Índice Hearst - página 37
Você está perdendo oportunidades de negociação:
- Aplicativos de negociação gratuitos
- 8 000+ sinais para cópia
- Notícias econômicas para análise dos mercados financeiros
Registro
Login
Você concorda com a política do site e com os termos de uso
Se você não tem uma conta, por favor registre-se
Por que ir tão longe?
Eu prefiro lidar com perus comuns...
Sempre tento encontrar a largura ótima de janela em meus TCs. Varia entre 30-70 observações (para H1).
Que tipo de janela exatamente? Por exemplo, um gaussiano suprime os efeitos de limite muito significativamente em comparação com um retangular regular (também será gaussiano no domínio da freqüência, ou seja, dará -40 dB por oitava sem nenhum máximo de lado). A mesma reatividade pode então ser alcançada levando em conta mais valores de sinal.
Por que ir tão longe?
Eu prefiro lidar com perus comuns...
Quem é esse?)
Dersu Privado !
À vontade! O que são estes envelopes, vermelho e verde?
Envelopes como envelopes.
Inserido.
Sábado, feriado...
Saia do assunto ?
Se olharmos para " H é mais característico do ambiente externo", devemos prestar atenção aos termos em inglês utilizados em conexão com Hirst. Aqui está uma cópia colada da monografia da BP:
estabelecendo a geometria fractal como um tema de estudo.
Por favor, note estas palavras
Algumas séries cronológicas exibem correlações marcantes em altas defasagens
И
mostra que a longa-memória
Eu tentei descobrir: o que é a memória longa? Acontece que as autocorrelações são mais de 40 observações! Mas, entre aspas, uma correlação tão longa de um sinal é extremamente rara. De qualquer forma, depois de passar uma hora, eu não a encontrei.
Um grande número de pessoas tenta usar o índice Hurst. Nem uma vez eu vi um resultado positivo. Talvez devêssemos primeiro encontrar cotiers. em que longa memória?
Peters dá uma definição interessante de memória longa. Leia-o. Há muitas informações interessantes em seus livros sobre este assunto. Segundo ele, tais processos não podem ser medidos por ACF trivial. A ACF trabalha em uma escala de 5-6 desfasamentos e é isso. Se H é expresso como uma partícula móvel com propagação igual à raiz quadrada de distância, então obtemos um caso especial de distribuição normal StdDev = Sqrt(T) = T^(0,5). Agora, se a dispersão da partícula estiver ligeiramente acima ou abaixo de 0,5, é possível em um e apenas um caso: a partícula deve lembrar seu estado passado e, portanto, tal processo possuirá uma memória. Isto é, H não é uma característica da ação externa, mas depende do estado anterior do processo. E se a trajetória de fuga for preservada, significa que ela depende de valores anteriores e o período de memória pode ser calculado. E acontece frequentemente que em todas as escalas de cálculos o ângulo de inclinação não muda e, ao mesmo tempo, não é igual a 0,5. Neste caso, diz-se que o processo é um verdadeiro processo Hearst com memória infinita. Exceto que a ACF não mostrará nada do tipo.
Você pode identificar esta memória muito longa em qualquer aspas. Mas a ACF não é adequada aqui.
Peters dá uma definição interessante de memória longa. Leia-o. Há muitas coisas interessantes em seus livros sobre este assunto. Segundo ele, tais processos não podem ser medidos por ACF trivial. A ACF trabalha em uma escala de 5-6 desfasamentos e é isso. Se H é expresso como uma partícula móvel com propagação igual à raiz quadrada de distância, então obtemos um caso especial de distribuição normal StdDev = Sqrt(T) = T^(0,5). Portanto, se a dispersão da partícula estiver ligeiramente acima ou abaixo de 0,5 é possível em um e apenas um caso: a partícula deve lembrar seu estado passado e, portanto, tal processo possuirá uma memória. Isto é, H não é uma característica da ação externa, mas depende do estado anterior do processo. E se a trajetória de fuga for preservada, significa que ela depende de valores anteriores e o período de memória pode ser calculado. E acontece frequentemente que em todas as escalas de cálculos o ângulo de inclinação não muda e, ao mesmo tempo, não é igual a 0,5. Neste caso, diz-se que o processo é um verdadeiro processo Hearst com memória infinita. Exceto que a ACF não mostrará nada do tipo.
Infelizmente, eu não tenho minha própria opinião sobre este assunto.
Mas posso encaminhá-lo para o livro
Cowpertwait e A.V. Metcalfe, Série Temporal Introdutória com R, 159
Use R, DOI 10.1007/978-0-387-88698-5 8,
© Springer Science+Business Media, LLC 2009
O capítulo 8 do qual descreve o processo de adaptação FARIMA. O ACF é utilizado neste processo.
Em anexo está o texto. Infelizmente, as fórmulas e a parte teórica não se revelaram.
Mas o processo de encaixe FARIMA é descrito especificamente