На данный момент – плохо. Это единственное слабое место. Коэффициент скайлинга пока не умеет предвидеть, сейчас над этим работаю. С точки зрения модели, не соблюдается предположение, о том, что дальнейшее движение цены будет в границах доверительного интервала (ДИ).
Для Херста очень маленькая выборка, т.е. априори я найду все, что угодно, кроме истины.
От количества отсчетов я требую только одно, что бы будущие бары легли в границы канала, что происходит не всегда. В этом и была вся задумка, если укладывается, то модель более менее работает нормально, а если нет, то врет.
有趣的是，谢尔盖。还有我特别喜欢的东西。正是如此--关于 "波函数"。:-))
当然，在数学上，有很多不可理解的东西。
但事实上，我想看一下这个问题。你所引用的图片大体上指的是一种趋势。
1.看看预测在趋势反转区域与价格的关系如何，将是很有趣的，但在反转上有一个。
2.将使用你的系统进行的预测与使用传统的线性回归 进行的预测进行比较会很有趣。从图片来看，LR在这些情况下也很好用。
在图片中，小时条是沿X轴绘制的？
还有一件事。显然，解码需要纠正。"红十字 "和 "蓝方块 "改为 "蓝十字 "和 "红方块"。:-)))
我得到了一个有趣的结果，研究了2006年真实的欧元兑美元点数和正态分布的随机系列（2200000点）的比较结构，由谢尔盖在这个论坛上发布。
简而言之，结果如下。
随机变量的变动几乎是欧元兑美元变动的1.5倍。我所说的运动是指在相应系列的数据上绘制的人字形（Y轴上的大小）的分段的CB或EURUSD的绝对变化值。 这个结果几乎与人字形的规模无关，而且从嘀嗒人字形到我所绘制的最大的人字形都发生了。
CB的之字形段的长度（即X轴上的大小）与欧元兑美元的相应长度的比例，相反，取决于之字形的比例。对于蜱字形，这个值大约为1.43，随着字形比例的增加，迅速下降到0.72-0.75。
所有这些都意味着欧元兑美元实际价格的变动有一个明确的回报特征，而且这个回报的价值比从帕斯图霍夫的结果中可以假设的要大得多。同时，真实市场的进程比SP要慢得多（除了tick水平）。
也许这样的结果是由于谢尔盖产生的一系列CB的特定属性而得到的？虽然，如果我没记错的话，他是想以最好的方式重现欧元兑美元在CB的第一差额分布。如果我弄错了，请纠正我。
当然，在数学方面，也有很多不理解的地方。
但从本质上讲，我想看一下这个问题。你所引用的图片大体上指的是一种趋势。
1.有意思的是，在趋势反转的区域，看看预测与价格的关系如何，但在反转的时候有一个。
。
你非常正确地注意到!!!!!而 我确信你会是那个看到它的人。 目前的情况很糟糕。这是唯一的弱点。天际线系数还不能预期，我现在正在努力。就模型而言，价格进一步波动将在
置信区间（CI）内的假设没有得到尊重。而DI，就其在模型中的性质而言（诚然，它没有全文公布），在某些方面是对价格发展的制约。 选择N个样本数量的标准被放了下来。现在，这是一个真正的弱点，也是一个特别困难的问题。这也是我正在努力的事情。
2.将使用你的系统进行的预测与使用传统的线性回归进行的预测进行比较会很有趣。从图片来看，LR在这些情况下也很好用。
说实话，不管有没有图片，效果都要好得多，因为这都是为了我自己，而不是为了报道，因为将由这种算法管理的是我的钱 :o))))!!!(H+L)/2是相当准确的预测，因此我可以非常准确地（在合理范围内）估计轨迹本身，这是LR无法做到的。收集统计资料的工作将在1-2周内完成，会看到。
图片中的X轴是每小时的条形？
是的，请注意，预测是建立在 "小 "的基础上的：只在（H+L）/2和非常有限的样本上。
还有一件事。显然，转录的内容需要改正。"红十字 "和 "蓝方块 "替换为 "蓝十字 "和 "红方块"。:-)))
:о)))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))对历史进行了纠正。 PS:
也许这样的结果是由于谢尔盖产生的一系列CB的特定属性而得到的？虽然，如果我没记错的话，他是想以最好的方式重现欧元兑美元在CB的第一差额分布。如果我弄错了，请纠正我。
只需注意，如果谢尔盖通过求和创造了这个系列，它就不是随机的。然而，我已经写过这个问题了。
我想它不需要。不要强迫你的系数做它在原理上做不到的事情。你白做了赫斯特。使用它。
而样本中N条的数量 并不是那么重要的目标。在这个轨道上，你不会找到一个支点预测。IMHO
我想它不需要。不要让你的商数做它原则上不能做的事。你白做了赫斯特。使用它。
而样本中N条的数量并不是那么重要的目标。在这条路上，你无法找到一个支点预测。IMHO
对于赫斯特来说，样本是非常小的，也就是说，先验的我将会发现任何东西，而不是真相。
我对计数的数量只有一个要求，那就是未来的柱子应该位于通道的边界内，而这并不总是发生。这就是我们的想法--如果它做到了，那么这个模型或多或少是正常工作的，如果它没有做到，那么它就会说谎。为了使它合适--我们应该退后几步（比喻说）。
我对样本数量的唯一要求是，未来的条形图应该位于通道边界内，这并不总是发生。这就是我们的想法--如果是这样，模型或多或少是正常工作的；如果不是这样，模型是在说谎。
谢尔盖，谁阻止你为赫斯特使用正确的样本？
谁在强迫你为赫斯特和预测模型采取相同的样本？
而如果这个模型只对地块起作用，而你又不能确定这些地块的边界，那么这个模型的价值何在？
От количества отсчетов я требую только одно, что бы будущие бары легли в границы канала, что происходит не всегда. В этом и была вся задумка, если укладывается, то модель более менее работает нормально, а если нет, то врет.
谢尔盖，是谁阻止了你为赫斯特取样，因为你应该这样做？谁迫使你为赫斯特模型和预测模型采取相同的样本？而如果这个模型只对地块起作用，而你又无法定义这些地块的边界，那么这个模型的价值又是什么呢？
这很棘手，或者说不那么容易。赫斯特的指数 反映了一种现象（至少赫斯特根本没有发现任何指数），它只对一个特定的样本有意义，而且估计值只对这个特定的样本有效，不多也不少。 人们还必须考虑到 "分辨率"，这与样本长度、计算方法和其他细节有关。正是由于这些原因，我在战略预测中 "看到了森林"，但没有 "看到树"，或者说没有看到我鼻子下的东西。:о)但我已经摸索出了研究方向......我相信一切都会有结果的。
补遗...我
想我要澄清一下我的想法。如果我们从当前的计数中抽取100和500的样本，Hurst指数的值是否会重合，例如在第五次计数时？
我希望这对某人有一些用处...
你一直都很安静...你在工作吗？
我从来没有想出比在mql4的指标代码中实现一个简单的测试程序与固定的取舍和停止更好的办法......
然而，现在一想到要重复这一壮举，我就不寒而栗......
(有一个自学指标。如果你有兴趣，我可以把代码贴出来）。
此刻必须在我的脑海中测试一切--用特斯拉的方法。:)
我想我要澄清一下我的想法。如果我们从当前的基准点抽取100个和500个样本，Hurst指数的值是否会重合，例如在第五个基准点上？
谢尔盖，我认为这是对问题的不正确表述。
我们应该假设第五次检查是从当前检查开始计算的，而当前的检查是零？
很明显，它们不会重合。而对于任何使用不同长度的有限历史片断的迭代程序来说，不可能存在巧合。那么它是什么？重要的是迭代过程的衔接，而不是巧合。如果它收敛了，那么你只需要选择确保你所需要的精确度的历史长度。而且你不需要很高的精确度，因为我们面对的是一个随机的过程，赫斯特的计算精确度对预测的精确度影响不大。
:-)))