Eric Nyman（2010）的这篇论文，又是根据Adgar Peters（1990）的书写的，他从Mandelbort（1960-70）那里得到了这一方法，后者首次描述了70岁的Harold Edwin Hirst在1951年远发明的方法。这意味着，当被问及论文建议中所提出的主题的新颖性时，你应该想象十九世纪的老埃德温是分形几何的创新者：)
# Скачиваем из Интернета пакет 'pracma'
>install.packages('pracma')
#Устанавливаем его в системе
>library('pracma')
#Теперь нам доступна функция 'hurst', вычисляющая коэффициент херста
#Смотрим справку по этой функции
>?hurst
#Загружаем один из базовых пакетов, в котором храниться информация о разливе Нила за 100 лет
>library(datasets)
# Отобразим несколько диаграмм на одном графике
>par(mfrow = c(3,1))
#Строим график разливов Нила
>plot(Nile, t='l', main="Nile owerflow 1971-1970")
#Под ним отображаем первые разности (доходности)
>Nile.diff <- diff(Nile)
>plot(Nile.diff, t='h', main="Returns")
#Еще ниже строим гистограмму распределения частоты
>hist(Nile.diff, breaks=20, main='Distribution')
#Рассчитываем собственно показатель Херста. (Будет равен 0,34, т.е. разливы Нила по версии функции hurst() антиперсисенты)
>hurst(Nile.diff)
是的，同样的...市场条件是决定因素
嗯，这就是为什么它是有用的（潜在的）。但有必要认真地移动你的思想。并放弃几乎 所有被称为古典TA的垃圾。
如果你朝这个方向思考，起点是 。
预测一个一维世界的状态有意义吗？
如果你按照这些思路思考，开始的前提是：:
预测一个一维世界的状态有意义吗？
而预测的问题是从谁的角度提出的，是这个世界的 "人口"，还是一个外来者？
预测的问题是从谁的角度提出的，是这个世界的 "人口 "还是外人？
根据我的理解，这个问题是反问句。
但为了回答这个问题：在阅读密教时，我不断遇到对预测的解释，作为来自外部的信息。
至于观点，我提醒你，我既不是数学家也不是程序员。
一个图形有一个商数和时间。仁科只有一个商数。
而且没有任何地方对时间进行适当的分析，它有点不存在。
尽管如果你分析这两张图，根据农民的逻辑，时间仍然是在差异中。
而且，也许仁科在其原始形式下不会起作用。也许你必须通过参考点来编织它们，或者编造一个重绘。我不知道。
这是我最原始的推理。简而言之，这都是胡说八道。
Renko、Kagi、Range等也有时间：烛台变化的时刻是严格有序的，有明确的构建标准。因此，有一个单调但非线性的时间线的转变...所以说，"新 "时间与我们平常的时间有不同的速度--它加速，然后放慢。
我也是这么认为的。
你已经正式确定了我的理解。
然而，在我的推理中，有一些东西在阻碍我。
好吧...
不幸的是，这不是结果。
正如孟乔森常说的："不是这样的！"
让我们继续寻找。
Eric Nyman（2010）的这篇论文，又是根据Adgar Peters（1990）的书写的，他从Mandelbort（1960-70）那里得到了这一方法，后者首次描述了70岁的Harold Edwin Hirst在1951年远发明的方法。这意味着，当被问及论文建议中所提出的主题的新颖性时，你应该想象十九世纪的老埃德温是分形几何的创新者：)
但说真的，如上所述，该方法是针对一个特定的、高度不正常的过程--尼罗河泄漏事件而开发的。在下面的图片中，溢出点与整体趋势或数学预期的不相称是很明显的。因此，对于一个特定的过程--尼罗河泄漏--这种方法是好的，也是有效的，但对于曼德尔波特试图提出的金融市场来说，它已经不够了。在任何情况下，在任何市场上，包括SB，你的计算将显示一个大约0.54的值。你需要其他更准确的方法。而只要你写论文，就离不开分位数综合自回归移动平均数FARIMA，而且只有在专门的统计软件包中才有。H可以在那里任意设置。但这并不能解决问题，因为为了至少让市场适应模型，你需要计算它的H，如果最简单和最常见的方法不奏效，你怎么能做到？关于这个主题还有其他作品，帕斯图霍夫和希里亚夫的作品。看看他们。它们更科学，更适合写论文，但它们是否更准确是一个问题。还有一个关于同一主题的相关主题，请看这里。
日安！总的来说，想法如下：计算指标H，建立金属价格的函数，然后对这种金属的生产成本施加变化，并分析其变化（所谓组织可以得到的利润）。从那些受外部因素影响和不受影响的因素进行分析。
说实话，我直觉上明白，这几乎不像是值得的东西，因为，它应该被编程，这样的技能没有。但我的论文导师强烈建议在计算中使用这个因素。因此，它变成了nonsense....。在初始阶段。((((
下午好！总的来说，想法如下：计算H指标，建立一个关于金属价格的函数，然后对这种金属的生产成本施加一个变化，并分析其变化（所谓的组织可以获得的利润）。从那些受外部因素影响和不受影响的因素进行分析。
我，坦率地说，直觉上理解，这几乎不像是值得的东西，因为，嗯，应该是编程，这样的技能不具备。但我的论文导师强烈建议在计算中使用这个因素。因此，它变成了nonsense....。在初始阶段。((((
对不起，但所有这些对于一篇论文来说都太少了。这里面没有任何科学上的新意，这个话题已经是众所周知的了，至少已经有四十年了。如果你打算 "像所有人一样 "开始，也就是说，你从互联网上，从20-30年前的书籍中获取一些东西，你会得到 "像所有人一样 "的结果，即下一篇带有骄傲标签 "论文 "的论文。首先，你必须依靠统计分析的先进方法。你不会在互联网上或在你最新的Excel版本中找到它们。鉴于我们科学的惨淡状况--你不会从论文中得到多少有用的信息。它们只不过是抄袭和空对空。有价值的作品在那里--单位，那会发现他们需要首先知道寻找什么，并深入了解这个主题。你可以获得最新和最创新的统计方法的唯一来源是专门的统计包，即统计分析包R。一般来说，这种环境值得单独提一下。它是研究者事实上的标准。从官方网站http://www.r-project.org/，并在其上安装可视化环境RStudio。从现在开始，禁止自己使用Excel。用Excel做 论文是一种不好的方式。此外，还将保证在Excel中出现信息真空。然后寻找包括Hurst指数计算方法的软件包，有许多这样的软件包，但首先要安装 "pracma "软件包。这里有一个尼罗河的Hurst指数计算的例子。请注意，你根本不需要任何东西，所有的数据和方法都已经在R中可用。
# Скачиваем из Интернета пакет 'pracma' >install.packages('pracma') #Устанавливаем его в системе >library('pracma') #Теперь нам доступна функция 'hurst', вычисляющая коэффициент херста #Смотрим справку по этой функции >?hurst #Загружаем один из базовых пакетов, в котором храниться информация о разливе Нила за 100 лет >library(datasets) # Отобразим несколько диаграмм на одном графике >par(mfrow = c(3,1)) #Строим график разливов Нила >plot(Nile, t='l', main="Nile owerflow 1971-1970") #Под ним отображаем первые разности (доходности) >Nile.diff <- diff(Nile) >plot(Nile.diff, t='h', main="Returns") #Еще ниже строим гистограмму распределения частоты >hist(Nile.diff, breaks=20, main='Distribution') #Рассчитываем собственно показатель Херста. (Будет равен 0,34, т.е. разливы Нила по версии функции hurst() антиперсисенты) >hurst(Nile.diff)让我们来看看所得到的图表。
幻想的飞行应该从这里开始。第一个问题："为什么尼罗河泄漏在函数中是反持久的，而在马内德波特和彼得斯中是一个持久的过程！"。让我们看看Hurst函数是如何设置的，环境R是一个自由的环境，所以所有方法的要点都可以很容易地从源头上得到。
#Чтобы посмотреть исходники функции достаточно набрать ее имя без фигурных скобок >hurst那么，在了解了所有方法的具体内容后，你将很容易写出自己的计算方法。以适当的包R的形式将其正式化，供世界科学界判断。然后在一些计量经济学杂志上写几篇关于你的方法的文章，这将清楚地表明它比已知方法的优势。 然后逐渐转向对黄金的分析。到了这个时候，你将会流利地使用AR、阿里马等成熟的模型。很快，你就会站在 "科学思想 "的最前沿。而写什么的问题将不再出现。