成交量、波动率和赫斯特指数 - 页 25

新评论
 
Candid:

1.我所说的回滚是指在塑造区段的过程中，任何不导致转换方向的反转。这是来自上面的限制。然而，我也从以下方面进行了限制，以便不翻阅所有的垃圾。一般来说，这种分布是近似的，事实上，关于回扣的统计数据可能有点错误，无法收集。但这真的有必要吗？:)

3.不，我没有。那你能不能给出一个应该建造的理由呢？我会告诉你为什么我应该建造它，但我在看它时可以检查什么样的交易想法？

1.好的，我明白了，这和我想的不一样。那么请解释一下。在段的形成过程中，价格可以回滚不止一次。你采取哪种方式进行统计？还是所有的人？在图表中，回撤以%表示。与什么有关？你正在使用一个简单的、正常的工具，只有一个参数--段的最小值。你是用它来衡量百分比，还是用已经形成的部分来衡量？或其他方式？

3.不知道。这就是你让我困惑的比例。我没有向那个方向看，不知为什么。可能是TP/SL估价。或者是波动性估值，而不是赫斯特。毕竟，正如我们现在所知道的，该值趋向于0.5。在我看来，假设如果它持续低于0.5，那么市场就是一个回报市场，这是很恰当的。而如果它超过了0.5，那么它就是一个趋势市场。如果我们从边际值0和1假设，那么结果就是如此。

问题是，有两种方法可以找到当地的措施。一个是以这样一种方式来改造赫斯特账户的方法，使其变得足够的本地化。第二--形成新的价值，一个指标，它具有反映市场性质的必要属性。

 
Candid:

2.假设任何回调的真实价值是23%，这是我们能够找到回调不会超过的水平的唯一方法，有90%的把握。这个假设有多严重，取决于你 :)

我不认为这很严重。任何回调，在任何时候都可以变成ZZ的方向变化。然后呢？那么它就是不属于你的统计范围。从这个角度来看，很难根据这样的统计数据来判断什么。
 
Yurixx:

1.好的，我明白了，这和我想的完全不一样。然后解释如下。在段的形成过程中，价格可以回滚不止一次。你采取哪种方式进行统计？还是所有的人？在图表中，回撤以%表示。与什么有关？你正在使用一个简单的、正常的工具，只有一个参数--段的最小值。你衡量的百分比是相对于底部还是相对于已经形成的部分？或其他方式？

3.不知道。这就是你令我困惑的比例。我没有向那个方向看，不知为什么。可能是TP/SL估价。或者是波动性估值，而不是赫斯特。毕竟，正如我们现在所知道的，该值趋向于0.5。在我看来，假设如果它持续低于0.5，那么市场就是一个回报市场，这是很恰当的。而如果它超过了0.5，那么它就是一个趋势市场。如果我们从边际值0和1假设，那么结果就是如此。

问题是，有两种方法可以找到当地的措施。其一是将赫斯特的计数方法进行改造，使其变得足够本地化。第二--形成新的价值，一个指标，它具有反映市场性质的必要属性。

1.采取一切措施。由于我们对从运动延续的角度看回调感兴趣，任何一个，而不仅仅是最后一个，都可以。

百分比--对已经形成的部分，当然，展望未来有什么意义。

2.对于TP/SL--你想用条形图工作吗？还是你打算与动态的人合作？对我来说，这似乎总是太粗糙。

用于评估市场特征？嗯，分布甚至比Hurst指数更少的地方措施，我认为。那又如何，平均数就够了。


但我真的不明白结构上的问题，只要把数值写进文件，然后导入 excel/matcad/matlab/...并看到。我的意思是，我只确切知道matlab的情况，但不可能是其他软件包没有你需要的功能。

 
Yurixx:
我不认为这很严重。任何回调，在任何时候都可以变成ZZ的方向变化。然后呢？那么它就是不属于你的统计范围。从这个角度来看，很难根据这样的统计数据来判断什么。


当然是在任何一个，只是概率不同。这就是为什么你需要一个分配。我在上面提出的实际观点是，在进入时要预期该股走势将继续。

 

1.谢谢你，我明白了。作为一个选项，我不是在考虑未来，而是在考虑ZZ参数的价值。就参数而言，它也可能是有趣的：它可能划出一个边界，在这个边界上将发生具有一定概率的逆转。换句话说，我们可能会得到更早的反转识别，当然是在一定的概率下。而这样一个分布的定义区域仍将是[0,1]。

2.这只是一个 "大胆的燕麦草图"。:-)我告诉你，我甚至没有朝那个方向看。因此，想法一目了然。而且你不需要分配来工作，你只需要计算比例。而要了解RMS会是多少，则需要分布。如果太大，就没有收获，对这些数字也没有信心。如果你还记得，在我看来，我计算R、D和DD RMS正是为了这个目的。

建筑方面没有问题。我已经不记得做过多少次了，但都是为了其他价值。但我没有这样做。而你似乎有，这就是我问的原因，出于好奇心。:-)

 
Candid:

当然是在任何一个，只是概率不同。这就是为什么你需要一个分配。我在上面提出的实际观点是，带着对运动将继续下去的期望进入。


啊哈，现在我知道我们在谈论什么概率了。回撤的概率=继续 运动的概率。是的，在这个意义上，0.6并不令人欣慰。但是，来吧 - 这是Fiba !当然，除非形成反转。:-)
 
Candid:

你在这里谈论的是字面的相似性，事实上是模式。

现实上，显然我们可以谈论的相似性不是针对局部特征，而是针对它们的平均值（例如见第14页本主题中的高-低/|开-收|数据）。然而，我在统计方面的经验使我对从它们（统计）中得出交易系统的可能性有些怀疑。你看，置信区间的结果总是错误的，我开始怀疑一个基本规律。

我说的是分形分析（FA）的一个重要特征--自相似性。FA并没有引入 "模式 "的概念，例如，0.9的系数并没有说明任何特定形式的信号。FA本质上研究的是导致自我相似性的模式。当然，一个模式可以包括随机性的元素，然后你必须以某种方式对其进行统计评估。

但正如我之前写的，报价系列实际上没有任何相似性，为了达到这种相似性，应该对初始信号进行转换。我认为，这将需要一些时间。

PS：模式也可能是有用的，有可能会确定模式，至少在第一个近似值。

 
Farnsworth:

我说的是分形分析（FA）的一个重要特征--自相似性。

真是巧合--我也是这么说的 :)

尤里克斯。

啊哈，现在我知道我们在谈论什么概率了。回调的概率=延续的概率。是的，从这个意义上说，0.6并不令人感到安慰。但同意--是菲巴！是菲巴。当然，除非形成反转。:-)

不一定。你的趋势是在23%的回撤中。你把SL放在哪里？这就是你对这种分配的疑惑所在。

而当回撤到0.6时，显然是50/50。

 
Candid:
真是巧合--而且我说的是同一件事 :)

是的，但我说的不是你所说的模式 :o)

你在这里谈论的是字面的相似性，实际上是模式。

让我们定义一下什么是模式？如果人们把它理解为某种稳定的结构，也有发生的概率，那么它是一个东西还是其他东西？
 
Farnsworth:
让我们定义一下什么是模式？如果人们把它理解为某种稳定的结构，也有发生的概率，那么它是一个东西还是其他东西？

复原力是一个需要证明的特性。稳定结构（即模式）的首批候选者之一是重复性结构。你提到的拉达的高度相关部分是重复的结构。无论如何，模式肯定会有高度的相关性，因此属于你对相似性的定义。

根据我的理解，FA对自我相似性的解释要广泛得多。

1...181920212223242526272829303132...37
新评论