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FRACTAL-LAB

Advanced fractal analysis suite for detecting market memory and deviations from random walk behavior.
Features:
Hurst Exponent proxy via variance scaling with dynamic confidence intervals
DFA-Lite (two-scale Detrended Fluctuation Analysis)
Lo-MacKinlay Variance Ratio test
Volatility memory analysis on |returns|
Quality scoring system (A-F grades)
Regime classification: Persistent / Random Walk / Anti-Persistent
Interpretation:
H > 0.55 → Trending behavior (momentum)
H ≈ 0.50 → Random walk (no predictability)
H < 0.45 → Mean-reverting behavior
Important:
Screening tool only — validate results in Python/R
Does not test for short-range dependence (Lo, 1991)
Recommended sample size: N ≥ 300 bars
NOT a trading system — for research and education only
References: Hurst (1951), Lo & MacKinlay (1988), Peng et al. (1994)
Features:
Hurst Exponent proxy via variance scaling with dynamic confidence intervals
DFA-Lite (two-scale Detrended Fluctuation Analysis)
Lo-MacKinlay Variance Ratio test
Volatility memory analysis on |returns|
Quality scoring system (A-F grades)
Regime classification: Persistent / Random Walk / Anti-Persistent
Interpretation:
H > 0.55 → Trending behavior (momentum)
H ≈ 0.50 → Random walk (no predictability)
H < 0.45 → Mean-reverting behavior
Important:
Screening tool only — validate results in Python/R
Does not test for short-range dependence (Lo, 1991)
Recommended sample size: N ≥ 300 bars
NOT a trading system — for research and education only
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보호된 스크립트입니다
이 스크립트는 비공개 소스로 게시됩니다. 하지만 이를 자유롭게 제한 없이 사용할 수 있습니다 – 자세한 내용은 여기에서 확인하세요.
Institutional-grade diagnostics: GARCH, HMM Regimes, Cointegration, Microstructure, Fractal Analysis | Research only
면책사항
해당 정보와 게시물은 금융, 투자, 트레이딩 또는 기타 유형의 조언이나 권장 사항으로 간주되지 않으며, 트레이딩뷰에서 제공하거나 보증하는 것이 아닙니다. 자세한 내용은 이용 약관을 참조하세요.
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