Hurst üssü - sayfa 26
Alım-satım fırsatlarını kaçırıyorsunuz:
- Ücretsiz alım-satım 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
Bir süre başka endişelerle dikkatimi dağıtmak zorunda kaldım - kızım 18 yaşına girdi - fraktallar için zaman yoktu;)))
Ama öte yandan, böyle bir geçiş -bunu onuncu kez fark ediyorum- henüz çözülmemiş bir fraktal problemin net bir vizyonuna yol açtı.
Genel olarak, aklım başıma gelir gelmez bu görevi bitireceğiz ;)
Bekliyor olacağız :)
Halkın belirtilen konuya olan ılık ilgisine rağmen, Peters'in kitabının takibine devam ediyorum. Orada önerilen yöntemleri aklıma getirdim ve nihayet orada hala neyin hesaplandığını anlayabildim. İşte temel hesaplama formülleri:
Yaptığımız ilk şey, fiyat serilerini logaritmik getirilere dönüştürmektir. İkinci formülün özü şu şekildedir: logaritmik getirilerin ortalaması, serinin matematiksel beklentisidir, eğer serinin ortalaması her bir değerden hesaplanırsa, bu değerlerin toplamı her zaman sıfıra eşit olacaktır. Bu, trendi azaltmanın en kolay yoludur, ancak sonuç üzerinde büyük bir etkisi vardır. Daha sonra bu serinin minimum ve maksimum değerleri aranır. Grafiksel olarak, bu hesaplamalar grafiklerde gösterilebilir:
Üçüncü formül, herkesin anladığı gibi, basit bir standart sapmanın hesaplanmasıdır.
H sırasıyla aralığın logaritmik periyoduna basit bir oranıdır.
Ayrıca, Peters tarafından analiz edilen serinin tamamı bağımsız alt dönemlere bölünmüştür. Her bir alt dönem, yukarıdaki yönteme göre hesaplanır. Sonuç olarak, RS'nin bir ortalama değeri vardır ve Brownian hareketinden niteliksel olarak farklı olmalıdır. Parçacıkların saçılması periyodun logaritması ile doğru orantılı olacağından Hurst üssü, yani. aralığın periyoda oranı sabit olmalı ve 0,5'e eşit olmalıdır. Aslında, formül mükemmel değildir ve sonucu 0,3 ile fazla tahmin etme eğilimindedir, yani. kasıtlı olarak rastgele serilerde, Hurst 0,50 değil 0,53 gösterecektir. Ve bu, küçük bir örnekten kaynaklanmıyor, ne kadar çok veri kullanırsak, gösterge 0,53 bölgesine o kadar doğru ulaşır.
Böylece, önerilen metodolojiye göre 500.000 bağımsız değeri analiz ettim ve gerçek RTS pazarını onlarla karşılaştırdım. Sonra kasıtlı olarak rastgele bir dizide belirleyici bir bileşen tanıttım: önceki iki değer negatifse, mevcut değere 1/2 standart sapma (trend serisi) eklenir ve 1/2 standart sapma eklenir mevcut değer sapmaları (trend karşıtı seriler). İşte ortaya çıkan tablolar:
Gördüğünüz gibi, RTS piyasası rastgele bir yürüyüşten niteliksel olarak ayırt edilemezken, aynı zamanda açıkça trend ve trend karşıtı seriler beklenen özellikleri gösteriyor.
Şimdi bu göstergenin dinamiklerde nasıl göründüğüne bakalım:
Gördüğünüz gibi, göstergenin iki ana sorunu var: keskin geri dönüşlerde MO önemli olmayacak, salınım ise tam tersine yüksek olacak ve bu da göstergenin mantıksız bir şekilde fazla tahmin edilmesine yol açacaktır. Aksine, net bir yükseliş trendinde, MO tüm hareketin büyük bölümünü oluşturacak ve MO etrafındaki dalgalanmalar küçük olacak ve buna bağlı olarak Hurst yine makul olmayan bir şekilde düşük olacaktır.
Böylece, önerilen yöntemin piyasa fiyat hareketini yeterince tanımlayamadığı ve trend ve trend karşıtı bileşenleri etkin bir şekilde tanımlayamadığı konusunda bir ön sonuç çıkarabiliriz.
Belirtilen konuya halkın soğuk ilgisine rağmen ...
Ve "bilerek rastgele verilerin" dağılımı nedir?
Üretim yöntemini duyurmak mümkün müdür?
Böylece, önerilen metodolojiye göre 500.000 bağımsız değeri analiz ettim ve gerçek RTS pazarını onlarla karşılaştırdım. Sonra kasıtlı olarak rastgele bir dizide belirleyici bir bileşen tanıttım: önceki iki değer negatifse, mevcut değere 1/2 standart sapma (trend serisi) eklenir ve 1/2 standart sapma eklenir mevcut değer sapmaları (trend karşıtı seriler). İşte ortaya çıkan tablolar:
Ve "anti-trend" serisini elde etmenin yolunu anlamıyorum.
ve tanımın kendisi garip.
Daire gibi mi? ve neden üç pozitif değil de sadece iki negatif kullanılıyor?
;)
Halkın belirtilen konuya olan ılık ilgisine rağmen, Peters'in kitabının takibine devam ediyorum. Orada önerilen yöntemleri aklıma getirdim ve nihayet orada hala neyin hesaplandığını anlayabildim. İşte temel hesaplama formülleri:
Yaptığımız ilk şey, fiyat serilerini logaritmik getirilere dönüştürmektir. İkinci formülün özü şu şekildedir: logaritmik getirilerin ortalaması, serinin matematiksel beklentisidir, eğer serinin ortalaması her bir değerden hesaplanırsa, bu değerlerin toplamı her zaman sıfıra eşit olacaktır. Bu, trendi azaltmanın en kolay yoludur, ancak sonuç üzerinde büyük bir etkisi vardır. Daha sonra bu serinin minimum ve maksimum değerleri aranır. Grafiksel olarak, bu hesaplamalar grafiklerde gösterilebilir:
Üçüncü formül, herkesin anladığı gibi, basit bir standart sapmanın hesaplanmasıdır.
H sırasıyla aralığın logaritmik periyoduna basit bir oranıdır.
Ayrıca, Peters tarafından analiz edilen serinin tamamı bağımsız alt dönemlere bölünmüştür. Her bir alt dönem, yukarıdaki yönteme göre hesaplanır. Sonuç olarak, RS'nin bir ortalama değeri vardır ve Brownian hareketinden niteliksel olarak farklı olmalıdır. Parçacıkların saçılması periyodun logaritması ile doğru orantılı olacağından Hurst üssü, yani. aralığın periyoda oranı sabit ve 0,5'e eşit olmalıdır. Aslında, formül mükemmel değildir ve sonucu 0,3 ile fazla tahmin etme eğilimindedir, yani. kasıtlı olarak rastgele serilerde, Hurst 0,50 değil 0,53 gösterecektir. Ve bu, küçük bir örnekten kaynaklanmıyor, ne kadar çok veri kullanırsak, gösterge 0,53 bölgesine o kadar doğru ulaşır.
Böylece, önerilen metodolojiye göre 500.000 bağımsız değeri analiz ettim ve gerçek RTS pazarını onlarla karşılaştırdım. Sonra kasıtlı olarak rastgele bir dizide belirleyici bir bileşen tanıttım: önceki iki değer negatifse, mevcut değere 1/2 standart sapma (trend serisi) eklenir ve 1/2 standart sapma eklenir mevcut değer sapmaları (trend karşıtı seriler). İşte ortaya çıkan tablolar:
Gördüğünüz gibi, RTS piyasası rastgele bir yürüyüşten niteliksel olarak ayırt edilemezken, aynı zamanda açıkça trend ve trend karşıtı seriler beklenen özellikleri gösteriyor.
Şimdi bu göstergenin dinamiklerde nasıl göründüğüne bakalım:
Gördüğünüz gibi, göstergenin iki ana sorunu var: keskin geri dönüşlerde MO önemli olmayacak, salınım ise tam tersine yüksek olacak ve bu da göstergenin mantıksız bir şekilde fazla tahmin edilmesine yol açacaktır. Aksine, net bir yükseliş trendinde, MO tüm hareketin büyük bölümünü oluşturacak ve MO etrafındaki dalgalanmalar küçük olacak ve buna bağlı olarak Hurst yine makul olmayan bir şekilde düşük olacaktır.
Böylece, önerilen yöntemin piyasa fiyat hareketini yeterince tanımlayamadığı ve trend ve trend karşıtı bileşenleri etkin bir şekilde tanımlayamadığı konusunda bir ön sonuç çıkarabiliriz.
Bilinen herhangi bir teorinin başarısızlığını kanıtlamak büyük bir başarıdır. Bu, gerçek bilgiye giden yolu temizlemektir. Tebrikler!
kanıt nerede? ve kimin başarısızlığı?
Uyan araba sürmedi ...
Bir başlangıç serisinin - Close[i] / Close[i - 1]'e dönüştüğü her sefer için ne olur?
Ekran görüntülerine ve trend düşüşünden bahsetmeye bakılırsa, MO hakkında (özellikle geri dönüşler serisi hakkında) konuşmak yanlış. Bu durumda ML, fiyat serisi örneğinin lineer regresyonu dediğiniz şeydir. Çıkarılmasından dolayı detrending elde edilir. Ve aslında, ekranda yeşil bir çizginiz var - bu MO değil (yatay olmalı), ama lin. gerileme.
Formülden, Hurst'ün, trendi azaltılmış fiyat serisinin maksimum aralığının ortalama aralığına oranı olduğu görülebilir. Örnek boyutunun logaritmasına bölmek, sadece bir tür resmi ayarlamadır (normalleştirme). Anlam tam olarak maksimumun ortalamaya oranında yatmaktadır.
Bu tür herhangi bir analiz, güçlü bir şekilde ilk seriyi oluşturmak için koşullara bağlıdır. Onlar. i-inci element hangi koşulda alınır. Bir klasiğiniz var - eşit bir süre sonra. Ancak bu süreler için hem Yüksek hem de Düşük fiyatları hesaba katmanın başka yolları da vardır. Onlar. bilgi kaybı çok daha azdır.
Bilinen herhangi bir teorinin başarısızlığını kanıtlamak büyük bir başarıdır. Bu, gerçek bilgiye giden yolu temizlemektir. Tebrikler!
Alaycılık mı? Hiçbir şeyi reddetmeye çalışmıyorum, sadece önerilen yönteme göre göstergeyi hesapladım - çıktının SB'den ayırt edilemez veriler olduğu ortaya çıktı.
Ve "anti-trend" serisini elde etmenin yolunu anlamıyorum.
ve tanımın kendisi garip.
Daire gibi mi? ve neden üç pozitif değil de sadece iki negatif kullanılıyor?
Veriler, Excel eklentisi kullanılarak oluşturulmuştur: " Rastgele Sayı Oluşturma ".
"Daire" tanımı gerçekten tamamen doğru değil. Bu durumda, kalıcı olmayan seriyi kastediyoruz. Teknik, formül No. 2'ye özel olarak ayarlandı. Gördüğünüz gibi, formül tam da bu tür rahatsızlıkları "yakalamak" için tasarlanmıştır. "iki olumsuz" keyfi bir seçimdir. Etki, örnekleme periyodundan daha az olması koşuluyla (Peters'e göre bellek etkisi olarak adlandırılan) herhangi bir sayıda gözlemlenecektir.
Veriler, Excel eklentisi kullanılarak oluşturulmuştur: "Rastgele Sayı Oluşturma".
"Düz" tanımı gerçekten tamamen doğru değil. Bu durumda, kalıcı olmayan seriyi kastediyoruz. Teknik, formül No. 2'ye özel olarak ayarlandı. Gördüğünüz gibi, formül tam da bu tür rahatsızlıkları "yakalamak" için tasarlanmıştır. "iki olumsuz" keyfi bir seçimdir. Etki, örnekleme periyodundan daha az olması koşuluyla (Peters'e göre bellek etkisi olarak adlandırılan) herhangi bir sayıda gözlemlenecektir.
Yani bu eklenti düzgün dağılmış, normal veya başka bir "rastgele sayı" mı üretiyor? Yoksa bilmiyor musun?
Kalıcılık ve "trend" Anladığım kadarıyla sizde de aynı şey var?
ваЗачем каждый раз идет преобразование исходного ряда к returns - Close[i] / Close[i - 1]?
Orijinal serinin getirilere dönüştürülmesi, hesaplamanın en başında yalnızca bir kez gerçekleşir. Daha sonra, formül 2'den de görülebileceği gibi, getiriler tekrar sıralı bir artış serisinde toplanır.
Ekran görüntülerine ve trend düşüşünden bahsetmeye bakılırsa, MO hakkında (özellikle geri dönüşler serisi hakkında) konuşmak yanlış. Bu durumda ML, fiyat serisi örneğinin lineer regresyonu dediğiniz şeydir. Çıkarılmasından dolayı detrending elde edilir. Ve aslında, ekranda yeşil bir çizginiz var - bu MO değil (yatay olmalı), ama lin. gerileme.
Karışıklığı önlemek için MO tanımına dönelim: matematiksel beklenti, rastgele bir değişkenin bir dizi getirisinin ortalama değeridir . Birikmiş bir seride bir dizi getiri toplanırsa, bunun için matematiksel beklenti, bu serinin artışlarının toplamı veya son ve ilk değerler arasındaki basit bir fark olacaktır. Bu böyledir, çünkü yalnızca matematiksel getiri beklentisi sıfıra eşitse, o zaman böyle birikmiş serinin bitiş ve başlangıç noktaları arasındaki fark da her zaman sıfıra eşit olacaktır, bu gayet iyi ve grafikte görülebilir. . Dolayısıyla, getiri serisinden ortalamayı çıkarmak, trendi düşürmenin en kolay yoludur. Standart sapma gibi temel istatistiksel yöntemler tam da bunu yapar. Bahsettiğiniz Lineer Regresyon biraz farklı, M.N.C. ve genel olarak, trend bileşenini kaldırmanıza daha uygun bir şekilde izin verir. Ancak şekil tam olarak MO'yu gösterir, ancak birikmiş seriler bağlamında.
Bu tür herhangi bir analiz, güçlü bir şekilde ilk seriyi oluşturmak için koşullara bağlıdır. Onlar. i-inci element hangi koşulda alınır. Bir klasiğiniz var - eşit bir süre sonra.
Tamamen katılıyorum, araştırmam önerilen formüllerin bu şekilde getiriler üzerinde çalışmadığını, ancak birikmiş serilerle çalıştığını, ancak MO'sunu hesaba katmadan çalıştığını ve bu da bazı bilgilerin kaybına (MO'nun gerçek değeri) yol açtığını göstermiştir. , görsel olarak grafikler pratik olarak orijinal fiyattan farklı olmasa da .
Ancak bu süreler için hem Yüksek hem de Düşük fiyatları hesaba katmanın başka yolları da vardır. Onlar. bilgi kaybı çok daha azdır.
Katılıyorum, yöntem çok kaba ve bana doğru değil gibi görünüyor. Nokta setinden sadece iki tanesi alınır, MO tamamen atılır. Sonuç olarak, sabit olmayan bir mat ile orijinal seri üzerinde geri dönüşü olmayan bilgi kaybı ve yanlış çalışma. beklemek. Çıkış yolu, evrensel bir fraktal cetvel olarak ZigZag kapsamında görülmektedir. Örneğin, kat edilen mesafenin zikzak turlarına oranı olabilir.
Yani bu eklenti düzgün dağılmış, normal veya başka bir "rastgele sayı" mı üretiyor? Yoksa bilmiyor musun?
Kalıcılık ve "trend" Anladığım kadarıyla sizde de aynı şey var?
Dağılım, sıfır MO ve belirli bir standart sapma ile normaldir. Bu bağlamda, kalıcılık ve eğilim bir ve aynıdır. "Trend serisi" dediğimde, artış işaretinin önceki getirilerinin işaretiyle çakışma olasılığının %50'nin üzerinde, anti-trend - tam tersine işaretin olasılığının %50'den az olduğu anlamına geliyor. Bu benim tanımım değil, tam olarak kitapta kastedilen şey.