Показатель Херста - страница 7

 
Prival писал(а) >>

посмотрел. Опять 25. там корелограмма, это функция. Функция превращается в число, только при определенном значении аргумента.

"В анализе временных рядов коррелограмма, также известная как график автокорреляции, является графиком автокорреляций выборки, от h (временная задержка). "

вот так она выглядит 'Автокорреляционная функция' это график !!!

Теперь что получается график (функцию) сравнивают с числом ? так что ли ?

А может просто сравнивать нужно не функцию, а число с числом.

Показатель херста это число и его нужно сравнивать с числом!!

З.Ы. корелограмма и АКФ это по своей сути набор коэффициентов автокорреляций. Тут же употребляется единственное число "коэффициент (один) автокорреляции". Вот я и хотел выяснить, что это, как его считаете, при каком значении аргумента, автокорреляционная функция становиться коэффициентом автокорреляции. Некоторые фиксируют АКФ на уровне 0.707, некоторые через интеграл – это важно для другой задачи. Определения интервала времени, в течении которого процесс коррелирован сам с собой. (Для трейдеров это время в течении которого наблюдаемый процесс сохраняет свои характеристики движения).

Показатель Херста (ПХ) это число, которое характеризует ДАННЫЙ ВР. Теперь, возьмём котир, например М1, находим для него ПХ (пока всё правильно и логической ошибки нет). Проделываем эту процедуру для М2, М3...Мtf и получаем график - зависимость ПХ от ТФ. Сравниваем его, если это необходимо, с моей коррелограммой (тоже график от ТФ).

Всё это не нужно? Тогда находим коэффициент автокорреляции в ряде первой разности, например М10 и сравниваем его с ПХ для этого же М10.

Сергей, ну где непонятки? Всё сравнивается без противоречий - число с числом, функция с функцией!

 
Neutron писал(а) >>

Показатель Херста (ПХ) это число, которое характеризует ДАННЫЙ ВР. Теперь, возьмём котир, например М1, находим для него ПХ (пока всё правильно и логической ошибки нет). Проделываем эту процедуру для М2, М3...Мtf и получаем график - зависимость ПХ от ТФ. Сравниваем его, если это необходимо, с моей коррелограммой (тоже график от ТФ).

Всё это не нужно? Тогда находим коэффициент автокорреляции в ряде первой разности, например М10 и сравниваем его с ПХ для этого же М10.

Сергей, ну где непонятки? Всё сравнивается без противоречий - число с числом, функция с функцией!

1. придумывать свою функцию и называть её именем, другой общеизвестной функции. немного не корректно. (В маткаде есть встроенная функция АКФ lcorr() - это проще и удобнее)

2. "...находим коэффициент автокорреляции в ряде первой разности..." - Как ? что это ? формула ? (Автокореляция - это означает сравнивается ряд сам с собой, если без здвига, то кореляция = 1 по определению, при сдвиге коэффициент может меняться от -1 до 1). Единицу все время сравнивать с ПХ ?

Сергей может лучше скайп, быстрее голосом все пояснить + прогами на маткаде поясним друг другу про что говорим. Тут клаву сотрем. Скорее всего просто путаница в терминах. Поэтому и не понимаем друг друга.

 
Prival писал(а) >>

Сергей может лучше скайп, быстрее голосом все пояснить + прогами на маткаде поясним друг другу про что говорим. Тут клаву сотрем. Скорее всего просто путаница в терминах. Поэтому и не понимаем друг друга.

А зрителям что тогда делать. Нет уж. Лучше продолжать в том же русле в том же месте. То есть на формуе.

Хотя можно и слушателем стать. Но все же не смогут.

 
Vinin писал(а) >>

А зрителям что тогда делать. Нет уж. Лучше продолжать в том же русле в том же месте. То есть на формуе.

Хотя можно и слушателем стать. Но все же не смогут.

ок обязуюсь итоги выложить в виде формул и графиков. Цель я так понимаю. Херст и коэффициент кореляции - это принципиально разные вещи или понятия одного порядка (только меняються в разных пределах). Мне просто непонятно как расчитать "коэффициент автокореляции". Функцию могу, а вот коэффициент нет, коэффициент кореляции могу, а вот авто кореляции не получается, так ка не понимаю что это.

 
Prival писал(а) >>

2. "...находим коэффициент автокорреляции в ряде первой разности..." - Как ? что это ? формула ? (Автокореляция - это означает сравнивается ряд сам с собой, если без здвига, то кореляция = 1 по определению, при сдвиге коэффициент может меняться от -1 до 1). Единицу все время сравнивать с ПХ ?

Еденицу не рассматриваем - тривиальный случай. Сдвиг в ряде первой разности всегда на 1 и только! - Мы рассматриваем корреляцию только между соседними отсчётами в ряде первой разности на КОНКРЕТНОМ ТФ. Что бы получить коррелограмму, варируем ТОЛЬКО ТФ для исходного ряда.

Это корректное определениене, недопонимания не должно возникать.

Vinin писал(а) >>

Нет уж. Лучше продолжать в том же русле в том же месте.

Согласен. Так лучше.

 
Neutron писал(а) >>

Что бы получить коррелограмму, варируем ТОЛЬКО ТФ для исходного ряда.

пожалуй, Prival, ты прав. Это не коррелограмма, коэфиициент корреляции между соседними отсчётами в ряде первой разности найденный для разных ТФ.

 
Neutron писал(а) >>

пожалуй, Prival, ты прав. Это не коррелограмма, коэфиициент корреляции между соседними отсчётами в ряде первой разности найденный для разных ТФ.

и это меня тоже путает. если сравниваються два массива один допустим это M1 а другой с M5, можно конечно. Но массивы должны быть одинаковой длинны. Допустим 20 значений. Это получается что мы сравниваем поведение в разных временных горизонтах. Минутки - это 20 минут, а 5минутки это - 1ч 40 мин. Тоже как то не так.

 

Считаем, что ряды в первом приближении стационарны и нет заметной разницы полученных оценок от участка ВР на котором этота оценка производится.

 
Neutron писал(а) >>

Считаем, что ряды в первом приближении стационарны и нет заметной разницы полученных оценок от участка ВР на котором этота оценка производится.

есть ли расчет показателя Херста в маткаде (нужны формулы в дискретном виде)?

У себя нашол пока только вот это

Файл с подходами к анализу временных рядов прилагаю. Эти формулы взял от туда.

Файлы:
 

В Маткаде этой функции нет.

То, что ты привёл в своём сообщении похоже на правду, за исключением следущего (правильно так):

1. Устойчивые тенденции или предсказуемость поведения ВР: Hu<1/2 или Hu>1/2 (антиперсистентность и персистентность соответственно).

2. Отсутствие устойчивости или непредсказуемость поведения ВР: Hu=1/2 (интегрированная СВ с нулевым МО в ряде первой разности).