[Архив!] Чистая математика, физика, химия и т.п.: задачки для тренировки мозгов, никак не связанные с торговлей - страница 387

 
Candid:А ещё подумай, почему Хёрст нормировать на СКО догадался, а считать степень по лучу из начала координат не догадался. Считал, по регрессии. Дурак был, так по твоему выходит?

Мт4 и МQL у него не было...И форума.

;)

 
Candid:

...


Встряну немного с твоего позволения. Расчет показателя Херста хорошо описан у Ширяева и с художественной точки зрения, он занимался не, как таковым «Нилом», а притоками Нила (приращениями, т.е. тем, что образует процесс под названием - Нил). К чему это я? А! Не обращай внимание - это вообще лирическое отступление.

Считать показатель Херста методом размаха – дело бессмысленное, он очень грубый, и оценка получается с очень большим смещением (около 20-30% ошибки - просто легко). Есть две хороших методики:

  • Метод Виттла (на основе регрессионных моделей, работает железно, если модель соответствует действительности)
  • На основе вейвлетов (самый точный метод, хорошо работает "локально")
 
Farnsworth:

Встряну немного с твоего позволения. Расчет показателя Херста хорошо описан у Ширяева и с художественной точки зрения, он занимался не, как таковым «Нилом», а притоками Нила (приращениями, т.е. тем, что образует процесс под названием - Нил). К чему это я? А! Не обращай внимание - это вообще лирическое отступление.

Считать показатель Херста методом размаха – дело бессмысленное, он очень грубый, и оценка получается с очень большим смещением (около 20-30% ошибки - просто легко). Есть две хороших методики:

  • Метод Виттла (на основе регрессионных моделей, работает железно, если модель соответствует действительности)
  • На основе вейвлетов (самый точный метод, хорошо работает "локально")
А ты сам эти методы примерял, дают они что-нибудь? Особо интересно конечно то, что работает локально.
 
Candid:
А ты сам эти методы примерял, дают они что-нибудь? Особо интересно конечно то, что работает локально.

Я довольно долго занимался фрактальным анализом и перепробовал многое. К сожалению, вирус погубил большую часть материалов, но я уже перестал расстраиваться. Как нибудь соберусь - и повторю наиболее ценные достижения :о) Метод Виттла я даже переложил на MathCAD когда то, а метод на базе вейвлетов реализован в MathLab, где я его и изучал.

Только, зачем вам этот показатель? Он имеет весьма смутное прогностическое свойство (). Т.е., даже вычисленное точное значение 0.8 (даже с доверительным интервалом) - тебе ничего не скажет о том, что "трендовость" сохраниться, сколько отсчетов это состояние сохраниться, и не ответит на главный вопрос - куда тренд двинет. Более того, этот показатель, вычисленный на исторических рядах, демонстрирует лишь "склонность" и даже процесс с "трендовостью" реально может показать отличное поведение от ожидаемого (так просто сложится) и что самое обидное - "не придерешься".

Для осмысленной оценки - нужна вероятность, а это означает, что нужно рассматривать котировку, как мультифрактал и строить - "спектр сингулярности".

И совсем неприятная характеристика - это, в буквальном смысле, "катастрофическая" зависимость от длины выборки.

 
Черт побери, этот Хёрст выползает на форуме регулярно. Может, кто-нибудь сможет мне растолковать, какую прогностическую ценность он имеет?
 
Mathemat:
Черт побери, это Хёрст выползает на форуме регулярно. Может, кто-нибудь сможет мне растолковать, какую прогностическую ценность он имеет?

фактически, - никакой. Растолковал? :о) Но он полезен при моделировании процессов.

ДОПИСКА: единственная практическая ценность, которую трудно автоматизировать - это анализ формы графика в log-log координатах. Можно внятно сказать, какой участок ряда соответствует степенному закону, и можно "формально" ввести величину "длина памяти". А это ценно. А то начинают регрессию считать, и часто там, где делать это не имеет смысла (бывает, ну не соответствует поведение приращений степенному закону, как например - форекс).

 

Farnsworth:

И совсем неприятная характеристика - это, в буквальном смысле, "катастрофическая" зависимость от длины выборки.

Да, похоже определение длины выборки и есть ключевой момент в абсолютном большинстве подходов.

Мультифракталы - хм. возможно, вроде есть указания что эта концепция более адекватна, да и авторитет Мандельброта опять же.

 
Candid:

Да, похоже определение длины выборки и есть ключевой момент в абсолютном большинстве подходов.

Мультифракталы - хм. возможно, вроде есть указания что эта концепция более адекватна, да и авторитет Мандельброта опять же.

если честно - я пока вообще не понимаю, чего вы такое творите и на кой все это нужно?
 
Mathemat:
Черт побери, этот Хёрст выползает на форуме регулярно. Может, кто-нибудь сможет мне растолковать, какую прогностическую ценность он имеет?

=0,5 случайное блуждание в шуме.

<0.5 еще хуже - шум случайно блуждает :)

>0.5 есть надежда про память...

>0,79 - естественно природно

 
Farnsworth:
если честно - я пока вообще не понимаю, чего вы такое творите и на кой все это нужно?
Ээ ... это ты в широком или в узком смысле? :)