Hacimler, oynaklık ve Hurst üssü - sayfa 30
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
Peki, alıntıdaki gürültüyü vurgulayamazsınız - görünüşe göre bunu anlamıyorsunuz çünkü denemediniz. Ve hiçbir ARPSS alıntılara yardımcı olmaz ve bu siteleri asla bulamayacaksınız - asla. Burada bizim gibi akıllı milyonerlerden oluşan bir kalabalık olurdu - ada ve kaleler herkes için yeterli olmazdı. :o) Gürültüyü seçin - uygun bir model bulmak anlamına gelir.
ben bilim adamı değilim
Sizinle kişisel olarak iletişim kurmadım. Ama cevap verdikleri için sahte kendini tanımlama işe yaramadı :)
Soruya gelince, aynı sürecin uygulanmasına ilişkin analiz sonuçlarının yorumlanmasındaki hatalarla ilgili değil (bu tür aceleci sonuçlar naziktir. faa1947 gösterir - her ikinci gözlemi kaldırmak, ölçü birimlerindeki sürenin korunmasını gerektirir), ancak rasgele serilerin toplamının döngüsel hareketli ortalamasının tam gerçeğinde.
Bu nedenle, bana teklif sürecinin kendisi ve nihai fiyat yörüngesi hakkında bir bilgi verilmedi.
Ve eğer sözde geometrik kotir yürüyüşü bir dizi rasgele sürecin sonucuysa (DC filtreleri tarafından yumuşatılmış ve taframe'lerin ayrıklaştırılmasıyla kabalaştırılmış), o zaman bu, üniform dağılımla (ve sonuç olarak Gauss'la) nasıl uyuşur? bazı popüler modeller?
Bu arada, "çok uzun bir süre" üzerindeki "trend-dalga-gürültü" modeli, handikapla ilgili herhangi bir eleştiriye dayanmaz - burada tanım gereği bir eğilim olamaz.
Altın, yağ, şeker - orada bir eğilime ihtiyaç var. Enflasyonu tahmin etmek için...
;)
Bu iş parçacığında Prival görün . Bu, örneğin Kalman filtresi ile ilgili pasajları içeriyordu. Anladığım kadarıyla ideal olarak gürültü normal olmalıdır. O zaman sadece düşman uçaklarının yörüngelerini değil, aynı zamanda alıntıları da tahmin etmek mümkün olacak :)
ARPSS modeli ARPSS(p, d, q) olarak yazılır, burada d farklardır. Ortaya çıkan seri normal olana kadar alınmalıdırlar. Onaylı. bu yeterli d = 2.
Birçoğunun benzerliği yalnızca geometrik bir benzerlik olarak yorumlamaya çalıştığı azim gerçekten şaşırtıcıdır. Bu çok özel benzerlik örneğine rağmen, Yüksek-Düşük ve |Yakın-Açık| arasındaki istatistiksel ilişkiyi kastediyorum. Gerçek benzerlik bu. Bu arada Yuriy, ZZ'deki örneğinin daha da iyi olabilir ama kişisel bir hesaptan alınmış gibi görünüyor, o yüzden buraya eklemiyorum.
Farnsworth 18.09.2010 22:08
== sonlu boyutlu dağılımların eşitliği
Geometrik benzerliğe sahip örnekler, kendi kendine benzerlik katsayısı olarak Hurst'un özünün ne olduğunu açıkça anlamaya yardımcı olur. Örneğin, R/S analizinin geometrik bir yorumunu verebilirsiniz - 1 boyutunda bir cetvel alın, bu cetvelle R/S'yi ölçün, 2 boyutunda bir cetvel alın ve ölçümleri tekrarlayın. Ve böylece uygun olana kadar. Aslında, bu şekilde, dağılımların eşitliği tahmin edilir ve yol boyunca kendine benzerlik katsayısı hesaplanır.
Her durumda, senden geometrik yorumunu vermeni ya da tabiri caizse, böyle bir tanımın geometrik anlamının ne olduğunu resimlerde göstermeni istiyorum, Candid:
Hurst üssü sınırlayıcı bir ölçüdür. Ve aralıktaki okumaların sayısı sonsuza kadar eğilimindeyken, normalleştirilmiş aralık için iyi bilinen formülde h'nin eğiliminde olduğu asimptot olan limit olarak tanımlanır.
Şahsen, yukarıdaki tanımdaki öz-benzerlik katsayısı olan Hurst'ün sonsuz uzunlukta bir cetvel kullanılarak R/S'ye benzer bir özelliğin tek boyutuna sadeleştirildiğini görüyorum. Açıktır ki, sonsuz bir normalleştirilmiş aralığa sahip olmayan seriler, bu tanım gereği, sıfıra eşit bir Hurst üssüne sahip olacaktır. Senin görüşün nedir?
ARPSS kullanıyorsanız, anlamıyorsunuz. ARPSS'nin ilk önermesi şudur: trend + dalga + gürültü.
Evet, genelde böyle yazılmaz ve biraz farklı anlaşılır. ARPSS, esasen kovaryans matris düzeltmeli bir AR modelidir. ARPSS'yi genişleten bileşenler vardır - bir trend modeli (!) , bir koparma modeli (!) , bir çok şey dahil edebilirsiniz. Onun hakkında ne yaptın? Onun hakkında hiçbir şey bilmediğimi mi sanıyorsun? Başka bir şey hakkında yazıyorum - bu modelleri doğrudan alıntılarda kullanmıyorum. Anlamsız. Rastgele bir yapıya sahip stokastik sistemler kullandığımı yazdı. Hepsi bu - neyle tartışıyorsunuz? Onları alıntılarda kullanabilmeniz için mi? ARPSS tırnak üzerinde? Tebrikler!
Ya da nitelikler, önce nitelikler.
Bu durumda çalışmayan matematik budur - gerekli koşulların hiçbiri karşılanmaz. Eh, evet, KALİFİKASYON - bunu kim iddia ediyor.
Bu konu hakkında çok konuştum ama hiçbir şey olmadı. sonuçları paylaşabilir misin?
kim tartıştı? Hangi sonuçlar paylaşılacak? Burada: https://forum.mql4.com/ru/34527/page27, MathCAD'de şu ana kadar 150 günde 25 işlem olan puan testlerinin sonucunu verdi. Ayrıca sistemlerin çevrimiçi testi dalında - biraz tahmin ettim.
Not: ARPSS'yi alıntılara uygulayabilir ve süreci doğru bir şekilde belirleyebilirseniz - becerinizi gösterin.
Bu iş parçacığında Prival görün . Bu, örneğin Kalman filtresi ile ilgili pasajları içeriyordu. Anladığım kadarıyla ideal olarak gürültü normal olmalıdır. O zaman sadece düşman uçaklarının yörüngelerini değil, aynı zamanda alıntıları da tahmin etmek mümkün olacak :)
Hayır, hayır, o kadar basit değil. Privalich , Kalman'ın hataların dağılımına bağlı olmadığını söyledi. Oraya ne yapıştırırsanız yapın - böyle bir filtre çıkacaktır.
Dürüst olmak gerekirse Kalman'ın ne olduğunu bilmiyorum. Bu durumda filtrelerle hiç ilgilenmedim.
Farnsworth 18.09.2010 22:08
Geometrik benzerliğe sahip örnekler, kendi kendine benzerlik katsayısı olarak Hurst'un özünün ne olduğunu açıkça anlamaya yardımcı olur. Örneğin, R/S analizinin geometrik bir yorumunu verebilirsiniz - 1 boyutunda bir cetvel alın, bu cetvelle R/S'yi ölçün, 2 boyutunda bir cetvel alın ve ölçümleri tekrarlayın. Ve böylece uygun olana kadar. Aslında, bu şekilde, dağılımların eşitliği tahmin edilir ve yol boyunca kendine benzerlik katsayısı hesaplanır.
ARPSS modeli ARPSS(p, d, q) olarak yazılır, burada d farklardır. Ortaya çıkan seri normal olana kadar alınmalıdırlar . Onaylı. bu yeterli d = 2.
Hayır, hayır, o kadar basit değil. Privalich , Kalman'ın hataların dağılımına bağlı olmadığını söyledi. Oraya ne yapıştırırsanız yapın - böyle bir filtre çıkacaktır.
Dürüst olmak gerekirse Kalman'ın ne olduğunu bilmiyorum. Bu durumda filtrelerle hiç ilgilenmedim.