Messung der Schwingungsamplitude - Seite 8
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Die erste Spanne beträgt z.B. 10-13 Pips, was 10+30% entspricht. Ich nenne sie die Spanne mit 30% Abweichung. Der maximale Prozentsatz (auf dem Diagramm) im Bereich 42-54,6 Punkte, es bedeutet, dass von allen einzelnen Schwankungen (sagen wir, es gibt 100) im Bereich 42-54,6 Punkte, fiel 26 Stück, oder 26%. Das bedeutet, dass es eine 26%ige Wahrscheinlichkeit gibt, dass der Kurs, der 42-54,6 Punkte überschritten hat, sich umkehrt und die gleiche Anzahl von Punkten in die entgegengesetzte Richtung passiert. Je größer die Bandbreite ist, desto wahrscheinlicher ist es natürlich, dass eine einzelne Schwankung in diese Bandbreite fällt.
In einer kurzen Zeitspanne (ein Monat) können wir Minima und Maxima sehen; wenn wir die Zeitspanne von 3 Jahren nehmen, wird sie fast flach, mit einem Rückgang zu Beginn. Je länger die Geschichte ist, desto gleichmäßiger ist die Verteilung. Sie zeigt, wie sich der Markt verändert, und die Amplitudenverteilung unterscheidet sich in jedem einzelnen Zeitraum, so dass ein für einen Zeitraum optimierter TS im Vorfeld scheitern wird. Daher können wir, wenn wir die Verteilung der Amplituden kennen, die Parameter von TS anpassen, z. B. in Echtzeit optimieren.
Dies gilt jedoch nur für 30 % der Abweichungen. Diese Periodizität ist zwar richtig, aber darüber hinaus haben auch andere Abweichungen ihre eigene Periodizität, die sich jedoch überschneiden können, was zu einer gemeinsamen Dominante führt, wie zu bestimmen?
Das Diagramm zeigt nun, wo die Hauptschwankungen auftreten (dominant) und mit welcher Wahrscheinlichkeit, aber wenn man die Breite des Bereichs vergrößert, wird die Wahrscheinlichkeit, ihn zu treffen, größer. Ich habe zum Beispiel errechnet, dass bei einer Erhöhung der Spanne auf 200 % 70 % aller Schwankungen in den Bereich von 24 bis 72 Pips (für denselben Zeitraum) fallen. Das bedeutet, dass der Kurs mit einer Wahrscheinlichkeit von 70 % nicht über 72 Punkte steigen wird, ohne dass es zu einem Pullback kommt, sondern dass mindestens 24 Punkte ohne einen Pullback vergehen werden. Dies kann zur Erstellung einer probabilistischen TS verwendet werden.
In dem Intervall, in dem es kein eindeutiges Muster gibt, handeln Sie einfach nicht. Zu diesem Zeitpunkt können Sie (sogar automatisch) ein anderes Paar mit einem deutlicheren Muster wählen.
Wenn Sie einen Indikator schreiben, dann können Sie anhand der Historie (wenn er im Tester ausgeführt wird) die Abhängigkeiten im Detail untersuchen. Es kann Perioden geben, in denen die Wahrscheinlichkeit, in einen engen Bereich (etwa 20-40 %) zu gelangen, sogar höher als 50 % ist.
Außerdem wird die durchschnittliche Anzahl der Balken in jeder Bereichsspalte hier nicht berücksichtigt (ich weiß nicht, wie man sie in Excel implementiert), und sie kann die Carithmetik ernsthaft ergänzen.
Dies dürfte der Berechnung von Präemptionen durch die Trägheit von Volatilitätsänderungen in der Clusteranalyse ähnlich sein, nur nicht so direkt,
Das Diagramm zeigt nun, wo die Hauptschwankungen auftreten (dominant) und mit welcher Wahrscheinlichkeit, aber wenn man die Breite des Bereichs vergrößert, wird die Wahrscheinlichkeit, ihn zu treffen, größer. Ich habe zum Beispiel errechnet, dass bei einer Erhöhung der Spanne auf 200 % 70 % aller Schwankungen in den Bereich von 24 bis 72 Pips (für denselben Zeitraum) fallen. Das bedeutet, dass der Kurs mit einer Wahrscheinlichkeit von 70 % nicht über 72 Punkte steigen wird, ohne dass es zu einem Pullback kommt, sondern dass mindestens 24 Punkte ohne einen Pullback vergehen werden. Dies kann zur Erstellung einer probabilistischen TS verwendet werden.
In dem Intervall, in dem es kein eindeutiges Muster gibt, handeln Sie einfach nicht. Zu diesem Zeitpunkt können Sie (sogar automatisch) ein anderes Paar mit einem deutlicheren Muster wählen.
Wenn Sie einen Indikator schreiben, dann können Sie mit Hilfe der Historie (wenn sie im Tester ausgeführt wird) die Abhängigkeiten im Detail untersuchen. Es kann Perioden geben, in denen die Wahrscheinlichkeit, in einen engen Bereich zu kommen (etwa 20-40 %), sogar höher als 50 % ist.
Außerdem wird die durchschnittliche Anzahl der Balken in jedem Bereich hier nicht berücksichtigt (ich weiß nicht, wie man das in Excel implementieren kann), und das kann die Carithmetik ernsthaft ergänzen.
Haben Sie irgendwelche Berechnungen in Excel zu diesem Prinzip, um zu sehen, wie es in einem Beispiel aussieht?
Da stimmt etwas nicht, wie mir scheint. Oder ich verstehe nicht genau, was Sie da untersuchen.
Aber im Allgemeinen sollte die Frequenz des Schwungs in etwa so aussehen:
Die kürzesten erscheinen häufiger, die längsten seltener. Und die längsten nie.
Ich habe den Eindruck, dass hier etwas durcheinandergeraten ist. Oder ich verstehe nicht genau, was Sie da untersuchen.
Im Allgemeinen sollte die Frequenz des Sweeps jedoch in etwa so aussehen:
In der Grafik ist die Wahrscheinlichkeit angegeben, nicht die Häufigkeit.
Der Frequenzgang kann beliebig sein.
In der Grafik ist die Wahrscheinlichkeit angegeben, nicht die Häufigkeit.
Die AFC kann alles sein.
Das ist in diesem Fall nicht wichtig. Dies ist keine Frage der Terminologie - Sie können Wahrscheinlichkeit=Häufigkeit=Häufigkeit betrachten.
Was den AFR betrifft, so geht es hier nicht darum. Soweit ich verstanden habe, wird Zickzack hier gefoltert. Und der Zickzackkurs hat genau das, nämlich die Möglichkeit des zufälligen Umherwanderns. Das gilt übrigens auch für finnische Instrumente (viele davon).
ZS, Frequenz, im Sinne der Häufigkeit, mit der ein Zickzack-Knie einer bestimmten Größe auftritt.
Da stimmt etwas nicht, wie mir scheint. Oder ich verstehe nicht, was du da untersuchst.
Aber im Allgemeinen sollte die Frequenz des Schwungs in etwa so aussehen:
Die kürzesten erscheinen häufiger, die längsten seltener. Und die längsten nie.
Warum muss es so aussehen? Ich verstehe die Logik darin nicht. Wenn es so wäre, wäre es für Pips überhaupt kein Problem. Sie warten einfach auf eine 5-Punkte-Bewegung nach oben und gehen dann auf dem Höhepunkt wieder nach unten. Ausgehend von Ihrem Chart ist die Wahrscheinlichkeit fast 100 %, dass Sie bei einem 5-Punkte-Pullback Gewinne erzielen. In Wirklichkeit ist das Gegenteil der Fall: Es gibt eine eindeutige Verteilung bei jedem neuen Eintritt, die sich von der vorherigen unterscheidet.
Warum muss es so aussehen? Ich sehe die Logik darin nicht. Wenn es so wäre, wäre es für Pips überhaupt kein Problem. Sie warten einfach auf eine 5-Punkte-Bewegung nach oben und gehen dann auf dem Höhepunkt wieder nach unten. Ausgehend von Ihrem Chart ist die Wahrscheinlichkeit fast 100 %, dass Sie bei einem 5-Punkte-Pullback Gewinne erzielen. In Wirklichkeit ist das Gegenteil der Fall: Es gibt eine genau definierte Verteilung für jedes neue Intraval, die sich von der vorherigen unterscheidet.