Marktphänomene - Seite 8
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Pakukas, das Phänomen ist da, die Gründe, es nicht zu sehen, sind sehr einfach:
aber was ist, wenn sie da ist? Den Bart in einem kräftigen Gelb streichen? Also gut, streichen Sie einfach den Bart auf Ihrem Avatar neu. Und wenn das nicht der Fall ist, verlasse ich das Forum und werde mich sicher nicht mehr mit Ihrer Unfähigkeit, TA und VA zu benutzen, herumschlagen. Abgemacht? :о)))
Pakukas, das Phänomen ist da, die Gründe, es nicht zu sehen, sind sehr einfach:
aber was ist, wenn sie da ist? Den Bart in einem kräftigen Gelb streichen? Also gut, streichen Sie einfach den Bart auf Ihrem Avatar neu. Und wenn das nicht der Fall ist, verlasse ich das Forum und werde mich sicher nicht mehr mit Ihrer Unfähigkeit, TA und VA zu benutzen, herumschlagen. Abgemacht? :о)))
Das ist nicht fair. Das Forum wird darunter leiden. Ein Verlust, ein erheblicher Verlust. "... Wenn er nicht da ist...", wird dein Avatar einen Bart haben.
Oh, mein Gott, du bist so aggressiv. Ich sagte doch, es wird auftauchen. Wir müssen warten.
Stimmen Sie auf jeden Fall nicht zu, Ihren Avatar zu malen. Das ist eine weitere Masche, wie "zumindest der Avatar".
Du kannst deine Haare färben, dann werden sie in ein paar Monaten schwarz, aber der Avatar wird nicht wachsen. Später wird es auch als Phänomen und als weiterer Nagel im Sarg der TA bezeichnet werden.
Das Phänomen, über das ich berichten möchte, ist vielleicht jedem bekannt, vielleicht aber auch nicht jedem. Jedenfalls habe ich es nirgendwo registriert. Nehmen wir den EURUSD M15 (Alpari-Daten für etwa 10 Jahre) und sehen wir uns seine Steigerungen an.
Über 10 Jahre Alpari hat einige der Daten ist 4-stellig (reduziert auf die 5. Stelle), einige ist wirklich 5-stellig. Verfügen Sie über ein Histogramm der Inkremente in 0,0001- oder 0,00001-Schritten?
Und bei welchen Inkrementen erscheinen "Einbrüche" im Histogramm?
Farnsworth:Die 5. Stelle wurde vor nicht allzu langer Zeit eingeführt (vielleicht vor einem Jahr oder sogar weniger) und hat im Allgemeinen keinen Einfluss auf das Ergebnis. Man kann es an der Dynamik der Alpha- und Omega-Prozesse erkennen, wenn man sie genau betrachtet. Der Schritt des Histogramms ist größer als 0,0001, ich kann es jetzt nicht genau sagen, aber das Phänomen tritt bei der Anzahl der Seiten 500 auf, d. h. grob gesagt Max(Open)-Min(Open) geteilt durch 500. Es würde sich kaum auswirken, wenn die Variable kontinuierlich wäre.
PS: Die "Histogramme" werden nicht von mir, sondern von MathCAD erstellt. Sie werden überrascht sein, dass ich auch weiß, wie man sie baut. Ich glaube nicht, dass Sie nach einem Fehler in der Histogrammerstellung suchen müssen, sondern nur die Daten überprüfen sollten.
Im Allgemeinen sind mir solche "Überlagerungen von Verteilungen" aufgefallen, und zwar nur bei einer Mischung aus 4- und 5-stelligen Daten. Die Tatsache, dass die 5-stellige Historie viel kürzer ist, ist kein Hindernis für die Trennung.
Deshalb würde es sich für die Prüfung lohnen, eine getrennte Verteilung für 4-stellige Zeiten und 5-stellige Zeiten zu machen, wenn ich mich nicht irre, ist es etwa 2009 in Alpari.
P.S. Übrigens, hallo du :)
Dies ist übrigens eine sehr subtile Frage. Die Puppenspieler 2 haben hier ganze Arbeit geleistet. Nicht diejenigen, die wirklich Puppenspieler sind, sondern diejenigen, die DCs sind. Dies ist übrigens ein weiteres Phänomen, allerdings ein eher negatives.
Bei der Suche nach Verteilungen habe ich mich schon lange nicht mehr für monobreite Intervalle entschieden. Eher eine Aufteilung in Quantile. Aber auch hier gibt es einen Haken: Bei einigen Einzelwerten der Renditen (z. B. 0,0004) ist ihre Konzentration zu hoch, um die Intervalle qualitativ nach Quantilen auszuwählen.
Der Stichprobenfehler der Daten (0,0001) ist recht groß und beeinträchtigt die Qualität der Histogramme. Dies wird übrigens indirekt von Prival angegeben. Das heißt, die Verteilung, die formal als kontinuierlich angesehen werden kann, ist nicht so sehr kontinuierlich, sondern sehr unangenehm - diskret-kontinuierlich.
Beispiel: Nehmen Sie die 1H- oder 4H-Renditen des EURUSD in der Historie seit 1999 und versuchen Sie, die Quantile 0,02, 0,04, ..., 0,98 (50 Quantile) auf dieser Menge darzustellen. Natürlich macht Excel das formal korrekt, aber wenn Sie die Anzahl der Werte innerhalb jedes Intervalls neu berechnen, werden sie sich stark unterscheiden (obwohl sie mehr oder weniger übereinstimmen sollten). Und sie unterscheiden sich nicht nur prozentual, sondern manchmal auch zeitlich!
Zuerst war das sehr anstrengend, aber dann fand ich eine Lösung: Ich begann, einen absichtlich kleinen Zufallswert - viel kleiner als 0,0001 - zu den Rückgaben hinzuzufügen. Und alles klappte: Die Quantile wurden den realen Quantilen ähnlich, d.h. die Beträge der Werte, die in jedes Quantilintervall fallen, unterscheiden sich nun um Einheiten, d.h. um Zehntel oder Hundertstel eines Prozents.
Diese "Behandlung" hat so gut wie keine Auswirkungen auf die Daten, da diese bereits durch den Gleichstromfilter um eine Größenordnung der Spanne verzerrt sind.
Im Allgemeinen sind solche "Verteilungsüberlagerungen" bei mir aufgetreten, und zwar nur bei einer Mischung aus 4- und 5-stelligen Daten. Die Tatsache, dass die fünfstellige Geschichte viel kürzer ist, trägt eher zur Trennung bei als sie zu behindern.
Deshalb würde es sich für die Prüfung lohnen, eine getrennte Verteilung für 4-stellige Zeiten und 5-stellige Zeiten vorzunehmen, wenn ich mich nicht irre, geht es um 2009 in Alpari.
P.S. Übrigens, hallo du :)
Ich werde das in ein paar Tagen überprüfen, aber nachdem ich das Phänomen entdeckt habe, habe ich die Diagramme analysiert - alles ist stabil. Auch dies lässt sich an der Dynamik der Prozesse selbst ablesen:
Das fünfte Vorzeichen hat keine Auswirkung, der Schritt wird viel mehr als 0,0001 verwendet. Nun ja, 1-1,5 Jahre t.p.s. scheint eine gewisse Fluktuation zu haben, aber ich denke, ich habe die Klassifizierung nicht sehr qualitativ eingeführt.
Ein weiteres Phänomen ist das Langzeitgedächtnis.
Die meisten von uns (natürlich die, die sich damit beschäftigen) sind daran gewöhnt, das Marktgedächtnis anhand der Pearson-Korrelation zu messen - genauer gesagt, der Autokorrelation. Es ist bekannt, dass eine solche Korrelation recht kurzlebig und mit Verzögerungen von höchstens 5-10 Takten signifikant ist. Daraus wird in der Regel gefolgert, dass der Markt zwar ein Gedächtnis hat, dieses aber sehr kurzlebig ist.
Die Pearson-Korrelation ist jedoch nur in der Lage, lineare Beziehungen zwischen Balken zu messen - und ignoriert praktisch nicht-lineare Beziehungen zwischen ihnen. Die Korrelationstheorie von Zufallsprozessen wird nicht umsonst als linear bezeichnet.
Es gibt jedoch statistische Kriterien, die es ermöglichen, die Tatsache einer beliebigen Beziehung zwischen Zufallsvariablen festzustellen. Zum Beispiel das Chi-Quadrat-Kriterium - oder das Kriterium der gegenseitigen Information. Mit dem zweiten habe ich mich nicht wirklich befasst, aber mit dem ersten schon. Ich werde nicht erklären, wie man es benutzt: Es gibt viele Handbücher im Internet, die erklären, wie man es benutzt.
Die Hauptfrage war: Gibt es eine statistische Beziehung zwischen Balken, die weit voneinander entfernt sind (zum Beispiel, wenn tausend Balken dazwischen liegen)? Es stellte sich nicht die Frage, wie man sie im Handel einsetzen sollte.
Die Antwort lautet: Ja, es gibt sie, und sie ist sehr bedeutend.
Wenn wir zum Beispiel die EURUSD-Historie von 1999 auf H1 nehmen und das Chi-Quadrat für die Paar-Renditen überprüfen, stellen wir fest, dass im Bereich der "Abstände" zwischen den Balken zwischen 10 und 6000 in etwa 90 % der Fälle der aktuelle Balken von den Balken aus der Vergangenheit abhängt. 90%! Bei Balkenabständen von mehr als 6000 sind solche Abhängigkeiten zwar seltener, aber immer noch vorhanden!
Ehrlich gesagt hat mich diese "Entdeckung" verblüfft, da sie direkt zeigt, dass der Euro ein sehr langfristiges Gedächtnis hat. Beim EURUSD H1 entsprechen 6.000 Barren etwa einem Jahr. Das bedeutet, dass es unter den stündlichen Balken von vor einem Jahr noch Balken gibt, an die sich die aktuelle Null "erinnert".
Bei H4 wird eine signifikante Abhängigkeit bis zu etwa 1000-1500 bar festgestellt. D.h. die Dauer des "Marktgedächtnisses" ist immer noch dieselbe - etwa ein Jahr.
Erinnern Sie sich an Peters, der sagt, dass das Gedächtnis des Marktes etwa 4 Jahre beträgt. Widerspruch, aber... Ich weiß noch nicht, wie ich das Problem lösen kann.
Da ich mich noch nicht beruhigt hatte, beschloss ich zu prüfen, ob mein Chi-Quadrat solche Abhängigkeiten zeigen würde, wenn ich die synthetischen Renditen, die unabhängig voneinander generiert wurden, eingeben würde. Ich wählte zwei mögliche Verteilungen der synthetischen Renditen - Normal und Laplace - und führte sie aus. Ja, es zeigt sich, aber innerhalb des Signifikanzniveaus des Kriteriums (ich hatte 0,01)! Mit anderen Worten, die synthetischen Balken zeigten in der Vergangenheit etwa 1 % abhängige Balken - gerade auf der Ebene der Wahrscheinlichkeit des Kriteriumsfehlers.
Was sind die Schlussfolgerungen?
1. Die Euro-Kurse sind definitiv kein Markov-Prozess. Bei einem Markov-Prozess hängt der aktuelle Wert nur vom vorherigen Wert ab. In unserem Fall gibt es zahlreiche Balken in der sehr fernen Vergangenheit, von denen der aktuelle Balken abhängt.
(2) Die so genannte "Stiftung" spielt sicherlich eine gewisse Rolle - sagen wir, als Vorwand, um die Anführungszeichen zu verschieben. Aber es ist sicherlich nicht die einzige. Wir müssen uns die Technik ansehen!
(3) Dieses Ergebnis ist noch rein theoretisch und hat keine praktische Bedeutung. Dennoch zeigt es deutlich, dass für diejenigen, die etwas suchen, nicht alles verloren ist.
Ein weiteres Phänomen ist das Langzeitgedächtnis.
Die Hauptfrage war: Gibt es eine statistische Beziehung zwischen weit voneinander entfernten Balken (z. B. wenn tausend Balken dazwischen liegen)? Es stellte sich nicht die Frage, wie man dies im Handel nutzen sollte.
Die Antwort: Ja, es gibt sie, und zwar eine sehr wichtige.