Nicht der Gral, sondern ein ganz normaler - Bablokos!!! - Seite 65
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D.h. sie nimmt Abweichungen vom MA, der bekanntlich ein stationärer Prozess ist.
Ich weiß nicht, woher diese Informationen stammen. Könnten Sie bitte die Quelle dieser Informationen angeben?
Soweit ich das verstanden habe, handelt es sich im Wesentlichen um so etwas wie Cluster-Indikatoren. Sie analysiert nicht die Kointegration der Preisreihen selbst, sondern basiert auf der Rückkehr des Preises zum gleitenden Durchschnitt.
Ko-Integration ist die Eigenschaft der Rückkehr zum gleitenden Durchschnitt.
Sie wird hier beschrieben.
Die Kointegration kennzeichnet die Gleichgewichtsbeziehung zweier Variablen, denn um stabil zu sein, müssen sie, wenn sie von ihrer Gleichgewichtsbeziehung abweichen, zu ihr zurückkehren, so dass sie um einen bestimmten (konstanten) Mittelwert schwankt. Diese Tendenz zur Rückkehr zum Gleichgewicht wird als Fehlerkorrektur bezeichnet. Ein Modell dieses Prozesses wird dementsprechend als Fehlerkorrekturmodell bezeichnet und entspricht der interessanten Eigenschaft der Stationarität - der Rückkehr stationärer Reihen zum Mittelwert.
Um die Identität von Stationarität und Rückkehr zum Mittelwert zu verstehen, betrachten wir Gleichung (1), die zur Prüfung auf Stationarität verwendet wird, wobei die Auswirkungen der Autokorrelation vernachlässigt werden........
Plotten Sie zum Beispiel den EURUSD-iMA(EURUSD,...). Für mich ist das alles offensichtlich.
Ein anderer Hellseher.
Ich muss Sie enttäuschen. Es gibt eine große Anzahl von Stationaritätstests, die bei weitem nicht immer ein eindeutiges Ergebnis liefern.
Die Kointegration ist die Eigenschaft einer Rückkehr zum Durchschnittspreis.
Hier wird sie beschrieben
Die Kointegration charakterisiert die Gleichgewichtsbeziehung zweier Variablen, denn um stabil zu sein, müssen sie, wenn sie von ihrer Gleichgewichtsbeziehung abweichen, zu ihr zurückkehren, so dass sie um einen bestimmten (konstanten) Mittelwert schwankt. Diese Tendenz zur Rückkehr zum Gleichgewicht wird als Fehlerkorrektur bezeichnet. Ein Modell dieses Prozesses wird dementsprechend als Fehlerkorrekturmodell bezeichnet und entspricht der interessanten Eigenschaft der Stationarität - der Rückkehr stationärer Reihen zum Mittelwert.
Um die Identität von Stationarität und Rückkehr zum Mittelwert zu verstehen, betrachten wir Gleichung (1), die zum Test auf Stationarität verwendet wird, wobei die Auswirkungen der Autokorrelation vernachlässigt werden........
Nur "Durchschnittspreis" und "gleitender Durchschnitt" sind etwas anderes. In dem von Ihnen zitierten Text ist es ein konstanter Durchschnitt. Ein gleitender Durchschnitt ist eine Variable. Genauer gesagt handelt es sich nur um einen Durchschnitt innerhalb eines bestimmten Zeitraums. Ich sprach also nicht von der Kointegration von Preisreihen, sondern von der Kointegration von Abweichungen vom MA.
Ein anderer Hellseher.
Ich muss Sie enttäuschen. Es gibt eine große Anzahl von Stationaritätstests, die nicht immer ein eindeutiges Ergebnis liefern.
Nur "Durchschnittspreis" und "gleitender Durchschnitt" sind etwas anderes. In dem von Ihnen zitierten Text ist es ein konstanter Durchschnitt. Ein gleitender Durchschnitt ist eine Variable. Genauer gesagt handelt es sich nur um einen Durchschnitt innerhalb eines bestimmten Zeitraums. Nun, im Prinzip ist diese Situation ähnlich wie das bewegliche Fenster in faa1947, nur dass sich dort die Koeffizienten ändern.
Nun, es ist klar, dass wir hier von idealer Stationarität sprechen. Wenn es sich um eine zeitliche Betrachtung handelt (was der Realität näher kommt), oder wie man es nennt, um Quasistationarität, dann ist der Stichprobendurchschnitt sinnvoll.
Die Idee, ein Instrument gegen mehrere andere zu handeln, ist besonders interessant. Ich hatte Schwierigkeiten zu verstehen, wie ein Paar gehandelt werden kann, wenn es ein synthetisches Instrument gibt, das nicht gegen das gehandelte Instrument gehandelt wird. Es ist jetzt klar, wie man es macht.
Dies wird in der Leprecon Review Nr. 10, Ausgabe vom 23. Oktober 2010, anhand von Live-Beispielen ausführlich beschrieben.
http://www.lepreconreview.com/arhiv-jyrnala/year/2010 siehe die Artikel von S. Ogarkov:
QuasiArbitrage in MT4 (Teil 8) p65,
Indikator für die Rentabilität der dreifachen Spanne, S. 75.
Sie sagen also, dass diese Reihe nicht stationär ist? Beweisen Sie es.
Dies wird in der Leprecon Review Nr. 10, Ausgabe vom 23. Oktober 2010, anhand von Live-Beispielen ausführlich beschrieben.
http://www.lepreconreview.com/arhiv-jyrnala/year/2010 siehe die Artikel von S. Ogarkov:
Quasi-arbitrage in MT4 (Teil 8) p65,
Indikator für die Rentabilität der dreifachen Spanne, S. 75.
Dies wird in der Leprecon Review Nr. 10, Ausgabe vom 23. Oktober 2010, anhand von Live-Beispielen ausführlich beschrieben.
http://www.lepreconreview.com/arhiv-jyrnala/year/2010 siehe die Artikel von S. Ogarkov:
Quasi-arbitrage in MT4 (Teil 8) p65,
Indikator für die Rentabilität der dreifachen Spanne, S. 75.
Es ist schwer, etwas visuell zu erkennen. Es ist einfacher, einen Ratgeber zu schreiben, und die Bilanz wird Ihnen alles sagen.