ERUUSD-Spektren - ist dies ein Beweis für Nicht-Stationarität? - Seite 11
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Es gibt natürlich keine dauerhaften Frequenzen. Aber ist das wirklich wichtig?
Natürlich ist es wichtig, sonst würden die Leute nicht verschiedene Optimierungstechniken für ihre TS anziehen, auf die sie zählen, um im Moment einen Gewinn zu erzielen. Es gibt also keine Garantie für irgendeine Art von geplantem Gewinn, es ist auch eine Utopie. Das heißt, in der Tat, alle diese pams mit verrückten Gewinn Zahlen sind auch nur ein Zufall, Glück, wenn Sie möchten. Aber dennoch schließt es die Rentabilität von TZ nicht aus, wenn man wenig und stetig verdient. Sie drückt sich nämlich darin aus, dass sie im Falle des Auslösens eines Stopps große Drawdowns erträgt, wodurch das Depot als Ganzes die Möglichkeit eines zukünftigen Wachstums bewahrt, wenn die veränderten Marktbedingungen das Depot nicht zwingen, seinen treuesten Freund Koljan um Hilfe zu bitten.
faa1947
Ich danke Ihnen. Ich werde es mir ansehen.
Lesen Sie hier weiter.
Wenn es keine anderen Ideen für die Erkennung eines Ereignisses gibt (das ist der Ausgangspunkt des Ereignisses), kann man zum Beispiel einen Zickzackkurs nehmen.
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. Schließlich ist das Spektrum in Bewegung, warum sollte ich also dem folgen, das bereits gestrichen wurde?
Vor der Suche nach dem Spektrum empfehle ich, eine lineare Regression mit dem gleichen Fenster vom Extremwert bis zum Nullpunkt von den Kursen abzuziehen.
dann umgehen Sie das Kotelnikov-Nyquist-Theorem.
Danke für den Link. Ich habe den Streit zwischen LProgrammer und Prival bzw. Prival und LProgrammer(beide sind meist irrelevant) mit großem Interesse gelesen.
Nur habe ich nicht verstanden, was "Prival-schooled" ist und wie man das Kotelnikov-Nyquist-Theorem umgehen kann.
Könnten Sie das bitte näher erläutern?
Das Kotelnikov-Theorem hat übrigens mit der Signalrückgewinnung nach der Abtastung zu tun. Wir haben bereits ein diskretes Signal.
Warum soll sie rekonstruiert werden? Ich glaube, wir haben über die Messung des Spektrums dieses Signals gesprochen. Das sind unterschiedliche Dinge.
Warum lineare Regression? Sie wollen ein eher stationäres Ergebnis, d. h. den Trend aufheben.
Für die Messung des Spektrums ist dies jedoch nicht unbedingt erforderlich. Was werden Sie (zusammen mit der Regressionssubtraktion) aus dem Spektrum, das Sie messen wollen, noch weglassen?
Das ist wichtig, wenn Sie das erhaltene Spektrum nutzen wollen.
Darf ich einfach fragen?
Sollte man bei Datenreihen, bei denen es einen Trend im Mittelwert gibt, von Stationarität ausgehen (oder umgekehrt...)?
Wenn ja, wo?
Wenn nicht, warum?
------ Die Wahrheit muss bekannt sein - für mich.
Ich füge die Spektren der Angebotsbereiche für H1 bei. Zwei zeitlich aufeinanderfolgende und dann ein gemeinsamer für sie. Keine Gemeinsamkeiten. Und das innerhalb eines kurzen Zeitrahmens.