Von der Theorie zur Praxis - Seite 887
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Das ist auch ohne jegliche Recherche klar. Und das schon seit langem.)
:))) Und die Wahl eines gleitenden Durchschnitts führt zu spürbaren Verbesserungen/Verschlechterungen der Kanalleistung. Das konnte ich auch überprüfen.
Um also nicht willkürlich den begehrten Durchschnittswert zu wählen - und wir brauchen eine Reihe von Studien über Betroffene. Lassen Sie sie arbeiten wie der Papst, und hier zeigen sie die Ergebnisse. Dies ist die einzige Möglichkeit, dem Gral näher zu kommen.
Ich kann keine Histogramme erstellen, sondern Ihnen nur eine Datei mit Preis, Standarddurchschnitt und "normalverteiltem Durchschnitt" zur Verfügung stellen. Ich warte auf die Ergebnisse.
Das Zeitfenster beträgt 1440 Minuten.
Nein, Schenja. Sie brauchen keinen normalverteilten Durchschnitt, sondern normalverteilte lineare Preisabweichungen vom Durchschnitt.
Auf diese Weise werden die schweren Schwänze vermieden, die alle Kanalstrategien buchstäblich zerreißen. Dies ist ein sehr großer Schritt nach vorne + die Waffe der Kurtosis und Asymmetrie kann die Anzahl der Verlustgeschäfte reduzieren. Ich habe es bereits überprüft.
Die Datei enthält einen Preis und einen Durchschnitt, aus dem die Abweichungen berechnet werden können, und es ist interessant zu wissen, ob es eine Normalverteilung gibt.
:))) Ich persönlich bin nicht daran interessiert. Ich weiß bereits, welche MA besser ist als SMA. Lassen Sie die Eifrigen wie Bass und FelixWhite ihre Arbeit machen - sie brauchen nicht wie Kakerlaken in der Ecke zu sitzen.
:))) Und die Wahl eines gleitenden Durchschnitts führt zu spürbaren Verbesserungen/Verschlechterungen der Kanalergebnisse. Auch das konnte ich überprüfen.
Um also nicht willkürlich den begehrten Durchschnitt zu wählen - und wir brauchen eine Reihe von Studien von Betroffenen. Lassen Sie sie arbeiten wie der Papst, und hier zeigen sie die Ergebnisse. Dies ist die einzige Möglichkeit, dem Gral näher zu kommen.
WMA ist wahrscheinlich nicht die schlechteste Wahl - es entspricht einem FIR-Filter. Die Auswahl der Koeffizienten ist jedoch eine echte Herausforderung. Dort ist es nicht so einfach).
Man kann sich kaum eine bessere halbe Regressionslinie vorstellen, aber das Analyseintervall muss relativ klein sein.
Und ohne Umstrukturierung ist es unwahrscheinlich, dass es überhaupt funktioniert, weder mit FIR noch mit Regression.
Nun, in den mittelgroßen Strukturen gibt es viel Raum für Kreativität.
Aha. Das meine ich. Um diesen Durchschnitt nicht willkürlich zu wählen, brauchen wir also Forschung.
Im Allgemeinen muss ich eine Sache sagen - Yuri Asaulenko, trotz seiner Nerdigkeit, ist der beste auf dem Forum in Bezug auf die physikalischen und mathematischen Verständnis des Marktes, obwohl, vielleicht, er selbst versteht es nicht :)
Aha. Das meine ich. Wir müssen diesen Durchschnitt also nicht zufällig wählen.
Verstehe ich das richtig, dass das arithmetische Mittel, der Modus und der Median der Normalverteilung gleich sind und die Schiefe mit Kurtosis = 0 ist?
Und wir müssen innerhalb der Normalverteilung liegen.
Gehe ich recht in der Annahme, dass das arithmetische Mittel, der Modus und der Median der Normalverteilung gleich sind und die Schiefe mit Kurtosis = 0 ist?
Und wir müssen innerhalb der Normalverteilung liegen.
Ja, das ist richtig. Das müssen wir auch sein - aber es funktioniert trotzdem nicht. Es handelt sich um eine asymptotische Annäherung, und die Forschung sollte an Archivdaten für mindestens 1 Jahr durchgeführt werden. Sie sollten eine annähernd normale Verteilung der linearen Abweichungen von diesem begehrten Mittelwert erhalten. Streng normal wird nie erreicht werden.
Der endgültige Durchschnitt sollte also bessere asymptotische Ergebnisse aufweisen als jeder andere Durchschnitt.
Es gibt also nichts, was uns daran hindern könnte, mit einer gewissen Fehlertoleranz an dieser Verteilung teilzunehmen, ohne das Rad neu zu erfinden.
:)) Wie war das?
Das Problem hat eine nicht offensichtliche Lösung und das Ziel ist es, diesen Fehler zu minimieren.
Jetzt sieht es gut aus - aber bei hohen Emissionen?
Mir geht die Hypothese von Asaulenko nicht aus dem Kopf, dass der beste gleitende Durchschnitt derjenige ist, dessen lineare Kursabweichungen eine Normalverteilung bilden.
Ich habe den Betroffenen eine Aufgabe gestellt:
1. Daten über CLOSE M1 eines beliebigen Währungspaares für ein Jahr zu sammeln.
2. ein rollierendes Zeitfenster = 24 Stunden (1440 Werte) zu wählen.
3. die linearen Abweichungen des Preises von den gleitenden Durchschnitten zu berechnen:
a) Median
b) arithmetisches Mittel
c) ein gewichteter Mittelwert mit unterschiedlichen Gewichtungen (Zeit, absoluter Wert des Zuwachses, Wahrscheinlichkeit des Zuwachses, usw.)
d) jeder andere Durchschnitt Ihrer Wahl
4. Histogramme zeichnen
5. berechnen Sie die zentralen Momente der erhaltenen Verteilungen
6. die Ergebnisse zu demonstrieren
Ich danke Ihnen.
Aber welche Eigenschaften sollten wir bei jedem Durchgang überprüfen?
Welche Eigenschaft sagt uns, dass die Macha in der Mitte des Kanals liegt?
Welches ist die Eigenschaft, die besagt, dass sich die Maische in der Mitte des Kanals befindet?
Ich wünschte, ich könnte ein Programm entwickeln, das die Perioden der MAs durchgeht und feststellt, welche die Mitte des Kanals am erfolgreichsten durchläuft.
Aber welche Eigenschaften sollten wir bei jedem Durchgang überprüfen?
Welche Eigenschaft sagt uns, dass die Macha in der Mitte des Kanals liegt?
Ist die Verteilung jedes Mal zu überprüfen?
Gute Idee, Kumpel. Nur - nicht die MA-Periode, die Periode, die wir 1 Mal für uns selbst wählen, sondern genau die Art des Durchschnitts, der immer in die Mitte des Kanals geht. Ja, wir sollten die Verteilungsmomente - Asymmetrie und Kurtosis - überprüfen, die im Durchschnitt über viele Messungen eine minimale Abweichung von 0 aufweisen.
Ich persönlich habe viel Zeit damit verbracht, einen solchen MA zu finden und möchte Ihnen nicht gleich alles verraten. Die SMA I hatte zwar nicht die schlechtesten Ergebnisse, aber sie ist definitiv nicht die beste Option.