Volumes, volatilidade e índice Hearst - página 34
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Ainda não entendo o que se entende por um novo tamanho de linha. A linha sob análise R/S é a mesma o tempo todo e seu tamanho não muda. A fila é cortada em pedaços K. K é o que eu chamo de tamanho da régua, não a nova média.
Provavelmente, eu fiz uma imprecisão ao falar sobre a média. Referia-me à série de desvios cumulativos, Z(t) na referência que você sugeriu. Da série inicial de n pontos, n séries de tamanho t = 1, 2, ...,n são produzidos. E para cada uma dessas linhas, há uma régua - Z(t). Para tornar mais claro, para mim qualquer soma cumulativa é quase sinônimo de média, até um fator de normalização.
Quanto à referência a assimptóticos Hearst, a Wikipédia salienta que
.... Até agora, nenhum código de cálculo de assímptota do Hearst foi apresentado.Em qualquer caso, entendo, Candidato, por que você precisa de um tom brincalhão e condescendente. Até agora o fio está sobrecarregado com tudo menos resultados e oportunidades para verificá-los. Desejo-lhes felicidades, espero ver um desnudamento. Por favor, faça-me feliz.
Hmm, nossa discussão também sobrecarrega o fio, daí o tom. Você parece ter perdido um dos resultados da discussão - concordando que o Hurst original não é o melhor indicador para nossos propósitos. Portanto, você está se engajando em uma espécie de reconstrução histórica.
HideYourRichess:
E, a propósito, estou perturbado por dúvidas vagas. Por acaso você não usou GNV C em suas experiências, usou? Se assim for, é um grande erro, você não pode usá-lo para gerar dados para Hearst.
Obrigado por sua meticulosidade, você comentou cada ponto. E eu poderia ter respondido com o mesmo. No entanto, decidi limitar-me à citação citada. Creio que aí reside a diferença fundamental em nossas abordagens.
Eu usei o MQ PRNG, que é apenas uma concha do C. Isto é, do seu ponto de vista "é um grande erro" e não é adequado "gerar dados para Hearst".
Aqui a própria formulação da pergunta me parece completamente inaceitável. Acontece que você precisa de dados especiais para Hearst. Não funciona com dados não-especiais. Que tipo de indicador é tão seletivo? O que isso tem a ver com matemática, então?
Vita, por exemplo, sugeriu que Nikolai calculasse Hearst em um número N no cubo. Embora Vita nunca tenha admitido qual deveria ser o resultado, ele se comportou como se isso fosse bem possível e o resultado deve fazer sentido. E eu acredito nele.
Quanto ao PRNG, eu, se você prestou atenção, fiz o cálculo para três quantidades - o intervalo, o módulo incremental e a variação. Para o último deles, há uma fórmula estritamente comprovada: <D>=N. Esta fórmula foi para mim um critério de exatidão de cálculos. Se os cálculos mostrassem que não se mantém, então eu assumiria que os cálculos estão errados (não importa o motivo) e não a fórmula. Entretanto, mais uma vez, se você prestar atenção, os resultados mostraram que esta fórmula é válida para todos os valores de N. E para Hurst eles mostraram exatamente o que era de se esperar. Portanto, pessoalmente não tenho dúvidas a respeito deles.
Aparentemente, temos noções bem diferentes do que é um índice Hurst, como ele é calculado e o que é. Não faz sentido discutir nesta situação. Devemos primeiro concordar sobre as noções. Sugiro que você consulte a wikipedia em inglês e veja o que eles dizem sobre o assunto. Vita se referiu a ele em algum lugar antes. Eu olhei para esse link e acho que é muito correto. E simples.
Candid:
Tomei isso como uma introdução. Isso desperta curiosidade, surgem algumas ressonâncias, algo cai no vazio (no sentido de falta de associação).Mas a introdução deve ser seguida pelo texto principal :).
A mera divisão do padrão em causa e efeito é inteiramente consistente com minhas opiniões - somente neste caso eles merecem um título separado e uma consideração separada. Desassociação por semelhança, correlação e outras ferramentas viviseccionais sugere antes um estágio bastante inicial no desenvolvimento da idéia, quando, além da sensação de que você compreendeu claramente algo e imagens muito gerais, não há quase nada.
De modo geral, você gosta mais do novo mundo desenhado em traços largos, mas eu gostaria de entender o que ele tem a ver com a realidade.
O impasse está na discrição dos sinais de AT, aquele famoso e onipresente "comprar, vender, fumar bambu", e é por isso que há um atraso e outros "pesos" inevitáveis de AT. Além disso, TA está cheio de contradições internas.
Tudo começou com o desejo de poder, por um lado, escrever livremente ATSs, e por outro lado, emular o processo de tomada de decisão de um comerciante vivo. Uma das características do comércio manual (isto é, sem usar indicadores) é a capacidade de tomar uma decisão imediatamente com um olhar sobre um gráfico, ou seja, sobre qualquer barra. Pensei então, como posso ensinar a uma máquina idiota o que eu mesmo faço? Além disso, aqui e ali encontrei algumas opiniões de que algumas táticas "manuais" não podem ser formalizadas.Em meados de 2009 eu conheci a ANN, então eles eram primitivos Reshetov lineares perseptrons (sem ofensa intencional). A partir daquele momento comecei a dominar a ANN como um meio para transformações não lineares da BP, pois senti em meu instinto que isto era exatamente o que eu estava procurando.
Isto foi seguido pelo estudo dos algoritmos de otimização em geral e da GA em particular como uma ferramenta para redes de aprendizagem e como uma possibilidade potencial para criar sistemas auto-organizadores adaptáveis com IA (limitados pelos propósitos de comercialização, é claro). É aqui que os contornos da CCI começam a emergir. Uma teoria que é desprovida de contradições da Teoria Dow e da AT. A teoria com base na qual se torna possível construir ATC com sinais "analógicos" para comprar/vender, ou seja, a qualquer momento, construir ATC quase "ao vivo" adaptável absolutamente sem nenhuma configuração relacionada às funções comerciais do próprio TS, excluindo, é claro, as configurações relacionadas à manutenção do serviço.
Os princípios básicos da CCI I já foram repetidamente expressos em vários tópicos do fórum.Estes são:
- A qualquer momento existe a possibilidade de entrar tanto em posições longas como curtas.
-Pode haver posições longas e curtas juntas em um determinado momento (cada uma tem seus próprios objetivos).
-Cada posição tem limitações que identificam de forma única a decisão comercial, como TP e SL.
Cada posição tem sua própria "vida útil", essencialmente limitada pelo paternostro móvel.
Os principais procedimentos para a aplicação do PCC são:
-Preparar BPs para obter distribuição sem caudas grossas.
-Construindo de forma estacionária nas escalas relativas do padrão.-Análise de um conjunto de padrões de diferentes TFs (você pode usar diferentes ferramentas, eu uso ANN)
-Formalização baseada em análise de sinais.
Yurixx:
A idéia geral da direção não é censurável. Mas é um programa muito legal. Não será fácil de implementar porque não há uma definição formal de padrão e, por outro lado, padrões idênticos podem consistir em diferentes números de pontos.Não utilizar a correlação como medida de semelhança de padrões pode ser interessante se for proposto um método alternativo (e eficiente). Sem isso, abandonar a correlação poderia levar a um beco sem saída.
и
Farnsworth:
Não importa realmente se MathCAD, MQL ou C++ é usado. No final, ela tem que ser formalizada de alguma forma. Eu investiguei os padrões e investiguei a ZZ no passado/futuro, sem nenhuma utilidade, sem conexões. Nada mesmo. Hearst's 0,5 explica tudo.
A mastigação e a mastigação da TPP leva inevitavelmente a conclusões muito interessantes.
Avals:
imha, um padrão ou uma combinação deles em quadros diferentes faz sentido apenas em um determinado contexto - a fase do mercado. Um padrão não é a causa de uma mudança, mas apenas algum sinal provável de uma transição. O contexto pode ser bem diferente.
Avals:
Embora eu utilize a análise técnica para tomar decisões comerciais, existem algumas diferenças importantes entre meu método e as abordagens da maioria dos outros comerciantes deste grupo. Primeiro, não creio que muitos comerciantes técnicos recuem em suas pesquisas mais do que trinta anos, muito menos cem anos ou mais. Em segundo lugar, nem sempre interpreto a mesma figura estereotipada da mesma forma . Levo também em conta em que parte do ciclo econômico de longo prazo nos encontramos. Só isto pode levar a diferenças muito significativas entre as conclusões que tiro dos gráficos e aquelas que são alcançadas pelos comerciantes que não o fazem. Finalmente, não considero os padrões clássicos de cartas (cabeça e ombros, triângulo, etc.) como formações independentes. Ao invés disso, procuro certas combinações de figuras ou, em outras palavras, figuras dentro de figuras. Essas combinações mais complexas de vários dígitos podem fornecer sinais para os negócios com maior probabilidade de sucesso .um conjunto de padrões que descreve sem ambiguidade a fase atual do mercado está sempre presente.
Candidato:
Tomei isto como uma introdução. ......
Mas a introdução deve ser seguida pelo texto principal :)No momento em que estou escrevendo um ATC sobre a CCI, algumas coisas de pesquisa teórica foram postadas no ramo sobre a fechadura. Tenho postado algumas de minhas descobertas teóricas no ramo de fechaduras.
Obrigado por sua meticulosidade, você comentou cada ponto. E eu poderia ter respondido da mesma forma. Entretanto, decidi me limitar à citação acima. Penso que a diferença fundamental em nossas abordagens está enterrada nela.
Eu estava usando o PRNG da MQ, que é apenas uma concha de Cish. Portanto, do seu ponto de vista "é um grande erro" e não é adequado "gerar dados para Hearst".
Aqui a própria formulação da pergunta me parece completamente inaceitável. Acontece que você precisa de dados especiais para Hearst. Não funciona com dados não-especiais. Que tipo de indicador é tão seletivo? O que isso tem a ver com matemática, então?
Vita, por exemplo, sugeriu que Nikolai calculasse Hearst em um número N no cubo. Embora Vita nunca tenha admitido qual deveria ser o resultado, ele se comportou como se isso fosse bem possível e o resultado deve fazer sentido. E eu acredito nele.
Quanto ao PRNG, eu, se você prestou atenção, fiz o cálculo para três quantidades - o intervalo, o módulo incremental e a variação. Para o último deles, há uma fórmula estritamente comprovada: <D>=N. Esta fórmula foi para mim um critério de exatidão de cálculos. Se os cálculos mostrassem que não se sustentava, então eu assumiria que os cálculos estavam errados (qualquer que seja o motivo), não a fórmula. Entretanto, mais uma vez, se você prestar atenção, os resultados mostraram que esta fórmula é válida para todos os valores de N. E para Hurst eles mostraram exatamente o que era de se esperar. Portanto, pessoalmente não tenho dúvidas sobre eles.
Aparentemente, temos idéias absolutamente diferentes sobre o que é o índice Hurst, como ele é calculado e o que ele é. Não faz sentido discutir nesta situação. Devemos primeiro concordar sobre as noções. Sugiro que você consulte a wikipedia em inglês e veja o que eles dizem sobre o assunto. Vita se referiu a ele em algum lugar antes. Eu olhei para esse link e acho que é muito correto. E simples.
Você entendeu mal meu comentário sobre a forte PRNG. Não é exatamente "aleatório", e nem mesmo exatamente "pseudo-aleatória", portanto, esperando um conjunto de números "aleatórios" dele, você pode se deparar com um conjunto desagradável de cicliciidades internas do próprio gerador. O que pode afetar os resultados. Mas é assim, a propósito, se a questão da exatidão dos dados de entrada não for muito incômoda - você não pode prestar atenção a ela.
E a definição de Hearst da wikipedia não me surpreendeu de forma alguma.
Vita:
Muito desejo de sucesso, espero ver um desentendimento. Por favor, faça.
Minha resposta anterior foi escrita sob pressão de tempo e em um ambiente bastante nervoso :).
Agora eu reli minhas explicações sobre os governantes e percebi que não tinha esclarecido nada. Imagine que uma pessoa trabalhou em algo por um dia e outra por dois dias. E você pode não levar este fato em consideração ao comparar seus resultados. Em termos humanos, isto seria chamado de padrão duplo, ou seja, você teria dois governantes, um para uma pessoa e um para a outra.
Da mesma forma, quando os valores sucessivos da soma acumulada se revelarem membros perfeitamente iguais da mesma série você pode, imho, falar de sua régua para cada um desses valores.
Mas, é claro, não me ocorreria impor minhas associações a ninguém.
E o desenlace mais provável, infelizmente, é um desvanecimento mais ou menos gradual da discussão :)
E ainda há tópicos que conseguem viver para sempre - digamos, o da pesca :)
Você entendeu mal meu ponto de vista sobre a forte PRNG. Não é exatamente "aleatório", e nem mesmo exatamente "pseudo-aleatória", portanto, esperando um conjunto de números "aleatórios" dele, você pode se deparar com um conjunto desagradável de cicliciidades internas do próprio gerador. O que pode afetar os resultados. Mas é assim, a propósito, se a questão da exatidão dos dados de entrada não for muito incômoda - você não pode prestar atenção a ela.
Tenho a impressão de que você não lê os posts. Não lhe basta que os resultados teóricos e calculados coincidam? Ou você acha que tal coincidência pode acontecer por acaso?
Ah, vamos lá. Para o resto de nossas discordâncias, a situação é a mesma - falamos idiomas diferentes. Deixando de lado as minúcias e voltando à auto-similaridade que temos: você acredita que a auto-similaridade é bem definida por um número, e este número deve ser constante, enquanto o único argumento para a auto-similaridade é a similaridade de gráficos em tf diferentes. E tudo isso me parece ser uma simplificação injustificada. Como podemos chegar a um acordo? Você pode nos dar sua definição de auto-similaridade?
para FreeLance
Спасибо за превосходную графику.
Foi lá que eu vi o modelo.
Não, você não o fez! Foi uma ilustração do efeito Slutsky. Eu estava tentando reforçar a palavra com uma forma artística, para mostrar que 99% das informações não mudam quando se muda de MA, ou seja, em essência, uma característica integral da mesma série, mais ou menos falando "ela mesma", é "mostrada". E não é a melhor opção para construir qualquer estratégia sobre MA.
Mas o modelo é bem diferente e muito mais complexo
Espero por seu sucesso
Muito obrigado por meus desejos, o mesmo para você :o)
a Joo
Obrigado pela reflexão. Vou pensar sobre isso.
Para FreeLance, Joo
Obrigado pelos desejos, eu sinto que estou indo além da linha de frente :o) Parece-me que suas expectativas são um pouco altas. É uma tarefa e tanto e dada minha carga de trabalho - pesquisar por pelo menos 6 meses ou mesmo 10 em modo opcional.
Tenho muito que preparar e depurar, vou começar com o cálculo do espectro singular e isso já depois de uma viagem de negócios (2 semanas). Portanto, entrem às vezes... :o)
E o desenlace mais provável, infelizmente, é um desvanecimento mais ou menos gradual da discussão :)
Com que fator de auto-similaridade? :о)