Stochastische Resonanz
Sehr neugierig. Ich bin auf etwas Ähnliches wie Resonanz gestoßen, als ich exotische MAs mit vorzeichenvariablen Koeffizienten entworfen habe. Hier ist ein Bild:
Ich kann mich jetzt nicht mehr an die Berechnungsformel erinnern, es ist schon lange her. Hier ist ein Beispiel für die Berechnung eines solchen МА mit Periode 7:
Alt_sign_LWMA(i,7) = ( 7*p(i) - 6*p(i-1) + 5*p(i-2) - 4*p(i-3) + 3*p(i-4) - 2*6*p(i-5) + 1*p(i-6) ) / 4
Hier ist ein Zeitraum von 55 auf dem Diagramm, um es klarer zu machen, ich weiß nicht, wie ich es interpretieren soll. Schwarz zeigt die Candlesticks auf dem Tages-Chart, blau den MA.
Sehr neugierig. Ich bin auf etwas Ähnliches wie Resonanz gestoßen, als ich exotische MAs mit vorzeichenvariablen Koeffizienten entworfen habe. Hier ist ein Bild:
Ich kann mich jetzt nicht mehr an die Berechnungsformel erinnern, es ist schon lange her. Hier ist ein Beispiel für die Berechnung eines solchen МА mit Periode 7:
Alt_sign_LWMA(i,7) = ( 7*p(i) - 6*p(i-1) + 5*p(i-2) - 4*p(i-3) + 3*p(i-4) - 2*6*p(i-5) + 1*p(i-6) ) / 4
Hier ist ein Zeitraum von 55 auf dem Diagramm, um es klarer zu machen, ich weiß nicht, wie ich es interpretieren soll. Schwarz zeigt die Candlesticks auf dem Tages-Chart, blau den MA.
Es ist einfach genug, es zu schreiben, Figar0. Der Koeffizient am unteren Rand ist MathCeil( Periode/2 ), wobei Periode die Periode des MA ist. Ich bin im Moment nicht wirklich daran interessiert, aber das Bild ist wirklich lustig...
Aus irgendeinem Grund habe ich es ein bisschen falsch verstanden.
Hier auf dem Diagramm ist ein Zeitraum von 55 Jahren, um deutlicher zu zeigen, was hier herauskommt. Wie man das interpretieren kann - ich weiß es noch nicht. Schwarz zeigt die Candlesticks auf dem Tages-Chart, blau den MA.
Ja, das kann ich sehen. Bei Ihnen gibt es eine große Verzögerung. Meiner hat fast keine Verzögerung (und das sollte er auch). Und ich habe vergessen, dass wir ein Modul aus dem gesamten Ausdruck nehmen müssen, weil ein gerader Punkt einen negativen Wert verursachen kann. Können Sie den Code veröffentlichen? Ich habe es für Trading Solutions gemacht und es ist ziemlich unbequem mit dem Code, weil alle Funktionen in Präfixform geschrieben sind. Nun, sagen wir, a+b - als Summe(a,b). Man muss sich durch all diese Klammern durcharbeiten.
P.S. Wie ich sehe, habe ich ihn bereits veröffentlicht. Ich danke Ihnen.
Hier auf dem Diagramm ist ein Zeitraum von 55 Jahren, um deutlicher zu zeigen, was hier herauskommt. Wie man das interpretieren kann - ich weiß es noch nicht. Schwarz zeigt die Candlesticks auf dem Tages-Chart, blau den MA.
Der Fehler im Indikator wurde korrigiert, der Indikator ist beigefügt.
Also, was haben wir? Es gibt Lärm - ziemlich stark: Volatilität. Es gibt ein schwaches regelmäßiges Signal (kaum periodisch, aber definitiv vorhanden). Die Schwäche des regelmäßigen Signals wird durch einen sehr niedrigen Rückgabewert im Vergleich zur Volatilität selbst bei starken Trends bestätigt. Ich habe diese Werte bereits irgendwo anhand eines Beispiels genannt: EUR geht seit 6 Jahren in einem Aufwärtstrend auf Tagesbasis, d.h. etwa 1600 Tagesbalken. Während dieses Zeitraums hat EUR 6000 Punkte durchlaufen. Die Erwartung liegt also bei weniger als 4 Pips (normaler geringer Einfluss). Gleichzeitig liegt die Volatilität auf den Tagesbalken bei einigen Dutzend Punkten (Rauschen).
Steady-States sind während Umkehrungen oder Korrekturen flach auf dem Höchststand. Trends sind instabile Zustände des Übergangs von einer Ebene zur nächsten. Vor einem Trend wird ein regelmäßiges Signal durch flaches Rauschen verstärkt und erscheint als scharfe, oft kurzzeitige Sprünge von Niveau zu Niveau.
Wie können wir daraus etwas Praktisches lernen?
P.S. Wie können wir zum Beispiel nur die Zufallskomponente (reines Rauschen) aus der Volatilität extrahieren, um ein regelmäßiges Signal zu erhalten? Die Volatilität ist bekanntlich ein antipersistenter Prozess. Einfach eine Konstante davon abzuziehen, funktioniert nicht, da das Signal während eines Trends stärker wird. Umkehrung? Und wie hoch ist wohl der Verstärkungskoeffizient?
Ich habe das Gefühl, dass es irgendwie mit den potenziellen Modellen übereinstimmt, oder besser gesagt, mit meiner Vorstellung davon, wo und wie sie eingesetzt werden sollten :).
- Freie Handelsapplikationen
- Über 8.000 Signale zum Kopieren
- Wirtschaftsnachrichten für die Lage an den Finanzmärkte
Sie stimmen der Website-Richtlinie und den Nutzungsbedingungen zu.
Auf den Punkt gebracht mit einem Zitat
Im Jahr 1981 haben zwei Gruppen von Physikern - eine in Rom unter der Leitung von R. Benzi, das andere in Brüssel, unter der Leitung von C. Nicolis schlugen unabhängig voneinander vor, sich mit den allgemeinen Merkmalen des Verhaltens des Klimas unter dem gleichzeitigen Einfluss schwacher periodischer und starker chaotischer Einflüsse zu befassen . Durch die Konstruktion eines einfachen mathematischen Modells und dessen Untersuchung entdeckten sie ein absolut erstaunliches - und auf den ersten Blick sogar unnatürliches - Phänomen. Es stellt sich heraus, dass Lärm einer bestimmten Intensität nicht nur nicht stört, sondern sogar dazu beiträgt, dass sich eine schwache Störung in der Reaktion des Systems manifestiert. Dieses Phänomen wird als stochastische Resonanz bezeichnet. Das Wort "Resonanz" bedeutet hier eine unerwartet starke Reaktion des Systems, und "stochastisch" spiegelt die Tatsache wider, dass die Ursache für diesen Effekt eine chaotische Aktion, ein Rauschen, ist.
Beschreibung ...
und Schlussfolgerung
Das Klima der Erde ist also eine Art System, das unter der gleichzeitigen Einwirkung starker chaotischer und schwacher periodischer Kräfte regelmäßig zwischen zwei relativ stabilen Zuständen "wechselt". Nun können wir einen in der theoretischen Physik üblichen Übergang vollziehen: Wir vergessen die konkrete Situation (Erde, Klima und Gletscher) und konzentrieren uns auf die allgemeinsten Merkmale des Phänomens. In der Sprache der theoretischen Physik wird das konstruierte Modell als stochastisches bistabiles System mit einer Triebkraft bezeichnet.
Ähnlich wie bei der Preisbewegung gibt es eine gewisse Periodizität (wie auch immer diese aussehen mag), es gibt Rauschen (Volatilität ?), zwei stabile Zustände (TRENDS ?) und es gibt eine Theorie, die versucht, DIES zu erklären. Könnten wir nicht versuchen, wie NEO von der Spinne es elegant ausdrückte, diese Theorie zu nutzen, um Plüschtiere aus dem Basar zu holen?
Natürlich ist der Abstand zwischen dem populärwissenschaftlichen Artikel und der Forex-Praxis ... Aber ich will immer etwas Süßes.
Vielleicht hat die Gemeinschaft ja eine Idee? Und vielleicht ist es keine Neuigkeit, dann entschuldigen Sie mich. Viel Glück!