Von der Theorie zur Praxis - Seite 443
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Übrigens, die Rendite allein sagt nichts aus. Kluge Köpfe geben sie häufig nur in Verbindung mit der Inanspruchnahme und dem Zeitraum an.
Alexej, hast du irgendwelche Daten - wie verändert sich die Verteilung der Inkremente eines Paares von Jahr zu Jahr? Kann man sagen, dass bei einer Stichprobe von Zecken pro Jahr die nichtparametrischen statistischen Momente (Median, Medianabweichung usw.) der Inkremente nahezu identisch sind?
Ich habe den Verdacht, dass wir es von Jahr zu Jahr mit der gleichen Wahrscheinlichkeitsverteilung zu tun haben und dass die Nicht-Stationarität nur in verschiedenen Teilen des gleitenden Zeitfensters auftritt.
Trotzdem ziehe ich es vor, sie als "Sie" zu bezeichnen, wenn es Ihnen nichts ausmacht. So fühle ich mich wohler.
In Ihrer Frage steckt die implizite Annahme, dass sie durch die Untersuchung einer Stichprobe von Inkrementen eindeutig beantwortet werden kann. Dies ist bei einem Prozess mit nicht-stationären Inkrementen nicht korrekt. Neben der Probenahme muss auch ein parametrisches Modell des Prozesses vorliegen. Und Stichproben ermöglichen es uns nur, diese Parameter zu verfeinern. Das heißt, dass bei gleicher Stichprobe und unterschiedlichen Modellen die Antwort unterschiedlich ausfallen kann.
Die Unterteilung des Prozesses in stationäre Abschnitte ist nur ein solches parametrisches Modell. Das Problem ist, dass eine solche Aufteilung keineswegs eindeutig ist - verschiedene Personen werden die Trends immer unterschiedlich bewerten und unterschiedliche Antworten auf Ihre Frage geben.
Alexander_K2:
Hätte ich aber C=const,
Dann stellt sich heraus, dass man die Geschwindigkeit nicht aus den Preisabstufungen ableiten kann.
D=sqrt(C*lambda*t) Varianz des Diffusionsprozesses
Dies ist ein Durchschnittswert für Theoretiker. Ein Zufallsprozess kann bei gleichem C, t und Lambda völlig unterschiedliche Trajektorien realisieren.
Es ist also viel genauer, die bereits realisierte Varianz zu messen (Bollinger usw.), als die theoretisch implizierte Varianz zu berechnen.
Ein weiteres D für Ihr Verständnis von Zufallsprozessen)
Meine Frage ist die folgende.
Hier heute Abend hat mein TS auf wundersame Weise die Overnight-Trends im AUDCAD und AUDCHF vermieden. Vor 00.00 Uhr gingen die Geschwindigkeit, das Tickvolumen usw. stark zurück. Folglich hat sich die Varianz verringert. Und das in einem gleitenden Zeitfenster = 4 Stunden!
Hätte ich aber C=const, d.h. die Durchschnittsgeschwindigkeit bei t --> unendlich, wäre alles in Ordnung.
Ihre Methode der Preisanalyse ist offensichtlich nicht mit Ihrem Handelssystem vereinbar. Beim Handel achtet man auf jeden noch so kleinen Trend, und bei der Berechnung der Stichprobenverteilung (und aller Stichprobenwerte) mischt man all diese Trends auf einen Haufen und bildet einen Durchschnitt, der sich gegenseitig kompensiert. Wenn Sie eine Stichprobe von Inkrementen nach dem Zufallsprinzip mischen, werden Sie feststellen, dass die Preiskurve ganz anders aussieht, während die Stichprobenmerkmale gleich bleiben. Stichproben werden Ihnen niemals alle Informationen liefern, die Sie benötigen, Sie brauchen ein Prozessmodell.
Sie sind also der Meinung, dass die Auswahl von Schiebefenstern und die Berechnung von Durchschnittswerten in diesen Fenstern der falsche Weg ist?
Und wer weiß schon, ob das der richtige Weg ist, ich denke, dieses Fenster kann sich je nach Situation ändern.
Und wer weiß schon, ob das der richtige Weg ist, ich denke, dieses Fenster kann sich je nach Situation ändern.
Ich bin ganz Ihrer Meinung. Nur diese Abhängigkeit wird sich auch im Laufe der Zeit ändern (Nicht-Stationarität). Das heißt, dass meiner Meinung nach jeder Gral in der Realität ständiger Abnutzung und manchmal plötzlichen Zusammenbrüchen unterworfen sein wird)
So wurde ein Messgerät zusammengebaut (Klicken Sie auf das Bild für eine Animation)
Der Parameter "Marktstille" wurde so genannt, weil.... , aber eben. Ich habe mir eine Formel ausgedacht, aber ich weiß nicht, was sie bewirken wird.
Dennoch denke ich, dass eine aussagekräftige Stichprobe von Inkrementen immer die gleichen Werte aufweist, wenn man nicht-parametrische Statistiken betrachtet.
So wie die absolute mittlere Abweichung für eine gleitende Tick-Stichprobe (von 1.000.0000 Elementen) = 0,00002 ist, wird sie für ein bestimmtes Paar immer so bleiben.
Die Medianabweichung "merkt" die Veränderung der Verteilungsspitzen nicht so gut, weshalb sie stabiler gegenüber Ausreißern ist als die Standardabweichung. Bei den Preisen sind keine Messfehler zu vernachlässigen, im Gegenteil - Ausreißer sind sehr wichtig.
So sieht die Verteilung der "Memory"-Funktion für EURUSD im gleitenden Fenster = 1 Stunde über die letzten 3 Wochen aus:
Auf der rechten Seite sehen wir einen riesigen "Schwanz", der besagt, dass in den Abschnitten, in denen er auftaucht, d. h. das "Gedächtnis" auftaucht, kein Ornstein-Uhlenbeck-Modell oder "Rückkehr zum Durchschnitt" in Frage kommt.
Aber wie man den Schwellenwert bestimmt - das weiß ich noch nicht. Natürlich von persentiles. Aber =0,99 oder 0,999 - ich weiß es nicht. Ich kann es noch nicht rechtfertigen.
Hier kommt wieder der Obskurantismus in seiner ganzen Pracht)) Die Geschwindigkeit, mit der Angebote eingehen, hängt von der Serverlast und dem Internet ab - das weiß sogar der Igel.
Das hat nichts mit Speicher oder Forex-Modellen zu tun.