Über die Methoden der Technischen Analyse und Markt-Prognosen
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Einführung
Dieser Artikel wird kurz ein allgemeines Problem umreißen und schrittweise eine gesetzt Aufgabe lösen, zur Enthüllung grundlegender Prinzipien des Konzepts und der Bildung des Rückgrats des neuen Ausblicks auf die Finanzmärkte, technische Analyse und Trading-Paradigmen als solche.
Da die Lösung alternative Umsetzungen für den Teil der Aufgabe ermöglicht, der bereits urheberrechtlich geschützt ist, ist eines der Ziele des Artikels die Aufmerksamkeit der Entwickler auf Studien und die Suche nach anderen Lösungen zu zu ziehen, die weiter fortgeschritten und / oder interessanter sein können.
Tradern wird ein gebrauchsfertiges Werkzeug für Analyse und Prognose angeboten. Dieses Werkzeug ist die nächste Stufe der Entwicklung des Extended Regression StopAndReverse Indikators, veröffentlicht in 2007, der von vielen Nutzern Anerkennung erhalten hat. Das heißt, der Programm-Code des Tools kann von Entwicklern als End-Modul der Datendarstellung in ihrer eigenen Lösung verwendet werden.
1. Überblick über die Infrastruktur. Allgemeines Konzept
1.1. Festlegen einer Aufgabe bei großen...
Eine ziemlich große Anzahl ernsthafter Arbeiten wurde bereits den Versuchen gewidmet eine mathematische Beschreibung zu formulieren und verschiedenen Studien von internen und externen Abhängigkeiten der Kurse von Finanzinstrumenten.
Sie führen uns zu einer wenig versprechenden Schlussfolgerung - die Märkte haben eine große Selbstverteidigung gegen Entschlossenheit und eine klar definierte Fähigkeit des 'Sickerns' durch verschiedene wissenschaftsorientierte Modelle, die dazu dienen die Stabilität der Prognosegenauigkeit sicherzustellen, die für den Handel über einen Zeitraum für die Mehrheit der Trader erforderlich ist.
Dazu fallen George Soros Worte in dieser Beziehung ein, diese Situation entsprechend zusammenfassend:
...sie können nicht das perfekte Wissen über den Markt erlangen, weil ihr Denken immer den Markt beeinflusst und der Markt ihr Denken beeinflusst.
Bedeutet dies, dass es unmöglich ist, ein vollständig deterministisches mathematisches Modell des Marktes zu entwickeln? Allgemein gesprochen, hat es keinen Sinn eine Antwort zu dieser Frage in praktischem Trading zu suchen, da Handelsaspekte eher charakteristisch für Kunst, als für Wissenschaft sind. Allerdings hat die Wissenschaft ein großes Potential, den gesamten Handelsprozess zu unterstützen.
Es gibt einige wissenschaftliche Methoden und Ansätze, die erfolgreich auf die Arbeit an Finanzmärkten angewendet werden können. Es ist hier wichtig, besonderes Augenmerk auf den Ansatz für eine solche Anwendung selbst zu legen. Was ist wichtig für einen Trader? Ich möchte nebenbei ein paar Worte zu den sogenannten Mechanischen 'Black Box' Handelssystemen (MTS)sagen. Obwohl man näher auf Fluch und Segen von MTS eingehen kann, interessieren wir uns nur für das abschließende Fazit, das auch nicht sehr ermutigend ist.
Da die Mehrheit der Trader leicht von MTS gefangen wird, das von Grundsätzen, der Qualität der Entwicklung und unvermeidlichen Fehlern in diesen Programmen abhängen muss, wandelt sich das Trading von Kunst in einen fehlerhaften Mechanismus, dessen Mängel verborgen und unvorhersehbar sind.
Darüber hinaus müssen Trader ein gutes Wissen und klares Verständnis darüber haben, wann und zu welchen Bereichen von Kursbewegungen ein bestimmtes MTS angewendet werden kann oder nicht. Aber diese Anforderung wird sehr häufig nicht erfüllt, und Trader gewöhnen sich ab analysieren zu müssen, wegen der scheinbaren Einfachheit der Verwendung eines MTS. Wir werden hier dennoch darauf verzichten, MTS zu besprechen.
Unter anderem benötigen Trader eine ziemlich genaue Prognose, auf die sie sich verlassen können und nach der sich ihre Marktaktivität dynamisch bildet und anpasst. Prognosen wiederum, können üblicherweise in zwei Gruppen aufgeteilt werden - Prognosen in Form verschiedener auf einige wissenschaftliche Methoden basierender Vorhersagen, und Prognosen in Form direkter Übertragung interpolierter Daten.
Um es deutlicher zu machen, sie können durch zwei Kurven, die auf manchmal sehr ähnlich aussehenden Charts aufgebaut sind, veranschaulicht werden. Die erste Kurve ist aufgebaut mit der Singulären Spektrum Analyse, in Russland auch als 'Raupe' bekannt, die zweite stellt einen einfach verschobenen Moving Average dar. Diese können natürlich nicht die besten Beispiele sein, aber das spielt an dieser Stelle keine Rolle. Wir werden hier nicht die Vor- und Nachteile dieser zwei Methoden betrachten. Wichtig ist, dass beide von verschiedenen Tradern mit einer gewissen Effizienz bei ihrer Arbeit verwendet werden.
Tatsächlich unterscheiden sich die beiden Verfahren nur dadurch, dass SSA versucht in einigen Parametern zukünftige Veränderungen vorherzusagen, während die Berechnung und Darstellung des Moving Average nicht vorhersagt - diese Methode zeigt lediglich auf einfache Weise berechnete Informationen über tatsächliche Daten an. Genau genommen gibt es im zweiten Fall keine Vorhersage als solche. Die Prognose wird durch den Trader selbst, auf Grundlage des Kurses gegenüber dem Moving Average als Prognose-Werkzeug selbst erzeugt. In beiden Fällen führt ein Trader eine Art von Analyse aus.
Somit dient Trading auf der Grundlage wissenschaftlicher Prognosen dazu Operationen am Markt zu erleichtern, aber es ist mit größeren Risiken verbunden, weil die Prognosefehler durch den Trader mit Verzögerung korrigiert werden, was oft nicht akzeptabel ist.
Auf der anderen Seite, beseitigt auf direkter Datenübertragung basierendes Trading Fehler aus mathematischen Berechnungen/Vorhersagen, erhöht aber die geistige Anstrengung des Traders. Wen wir jetzt alle Unterschiede in Psychologie und Mentalität der Trader berücksichtigen und den Durchschnitt daraus ermitteln, werden die Handelsergebnisse im allgemeinen Fall zeigen, dass es keinen besonderen Unterschied zwischen den zwei genannten Gruppen der Prognose gibt.
Ein wesentlicher Unterschied wird sichtbar, wenn eine wissenschaftliche Prognosetechnik zu komplex wird, was die Fehlerwahrscheinlichkeit erhöht, in Menge und Qualität. Man würde denken, dass es scheinbar einen Konflikt zwischen den ursprünglichen Bedingungen und dem abschließenden Ergebnis gibt.
In der Tat, wenn entschieden wird Prognosen mit wissenschaftlichen Methoden zu erstellen, werden einfache Techniken keine angemessenen Ergebnisse in Bezug auf die Genauigkeit ergeben. Wie kann man zunehmende Fehler vermeiden, wenn Techniken komplizierter werden, und können insgesamt dermaßen vermieden werden, dass sie anfangen die erforderliche Prognosegenauigkeit zu beeinflussen? Das ist eine knifflige Frage, die leicht in eine logische Sackgasse führen kann, oder führen zu stumpfen Lösungen, die zeitaufwändige Aufzählung von einfachen Methoden und deren Kombinationen beinhalten.
Wo und wie findet man die goldene Mitte zwischen der Quelle und dem Ausgang, der Komplexität von Berechnungsmethoden und den Endergebnissen? Es gibt vielleicht eine große Anzahl an Lösungen. Zumindest eine von ihnen wird im Folgenden behandelt werden.
1.2. Aufspalten in Teile...
Da wir uns auf das technische Trading konzentrieren, sind die Ausgangsdaten nur durch die Kurs-Historie begrenzt. Das heißt, wir haben die Gesamtzahl an Balken und vier Kurswerte von jedem Balken ohne Volumen. Volumenwerte müssen ignoriert werden, dass sie von einer Quelle zur anderen stark variieren und sich nicht mit dem Handelsvolumen decken. Daher ergibt es keinen Sinn sie Berechnungen zu verwenden, weil wir letztendlich unterschiedliche Prognosen mit der Anwendung der gleichen Kursdaten erhalten würden, die in sich selbst in Konflikt mit der gegebenen Aufgabe stehen.
Andererseits, enthalten berücksichtigte Kursbewegungen der Finanzinstrumente bereits Informationen über das tatsächliche, wahre Handelsvolumen, von denen die letztere direkt abhängig ist. Wir müssen die Zahlenreihe von Hand verarbeiten und die verarbeiteten Daten in einem Chart anzeigen
Um die Lösung nicht zu erschweren, wird die Aufgabe aufgeteilt in zwei Teile - Vorverarbeitung der Daten mit einer bestimmten wissenschaftlichen Methode und Nachbearbeitung gefolgt von der Datenanzeige. Lassen Sie uns die Aufgabe vom Ende her angehen.
1.3. Lösung des zweiten Teils der Aufgabe...
Angenommen wir haben vorverarbeitete Daten, die auf einem Chart angezeigt werden müssen. Welche Methode, Ansatz, Datenanzeigetechnik muss bevorzugt werden, um die geringste Verfälschung, die durch das vorbereitete Material verursacht wird, sicherzustellen, während eine Analyse mit Prognosepotential bereitgestellt wird?
Das mathematische Instrumentarium bietet eine angemessene Palette eleganter Lösungen, unter denen wir auswählen können und die Regressionsanalyse herausgreifen, als eine die oben genannten Kriterien erfüllende Methode.
Die Regressionsanalyse ist ein statistisches Verfahren zur Untersuchung von Abhängigkeiten, die, von einem bestimmten Standpunkt aus, als einfacher Weg der Datendarstellung ohne Beschädigung des Ausgangsmaterials betrachtet werden kann. Ein weiterer Zweck der Regressionsanalyse ist die Vorhersage von Werten der abhängigen Variablen. Dieses Verfahren ist nahezu ideal für die gegebene Aufgabe.
Also, können wir den zweiten Teil als gelöst betrachten? Noch nicht. Die Lösung wurde nur umrissen, jetzt muss die Art der Regression bestimmt werden. Sehen wir uns an, welches Ergebnis wir mit der linearen Regression haben.
Angenommen der anfängliche, nach der Vorverarbeitung erhaltene Zeichnungspunkt, ist eines der lokalen Extrema des EURUSD Wechselkurses am Ende August 2007. Ein Standardabweichung-Kanal wird von diesem Punkt gezeichnet, mit dem zentralen Strahl der linearen Regression als Basis.
Abbildung 1. Kanal der Standardabweichung von der für EURUSD gezeichneten Regressionslinie
Was ist der Wert der gebildeten Prognose?
Die Kanal-Trading-Regeln sind gut bekannt. Es ist klar, der Wert der obigen Prognose wird von einem Trader zum anderen variieren, allerdings sind derartige Prognosen bekannt in der Praxis völlig ausreichend zu sein und ziemlich weit verbreitet.
Wir sind außerdem mit den Mängeln solcher Prognosen vertraut. Jetzt wissen wir, dass der EURUSD Kurs stetig die obere Grenze des Kanals getroffen hat und den Anstie beibehielt. Aber Trader mussten zu diesem Zeitpunkt eine mit Risiko und intensiven Gefühlen verbundene Wahl treffen
Dies bringt uns zu einer angebrachten Frage - kann einer der Zwecke der Regressionsanalyse, in Bezug auf die Vorhersage von Werten, effektiver für Prognosen genutzt werden, um die Entscheidungsfindung in kritischen Momenten zu erleichtern? Ja, es kann. Die Datendarstellung muss zu diesem Zweck auf der polynomischen Regression basieren, wobei die hochgerechnete Zahlenreihe die Zielprognose, eine Vorhersage, ein eigentümlicher Hinweis sein wird.
Zeichnen wir den gleichen Standardabweichung-Kanal von dem gleichen Punkt, aber basierend auf der zentralen Kurve, sowohl auf der eingfügten, als auch auch auf der hochgerechneten Zahlenreihe der polynomischen Regression
Abbildung 2. Kanal der Standardabweichung von der für EURUSD gezeichneten polynomischen Regressionslinie
Nicht schlecht. Genau das, was ein Trader für eine zuversichtlichere und friedliche Arbeit braucht. Es muss nur darauf hingewiesen werden, dass ein Fehler in den Parametern dieser Methode, die entsprechende Prognose in ihre Antipode dreht. Ein solcher Fehler ist sicherlich ein Entwickler-Fehler und nicht charakteristisch für die Methode selbst.
Die Methode als solche ist ausgezeichnet in Bezug auf die gegebene Aufgabe, und wir können nun den zweiten Teil der Aufgabe als gelöst betrachten, da wir uns für eine Methode der Datendarstellung entschieden haben.
In der Tat, es ist schwierig an etwas Bekannteres und klares zu denken, als an einen gezielten Kanal mit Standardabweichung-Ebenen, wo der Kurs entlang seines Vektors verläuft. In diesem Fall, im Vergleich mit verschiedenen linearen Kanälen, ist die Prognose genauer, während es nichts Neues in der Handelstaktik gibt, da sie sorgfältig studiert und auch intuitiv klar ist.
Hier können wir noch auf einen weiteren Aspekt der Analyse zurückblicken. Wie macht man es für einen Trader einfacher Entscheidungen zu treffen, über den Einstieg in den Markt, Schließen und/oder Umkehr von Positionen? Der Faktor von Handelssignalen in Form einer "Black Box" bringt die gleichen Risiken und Nebenwirkungen mit sich, wie ein MTS. Die Verwendung von zusätzlichen Oszillatoren ist die persönliche Wahl, und es ist für einen Trader wichtig zu erkennen und zu verstehen, was genau jeder gegebene Indikator anzeigt, da er ansonsten auch ein Opfer des Programms werden kann.
Was kann die Mathematik einem Trader in dieser Hinsicht bieten? Auf der einen Seite, sind hochgerechnete Daten der polynomischen Regression per se eine warnende Prognose, die zum Bestimmen von Einstiegs-/Ausstiegs-Bereichen verwendet werden soll. Auf der anderen Seite, ist eine faktische Stop Loss Ebene eine gängige Praxis im Trading, da sie als begrenzender Faktor für Verluste dient, die als Folge von unvermeidlichen Fehlern in der Marktaktivität entstehen.
Die Anzeige von dynamischen Stop Loss Ebenen auf dem Chart ist keine große Sache, da der Algorithmus einfach und bekannt ist. Man muss sich nur für die Methode zur Berechnung von Ebenen entscheiden. und der Begriff der Standardabweichung bringt sich hier selbst gut zur Geltung. Die Berechnung der Kursabweichung über den Bereich von dem bereits bekannten Anfangspunkt zu dem Null-Balken scheint eher unkompliziert.
Als Ergebnis werden alle für eine technische Analyse erforderlichen Informationen, die in dieser Phase erhalten werden können, direkt auf dem Chart verfügbar. Prognostizierte Stop Loss Ebenen im polynomischen Standardabweichung-Kanal sehen aus wie folgt:
Abbildung 3. Prognostizierte Stop Loss Ebenen im polynomischen Standardabweichung-Kanal
Und eine warnende "Polynom Prognose" in der visuellen Wahrnehmung:
Abbildung 4. EURUSD Kursbewegung-Prognose in polynomischer Regression
Die Umsetzung der endgültigen Datendarstellung in Form von MQL4 Programmcode ist an den Artikel angehangen.
Das Modul ist vollständig funktionsbereit und kann als unabhängiges Werkzeug verwendet werden. Allerdings wird das gesamte verborgene Potential und die Prognosemöglichkeiten ihren vollen Umfang dann zeigen, wenn sie als Teil einer einzelnen komplexen Umsetzung mehrerer Komponenten verwendet werden, wie es weiter unten gezeigt wird.
Das folgende Material kann als Leitfaden dienen, bei der Suche nach alternativen Lösungen für die Datenverarbeitung.
1.4. Lösung des ersten Teils der Aufgabe...
Es muss angemerkt werden, dass die ausgewählte Option der Datendarstellung generell die verbleibende Aufgabe den anfänglichen Referenzpunkt zu bestimmen einengt, was ein weiterer Vorteil der Nachbearbeitung ist
In der Tat, die Methode der Regressionsanalyse sichert uns die Mühe der komplexen physisch mathematischen Synthese in einer frühen Phase, und wie müssen die Kursänderungen nicht über ein Spektrum verteilen oder in die Überlagerung harmonischer Komponenten und anderer Methoden ziehen, was zu gewissen Schwankungen und Verzerrungen von End-Daten ziehen, da sie gegenüber der Anfangszahlenreihe als für eine mehr probilistische Prognose möglichst nah an der Realität dienen.
Allerdings kann der Referenzpunkt mit jeder Methode einfach als Zeiger auf ihn bestimmt werden. Dennoch werden durch die in Frage stehende Lösung ziemlich starke Anforderungen an die Vorverarbeitung auferlegt, da das Verfahren als Ganzes, das Wellen-Regressionsverfahren genannt, die Anwesenheit tiefer Schleifen sowie positiver und negativer Resonanz zwischen seinen mathematischen Komponenten andeutet.
Die Bewertung langjähriger Arbeiten von verschiedenen Forschern, die sich mit Markt-Gesetzen und natürlichen Wellenprozessen verbunden mit einzelnen Ergebnissen beschäftigen, zuerst mathematisch bestimmt und weiter in der Praxis erhalten, führt uns zu der Schlussfolgerung, dass es mindestens eine Theorie gibt, die es ermöglicht die Marktstruktur dynamisch zu beschreiben, mit einem ausreichenden Maß an Genauigkeit und künftige Kursänderungen basierend auf dieser Struktur mit der Regressionsanalyse vorherzusagen.
Das bringt uns zu der Wellen-Theorie, die das sogenannte Elliott-Wellen Prinzip definiert. Die moderne Entwicklung dieser Theorie führt zu mehreren unabhängigen Teilbereichen. Der Fractal-Wellen Bereich steht mehr im Vordergrund, da er viel Potential für entsprechende Projekte hat. Dieser wichtige Bereich wurde als Arbeitshypothese für das gesamte Wellen-Regressionsverfahren gewählt.
1.5. Zusammensetzen aller Komponenten
Also, in der endgültigen der Lösung haben wir ein umgesetztes Projekt einer mathematischen Methode zur Bestimmung und Beschreibung der Fractal-Wellen-Struktur von Zahlenreihen, bestehend aus Markt-Kursen zusammen mit einer Methode für die Analyse der erhaltenen Beschreibung der Struktur und Prognose der Kursschwankungen der berücksichtigten Finanzinstrumente.
Das heißt, wir benötigen keinen separate Bezugspunkt, sondern eine ganze Fractal-Struktur, da sie die Polynomregression-Parameter und den Status des in Frage stehenden Fractals unter Verwendung des Trend-/Korrektur-Kriterium bestimmt.
Darüber hinaus ermöglicht die Beschreibung der Struktur zusätzliche lineare Werkzeuge auf dem Chart zu verwenden, wie Fibonacci Retracement und Andrews' Pitchfork:
Abbildung 5. Zusätzliche Werkzeuge (Fibonacci Retracement und Andrews Pitchfork) für die Struktur-Analyse
1.6. Fractal Wellen Matrix
Die Entwicklung der modernen Fractal-Wellentheorielegte die Grundlage für eine motivierte empirische Erforschung verschiedener Phänomene, sowohl physisch als auch ökonomisch.
Die Ergebnisse der Forschung wurden in eine entsprechende Form mathematischer Daten umgewandelt, wonach die so vorbereiteten Daten in Bezug auf die Anwendung am realen Markt betrachtet und richtig eingestuft wurden. Für eine ganze identifizierte Gruppe stabiler Fractale wurde eine einheitliche Matrix erzeugt, angepasst für die Verwendung als Anfangsdaten für zur polynomischen Regressionsberechnung.
Es ist bekannt, dass ein Fractal eine stabile Struktur darstellt, die skalierbar ist und sich in jeder dieser Skalen wiederholt. Tatsächlich sollte dies bedeuten, dass Fractale des gleichen Typs ziemlich ähnlich sein werden in Form eines monatlichen Zeitrahmens und eines Tick-Chart. Unter realen Marktbedingungen ist die Struktur von Fractalen jedoch der Zerstörung und Verzerrung ausgesetzt. Je kürzer der Zeitrahmen, desto öfter kann dies beobachtet werden.
Die Struktur des Fractals besteht aus anderen Fractalen, ähnlich oder nicht ähnlich zueinander in der äußeren Form. Chaotische Kursbewegungen, üblicherweise das Marktrauschen genannt, sind auf kürzeren Zeitrahmen intensiver. Wenn das Niveau des Marktrauschens eine bestimmte Grenze überschreitet, bricht die Fractal-Struktur zusammen.
Die Form der Fractale wird so sehr verzerrt, dass es aus einer Reihe bestimmter stabiler Fractale herausfällt. Die Grenze des Niveaus des Marktrauschens ist auf längeren Zeitrahmen höher und die Fractal-Struktur wird viel stabiler.
1.7. Markt Cash-Flow Konzept
Im praktischen Trading gibt es keinen Punkt niedriger Voraussetzungen für die Entstehung stabiler Fractale im Markt - sie sind transparent und haben keinen Einfluss auf die Qualität der und die Höhe des Gewinns, oder was auch immer.
An der Spitze der Benutzerebene ist es zweckmäßig wichtige einfache Fractale, welche die die Kursebewegung in der nahem Zukunft und die Orientierung der Trader in der aktuellen Situation beeinflussen, zu berücksichtigen und zu bestimmen.
Dies wird noch weiter veranschaulicht werden, aber Fractale sollen zunächst auf eine Art dargestellt werden, die deutlich und für jeden Trader natürlich und üblich wäre, unabhängig von ihrem Wissen und Hintergrund. Es gibt eine direkte Analogie zu Flüssen, ihren Zuflüssen, Quellen und anderen natürlichen Eigenschaften.
Eine sich entwickelnde Fractal-Struktur bildet auf jedem Zeitrahmen ausgeglichene Chash-Flows, die für eine bestimmte Zeit stabil bleiben. Stellen Sie sich ein Schwimmbecken vor, mit zwei Rohren - Füllen und Ablauf. Das erste Rohr füllt konstant das Becken, das ständig Wasser über das zweite verliert. Offensichtlich muss das Volumen des einströmenden Wassers gleich zu dem ablaufenden Volumen sein, um einen stabilen Wasserstand in dem Becken zu gewährleisten.
Marktströmungen bilden sich auf eine ähnliche Weise, aus der insgesamt zufließenden und abfließenden Geldmenge über eine sich dynamisch ändernde Reihe an Balken auf einem gegebenen Zeitrahmen. Das erste Newtonsche Gesetz (Trägheitsgesetz) wird auch hier angewendet, was sicher wiederholt von jedem Trader beobachtet wurde - in einem dünnen Markt, wenn das Gesamtvolumen der Geldmenge nicht groß ist, wird der Markt recht einfach von kleinen durch die Trader am Markt investierten Beträgen beeinflusst.
Es gibt eine große Anzahl solcher Ströme, die sich gebildet haben, aber bei weitem nicht jeder einzelne von ihnen ist geeignet, um einzeln berücksichtigt zu werden. Erfahrung und gesunder Menschenverstand legen nahe, dass die optimale Anzahl der Strömungen drei für jeden Zeitrahmen ist.
Eine von ihnen muss die Hauptströmung darstellen, in die der Fluss auf jedem gegebenen Zeitrahmen fließt. Die anderen beiden sind Nebenflüsse oder auch interne Strömungen, oder zusätzliche Zulauf- und Ablauf-Rohre - was auch immer besser zu verstehen ist. Wellenregression-Kanäle können als die Ufer des Flusses interpretiert werden, und als seine Arme oder als symbolische Grenzen der Strömungen oder Rohrwände.
Das gesamte Konzept ist gekrönt mit einem Postulat der Existenz einer globalen oder, in anderen Worten, fundamentalen Strömung - der Hauptfluss eines Finanzinstruments als Ganzes. Eine solche Strömung wird gebildet auf der Grundlage der gesamten am Markt verfügbaren Geldmenge und ist relevant für ein bestimmtes Finanzinstrument. Die Strömung ist offensichtlich die trägste und alle Kursbewegungen und die gesamte Entwicklung von verschiedenen Fractal-Strukturen findet innerhalb der fundamentalen Flussufer statt.
Somit beseitigt das Cash-Flow Konzept deutlich die Unsicherheit von Kursbewegungen und stellt unter den Wellenregression-Kanälen einem Trader zusätzliche Maßstäbe in der Markt-Topologie bereit, sowie Analyse- und Prognose-Mittel.
2. Elementare Fractale als die Treibende Kraft des Marktes
2.1. Primitive Fractale
Ein primitives Fractal ist ein Material für Trend- und Korrektur-Muster. Es wird durch drei aufeinanderfolgende Chart-Extrema gebildet und kann deshalb als die minimal mögliche (primitive) stabil wiederholte Struktur bestimmt werden.
Die primitiven durchdringen alle und jeden Zeitrahmen und bilden eine Struktur des gesamten Satzes an Fractalen in der Wellen-Matrix. Man kann nur vier dieser Primitiven bestimmen, da es schlicht kein anderes gibt.
Werfen wir einen Blick auf alle vier Primitiven werfen, die einander in der gleichen Strömung folgen. Drei Punkte (A-B-C-) haben ein Aufwärtstrend-Muster gebildet. Dieses Fractel hat nur drei Schlüsseleigenschaften:
- Das Extremum Punkt B ist höher als das Extremum Punkt A.
- Das Extremum Punkt B ist höher als das Extremum Punkt C.
- Das Extremum Punkt C ist höher als das Extremum Punkt A.
Abbildung 6. Aufwärtstrend Muster
Die Entstehung einer solchen elementaren Struktur auf allen Zeitrahen von M1 zu MN1 ist ein klares Anzeichen für einen Aufwärtstrend, welcher der gleichen Strömung folgt, in der das primitive Fractal gebildet wurde. Außer wenn, und bis der schwankende Kurs über Punkt B steigt und über die Grenzen des gebildeten primitiven hinausgeht, wird der Aufwärtstrend nicht bestätigt und instabil. In unserem Fall können wir beobachten, dass der Aufwärtstrend sich gebildet hat und bestätigt wurde.
Die Regel lässt keine Ausnahmen zu - gibt es einen gebildeten Aufwärtstrend in der Strömung, und ein solcher Aufwärtstrend wird bestätigt, kann er nur durch eine Abwärtskorrektur in der gleichen Strömung gefolgt werden, ohne Ausnahme.
Dies bedeutet, dass jeder Aufwärtstrend nach seiner Bestätigung das nächste Muster bildet, eine elementare Struktur des der Abwärtskorrektur vorausgehenden primitiven Fractals. Dieses Fractal hat ebenfalls drei Schlüsselmerkmale:
- Das Extremum Punkt B ist tiefer als das Extremum Punkt A.
- Das Extremum Punkt B ist tiefer als das Extremum Punkt C.
- Das Extremum Punkt C ist höher als das Extremum Punkt A.
Dabei ist zu berücksichtigen, dass ein bestätigter Trend immer von einer Korrektur gefolgt wird, was nicht notwendigerweise nach dem bestätigten Trend stattfinden muss, da es noch andere Optionen gibt.
Dennoch, die Entstehung einer solch elementaren Struktur ist ein definitives Zeichen einer folgenden Abwärtskorrektur in der gleichen Strömung, in der das primitive Fractal gebildet wurde. Hier ist eine Darstellung zu diesem Fall:
Abbildung 7. Abwärtskorrektur
Die folgenden drei Extremum-Punkte haben ein Muster für eine Aufwärtskorrektur gebildet. Wie Sie sehen, folgt die Korrektur in diesem Fall einer Korrektur, und nicht dem Trend. Dieses Fractal, wie die zwei berücksichtigten früheren, haben ebenfalls nur drei Schlüsselmerkmale:
- Das Extremum Punkt B ist höher als das Extremum Punkt A.
- Das Extremum Punkt B ist höher als das Extremum Punkt C.
- Das Extremum Punkt C ist tiefer als das Extremum Punkt A.
Das Entstehen einer solchen elementaren Struktur auf jedem Zeitrahmen ist ein definitives Zeichen der folgenden Aufwärtskorrektur in der glechen Strömung, in der das primitive Fractal geformt wurde. Hier ist eine Darstellung zu diesem Fall:
Abbildung 8. Abwärtstrend-Korrektur
Es ist leicht zu sehen, das die Aufwärtskorrektur die vierte Art von elementaren Fractalen gebildet hat - Abwärtstrend-Muster spiegeln das früher beschriebene Fractal vor dem Aufwärtstrend. Bestimmen wir die drei Schlüsselmerkmale des vierten Primitiven:
- Das Extremum Punkt B ist tiefer als das Extremum Punkt A.
- Das Extremum Punkt B ist tiefer als das Extremem Punkt C.
- Das Extremum Punkt C ist tiefer als das Extremum Punkt A.
Die Entstehung einer solchen elementaren Struktur auf jedem Zeitrahmen von M1 bis MN1 ist ein deutliches Zeichen des folgenden Abwärtstrends in der gleichen Strömung, in der das primitive Fractal gebildet wurde.
So wie in dem Fall mit dem Aufwärtstrend-Muster, aber in umgekehrter Form, außer wenn und bis bis der schwankende Kurs unter den Punkt B fällt und und über die Grenzen des gebildeten Primitiven hinaus geht, wird der Abwärtstrend nicht bestätigt sein. Es gibt außerdem eine ähnliche Regel.
Diese Regel lässt keine Alternativen zu - wenn es einen gebildeten Abwärtstrend in der Strömung gibt und ein solcher Abwärtstrend bestätigt ist, kann er nur von einer Aufwärtskorrektur in der gleichen Strömung gefolgt werden, ohne Ausnahme.
Dies bedeutet, dass jeder Abwärtstrend nach seiner Bestätigung das nächste Muster bildet, eine elementare Struktur des der Aufwärtskorrektur vorausgehenden primitiven Fractals. Unabhängig von der Zeit, die der Aufwärtstrend anhält, wird er früher oder später von einer Aufwärtskorrektur gefolgt.
Die Muster-Beschreibung der Aufwärtskorrektur ist bereits weiter oben angegeben.
Optisch erscheint das vierte elementare Fractal wie unten dargestellt.
Abbildung 9. Abwärtstrend
Ein Trend wird immer von einer gegenläufigen Korrektur gefolgt. Eine Korrektur kann von einem Trend oder einer anderen Korrektur gefolgt werden, eine solche Bewegung ist in jedem Fall gegenteilig zu der vorherigen.
2.2. Die Treibende Kraft des Marktes
So oder so, das in oder aus dem Markt fließende Geld stört das dynamische Gleichgewicht der Strömungen. Die einströmenden Wasser lassen den Fluss in Richtung "Nordpol" fließen - aufwärts entlang der Kursachse. Die Abflüsse - zu dem "Südpol", abwärts entlang der Kursachse.
Trotz der Existenz von allgemeinen Begriffen, wie "Trend" und "Korrektur", folgen die Kurse eines Finanzinstruments einem Trend in einer Strömung, der die treibende Kraft ist, an jedem bestimmten Punkte von Kursänderungen im Delta des Kurses.
Durch Struktur und Niveau der Entwicklung, können Trends einfach, erweitert oder gekürzt sein. Wenn ein Trend dabei scheitert den Preis nach außerhalb des primitiven Fractals zu bewgen und unbestätigt bleibt, fällt ein solche Trend in die Kategorie gekürzter Trends. Gekürzte Trends erscheinen in der Regel innerhalb einer Korrektur, sowie als das Muster der nachfolgenden Trends bildenden Strukturen.
Wellenmuster im Elliott-Wellen-Prinzip beinhalten auch ein gekürztes Trend-Muster. Ein solches Muster wird "Gekürzte5" (Truncated5) genannt und stellt eine gekürzte fünfte Impulswelle dar, die sich nicht über das Extremum der dritten Impulswelle hinaus bewegt.
Im Allgemeinen ist jeder bestätigte Trend entweder einfach oder erweitert. Erweiterte Trends in der direkten kurzen Strömung haben einen bestätigten Trend und lassen den Kurs zu 100% über den Anfang gehen, bringen ihn auf 162% und höher.
Beispiele solcher Muster im Zusammenhang mit der Wellen-Theorie sind "Extension1", die erste Wellen-Erweiterung, "Extension3", die dritte Wellen-Erweiterung, "Extension5" die fünfte Wellen-Erweiterung in Impulsen. Die Struktur eines einfachen Trends kann sowohl aus einem Trend als auch aus einer Korrektur bestehen, aber einfache Trends sind in der Regel in ihrem Niveau auf 100% ihres Anfangs begrenzt. Wellenmuster können durch "Impulse" und "Impulse2" dargestellt werden, oder durch komplexere Beispiele - "Diagonal1", "ExpTriangle5".
Korrekturen haben häufig malerische Formen und eine gemischte Struktur. Die Wellen-Theorie definiert viele Korrekturmuster, allerdings in Bezug auf Primitive ist es generell sinnvoll alle Korrekturbewegungen in einfache und komplexe zu gruppieren.
Die Struktur einer einfachen Korrektur besteht aus einer Reihe expliziter Trends, überlegen in der Anzahl. Die Struktur einer komplexen Korrektur besteht aus einer Reihe expliziter Korrekturen, überlegen in der Anzahl. Dennoch hat jede Korrekturbewegung einen Trend als treibende Kraft in ihrer Struktur. Diese treibende Kraft bringt ziemlich häufig Korrekturformationen über die 100% Retracement-Grenze.
Betrachten wir als Beispiel ein primitives Fractal, einen klassischen gekürzten Trend darstellend, der in der langen Hauptströmung erschien. Das resultierende Fractal (A-B-C) identifiziert einen Abwärtstrend. Es gab starke Schwankungen des Trends im Verlauf seiner Entwicklung, was ein Abprallen von den Standard-Fibonacci-Retracements verursachte.
Ein Regressionsmodell der Hauptströmung zeigte die Erschöpfung dieses Trends nach dem nächsten Abprallen von der 61,8% Fibonacci-Erweiterung-Ebene. Die Erschöpfung erschien in dem unbestätigten Zustand des Trends - der Punkt "B" wurde nicht umgeworfen.
Eine solche Anordnung deutet auf ein klares Gegentrend-Muster hin - ein primitives, bestehend aus den Punkten "B" und "C" und dem Abprallpunkt der 61.8% Ebene. Somit bildete der gekürzte Trend eine Grundlage, eine Plattform für den nachfolgenden Aufwärtstrend innerhalb der langen Strömung.
Abbildung 10. Aufwärtstrend Basis
Der Aufwärtstrend in der langen Strömung wurde in Form des erweiterten Trends umgesetzt, seine Struktur bestand aus einer Reihe aufeinanderfolgender Trends in zwei kurzen Strömungen. Der Fluss hat sein Volumen aufgrund der zwei Nebenflüsse stetig erhöht.
Früher, als der Kurs von der 61.8% Fibonacci Expansions-Ebene abprallte, hat dieses Paar Seitenarme den erforderlichen Abfluss sichergestellt, der in dem vollständig geformten und umgesetzten Modell "gekürzter Trend - erweiterter Trend" resultierte, gebildet aus zwei primitiven Fractalen.
Gleichzeitig war dieser erweiterte Trend die wichtigste treibende Kraft für die Entwicklung der ersten Stufe der Korrekturbewegung in der der langen Fractal-Struktur, der die zweite Korrekturphase folgte, auf den gesamten Abschluss der Bildung eines neuen primitiven Fractals als Grundlage für den globalen Trend von 2006-2008. Eine detaillierte Analyse des EURUSD Wechselkurs, ausgeführt mit der umgesetzten Software-Lösung, finden Sie auf der offiziellen Webseite von Stairway to Heaven LLC.
Fazit
Also, wir haben erneut die Möglichkeiten von MetaTrader 4 bei der Umsetzung von wissenschaftsorientierten Projekten demonstriert, und eine allgemeine Vorstellung der Fractal-Wellen-Matrix und ein neues Konzept von Marktströmungen in Form von nicht-linearer Wellenregression-Kanälen.
Das Artikel-Material ist allgemein gedacht um die Aufmerksamkeit der Entwickler auf die abgedeckten Aspekte und Besonderheiten einer technischen Analyse und Prognose zu ziehen, da das Potential der Studien in diesem Bereich weit davon entfernt ist erschöpft zu sein. Stairway to Heaven LLC drückt ihre Anerkennung und Dankbarkeit an die MetaTrader 4 Entwickler aus.
Übersetzt aus dem Russischen von MetaQuotes Ltd.
Originalartikel: https://www.mql5.com/ru/articles/1350
Fractal Analyse von Gemeinschaften Währungsbewegungen
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Mechanisches Handelssystem "Chuvashov's Fork"
Test (Optimirung) Technik und Einige Kriterien für die Auswahl der Expert Adviosor Parameter
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