Diskussion zum Artikel "Die praktische Anwendung von Korrelationen im Handel"

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Neuer Artikel Die praktische Anwendung von Korrelationen im Handel :

In diesem Artikel werden wir das Konzept der Korrelation zwischen Variablen analysieren, sowie Methoden zur Berechnung von Korrelationskoeffizienten und deren praktische Anwendung im Handel. Eine Korrelation ist eine statistische Beziehung zwischen zwei oder mehreren zufälligen Variablen (oder Größen, die mit einem gewissen Maß an Genauigkeit als zufällig angesehen werden können). Ändert sich eine oder ändern sich mehrere Variablen, führt das zu systematischen Änderungen der anderen gekoppelten Variablen.

Die Korrelation ist eine statistische Beziehung zwischen zwei oder mehr Zufallsvariable (oder Mengen, die im akzeptablen Maß als zufällig angesehen werden können). Ändert sich eine oder ändern sich mehrere Variablen, führt das zu systematischen Änderungen der anderen gekoppelten Variablen. Das mathematische Maß für die Korrelation zweier Zufallsvariablen ist der Korrelationskoeffizient. Wenn die Änderung einer Zufallsvariablen nicht zu einer regelmäßigen Änderung der anderen Zufallsvariablen führt, sondern u.U. zu einer Änderung einer anderen statistischen Eigenschaft dieser Zufallsvariablen, wird eine solche Beziehung nicht als Korrelation betrachtet, obwohl sie statistisch sein könnte.

Die Werte des Korrelationskoeffizienten variiert von -1 bis +1. Je weiter der Korrelationswert von 0 entfernt ist, desto stärker ist die Abhängigkeit zwischen den untersuchten Variablen. Und wenn der Wert nach 1 tendiert, wird die Korrelation als positiv bezeichnet. Wenn der Wert nach -1 tendiert, nennt man die Korrelation negativ. Bei positiver Korrelation führt ein Anstieg einer der Variablen zu einem Anstieg der zweiten. Im Falle der negativen Korrelation führt das Fallen eines Wertes auch zum Fallen des zweiten Wertes.

Auf anderen Gebieten helfen Korrelationen, die Abhängigkeit einer Variablen von der zweiten Variablen basierend auf den verfügbaren Daten zu identifizieren. Wie kann eine Korrelation im Finanzmarkthandel helfen? 

Betrachten wir Abb.1 und die markierte Abwärtsbewegung.

Autor: Alexander Fedosov

[amando]

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Autor: Alexander Fedosov

interessante Studie,

wenn man im File PearsonCorrelation.mq5

die Funktion 

double PearsonCalc(double &Ranks[],int N)
  {
   double ch,zn;
   ch=Numerator(Ranks,N);
   zn=Denominator(Ranks,N);
   return (ch/zn);
   

erweitert auf

double PearsonCalc(double &Ranks[],int N)
  {
   double ch,zn;
   ch=Numerator(Ranks,N);
   zn=Denominator(Ranks,N);
   if(zn != 0) return (ch/zn);
   else return(0);

dann fallen auch die Divisionen durch 0 weg