赫斯特指数 - 页 38 1...31323334353637383940414243444546 新评论 Vasiliy Sokolov 2013.02.24 11:01 #371 faa1947:我已经附上了文本。不幸的是，公式和理论部分并没有结果。但FARIMA的拟合过程有具体描述 图表上的ACF很奇怪。它看起来根本就不像一个市场。 СанСаныч Фоменко 2013.02.24 12:25 #372 C-4: 图表上的ACF很奇怪。它看起来一点也不像市场上的那个。 我见过很多这样的东西，都是用于原来的cotier，而不是其变体。对我来说，这个问题是不同的。 问题是模型的准确性。 绝对准确的模型是商数本身。你可以采取一个非常不精确的模型，以直线的形式。然后是一条曲线，然后是其他需要考虑的问题 ......在哪里停车。模型越精确，它就越受用于建立它的数据的约束（拟合）。因此。我们是否需要一个像FARIMA这样的模式？也许这是多余的？平滑化，残差的ARMA，以及也许（不一定）残差的ARCH？ Alexey Subbotin 2013.02.24 13:50 #373 C-4: 你可以在任何引文中识别这种非常长的记忆。但ACF在这里并不合适。 彼得斯对长期记忆给出了一个有趣的定义。阅读它。在他关于这个问题的书中有很多有趣的信息。据他说，这种过程不能用微不足道的ACF来衡量。ACF在5-6个滞后的范围内工作，仅此而已。如果H表示为一个移动的粒子，其扩散等于距离的平方根，那么我们得到一个正态分布的特例 StdDev = Sqrt(T) = T^(0.5) 。因此，如果粒子的散射略高于或低于0.5，在一种且仅有一种情况下 是可能的：粒子必须记住其过去的状态，因此这种过程将拥有记忆。也就是说，H不是外部行动的特征，而是取决于过程的先前状态。而 如果逃生轨迹被保留下来，就意味着它取决于以前的数值，可以计算出记忆期。而经常发生的情况是，在所有的计算尺度上，斜率角都没有变化，同时，它不 等于0.5。在这种情况下，该进程被说成是具有无限内存的真正的赫斯特进程。除了ACF不会显示任何这样的东西。 我不能同意强调的那条。关于什么是关于过去的信息的载体，有两种选择：要么是粒子记住了它过去的状态，要么是环境记住了粒子的状态。鉴于外部环境通常是一个更复杂的物体，而粒子可以是一个完全的物质点，我宁愿同意第二个选项。 Alexey Subbotin 2013.02.24 13:57 #374 alsu: 我不能同意强调的那条。关于什么是关于过去的信息的载体，有两种选择：要么是粒子记住了它过去的状态，要么是环境记住了粒子的状态。鉴于外部环境通常是一个更复杂的物体，而粒子可能完全是一个物质点，我宁愿同意第二个选项。 如果我们考虑电子在硅晶格中的游移，它将由H=0.5的定律来表达。但如果我们在晶体中加入n或p的掺杂物，我们就会得到完全不同的特性：所谓的反常扩散，对于它来说，H将基本上不同于0.5。显然，在这种情况下，H正是介质的一个特性。顺便说一下，杂质原子是以统计学上的分形方式分布在半导体体积中的，所以这种游走也被称为分形上的游走。 Sceptic Philozoff 2013.02.24 14:04 #375 alsu: 关于什么是关于过去的信息的载体，有两种选择：要么是记得其过去状态的粒子，要么是记得粒子状态的媒介。鉴于外部环境通常是一个更复杂的物体，而粒子甚至可能是一个物质点，我宁愿同意第二个选项。 在我们的案例中，它能影响什么呢？我的意思是，记忆是储存在一个物质点上还是储存在一些外部环境中，对我们来说有什么区别呢？ Alexey Subbotin 2013.02.24 14:20 #376 Mathemat: 这在我们的案例中会有什么影响？我的意思是，记忆是储存在一个物质点上还是储存在一些外部环境中，对我们来说有什么区别呢？ 差别可能在于建模的方法：为了建立一个理论模型，对正在发生的事情有一些基本的解释会更令人愉快，这样就不会把我们的手指指向天空。如果我们相信某些因素是外部环境的结果，我们就会在那里寻找它们（基于我们的生活经验），找到它们后，我们就能提供一个更充分的影响模型。如果该因素是内部的，那么我们将使用关于系统内部结构的一些考虑。换句话说，内力和外力是由不同的方程描述的，如果能知道我们正在处理的是哪一个方程，那就太好了。 СанСаныч Фоменко 2013.02.24 14:45 #377 alsu: 区别可能在于建模的方法：为了建立一个理论模型，最好能对发生的事情有一些基本的解释，这样就不会指手画脚了。如果我们相信某些因素是外部环境的结果，我们就会在那里寻找它们（基于我们的生活经验），在找到它们之后，我们将能够提供一个更充分的影响模型。如果该因素是内部的，那么我们将使用关于系统内部结构的一些考虑。换句话说，内力和外力是由不同的方程描述的，如果能知道我们正在处理的是哪一个方程，那就太好了。 具体来说就是。我们有自回归。严格意义上的科蒂尔。对外没有什么。这是一个内部因素？我们有一个回归，根据这个回归，我们的报价是在其他报价的基础上建立的，例如，EURUSD= GBPUSD+......。但这些都是可以说是同质化的变量。这是一个外部因素吗？现在我们在回归中加入一天的时间，根据一天的时间建立活动模型。可能有很多这样的 "外部 "变量。而这完全是外部的？我没有看到粒子理论和外部环境的位置。 Sceptic Philozoff 2013.02.24 14:49 #378 faa1947: 我没有看到粒子理论和外部环境的位置。 它就在那里，但谁会在这里做呢？ СанСаныч Фоменко 2013.02.24 14:56 #379 Mathemat: 它就在那里，但谁会在这里做呢？ 不，没有这样的理论。你必须从对模型的口头描述开始。而这些都是数量众多、相互关系多变的经济过程。科蒂埃是这个过程的实现。它不是一个分子移动和碰撞的布朗过程，也就是说，它是一个具有自己属性的独立物体。 Alexey Subbotin 2013.02.24 15:04 #380 faa1947:具体来说就是。我们有自回归。严格意义上的科蒂尔。对外没有什么。这是一个内部因素？我们有一个回归，根据这个回归，我们的报价是在其他报价的基础上建立的，例如，EURUSD= GBPUSD+......。但这些都是可以说是同质化的变量。这是一个外部因素吗？现在我们在回归中加入一天的时间，根据一天的时间建立活动模型。可能有很多这样的 "外部 "变量。而这完全是外部的？我没有看到粒子理论和外部环境的位置。回归可以建立在任何东西上，这种方法被称为经验法则。问题是我们是否可以事先说，在许多可能的回归模型 中，这个模型会因为某些原因更好地描述商的行为。用数学方法描述这些原因。写出差分方程，分析计算回归系数--这样就可以清楚地知道哪些是代表外部因素的影响，哪些是系统内部属性的特征，哪些是内部和外部因素的结合。例如，尝试构建一个最简单的系统的差分方程--一个振荡电路。在回归方面，这将是一个ARMA模型，其系数将是电路本身的参数和输入信号的组合。Y(k) = 2*a*cos(w0)*Y(k+1)-Y(k+2)+X(k)- a*sin(w0) *X(k+1)这里X是未知的外部影响，Y是观察到的响应，a是阻尼参数，w0是振荡的自然频率。 1...31323334353637383940414243444546 新评论 您错过了交易机会： 免费交易应用程序 8,000+信号可供复制 探索金融市场的经济新闻 注册 登录 拉丁字符（不带空格） 密码将被发送至该邮箱 发生错误 使用 Google 登录 您同意网站政策和使用条款 如果您没有帐号，请注册 可以使用cookies登录MQL5.com网站。 请在您的浏览器中启用必要的设置，否则您将无法登录。 忘记您的登录名/密码？ 使用 Google 登录
我已经附上了文本。不幸的是，公式和理论部分并没有结果。
但FARIMA的拟合过程有具体描述
图表上的ACF很奇怪。它看起来根本就不像一个市场。
图表上的ACF很奇怪。它看起来一点也不像市场上的那个。
我见过很多这样的东西，都是用于原来的cotier，而不是其变体。
对我来说，这个问题是不同的。
问题是模型的准确性。
绝对准确的模型是商数本身。
你可以采取一个非常不精确的模型，以直线的形式。然后是一条曲线，然后是其他需要考虑的问题 ......在哪里停车。模型越精确，它就越受用于建立它的数据的约束（拟合）。因此。我们是否需要一个像FARIMA这样的模式？也许这是多余的？平滑化，残差的ARMA，以及也许（不一定）残差的ARCH？
你可以在任何引文中识别这种非常长的记忆。但ACF在这里并不合适。
彼得斯对长期记忆给出了一个有趣的定义。阅读它。在他关于这个问题的书中有很多有趣的信息。据他说，这种过程不能用微不足道的ACF来衡量。ACF在5-6个滞后的范围内工作，仅此而已。如果H表示为一个移动的粒子，其扩散等于距离的平方根，那么我们得到一个正态分布的特例 StdDev = Sqrt(T) = T^(0.5) 。因此，如果粒子的散射略高于或低于0.5，在一种且仅有一种情况下 是可能的：粒子必须记住其过去的状态，因此这种过程将拥有记忆。也就是说，H不是外部行动的特征，而是取决于过程的先前状态。而 如果逃生轨迹被保留下来，就意味着它取决于以前的数值，可以计算出记忆期。而经常发生的情况是，在所有的计算尺度上，斜率角都没有变化，同时，它不 等于0.5。在这种情况下，该进程被说成是具有无限内存的真正的赫斯特进程。除了ACF不会显示任何这样的东西。
我不能同意强调的那条。关于什么是关于过去的信息的载体，有两种选择：要么是粒子记住了它过去的状态，要么是环境记住了粒子的状态。鉴于外部环境通常是一个更复杂的物体，而粒子可以是一个完全的物质点，我宁愿同意第二个选项。
我不能同意强调的那条。关于什么是关于过去的信息的载体，有两种选择：要么是粒子记住了它过去的状态，要么是环境记住了粒子的状态。鉴于外部环境通常是一个更复杂的物体，而粒子可能完全是一个物质点，我宁愿同意第二个选项。
如果我们考虑电子在硅晶格中的游移，它将由H=0.5的定律来表达。但如果我们在晶体中加入n或p的掺杂物，我们就会得到完全不同的特性：所谓的反常扩散，对于它来说，H将基本上不同于0.5。显然，在这种情况下，H正是介质的一个特性。顺便说一下，杂质原子是以统计学上的分形方式分布在半导体体积中的，所以这种游走也被称为分形上的游走。
这在我们的案例中会有什么影响？我的意思是，记忆是储存在一个物质点上还是储存在一些外部环境中，对我们来说有什么区别呢？
区别可能在于建模的方法：为了建立一个理论模型，最好能对发生的事情有一些基本的解释，这样就不会指手画脚了。如果我们相信某些因素是外部环境的结果，我们就会在那里寻找它们（基于我们的生活经验），在找到它们之后，我们将能够提供一个更充分的影响模型。如果该因素是内部的，那么我们将使用关于系统内部结构的一些考虑。换句话说，内力和外力是由不同的方程描述的，如果能知道我们正在处理的是哪一个方程，那就太好了。
具体来说就是。
我们有自回归。严格意义上的科蒂尔。对外没有什么。这是一个内部因素？
我们有一个回归，根据这个回归，我们的报价是在其他报价的基础上建立的，例如，EURUSD= GBPUSD+......。但这些都是可以说是同质化的变量。这是一个外部因素吗？
现在我们在回归中加入一天的时间，根据一天的时间建立活动模型。可能有很多这样的 "外部 "变量。而这完全是外部的？
我没有看到粒子理论和外部环境的位置。
它就在那里，但谁会在这里做呢？
不，没有这样的理论。
你必须从对模型的口头描述开始。
而这些都是数量众多、相互关系多变的经济过程。科蒂埃是这个过程的实现。它不是一个分子移动和碰撞的布朗过程，也就是说，它是一个具有自己属性的独立物体。
具体来说就是。
我们有自回归。严格意义上的科蒂尔。对外没有什么。这是一个内部因素？
我们有一个回归，根据这个回归，我们的报价是在其他报价的基础上建立的，例如，EURUSD= GBPUSD+......。但这些都是可以说是同质化的变量。这是一个外部因素吗？
现在我们在回归中加入一天的时间，根据一天的时间建立活动模型。可能有很多这样的 "外部 "变量。而这完全是外部的？
我没有看到粒子理论和外部环境的位置。
回归可以建立在任何东西上，这种方法被称为经验法则。问题是我们是否可以事先说，在许多可能的回归模型 中，这个模型会因为某些原因更好地描述商的行为。用数学方法描述这些原因。写出差分方程，分析计算回归系数--这样就可以清楚地知道哪些是代表外部因素的影响，哪些是系统内部属性的特征，哪些是内部和外部因素的结合。
例如，尝试构建一个最简单的系统的差分方程--一个振荡电路。在回归方面，这将是一个ARMA模型，其系数将是电路本身的参数和输入信号的组合。
Y(k) = 2*a*cos(w0)*Y(k+1)-Y(k+2)+X(k)- a*sin(w0) *X(k+1)
这里X是未知的外部影响，Y是观察到的响应，a是阻尼参数，w0是振荡的自然频率。