ERUUSD-Spektren - ist dies ein Beweis für Nicht-Stationarität? - Seite 9
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Hören Sie zunächst einmal auf, Periodizität und Zyklizität ständig zu verwechseln.
Die Zyklizität ist allen sich wiederholenden Prozessen inhärent.
Irgendwo in diesem Forum (ich weiß nicht mehr, wo ich diagonal gelesen habe) wurde richtig gesagt, dass ein Zyklus das Erinnerungsfenster des Marktes an ein Ereignis ist.
Der Markt erinnert sich an ein bestimmtes Ereignis, es gibt einen Zyklus, und der verblasst natürlich,
und natürlich sollten wir mit dem Ereignis beginnen.
Schließlich ist dies eine interessante Idee. Aber wie findet man den Zyklus? Höchstwahrscheinlich sollten wir SPM in der Größe dieses "Gedächtnisfensters des Marktes" berechnen. Wenn sie kleiner oder größer ist, erhalten Sie ein falsches Spektrum. Die innerhalb des Speicherfensters berechnete SPM wird zyklisch sein und sich allmählich ändern, und nicht wie in meinen Statistiken.
Zum Schluss noch ein interessanter Gedanke. Wie finden Sie den Zyklus? Höchstwahrscheinlich sollte der SPM in der Größe dieses "Marktgedächtnisfensters" berechnet werden. Wenn sie kleiner oder größer ist, erhalten Sie ein falsches Spektrum. Die innerhalb des Speicherfensters berechnete SPM wird zyklisch sein und sich allmählich ändern, und nicht wie in meinen Statistiken.
Wenn Sie keine anderen Ideen für die Ereigniserkennung haben, können Sie zum Beispiel Zickzack fahren.
Das Spektrum sollte so lange durchsucht werden, bis ein neuer Extremwert des Zickzacks erreicht ist. Die Parameter können mit dem Tester ausgewählt werden.
Sobald ein neues Extremum festgelegt wurde, wird ein neues Fenster geöffnet und eine neue Suche eingeleitet. Schließlich entwickelt sich das Spektrum weiter, warum sollte man sich also auf das bereits abgeschaffte Spektrum beziehen?
Ich empfehle, die lineare Regression von den Kursen mit dem gleichen Fenster vom Extremwert bis zum Nullpunkt abzuziehen, bevor man das Spektrum sucht.
Dann umgehen Sie das Kotelnikov-Nyquist-Theorem.
Vor der Suche nach einem Spektrum empfehle ich eine lineare Regression von den Kursen mit dem gleichen Fenster vom Extremwert bis zum Nullpunkt durchzuführen.
dann umgehen Sie das Kotelnikov-Nyquist-Theorem(Dank an Prival).
Wenn es keine anderen Ideen für die Erkennung eines Ereignisses gibt (das ist der Ausgangspunkt des Ereignisses), können Sie z. B. einen Zickzackkurs verwenden.
Das Spektrum wird so lange durchsucht, bis ein neues Zickzack-Extremum erreicht ist, wobei die Parameter vom Prüfer ausgewählt werden können.
Sobald ein neues Extremum festgelegt wurde, bedeutet dies ein neues Fenster und eine neue Suche. Das Spektrum wird schließlich schwimmen, warum also an einem festhalten, das bereits gestrichen wurde.
Ich empfehle, die lineare Regression von den Kursen mit dem gleichen Fenster vom Extremwert bis zum Nullpunkt zu subtrahieren, bevor Sie das Spektrum suchen.
Damit umgehen Sie das Kotelnikov-Nyquist-Theorem.
An der Idee ist etwas dran. Aber ZZ wird neu gezeichnet, und einmal gezeichnet, braucht man es nicht mehr. Außerdem hat ZZ einen solchen Parameter wie Periode. Wir können eine Einschränkung einführen: 1. wenn der neue Reversal mindestens x-Pips vom vorherigen entfernt ist und 2. wenn er höchstens y-Pips vom vorherigen entfernt ist und 3. wenn die Anzahl der Reversals auf der z-Bar-Länge ungefähr gleich ist. Wird uns das weiterbringen?
Nur um das festzuhalten.
Es scheint zwei Hauptparadigmen für den Umgang mit dem Preisdiagramm zu geben:
- Anpassung an die bestehende Ordnung, in der Hoffnung, dass sie noch eine Weile Bestand hat (wofür sich natürlich die Spektralanalyse sehr gut eignet)
- das Diagramm mit Hilfe einiger Methoden in die stationäre Form bringen und mit der stationären Funktion arbeiten
Ich denke, die zweite Methode ist sicherer. Im Hinblick auf künftige Berechnungen. Die Entwicklung einer rentablen Strategie ist jedoch komplexer.
Nur um das festzuhalten.
Es scheint zwei Hauptparadigmen für den Umgang mit dem Preisdiagramm zu geben:
- Anpassung an die bestehende Ordnung, in der Hoffnung, dass sie noch eine Weile Bestand hat (wofür sich natürlich die Spektralanalyse sehr gut eignet)
- Überführung des Diagramms in die stationäre Form mit Hilfe einiger Methoden und Arbeit mit der stationären Funktion
Ich denke, die zweite Methode ist sicherer. Im Hinblick auf künftige Berechnungen. Allerdings ist es komplizierter, eine rentable Strategie zu entwickeln.
In diesem Forum gibt es eine Menge Diskussionen. Die Ergebnisse sind mir nicht bekannt. Wenn wir über die Statistiken sprechen, von denen der Thread ausgeht, wird der SPM in der Tat nicht durch ein Diagramm, sondern durch seine Ableitung konstruiert - eine autoregressive Funktion mit einem gleitenden Durchschnitt mit maximaler Entropie im Vergleich zum Rauschen.
Wie macht man das? Und zu welchem Zweck?
Und zwar so, dass der Zeitraum nicht länger ist als das Fenster.
An der Idee ist etwas dran. Aber ZZ wird neu gezeichnet, und wenn es einmal gezeichnet ist, wird es Ihrer Meinung nach nicht mehr benötigt. Außerdem hat ZZ einen solchen Parameter wie Periode. Wir können eine Einschränkung einführen: 1. wenn der neue Reversal mindestens x-Pips vom vorherigen entfernt ist und 2. wenn er höchstens y-Pips vom vorherigen entfernt ist und 3. wenn die Anzahl der Reversals auf der z-Bar-Länge ungefähr gleich ist. Wird uns das weiterbringen?
Nehmen Sie es also vom 2. Extremum bis 0. (Das zweite wird mit Sicherheit nicht neu gezeichnet)
Lediglich die ZZ-Parameter sollten angepasst werden, damit sich die Fenster nicht alle paar Takte ändern, sondern zumindest eine gewisse Statistik vorhanden ist.