Volumina, Volatilität und Hearst-Index - Seite 29
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In früheren Beiträgen in einem anderen Thread habe ich versucht zu beweisen, dass die Angabe eines Zeitrahmens durch Resonanzfrequenzen eine Sache ist und die Angabe eines anderen Zeitrahmens eine ganz andere.
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Es ist ein bisschen verwirrend, aber ich habe keine andere Definition, sondern die Prinzipien, an die ich mich halte. Meiner Meinung nach können Paterns, wie ich sie definiert habe, nicht durch Korrelation und andere statistische Methoden untersucht werden, und im Allgemeinen ist es unmöglich, analytisch Formeln für charakteristische Paterns abzuleiten, da sie ständig auftauchen und verschwinden und ineinander übergehen, und, wie ich sagte, in jeder TF ein anderes Paternon, die nicht voneinander abhängen. Unterschiedliche Kombinationen von PATTERNs in verschiedenen TFs ergeben unterschiedliche, aber augenblicksspezifische Investigative PATTERNs. Es ist wie ein Kaleidoskop oder ein Schneeflockenmuster, obwohl die Muster unendlich viele sind, aber das Auftreten von "unmöglichen" Mustern ausschließen. Das heißt, es gibt noch eine andere Menge als die Menge der Patterns.
Daraus ergibt sich, dass es notwendig ist, Paterns gleichzeitig auf verschiedenen TFs zu analysieren. Sie ist nicht dasselbe wie die Drei-Schirme-Methode, die nur diskrete Signale liefert. Die Methode der fließenden Muster (endlich gibt es einen Namen für meine Methode) liefert kontinuierliche (mit der kleinstmöglichen Diskretisierung, die auf dem untersuchten BP möglich ist) Signale in der Zeit.
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Sie haben immer noch nicht herausgefunden, in welchen Einheiten dieses Programm die Zeiträume misst?
Ich habe dir sogar einen Trailer gegeben. Ich muss es nicht herausfinden - Minuten. In diesem Programm gibt es keine Frequenzen, da sie im Devisenhandel nicht verwendet werden.
zu HideYourRichessto faa1947
Aber wenn man sich näher mit FA beschäftigt, nachdem man mit allen möglichen Korrelationsintegralen, Informationsdimensionen, Entropien, Singularitäten usw. herumgespielt hat. (das bin ich, wie Sie bemerkt haben - "zermalmender" Intellekt :o)))) + etwas Optimismus, dann kann man zu einer sehr wichtigen Schlussfolgerung kommen. Die Quotierung ist ein äußerst komplexer Prozess, aber nicht zufällig (!!!!). Der Prozess ist nicht laut, er ist so, wie wir ihn sehen - aber er ist sehr komplex(!!!)
Wenn Sie Ihre eigenen Fahrräder neu erfinden, dann ja.
Es gibt ein weithin akzeptiertes Marktmodell - Trend + Welle (vielleicht) + Rauschen. Es heißt ARPSS (1976!). Das Modell funktioniert bei nicht-stationären Quotienten, ist aber nicht universell. Es gibt also Bereiche des Alltags, in denen sich kein Modell erkennen lässt. Aber in den Abschnitten, in denen eine Identifizierung möglich ist, können Vorhersagen getroffen werden. Meiner Meinung nach ist es der richtige Weg, zu versuchen, dieses Modell auf Bereiche auszuweiten, in denen es nicht funktioniert. Auch diese Methode wurde 1984 entwickelt und unter dem Namen GARCH mit vielen späteren Modifikationen bezeichnet.
In der Tat sucht ARPSS zusammen mit GARCH auch nach Mustern, wie sie in der Vergangenheit gesucht wurden ("Kopf und Schultern"), jetzt wird mit TC danach gesucht (es ist oft unmöglich, in Worten zu beschreiben, wonach TC sucht). Aber das Ziel ist dasselbe - die Wahrscheinlichkeit zu Gunsten des Gewinns zu verschieben, und der Optimismus verwandelt sich sehr schnell in Pessimismus
Es ist wirklich erstaunlich, mit welcher Hartnäckigkeit viele versuchen, Ähnlichkeit ausschließlich als geometrische Ähnlichkeit zu interpretieren. Trotz des sehr konkreten Beispiels der Ähnlichkeit beziehe ich mich auf das statistische Verhältnis von High-Low und |Close-Open|. Das ist die wirkliche Ähnlichkeit. Übrigens, Yuri, dein Beispiel von ZZ könnte noch besser sein, aber es scheint von einem persönlichen Konto zu stammen, also bringe ich es hier nicht.
Ein weiteres wunderbares Beispiel für unverständliche Sturheit ist die Forderung nach idealen Fraktalen in realen Reihen.Vielleicht handelt es sich bei den Mustern aber auch nur um Segmente einer "fast ungestörten" fraktalen Entwicklung. Das kann natürlich nicht lange dauern.
Ich glaube auch nicht, dass es richtig ist, Minuten mit Tagen zu vergleichen. In Euro-Minuten habe ich zum Beispiel fast 4 Millionen Balken. An den Tagen, an denen ich 3316. Ich bin mir nur sicher, dass ich eine ganze Reihe ähnlicher Stellen in der Minutengeschichte finden kann.
Auch das jüngste Off-Topic mit der Pullback-Verteilung ist eigentlich gar kein Off-Topic, sondern ein Beispiel für eine echte Ähnlichkeit. Der Kurs überschritt 100 Punkte, ging um 23% zurück, überschritt dann weitere 50 Punkte (insgesamt 150) und ging wieder um 23% zurück - ist das nicht eine Ähnlichkeit?
Ich schlage vor, dass Argumente wie "reale Bäume unterscheiden sich von fraktalen Bäumen, daher brauchen wir die Wissenschaft der Fraktale nicht" nicht mehr berücksichtigt werden sollten.
Eine weitere Frage ist, dass es nicht ganz klar ist, wie man mit einer solchen Ähnlichkeit Geld verdienen kann. Es empfiehlt sich also, darüber nachzudenken und nach vielleicht geeigneteren Merkmalen zu suchen.
Ich habe dir sogar einen Trailer gegeben. Ich muss es nicht herausfinden - Minuten. In diesem Programm gibt es keine Frequenzen, da sie im Devisenhandel nicht angewendet werden.
Es gibt ein weithin akzeptiertes Marktmodell - Trend + Welle (vielleicht) + Rauschen. Es heißt ARPSS (1976!). Das Modell funktioniert bei nicht-stationären Quotienten, ist aber nicht universell. Es gibt also Bereiche des Alltags, in denen sich kein Modell erkennen lässt. Aber in den Abschnitten, in denen eine Identifizierung möglich ist, können Vorhersagen getroffen werden. Meiner Meinung nach ist es der richtige Weg, zu versuchen, dieses Modell auf Bereiche auszuweiten, in denen es nicht funktioniert. Auch diese Methode wurde 1984 entwickelt und unter dem Namen GARCH mit vielen späteren Modifikationen bezeichnet.
Nun, man kann Geräusche bei einem Zitat nicht isolieren - offenbar verstehen Sie das nicht, weil Sie es nicht versucht haben. Und kein ARPSS wird Ihnen bei der Suche nach Angeboten helfen und Sie werden diese Grundstücke nie finden. Wir wären so schlaue Millionäre, die hier in Scharen herumlaufen würden - die Insel und die Schlösser würden nicht für alle reichen. :о) Das Rauschen zu isolieren bedeutet, ein geeignetes Modell zu finden.
In der Tat sucht ARPSS zusammen mit GARCH auch nach Mustern, wie sie in der Vergangenheit gesucht wurden ("Kopf und Schultern"), jetzt wird mit TC danach gesucht (es ist oft unmöglich, in Worten zu beschreiben, wonach TC sucht). Aber der Punkt ist derselbe - verschiebt man die Wahrscheinlichkeit zu Gunsten des Siegers, wird aus Optimismus sehr schnell Pessimismus
Oh nein! Das ist überhaupt kein Kommentar.
PS: bei nicht-stationären Reihen und AR-Arbeiten gibt es nur erhebliche Einschränkungen für AR, ARPSS, GARCH und ähnliche. Diese Modelle funktionieren nicht, und damit sie funktionieren, brauche ich etwas Optimismus :o) Übrigens verwende ich einige der oben genannten Modelle als Modelle für Zufallsstrukturen. Das ist nicht die ganze Frage:
Meiner Meinung nach ist es der richtige Weg, zu versuchen, dieses Modell in Bereichen, in denen es nicht funktioniert, zu erweitern.
Das gehört im Wesentlichen Ihnen:
Wenn Sie Ihre eigenen Fahrräder erfinden, dann ja.
Die Frage ist, einen solchen Phasenraum zu finden, in dem diese Modelle zu funktionieren beginnen. Und das ist auch schon alles, was es zu sagen gibt. Und die Fahrräder ein bisschen neu erfinden, wie kann man das nur tun :o)
Es tut mir natürlich "wahnsinnig leid", aber erklären Sie mir "Unerfahrenen" die Gründe für den Slutsky-Yule-Paradox/Effekt.
Ansonsten kann ich die Addition von Zufallsvariablen nicht verstehen.
Insbesondere Ihre Argumentation zum Thema Selbstähnlichkeit.
Ich habe vergessen zu antworten. Ich denke, der Slutsky-Yule-Effekt ist sehr einfach erklärt. Gehen wir der Reihe nach vor: Zum Zeitpunkt t1 legt das gleitende Fenster (w) eine bestimmte Länge der Zeitreihe fest, wodurch die untersuchte Stichprobe begrenzt wird. Zum Zeitpunkt t2 verschiebt sich das gleiche Fenster um eine Zählung, aber wie ändert sich die "Füllung" des Fensters?
Nicht viel :o). Bei einer neuen Stichprobe der Länge w wird nur eine Stichprobe um eine Zählung verschoben. Das heißt, wenn Sie einen Schritt weitergehen, wird die gesamte Stichprobe (w-1) mit Ausnahme eines Wertes beibehalten. Nimmt man eine Zufallsstichprobe der Länge w und verschiebt sie, erhält man zwei kaum unterscheidbare Stichproben. Alle statistischen Merkmale werden sich nur unwesentlich unterscheiden. Das heißt, es wird Korrelationen und Pseudo-Zyklen geben, die nicht wirklich existieren. Sie können es an einer völlig zufälligen Serie ausprobieren, Sie werden diesen Effekt in voller Pracht erleben.
PS: In diesem Zusammenhang empfehle ich dringend, keine MA zu verwenden. Es wird vom Zufall getäuscht :o)))
Meine Herren Wissenschaftler!
Ich bin kein Wissenschaftler.
Sie können das Rauschen nicht aus den Zitaten isolieren - offenbar verstehen Sie es nicht, denn Sie haben es nicht versucht. Und kein ARPSS wird Ihnen bei der Suche nach Angeboten helfen und Sie werden diese Grundstücke nie finden. Wenn es nur mehr von uns klugen Millionären gäbe, dann gäbe es nicht genug Schlösser für alle von uns. :о) DasRauschen zu isolieren bedeutet, ein geeignetes Modell zu finden.
Wenn Sie ARPSS verwenden, verstehe ich das nicht. Die Prämisse von ARPSS lautet: Trend + Welle + Rauschen.
PS: AR funktioniert auch bei nicht-stationären Reihen, aber es gibt erhebliche Einschränkungen für AR, ARPSS, GARCH und dergleichen. Diese Modelle funktionieren nicht, aber damit sie funktionieren, brauche ich etwas Optimismus
Oder Qualifikation, Qualifikation zuerst.
Es geht darum, den Phasenraum zu finden, in dem diese Modelle zu funktionieren beginnen.
Ich habe viel darüber nachgedacht, aber nichts. Vielleicht könnten Sie Ihre Ergebnisse mitteilen?
Nein, sie werden in Balken gemessen. Das habe ich in diesem Thread geschrieben, aber Sie scheinen es übersehen zu haben.
In der Tat.