Matstat Econometria Matan - página 37

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secret #:
Não o fará. Por exemplo, calcular Hurst dia e noite. Ou quando a volatilidade diária é baixa e quando é alta (não muda muito no mercado). Durante períodos de notícias e sem notícias. Os distúrbios são detectados pela análise de múltiplas moedas. É isto que distingue o mercado da SB - a "física" da vida real, não a magia com fórmulas).

Em geral, a Hearst não deve reagir à volatilidade. Se o fizer, a fórmula para calcular X está errada.

Aleksey Nikolayev #:

Se pegar na implementação de SB e calcular Hearst sobre ela, a situação será a mesma)

No SB Hearst estará significativamente mais perto de 0,5 (e mais estável). O valor deste significado dependerá, evidentemente, da exactidão da metodologia de cálculo.

Aleksey Nikolayev #:

Mas são necessários controlos adicionais. Por exemplo, é possível que a média seja de 0,5, mas a variância é muito diferente da do SB.

Como com qualquer outra estatística - MoM, stddev, correlação - qualquer figura calculada tem a sua sombra: o coeficiente de confiança.

 
secret #:
Provavelmente queremos dizer coisas diferentes. Tomemos um sinusoidal, por exemplo. Se a janela for muito maior que o período - é reversível, se for muito mais pequena que o período - tem tendência para ser.
p.s. y=sqrt(t) é provavelmente volatilidade, não preço.

Bem, nesse caso Hearst é também uma regressão linear de pontos calculada em escala logarítmica. No caso de uma sinusoidal, devemos obter um conjunto de pontos, que cresce rapidamente no início (mais rápido que 0,5) e depois cai lentamente (menos de 0,5). Isto é, uma tal cara de póquer será obtida. Outra coisa é que a regressão linear neste caso mostrará o que raio é e é por isso que se deve olhar para os resíduos, se se está a levar a sério a utilização deste indicador.

 
Aleksey Nikolayev #:

A ciência pode fazer muito cinismo, mas o significado matemático da questão não é claro para mim.

sma, que também teria um mnc incorporado)
para que, para além da suavização, seja também respeitado o mínimo da soma dos quadrados das distâncias.
 
Vasiliy Sokolov #:

Como com qualquer outra estatística - MoM, stddev, correlação - qualquer figura calculada tem a sua sombra: o coeficiente de confiança.

Se estamos a falar do intervalo de confiança, em todos os estudos que vi para a Hearst sobre bens reais, o intervalo de confiança sempre incluiu um valor de 0,5

Se estamos a falar do nível de significância da diferença entre Hearst e 0,5, é pouco provável que seja elevado, embora eu não me lembre de tais estudos.

 
secret #:
sma, que ainda teria o mnc embutido)
para que, além da suavização, haja também uma soma mínima dos quadrados das distâncias.

Bem, seria provavelmente algum tipo de média móvel ponderada, cujos coeficientes são calculados por meio de MNA.

Basicamente, é um problema de previsão linear padrão, mas é normalmente declarado como uma teoria, que é pouco provável que seja necessária na sua vida real) Por exemplo, este é um artigo de Kolmogorov, que Shurik costumava transportar)

 
secret #:
sma, que também teria um Mnc incorporado)
para que, para além da suavização, seja mantida uma soma mínima de quadrados de distância.
Se pegar no ponto médio da linha recta construída pelo MNC no intervalo e depois deslizar a janela toda a linha, então o agregado destes pontos médios produzirá um MA simples.
 
secret #:
Existe algum tipo de deslizador em Matan que se centraria, como uma aproximação?

Como este?

Arquivos anexados:
absolutely_no_lag_lwma.mq4  3 kb
 
vladavd #:

Como este?

Sim, assim. É verdade, esta em particular é complicada - está apenas centrada na história, e corresponde ao lwma habitual no ponto mais à direita.
 
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O meu robô comercial leva 10 linhas)

cordas de 1.000 caracteres de comprimento?

 
secret #:
Sim, mais ou menos. É verdade, este em particular é complicado - centra-se apenas na história e corresponde ao lwma habitual no ponto mais à direita.
O milagre não aconteceu. Pena
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