Diskussion zum Artikel "Prognose von Zeitreihen (Teil 1): Methode der Empirischen Modus Dekomposition (Empirical Mode Decomposition, EMD)"
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Neuer Artikel Prognose von Zeitreihen (Teil 1): Methode der Empirischen Modus Dekomposition (Empirical Mode Decomposition, EMD) :
Dieser Artikel befasst sich mit der Theorie und der praktischen Anwendung des Algorithmus zur Vorhersage von Zeitreihen, basierend auf der empirischen Moduszerlegung. Er schlägt die MQL-Implementierung dieser Methode vor und stellt Testindikatoren und Expert Advisors vor.
Ein einziger Test mit diesen Einstellungen für den Zeitraum von Anfang 2018 bis Februar 2020, d.h. mit einem Forward für das Jahr 2019 und Anfang 2020, ergibt das folgende Bild:
TestEMD Testbericht mit EURUSD D1, 2018-2020
Wie wir sehen, profitiert das System, auch wenn die Indizes zeigen, dass es Raum für Verbesserungen gibt. Insbesondere ist es logisch anzunehmen, dass eine häufigere Neuoptimierung in einem Schritt-für-Schritt-Betrieb und die Suche nach der Schrittgröße die Leistung des Roboters verbessern kann.
Grundsätzlich kann man sagen, dass der EMD-Algorithmus es ermöglicht, in einem größeren Zeitrahmen die fundamentalen, in gewissem Sinne momentanen Schwankungen der Notierungen zu identifizieren und darauf aufbauend ein profitables Handelssystem zu schaffen.
Autor: Stanislav Korotky