Diskussion zum Artikel "Analyse der statistischen Eigenschaften von Indikatoren"
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Neuer Artikel Analyse der statistischen Eigenschaften von Indikatoren :
Die technische Analyse setzt weitgehend Indikatoren ein, die die Ausgangsnotierungen „klarer“ anzeigen, und so den Devisenhändlern die Analyse und Vorhersage von Kursentwicklungen auf den Finanzmärkten ermöglichen. Es dürfte offenkundig sein, dass die Verwendung von Indikatoren, wenn man es dabei bewenden lässt, sie auf Handelssysteme anzuwenden, wenig Sinn macht, solange die mit der Veränderung der Ausgangsnotierungen und der Zuverlässigkeit des erhaltenen Ergebnisses verbundenen Fragen unbeantwortet sind. In dem hier vorliegenden Beitrag werden wir zeigen, dass es ernstzunehmende Gründe für diese Schlussfolgerung gibt.
Normalverteilung
Die Normalverteilung (auch Gauß-Verteilung) ist der Extremfall nahezu aller natürlichen Wahrscheinlichkeitsverteilungen.
Als theoretische Grundlage dient Ljapunovs Theorem zum Grenzwert der Wahrscheinlichkeit, das besagt, dass die Verteilung der Summe unabhängiger Zufallsgrößen mit einer beliebigen Ausgangsverteilung „normal“ wird, wenn die Anzahl der Beobachtungen groß, ihr jeweiliger Einzelbeitrag jedoch gering ist. Deshalb kommt es bei einem sehr großen Teil der realen Anwendungen der Wahrscheinlichkeitstheorie zum Einsatz.
Die Normalverteilung sieht aus wie eine symmetrische glockenförmige Kurve, die sich über die gesamte Zahlenachse erstreckt. Die Gauß-Verteilung ist von zwei Parametern abhängig: μ (der mathematischen Erwartung) und σ (der Standardabweichung).
Die mathematische Erwartung und der Median der gegebenen Verteilung sind gleich μ, während die Streuung σ2 entspricht. Die Kurve der Wahrscheinlichkeitsdichte ist symmetrisch zur mathematischen Erwartung. Der Asymmetriekoeffizient und die Wölbung betragen γ = 0 bzw. ε = 3.
Häufig wird die Dichte der Normalverteilung nicht als Funktion der Variablen x aufgezeichnet sondern als Funktion der Variablen z = (x − μ) / σ mit einer mathematischen Erwartung von „0“ und einer Streuung σ = 1.
Eine Verteilung mit μ = 0 und σ = 1 wird als Standardnormalverteilung (i.i.i) bezeichnet.
Abbildung 1. Normalverteilung
Autor: СанСаныч Фоменко