FR H-Volatilität - Seite 36
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Nun, das ist beeindruckend. Für ein erstes Ergebnis - eine schnelle Skizze und ein Versuch - ist es sehr gut. Nicht umsonst mag ich ZZ. Man kann es nicht so direkt an den Input weitergeben...
Welchen NS (wenn er kein Geheimnis ist) haben Sie dafür gebaut?
Nun, ich habe sie nicht "so direkt" gefüttert. Es ist anzumerken, dass diese Umwandlungen es mir ermöglichen, das ursprüngliche Aussehen der WP wiederherzustellen, ohne Informationen zu verlieren, sie sind also kosmetischer Natur, was jedoch die Genauigkeit der Vorhersage erhöht. Ich habe NS so genommen, wie es in dem Artikel 'Predicting prices using neural networks' beschrieben ist, und ein bisschen an der Anzahl der Eingänge und Neuronen in der zweiten Schicht herumgeschraubt, aber das hat nichts grundlegend verändert.
Hat jemand solche Dinge für seine ZZs gemessen?
Schließlich habe ich die Dauer der Zickzacksegmente für meine ZZ aufgezeichnet. Die x-Achse zeigt die Segmentnummern in chronologischer Reihenfolge, die y-Achse die Dauer der Segmente in Minuten.
D.h. wenn Sie den OIM für Y nehmen, ist dies die wahrscheinlichste Lebensdauer des Zickzacks. (Die Zeit ab dem Beginn der Entdeckung). Nach Augenmaß sind es etwa 300 Minuten, was gut ist.
Schließlich habe ich die Dauer der Zickzacksegmente fürmeine ZZ aufgezeichnet. Die x-Achse zeigt die Abschnittsnummern in chronologischer Reihenfolge, die y-Achse die Abschnittsdauer in Minuten. Unerwartet (und traurig) war für mich das Vorhandensein eines signifikanten Trends. Das Bild zeigt 2 Annäherungen: eine lineare und eine polynomiale Annäherung 4. Grades, die zweite, um zu zeigen, dass die lineare Annäherung gut genug ist. Die Situation ist in allen Hauptfächern ähnlich. Die Rohdaten stammen aus dem Jahr 1999.
Hat jemand solche Dinge für seine ZZs gemessen?
Sehr interessante Idee, einfach sehr interessant!
Schließlich habe ich die Dauer der Zickzacksegmente fürmeine ZZ aufgezeichnet. Die x-Achse zeigt die Abschnittsnummern in chronologischer Reihenfolge, die y-Achse die Abschnittsdauer in Minuten. Unerwartet (und traurig) war für mich das Vorhandensein eines signifikanten Trends. Das Bild zeigt 2 Annäherungen: eine lineare und eine polynomiale Annäherung 4. Grades, die zweite, um zu zeigen, dass die lineare Annäherung gut genug ist. Die Situation ist in allen Hauptfächern ähnlich. Die Rohdaten stammen aus dem Jahr 1999.
Hat jemand solche Dinge für seine ZZs gemessen?
Das ist eine sehr interessante Idee, sehr sogar!
Die erste Frage ist, inwieweit dieser Effekt auf einen bestimmten Algorithmus zurückzuführen ist (weshalb die Worte über ihre ZZ hervorgehoben wurden).
Ich glaube nicht, dass es sich lohnt, sich darüber aufzuregen. IMHO, wenn man dasselbe über einen längeren Zeitraum (aber mit denselben Parametern) aufzeichnet, stellt sich heraus, dass mo nur oszilliert. Der Markt hat verschiedene Phasen und diese ändern sich. Und diese Veränderung ist für das Auge nicht allzu auffällig, d. h. die Schwingungsfrequenz ist nicht zu hoch.
Ich weiß nicht, es sind fast 8 Jahre auf diesem Bild. Für echte Spielhorizonte ist dies also ein echter Trend, und die Tatsache, dass es sich um eine 100-jährige Oszillation handeln könnte, würde ich einfach außer Acht lassen.
Ich glaube nicht, dass es sich lohnt, sich darüber aufzuregen. IMHO, wenn man dasselbe über einen längeren Zeitraum (aber mit denselben Parametern) aufzeichnet, stellt sich heraus, dass mo nur oszilliert. Der Markt hat verschiedene Phasen und diese ändern sich. Und diese Veränderung ist für das Auge nicht allzu auffällig, d. h. die Schwingungsfrequenz ist nicht zu hoch.
Ich weiß nicht, es sind fast 8 Jahre auf diesem Bild. Für echte Spielhorizonte ist dies also ein echter Trend, und die Tatsache, dass es sich um eine 100-jährige Oszillation handeln könnte, würde ich einfach außer Acht lassen.
Um dies zu überprüfen, genügt es, einen gleitenden Durchschnitt der Dauer von Abschnitten mit einer Periode von beispielsweise N=100 zu bilden. Das obige Diagramm entspricht N=1, und die Regressionslinie berücksichtigt alle 3600 Werte. Um den lokalen Trend zu erkennen, müssen Sie etwas dazwischen nehmen. Dann wird deutlich, dass die Dehnung des rechten Randes auf ein bestimmtes Marktverhalten in der Nähe von 3000 Zählern zurückzuführen ist. Wenn es Ihnen nichts ausmacht, können Sie sie mit einem solchen Dummy anstelle der polynomialen Regression veröffentlichen.
Dann wird deutlich, dass die steigende rechte Kante das Ergebnis eines bestimmten Marktverhaltens um 3000 Oszillationen ist. Wenn es Ihnen nichts ausmacht, posten Sie mit einem solchen Dummy anstelle der polynomialen Regression.
Es ist nicht ganz klar, warum das Polynom 4. Grades im Wesentlichen die Umgebung der 3000er-Zahl ignoriert hat. Wenn ich nach korrekten (d. h. vorhersagbaren) Schwingungen suchen möchte, wende ich im Prinzip zunächst fft auf die Daten an. Aber im Moment ist die Trendfrage für mich viel wichtiger, oder besser gesagt, ob der Trend eine Eigenschaft meines Algorithmus oder eine Eigenschaft des Marktes ist. Wenn Sie nichts dagegen haben, können Sie ähnliche Daten für Ihren bevorzugten Zickzack-Algorithmus veröffentlichen.
P.S. Ich möchte darauf hinweisen, dass kurze Oszillationen den Trend in keiner Weise aufheben können, nur Oszillationen mit einer Periode, die deutlich länger ist als das vom Chart abgedeckte Intervall, können ihn aufheben.