Der Aufbau von MTS auf der Analyse von Kurscharts ist UTOPE!!! - Seite 8
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Ich weiß es nicht, RomanS. Das Wichtigste ist hier nicht die Rentabilität, denke ich. Wenn wir davon ausgehen, dass die Signale für diese beiden Paare unabhängig sind und die Wahrscheinlichkeit eines Fehlschlags für jedes Paar 33 % beträgt, dann ist die Wahrscheinlichkeit eines starken Fehlschlags für ihr Produkt (d. h. EURJPY) gering: 0,33^2 = 11 %. Die restlichen 89 % sind entweder ein exakter Treffer oder, grob gesagt, ein ungefährer Break-even.
In der Tat erfordert es eine Bewertung der mathematischen Erwartung eines Geschäfts, die viel Aufsehen erregen kann.
Können Sie erklären, warum 33 %?
Wenn der Take gleich dem Stop ist und die Rentabilität 2 beträgt, ergibt sich etwa ein Verlust pro zwei Gewinne.
Wenn der Take gleich dem Stop ist und die Rentabilität 2 beträgt, ergibt sich etwa ein Verlust pro zwei Gewinne.
>> Ich verstehe, danke.
Ist es sinnvoll, darüber zu diskutieren, welche Methode besser ist?
Wichtiger ist es, zu wissen, was mit den Ergebnissen der Analyse zu tun ist
Hier sind die verschiedenen Methoden zur Berechnung von Filtern.
Die ersten vier sind Standardmethoden. Nicht von Interesse.
5. Butterworth-Filter 2. Ordnung.
6 und weiter sind meine Methode auf der Grundlage der Fourier-Transformation. Die Zahlen (2, 4, 8, 16, 32, 64) im Namen der Methode sind eine bedingte Selektivität (die Anzahl der maximalen Perioden zur Berechnung des Filters). Je größer die Selektivität ist, desto mehr Historie wird zu ihrer Berechnung benötigt. Je mehr Selektivität für ihre Berechnung erforderlich ist, desto mehr Historie wird zu ihrer Berechnung benötigt und desto weniger Bezug hat die Kurve zur aktuellen Situation, aber desto besser ist sie für ihre Vorhersage. Denn die Kurve ist dann nicht mehr von einer Sinuskurve zu unterscheiden.
Ich frage mich, Ilja, wer und wie wird es genutzt werden können... :-))
Hier sind die verschiedenen Methoden zur Berechnung von Filtern.
Die ersten vier sind Standardmethoden. Nicht von Interesse.
5. Butterworth-Filter 2. Ordnung.
6 und weiter - meine Methode auf der Grundlage der Fourier-Transformation. Die Zahlen im Namen der Methode sind die bedingte Selektivität (die Anzahl der maximalen Perioden zur Berechnung des Filters). Je größer die Selektivität ist, desto mehr Historie wird zu ihrer Berechnung benötigt. Je mehr Selektivität für die Berechnung erforderlich ist, desto weniger Bezug zur aktuellen Situation hat die Kurve, aber desto besser ist sie für die Vorhersage. Denn die Kurve ist dann nicht mehr von einer Sinuskurve zu unterscheiden.
Ich frage mich, Ilja, wer und wie kann es nutzen... :-))
Ich sah mir das Bild an und bekam einen Schreck. Ist es wirklich möglich, mit DIESEM zu arbeiten? Und was am interessantesten ist: Glauben Sie wirklich an DIESES?
Ich sah mir das Bild an und bekam einen Schreck. Ist es wirklich möglich, mit DIESEM zu arbeiten? Und das Interessanteste ist, ob Sie selbst an DIESES glauben?
...uh.... Ja...
Sie müssen der erste Kandidat für den Titel Atheist sein...? :-))) Obwohl, das ist auch ein Glaube...
Mathematik und Spektralanalyse sind keine Themen des Glaubens?!
Mit dem, woran Sie nicht glauben, mache ich sehr genaue Vorhersagen. Ich denke, das ist der erste Gedanke, der einem beim Betrachten dieser Grafik in den Sinn kommen sollte.
...uh.... Ja...
Sie müssen der erste Kandidat für den Titel Atheist sein...? :-))) Obwohl, das ist auch ein Glaube...
Ist Mathematik und Spektralanalyse eine Frage des Glaubens?!
Ich nutze das, woran Sie nicht glauben, um sehr genaue Vorhersagen zu treffen. Ich denke, das ist der erste Gedanke, der einem beim Betrachten dieser Tabelle in den Sinn kommen sollte.
Was zum Teufel machst du....
Ja, wenn es kein Geheimnis ist, wie weit reichen dann Ihre "hochpräzisen Vorhersagen"? Nichts für ungut, ich bin wirklich neugierig.
Vielleicht sollten Sie "an der falschen Stelle graben"?
Was zum Teufel machst du....
Ja, wenn es kein Geheimnis ist, wie weit reichen dann Ihre "hochpräzisen Vorhersagen"? Nichts für ungut, ich bin wirklich interessiert.
Vielleicht sollten wir "an der falschen Stelle graben"?
So lange Sie wollen. Je näher die Vorhersage (in gleichen Volumenbalken), desto genauer ist sie. Eigentlich habe ich das schon alles erklärt...
Ich werde irgendwann mal ein Bild posten.
So lange Sie wollen. Je näher die Vorhersage (in gleichen Volumenbalken), desto genauer ist sie. Eigentlich habe ich das alles schon erklärt...
Ich werde irgendwann mal ein Bild posten.
Lassen Sie mich einen genaueren Blick auf das Ergebnis werfen.