1. und 2. Ableitung des MACD - Seite 27
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Kurz gesagt, in Zusammenfassungen:
(1) dies:
котри= тренд+ шум+ периодичность+ сезонность+ выбросы.
Es gibt keine Saisonalität, keine Periodizität, kein Rauschen(!!!). Dieses Modell funktioniert nicht. Unter anderem können Sie nicht direkt mit einem Quotienten arbeiten. Ich empfehle dringend, nach einer Transformation zu suchen, die den Quotienten zu einer gewissen Stationarität bringt
(2)
Jeder hat sich auf die Regression konzentriert, mit vielen Beiträgen mit dem üblichen Unsinn, die Leute kennen die Terminologie nicht und nehmen Sie Dinge nicht persönlich, die nicht auf Sie zutreffen.
Damit versuche ich, Sie auf wichtigere Dinge zu konzentrieren. Es ist klar, dass nicht jeder ein Mathematiker ist usw.
(3)
Sie müssen das Ofenrohr angeben, bevor Sie irgendetwas bewerten können. Und das ist TA, im Vergleich zu dem EViews einen großen Schritt nach vorne bedeutet.
TA ist kein "Ofenrohr", sondern völliger Unsinn - die Kollegen, die schon lange hier sind, wissen, dass ich das Ding nicht mag.
(4)
Das Problem und der wichtigere Punkt - die Vorhersehbarkeit.
Übrigens, wie beurteilen Sie die Vorhersehbarkeit?
Hier geht es um die Frage der Fraktalität. Bereits vor 200 Jahren leitete Hegel das Gesetz (eines) des Übergangs von Quantität in Qualität ab. Dies ist der Fall, wenn ein System, das Quantität angesammelt hat, durch eine kleine Aktion zu einer neuen Qualität übergeht. Dies wird nun als Fraktal bezeichnet.
Und was haben Hegel und Fraktale damit zu tun? Das spielt jedoch keine Rolle. Lass es Hegel sein, denn das erste Verständnis genügt.
Wenn wir es ernst meinen, was prognostizieren wir dann? Qualitative Sprünge? Nachrichten, die eine unbekannte Auswirkung auf die Marktbewegungen haben werden?
Das Marktmodell, das ich oben angegeben habe, ist ein Trendmodell, d.h. ich werde Trends verwenden, alles. Ich glaube, dass ich andere Dinge entweder nicht vorhersagen will (z. B. Volumina) oder nicht vorhersagen kann (z. B. Spikes).
Beweisen Sie dann die Existenz einer Tendenz in den Zitaten und vergessen Sie nicht, eine klare Definition dafür zu geben.
Ich schlage vor, dass wir in den Fachbereich wechseln.
Meine letzten Beiträge dorthin verschoben
Die Begriffe Annäherung und Interpolation sind angebracht, wenn ein Signal vorhanden ist. DSP-Spezialisten vergessen immer wieder, dass es auf dem Markt kein Signal als solches gibt.
Ich kann nicht verstehen, was "kein Signal" bedeutet. Wie unterscheidet sich ein digitalisiertes Signal grundlegend von einem Array close[n]?
Ich kann nicht verstehen, was es bedeutet, kein Signal zu haben. Wie unterscheidet sich ein digitalisiertes Signal grundlegend von einer close[n]-Anordnung?
Denn ein Signal ist ein Signal. Zum Beispiel einen Fernseher mit einem Träger und anderen Dingen.
Wir haben dieses Signal nicht, und jeder der Kotir verteilt, was er will, wer ein Mashka ist, wer ein Stochastic ist usw.
Das Wichtigste ist, dass wir nicht das Ziel haben, etwas wie bei DSP-Signalen herauszufiltern. Wir heben etwas für zukünftige Vorhersagen hervor
Richtig, es handelt sich um eine normale tr-regression. Ich bin mir nicht sicher, ob diese beiden Sinus- und Kosinusfunktionen den DSP revolutionieren werden, aber versuchen Sie mal, einen Artikel abzuhaken.
Es ist nicht ganz klar, wie Sie das Modell adäquat identifizieren wollen. Ich meine nicht, dass man das Modell fest in eine Reihe "einschreiben" muss, man kann jedes Modell mit MNC in jede Reihe einschreiben (mit einigen Annahmen zur Genauigkeit). Ich möchte wissen, ob die gefundenen "optimalen" Parameter für eine lange Zeit in der Zukunft gelten werden, lange genug, um zu funktionieren. Es besteht der dringende Verdacht, dass sich die Parameter zufällig verhalten werden.
Das Modell hat unter anderem einen entscheidenden Nachteil: Man muss weit im Voraus planen, um davon zu profitieren. Es ist nicht sehr genau, außerdem beschreibt es den Markt überhaupt nicht, wie die Fehleranalyse des Modells zeigt - die ersten Lags sind stark korreliert.
PS: obwohl, es gibt ein paar Gedanken über die Entwicklung dieser Sache, wenn Sie interessiert sind - ich kann unter vier Augen schreiben.
Ich habe mein altes Sinusmodell beschrieben, weil jemand nach seiner Leistung gefragt hat. Ich habe die Regression schon vor langer Zeit aufgegeben und werbe hier nicht für mein Modell. Damit eine Regression erfolgreich ist, muss es ein deterministisches und vorhersehbares Signal in den Kursen geben, das das Rauschen übersteigt. Naturphänomene sind aufgrund der Wiederholbarkeit ihrer physikalischen Voraussetzungen mehr oder weniger vorhersehbar (ein berühmtes Beispiel ist die Vorhersage der Anzahl der Sonnenflecken). Ein solches deterministisches Signal in Devisenkursen gibt es meiner Meinung nach nicht. Dort erwähnte die FAA Saisonabhängigkeit und Wirtschaftszyklen. In größeren Zeiträumen (Jahre) sind sie vielleicht noch zu erkennen, wenn auch weniger häufig, da die Regierungen die Wirtschaft beeinflussen und versuchen, eine sehr schnell wachsende Wirtschaft mit ihrer Inflation und den Rezessionen zu vermeiden, die der natürliche Lauf der Dinge sind. Stellen Sie sich die Aufgabe vor, die Lufttemperatur vorherzusagen, wenn die Menschen lernen würden, sie mit einer gewissen Präzision zu regulieren, um kalte Winter und heiße Jahre zu vermeiden. Wenn es sich um Kurse auf kleinen Zeitskalen handelt, die für Händler von Interesse sind (Minuten, Stunden), dann gibt es keine Saisonalität und Zyklizität. Es gibt nur externe Störeinflüsse (Nachrichten) und Marktreaktionen. Da sich die Richtung von Nachrichten meines Erachtens nicht vorhersagen lässt, macht es keinen Sinn, sie in ein Marktmodell (z. B. ein Regressionsmodell) aufzunehmen. Die Marktreaktion, d.h. das Verhalten des Preises nach seinem anfänglichen Anstieg oder Abstieg, kann immer noch vorhergesagt werden, oder ich hoffe zumindest, dass dies der Fall ist.
Meiner Meinung nach gibt es kein derartiges deterministisches Signal in Forex-Kursen.
Wir können ein Diagramm nehmen und die ZZ aufzeichnen und wir können die Trends von vorgestern, gestern, heute, morgen und immer sehen. So wie hinter dem Wetter physikalische Prozesse stehen, so stehen hinter diesen Trends wirtschaftliche Prozesse, Produktionsprozesse, Politik usw. Sie sind alle von Natur aus träge und wir können davon ausgehen, dass es sich eher um deterministische Trends als um zufällige Wanderungen mit Drift handelt. Nachrichten lassen sich nicht vorhersagen, aber eine einzelne Nachricht hat nur sehr selten einen starken Einfluss auf die Notierungen, eine kumulierte Nachricht hingegen schon. Aber auch in diesem Fall steckt ein Prozess dahinter, der sich in Form dieses Nachrichtenaggregats manifestiert hat, das die Zitate beeinflusst hat. Die Grundlage für diesen Trend ist also die Trägheit des wirtschaftlichen und politischen Lebens. Diese Trägheit wird durch die Emotionen der Menge getrübt, die wir auf den Charts sehen können.
Die FAA erwähnte Saisonabhängigkeit und Wirtschaftszyklen. In größeren Zeiträumen (Jahre) können sie vielleicht noch wahrgenommen werden.
Wenn es um Ihre Prognose geht, dann ist für mich das Folgende zweifellos von Interesse. Im Devisenhandel gibt es keine saisonale Komponente. Zumindest schreibt niemand darüber. Aber es gibt eine Periodizität, d.h. eine Welle mit einer variablen Periode. In meinem Thread hat C_4 einen Link zu einem sehr interessanten Buch angegeben, in dem der Autor nachweist, dass die Amplitude der Welle mit einer logarithmischen Periode vor einem Börsencrash wächst und nach dem Börsencrash zu verblassen beginnt. D.h. es ist möglich, Börsencrashs vorherzusagen! Zum Beispiel 87 97 usw.
Für mich ist das im Devisenhandel äußerst interessant. Niemand hat bisher bewiesen, dass es im Devisenhandel keine solche Periodizität gibt. Ich interessiere mich nicht sehr für Abstürze, aber die Möglichkeit, eine solche Welle zu identifizieren und die Vorhersagbarkeit des Modells durch Berücksichtigung einer solchen Welle zu erhöhen, ist sehr interessant. Das Vorhandensein einer solchen Welle lässt sich am Abstand zwischen ZZ erkennen. Mir scheint, dass das Vorhandensein einer solchen Welle erhebliche Auswirkungen auf das Konzept der Nicht-Stationarität des Marktes hat. Vielleicht ist es das, was wir in der Variabilität der Streuung sehen.
Meiner Meinung nach gibt es kein derartiges deterministisches Signal in Forex-Kursen.
Man kann ein Diagramm nehmen und die ZZ einzeichnen, und wir werden die Trends von vorgestern, gestern, heute, morgen und immer sehen. So wie hinter dem Wetter physikalische Prozesse stehen, so stehen hinter diesen Trends wirtschaftliche Prozesse, Produktionsprozesse, Politik usw. Sie sind alle von Natur aus träge, und wir können davon ausgehen, dass es sich eher um deterministische Trends als um zufällige Wanderungen mit Drift handelt...
Die Amplitude einer Welle mit einer logarithmischen Periode steigt vor einem Börsencrash an und beginnt nach einem Börsencrash abzufallen. Das heißt, Börsencrashs können vorhergesagt werden! Zum Beispiel '87, '97, usw... Es ist sehr interessant, eine solche Welle zu identifizieren und die Vorhersagbarkeit des Modells durch Berücksichtigung einer solchen Welle zu erhöhen. Das Vorhandensein einer solchen Welle lässt sich an den Abständen zwischen den ZZ erkennen. Mir scheint, dass das Vorhandensein einer solchen Welle erhebliche Auswirkungen auf das Konzept der Nicht-Stationarität des Marktes hat. Vielleicht ist es das, was wir in der Variabilität der Streuung sehen.
Nehmen wir zunächst einen vollkommen zufälligen Prozess mit der gleichen Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion wie der Devisenpreis und dem gleichen 1/f-Frequenzgang ("rosa" Rauschen), dann erhalten wir eine Zeitreihe, die einem Kurs sehr ähnlich ist. Es gibt "deterministische" Trends aufgrund der 1/f-Form des Spektrums (die niederfrequenten Komponenten sind stärker als die hochfrequenten), Spitzen und hochfrequentes "Rauschen". Ökonometriker, die nicht wissen, wie diese Zeitreihe entstanden ist, werden über Saisonalität, Zyklizität, Trends, Produktionsträgheit usw. spekulieren. Sie wenden Tiefpassfilter (Mashups, das gleiche Hodrick-Prescott) oder ZigZag an, um die "deterministischen" Komponenten zu isolieren. Aber gefiltertes Rauschen ist immer noch Rauschen. Natürlich ist die Vorhersagbarkeit des gefilterten Rauschens viel höher, da wir im Voraus wissen, dass sich der Filterausgang nicht schneller ändern kann, als es unsere Filterbandbreite erlaubt. Aber die Fähigkeit, gefiltertes Rauschen zu extrapolieren, hat wenig mit der Rentabilität des Handels zu tun.
Zweitens gibt die Beobachtung von "logarithmischen" Wellen vor zwei Unfällen wenig Aufschluss über ihre Fähigkeit, Unfälle vorherzusagen, und noch weniger über ihren wirtschaftlichen Nutzen. Wie viele dieser Wellen gab es insgesamt und wie viele davon führten zu Zusammenbrüchen? Robert Prechter von Elliott Wave International zum Beispiel ist berühmt für seine "präzisen" Vorhersagen der Bullenmärkte der 80er Jahre, des Crashs von 1987, der Bärenmärkte von 2000-2002 und 2008-2009 sowie der Rallye vom März 2009. Aber wenn man sich die Geschichte seiner Vorhersagen ansieht, ist ihre Genauigkeit nicht so groß. Er sagte voraus, dass der Bullenmarkt von 1982 bis 2000 bereits 1978, also 4 Jahre früher, beginnen würde. Der Bärenmarkt 2000-2002 kam 5 Jahre nach seiner Vorhersage (1995). Und der Bärenmarkt 2008-2009 hätte seiner Vorhersage zufolge bereits 2003 eintreten sollen. Dass der Dow im Zeitraum 2003-2007 von 8.000 auf 14.000 gestiegen ist, liegt "innerhalb der Fehlerspanne der Vorhersage". Seinen Vorhersagen zufolge hätte der Markt nach einer kurzen Rallye im Jahr 2009 wieder in den Abwärtstrend übergehen und der Dow auf 2000 fallen müssen. Wir wissen, wo der Dow heute steht. Prechter argumentiert weiter, dass seine Vorhersagen richtig sind und das Marktverhalten falsch ist. Sie druckten eine Menge Geld, werteten den Dollar ab... Er hat sogar den Dow gegen Gold aufgetragen, woran man erkennen kann, dass der Markt von 2000 bis heute rückläufig war. Wie hat das der Rentabilität seiner Investoren geholfen? Seit 1980 haben Prechters Empfehlungen zu Gewinnen geführt, die unter denen eines einfachen Kaufs und Haltens von Dow-Aktien lagen. Kurz gesagt, "auch eine kaputte Uhr zeigt zweimal am Tag die richtige Zeit an".
Nimmt man zunächst einen vollkommen zufälligen Prozess mit der gleichen Wahrscheinlichkeitsdichte wie der Devisenpreis und dem gleichen 1/f-Frequenzgang ("rosa" Rauschen), so erhält man eine Zeitreihe, die einem Kurs sehr ähnlich ist. Es gibt "deterministische" Trends aufgrund der 1/f-Form des Spektrums (die niederfrequenten Komponenten sind stärker als die hochfrequenten), Spitzen und hochfrequentes "Rauschen".
Ich bin zu faul, um nach dem Link zu suchen, aber die Versuche, einen stochastischen Trend von einem deterministischen zu unterscheiden, sind führend, und es gibt eine Liste von Fällen, in denen diese Frage gelöst ist, aber laut dieser Veröffentlichung ist diese Frage im allgemeinen Fall nicht gelöst.
Die Wahrscheinlichkeit, auf einen stochastischen Trend zu stoßen, ist hier viel wichtiger als ein deterministischer Trend. Wir wissen, dass bis vor kurzem die führende Theorie der Märkte ein effizienter Markt mit Random Walk war. Die Nobels sind alle hier. In den letzten 20-30 Jahren wurde diese Theorie jedoch einer fundierten Kritik unterzogen, und es hat sich gezeigt, dass auf dem Markt überwiegend deterministische Trends und fast keine stochastischen Trends zu beobachten sind.
Zweitens gibt die Beobachtung von "logarithmischen" Wellen vor zwei Unfällen wenig Aufschluss über ihre Fähigkeit, Unfälle vorherzusagen, und noch weniger über ihren wirtschaftlichen Nutzen.
Ich bin nicht daran interessiert, Zusammenbrüche vorherzusagen, aber ich interessiere mich sehr für das verbale Modell des Marktes. Der Erfolg der Vorhersage hängt von der Vollständigkeit der Berücksichtigung der Merkmale des Quotienten ab: Trend, Rauschen, Saisonalität und vermutlich Periodizität. Ich habe fast alle Eigenschaften eines Quotienten für den Trendhandel aufgelistet. Der Mathematiker erklärt, dass er eine weitere Eigenschaft sieht. Wenn etwas nicht modelliert wurde, bedeutet das, dass etwas wichtig sein könnte. Wie bei den meisten Indikatoren geht das Rauschen verloren. Genau in diesem Sinne bin ich an der Periodizität interessiert. Auf den Charts sehen wir es: Der Kurs schwankt um eine Trend- oder Seitwärtslinie.
Korrektur: Devisenkurse verhalten sich wie 1/f^2-Rauschen (rotes Rauschen). Hier ist das EURUSD M5 Spektrum, 8192 Balken (Code im Anhang):
Die rote Linie ist ein perfektes 1/f^2-Spektrum. Das 1/f^2-Spektrum ist typisch für die Brownsche Bewegung. Es ist interessant, diesen Link zum Thema dieses Threads zu lesen:
https://www.mql4.com/go?http://includesoft.com/Statistics/About_the_Randomness_of_ die-_ FOREX_Kurse.htm