Warum ist die Normalverteilung nicht normal? - Seite 18
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Es wäre interessant, die praktische Seite der akademischen Überlegungen zu erfahren.
Diese und die meisten anderen Studien sind kein Selbstzweck, sondern ein Nebenprodukt (wenn ich das so sagen darf) bei der Suche nach Arbitragemöglichkeiten auf dem Markt. Die Konstruktion einer Autokorrelationsreihe für benachbarte Messwerte der ersten Differenz einer Kursreihe ist beispielsweise ein Versuch, die Farbe einer Kerze zu handeln. Matrix der Korrelationskoeffizienten von Paaren - ein Versuch, Arbitrage im Vorfeld starker Nachrichtenbewegungen zu nutzen. Untersuchung der Verteilungsfunktion von WPD-Inkrementen - Maximierung der Rentabilität von TS unter Berücksichtigung der begrenzten Risiken. Nun, usw.
Das Interesse ist also ganz praktisch und alles andere als eine müßige Neugierde (wenn auch nicht ohne). Der Markt ist ein komplexes System mit zahlreichen Rückkopplungen, und zu hoffen, dass man ihn mit Stopps und MAK kontrollieren kann, ist nutzlos. Also muss man sich reinhängen.
Dieses Material ist der Beweis für meine obige Behauptung. Eine andere Frage ist die nach der Bedeutung der gefundenen Abhängigkeiten. Leider sind diese Beziehungen für uns als Händler nur dann von praktischem Wert, wenn das Produkt aus der Volatilität eines Instruments auf KK für den gewählten TF seine Transaktionskosten (Spread der Maklerunternehmen) übersteigt. Dies wird nicht beobachtet.
Und ich finde das KK(TF)-Diagramm auf der 15. Seite interessant. Nur die Einschätzung des praktischen Wertes ist nicht ganz klar. Können Sie die Mathematik zitieren. Das wäre sehr interessant.
Kolleginnen und Kollegen, warum untersuchen Sie nur das Inkrement a(n)-a(n+1)? Versuchen Sie etwas wie a(n)-a(n+5) oder a(n)-a(n+30). Bei der Erstellung von Vorhersagemodellen spielt die Verzögerungsstufe keine Rolle. Probieren Sie es aus! Ich kann Ihnen versichern, dass Sie (angesichts des Titels des Themas) angenehm überrascht sein werden...
In meinem Diagramm ist die horizontale Achse die TF, die von den Minutien mit Hilfe des folgenden Algorithmus abgeleitet wird: TF1 a(n)-a(n+1), TF2 a(n)-a(n+2),...,TFk a(n)-a(n+k). Also, Herr Kollege, wir tun genau das, was Sie uns raten.
Doktor. schrieb(a) >> Aber ich fand die QC(TF)-Tabelle auf Seite 15 merkwürdig. Nur die Bewertung des praktischen Nutzens ist nicht ganz klar. Können Sie mir das mal vorrechnen? Das wäre sehr interessant.
Definitionsgemäß ist der paarweise Korrelationskoeffizient zwischen benachbarten Mustern im RPM einer Kursreihe die Wahrscheinlichkeit, die Farbe der nächsten Kerze richtig vorherzusagen, oder anders ausgedrückt, es ist die MTS-Effizienz. Um Prozentwerte in Punkte umzurechnen, müssen wir die Volatilität des Instruments im gewählten Zeitrahmen kennen. Durch Multiplikation der Effizienz mit der Volatilität erhalten wir einen Schätzwert für die Rentabilität des TS als Durchschnittswert der Punkte pro Transaktion. Dieser muss mit der Maklerprovision (Spread) verglichen werden. Wenn die Rentabilität in einer TF den Spread übersteigt, ist ein profitabler Handel möglich.
Hier zum Beispiel die Daten zum Währungspaar EURCHF:
Die rote Farbe zeigt den Korrelationskoeffizienten zwischen Candlesticks in Abhängigkeit von der TF (in diesem Beispiel wird der Wert modulo angegeben). Blau zeigt die Volatilität des Instruments an. Lila ist eine Schätzung der durchschnittlichen Rendite. Die Daten wurden in den Jahren 2005-2006 verwendet, also 4 Zeichen und die Spanne in dieser Zeit für dieses Paar war Punkt 2. Wir sehen, dass wir mit diesem Ansatz die DT-Provision auf keinem der gegebenen TFs überbieten (uns fehlen Statistiken für TF>100 min, aber CC wird dort sicher fallen und zieht die Rentabilität im Allgemeinen nach unten). Die Balken zeigen den Vertrauensbereich, der der statistischen Streuung der Eingabedaten entspricht.
All diese Traurigkeit hängt mit dem Versuch zusammen, die stationären Eigenschaften der Preisreihen auszunutzen, und sie alle werden wissentlich von DC on spread abgedeckt, das Feld wird als Weide zertrampelt. Die einzige Lösung scheint die Suche nach quasistationären Merkmalen zu sein, die es ermöglichen, den Gleichstrom zu "überlisten".
Getch schrieb(a) >> Sie meinen statistische Arbitrage auf Basis von Korrelationen?
Völlig richtig - es spielt keine Rolle! Aber, ich verstehe die Frage nicht...
Natürlich kann die Analyse auch in Bezug auf den Handelshorizont (nicht Zeithorizont, sondern Preishorizont) durchgeführt werden. Das einzig Wichtige ist, wie Sie richtig bemerkten, die Preisbewegung - sie bestimmt unsere Interessen und die Art des Handels. Pipsers arbeiten auf kurzen Preisspannen, mittelfristige Händler arbeiten im Bereich von 100-500 Pips (für 4 Stellen), usw.
Sie analysieren eine Zeitreihe, wobei n die Zeit ist. Dies ist ein konzeptioneller Fehler. a(n) - sollte der Preiswert des lokalen Extremums (ZigZag) sein, oder der Preiswert durch gleiche kumulierte Finanzvolumina des Handelsinstruments.
Schön, Sie zu sehen (zu lesen), Kollege!
Ganz genau. Ich selbst verwende nur die (vertikale) Preisskala der Preisreihengliederung und schließe die Zeit vollständig aus der Analyse aus. Es macht keinen Sinn (abgesehen von der Zeitabhängigkeit der Volatilität des Instruments, aber das sind Details - kleine zweiter Ordnung).
Im Allgemeinen können wir nicht ohne Zeit auskommen. Dieser Parameter taucht auf jeden Fall auf, wenn die maximale Rentabilität von TS pro Zeiteinheit geschätzt wird (wir leben in der realen Welt und müssen schneller verdienen als in einer Million Jahren).
Großartig! Schließlich ist die Marktzeit ein Maß für die Veränderung des Finanzvolumens. Ich verstehe nicht, was a(n ) in Ihrer Argumentation ist?
Ich bin nicht damit einverstanden, dass die menschliche Zeit berücksichtigt werden muss. Eines der Argumente kann der ReverseSystem Expert Advisor sein, der kein Konzept für die menschliche Zeit hat.