어쨌든 원인과 결과는 그래프 밖에 있습니다. 이들은 예를 들어 투기 거품의 인플레이션 및 수축과 같은 실제 경제 과정입니다. 패턴은 이러한 단계의 변화를 시기 적절하게 보여주고 이 프로세스를 일치시키는 데 도움이 될 수 있습니다.
최근에는 프라이스 계열의 특성이 랜덤 계열의 특성에 너무 가깝다고 믿는 경향이 있습니다. 아마도 무작위성은 적어도 일부 기간(기간)에서 대부분의 경우 가격 책정을 지배합니다. 그러나 분명히 "공정한"(오, 젠장, 이제 그들은 뛰어들 것입니다 :)) 가격도 있고, 시장이 재앙(검은 백조, 뚱뚱한 꼬리 등)을 통해 가격에서 너무 멀어지면, 일반적으로 비행과 함께 가격이 환불됩니다.
Candid : 해안선의 길이를 측정하는 과정이 인상 깊었습니다. :) 그러나 R / S 분석 프로세스에 대한 또 다른 질문 (다소 관련이 있음에도 불구하고)을 제기했으며 여기에 각 단계에서 새로운 평균이 있습니다. 이것은 시리즈의 새로운 크기에 대한 새로운 크기의 눈금자입니다.
나는 여전히 새로운 행 크기 가 무엇을 의미하는지 이해하지 못합니다. R/S 분석에서 계열은 항상 동일하고 크기가 변경되지 않습니다. 행은 K 조각으로 잘립니다. K는 새로운 평균이 아니라 내가 자의 크기라고 부르는 것입니다. 새로운 평균 (나는 우리가 시리즈를 K 조각으로 나누는 평균 R / S에 대해 이야기하고 있습니다)은 이미 K 크기를 자로 측정 한 결과입니다.우리는 그것을 평면에 놓습니다. 그 결과 다양한 크기의 자로 측정한 결과에 따라 하나의 행 에 대해 많은 점을 얻습니다. 그리고 점근선이 없습니다.
Hurst의 점근적 행동에 대한 언급과 관련하여 실제로 Wikipedia는 다음과 같이 지적합니다.
Hurst 지수 H 는 다음과 같이 재조정된 범위 의 점근적 거동으로 정의됩니다. [ 2 ]
그녀가 작업을 언급하는 동안:
^ b Bo Qian 및 Khaled Rasheed . "허스트 지수 및 금융 시장 예측 가능성". "금융 공학 및 응용"(FEA 2004)에 대한 IATED 회의, pp. 203 - 209, 2004.
점근선에 대한 언급은 이와 관련하여 한 번만 발생합니다.
3 몬테카를로 시뮬레이션
임의 계열의 경우 Feller[13]는 예상(R/S)t를 제공했습니다.
3.1과 같은 공식.
E((R/S)t) = (n*π/2)0.50 (3.1)
그러나 이것은 점근적 관계이며 큰 t에 대해서만 유효합니다.
러시아어로 Feller 공식의 점근적 의존성(계단의 근에 대한 SB의 범위)이 큰 t에 대해서만 참이라는 것이 명확하게 표시된 경우. 아니요, 허스트가 보았듯이 SB 이외의 시리즈에서는 더욱 그렇습니다.
결론적으로, 우리는 누군가가 Hurst에 관한 논문을 읽었다는 이야기를 가지고 있습니다. 여기서 Feller의 SB에 대한 점근적 평등이 언급된 후 Hurst에 대한 점근적 평등이 Wikipedia에 나타납니다. 불행히도 인터넷은 인터넷입니다 - 쉽게 소화할 수 있는 이단(허스트를 점근선으로 간주합니다!) 소화하기 어려운 것보다 배포에 이점이 있습니다(아니요, R/S 분석 없이는 계산할 수 없음). 아무도 믿지 말고 코드와 결과를 확인할 수 있는 능력을 요구하십시오. 지금까지 점근선에 대한 Hurst 계산 코드는 제시되지 않았습니다.
어쨌든, Candid , 장난스럽게 겸손한 어조가 필요한 이유를 이해합니다. 분기에는 무엇이든 과부하가 걸리지만 결과가 없고 확인할 기회가 없습니다. 나는 정말로 당신의 성공을 기원하고, 결단을 보기를 희망합니다. 기뻐하세요.
В сухом остатке мы имеем историю о том, как кто-то прочел работу об Херсте
나는 그의 작업이 유용할 것이라고 생각하지 않는다. 나는 그것이 너무 구체적이고 주제 영역에 대한 심도 있는 지식이 필요할 것이라고 확신합니다. 작업 자체가 여기에 있는 것 같습니다. Hurst H. Trans. 아메르. 사회 토목공학의 1951. V.116. P.770-808, 코드로 찾을 수 있다고 생각하지만 전자 형식으로도 찾을 수 없습니다. 내가 탐구하려고 하는 모델은 고전적이며 여러 과학자들에 의해 재발견되었습니다. 나는 그녀가 모든 사람을 화해시키기를 정말로 바랍니다.
지금까지 점근선에 대한 Hurst 계산 코드는 제시되지 않았습니다.
코드에 관해서는 알고리즘을 작성하여 게시하겠습니다. 유일한 문제는 앞으로 며칠 동안 시간이 없으면 몇 주 동안 연기해야 한다는 것입니다.
분기에 결과 외에는 과부하가 걸리고 확인할 기회가 없는 동안
개인적으로, 나는 단지 나 자신을 위해 문제 진술을 명확하게 공식화하려고 노력하고 있습니다. 또한 실험을 계획하고 전달해야 합니다.
> 양초 패턴의 우연이나 반복으로 자기 유사성을 판단하려는 시도인 IMHO는 상당한 단순화입니다. 아무것도 정당화되지 않습니다.
양초 얘기를 전혀 하지 않았으니 이 논쟁은 지나갔다.
> 내 관점에서 거래의 결과로 판단하기 위해 훨씬 더 단순화합니다.
이것은 매우 논쟁의 여지가 있습니다. 사실, "거래 결과"는 비모수적 통계와 같은 종류입니다.
> 아직 프랙탈에 대해 들어본 적이 없는 초보자를 위해 시장의 자기 유사성을 설명하려는 차트의 유사성에 대해 이야기합니다.
나는 아니라고 생각한다. 이것이 시장의 프랙탈리티의 주요 아이디어라고 생각합니다. 그리고 이 "시각적" 아이디어 외에는 아무것도 없다고 생각합니다.
> 자기 유사성은 주로 현상의 다양한 수준의 구조적 유사성에 있습니다. 프랙탈 구조가 구성되는 수준입니다. 그러나 이것이 많은 사람들의 주요 실수이며 유사성은 유사성에서 비롯되지 않습니다. 유사성은 평등이 아닙니다. 따라서 각 프랙탈 수준에서 자체 프로세스가 개발될 수 있습니다.
글쎄, 유사하고 동일한 것을 구분하는이 경계는 어디에 있습니까?
> 다양한 수준(다른 기간에 대한 대략적인 근사치)의 추세가 다른 방향으로 향할 수 있다는 것을 모르십니까? 아니면 한 수준의 추세가 다른 수준의 플랫과 일치할 수 있습니까?
원반의 과도한 원시화는 쓸모가 없습니다. 또한 추세를 정의해야 합니다.
> 내가 바로 위에서 말한 것을 바탕으로, 다른 수준에 대한 H-변동성의 차이는 매우 정상적인 현상이며, 이는 이러한 수준에서 발생하는 프로세스의 차이를 반영합니다.
이 큰 논리적 불일치를 보는 유일한 사람입니다. 다른 수준에서 다른 프로세스가 있는 경우 왜 동일하게 보여야 합니까? 그것들이 똑같아 보인다면 우리는 그것들을 분리할 수 없습니다. 그렇다면 이 모든 것이 무엇을 위한 것입니까?
> 이것은 모든 수준에서 순수하고 절대적으로 고정된 SB에 대해서만 H-변동성의 한 값이 있어야 합니다.
따라서 SB의 H-변동성은 하나의 값으로 경향이 있습니다.
> 그건 그렇고, 이것이 H-휘발성과 허스트의 차이입니다. 로컬에서 아주 간단하게 측정할 수 있습니다. 그리고 허스트는 프로세스의 글로벌 특성입니다. 너무 가파르기 때문이 아니라 너무 구부러져 있기 때문입니다. 정의 및 측정 절차에 따라 로컬 값을 얻을 수 없으므로 다른 수준에서 Hurst를 측정하는 것이 불가능합니다. 그러나 그것을 현지화하거나 더 실용적인 다른 특성을 생각해 낼 수 있는 사람들은 이것을 할 수 있고 메모리가 있는 비정상 프로세스의 경우 다른 수준에서 다를 수 있습니다.
비정상 프로세스의 경우 Hurst는 전혀 의미가 없습니다. 그러나 로그-로그 좌표에서 얻은 것은 많은 연구자들이 다양한 수준에서 추세의 변화로 해석합니다.
> 다수의 인용문의 자기유사성은 H-ex라는 사실에서 드러나지 않는다. 또는 같은 종류의 무언가는 항상 동일했지만 그 정의, 계산 방법 및 의미가 모든 수준에서 동일하다는 점에서. 그리고 양적 측정의 차이는 국가의 결과일 뿐입니다.
숫자를 보면 이것이 바로 자기 유사성이 있는 것입니다. 공간의 크기는 동일해야 합니다. 공간의 차원은 허스트 계수와 쉽고 간단하게 연관됩니다.
> 분명히 당신은 그것이 실제로 죽이고 양조된 무언가를 놓쳤습니다. 5-6페이지에는 Hurst for SB의 행동에 대한 연구 결과를 게시한 여러 게시물이 있습니다. 이론상으로는 0.5와 같아야 합니다. 그러나 실제로는 다르게 나타납니다. 이 결과는 원본이 아닙니다. 이 모든 것은 과학계에서 오랫동안 연구되고 의식적으로 연구되었습니다. Wikipedia조차도 Hurst에 대한 그러한 정의를 제공하며, 이는 주의 깊은 독자에게 모든 것을 알려줄 것입니다. Hurst는 제한적인 특성입니다. 따라서 작은 간격의 경우 그 값은 우리가 보고자 하는 것과 다릅니다. 따라서 이를 결정하는 절차도 매우 무거운 성격을 띠고 있습니다(그리고 점근선에 도달하는 다른 방법은 무엇입니까?). 따라서 실제로 적용하는 것은 비효율적입니다. 그리고 직선과 다른 허스트 곡선도 6페이지에 나와 있습니다. 그리고 이러한 결과에 대한 해석도 마찬가지입니다.
나는 허스트 계수를 제한 값이라고 부르기 위해 이 추력을 이해하지 못합니다. 이것은 비모수 통계이며 다른 통계와 마찬가지로 한계 내에서만 의미가 있습니다. 그것을 강조하는 이유. 문제는 수렴 속도다. Hurst 수렴이 마음에 들지 않으면 변동 계수를 사용하십시오. 거기에서 수렴이 더 빠르고 결과적으로 동일한 Hurst가 발생합니다.
> 하지만 이 모든 것이 허스트의 문제입니다. 직선을 원하면 증분 분산으로 작업하십시오. 그러나 자기 유사성은 어떻습니까? 일종의 곡선형 지표가 일정한 값이 아니라는 이유만으로 거대한 현상을 긋는 이유는 무엇입니까? 그리고 자기 유사성과 함께 프랙탈 이론도 거부합니다. 적당한가요?
상수 값이 필요하지 않습니다. 이것은 터무니없는 것입니다. 상수에서 무작위로, 가급적이면 통제된 방식으로 벗어나는 값이 필요합니다. 그래프는 편차의 가능성이 없고 냄새가 나지 않음을 보여줍니다.
그런데 막연한 의심이 있습니다. 실험에서 실수로 비 Sish PRNG를 사용했습니까? 그렇다면 이것은 큰 실수이며 Hirst에 대한 데이터를 생성하는 데 사용할 수 없습니다.
나는 탐구할 계획이다 :
분명히, 나를 제외한 모든 사람들은 Hs와 Hsssi 시리즈가 무엇인지 알고 있습니다. :)
다음을 의미합니까? 고정 증분을 갖는 H 자체 유사(H-sssi) ?
분명히, 나를 제외한 모든 사람들은 Hs와 Hsssi 시리즈가 무엇인지 알고 있습니다. :)
다음을 의미합니까? 고정 증분을 갖는 H 자체 유사(H-sssi) ?
죄송합니다. 예, 그렇습니다. o) 해독하는 것을 잊었습니다. o) 이것은 저에게 상당히 새로운 방향입니다. 알아낼 것입니다. 아마도 무언가를 찾을 수 있을 것입니다. :에 대한)
죄송합니다. 예, 그렇습니다. o) 해독하는 것을 잊었습니다. o) 이것은 저에게 상당히 새로운 방향입니다. 알아낼 것입니다. 아마도 무언가를 찾을 수 있을 것입니다. :에 대한)
그것이 무엇인지 더 자세히 해독 할 수 있습니까? 예시. 공식... 감사합니다. 어쩌면 이 새로운 것이 잘 잊혀진 오래된 것일 수도 있습니까?
어쨌든 원인과 결과는 그래프 밖에 있습니다. 이들은 예를 들어 투기 거품의 인플레이션 및 수축과 같은 실제 경제 과정입니다. 패턴은 이러한 단계의 변화를 시기 적절하게 보여주고 이 프로세스를 일치시키는 데 도움이 될 수 있습니다.
그것이 무엇인지 더 자세히 해독 할 수 있습니까? 예시. 공식... 감사합니다. 어쩌면 이 새로운 것이 잘 잊혀진 오래된 것일 수도 있습니까?
알 겠어
그것이 무엇인지 더 자세히 해독 할 수 있습니까? 예시. 공식... 감사합니다. 어쩌면 이 새로운 것이 잘 잊혀진 오래된 것일 수도 있습니까?
나에게는 "새롭다"고 생각하지만 주제는 이미 꽤 오래된 것 같습니다.
H-sssi 고정 증분을 포함하는 자체 유사 프로세스(정상 증분을 포함하는 자체 유사 매개변수 H가 있는 자체 유사 프로세스) 및 유사성 매개변수 H. Hss - 자체 유사 프로세스
그리고 내가 무엇을 입력 했습니까 :o)
해안선의 길이를 측정하는 과정이 인상 깊었습니다. :) 그러나 R / S 분석 프로세스에 대한 또 다른 질문 (다소 관련이 있음에도 불구하고)을 제기했으며 여기에 각 단계에서 새로운 평균이 있습니다. 이것은 시리즈의 새로운 크기에 대한 새로운 크기의 눈금자입니다.
나는 여전히 새로운 행 크기 가 무엇을 의미하는지 이해하지 못합니다. R/S 분석에서 계열은 항상 동일하고 크기가 변경되지 않습니다. 행은 K 조각으로 잘립니다. K는 새로운 평균이 아니라 내가 자의 크기라고 부르는 것입니다. 새로운 평균 (나는 우리가 시리즈를 K 조각으로 나누는 평균 R / S에 대해 이야기하고 있습니다)은 이미 K 크기를 자로 측정 한 결과입니다.우리는 그것을 평면에 놓습니다. 그 결과 다양한 크기의 자로 측정한 결과에 따라 하나의 행 에 대해 많은 점을 얻습니다. 그리고 점근선이 없습니다.
Hurst의 점근적 행동에 대한 언급과 관련하여 실제로 Wikipedia는 다음과 같이 지적합니다.
Hurst 지수 H 는 다음과 같이 재조정된 범위 의 점근적 거동으로 정의됩니다. [ 2 ]
그녀가 작업을 언급하는 동안:
^ b Bo Qian 및 Khaled Rasheed . "허스트 지수 및 금융 시장 예측 가능성". "금융 공학 및 응용"(FEA 2004)에 대한 IATED 회의, pp. 203 - 209, 2004.
점근선에 대한 언급은 이와 관련하여 한 번만 발생합니다.
3 몬테카를로 시뮬레이션
임의 계열의 경우 Feller[13]는 예상(R/S)t를 제공했습니다.
3.1과 같은 공식.
E((R/S)t) = (n*π/2)0.50 (3.1)
그러나 이것은 점근적 관계이며 큰 t에 대해서만 유효합니다.
러시아어로 Feller 공식의 점근적 의존성(계단의 근에 대한 SB의 범위)이 큰 t에 대해서만 참이라는 것이 명확하게 표시된 경우. 아니요, 허스트가 보았듯이 SB 이외의 시리즈에서는 더욱 그렇습니다.
결론적으로, 우리는 누군가가 Hurst에 관한 논문을 읽었다는 이야기를 가지고 있습니다. 여기서 Feller의 SB에 대한 점근적 평등이 언급된 후 Hurst에 대한 점근적 평등이 Wikipedia에 나타납니다. 불행히도 인터넷은 인터넷입니다 - 쉽게 소화할 수 있는 이단(허스트를 점근선으로 간주합니다!) 소화하기 어려운 것보다 배포에 이점이 있습니다(아니요, R/S 분석 없이는 계산할 수 없음). 아무도 믿지 말고 코드와 결과를 확인할 수 있는 능력을 요구하십시오. 지금까지 점근선에 대한 Hurst 계산 코드는 제시되지 않았습니다.
어쨌든, Candid , 장난스럽게 겸손한 어조가 필요한 이유를 이해합니다. 분기에는 무엇이든 과부하가 걸리지만 결과가 없고 확인할 기회가 없습니다. 나는 정말로 당신의 성공을 기원하고, 결단을 보기를 희망합니다. 기뻐하세요.
당신이 부탁한다면, 내가 잠시 차임하겠습니다.
В сухом остатке мы имеем историю о том, как кто-то прочел работу об Херсте
나는 그의 작업이 유용할 것이라고 생각하지 않는다. 나는 그것이 너무 구체적이고 주제 영역에 대한 심도 있는 지식이 필요할 것이라고 확신합니다. 작업 자체가 여기에 있는 것 같습니다. Hurst H. Trans. 아메르. 사회 토목공학의 1951. V.116. P.770-808, 코드로 찾을 수 있다고 생각하지만 전자 형식으로도 찾을 수 없습니다. 내가 탐구하려고 하는 모델은 고전적이며 여러 과학자들에 의해 재발견되었습니다. 나는 그녀가 모든 사람을 화해시키기를 정말로 바랍니다.
지금까지 점근선에 대한 Hurst 계산 코드는 제시되지 않았습니다.
코드에 관해서는 알고리즘을 작성하여 게시하겠습니다. 유일한 문제는 앞으로 며칠 동안 시간이 없으면 몇 주 동안 연기해야 한다는 것입니다.
분기에 결과 외에는 과부하가 걸리고 확인할 기회가 없는 동안
개인적으로, 나는 단지 나 자신을 위해 문제 진술을 명확하게 공식화하려고 노력하고 있습니다. 또한 실험을 계획하고 전달해야 합니다.
...결론을 보기를 바랍니다
그리고 나는 결단을보고 싶습니다 :o/
> 양초 패턴의 우연이나 반복으로 자기 유사성을 판단하려는 시도인 IMHO는 상당한 단순화입니다. 아무것도 정당화되지 않습니다.
양초 얘기를 전혀 하지 않았으니 이 논쟁은 지나갔다.
> 내 관점에서 거래의 결과로 판단하기 위해 훨씬 더 단순화합니다.
이것은 매우 논쟁의 여지가 있습니다. 사실, "거래 결과"는 비모수적 통계와 같은 종류입니다.
> 아직 프랙탈에 대해 들어본 적이 없는 초보자를 위해 시장의 자기 유사성을 설명하려는 차트의 유사성에 대해 이야기합니다.
나는 아니라고 생각한다. 이것이 시장의 프랙탈리티의 주요 아이디어라고 생각합니다. 그리고 이 "시각적" 아이디어 외에는 아무것도 없다고 생각합니다.
> 자기 유사성은 주로 현상의 다양한 수준의 구조적 유사성에 있습니다. 프랙탈 구조가 구성되는 수준입니다. 그러나 이것이 많은 사람들의 주요 실수이며 유사성은 유사성에서 비롯되지 않습니다. 유사성은 평등이 아닙니다. 따라서 각 프랙탈 수준에서 자체 프로세스가 개발될 수 있습니다.
글쎄, 유사하고 동일한 것을 구분하는이 경계는 어디에 있습니까?
> 다양한 수준(다른 기간에 대한 대략적인 근사치)의 추세가 다른 방향으로 향할 수 있다는 것을 모르십니까? 아니면 한 수준의 추세가 다른 수준의 플랫과 일치할 수 있습니까?
원반의 과도한 원시화는 쓸모가 없습니다. 또한 추세를 정의해야 합니다.
> 내가 바로 위에서 말한 것을 바탕으로, 다른 수준에 대한 H-변동성의 차이는 매우 정상적인 현상이며, 이는 이러한 수준에서 발생하는 프로세스의 차이를 반영합니다.
이 큰 논리적 불일치를 보는 유일한 사람입니다. 다른 수준에서 다른 프로세스가 있는 경우 왜 동일하게 보여야 합니까? 그것들이 똑같아 보인다면 우리는 그것들을 분리할 수 없습니다. 그렇다면 이 모든 것이 무엇을 위한 것입니까?
> 이것은 모든 수준에서 순수하고 절대적으로 고정된 SB에 대해서만 H-변동성의 한 값이 있어야 합니다.
따라서 SB의 H-변동성은 하나의 값으로 경향이 있습니다.
> 그건 그렇고, 이것이 H-휘발성과 허스트의 차이입니다. 로컬에서 아주 간단하게 측정할 수 있습니다. 그리고 허스트는 프로세스의 글로벌 특성입니다. 너무 가파르기 때문이 아니라 너무 구부러져 있기 때문입니다. 정의 및 측정 절차에 따라 로컬 값을 얻을 수 없으므로 다른 수준에서 Hurst를 측정하는 것이 불가능합니다. 그러나 그것을 현지화하거나 더 실용적인 다른 특성을 생각해 낼 수 있는 사람들은 이것을 할 수 있고 메모리가 있는 비정상 프로세스의 경우 다른 수준에서 다를 수 있습니다.
비정상 프로세스의 경우 Hurst는 전혀 의미가 없습니다. 그러나 로그-로그 좌표에서 얻은 것은 많은 연구자들이 다양한 수준에서 추세의 변화로 해석합니다.
> 다수의 인용문의 자기유사성은 H-ex라는 사실에서 드러나지 않는다. 또는 같은 종류의 무언가는 항상 동일했지만 그 정의, 계산 방법 및 의미가 모든 수준에서 동일하다는 점에서. 그리고 양적 측정의 차이는 국가의 결과일 뿐입니다.
숫자를 보면 이것이 바로 자기 유사성이 있는 것입니다. 공간의 크기는 동일해야 합니다. 공간의 차원은 허스트 계수와 쉽고 간단하게 연관됩니다.
> 분명히 당신은 그것이 실제로 죽이고 양조된 무언가를 놓쳤습니다. 5-6페이지에는 Hurst for SB의 행동에 대한 연구 결과를 게시한 여러 게시물이 있습니다. 이론상으로는 0.5와 같아야 합니다. 그러나 실제로는 다르게 나타납니다. 이 결과는 원본이 아닙니다. 이 모든 것은 과학계에서 오랫동안 연구되고 의식적으로 연구되었습니다. Wikipedia조차도 Hurst에 대한 그러한 정의를 제공하며, 이는 주의 깊은 독자에게 모든 것을 알려줄 것입니다. Hurst는 제한적인 특성입니다. 따라서 작은 간격의 경우 그 값은 우리가 보고자 하는 것과 다릅니다. 따라서 이를 결정하는 절차도 매우 무거운 성격을 띠고 있습니다(그리고 점근선에 도달하는 다른 방법은 무엇입니까?). 따라서 실제로 적용하는 것은 비효율적입니다. 그리고 직선과 다른 허스트 곡선도 6페이지에 나와 있습니다. 그리고 이러한 결과에 대한 해석도 마찬가지입니다.
나는 허스트 계수를 제한 값이라고 부르기 위해 이 추력을 이해하지 못합니다. 이것은 비모수 통계이며 다른 통계와 마찬가지로 한계 내에서만 의미가 있습니다. 그것을 강조하는 이유. 문제는 수렴 속도다. Hurst 수렴이 마음에 들지 않으면 변동 계수를 사용하십시오. 거기에서 수렴이 더 빠르고 결과적으로 동일한 Hurst가 발생합니다.
> 하지만 이 모든 것이 허스트의 문제입니다. 직선을 원하면 증분 분산으로 작업하십시오. 그러나 자기 유사성은 어떻습니까? 일종의 곡선형 지표가 일정한 값이 아니라는 이유만으로 거대한 현상을 긋는 이유는 무엇입니까? 그리고 자기 유사성과 함께 프랙탈 이론도 거부합니다. 적당한가요?
상수 값이 필요하지 않습니다. 이것은 터무니없는 것입니다. 상수에서 무작위로, 가급적이면 통제된 방식으로 벗어나는 값이 필요합니다. 그래프는 편차의 가능성이 없고 냄새가 나지 않음을 보여줍니다.
그런데 막연한 의심이 있습니다. 실험에서 실수로 비 Sish PRNG를 사용했습니까? 그렇다면 이것은 큰 실수이며 Hirst에 대한 데이터를 생성하는 데 사용할 수 없습니다.
그리고 나는 결단을보고 싶습니다 :o/
훌륭한 그래픽에 감사드립니다.
거기서 모델을 봤다. 나는 당신의 성공을 바랍니다.
Slutsky-Yul의 경우, 나를 놀라게 한 것은 정확히 다른 구성 요소 또는 시리즈 에 미치는 영향의 역설 이었습니다 ...
따라서 Hurst뿐만 아니라 Hurst도 이름을 따게 될 것입니다.
당신과 Shiryaev X (Y) ... 당신은 이해할 것입니다.
;)