[Архив!] Чистая математика, физика, химия и т.п.: задачки для тренировки мозгов, никак не связанные с торговлей - страница 388
![MQL5 - Язык торговых стратегий для клиентского терминала MetaTrader 5](https://c.mql5.com/i/registerlandings/logo-2.png)
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
FreeLance:
<0.5 еще хуже - шум случайно блуждает :)
если меньше 0.5 и точно известно, что сохраниться - это просто чудо. Это вовсе не "шум" да еще блуждающий, это означает, что процесс будет стремиться (статистически) возвращаться к своему среднему. Возьмите синусоиду и смешайте с небольшим шумом, получите 0.1, 0.2 как от так.
0.5 - это СП и он может так же блуждать вокруг своего среднего или уйти от него, все зависит от стационарности процесса. (Херст ничего не говорит о стационарности прямо, кроме некоторых "намеков")
0.5 есть надежда про память...
Доказано, что процессы с приращениями, обладающие тяжелыми хвостами - обладают долговременной памятью. Для это смотреть на кривульку Херста не нужно. (и эта надежда появляется при >0.5)
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? :)
Дык они тоже вообще не понимают, что творят и на кой все это нужно. Просто время от времени ботаники вспоминают Херста и начинают его дружно обсуждать. Потом забывают про Херста и вспоминают про толстые хвосты и т.д. и т.п.
=0,5 случайное блуждание в шуме.
<0.5 еще хуже - шум случайно блуждает :)
>0.5 есть надежда про память...
>0,79 - естественно природно
Это понятно, знаем. Персистентность, антиперсистентность и прочее. Какое отношение это имеет к реальному прогнозу будущего, вот в чем вопрос...
Когда впервые узнал о Херсте (у Питерса) и познакомился с методом его расчета, сделал вывод, что данных нужно очень много, чтобы они были статпредставительными. Результат, если он и будет получен, имеет смысл только для инвестирования с большим горизонтом, никак не спекулянтским. Это только мое имхо.
Вроде как есть методики его расчета, требующие не так много данных. Это, наверно, и есть по сути локальность, о которой тут Farnsworth упомянул?
Помню, пару лет назад видел единственное практическое применение Херста - для моделирования синтетических рядов с заданным Херстом, которые затем следует подавать на вход тестера. Что-то у меня не срослось, забросил. А потом пришло интуитивное осознание того, что моделирование должно быть "умным": в моделируемом ряде синтетик следует учитывать именно те свойства реального финансового ряда, которые эксплуатируются самой торговой системой. Произвольное моделирование безотносительно к самой ТС совершенно бессмысленно. Однако до количественного выражения этой "парадигмы" я не смог дойти.
Раз строго доказано, что при 0,5 - блуждание. Понятно, что в окрестностях...
Но, разве этого мало?
;)
Ищите несоответствие размерностей, да что угодно.
И эксплуатируйте на здоровье.
Mathemat:
...
А потом пришло интуитивное осознание того, что моделирование должно быть "умным": в моделируемом ряде синтетик следует учитывать именно те свойства реального финансового ряда, которые эксплуатируются самой торговой системой. Произвольное моделирование безотносительно к самой ТС совершенно бессмысленно. Однако до количественного выражения этой "парадигмы" я не смог дойти.
вро де как ==
joo:
Писатели. Блок, Пушкин, Толстой, Лем, Шекли. Каждый по своему уникален и читатель с легкостью по тексту определяет не только жанр произведения, но и может определить автора (это некий показатель, параметр, уникальный для каждого автора). Однако, статистически в любом, достаточного объема тексте, содержится постоянное количество каждой из букв алфавита. Это стат характеристика языка, на котором написано произведение. Если случайным образом генерировать буквы, но с заданными наперед статистическими характеристиками, можно получить текст нужного объема информации. Но такой текст не будет нести никакой смысловой нагрузки, и тем более будет невозможно (так как там его нет) определить автора "произведения".
Хорошо, это моя последняя реплика по этому пунктику. Если не согласен, делай что хочешь, я буду молчать :)
Да, насчет Close-Open ты оказался прав. Пришлось залезть в книгу Переса и прочитать заново некоторые места. Действительно средний квадрат расстояния, которое проходит процесс за N шагов, т.е. дисперсия пути СБ, это не размах. Эйнштейн, Фейнман, Феллер работали с этой дисперсией - вполне корректно определенным понятием. Размах придумал Херст и так, как он определен у Петерса, использовать его в каких-то аналитических выкладках совершенно невозможно.
Между делом обнаружил (совсем забыл уже эту книгу), что Петерс приложил немалые усилия чтобы натянуть свои численные эксперименты на теоретические результаты. Тем более, что есть авторы, которые получили значительно более сложные функции, чем простая степенная зависимость, которая стоит в формуле Херста. Это подтверждает мое предположение, что формула Херста в лучшем случае есть только первое приближение действительной зависимости.
PS
Количество ошибок (в основном в формулах) в книге Петерса делает ее совершенно неудобоваримой. Оно еще больше, чем я отметил при первом чтении.
Это понятно, знаем. Персистентность, антиперсистентность и прочее. Какое отношение это имеет к реальному прогнозу будущего, вот в чем вопрос...
Когда впервые узнал о Херсте (у Питерса) и познакомился с методом его расчета, сделал вывод, что данных нужно очень много, чтобы они были статпредставительными. Результат, если он и будет получен, имеет смысл только для инвестирования с большим горизонтом, никак не спекулянтским. Это только мое имхо.
Вроде как есть методики его расчета, требующие не так много данных. Это, наверно, и есть по сути локальность, о которой тут Farnsworth упомянул?
Помню, пару лет назад видел единственное практическое применение Херста - для моделирования синтетических рядов с заданным Херстом, которые затем следует подавать на вход тестера. Что-то у меня не срослось, забросил. А потом пришло интуитивное осознание того, что моделирование должно быть "умным": в моделируемом ряде синтетик следует учитывать именно те свойства реального финансового ряда, которые эксплуатируются самой торговой системой. Произвольное моделирование безотносительно к самой ТС совершенно бессмысленно. Однако до количественного выражения этой "парадигмы" я не смог дойти.
Есть модели, которые предполагают зависимость показателя Херста от времени. Это именно зависимость, как функция, а не то, что бы взять и пройтись по ряду скользящим окном. Но идентификация таких процессов – дело не легкое.
А вообще говоря, прежде чем вычислять показатель, нужно все же глазами посмотреть на log-log график. Форекс – процесс, мягко говоря, слабо самоподобный и не подчиняется степенной зависимости. Такая зависимость существует лишь в узком масштабе, сводя практически на нет всю мощь фрактального анализа (как математической дисциплины)
Вроде как есть методики его расчета, требующие не так много данных. Это, наверно, и есть по сути локальность, о которой тут Farnsworth упомянул?
А где процесс начинается? Он все время начинается или все время заканчивается? Или он никогда не прекращается? В ответе и соль. :о)
Есть модели, которые предполагают зависимость показателя Херста от времени. Это именно зависимость, как функция, а не то, что бы взять и пройтись по ряду скользящим окном. Но идентификация таких процессов – дело не легкое.
А вообще говоря, прежде чем вычислять показатель, нужно все же глазами посмотреть на log-log график. Форекс – процесс, мягко говоря, слабо самоподобный и не подчиняется степенной зависимости. Такая зависимость существует лишь в узком масштабе, сводя практически на нет всю мощь фрактального анализа (как математической дисциплины)
А где процесс начинается? Он все время начинается или все время заканчивается? Или он никогда не прекращается? В ответе и соль. :о)
учёными мужами не пререкаются...
Гвоздики Гальтона мне ближе.
;)