Hurst üssü - sayfa 38
Ticaret fırsatlarını kaçırıyorsunuz:
- Ücretsiz ticaret uygulamaları
- İşlem kopyalama için 8.000'den fazla sinyal
- Finansal piyasaları keşfetmek için ekonomik haberler
Kayıt
Giriş yap
Gizlilik ve Veri Koruma Politikasını ve MQL5.com Kullanım Şartlarını kabul edersiniz
Hesabınız yoksa, lütfen kaydolun
Metin eklendi. Ne yazık ki, formül ve teorik kısım işe yaramadı.
Ancak FARIMA yerleştirme süreci özel olarak tanımlanmıştır.
Grafiklerde harika bir ACF var. Hiç pazar gibi görünmüyor.
Grafiklerde harika bir ACF var. Hiç pazar gibi görünmüyor.
Evet, her şey yolunda görünüyor. Orijinal alıntı için böyle gördüm, farklılıkları değil.
Benim için soru farklı.
model doğruluğu sorunu
Kotirin kendisi kesinlikle doğru bir modeldir.
Düz bir çizgi şeklinde çok yanlış bir model alabilirsiniz. Ve sonra eğri, ve sonra dikkate alınması gereken başka bir şey ...... Nerede durmalı. Model ne kadar doğru olursa, onu oluşturmak için kullanılan verilere o kadar çok bağlanır (uyum). Buradan. FARIMA gibi bir modele ihtiyacımız var mı? Bu aşırı olabilir mi? Düzeltme yeterlidir, geri kalanı için ARMA, peki, belki (mutlaka değil) geri kalanı için ARCH?
Herhangi bir alıntıda, bu en uzun hafıza tanımlanabilir. Ancak ACF burada uygun değil.
Peters, uzun hafızanın ilginç bir tanımını veriyor. Okumak. Kitaplarında bu konuda çok ilginç şeyler var. Buna göre, bu tür süreçlerin banal bir ACF ile ölçülemeyeceği ortaya çıkıyor. ACF 5-6 gecikme ölçeğinde çalışır ve bu kadar. H, uzaklığın kareköküne eşit bir sapmaya sahip bir parçacığın yürüyüşü olarak ifade edilirse, StdDev = Sqrt(T) = T^(0.5) normal dağılımının özel bir durumunu elde ederiz. Bu nedenle, bir parçacığın dağılımı 0,5'ten biraz daha yüksek veya daha düşükse, bu yalnızca bir durumda mümkündür: parçacık geçmiş durumunu hatırlamalıdır , bu da böyle bir işlemin belleğe sahip olacağı anlamına gelir. Onlar. H, bu hala bir dış etkinin özelliği değil, sürecin önceki durumuna bağımlılıktır. Ve kaçış yörüngesi korunursa, önceki değerlere bağlıdır ve hafıza süresi hesaplanabilir. Ve genellikle tüm hesaplama ölçeklerinde eğim açısının değişmediği ve aynı zamanda 0,5'e eşit olmadığı görülür. Böyle bir durumda, işlemin sonsuz belleğe sahip gerçek bir Hurst işlemi olduğu söylenir. Sadece burada ACF böyle bir şey göstermeyecektir.
Vurgulamaya katılmıyorum. Geçmişle ilgili bilginin taşıyıcısının ne olduğu konusunda iki alternatif vardır: Ya bu parçacık geçmiş durumunu hatırlar ya da parçacığın durumunu hatırlayan çevredir. Dış ortamın genellikle çok daha karmaşık bir nesne olduğu ve bir parçacığın genel olarak maddi bir nokta olabileceği gerçeğini göz önünde bulundurarak, ikinci seçeneğe katılmayı tercih ederim.
Vurgulamaya katılmıyorum. Geçmişle ilgili bilginin taşıyıcısının ne olduğu konusunda iki alternatif vardır: Ya bu parçacık geçmiş durumunu hatırlar ya da parçacığın durumunu hatırlayan çevredir. Dış ortamın genellikle çok daha karmaşık bir nesne olduğu ve bir parçacığın genel olarak maddi bir nokta olabileceği gerçeğini göz önünde bulundurarak, ikinci seçeneğe katılmayı tercih ederim.
Örnek olarak, bildiklerimden yola çıkarak böyle bir deneyim verebilirim: Bir elektronun silikonun kristal kafesinde dolaşmasını düşünürsek, bu yasayla H=0.5 ile ifade edilecektir. Ancak kristale bir safsızlık n veya p eklersek, zaten tamamen farklı bir karakter elde ederiz: sözde. H'nin 0,5'ten önemli ölçüde farklı olacağı anormal difüzyon. Açıkçası, bu durumda H sadece ortamın bir özelliğidir. Bu arada, safsızlık atomları bir yarı iletkenin hacmi üzerinde istatistiksel olarak fraktal olarak dağıtılır; bu nedenle, böyle bir yürüyüşe fraktal üzerinde yürüyüş de denir.
Ve bunun bizim durumumuz üzerinde ne etkisi olabilir? Peki, yani, belleğin nerede depolandığı bizim için ne fark eder - maddi bir noktada mı yoksa bir dış ortamda mı?
Fark, muhtemelen, modelleme yaklaşımındadır: teorik bir model oluşturmak için, neler olup bittiğine dair bir tür temel açıklamaya sahip olmak, parmağınızı gökyüzüne doğrultmamak için daha hoştur. Bazı faktörlerin dış çevrenin bir ürünü olduğuna inanırsak, onları (yaşam deneyimlerimize dayanarak) orada arayacağız ve bulduktan sonra daha uygun bir etki modeli sunabileceğiz. Faktör içsel ise, buna göre sistemin iç yapısı ile ilgili bazı değerlendirmeleri kullanacağız. Başka bir deyişle, iç ve dış kuvvetler farklı denklemlerle tanımlanır ve bunlardan hangisiyle uğraştığımızı bilmek güzel olurdu.
Özellikle.
Otoregresyonumuz var. Kesinlikle kotir. Dışarıdan bir şey yok. İç faktör mü?
EURUSD = GBPUSD+..... gibi diğer fiyat tekliflerinin değerlerine dayanarak fiyat teklifimizi modellediğimiz bir regresyonumuz var. Ama bunlar tabiri caizse homojen değişkenlerdir. Dış etken mi?
Şimdi regresyona günün saatini ekliyoruz, aktiviteyi günün saatine göre modelliyoruz. Böyle kesinlikle "dış" değişkenler bir bulut yazmak mümkündür. Tamamen harici mi?
Parçacıklar ve çevre teorisine yer yok.
Var ama kim yapacak?
Hayır, böyle bir teori.
Modelin sözlü anlatımından yola çıkmak gerekir.
Ve bunlar çok değişken sayıda ve değişken ilişkilerde ekonomik süreçlerdir. Kotir bu işlemin uygulanmasıdır. Bu, bir molekülün hareket ettiği ve çarpıştığı bir Brown süreci değildir, yani. kendi özelliklerine sahip bağımsız bir nesnedir.
Özellikle.
Otoregresyonumuz var. Kesinlikle kotir. Dışarıdan bir şey yok. İç faktör mü?
EURUSD = GBPUSD+..... gibi diğer fiyat tekliflerinin değerlerine dayanarak fiyat teklifimizi modellediğimiz bir regresyonumuz var. Ama bunlar tabiri caizse homojen değişkenlerdir. Dış etken mi?
Şimdi regresyona günün saatini ekliyoruz, aktiviteyi günün saatine göre modelliyoruz. Böyle kesinlikle "dış" değişkenler bir bulut yazmak mümkündür. Tamamen harici mi?
Parçacıklar ve çevre teorisine yer yok.
Gerileme herhangi bir şey üzerine inşa edilebilir ve bu yönteme dürtme yöntemi denir. Soru, birçok olası regresyon modelinden bunu önceden söyleyip söyleyemeyeceğimizdir. Bu nedenleri matematiksel olarak açıklayın. Fark denklemini yazın, regresyon katsayılarını analitik olarak hesaplayın - böylece hangilerinin dış faktörlerin etkisini temsil ettiği, sistemin iç özelliklerini karakterize eden ve iç ve dış faktörleri birleştiren açık.
Örneğin, en basit sistemlerden biri olan bir salınım devresi için bir fark denklemi oluşturmaya çalışın. Regresyon açısından, bu bir ARMA modeli olacaktır ve katsayıları, devrenin kendisinin ve giriş sinyalinin parametrelerinin bir kombinasyonunu temsil edecektir:
Y(k) = 2*a*cos(w0)* Y(k+1) - Y(k+2) + X(k) - a*sin(w0)* X(k+1)
Burada X bilinmeyen bir dış etkidir, Y gözlemlenen tepkidir, a sönümleme parametresidir, w0 doğal salınım frekansıdır