거래량, 변동성 및 허스트 지수 - 페이지 7

 
Peters는 그의 연구에서 시장이 Hurst 지수 를 기반으로 한 메모리가 있다는 결론에 도달했습니다(보다 정확하게는 이 페이지에서와 같이 근사 직선이 끊어지는 위치를 찾아냄으로써).
 

물론 그렇습니다. 그러나 그가 작업한 데이터의 양만 특정 정확성과 신뢰성을 달성하기 위해 SB를 생성하는 동안 필요한 양과 비교할 수 없습니다. 또한, 그가 일련의 과거 데이터를 나눈 간격의 크기는 표 2에 제공된 범위와 관련하여 기껏해야 평균에 해당합니다. 실제로 전체 시리즈에 5-10,000개의 샘플이 포함되어 있다면 어떤 간격으로 잘라낼 수 있습니까? 그리고 이러한 구간의 경우 임의 계열의 경우에도 허스트 지수 는 0.51보다 큽니다. 이것을 0.5와 비교하면 SB에도 메모리가 있습니다.

아니요, 시장에는 확실히 기억이 있습니다. 그것은 단지 Peters의 방법이 의심스럽습니다. 기본적으로 세 가지 점에서: 1. 다른 경우에 대한 계산 결과를 비교하기 위한 근거와 보정을 제공할 이론적 근거가 없습니다. 2. 사용된 데이터 세트가 너무 작아 필요한 수준의 결과 신뢰도를 제공할 수 없습니다. 3. Peters는 그의 계산에서 모든 프랙탈 수준을 함께 혼합하고 급수가 고정되어 있다는 암묵적인 가정에서 진행했습니다. 우리의 조건에서 그것은 가치도 의미도 없습니다. 예를 들어, 세션 주기성은 시장이 하루 중 한 부분을 반환하고 다른 부분을 추세로 만들 수 있습니다. 그리고 평균적으로 그것은 순수한 SB와 같을 것입니다. 그리고 이 평균을 어떻게 해야 할까요?

추신

그건 그렇고, 테이블을 완성해주셔서 감사합니다. 도무지 이해가 안 가는데 이게 사람 손으로 하는 짓인가? :-)

 

여러분, 볼륨은 예를 들어 csv 형식으로 FSP500, Dow Jones, MICEX 지수, 석유 및 MICEX 주식에 업로드할 수 있지만 이것은 실시간이 아니지만 지연이 있긴 하지만 여기에 연구 자료가 있습니다. .하지만 틱 - 장난입니다. 많은 딜링 센터에서 이러한 것들을 위해 SFD 계약을 거래합니다. 저는 잘 모르겠습니다. 여기서 이에 대해 이야기할 수 있습니까?

 

티키 애지중지하는 이유는 무엇입니까? 진드기로 작업하는 것은 삐삐나 스캘핑을 의미하지 않습니다. 가장 긴 수평선에 집중하면서 H1이나 D1이 아닌 틱에 계속 의존할 수 있습니다. 틱에서와 마찬가지로 3의 기간을 선택하거나 3000을 선택할 수 있으며 이것은 틱과 함께 완전히 다른 전략이 될 것입니다. 가장 기본적인 데이터 소스일 뿐입니다. 그게 전부입니다.

TF와 작업할 때 일반적으로 닫기(또는 열기)에 의존합니다. 그러나 이것은 원래 가격 시리즈에서 특정 선택 사항일 뿐입니다. 이 표본이 분포의 형태를 바꾼다면 문제는 이것이 시장 패턴을 발견하는 데 도움이 될까요? 그리고 그것이 변하지 않는다면 왜 양초보다 진드기로 작업합니까? 첫 번째는 장난이고 두 번째는 진정한 거래인 이유는 무엇입니까?

 
Yurixx :

추신

그건 그렇고, 테이블을 완성해주셔서 감사합니다. 도무지 이해가 안가는데 이게 사람의 손으로 만든 짓인가? :-)


예, 편집기를 사용하면 삽입된 테이블의 서식을 표준 스타일로 지정할 수 있습니다. 실험해보시면 저절로 알게 되실거에요 :)
 
Yurixx :

티키 애지중지하는 이유는 무엇입니까? 진드기로 작업하는 것은 삐삐나 스캘핑을 의미하지 않습니다. 가장 긴 수평선에 초점을 맞추고 H1이나 D1이 아닌 틱에 계속 의존할 수 있습니다. 틱에서와 마찬가지로 3의 기간을 선택하거나 3000을 선택할 수 있으며 이것은 틱과 함께 완전히 다른 전략이 될 것입니다. 가장 기본적인 데이터 소스일 뿐입니다. 그게 전부입니다.

TF와 작업할 때 일반적으로 닫기(또는 열기)에 의존합니다. 그러나 이것은 원래 가격 시리즈에서 특정 선택 사항일 뿐입니다. 이 표본이 분포의 형태를 바꾼다면 문제는 이것이 시장 패턴을 발견하는 데 도움이 될까요? 그리고 그것이 변하지 않는다면 왜 양초보다 진드기로 작업합니까? 첫 번째는 장난이고 두 번째는 진정한 거래인 이유는 무엇입니까?

동의한다.

두 번째는 컴퓨터 이전 시대의 시대착오적일 뿐입니다.

나는 "막대 모델"이 시간 간격 내에서 특성 중 일부에 대한 정보를 보존하면서 시계열 을 집계하려는 구식 시도라고 여러 번 말했습니다.

;)

 
Rosh :

예, 편집기를 사용하면 삽입된 테이블의 서식을 표준 스타일로 지정할 수 있습니다. 실험해보시면 저절로 알게 되실거에요 :)

글쎄, 나는 텍스트와 배경을 이해하지만 셀의 테두리를 제어하는 방법을 따라 잡지 못했습니다. 다시 한번 감사드립니다.
 
Yurixx :

티키 애지중지하는 이유는 무엇입니까? 진드기로 작업하는 것은 삐삐나 스캘핑을 의미하지 않습니다. 가장 긴 수평선에 집중하면서 H1이나 D1이 아닌 틱에 계속 의존할 수 있습니다. 틱에서와 마찬가지로 3의 기간을 선택하거나 3000을 선택할 수 있으며 이것은 틱과 함께 완전히 다른 전략이 될 것입니다. 가장 기본적인 데이터 소스일 뿐입니다. 그게 전부입니다.

TF와 작업할 때 일반적으로 닫기(또는 열기)에 의존합니다. 그러나 이것은 원래 가격 시리즈에서 특정 선택 사항일 뿐입니다. 이 표본이 분포의 형태를 바꾼다면 문제는 이것이 시장 패턴을 발견하는 데 도움이 될까요? 그리고 그것이 변하지 않는다면 왜 양초보다 진드기로 작업합니까? 첫 번째는 장난이고 두 번째는 진정한 거래인 이유는 무엇입니까?


온도는 브라운 운동을 따르지 않으며 시간 프레임은 진드기를 따르지 않습니다. 다음 브랜치인 진드기 지지자로 잘 알려진 Prival에서 두 장의 사진을 제공했습니다.

EURUSD30 - 7200바

EURUSD60 - 3600바

주파수가 다르다는 것을 알 수 있습니다. 분명한 사실은 Open60[0] = Open30[0] 및 Close30[1] = Close60[0]이며 푸리에 분석 결과가 다릅니다! 그러나 이것은 언뜻보기에 불과합니다.

해당 시간 프레임을 얻은 틱은 모두 다릅니다. 일부 틱은 파이핑 투자자와 관련되고 다른 틱은 다른 시간대의 투자자와 관련됩니다. 또한 각 틱 뒤에 다른 포즈 크기가 있습니다(제공되지 않음). 경제적으로 다른 모든 틱을 같은 브러시로 빗질한 이유는 무엇입니까? 물론 모든 시간대가 연결되어 있습니다. 한 경향은 무엇이며 다른 하나는 수정입니다.

 
faa1947 :



주파수가 다르다는 것을 알 수 있습니다.

궁합이 맞으면 대박일텐데...

기간은 비교를 시도하지 않습니까? 공통 기반으로 이어집니다.

;)

 
Yurixx :

표 2b
N N 로그(R) 로그(M) 로그(D) 로그(N)
2 4 1.2520 0.5917 2.0090 2.0000
여덟 1.8625 1.1224 2.9902 3.0000 0.6105
4 열여섯 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
여덟 256 4.6198 3.6779 8.0086 8.0000 0.5238
아홉 512 5.1355 4.1758 9.0043 9.0000 0.5158
1024 5.6456 4.6735 9.9984 10.0000 0.5101
열하나 2048 6.1543 5.1743 11.0001 11.0000 0.5086
12 4096 6.6602 5.6739 12.0006 12.0000 0.5060
열셋 8192 7.1645 6.1745 13.0012 13.0000 0.5043
십사 16384 7.6681 6.6761 14.0037 14.0000 0.5036
열 다섯 32768 8.1694 7.1756 15.0040 15.0000 0.5013

무작위 걷기에서 평균 달리기는 걸음 수의 제곱근에 비례합니다. 따라서 간단한 산술을 적용한 후 h = Log(High-Low)/Log(N) 또는 이와 유사한 것으로 축소된 Hurst 계산의 결과는 다음을 나타냅니다.

1) 높음 - 낮음 = k * sqrt(N);

2) h = log(k * sqrt(N)) / log(N);

3) h = 1/2 + log(k) / log(N);

4) k << N에 대해 h -> 1/2, 이는 표에서 완벽하게 확인됩니다.

High - Low = k * sqrt(N) 공식에서 SB에 대한 허스트 계수 는 sqrt에서 다룹니다. 가격 시리즈 또는 파생 상품에 대한 Hurst가 SB에 대한 Hurst 합과 측정 수에만 의존하는 일종의 변화로 축소된다고 생각하십니까?