[存档！]纯数学、物理学、化学等：与贸易没有任何关系的大脑训练问题 - 页 387

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Candid: 还要想想为什么赫斯特猜测用有效值进行归一化，而没有猜测用从原点出发的射线来计算程度。他做到了，通过退步。他是个傻瓜，你是这样看的吗？

他没有Mt4和MQL......还有论坛。

;)

 
Candid:

...


如果你允许，让我插一句话。赫斯特指数的计算由Shiryaev很好地描述，从艺术的角度来看，他处理的不是 "尼罗河 "本身，而是尼罗河的支流（增量，即形成称为-尼罗河的过程）。我说到哪里了？ 啊！别介意--这是个一般的抒情离题。

用传播法计算赫斯特指数是毫无意义的，它非常粗糙，而且估计出来的偏差非常大（大约20-30%的误差--只是容易）。有两个好方法。

  • 威特尔的方法（基于回归模型，如果模型与现实相吻合，则铁定有效）。
  • 基于小波的方法（最准确的方法，在 "局部 "效果好）
 
Farnsworth:

如果你允许的话，让我稍微插一句话。赫斯特指数的计算由Shiryaev很好地描述，从艺术的角度来看，他没有处理 "尼罗河 "本身，而是处理尼罗河的支流（增量，即形成称为-尼罗河的过程）。我说到哪里了？ 啊！别介意--这是个一般的抒情离题。

用传播法计算赫斯特指数是毫无意义的，它非常粗糙，而且估计出来的偏差非常大（大约20-30%的误差--只是容易）。有两个好方法。

  • 威特尔的方法（基于回归模型，如果模型与现实相吻合，则铁定有效）。
  • 基于小波的方法（最准确的方法，在 "局部 "效果好）
你自己是否尝试过这些方法，它们是否有效？当然，在当地工作的那个人特别有意思。
 
Candid:
你自己是否尝试过这些方法，它们是否有收获？当然，特别有趣的是，什么是当地的工作。

我做分形分析已经有相当长的时间了，也尝试了很多东西。不幸的是，一个病毒毁掉了大部分材料，但我已经不再沮丧了。有一天，我会让自己振作起来--并重复最宝贵的成就 :o)Wittle的方法我甚至已经转换为MathCAD，而基于小波的方法则在MathLab中实现，我在那里研究过。

只是，你为什么需要这个指标？它有一个非常模糊的预测属性（）。也就是说，即使计算出的精确值为0.8（即使有置信区间），也不会告诉你任何关于将持续的 "趋势性 "以及这一条件将保持多少次的信息，也不会回答主要问题--趋势将向何处发展。此外，这个使用历史序列计算的指标只显示了 "倾向性"，甚至一个具有趋势性的过程也可能真的显示出与预期不同的行为（它只会发生），最令人失望的是，"不能被伪造"。

为了进行有意义的估计，需要概率，这意味着我们应该把报价看作是一个多分形，并建立一个 "奇点谱"。

还有一个完全令人不快的特点是，从字面上看，对样本长度的 "灾难性 "依赖。

 
该死的，这个赫斯特经常在论坛上爬来爬去。也许有人能向我解释一下它有什么预测价值？
 
Mathemat:
哎呀，是赫斯特经常在论坛上爬来爬去。也许有人能向我解释一下它有什么预测价值？

事实上--没有。你拿到了吗？:о)但它在建模过程中是有用的。

补充：唯一难以自动化的实用价值是分析对数坐标中的图形形状。你可以清楚地知道系列的哪一部分对应于幂律，而且你可以 "正式 "输入一个 "记忆长度 "值。而这是很有价值的。否则他们就开始计算退步，而且往往是在没有意义的地方（有时，嗯，增量的行为不符合幂律，比如外汇）。

 

Farnsworth:

还有一个完全令人不快的特点是，从字面上看，"灾难性的 "对样本长度的依赖。

是的，样本长度的定义似乎是绝大多数方法中的关键点。

多分形--嗯。也许，似乎有迹象表明这个概念更充分，曼德布罗特的权威也是如此。

 
Candid:

是的，样本长度的定义似乎是绝大多数方法中的关键点。

多分形--嗯。也许，似乎有迹象表明，这个概念更充分，曼德布罗特的权威也是如此。

说实话--我不明白你在做什么，这一切的意义何在？
 
Mathemat:
该死的，这个赫斯特经常在论坛上爬出来。也许有人能向我解释一下它有什么预测价值？

=0.5 噪声中的随机游走。

<0.5就更糟糕了 - 噪声随机游走 :)

>0.5 关于内存有希望...

>0.79是自然形成的

 
Farnsworth:
说实话--我不明白你在做什么，这一切有什么意义？
嗯...这是广义的还是狭义的？:)
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