는 시리즈가 어디로 갈 것인지, 어딘가로 갈 확률, "어디로 갈 것인지", 평균이 어디에 있는지에 대해서는 아무 말도하지 않습니다.
중성자 에게
Можно показать, что существует однозначная связь, между показателем Херста и коэффициентом автокорреляции. Тут всё так же: <0 - тактика откатная, >0 - трендовая.
나는 초기 VR의 첫 번째 차이의 시리즈에서 자기상관 계수 r 에 대해 이야기했습니다. 그것은 그에게 사실이고 Hurst에게는 사실이 아닙니다. r<0은 롤백 전술이고 r>0은 추세입니다. 그리고 1차원 브라운 운동에 대한 확산 계수를 고려하여 먼저 Hurst 지수 와 연결한 다음 자기상관 계수와 연결하면 관심 있는 연결을 스스로 얻을 수 있습니다. 이 작업에 대한 자격은 충분합니다!
surfer>> : 일련의 호가가 0.5보다 훨씬 작은 Hurst 값을 특징으로 하는 경우 평균으로 되돌아갈 높은 확률을 기반으로 이상치에 대해 포지션을 여는 전술이 효과적이라고 말하는 것이 공정합니까? 그리고 그 반대의 경우에도 H가 0.5보다 훨씬 크면 추세 전술을 적용해야 합니까?
나는 초기 VR의 첫 번째 차이의 시리즈에서 자기상관 계수 r 에 대해 이야기했습니다. 그것은 그에게 사실이고 Hurst에게는 사실이 아닙니다. r<0은 롤백 전술이고 r>0은 추세입니다. 그리고 1차원 브라운 운동에 대한 확산 계수를 고려하여 먼저 Hurst 지수와 연결한 다음 자기상관 계수와 연결하면 관심 있는 연결을 얻을 수 있습니다. 이 작업에 대한 자격은 충분합니다!
Z.Y. 우리는 용어를 명확하게 정의하고 구두 및 공식의 형태로 정확하고 모호하지 않은 정의를 제공해야 서로를 이해하기 시작할 것입니다. 이것이 없으면 아무것도 얻을 수 없습니다. 이것은 신화적인 "추세"와 "평평한"에 대한 검색과 함께 매달 일어나는 방식입니다. 누구에게나 자신의 것이 있기 때문입니다. 명확하고 모호하지 않은 정의는 없습니다.
나는 초기 VR의 첫 번째 차이의 시리즈에서 자기상관 계수 r에 대해 이야기했습니다. 그것은 그에게 사실이고 Hurst에게는 사실이 아닙니다. r<0은 롤백 전술이고 r>0은 추세입니다. 그리고 1차원 브라운 운동에 대한 확산 계수를 고려하여 먼저 Hurst 지수와 연결한 다음 자기상관 계수와 연결하면 관심 있는 연결을 얻을 수 있습니다. 이 작업에 대한 귀하의 자격은 충분합니다
그리고 어떤 번역에서 .. 지연의 의미에서 Hurst와 관련이 있습니까? 당신은 우리의 수학적 사람입니까?
Z.Y. 우리는 용어를 명확하게 정의하고 구두 및 공식의 형태로 정확하고 모호하지 않은 정의를 제공해야 서로를 이해하기 시작할 것입니다. 이것이 없으면 아무것도 얻을 수 없습니다. 이것은 신화적인 "추세"와 "평평한"에 대한 검색과 함께 매달 일어나는 방식입니다. 누구에게나 자신의 것이 있기 때문입니다. 명확하고 모호하지 않은 정의는 없습니다.
Z.Y. Corelogram과 ACF는 본질적으로 자기상관 계수의 집합입니다. 단일 숫자 "자기 상관 계수(1)"도 여기에 사용됩니다. 그래서 자기상관함수가 자기상관계수가 되는 인자의 값이 무엇인지, 어떻게 생각하는지 알고 싶었습니다. 일부는 0.707 수준에서 ACF를 수정하고 일부는 적분을 통해 수정합니다. 이는 다른 작업에 중요합니다. 프로세스가 자체적으로 상관되는 시간 간격의 정의입니다. (거래자의 경우 관찰된 프로세스가 이동 특성을 유지하는 시간입니다.)
안녕하세요!!
하지만 C++에서 이 알고리즘을 구현할 수 있는지 알려주세요 ???
사실 이 주제에 대한 학기 논문이 있습니다 ....
네, 맞습니다.
Hurst 지수와 자기상관 계수 사이에는 일대일 관계가 있음을 알 수 있습니다. 여기에서는 모든 것이 동일합니다. <0 - 롤백 전술, >0 - 추세입니다.
허스트 지수는 좋은 것이지만 매우 조심해야 합니다. 핵심에서 분석된 시리즈의 증분 동작의 역학을 보여줍니다. 한 경우에는 증분의 "일반 벡터"가 단방향이고 계열이 현재 평균을 벗어날 가능성이 높으며, 다른 경우에는 반대로 계열이 평균으로 가는 경향이 있는 증분입니다. 세 번째 경우에는, 증분은 완전히 무작위이며 시리즈는 예측할 수 없습니다. 그러나이 지표는 시리즈가 어디로 갈 것인지, 어딘가로 갈 확률, "어디로 갈 것인지", 평균이 어디에 있는지에 대해서는 아무 말도하지 않습니다.
중성자 에게
Можно показать, что существует однозначная связь, между показателем Херста и коэффициентом автокорреляции. Тут всё так же: <0 - тактика откатная, >0 - трендовая.
0보다 작은 허스트? 그리고 자기 상관 계수와 그의 이상한 관계는 무엇입니까?????
당신 자신은 0 이상입니다!
나는 초기 VR의 첫 번째 차이의 시리즈에서 자기상관 계수 r 에 대해 이야기했습니다. 그것은 그에게 사실이고 Hurst에게는 사실이 아닙니다. r<0은 롤백 전술이고 r>0은 추세입니다. 그리고 1차원 브라운 운동에 대한 확산 계수를 고려하여 먼저 Hurst 지수 와 연결한 다음 자기상관 계수와 연결하면 관심 있는 연결을 스스로 얻을 수 있습니다. 이 작업에 대한 자격은 충분합니다!
일련의 호가가 0.5보다 훨씬 작은 Hurst 값을 특징으로 하는 경우 평균으로 되돌아갈 높은 확률을 기반으로 이상치에 대해 포지션을 여는 전술이 효과적이라고 말하는 것이 공정합니까? 그리고 그 반대의 경우에도 H가 0.5보다 훨씬 크면 추세 전술을 적용해야 합니까?
그럴 수 있지.
당신 자신은 0 이상입니다!
나는 초기 VR의 첫 번째 차이의 시리즈에서 자기상관 계수 r 에 대해 이야기했습니다. 그것은 그에게 사실이고 Hurst에게는 사실이 아닙니다. r<0은 롤백 전술이고 r>0은 추세입니다. 그리고 1차원 브라운 운동에 대한 확산 계수를 고려하여 먼저 Hurst 지수와 연결한 다음 자기상관 계수와 연결하면 관심 있는 연결을 얻을 수 있습니다. 이 작업에 대한 자격은 충분합니다!
https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9A%D0%BE%D1%80%D1%80%D0%B5%D0%BB%D1%8F%D1%86%D0%B8%D1 %8F
나는 상관 계수가 숫자라는 것을 알고 있습니다.
autorelation - 이 기능은 시간 이동에 따라 다릅니다. https://www.mql5.com/en/code/8295
자기 상관 계수는 무엇입니까? 어떻게 계산됩니까?
Z.Y. 우리는 용어를 명확하게 정의하고 구두 및 공식의 형태로 정확하고 모호하지 않은 정의를 제공해야 서로를 이해하기 시작할 것입니다. 이것이 없으면 아무것도 얻을 수 없습니다. 이것은 신화적인 "추세"와 "평평한"에 대한 검색과 함께 매달 일어나는 방식입니다. 누구에게나 자신의 것이 있기 때문입니다. 명확하고 모호하지 않은 정의는 없습니다.
당신은 0 이상입니다!
예, 당신은 단지 나를 아첨! :에 대한)))
나는 초기 VR의 첫 번째 차이의 시리즈에서 자기상관 계수 r에 대해 이야기했습니다. 그것은 그에게 사실이고 Hurst에게는 사실이 아닙니다. r<0은 롤백 전술이고 r>0은 추세입니다. 그리고 1차원 브라운 운동에 대한 확산 계수를 고려하여 먼저 Hurst 지수와 연결한 다음 자기상관 계수와 연결하면 관심 있는 연결을 얻을 수 있습니다. 이 작업에 대한 귀하의 자격은 충분합니다
그리고 어떤 번역에서 .. 지연의 의미에서 Hurst와 관련이 있습니까? 당신은 우리의 수학적 사람입니까?
https://en.wikipedia.org/wiki/%D0%9A%D0%BE%D1%80%D1%80%D0%B5%D0%BB%D1%8F%D1%86%D0%B8%D1 %8F
나는 상관 계수가 숫자라는 것을 알고 있습니다.
autorelation - 이 기능은 시간 이동에 따라 다릅니다. https://www.mql5.com/ru/code/8295
자기 상관 계수는 무엇입니까? 어떻게 계산됩니까?
Z.Y. 우리는 용어를 명확하게 정의하고 구두 및 공식의 형태로 정확하고 모호하지 않은 정의를 제공해야 서로를 이해하기 시작할 것입니다. 이것이 없으면 아무것도 얻을 수 없습니다. 이것은 신화적인 "추세"와 "평평한"에 대한 검색과 함께 매달 일어나는 방식입니다. 누구에게나 자신의 것이 있기 때문입니다. 명확하고 모호하지 않은 정의는 없습니다.
Sergey, 여기 를 보세요(최상위 게시물).
Sergey, 여기 를 보세요(최상위 게시물).
보았다. 다시 25. 코어로그램이 있습니다. 이것은 함수입니다. 함수는 인수의 특정 값에 대해서만 숫자로 바뀝니다.
"시계열 분석에서 자기 상관 도표라고도 하는 상관도는 h(시간 지연)에 대한 샘플의 자기 상관 도표입니다."
이것은 '자기 상관 함수' 처럼 보입니다. 차트다!!!
이제 그래프(함수)가 숫자와 비교하여 무엇을 얻습니까? 그래서 이든?
또는 함수가 아니라 숫자와 숫자를 비교해야 할 수도 있습니다.
허스트 지수는 숫자이며 숫자와 비교해야 합니다!!
Z.Y. Corelogram과 ACF는 본질적으로 자기상관 계수의 집합입니다. 단일 숫자 "자기 상관 계수(1)"도 여기에 사용됩니다. 그래서 자기상관함수가 자기상관계수가 되는 인자의 값이 무엇인지, 어떻게 생각하는지 알고 싶었습니다. 일부는 0.707 수준에서 ACF를 수정하고 일부는 적분을 통해 수정합니다. 이는 다른 작업에 중요합니다. 프로세스가 자체적으로 상관되는 시간 간격의 정의입니다. (거래자의 경우 관찰된 프로세스가 이동 특성을 유지하는 시간입니다.)