Volumes, volatilidade e índice Hearst - página 16
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Yurixx, de acordo com suas observações, a proporção de spread médio para incremento médio (em seus termos R/M) converge para 2 à medida que N aumenta? Ou é apenas uma falta de dados que dá essa impressão?
A impressão é correta. Escrevi sobre isso para Nikolai em nossa correspondência privada: esta proporção para SB converge para 2, assim como o índice Hurst converge para 0,5.
A impressão é correta. Escrevi a Nikolai sobre isto em nossa correspondência privada: esta proporção para SB converge para 2, assim como a proporção de Hurst converge para 0,5.
Bem, então Hearst não é tão ruim assim)), se você o calcular em uma gama suficientemente grande de incrementos elementares (carrapatos em nosso caso).
O candidato deu a fórmula R/S = k * (N^h) - agora resta esclarecer como estas letras são calculadas, um exemplo seria melhor. Suponha que será uma série de 0, 1, 2 ...,29,30,29 ...2,1,0.
Calcule e mostre tudo sobre ele. E aquele que diz a coisa errada. Na mesma linha, dê a fórmula e mostre como fazê-la corretamente.
PZY Você vai apagar todo o teclado aqui, mas a verdade não virá até mim, então me parece que por alguma razão ...
R - o spread médio. O intervalo é igual à diferença entre os valores máximos e mínimos da série no intervalo.
N - número de amostras no intervalo.
S - RMS de incrementos de uma série.
k - coeficiente constante.
h - Índice Hurst.
Isso significa que a série inteira é dividida em intervalos iguais de N conta. Para cada intervalo, o incremento e o spread são calculados. Com base nesses dados, são determinados o RMS dos incrementos e o spread médio. O índice Hurst deve ser selecionado para que a fórmula seja satisfeita. :-)))
Se Hurst estivesse certo e o spread médio satisfizesse esta equação, então ele teria uma solução com respeito a h. Esta solução seria determinada por dois pontos
R1/S1 = k * (N1^h) e R2/S2 = k * (N2^h)
A série pode ser dividida de duas formas: em intervalos de magnitude N1 e magnitude N2. De forma correspondente, obtemos as faixas R1 e R2, e RMS S1 e S2. Coeficiente k é constante. Assim, obtemos um sistema de duas equações. Excluindo o coeficiente k, obtemos a expressão para o cálculo da razão Hurst:
h = [ Log(R1/S1) - Log(R2/S2)]/[Log(N1) - Log(N2)]
Geometricamente, é a tangente da inclinação da linha reta traçada através dos dois pontos [Log(R1/S1),Log(N1)] e [Log(R2/S2),Log(N2)]. Foi traçada uma curva expressando a dependência de R/S em N em coordenadas logarítmicas. Seu gráfico é mostrado. Ele mostra que o ângulo de inclinação varia, ou seja, depende do N. Isto implica que o coeficiente k na fórmula de Hurst não é uma constante, que depende do N, e que a fórmula de Hurst só é assimptóticamente verdadeira para o grande N. Como o objeto do estudo era SB, não houve problemas com a quantidade de dados, ao contrário da série de citações.
Bem, então o Hurst não é tão ruim assim)), se o calcularmos sobre uma gama suficientemente grande de incrementos elementares (carrapatos em nosso caso).
Sim ... :-)
Eu estava contando com carrapatos. Naturalmente, modelos. Eu poderia investigar qualquer faixa - tanto em termos do tamanho do intervalo quanto das estatísticas necessárias. Com limitações, é claro, quanto às capacidades do computador. Mas eu alcancei este teto.
A tesoura aqui é simples: quanto maior o tamanho do intervalo que você escolher, menor será sua estatística. Afinal de contas, uma série de citações é finita. No sentido relativo é ainda pior, porque à medida que o intervalo aumenta, é necessário mais intervalos, para que as médias se aproximem de seus valores reais.
Entretanto, já escrevi sobre isso na página 5.
Fiquei sem argumentos.
Eu só posso recomendar que você se lembre de algumas noções básicas. Se k é k1 para N1 e k2 para N2, isto é chamado de dependência de k em N. É sinônimo da formulação: k é uma função do N. Formalmente, é escrito como k = k(N). Portanto, acabei de traduzir a frase de Vita para uma linguagem mais estrita.
Simplesmente não entendi a passagem sobre problemas com o cálculo do expoente Hurst para outras séries que não a SB. Por um momento eu tive uma idéia louca se o autor pensa que para qualquer série o expoente Hearst deve ser 1/2, mas eu imediatamente a rejeitei.
Para a série Alto - Baixo = k * (N^3), o expoente Hearst será igual a 3.
Por exemplo, Vita 0, 1, 8, 27, 64, 64, 125, ..., 1000*1000*1000 tomemos por certo os pontos com N=2 e N=3 (numeração a partir de 0).
Então, h=(ln(8)-ln(27))/(ln(2)-ln(3)) = 3*(ln(2)-ln(3))/(ln(2)-ln(3)) = 3.
h = 3 denota que a fórmula é um lixo, o autor é ignorante.
Vejo que a substituição da quilometragem média é repulsiva para você. Esqueça isso.
Sugiro que substitua 1 pips antigo = 10 pips novo. Q=10R.
Compare os resultados da fórmula para ambos os casos. Tenho certeza de que os resultados serão diferentes. Isto significa que, medindo com uma régua diferente, obtemos dimensões fractais diferentes para a mesma série. Para isso, é claro que é necessário saber que H complementa a dimensão fractal a 2 e que a escolha da régua não altera a dimensão fractal. Mas é preciso saber que antes de se passar qualquer lixo como Hearst.
Hurst estava fazendo a análise R/S, de modo que seu expoente não depende da escolha do governante. O resultado do topikaster é dependente, não importa quantas vezes ele escreve as letras R e S. O resultado do topikcaster não complementa a dimensão fractal a 2, e portanto não é de forma alguma significativo para Hurst. O resultado do Topikcaster mostra para sua fila fictícia 1/2, e para todas as outras filas é simplesmente um número que não tem nada a ver com Hearst. Se este não fosse o caso, o topikmaster teria há muito tempo publicado os resultados para as várias linhas e mostrado como eles convergem para a teoria. Este não é o caso, pois sua fórmula está completamente errada. E ele não tem nada a mostrar.
Pergunta para todos aqui. Alguém viu o arquivo anexado pela Vita? Eu não vejo nada, mas talvez eu tenha perdido algo?
p. 10
E quanto às três perguntas simples?
Provavelmente todos. O candidato deu a fórmula R / S = k * (N ^ h) - agora resta esclarecer como calcular estas letras, o exemplo será melhor. Suponha que será um número 0, 1, 2...,29,30,29...2,1,0.
Nele, calcular e mostrar tudo. E o nomeado é aquele que diz a coisa errada. Ele lhe mostrará o caminho certo na mesma fila, dando-lhe uma fórmula.
Z.I. Você vai apagar todo o teclado aqui, mas a verdade não vem a mim, então me parece que por alguma razão ...
Não há necessidade de comprovar isso. Esta fórmula foi postulada por Hurst, pelo menos é assim que está escrita no livro de Peters. É por isso que é a verdadeira definição do índice Hurst. Somente não nesta forma, mas nesta:
R/S = k * (N^h)
A entrada (High-Low) é geralmente ilusória do meu ponto de vista (desculpe Nikolai, eu entendo que você está apenas seguindo as designações da Wit). Os valores altos e baixos são usados em todos os lugares como puramente locais. E a fórmula de R em Hearst é a média espalhados.
Lógica surpreendente, eu aprecio /:o) Vou aceitar isso, porque temo não ser capaz de lidar com isso da próxima vez.
Quanto à fórmula, é absolutamente correta, exceto que historicamente não me lembro bem qual era a principal. Mas ainda é uma forma de calculá-la, não a definição do indicador. Para ser justo - este indicador foi redescoberto várias vezes. No entanto, isso não importa mais.
Sim ... :-)
Eu estava contando com carrapatos. Naturalmente, modelos. Eu poderia investigar qualquer faixa - tanto em termos do tamanho do intervalo quanto das estatísticas necessárias. Com limitações, é claro, quanto às capacidades do computador. Mas eu alcancei este teto.
A tesoura aqui é simples: quanto maior o tamanho do intervalo que você escolher, menor será sua estatística. Afinal de contas, uma série de citações é finita. No sentido relativo é ainda pior, porque à medida que o intervalo aumenta, é necessário mais intervalos, para que as médias se aproximem de seus valores reais.
Entretanto, já escrevi sobre isso na página 5.
A idéia é que se calcularmos Hirst em algum intervalo de dados, e depois dividirmos esse intervalo em um número suficientemente grande de intervalos e Hirst for calculado em cada um deles, então seu valor médio deve convergir para o coeficiente Hirst calculado para todo o intervalo. Se assim for, a única restrição quando se calcula Hirst é que N deve ser suficientemente grande. A julgar por seus estudos, a precisão em N=15 já é bastante alta. Portanto, talvez este seja um número aceitável de carrapatos no qual faz sentido calcular Hirst. E não é necessário fazer a média de N ticks por segmentos - será mais exato o Hirst calculado para toda a faixa.
P.S. Pensando bem, decidi que 15 não é suficiente. O que eu preciso é de uma seqüência de intervalos K de pelo menos 15 ticks (ou uma vez para calcular o Hurst na faixa K*15 ticks). Não sei quantos intervalos como esse devem ser, pelo menos para a exatidão aceitável. Parece depender da dispersão da dispersão - como ela diminui ao aumentar o K. Mas provavelmente é mais fácil, tal como uma estimativa experimental para a SB.