Forex Factory Optimierte Trend-Handel

BrainTrend System Improvment Kann mir jemand sagen, was dieses BrainTrend System geht. Die Graphen sind colourfull aber jeder sagen, wo ich eintreten sollte und wo ich beenden sollte. Auch, warum dieses System für stündliche Dauer ist, kann jeder dieses System zu Minute-System ändern. Wenn Pfeile angezeigt werden, können wir Audiosignale erzeugen, um sie zu warnen. Vielen Dank im Voraus Kann jemand mir sagen, was dieses BrainTrend-System geht. Die Graphen sind colourfull aber jeder sagen, wo ich eintreten sollte und wo ich beenden sollte. Auch, warum dieses System für stündliche Dauer ist, kann jeder dieses System zu Minute-System ändern. Wenn Pfeile angezeigt werden, können wir Audiosignale erzeugen, um sie zu warnen. Vielen Dank im Voraus Einige Indikatoren mit Audiosignal. Das System wurde in diesem Abschnitt mit Handel, Regeln, Diagrammen und so weiter beschrieben. Dieses System ist für M15, H1 und H4 Zeitrahmen. Haben Sie gefragt, warum wegen mir: Ich schuf es (erstellt bedeutet, befestigt Indikatoren zu einem Diagramm, getestet manuell und schätzte die Regeln) für M15, H1 und eine andere Person hat es für H4. Dieser Abschnitt ist nicht groß, so dass, wenn Sie interessant sind, ist es besser zu lesen. Aber beachten Sie - es gibt zwei Systeme in diesem Abschnitt: Braintrading und Gehirnwäsche. Don t mischen sie. Was M1 Zeitrahmen, so werde ich versuchen, dies zu betrachten. Kann gute Idee sein. BTW Gehirnwäsche und Braintrading-Systeme sind besser auf höhere Zeitrahmen. Ich bin kein Coder, in der Tat kann ich kaum verstehen, einen Code. Aber ich dachte, die jma Funktion zu seinem Maximum zu verwenden, also in dieser Version, die Sie mit der Phase des digitalen Filters spielen können, das ist mein bescheidener Beitrag. Sie können die Preisgewohnheiten ändern, zum Beispiel während einer Tendenz, die Sie das haikin ashi für Preis anwenden können. Sie können die Anzeige auch rückwärts und vorwärts verschieben. Hier füge ich die Bibliothek, so dass Sie nicht auf das Forum suchen. Installieren Sie es unter dem Experten / Include Ordner. NB. Kürzlich gab es eine Sorge, dass dies nicht funktioniert unter einigen Metatrader. Keine Ahnung warum. Ich füge einen Screenshot. Dieses Mal fordert das Mod das Gehirnwäsche-System heraus. Hier sehen Sie einen Screenshot. Der jma-Filter ist standardmäßig auf 6. Wenn Sie es auf 1 setzen, erhalten Sie den ursprünglichen Hirntrend. Wenn Sie auf 14 setzen zum Beispiel erhalten Sie eine Menge Glättung aber sehr schöne Signale zu. Wenn Sie mit der Phase des Filters spielen, können Sie interessante Ergebnisse erzielen, weil das ein Kompromiss zwischen Reaktivität und Überschwingen ist. Ich möchte nur einige Verbesserungen, um das Gehirn Trend-System hinzuzufügen. Dieser Modus wurde von russischen Hackern, und ich fand es im Alpari Forum. Die Idee ist, jjma Glättung hinzuzufügen. Dies macht das Gehirn Trend-System viel mehr geglättet und hält seine Reaktivität (nie verpassen den großen Umzug). Aber überprüfen Sie sich. Ich habe diese gleiche Idee auf die asct-System, die Ergebnisse sind interessant. Lieben dieses john Nun, das Hinzufügen der digitalen Glättung macht große Verschiebung in der Leistung. UND es nicht neu streichen. Sie haben ein Signal am Ende der Bar. So kann es eine Idee sein, es auf Strecke Bars oder auf renko Charts auch verwenden. Tatsächlich verbessert es die Leistung. Verpassen Sie nie die große Bewegung, sondern filtern die loosing Trades. Dies ist das beste Swing Handelssystem, das ich je gesehen habe. Es übertrifft sogar die neuronalen Netze, weil es nicht versuchen, vorherzusagen, es liest nur die Markt-Aktion. Sie können handeln Sie wie ein No Brainer als Swing-Trading-System. Oder Sie können versuchen, eine Top-Pistole zu machen. Aber es ist nicht so einfach, wie es aussehen kann. Ich habe einige neue Konzepte entwickelt, um die besten Marktbedingungen für den Day-Handel in der Forex-Fabrik im Trendtrakt "Optimierter Trend" zu filtern (wie die fraktale Dimension zu verwenden ist und einige Ideen ein Produkt von einem verrückten Geist wie dem Fractal Break-out Und der Low Phase Space Singularity, wenn der Markt verrückt wird), Hochfrequenz Trading Roboter Psychologie und Black Rauschen etc. Aber es ist etwas theoretisch erklärt. Ich habe nicht die Zeit und die Hingabe, um einen Tageshandelsthread zu halten. Für den Moment hatte ich eine Überladung von Ideen, die in vielen Ideen und Werkzeugen übersetzt, die ich veröffentlichen wollte, um mich von obsessivem Denken zu befreien. Die Unterstützung, die ich in diesem Forum gefunden habe, war groß. Und ich möchte Herrn Tools für seine Ideen der Verwendung der doppelten geglättete von Jurik von Mladen danken. Und das bringt den Brain Trend zu neuen Leistungsniveaus. John Last: Nun, das Hinzufügen der digitalen Glättung macht große Verschiebung in der Leistung. UND es nicht neu streichen. Sie haben ein Signal am Ende der Bar. So kann es eine Idee sein, es auf Strecke Bars oder auf renko Charts auch verwenden. Tatsächlich verbessert es die Leistung. Verpassen Sie nie die große Bewegung, sondern filtern die loosing Trades. Dies ist das beste Swing Handelssystem, das ich je gesehen habe. Es übertrifft sogar die neuronalen Netze, weil es nicht versuchen, vorherzusagen, es liest nur die Markt-Aktion. Sie können handeln Sie wie ein No Brainer als Swing-Trading-System. Oder Sie können versuchen, eine Top-Pistole zu machen. Aber es ist nicht so einfach, wie es aussehen kann. Ich habe einige neue Konzepte entwickelt, um die besten Marktbedingungen für den Day-Handel in der Forex-Fabrik im Trendtrakt "Optimierter Trend" zu filtern (wie die fraktale Dimension zu verwenden ist und einige Ideen ein Produkt eines verrückten Geistes wie dem Fractal Break-out Und der Low Phase Space Singularity, wenn der Markt verrückt wird), Hochfrequenz Trading Roboter Psychologie und Black Rauschen etc. Aber es ist etwas theoretisch erklärt. Ich habe nicht die Zeit und die Hingabe, um einen Tageshandelsthread zu halten. Für den Moment hatte ich eine Überladung von Ideen, die in vielen Ideen und Werkzeugen übersetzt, die ich veröffentlichen wollte, um mich von obsessivem Denken zu befreien. Die Unterstützung, die ich in diesem Forum gefunden habe, war groß. Und ich möchte Herrn Tools für seine Ideen der Verwendung der doppelten geglättete von Jurik von Mladen danken. Und das bringt den Brain Trend zu neuen Leistungsniveaus. Yep thats, wie ich testete es heute. Auf renko. Setzen Sie es durch einen Simulator. es ist schön. Ich habe nach dem Thread auf FF und ich denke, das Gehirn ein Sie gebucht ist immer noch überlegen. Optimierte Trend Trading Joined Jan 2008 Status: MathMaven 193 Beiträge Attached ist ein Screenshot aus meiner TopCat Software für die EURUSD stündlich für die letzten Tage. Hat ganz gut bekommen 500 Pips. In diesem Anzeigemodus sind die Balken grün eingefärbt, wo wir LONG und rot sind, wo wir KURZ sind. (In diesem Anzeigemodus sind die Balken grün eingefärbt. TopCat interessiert sich nur für HI / LO so OP / CL nicht gezeigt TopCat steht für und verwendet einige sehr ausgefallene DSP aus meiner Tage Gestaltung der Nimrod Searchwater Radar Filter hat eine Glättung äquivalent zu einer 40-bar MA, aber mit einer Verzögerung von rund 0,3 einer Bar, gekoppelt mit ausgezeichnete Phasenlinearität. Hauptfilter ist die blaue Linie mit dem Bereich-Gate-Trigger in rot. Übergang markiert Eingang / Ausgang In Trends, wir tun spektakulär gut, erfassen bis zu 85 der Trend. In choppy whipsaws der Radar-Clutter-Filter versucht, uns zu halten (im Screenshot sind dies die weißen Balken.) Attached Image (zum Vergrößern anklicken) Seit Dez 2007 Status Benutzer-Profile anzeigen Private Nachricht senden Website dieses Benutzers besuchen Alle Beiträge dieses Benutzers finden Diese Nachricht in einer Antwort zitieren Das ist alles. Vor allem im Bereich der anspruchsvollen digitalen Signalverarbeitung. Ich habe verschiedene Gerüchte, dass 90 von allen Händlern verlieren Geld und andere Gerüchte, dass 90 von allen Geld gehandelt wird mit einer Art von MA (oder eine der verwirrenden Reihe von Indikatoren auf ihnen basiert). Ich frage mich, ob es eine Korrelation hier Joined Nov 2007 Status: Mitglied 1.142 Beiträge Sie können auch die lackierten Balken Indikator sowie Wenn es einen Coder um, vielleicht kann er diese Indikator ein wenig verbessern. Angehängtes Bild (zum Vergrößern anklicken) Keine Ahnung, wie sich das von einem Crossover unterscheidet. Anbringen einer lokalen einfachen JMA Crossover I-Kurve passend zu Ihrem Diagramm ähneln. Nur weil Sie eine von 52 Wochen, die schöne Pips doesn t machen es eine Ausnahme von dem, was Sie gesagt haben: Hab verschiedene Gerüchte, dass 90 von allen Händlern verlieren Geld und andere Gerüchte, dass 90 von allen Geld gehandelt wird mit einer Art von MA ( Oder eine der verwirrenden Reihe von Indikatoren auf sie basiert). Ich frage mich nur, ob es eine Korrelation gibt, wo der Preis geht, Indikatoren folgen, das ist nicht wirklich neu: P Beide Swing-Enden hatten reine Preis-Action-Setups wir hatten eigentlich nur eine Chatsitzung auf diesem Paar und die Schaukeln gestern bei J16 Attached Image (Zum Vergrößern anklicken) Optimierter Trendhandel Es ist sehr ermutigend zu sehen, was die Leute auf diesem Thread schon mit digitalen Filtern machen - klar Kollegen haben die Grundlagen unter ihrem Gürtel und verstehen die Bedeutung von Frequenzgang und Phase als separate, aber verwandte Eigenschaften von (Digitale) Filter. Auch sieht es aus wie die whingers und Zyniker haben gelangweilt und zog weiter an Ärger andere Threads, so dass ein harter Kern von ernsthaften Folk, die zwischen uns, bin ich zuversichtlich, können einige ausgezeichnete Systeme entwerfen. Obwohl ich sehr viel über Signalverarbeitung kenne, bin ich ein Neuling für FX und diese Seite ist gleichermaßen wichtig für den Erfolg, denke ich. Also, ein paar mehr Ideen benötigt. Ordnung der Integration Wir haben bereits über nicht stationäre Finanzzeitreihen gesprochen (dh die Kumulanten ihrer Wahrscheinlichkeitsverteilungen wie Mittelwert, Varianz usw. variieren mit der Zeit). Wir können den Grad der Nicht-Stationarität durch das Konzept der Integrationsordnung messen. In einem diskret abgetasteten System können wir die Ableitung einer Folge einfach durch sukzessive Differenzen, z. B. d t x t - x t-1, approximieren. Probieren Sie dies - erzeugen Sie eine einfache abgetastete Sinuswelle s t sin (2.pi. t / P), wobei P eine beliebige Periode ist, z. B. 20 bar, und nehmen Sie die Differenzen d t s t - s t-1. Wenn Sie dies auf dem gleichen Diagramm plotten, erhalten Sie eine nahezu perfekte Kosinuswelle. Warum, weil d / dt cos (t). Sobald wir die Differenzreihe d t haben, können wir die Differenzen wieder aufnehmen, um d2 t zu erhalten und so weiter. Wir definieren eine stationäre Folge, um die Integrationsreihenfolge null zu haben, geschrieben I (0). Wenn wir eine nicht-stationäre Zeitreihe haben, aber wenn wir die ersten Differenzen nehmen, erhalten wir eine stationäre Reihe, die ursprüngliche Zeitreihe heißt, geschrieben I (1). Warum Weil, wenn wir eine I (1) - Serie einmal differenzieren (dh die Integration rückgängig machen), erhalten wir eine I (0) - Serie. Ebenso müsste eine I (2) - Serie zweimal differenziert (dh differenziert) werden, um eine I (0) - Serie zu ergeben. Die meisten Einzelinstrumente wie einzelne Aktien oder FX-Paare verhalten sich fast wie I (1). Auf der anderen Seite verhalten sich Indizes wie der Dow usw., die aus einer großen Anzahl von einzelnen Vermögenswerten bestehen, als integrierte Serien höherer Ordnung. (Das ist, warum Indizes sind viel schwieriger zu handeln, aber das ist eine Geschichte für einen anderen Tag.). Wenn Sie Ihre Lieblings-Paar / Zeitrahmen nehmen, sagen Sie GBPJPY 5-Minuten-Daten, und nehmen Sie aufeinander folgende Unterschiede und plotten Sie, erhalten Sie eine laute suchen Reihe zentriert fast über Null. Wenn Sie die Varianz in verschiedenen Fenstern berechnen, ist es überall dasselbe. Obwohl dies ein fernab von rigoroser Test für die Stationarität ist, ist es für gegenwärtige Zwecke gut genug (um sicher zu sein, dass Sie einen korrekten Einheitswurzeltest durchführen und die T-Statistik verwenden müssen, um die Anwesenheit einer Einheitswurzel anzunehmen oder abzulehnen Ein bestimmtes Niveau der statistischen Signifikanz). Also die FX Daten, die uns interessiert ist in der Regel I (1). Ohne zu viel ins Detail gehen (das Thema ist sehr groß) gibt es verschiedene Arten von Nicht-Stationarität. Einige Typen von I (1) - Serien sind nicht stationär, weil sie zufällig sind - das ist ein perfektes Beispiel. Sie hat eine fraktale Dimension von 1,5 (oder äquivalent einen Hurst-Exponenten von 0,5) und ist, wie gesagt, zufällig. HINWEIS: Wir müssen fraktale Eigenschaften in einem späteren Post zu decken. Ein zufälliger Weg kann nicht vorhergesagt werden und er kann nicht erfolgreich gehandelt werden. Andere I (1) - Serie sollen aus den ursprünglichen Daten sein, ich will, was bleibt, um eine stationäre Serie zu sein. Die andere Idee, die wir diese Zeit skizzieren werden, ist die stochastische Volatilität. Wenn Sie ein gutes Charting-Tool wie die in TradeStation etc. und in der IG-Index Java-Handelsplattform zu finden, wird jeder bemerkt haben, dass, wie Sie das gleiche FX-Paar zu verschiedenen Zeitrahmen schauen, die Serie sieht sehr laut bei einigen Und viel schöner und glatter bei anderen. Die Glätte erhöht sich nicht nur mit Zeitrahmen - ich habe die GBPJPY sehen ziemlich schrecklich bei M1, M3, M5, M10 sehen dann wirklich nett an M15, aber dann gehen Sie zurück zu ziemlich nasty bei M30, H1. Dieses Verhalten ist auf ein Phänomen namens ist ganz anders (wir haben auf diese viel früher in diesem Thread). Wenn Sie die Shannon Gegenseitigen Informationen zu verschiedenen Zeitskalen berechnen, werden Sie sehen, dass die Kurve Dips hat (eigentlich Peaks, aber ich benutze einen Algorithmus, der die Dinge auf den Kopf stellt, aus Gründen, die uns hier nicht angehen). Was suchen wir hier Wir wollen etwas finden, was wir handeln können. Wir wollen einen echten Trend, den wir an die gefährlichen Untiefen von falschen Trends und rangierenden Märkten knüpfen und vermeiden können. Denken Sie dies in Bezug auf ein Kommunikationssystem. Der Sender kann entweder eine 1 oder eine 0 senden und der Auftrag des Empfängers soll entscheiden, ob eine 1 oder eine 0 gesendet wurde. (Dies ist eine genaue Beschreibung jedes modernen digitalen COM-Systems, z. B. Mobiltelefone). Der Funkkanal fügt Rauschen hinzu und beeinflusst das Signal zufällig, manchmal wechselnd 0 s in 1 s und umgekehrt. Wenn der Kanal rauschfrei ist und wir immer eine 1 empfangen, wenn eine 1 gesendet wurde (gleich für 0), dann ist alles groß. Man könnte denken, dass der schlimmste Fall ein sehr lauter Kanal wäre, der immer 0 s für 1 s (und vv) ändert. Aber das ist auch leicht zu handhaben - einfach alles am Empfänger umkehren Der schlimmste Fall ist eigentlich der Kanal, wo 1 s auf 0 s zufällig verändert werden, damit der Empfänger nicht besser entscheiden kann, welches Symbol gesendet wurde, als durch das Werfen einer fairen Münze In digital Comms-Systeme verwenden wir leistungsstark, um die Informationen vor der Übertragung zu kodieren, um die Auswirkungen des Funkkanals zu bekämpfen, dessen Eigenschaften im voraus ziemlich bekannt sind. Wenn wir also unsere FX-Daten zu einem bestimmten Zeithorizont haben, dessen gegenseitige Informationen in der Nähe von 0,5 liegen, können wir in unserem Handelssystem nicht besser entscheiden, ob wir kaufen oder verkaufen (gehen Sie lang oder kurz), als wenn wir eine Münze werfen. WIR KÖNNEN DIESES INSTRUMENT NICHT AUF DIESEM TIMEFRAME TRAGEN. Wenn wir jedoch einen Zeitrahmen finden, in dem die gegenseitigen Informationen von 0.5 (entweder nach oben oder unten) abweichen, dann sind wir mit einer statistischen Chance - wir haben eine Kante und das ist alles, was wir brauchen. Wir müssen nicht jede Schlacht gewinnen, solange wir den Krieg gewinnen. Sie haben aus den Aktienkurven meines Roboters gesehen, dass er keineswegs immer richtig ist, sondern dass insgesamt die Eigenkapitalkurve unaufhaltsam nach oben ist. Wir kennen das mathematische Verhalten unserer Zeitreihen hinsichtlich ihrer Integrationsordnung und können daher Filter entwerfen, um Informationen zu extrahieren, die wir wollen. Wir wissen auch, dass wir unseren Zeitrahmen auswählen müssen, damit die stochastische Natur des Volatilitätsclusters zu unseren Gunsten wirkt. Ich habe meinen eigenen Markt beschrieben. Ich kann meine Sniffer auf jede Zeitskala, die ich will, und bin derzeit erforschen 4min 17 Sek Daten auf einem Instrument, weil der oben genannten Gründen. Es gibt nicht zu viele weitere Stücke der Puzzle Folk, die diesen Thread folgen, Googeln das Zeug, die sie nicht vertraut sind und ihre Forschung wird nun fast bereit sein, zusammen ein System nicht eine Million Meilen entfernt von meiner (die derzeit zurückkehrt 25 eine Woche auf einem kleinen Konto - siehe meine Beiträge der Handelsdateien und Aktienkurven) Joined Jan 2008 Status: MathMaven 193 Beiträge Nur auf eine Warnung Hinweis weiter zu meinem letzten Post. Wenn ich über die Ergebnisse von meinem Roboter spreche, meine ich das. Muss ich jetzt arbeiten, aber ich glaube es noch nicht. Ich habe nicht genug Handel Geschichte noch in der Lage sein zu entscheiden, ob die Ergebnisse, die ich sehe sind, weil der Roboter wirklich hat eine Kante auf dem Devisenmarkt oder ob er hat gerade einen Glücksstreifen (wie viele Spieler tun). Um zu entscheiden, müssen wir eine andere Statistik verwenden, diesmal die Chi-Quadrat-Verteilung. (Bitte achten Sie darauf, dass Sie die richtige Statistik für die richtigen Dinge verwenden.) Für den Einheitswurzeltest brauchten wir die t-Statistik, für andere Dinge benötigen wir die F-Statistik usw.) Wenn man sich einen Tisch des chi ansieht - squared Distribution, müssen Sie die Anzahl der (dof), was auch immer Sie versuchen, zu messen. Dies ist nur Jargon für die Anzahl der Dinge, die Sie ändern können. Don t jemals fallen in die Falle des Baus ein Handelssystem mit Hunderten von Variablen können Sie zwicken. Natürlich wird es passen, was Handelsgeschichte Sie wollen, können Sie immer ein (N-1) th Ordnung Polynom durch N Punkte perfekt, aber Sie haben nichts bewiesen Die Frage ist, ob Sie setzen können, sagen wir, eine quadratische obwohl 100 Punkte. Wenn ja, haben Sie eine wahre Beziehung gefunden. Diejenigen, die das KISS-Prinzip im Handel befürworten, sind aus mathematischen Gründen absolut richtig. Mein Trading-System hat im Wesentlichen 2 Filter-Parameter, die ich ändern kann (beantworten Qu. 1 von CL s post 57). Wenn ich also mit einer statistischen Gültigkeit - sagen wir das 99 Vertrauensniveau - sagen kann, dass mein System die Ergebnisse erzielt, ist es, weil ich etwas richtig mache und nicht mit viel Glück, dann muss ich mir das anschauen Chi-squared Tabellen für 2 dof an, sagen wir das 99 Niveau. Ich kann jetzt eine Zahl ablesen, die mir im Wesentlichen die Menge der Geschäfte sagt, die ich drücken muss, während das System in meinem Glauben sicher ist. Ich bin noch nicht da. Die meisten Statistiker würden mindestens 30 Entscheidungen für jeden Freiheitsgrad auf der 95-Ebene zu verlangen, so können Sie leicht erarbeiten die Anzahl der Monate der Geschichte benötigt bei X-Trades pro Tag. Seien Sie bitte sicher, dass Sie sorgfältig prüfen, bevor Sie die alten hart verdienten Schekel auf den Märkten beitraten Status: Mitglied 35 Beiträge Es ist sehr ermutigend, zu sehen, was Leute auf diesem Thema bereits mit digitalen Filtern tun - klar Kollegen haben die Grundlagen unter Ihren Gürtel und verstehen die Einfuhr von Frequenzgang und Phase als separate, aber verwandte Eigenschaften von (digitalen) Filter. Auch sieht es aus wie die whingers und Zyniker haben gelangweilt und zog weiter an Ärger andere Threads, so dass ein harter Kern von ernsthaften Folk, die zwischen uns, bin ich zuversichtlich, können einige ausgezeichnete Systeme entwerfen. Obwohl ich sehr viel über Signalverarbeitung kenne, bin ich ein Neuling für FX und diese Seite ist gleichermaßen wichtig für den Erfolg, denke ich. Also, ein paar mehr Ideen benötigt. Ordnung der Integration Wir haben bereits über nicht stationäre Finanzzeitreihen gesprochen (dh die Kumulanten ihrer Wahrscheinlichkeitsverteilungen wie Mittelwert, Varianz usw. variieren mit der Zeit). Wir können den Grad der Nicht-Stationarität durch das Konzept der Integrationsordnung messen. In einem diskret abgetasteten System können wir die Ableitung einer Folge einfach durch sukzessive Differenzen, z. B. d t x t - x t-1, approximieren. Probieren Sie dies - erzeugen Sie eine einfache abgetastete Sinuswelle s t sin (2.pi. t / P), wobei P eine beliebige Periode ist, z. B. 20 bar, und nehmen Sie die Differenzen d t s t - s t-1. Wenn Sie dies auf dem gleichen Diagramm plotten, erhalten Sie eine nahezu perfekte Kosinuswelle. Warum, weil d / dt cos (t). Sobald wir die Differenzreihe d t haben, können wir die Differenzen wieder aufnehmen, um d2 t zu erhalten und so weiter. Wir definieren eine stationäre Folge, um die Integrationsreihenfolge null zu haben, geschrieben I (0). Wenn wir eine nicht-stationäre Zeitreihe haben, aber wenn wir die ersten Differenzen nehmen, erhalten wir eine stationäre Reihe, die ursprüngliche Zeitreihe heißt, geschrieben I (1). Warum Weil, wenn wir eine I (1) - Serie einmal differenzieren (dh die Integration rückgängig machen), erhalten wir eine I (0) - Serie. Ebenso müsste eine I (2) - Serie zweimal differenziert (dh differenziert) werden, um eine I (0) - Serie zu ergeben. Die meisten Einzelinstrumente wie einzelne Aktien oder FX-Paare verhalten sich fast wie I (1). Auf der anderen Seite verhalten sich Indizes wie der Dow usw., die aus einer großen Anzahl von einzelnen Vermögenswerten bestehen, als integrierte Serien höherer Ordnung. (Das ist, warum Indizes sind viel schwieriger zu handeln, aber das ist eine Geschichte für einen anderen Tag.). Wenn Sie Ihre Lieblings-Paar / Zeitrahmen nehmen, sagen Sie GBPJPY 5-Minuten-Daten, und nehmen Sie aufeinander folgende Unterschiede und plotten Sie, erhalten Sie eine laute suchen Reihe zentriert fast über Null. Wenn Sie die Varianz in verschiedenen Fenstern berechnen, ist es überall dasselbe. Obwohl dies ein fernab von rigoroser Test für die Stationarität ist, ist es für gegenwärtige Zwecke gut genug (um sicher zu sein, dass Sie einen korrekten Einheitswurzeltest durchführen und die T-Statistik verwenden müssen, um die Anwesenheit einer Einheitswurzel anzunehmen oder abzulehnen Ein bestimmtes Niveau der statistischen Signifikanz). Also die FX Daten, die uns interessiert ist in der Regel I (1). Ohne zu viel ins Detail gehen (das Thema ist sehr groß) gibt es verschiedene Arten von Nicht-Stationarität. Einige Typen von I (1) - Serien sind nicht stationär, weil sie zufällig sind - das ist ein perfektes Beispiel. Es hat eine fraktale Dimension von 1,5 (oder äquivalent einen Hurst-Exponenten von 0,5) und ist, wie es heißt, zufällig. HINWEIS: Wir müssen fraktale Eigenschaften in einem späteren Post zu decken. Ein zufälliger Weg kann nicht vorhergesagt werden und er kann nicht erfolgreich gehandelt werden. Andere I (1) - Serie sollen aus den ursprünglichen Daten sein, ich will, was bleibt, um eine stationäre Serie zu sein. Die andere Idee, die wir diese Zeit skizzieren werden, ist die stochastische Volatilität. Wenn Sie ein gutes Charting-Tool wie die in TradeStation etc. und in der IG-Index Java-Handelsplattform zu finden, wird jeder bemerkt haben, dass, wie Sie das gleiche FX-Paar zu verschiedenen Zeitrahmen schauen, die Serie sieht sehr laut bei einigen Und viel schöner und glatter bei anderen. Die Glätte erhöht sich nicht nur mit Zeitrahmen - ich habe die GBPJPY sehen ziemlich schrecklich bei M1, M3, M5, M10 sehen dann wirklich nett an M15, aber dann gehen Sie zurück zu ziemlich nasty bei M30, H1. Dieses Verhalten ist auf ein Phänomen namens ist ganz anders (wir haben auf diese viel früher in diesem Thread). Wenn Sie die Shannon Mutual Information zu verschiedenen Zeitskalen berechnen, werden Sie sehen, dass die Kurve Dips hat (eigentlich Peaks, aber ich benutze einen Algorithmus, der Dinge aus dem Weg rutscht, die uns hier nicht angehen). Was suchen wir hier Wir wollen etwas finden, was wir handeln können. Wir wollen einen echten Trend, den wir an die gefährlichen Untiefen von falschen Trends und rangierenden Märkten knüpfen und vermeiden können. Denken Sie dies in Bezug auf ein Kommunikationssystem. Der Sender kann entweder eine 1 oder eine 0 senden und der Auftrag des Empfängers soll entscheiden, ob eine 1 oder eine 0 gesendet wurde. (Dies ist eine genaue Beschreibung jedes modernen digitalen COM-Systems, z. B. Mobiltelefone). Der Funkkanal fügt Rauschen hinzu und beeinflusst das Signal zufällig, manchmal wechselnd 0 s in 1 s und umgekehrt. Wenn der Kanal rauschfrei ist und wir immer eine 1 empfangen, wenn eine 1 gesendet wurde (gleich für 0), dann ist alles groß. Man könnte denken, dass der schlimmste Fall ein sehr lauter Kanal wäre, der immer 0 s für 1 s (und vv) ändert. Aber das ist auch leicht zu handhaben - einfach alles am Empfänger umkehren Der schlimmste Fall ist eigentlich der Kanal, wo 1 s auf 0 s zufällig verändert werden, damit der Empfänger nicht besser entscheiden kann, welches Symbol gesendet wurde, als durch das Werfen einer fairen Münze In digital Comms-Systeme verwenden wir leistungsstark, um die Informationen vor der Übertragung zu kodieren, um die Auswirkungen des Funkkanals zu bekämpfen, dessen Eigenschaften im voraus ziemlich bekannt sind. Wenn wir also unsere FX-Daten zu einem bestimmten Zeithorizont haben, dessen gegenseitige Informationen in der Nähe von 0,5 liegen, können wir in unserem Handelssystem nicht besser entscheiden, ob wir kaufen oder verkaufen (gehen Sie lang oder kurz), als wenn wir eine Münze werfen. WIR KÖNNEN DIESES INSTRUMENT NICHT AUF DIESEM TIMEFRAME TRAGEN. Wenn wir jedoch einen Zeitrahmen finden, in dem die gegenseitigen Informationen von 0.5 (entweder nach oben oder unten) abweichen, dann sind wir mit einer statistischen Chance - wir haben eine Kante und das ist alles, was wir brauchen. Wir müssen nicht jede Schlacht gewinnen, solange wir den Krieg gewinnen. Sie haben aus den Aktienkurven meines Roboters gesehen, dass er keineswegs immer richtig ist, sondern dass insgesamt die Eigenkapitalkurve unaufhaltsam nach oben ist. Wir kennen das mathematische Verhalten unserer Zeitreihen hinsichtlich ihrer Integrationsordnung und können daher Filter entwerfen, um Informationen zu extrahieren, die wir wollen. Wir wissen auch, dass wir unseren Zeitrahmen auswählen müssen, damit die stochastische Natur des Volatilitätsclusters zu unseren Gunsten wirkt. Ich habe meinen eigenen Markt beschrieben. Ich kann meine Sniffer auf jede Zeitskala, die ich will, und bin derzeit erforschen 4min 17 Sek Daten auf einem Instrument, weil der oben genannten Gründen. Es gibt nicht zu viele weitere Stücke der Puzzle Folk, die diesen Thread folgen, Googeln das Zeug, die sie nicht vertraut sind und ihre Forschung wird nun fast bereit sein, zusammen ein System nicht eine Million Meilen entfernt von meiner (die derzeit zurückkehrt 25 eine Woche auf einem kleinen Konto - siehe meine Beiträge der Handelsakten und Aktienkurven) Vielen Dank für einen wunderbaren Beitrag. Ich möchte sicherstellen, dass ich das Konzept verstehe, das Sie beschreiben. Bitte sehen Sie einen beigefügten Screenshot einer Excel Spreadsheet. Auf der linken Seite sehen Sie unsere FX Daten (EURJPY 1Hr). Dies ist unser I (1). Es sind normale, nicht stationäre Daten. Um etwas Nützliche aus ihm herauszuholen, müssen wir die Daten nach d t x t - x t-1 integrieren. Dieses Ergebnis wird unsere stationäre Serie sein, oder I (0). Dies befindet sich auf der rechten Seite der Bildschirmaufnahme. Der Unterschied zwischen dem Öffnen, Hoch, Tief und Schließen. Wenn wir eine nicht-stationäre Serie und eine stationäre Serie haben, finden wir eine handelbare ist I (1) - I (0) Ich möchte sicherstellen, dass ich diese richtig haben. Sie haben gesagt, dass eine stationäre Serie (I (0)) plus eine nicht-stationäre Serie (unsere ursprünglichen FX-Daten) zu einem nicht stationären Ergebnis führt. Da wir aren t hinzufügen I (0) I (1) wollte ich sicherstellen, dass ich auf dem richtigen Weg bin. Großer Posten und Informationen. Dieser Thread lohnt sich als Unterrichtshilfe. Bitte korrigieren Sie mich, wenn ich Ihre Erklärungen falsch verstanden habe. Angehängtes Bild (zum Vergrößern anklicken) Ich habe es vielleicht herausgefunden. Sorry für die repetitive Post. Bitte sehen Sie die beigefügten Bilder. Ich fühle mich wie es ist ein paar Jahre her und ich bin zurück in College-Business-Statistiken. -) Also, ich bekomme eine t-Statistik (basierend auf i tat die richtigen Berechnungen) von -1.37226. Ich benutzte 100 Beobachtungen. Seit -1.37226 2 (-3.51), 5 (-3.17) und 10 (-2.58) können wir den Nullpunkt ablehnen, dass es einen Einheitswurzel gibt. Also, wir haben jetzt einen stationären Satz von Daten und es s korrekt (whew) Ich weiß über diese weniger als Sie, so nehme meine Kommentare als nur versuchen zu helfen. Von der Lektüre des Dokuments .. es scheint mir, dass Sie x C 3 bis C 103 mit Ihrem y D 4 bis D 104 gebraucht haben ... da Sie deltaprice auf verzögerte Werte des Preises zurückgreifen sollten. IMHO Ich habe die Regression auf Deltaprices versus verzögerte Preise für wöchentliche GBPJPY Daten getan, seit Januar 78 bis 23 März 2008, insgesamt 1578 Beobachtungen und mit einem t-Stat von 1.2391 für den Interceptor und -1.9201 für die ursprüngliche Zeitreihe finden Sie unter Kann ich die Hypothese, daß es eine Einheitswurzel gibt, nicht zurückweisen, und folglich sollten die ursprünglichen Zeitreihen als nicht stationär betrachtet werden. Nun, ich weiß nicht, wie ich dieses Wissen benutzen kann .. und ich habe eine Frage, besser scheinen dumm einmal als ignorant für immer, so muss ich fragen .. CB: Nach meiner Interpretation der t-Statistiken ..1.2391 für Interceptor und -1.9201 für ursprüngliche Zeitreihen bedeutet, dass BOTH-Serien nicht stationär sind. Könnten Sie bitte kommentieren es Und wenn das der Fall war, haben wir immer noch nicht Ich (0), so müssen wir einen Unterschied machen, der Unterschiede Attached Image (zum Vergrößern klicken) Ich weiß, dass weniger als Sie, so Nehmen Sie meine Kommentare als nur versuchen zu helfen. Von der Lektüre des Dokuments .. es scheint mir, dass Sie x C 3 bis C 103 mit Ihrem y D 4 bis D 104 gebraucht haben ... da Sie deltaprice auf verzögerte Werte des Preises zurückgreifen sollten. IMHO Ich habe die Regression auf deltaprices versus verzögerte Preise für wöchentliche GBPJPY Daten getan, seit Januar 78 bis 23 März 2008, insgesamt 1578 Beobachtungen, und mit einem t-Stat von 1.2391, siehe beigefügt, kann ich nicht ablehnen die Hypothese, dass es gibt Ein Einheitswurzel, und folglich sollten die ursprünglichen Zeitreihen als nicht stationär betrachtet werden. Jetzt weiß ich nicht, wie ich dieses Wissen nutze. Mein Problem ist, wenn ich versuchte, die Regression gegen Spalten (D: D) Ich habe einen Fehler. Wenn ich ein lag spezifiziert habe ich auch einen Fehler. Vielleicht habe ich etwas falsch gemacht. Ich versuche es nochmal. -) Ich bekomme den gleichen Fehler wie oben. Der erste Eintrag ist auf dem Y leer (die Änderung in N). Sehen Sie, was Sie denken. Ich vermute, es s Benutzerfehler auf meinem Ende :-) Attached Image (zum Vergrößern anklicken) Jan 2008 Status: MathMaven 193 Beiträge Simba ist absolut richtig Es gibt zwei Lektionen hier. (1) Rigourous Tests für Stationarität sind notorisch schwierig und benötigen viele Daten, (2) Wir sehen ein Phänomen, das wir früher auf diese längeren Zeitrahmen (ich glaube CL verwendet 1H und Simba verwendet 1W). Wenn wir eine Integration mathematisch schreiben, verwenden wir ein Symbol wie ein langes lockiges. Genau das ist die Integration in einer diskreten Serie. Differenzierung ist nur Subtraktion und Integration ist nur Addition. Daher ist ein einfacher gleitender Durchschnitt, der nur die letzten N Abtastwerte addiert (und die durch N dividiert, um zu normalisieren) nur die Daten integriert. Dies ist, warum die MA hat Lag. Regeln: - INTEGRATION (a) Glättet (b) Hat Phase LAG, z. B. MA glättet, hat aber Verzögerung. - DIFFERENZIERUNG (a) Unsymmetriert (b) Hat Phasenanschluß, z. B. MOMENTUM führt aber laut. Nur die Gesetze der Physik in Aktion Da Sie beide festgestellt haben, dass Sie die Hypothese einer Einheitswurzel auf den differenzierten Daten nicht zurückweisen können, müssen wir glauben, dass die Integrationsreihenfolge Ihrer ursprünglichen Reihe größer war als I (1). Angesichts der Zeitskalen Sie haben, ist dies wahrscheinlich so sein. Warum Daten bei kürzeren Zeitskalen in der Regel I (1). Wenn wir längere Zeitskalen von kürzer (Integration) machen, erhöhen wir die Integrationsreihenfolge der Reihe. PROBLEM. Die Integrationsreihenfolge kann fraktioniert sein. Dies ist keineswegs ein offensichtlicher Gedanke, aber es könnte I (1.2) heißen. Also, wenn differenced einmal erhalten Sie I (0,2), die ALMOST stationär ist, aber immer noch genug, um den Test zu scheitern. Dies ist der tiefe mathematische Grund, warum verschiedene Zeitrahmen beim Handel unterschiedlich verlaufen und warum die MTF-Analyse sehr aufschlussreich sein kann. Dies ist ein sehr tiefes Thema, sondern geht direkt an das Herz der WHY Handel ein Instrument in einem Zeitrahmen. Mitglied seit November 2007 Status: Mitglied 35 Beiträge Simba ist absolut richtig Es gibt zwei Lektionen hier. (1) Rigourous Tests für Stationarität sind notorisch schwierig und benötigen viele Daten, (2) Wir sehen ein Phänomen, das wir früher auf diese längeren Zeitrahmen (ich glaube CL verwendet 1H und Simba verwendet 1W). Wenn wir eine Integration mathematisch schreiben, verwenden wir ein Symbol wie ein langes lockiges. Genau das ist die Integration in einer diskreten Serie. Differenzierung ist nur Subtraktion und Integration ist nur Addition. Daher ist ein einfacher gleitender Durchschnitt, der nur die letzten N Abtastwerte addiert (und durch N dividiert, um zu normalisieren) nur die Daten integriert. Dies ist, warum die MA hat Lag. Regeln: - INTEGRATION (a) Glättet (b) Hat Phase LAG, z. B. MA glättet, hat aber Verzögerung. - DIFFERENZIERUNG (a) Unsymmetriert (b) Hat Phasenanschluß, z. B. MOMENTUM führt aber laut.