赫斯特指数 - 页 5

新评论
 
Yurixx:

确实有几种计算赫斯特的方法，但我要提醒你，不要以为只有grasn 有正确的方法。事实上，那里没有很多数学知识，所以任何一种方法都可以被算出来。你只需要拿着代码，用不同的行进行实验。
主要问题是，是使用对数比还是直线近似？
除了费德勒，所有（特别是彼得斯）和各地（在网络论文中发现）都使用了对数的比率（甚至是隐含的）。 虽然在讨论中，几乎所有人都承认有必要对直线进行近似计算。我不是一个数学家，只是一个读者 :)
所以，这并不是啊奇的数学...。
 
Gorillych писал (а):
尤里克斯。

确实有几种计算赫斯特的方法，但我要提醒你，不要以为只有grasn 有正确的方法。事实上，那里没有很多数学知识，所以任何方法都可以被算出来。你只需要拿着代码，用不同的行进行实验。
主要问题是，是使用对数比还是直线近似？
除了费德勒，所有（特别是彼得斯）和各地（在网络论文中发现）都使用了对数的比率（甚至是隐含的）。 尽管在讨论中，几乎所有人都承认有必要对直线进行近似。我不是一个数学家，只是一个读者 :)
所以，这并不是啊奇的数学...。

彼得斯有赫斯特指数=在一组点上绘制的回归线的角度系数（Log(R/S),Log(N/2)）。
这些对数的简单比值将给出不是近似线的角度系数，而是坐标为(Log(R/S),Log(N/2))的点的半径矢量的角度系数。差异可能很大，特别是在序列中的点很少的情况下。
 
我没有受到赫斯特用格拉斯恩的方法计算的启发。我很尊重他（我没有他的一点经验和知识），这不是一个基于赫斯特指数的指标应该有的样子：


。由于赫斯特指数的几何意义是回归线的角度系数，这个系数随着反应速度的变化而变化似乎非常奇怪。因此，我决定在赫斯特指数的基础上编写自己的指标。在第一个变体中，我在一些收盘价 的基础上建立了它。 如果我们同时在所有系列的基础上考虑该指标，结果看起来是一样的，但要快上几条。它已经看起来更好了，虽然对于回归线的角度系数来说有点奇怪:)一般来说，我们有以下指标：



赫斯特比率，因为它的范围是0.2到0.9。它的波动很平稳，但在它变化的地方不是很好。虽然，这个指标在总体上是有趣的）。

下面给出了赫斯特的行家们的算法：
。 
for(int j=limit;j>=0;j--)
      {
         int max_index=ArrayMaximum(Close,HerstPeriod+j,j);
         int min_index=ArrayMinimum(Close,HerstPeriod+j,j);
         MaxH=Close[max_index];
         MinH=Close[min_index];
         R=MaxH-MinH;
         Average=iMA(NULL,0,HerstPeriod,0,0,0,j);
         sum=0;
         for (int i=1;i<=HerstPeriod;i++)
             sum+=MathPow((Average-Close[i+j]),2);
         double S=MathSqrt(sum/(HerstPeriod-1));
         if (S>0)
            ExtMapBuffer1[j]=(MathLog(R/S))/(MathLog(HerstPeriod*a));    
      }

这似乎是正确的。
附加的文件：
_hurst_classik.mq4  3 kb
 
之后，我计算了赫斯特指数的价格差异，正如grasn 试图做的那样。 价格系列被作为收盘价 系列。算法。
      for(int j=limit;j>=0;j--)
      {
         ExtMapBuffer2[j]=Close[j]-Close[j+1];
         int max_index=ArrayMaximum(ExtMapBuffer2,HerstPeriod+j,j);
         int min_index=ArrayMinimum(ExtMapBuffer2,HerstPeriod+j,j);
         MaxH=ExtMapBuffer2[max_index];
         MinH=ExtMapBuffer2[min_index];
         R=MaxH-MinH;
         for (i=1;i<=HerstPeriod;i++)
            sum+=ExtMapBuffer2[i+j];
         Average=sum/HerstPeriod;
         sum=0;
         for (i=1;i<=HerstPeriod;i++)
             sum+=MathPow((Average-ExtMapBuffer2[i+j]),2);
         double S=MathSqrt(sum/(HerstPeriod-1));
         if (S>0)
            ExtMapBuffer1[j]=(MathLog(R/S))/(MathLog(HerstPeriod*a));    
      }

保持不变。唯一不同的是，计算不是基于一系列的收盘价，而是基于它们的差异。结果是惊人的：





，结果是应该的--0.5。这意味着这个系列真的很混乱!而在D1以下的所有货币和时间框架上都是这样的。日线图上是0.3-0.4。它意味着持久性，即回归平均值。计算指数的周期为500。就H1而言，它大约是一个月的时间。

基于Hurst指标的结论是，外汇的价格序列是混乱的，不可预测的 :)
如果我的计算有误--请纠正。

然而，我做的研究太少，无法得出这样的结论。那些会调查的人--请把所有的人都贴在一个分支里，或者把它们寄到 favoritefx [woof-woof] mail.ru。

附加的文件：
_hurst_delta.mq4  3 kb
 
>>外汇价格系列是混乱的和不可预测的
在这个主题中，作者对外汇中的混乱价格系列做了一些研究。如果你决定认真处理我们在外汇公司处理的问题，也许你会有兴趣看一看。在我看来，它的内容非常丰富。
 

大家好。

我完全是偶然来到这个主题，我甚至不知道我对赫斯特指数的研究会引起任何人的兴趣。如果可以的话，我将补充我的意见。在我试图做的所有事情中，我都做到了。https://www.mql5.com/ru/forum/50458 上给出的指数的计算方法我已经很久没有使用了。还要注意的是，我没有发表所有的东西，由于各种原因，我不会这样做（如果我这样做，我将以节选的形式发表）。

至于赫斯特的价值一直是0.5，这是一个很好的结果，可以让交易者保存他们所有的钱。

一般来说，赫斯特发现了这一现象，而指数（以他的名字命名）是对其进行量化。而这是最主要的事情!而0.5的结果只是对一个非常复杂的过程的一个观点。简单解释一下，这取决于你在调查什么样的运动。顺便说一下，你在研究什么，你想从赫斯特那里得到什么？我没有必要告诉你，但你必须自己决定。

一个非常平滑的赫斯特数字要么是计算错误，要么是非常粗糙的估计。它本来就不可能是超级光滑的。

你在互联网上的链接上看到的 "简单数学 "实际上是不太正确的（我不是在写它是错误的）。还需要在其中加入一些简单的数学知识。

不是在吹牛，而是我的模型使用赫斯特指数的结果： https://www.mql5.com/ru/forum/50458 "grasn 11.01.07 16:16"。我将很快发布续集，当然，如果论坛没有 "死亡 "的话。

好运。

 
grasn:

大家好。

我完全是偶然来到这个主题，我甚至不知道我对赫斯特指数的研究会引起任何人的兴趣。如果可以的话，我将补充我的意见。在我试图做的所有事情中，我都做到了。https://www.mql5.com/ru/forum/50458 上给出的指数的计算方法我已经很久没有使用了。还要注意的是，我没有发表所有的东西，由于各种原因，我不会这样做（如果我这样做，我将以节选的形式发表）。

你好!
非常高兴，在那个支部里问问题，用我的不学无术来搪塞，让人很不舒服。
我正在仔细阅读那条线，现在我正试图尽可能多地了解一些情况。
你可能在那里说，你认为谢尔盖的赫斯特指数的版本是正确的。请解释。
谢谢你!
好运!
 
Gorillych:
格拉斯恩。

大家好。

我完全是偶然来到这个话题，我甚至不知道我对赫斯特指数的研究会引起任何人的兴趣。如果可以的话，我将补充我的意见。在我试图做的所有事情中，我都做到了。https://www.mql5.com/ru/forum/50458 上给出的指数的计算方法我已经很久没有使用了。还要注意的是，我没有发表所有的东西，由于各种原因，我不会这样做（如果我这样做，我将以节选的形式发表）。

你好!
非常高兴，在那条线上提出问题，用我的无知把它弄得乱七八糟，很不舒服。
我正在仔细阅读那条线，现在我正试图尽可能多地了解一些情况。
你可能在那里说，你认为谢尔盖的赫斯特指数的版本是正确的。请解释。
谢谢你!
好运!
你很会自我批评，我认为你是对的。这就是论坛的目的，交流、提问、讨论等等。谢尔盖提出的计算赫斯特指数的方法确实非常有趣。我建议你也看一看。
 
favoritefx писал(а)>>
之后，我计算了赫斯特指数的价格差异，正如grasn 试图做的那样。 一系列的收盘价被作为价格系列。算法。

它仍然是一样的。唯一的区别是，不是通过系列收盘价而是通过它们的差异来计算。其结果简直令人惊叹。





它的结果是应该的--0.5。那就是这个系列真的很混乱!而在D1以下的所有货币和时间框架上都是这样的。日线图上是0.3-0.4。它意味着持久性，即回归平均值。计算指数的周期为500。就H1而言，它大约是一个月的时间。

基于Hurst指标的结论是，外汇的价格序列是混乱的，不可预测的 :)
如果我的计算有误--请纠正。

然而，我做的研究太少，无法得出这样的结论。那些要做研究的人--请把所有的东西都写在这个网站上，或者寄到 favoritefx [woof-woof]mail.ru。

这不是赫斯特。 

         ExtMapBuffer2[ j]=Close[ j]-Close[ j+1];
         int max_index=ArrayMaximum( ExtMapBuffer2, HurstPeriod+ j-1, j);
         int min_index=ArrayMinimum( ExtMapBuffer2, HurstPeriod+ j-1, j);
         MaxH= ExtMapBuffer2[ max_index];
         MinH= ExtMapBuffer2[ min_index];

从代码中可以看出，最大和最小值是针对原始系列的，而不是针对重新缩放（改变了缩放比例）的。

再往下看，似乎也有一个错误。对数后的公式R/S=c*n^H 应该是这样的：log（R/S）=log（c）+H*log（n），其中H=[log（R/S）-log（c）]/log（n）。

ExtMapBuffer1[j]=(MathLog(R/S))/(MathLog(HurstPeriod*a));

常数c 不知为何移到了n 而不是R/S。

为什么市场回报率的常数要突然变成两个？这个秘密是什么，我不知道吗？;)

总之，帮个忙吧，谁有mql4中Hurst指数的计算方法或其他常见的东西？grasn?

亲爱的Metaquotes，Hurst指数的计算是否将在MQL5中实现？

 

赫斯特在研究尼罗河时发现了他的经验法则。许多其他自然现象后来都被证明可以用这一规律很好地描述。事实证明，温度、河流径流、降雨量、树环厚度或海浪高度等测量的时间序列可以用归一化传播或赫斯特方法进行研究。这种序列的特点是H指数，即Hurst指数。

H超过0.5的时间序列被称为持久性--保持现有趋势的类别。如果在过去的一段时间内增量是正的，即有增加，那么它们将继续平均增加。因此，对于一个H>0.5的过程，过去的增长趋势意味着未来的增长趋势。相反，过去的下降趋势意味着，平均而言，未来会有持续的下降趋势。H越大，趋势越强。

在H=0.5的情况下，没有显著的过程趋势，也没有理由相信将来会有。

H<0.5的情况的特点是反持久性--过去的增长意味着未来的减少，过去的下降趋势使得未来的增加成为可能。而H越小，概率就越大。在这样的过程中，一个变量增加后通常会有一个减少，而减少后通常会有一个增加。

PS ...如果有人感兴趣

123456789101112...46
新评论