Rescaled спектр анализа

Статистический анализ временных рядов финансовых данных, что попытки найти моделей, которые могли бы повторить в будущем. Хотя rescaled-диапазон методов анализа оказались полезными в других математических начинаниях, доказательств для его использования в анализе финансовых данных, остается довольно доказана. Существуют две основные переменные, используемые в этой технике — диапазон данных (если судить по самой высокой и самой низкой величины в срок) и стандартное отклонение данных. Производной от этой математической результат известен как Херст экспонента Если тенденция действительно существует в данных, это Херст экспоненты могут экстраполировать будущие значения или средние по данным пунктом.

Стремление к прогнозированию тенденций в финансовых данных (в частности, цены на активы) так же стара, как история самой данных. То, что делает поиск таким привлекательным является то, что фондовый рынок история делает шоу проциклического, хотя и не в периодических образом. Деловой цикл длины, как держать появится в срок от четырех до пяти лет, хотя никто не может объяснить, почему.