Volumes, volatilidade e índice Hearst - página 18
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Candid:
Для ряда Бернулли мы не можем произвольно менять масштаб потому что речь идёт о числе испытаний.
Ou seja, uma caminhada aleatória neste nível primário não tem auto-similaridade, ou seja, não é um fractal.
É outra questão se começarmos a dividi-lo em "barras".
Há algo em seu raciocínio em torno da auto-similaridade, Nicholas, que é muita confusão. :-)
O que você quer dizer com "não podemos mudar arbitrariamente a escala" para uma série Bernoulli? A divisão de uma série em intervalos de comprimento N não é uma formação de tempo?
E o que são barras em termos de uma série aleatória? Com o que você trabalha quando trabalha com bares? Fechado, Aberto? Como você calcula o spread, em Alto-Baixo? E aumentar por Close-Open? Se assim for, isso significa que você quebra a série inicial em intervalos não equidistantes. Para ser mais preciso, isso é totalmente contrário ao procedimento de definição da Hearst.
E se você trabalha, digamos, apenas com a série Close (como, por exemplo, uma mashka é considerada), e já a divide em intervalos, etc., então isso significa que você está reduzindo a série original a uma amostra. Ao mesmo tempo, se houver alguma regularidade na série, o princípio da amostragem pode destruí-los. Em qualquer caso, é uma rejeição de algumas das informações. Com que finalidade ?
Quanto à auto-similaridade, uma série de carrapatos não a tem em menor (ou talvez maior) extensão do que uma série de barras. A menos, é claro, que reduzamos a auto-similaridade (propriedade estrutural) ao quão bem ela se encaixa no leito Procrustean da Hearst.
Uma ou duas palavras a mais sobre Hirst.
Você pode ficar com a impressão de que este indicador é um disparate, uma bobagem, a medida errada ou algo parecido. Na verdade, não é. Hurst é um indicador bastante objetivo, ligado a outras medidas estritamente matemáticas. Só isto já sugere que é aceito pela matemática e é uma característica objetiva.
No entanto, ainda devemos ter cuidado com seu conteúdo.
O índice Hurst é uma medida marginal. É definido como um limite, assíntota ao qual h está tendendo na fórmula conhecida para o spread normalizado quando o número de contagens no intervalo aumenta até o infinito.
Uma analogia completa com a Lei dos Grandes Números. No limite da LNT, muitos teoremas da teoria da probabilidade e da estatística são provados. Neste limite, mesmo todas as distribuições tendem ao normal. Então, por que a distribuição normal não nos convém mais no mercado? E em qualquer campo, as pessoas querem saber a distribuição a que o processo obedece agora, não no limite de um futuro distante.
É por isso que a convergência do processo vem à tona. Se convergir rapidamente, então os teoremas de limitação e distribuição normal podem ser usados com boa aproximação no estágio inicial da coleta de estatísticas. Caso contrário, imho, todos os resultados da aplicação de FFT podem ser emoldurados, pendurados em uma parede e admirados em uma xícara de chá. E, para a prática, é necessário procurar algo mais adequado.
A série histórica de citações é curta. O mercado está em constante mudança, tanto como resultado das mudanças na situação financeira e econômica e dos processos que a moldam, quanto como resultado das mudanças na tecnologia de mercado, seu suporte técnico (por exemplo, a transição de 4 para 5 dígitos). E o TS tem que ser adequado ao mercado o tempo todo, não a longo prazo. Vamos todos morrer a longo prazo - foi o que disse um comerciante famoso quando perguntado sobre a situação do mercado. É difícil não concordar e perigoso não levar isso em consideração.
É por isso que eu acho que a Hearst, em sua forma clássica, é pouco adequada para o uso no comércio. Precisa ser localizada de alguma forma, ou encontrar outras medidas mais práticas para estimar o caráter do mercado.
Yurixx:
1. O que você quer dizer com "não pode mudar arbitrariamente a escala" para uma série Bernoulli? A divisão de uma série em intervalos de comprimento N não é uma formação de tempo?
2. O que são barras em termos de uma série aleatória? Com o que você trabalha quando trabalha com bares? Fechado, Aberto ? Como você calcula o spread, em Alto-Baixo ? E aumentar por Close-Open? Se assim for, isso significa que você quebra a série inicial em intervalos não equidistantes. Para ser mais preciso, isso é totalmente contrário ao procedimento de definição da Hearst.
E se você trabalha, digamos, apenas com a série Close (como, por exemplo, uma mashka é considerada), e já a divide em intervalos, etc., então isso significa que você está reduzindo a série original a uma amostra. Ao mesmo tempo, se houver alguma regularidade na série, o princípio da amostragem pode destruí-los. Em qualquer caso, é uma rejeição de algumas das informações. Para que propósito ?
Quanto à auto-similaridade, a série de carrapatos não a tem em menor (e talvez maior) extensão do que a série de barras. A menos, é claro, que reduzamos a auto-similaridade (propriedade estrutural) ao quão bem ela se encaixa no leito Procrustean do Hearst.
1. Hmmm, escrevi o argumento imediatamente: mudar a escala levará a uma mudança nas propriedades da série. Ao mudar a escala, transformamos uma série de carrapatos em uma série de barras. Mas você não fez uma série de barras aqui, você investigou 1 barra de carrapatos N. Antes de ficar indignado com esta minha afirmação, lembre-se que as características desta única barra são variáveis aleatórias, por isso você fez muitos testes corretamente ... por 1 barra.
2. isto não contradiz nada, não há nada na definição do expoente Hearst sobre como a série inicial deve ser formada. Como já foi escrito, tecnicamente podemos calcular o expoente Hearst para qualquer série. Mas se quisermos julgar a persistência/antipersistência de nossas séries pela relação Hearst, devemos nos certificar de que nossas séries tenham certas propriedades, uma das quais é a auto-similaridade. Portanto, se o teste mostra que a série de barras é auto-similar, então a Hearst está em nossas mãos.
3) Onde estão os argumentos? A propósito, observe que eu nunca afirmei que as séries de barras são a priori semelhantes a si mesmas.
P.P.S. Obrigado à Vita pelas perguntas que me deram a oportunidade de refletir sobre este tema :)
De nada, Candidato.
Eu ia escrever - é uma pena que ninguém aqui entenda o que a fórmula do Jurix conta, mas agora você dissipou minhas dúvidas. De fato, a segunda fórmula de Jurix sobrevive à substituição Q=10R. Portanto, obrigado também a você.
Infelizmente, a fórmula aprimorada da Jurix ainda não conta com Hirst. Assim, para citar Jurix, "avaliar a correção da hipótese de Hurst", é preciso confirmar que a fórmula de Jurix conta exatamente para Hurst. Não existe tal confirmação.
Como resultado, temos apenas a fórmula de Huricks: H = (Log(R2) - Log(R1))/ (Log(N2) - Log(N1)), onde
N - número de carrapatos no intervalo. O primeiro ponto do intervalo (valor inicial do preço) é o último tick do intervalo anterior e não está incluído no intervalo atual. Portanto, o número de mudanças de preço dentro do intervalo é igual ao seu número de carrapatos.
R é o preço médio distribuído em intervalos de K.
0. Observe que a Jurix tenta calcular o Hurst com base em duas médias e duas quantidades de etapas, nas quais essas médias são formadas. Isto já é um absurdo para qualquer um que já tenha se aprofundado em Hearst. Mas, Deus nos livre. Suponha que o gênio da Jurix simplificou o complexo algoritmo da Hearst para a relação entre a diferença das duas médias e a diferença dos dois intervalos. Vejamos o que Jurix nos deu como prova do fato de que sua fórmula conta Hearst:
1. A derivação analítica de sua fórmula simplificada a partir de qualquer cálculo Hearst conhecido ou aceito antes da Jurix NÃO É PROVIDIDA;
2. A confirmação de que sua fórmula conta com Hearst em exemplos controlados NÃO É PROVIDO ;
3. Código para Yurix calcular seu H para que todos possam verificar se ele conta com Hearst - NÃO APRESENTADO ;
4. Qualquer confirmação de que 1/2 na fórmula da Jurix para a série Jurix não é um ajuste - NÃO APRESENTADA;
5. O exemplo de controle com o qual meu código de cálculo Hearst não consegue lidar - NÃO APRESENTADO;
Eu, por sua vez, afixei para julgamento geral:
1. Cálculo analítico de como a fórmula de Jurix converge para 1/2 para SB e sem Hurst - APRESENTADO;
2. Confirmação do meu cálculo analítico pelos resultados do cálculo da Jurix e previsão da convergência para 1/2 de cima - APRESENTADO;
2. Minha hipótese de que para SB no limite a média |Abrir - Fechar| = k * (Alto - Baixo) - PRESCRIZADO;
3. Minha hipótese é até mesmo apoiada pela faixa de preço real, graças aos foruns para a redundância - PRESCRIBED;
4. Um código que conta Hurst de acordo com a análise R/S e qualquer pessoa pode verificá-lo - APRESENTADO;
5. Cálculo analítico de acordo com a fórmula de Hurst para a série de controle N em cubo:
H = (Log(N2* N2* N2) - Log(N1*N1*N1))/ (Log(N2) - Log(N1)) = 3 - o que contradiz Hurst por definição. A fórmula de Jurix está errada. - PROVIDENDO;
Observe também que a incorreção de meus cálculos e argumentos não acrescenta nada à fórmula da Jurix. Ela permanece sem suporte porque a Jurix não pode apoiá-la com nada. No momento, a coisa mais importante NÃO FORNECIDO por Jurix é a coragem, a coragem de admitir que sua fórmula Hearst não sustenta que seu trabalho não tem nada a ver com Hearst.
Mas a pergunta permanece sem resposta:
Curioso de conhecer sua versão do que é a figura do Hearst para seu próprio exemplo.
Outra pergunta surgiu:
Que definição da figura Hearst você usa?
Não se vincule a ele, ou escreva-o em suas próprias palavras, ou dê um trecho da fonte aqui.
Mas a pergunta permanece sem resposta:
Curioso de conhecer sua versão do que é a figura do Hearst para seu próprio exemplo. - Depois de Q=10R? O mesmo que para o R. Apontei isso dizendo que a segunda fórmula de Hurst sobrevive à substituição Q=10R; para N em um cubo? H=3. Cite a pergunta se eu ainda não adivinhei.
Outra questão amadureceu:
Que definição do índice Hurst você usa? - Uma medida de persistência, uma estimativa de quanto tempo uma série retém a memória de seus membros anteriores.
Simplesmente não faça um link com ela, ou escreva-a em suas próprias palavras, ou dê um trecho da fonte aqui.
Vita, ou você é uma pessoa muito preguiçosa ou muito estúpida. Quero pensar bem em você, por isso escolho a primeira opção. Mas a preguiça também tem que ter seus limites. Não assimptóticos, mas um limite a partir do qual uma pessoa ainda se pega e lida com o que lhe parece incompreensível.
Na pg. 16 deste tópico respondi a Prival, e dei uma descrição detalhada de todas as variáveis, procedimento e derivação da fórmula para a qual você tem tais reivindicações. Se você é incapaz de resolver um sistema simples de 2 equações com 2 incógnitas, então você não pertence aqui, mas em uma bancada escolar.
Vita, vá para a página 16 e leia meu post Privalu quantas vezes for necessário para entender a infundação de suas reivindicações.
1. hmm, eu escrevi o argumento imediatamente: mudar a escala mudará as propriedades da série. Ao mudar a escala, transformamos uma série de carrapatos em uma série de barras. Mas você não fez uma série de barras aqui, você investigou 1 barra de carrapatos N. Antes de ficar indignado com esta minha afirmação, lembre-se que as características desta única barra são variáveis aleatórias, por isso você tem feito muitos testes corretamente ... por 1 barra.
Explique, plz, o que é a escala e qual é a mudança de escala. E me diga plz como você trabalha com um bar - como um intervalo ou apenas uma fila de apenas um dos 4 preços.
Se todas as suas barras são diferentes, então suas estatísticas também são triviais - para cada instância do objeto em estudo (ou seja, para cada barra) você tem apenas uma dimensão. Não é assim? E isto pode fornecer pelo menos uma validade mínima para o resultado?
2. não contradiz nada, na definição do índice Hurst não há uma palavra sobre como a série inicial deve ser formada. Como já foi escrito, podemos calcular formalmente o expoente Hearst para qualquer série. Mas se quisermos julgar a persistência/antipersistência de nossa série pela relação Hearst, devemos nos certificar de que nossa série tenha certas propriedades, uma das quais é a auto-similaridade. Portanto, se a verificação mostrar que a série de barras é auto-similar - Hearst está em nossas mãos.
Tecnicamente, não há reivindicações. :-) No entanto, ainda assim, para que eu o entenda, explique sua metodologia de uso de barras.
E é muito pior com a auto-similaridade. Então você está dizendo que antes de podermos contar com a Hearst e tirar quaisquer conclusões que tenhamos para estabelecer a presença da auto-similaridade ? Isso está na definição da Hirst? Ou em algumas de suas outras posições teóricas ? Então surgem questões legítimas - de que forma você vai estabelecer a existência de auto-similaridade ? existe alguma justificativa para este método ? a SB não tem a propriedade de auto-similaridade ? etc.
Na verdade, assumi que para qualquer série é possível calcular a dimensão fractal e, portanto, o expoente de Hurst. Então isto é sobre ingenuidade?
3) Onde estão os argumentos? A propósito, observe que eu nunca afirmei que as séries de barras são a priori semelhantes a si mesmas.
Eu não perguntei sobre argumentos. As perguntas que eu fiz foram apenas para esclarecer sua posição. Eles também tentaram explicar as razões de minhas dúvidas. Não estou contestando seu ponto de vista, só quero entender.
A fanfarronice é ruim, mas eu não suportava isso. Há aqui um ramo que lembra que de nível em nível... com pequenas paradas. 16 números ... pirâmide ...
https://www.mql5.com/ru/forum/126769/page429
Esta página é o post de Prival com fotos. Trata-se de carrapatos, para aqueles que acham que as barras são melhores.
Qual é o objetivo da Hearst, afinal? :) É uma característica de retardamento "na direção frontal" em uma seção contínua. O principal é determinar o processo necessário a tempo e combiná-lo. Hurst é bom apenas para pesquisa teórica, mas não para comércio prático.