eine Handelsstrategie auf der Grundlage der Elliott-Wellen-Theorie - Seite 189
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Ich persönlich orientiere mich daran, dass die Regeln gut passen. Wenn von {0:0.5}, dann ist der Preis wahrscheinlich umzukehren usw. (Regeln der Verwendung Sie früher beschrieben).
Oh wie, Neutron, ich verstehe dich einfach nicht mehr. Zuvor haben Sie in fetten Buchstaben hervorgehoben, dass:
... Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass es auf dem Devisenmarkt Zyklen gibt, die jedoch stochastisch sind, d. h. es gibt keine Zyklen mit einer stationären oder nahezu stationären Periode...
Grasn, ich lüge nicht. In demselben Beitrag weiter unten wird geschrieben, dass periodische Prozesse und Trends wegen ihrer fehlenden Stationarität keinen praktischen Wert haben! Es ist mathematisch rigoros bewiesen, dass man eine Zeitreihe, die durch die Integration einer stationären Reihe mit einer erwarteten Auszahlung von Null konstruiert wurde, langfristig mit keinem TS schlagen kann (dies ist, mit einigen Vorbehalten, analog zu Preisreihen von Währungsinstrumenten und ähnelt der Brownschen Bewegung eines Teilchens), obwohl diese Reihe sowohl Trends als auch periodische Fluktuationen enthalten wird, aber sie sind nicht STATIONÄR. Der Aktienmarkt hat feste Trends und saisonale Schwankungen, und das ist sein Vorteil, aber der Finanzmarkt hat trotz seiner Unvorhersehbarkeit auch seine Wendungen, und das ist es, was mich an ihm reizt.
In meiner Strategie verzichte ich auf die Suche nach Trends und Zyklen und konzentriere mich darauf, autoregressive Modelle zu finden, die das gegenwärtige Preisverhalten angemessen beschreiben. Dieses Modell sagt mehr oder weniger zuverlässig mehrere zukünftige Takte voraus. Aber die heute existierenden Spreads sind in ihrer Größenordnung oft mit der Vorhersageamplitude vergleichbar, und der Forschungszweck reduziert sich somit auf die Suche nach einem Kriterium, das es erlaubt, die perspektivische Wahl dieses oder jenes Instruments und die Angemessenheit des angewandten Vorhersagemodells zu bewerten.
Grasn
Ich persönlich lasse mich von der guten Einhaltung der Regeln leiten. Wenn von {0:0,5}, dann wird der Preis wahrscheinlich umkehren usw. (Sie haben die Regeln für die Verwendung bereits beschrieben).
Dies ist mehr als gerechtfertigt. Ich nehme an, dass das Gegenteil der Fall ist...
Nehmen wir eine zufällige Zeitreihe (wie die in diesem Beitrag oben beschriebene) und beeinflussen sie mit einem Hurst-Operator. Natürlich wird er nicht gleich 1/2 sein, sondern um diesen Wert herum mit einer Amplitude schwanken, die von der Größe des Schiebefensters abhängt (je größer das Fenster, desto weniger Rauschen erzeugt der Indikator, aber desto größer ist die Phasenverzögerung der Signale, die er erzeugt). Infolgedessen werden wir den bekannten Fehler begehen, dass sich unsere zufällige Zeitreihe bis zum Erscheinen des Signals ändert und wir bestenfalls mit nichts dastehen werden. Dies ergibt sich aus dem Postulat, dass es unmöglich ist, durchgängig an einem Zufallswert zu verdienen.
Kommen wir nun zum eigentlichen Markt... Grasn, können Sie die Nicht-Zufälligkeit des Kursverhaltens in dem von Ihnen gewählten Zeitrahmen und damit die korrekte Arbeit des Hurst-Indikators beweisen?
In meiner Strategie verzichte ich auf die Suche nach Trends und Zyklen und konzentriere mich darauf, autoregressive Modelle zu finden, die das gegenwärtige Preisverhalten angemessen beschreiben. Dieses Modell sagt mehr oder weniger zuverlässig mehrere zukünftige Takte voraus. Das Ziel meiner Forschung ist es daher, ein Kriterium zu finden, das es erlaubt, die Wahl dieses oder jenes Instruments und die Angemessenheit des verwendeten Prognosemodells zu beurteilen.
Ich weiß, dass Trends, Periodika nicht stationär sind. Natürlich ist es traurig, aber so schlimm ist es gar nicht. Es geht darum, dass ich nach einer Möglichkeit gesucht habe, mit Hilfe der Spektralanalyse (auf der Grundlage von Wavelets) einen Trend/Kanalabschluss zu erkennen. In Kombination mit anderen Komponenten des Systems liefert es gute Ergebnisse.
Dies ist mehr als gerechtfertigt. Ich werde den umgekehrten Weg gehen...
Nehmen wir eine zufällige Zeitreihe (wie die in diesem Beitrag beschriebene) und bearbeiten sie mit einem Hurst-Operator. Natürlich wird er nicht gleich 1/2 sein, sondern um diesen Wert herum mit einer Amplitude schwanken, die von der Größe des Schiebefensters abhängt (je größer das Fenster, desto weniger Rauschen erzeugt der Indikator, aber desto größer ist die Phasenverzögerung der Signale, die er erzeugt). Infolgedessen werden wir den bekannten Fehler machen, dass sich unsere zufällige Zeitreihe zu dem Zeitpunkt, zu dem das Signal auftaucht, ändert und wir bestenfalls mit nichts dastehen werden. Dies ergibt sich aus dem Postulat, dass es unmöglich ist, durchgängig an einem Zufallswert zu verdienen.
Kommen wir nun zum eigentlichen Markt... Grasn, können Sie die Nicht-Zufälligkeit des Kursverhaltens in dem von Ihnen gewählten Zeitrahmen und damit die korrekte Arbeit des Hurst-Indikators beweisen?
Das bedarf natürlich einer Begründung, ebenso wie Ihr Ansatz bei den Prognosen. Das erinnert mich ein wenig an die lineare Vorhersage nach der Methode von Berg. Funktioniert extrem beschissen (der Moderator möge mir verzeihen).
Ich benutze kein Schiebefenster. Ich berechne den Indikator nicht so, wie Sie es tun. Dass sich der Preis ändert, ist eine unbestreitbare Tatsache. Ich habe in meinen Beiträgen 90-91 Beispiele für Berechnungen und meine Ansichten über deren Verwendung dargelegt :o)
Ich stelle fest, dass der Dialog mehr und mehr wissenschaftlich wird. Das ist gut, denn es zwingt dazu, sich mit den wichtigsten Fragen zu befassen und von unbegründeten Behauptungen Abstand zu nehmen. Da jedoch nicht alle hier Experten für DSP, Spektralanalyse, mathematische Statistik und andere Tricks sind, schlage ich vor, die Kriterien zu formulieren, die bei der Antwort verwendet werden könnten, und gleichzeitig Fragen zu stellen.
Könnten Sie, Neutron, insbesondere formulieren, welches Verhalten des Preises Sie als zufällig und welches als nicht zufällig bezeichnen? Und wenn diese qualitativer Natur sind, könnten Sie auch ein quantitatives Kriterium für das nicht zufällige Verhalten einer numerischen Reihe formulieren.
Ziehen Sie keine voreiligen Schlüsse darüber, was angewendet werden kann und was nicht. Das wissen Sie doch gar nicht! Sie haben bereits eine ähnliche Erfahrung gemacht (13.11.06:52).
Und wenn Sie Anfängern den richtigen Weg weisen wollen, dann schreiben Sie auf Websites ehrlich, dass "nur 1-5 % von Ihnen Erfolg haben werden, und dieser wird wahrscheinlich schlecht und nicht immer gut sein".
Mit den 1-5% haben Sie natürlich völlig recht! Es ist einfach extrem schwierig, ohne eine Erklärung daran zu glauben - es ist einfach seine Psychologie. Obwohl Erklärungen auch nicht immer helfen - schauen Sie sich die Website mql4.com an, auf der jeden Tag von Zweig zu Zweig dieselben Fragen gestellt werden, die schon eine Million Mal ausführlich beantwortet wurden, aber die Leute denken immer noch, dass sie schlauer sind als ihre Vorgänger ;o))). Reine Psychologie.
Nun, zu den Parabeln lässt sich folgendes sagen. Parabeln sind nur ein Versuch, von der Nicht-Stationarität periodischer Regelmäßigkeiten, die auf dem Forex auftreten, wegzukommen. Die parabolische Regression kümmert sich nicht um die Häufigkeiten einer Stichprobe. Er zeigt einfach Bereiche an, in denen sich der Preis seiner Meinung nach an seinen Extrempositionen befindet. Natürlich geschieht nicht immer alles genau so, wie es vom Standpunkt einer parabolischen Regression aus gesehen sein sollte, aber das ist die stochastische Natur des Forex-Marktes selbst, die nicht besiegt werden kann, sondern nur möglich ist, sich ihr irgendwie anzupassen, indem man eine Strategie entwickelt.
Vor mehr als sechs Monaten kam ich auf die Idee, dass Oszillatoren, deren Hauptaufgabe darin besteht, einige periodische Muster auf dem Markt anzuzeigen, aufgrund der oben erwähnten Nicht-Stationarität der zyklischen Merkmale des Marktes ihrer Hauptaufgabe nicht gerecht werden. Die einzige Anwendung, die ich für Oszillatoren finden konnte, ist die Erkennung der Wendepunkte des Marktes, wenn es möglich ist, mit einem sehr hohen Grad an Wahrscheinlichkeit zu sagen, dass der Preis nicht niedriger oder höher als dieses oder jenes Niveau in 1-2 Stunden sein wird. Damals implementierte ich einen einfachen Expert Advisor, der auf diesem Prinzip basiert und nun an der MTS Championship https://championship.mql5.com/2012/en teilnimmt. Bei der Meisterschaft ist das Risiko des Expert Advisors sehr hoch, damit er etwas anzeigt. Aber in der Praxis sind die Gewinne bei geringem Risiko mit den Bankzinsen vergleichbar. Gleichzeitig kann er aber auch eine Menge verlieren. Das ist alles, was ich mehr oder weniger erfolgreich auf Oszillatoren mit festen Einstellungen (angepasst an historische Daten) anwenden konnte. Da wir bei der Optimierung ein sehr hohes "Tipping-Level" gewählt haben, um den maximalen prozentualen Wert der Gewinn-/Verlustpositionen zu erhalten, sehen wir laut den Ergebnissen des Expert Advisors eine sehr geringe Anzahl von Geschäften. So viele "Kipppunkte" gab es während der Meisterschaft in Bezug auf die Parameter, die an die Geschichte angepasst wurden. Ich überwache die Arbeit auf einem Test-Demokonto - alles stimmt mit der Genauigkeit von +/-2 Pips überein.
Insbesondere, Neutron, könnten Sie bitte formulieren, welches Preisverhalten Sie als zufällig und welches als nicht zufällig bezeichnen. Und wenn diese Feststellungen qualitativer Natur sind, könnten Sie auch ein quantitatives Kriterium für nicht zufälliges Verhalten einer Zahlenreihe formulieren.
Es gibt nichts, was der Vernunft und der Beständigkeit der Natur mehr widerspricht als der Zufall. Gott selbst kann nicht wissen, was zufällig geschieht. Denn wenn er es weiß, wird es mit Sicherheit geschehen, und wenn es mit Sicherheit geschieht, ist es kein Zufall.
Cicero. Zur Devinatio.
Korrelationsmomente sind ein quantitatives Maß für den Grad der statistischen Beziehung (gegenseitige Abhängigkeit oder Korrelation) von Zufallsvariablen Xi und Xj. Das Konzept der Korrelationskoeffizienten wird auch als dimensionsloses, normiertes Merkmal für den Grad der Korrelation von Zufallsvariablen verwendet. Die Werte der Korrelationskoeffizienten r reichen von -1 bis +1. Ist r = 0, gelten die Zufallsvariablen als unabhängig voneinander, und wenn |r| = 1 ist, sind sie vollständig korreliert (z. B. die Variablen X = b*Y mit einem beliebigen Wert von b); in allen anderen Fällen ist die Korrelation zwischen den Zufallsvariablen umso größer, je näher |r| bei 1 liegt, wobei es sich entweder um eine Vorwärts- oder Rückwärtskorrelation (r<0) handeln kann. Übrigens, wenn die Korrelationskoeffizienten statistisch unabhängiger Zufallsvariablen immer gleich Null sind, gilt die umgekehrte Aussage über die statistische Unabhängigkeit von Zufallsvariablen, wenn ihr Korrelationskoeffizient Null ist, nur für Gaußsche Verteilungen und ist im allgemeinen Fall unzureichend.
Ein Spezialfall der Korrelationsfunktion ist die Autokorrelationsfunktion (AFC), die in der Signalanalyse weit verbreitet ist. Sie ist ein statistisch gemitteltes Produkt aus zentrierten (Rest-)Werten von Zufallsfunktionen zu den Zeitpunkten ti und tj und charakterisiert die fluktuierende Komponente des Prozesses.
Eigenschaften von Autokorrelations- und Autokovarianzfunktionen.
1. Das Maximum der Funktionen wird bei t=0 beobachtet. Dies ist offensichtlich, da bei t= 0 der Grad der Korrelation der Stichproben mit sich selbst berechnet wird, der nicht geringer sein kann als die Korrelation der verschiedenen Stichproben. Der Wert des Maximums der Kovarianzfunktion ist gleich der durchschnittlichen Leistung des Signals.
2. Die Autokovarianz- und Autokorrelationsfunktionen sind gerade: r(t) = r(-t). Anders ausgedrückt: Die gemischten Momente von zwei Zufallsvariablen X(t1) und X(t2) sind unabhängig von der Reihenfolge, in der diese Größen betrachtet werden, und sind jeweils symmetrisch zu ihren Argumenten.
3. Bei t gegen unendlich tendieren FAC-Werte für Signale mit endlicher Energie gegen Null, was sich direkt aus der physikalischen Bedeutung von FAC ergibt. Dies ermöglicht es, die FAC-Länge auf einen bestimmten Maximalwert tmax - Korrelationsradius - zu begrenzen, bei dessen Überschreitung die Zählungen als unabhängig angesehen werden können.
4. Wenn wir der Zufallsfunktion X(t) eine Nicht-Zufallsfunktion f(t) hinzufügen, ändert sich die Korrelationsfunktion nicht.
Berechnung der FAC
Es sei eine Restzeitreihe gegeben, die aus Termen x(i) besteht, wobei i von 0 bis n reicht.
Dann wird der Grad der Beziehung zwischen den Mitgliedern der Reihe im Abstand t durch die folgende Formel definiert: FAC=SUM{x(i)*x(i+k)}/SUM{x(i)^2}), wobei i Werte von 0 bis n-k umfasst.
Das Ergebnis ist ein einziger Wert zwischen -1 und 1. Das Kriterium für die Zufälligkeit ist das Ausmaß, in dem das Ergebnis nahe bei Null liegt. Die Antwort auf die Frage "Wie nah ist es?" erhält man, indem man eine RARE-Zeitreihe derselben Länge verarbeitet und ausreichende Statistiken sammelt. Aus eigener Erfahrung kann ich sagen, dass der Wert des größeren absoluten Wertes von 0,1 von praktischem Interesse ist.
Von besonderem Interesse ist die Analyse des FAC des Währungsinstruments auf dem Zeitrahmen 1 min, 2 min usw. bis z.B. 100 min. Ich füge das Korrelogramm bei. Sie zeigt eine rote Linie mit blauen Punkten für EURUSD 2004, eine blaue Linie mit roten Punkten für EURCHF, eine türkisfarbene Linie mit blauen Punkten für EURGBP, schwarze Kreuze zeigen die FAC einer Zeitreihe, die durch Integration eines stationären RARE-Wertes erzeugt wurde, dessen Verteilungsfunktion und Standardabweichung für EURUSD identisch sind. Der Zeitrahmen in Minuten ist auf der Abszisse aufgetragen.
Die Schlussfolgerungen bleiben Ihnen überlassen.
Vielen Dank für die sehr interessanten Ergebnisse! Eine solche Studie ist mir noch nicht begegnet!
Nach dem Bild zu urteilen, kann man daraus schließen, dass eine Art von Vorhersage nur für einen kurzen Zeitraum möglich ist, zum Beispiel bis zu 100 Minuten? Und verschiedene Währungspaare haben ein unterschiedliches Vorhersagepotenzial? Mit anderen Worten, nach diesem Bild zu urteilen, ist EURUSD sehr ineffizient für Prognosen? Dies ist eine sehr interessante Schlussfolgerung, denn ich denke, dass die meisten Händler genau EURUSD spielen. Andererseits ist es sehr interessant, aus diesem Bild zu schließen, dass die Paare EURCHF und EURGBP vielversprechender sind, um Prognosen für sie zu erstellen. Normalerweise spielt fast niemand auf diesen Paaren. Die Händler glauben einfach, dass sie eine "geringe Volatilität" aufweisen. In der Tat ist die durchschnittliche Volatilität, gemessen als Verhältnis zwischen Höchst- und Tiefstkursen während eines Tageszeitraums, ungefähr wie folgt:
EURUSD 0,8%
EURCHF 0,3%
EURGBP 0,5%
. Wie können diese Werte Ihrer Meinung nach die "Vorhersagbarkeit" einer Währung beeinflussen? Wir können davon ausgehen, dass eine höhere Volatilität zu einer höheren Unberechenbarkeit der Währung führen kann, zumindest für ein bestimmtes Zeitintervall von bis zu 100 Minuten.
Oder vielleicht habe ich etwas falsch verstanden, dann korrigieren Sie mich bitte.
PS: Apropos, könnten Sie ähnliche Bilder für die anderen auf dem Forex verfügbaren Währungen präsentieren? Es wäre sehr interessant, ähnliche Ergebnisse für Währungen nach dem obigen Prinzip zu erhalten. Ich beschäftige mich auch mit der Berechnung von Korrelationen für den letzten Monat, um sie für Prognosen zu nutzen. Ich teste gerade die folgende Idee. Wir nehmen eine Stichprobe einer bestimmten Länge und vergleichen sie mit Stichproben der gleichen Länge in der Vergangenheit. Berechnen Sie den Korrelationskoeffizienten. Wählen Sie eine Stichprobe in der Geschichte mit dem höchsten Korrelationskoeffizienten. Und dann ziehen wir den Teil der Geschichte in die Zukunft, der dem am meisten übereinstimmenden Muster folgt, nachdem wir ihn natürlich in Bezug auf den aktuellen Preis neu berechnet haben. Natürlich bilde ich für eine Vorhersage eine gemittelte Vorhersagestichprobe von mehreren Längen, um "die Trefferwahrscheinlichkeit zu erhöhen" ;o). Das Prinzip selbst erinnert wahrscheinlich in weiten Teilen an neuronale Netze. Etwas wird mit etwas verglichen und daraus wird etwas abgeleitet. Nur ist dieses Prinzip extrem vereinfacht - es wird nur der Korrelationskoeffizient verglichen und sonst nichts! Es wird interessant. Im Moment sammle ich Statistiken, indem ich nach diesem Prinzip auf Penny Real handle. Vielleicht ergibt sich daraus etwas?
Kurz gesagt: über den Determinismus von Zufallsprozessen. Damals hat es mir sehr gut gefallen.
Ich glaube, alle Teile sind hier, einschließlich des ersten Teils(Foundation) - http://www.izb.su/azimo/..%5Caut76a12.html
Ich danke Ihnen für die Einzelheiten. Jetzt verstehe ich besser, worüber wir sprechen. :-)
Ich habe noch ein paar klärende Fragen. Mit Ihrer Erlaubnis.
Soweit ich weiß, erfolgt die Zentrierung durch Subtraktion des Mittelwerts (mathematische Erwartung) von der gesamten Reihe. Und? Die Werte einer Zufallsfunktion zu den Zeitpunkten ti und tj sind zwei Zahlen. Wie erfolgt die statistische Mittelwertbildung für ihr Produkt? Ich dachte, dass FAC eine Funktion mit einem Argument ist, und dieses Argument ist das Intervall zwischen xi und xj, das eigentlich (ti - tj) ist. Wie ist es wirklich?
Es sind zu viele Buchstaben. :-)) Der Abstand t wird in der Formel nirgends verwendet. Wenn t und k gleich sind, dann macht das für mich Sinn. Und es entspricht meinem Verständnis von FAC. Wenn nicht, dann erklären Sie, was es ist.
Wie haben Sie diesen Zufallswert erzeugt? Ich habe eine Idee, wie man die EURUSD-Schiefe in einem bestimmten Abschnitt der Geschichte berechnen kann, aber ich weiß nicht einmal, woher ich die Verteilungsfunktion der Eura bekommen soll. Bitte teilen Sie uns mit, woher Sie diese Informationen haben.
Eine weitere Frage. Es geht um Ihre Verwendung des Wortes "Zeitrahmen". Im MT4 bedeutet dieses Wort im Allgemeinen "Zeiteinteilungspreis" auf dem Chart, d.h. welche Zeitspanne einem Balken entspricht. Aus dem Kontext Ihres Beitrags entnehme ich jedoch, dass Sie das Zeitintervall t meinen, für das der Korrelationskoeffizient berechnet wird. Und die Gesamtheit dieser Werte für alle t ist FAC. Wenn das nicht der Fall ist, korrigieren Sie mich bitte.
Eine letzte Sache. Sie haben die Berechnungen auf der Grundlage des Jahres 2004 durchgeführt. Welche Daten haben Sie verwendet: M1, M5, usw. ?
Für meine Akribie gibt es eine eindeutige Erklärung. Vor nicht allzu langer Zeit dachte ich, dass es objektive Methoden geben muss, um zu bewerten, ob ein bestimmtes TA-Tool einen gewissen (z. B. prädiktiven) Wert hat oder nicht. Im Allgemeinen bin ich zu dem Schluss gekommen, dass eine solche Schätzung eine Funktion der Korrelation des Instruments mit dem Preis sein kann. Und das Kriterium ist die Bedingung, dass diese Funktion größer (modulo) als FAC ist. Glauben Sie, dass dies prinzipiell möglich ist?
Von Interesse können die Indikatoren sein, bei denen die Korrelationsfunktion in der Zukunft ein Maximum aufweist. Und das entsprechende Intervall ist das optimale Prognoseintervall. Es ist nicht klar, was wertvoller ist: das Maximum der FC oder das Maximum der Differenz (FC - FAC).
Kurz gesagt, ich habe ein Forschungsprogramm skizziert, aber ich habe noch nicht damit begonnen, es auszuführen. Erstens habe ich noch nicht beendet, was ich begonnen habe. Und zweitens habe ich die Bildungslücken noch nicht beseitigt. Deshalb bin ich sehr froh, Sie in diesem Forum zu sehen. Ich hoffe, ich habe Sie nicht mit Fragen gelöchert. :-)
PS. Dem Zitat nach zu urteilen war Cicero ein glühender Atheist. Auf jeden Fall hatte er keine Ahnung von Dialektik.
Und auch seine Vorstellung von dem, was Gott ist, glänzte wahrscheinlich nicht durch Tiefe. Natürlich nur, wenn er es aufrichtig gesagt hat. :-))
EURUSD 0,8%
EURCHF 0,3%
EURGBP 0,5%
. Wie können diese Werte Ihrer Meinung nach die "Vorhersagbarkeit" einer Währung beeinflussen? Wir können davon ausgehen, dass eine höhere Volatilität zu einer höheren Unberechenbarkeit der Währung führen kann, zumindest für ein bestimmtes Zeitintervall von bis zu 100 Minuten.
Oder vielleicht habe ich etwas falsch verstanden, dann korrigieren Sie mich bitte.
PS: Apropos, könnten Sie ähnliche Bilder für die anderen Währungen auf dem Forex zur Verfügung stellen? Es wäre sehr interessant, ähnliche Ergebnisse für Währungen nach dem obigen Prinzip zu erhalten. Ich beschäftige mich auch mit der Berechnung von Korrelationen für den letzten Monat, um sie für Prognosen zu nutzen. Ich teste gerade die folgende Idee. Wir nehmen eine Stichprobe einer bestimmten Länge und vergleichen sie mit Stichproben der gleichen Länge in der Vergangenheit. Berechnen Sie den Korrelationskoeffizienten. Wählen Sie eine Stichprobe in der Geschichte mit dem höchsten Korrelationskoeffizienten. Und dann ziehen wir den Teil der Geschichte in die Zukunft, der dem am meisten übereinstimmenden Muster folgt, nachdem wir ihn natürlich in Bezug auf den aktuellen Preis neu berechnet haben. Natürlich bilde ich für eine Vorhersage eine gemittelte Vorhersagestichprobe von mehreren Längen, um "die Trefferwahrscheinlichkeit zu erhöhen" ;o). Das Prinzip selbst erinnert wahrscheinlich in weiten Teilen an neuronale Netze. Etwas wird mit etwas verglichen und daraus wird etwas abgeleitet. Nur ist dieses Prinzip extrem vereinfacht - es wird nur der Korrelationskoeffizient verglichen und sonst nichts! Es wird interessant. Bislang sammle ich Statistiken, indem ich nach diesem Prinzip auf Penny Real handle. Vielleicht ergibt sich daraus etwas?
Solandr, du hast es richtig gemacht! Das ist genau die Schlussfolgerung, die ich bei der Analyse der Ergebnisse ziehen kann. In der Tat nimmt die Zuverlässigkeit der Vorhersage des einen oder anderen Instruments mit zunehmendem Vorhersagehorizont exponentiell ab. Ich habe die Daten mit einem Zeitrahmen von mehr als 100 Minuten absichtlich nicht angezeigt, nicht weil ich etwas Interessantes verbergen will, sondern weil es in diesem Teil des Korrelogramms eine statistische Null gibt. Ich möchte anmerken, dass diese Schlussfolgerungen im Gegensatz zu den üblichen Methoden der TZ stehen, die auf der Behauptung beruhen, dass große Anlagehorizonte möglich sind. Man kann erahnen, woher diese Behauptungen stammen. Die Sache ist die, dass eine Person, die sich der Wichtigkeit bewusst ist, dass die Rendite den Spread des DC in jeder Transaktion übersteigt, intuitiv dazu neigt, zu Zeiten zu arbeiten, in denen die Volatilität des Instruments viel größer ist als der bestehende Spread, und somit die statistische Natur der Renditen völlig ignoriert. Ja, bei jeder einzelnen Transaktion gewinnt oder verliert er auf dem Markt viel mehr als der Spread, aber wenn man alle Gewinne und Verluste zusammenzählt und den erhaltenen Wert auf die Anzahl der Transaktionen bezieht, stellt man mit Schrecken fest, dass die durchschnittliche Rendite viel geringer ist als der miserable Spread! Denn die Durchschnittsrendite wird nicht durch die Volatilität des Instruments, sondern durch das Produkt aus dem FAC bestimmt. Dieser Punkt wird nicht berücksichtigt... von jedem.
Solandr, die durchschnittliche Volatilität, die Sie erhalten, gemessen am Verhältnis zwischen dem Höchst- und Tiefstkurs und dem Durchschnittskurs eines Tages, hat keinen Einfluss auf die "Berechenbarkeit" einer Währung. Im Gegenteil, sie ist eine Folge der Vorhersehbarkeit unter negativen FAC.
Fast alle Paare, die ich im FAC untersucht habe, liegen in dem in der Abbildung gezeigten Bereich. Es ist interessant, dass der Eurodollar das unberechenbarste Paar ist! Wenn Sie Korrelogramme für andere Instrumente erstellen wollen, können Sie die von mir angegebenen Ausdrücke verwenden.