Вы упускаете торговые возможности:
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Регистрация
Вход
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Если у вас нет учетной записи, зарегистрируйтесь
Вот, нашел вконец. Черт, файл не умещается. Смотри личку.
Книги получил. Прежде всего просмотрю, нет ли каких-либо расхождений в определениях. В общем, вникну для начала ;)
Спасибо за проявленный интерес.
Перевел расчет на C#. Алгоритм стал полностью имитировать методику Петерса. График представлен ниже.
Оригинал
Ну что могу сказать. Полученные результаты уже гораздо больше напоминают графики из книжки. Сама линия тоже стала походить на настоящую. На всем промежутке она имеет положительный наклон (совпадение с теорией), вначале она более гладкая, а в конце становиться более изломанной (совпадение). Однако удручает не меняющийся коэффициент наклона (собственно это и есть показатель Херста).
Это может означать следующее:
1. Изучаемый процесс имеет бесконечную память. Но память должна быть конечной величиной, т.к. мы изучаем реальный рынок SP 500.
2. Изучаемый процесс не отличим от случайного блуждания (возможно это оно и есть). Тогда коэффициент Херста должен быть равен 0.5 на всем промежутке кривой. Если это действительно так, то:
3. Ошибся я:
Очень хочется подтвердить третий пункт. С нетерпением буду ждать независимых результатов.
В пользу 3 пункта, говорит то, что
З.Ы. Предварительная оценка тангенса угла наклона прямой RS дает значения около 46% (1.6 времени к 1.66 размаху), что означает отсутствие какой-либо трендовости или антитрендовости и является обязательным свойством СБ.
Проанализировав получившиеся результаты, я понял что ошибка все-таки может крыться в том, что Петерс не спроста ничего не упоминал о восстановления доходностей в аккумулятивный график . Эврика!!! Он ничего не собирает, а работает с независимыми рядом приращениями типа ln(Pi / Pi-1). Мой же ряд представлял из себя сумму доходностей: S += ln(Pi/Pi-1). Тогда я изменил код и просто пропустил эту операцию. Результаты кардинально улучшились:
Результаты среднего графика стали принципиально сходиться с выкладками Петерса. Правда в мелочах есть некоторые неточности, в частности по-прежнему есть разница между максимальными и минимальными уровнями. А также локальные изгибы прямых различаются, но основные моменты отображены точно. Видно, что после определенного времени, превышающего примерно 1,9 угол наклона снизился.
Интересным представляется тот факт, что аккумулятивный график доходностей (первый слева) в точности следует случайному блужданию. Пока я не могу дать объяснение этому эффекту. По логике вещей картина не должна принципиально меняться в зависимости от того берем ли мы доходности или же их накопленный ряд, однако прекрасно видно что это не так. Но почему?
Кажется начинает вырисовываться очень интересная картина!
p.s. По всей видимости есть какие-то непринципиальные различия в обработки данных у меня и Петерса, поэтому графике все же не м ного различаются..
Пока у меня так получилось. Но что-то мне здесь не нравится. Отметил соотв. точки, но надо обрезать лишнее -- данные на исходной картинке ограничены значениями приблизительно log(k)=0.8 и log(k)=2.4
Буду разбираться дальше.