Forex Quantitative Analyse

Quantitative Analyse in Forex Was ist quantitative Analyse Beispiele für quantitative oder statistische Analyse Was ist quantitative Analyse Quantitative Analyse ermöglicht es Händlern, Emotionen aus dem Investitionsprozeß zu entfernen. Quantitative Analyse ist ein Ansatz, der sich auf Statistiken oder Wahrscheinlichkeiten über das Gefühl von Gefühlen konzentriert. Angesichts der Technologie der Computer und anspruchsvolle Mathematik-Modelle hat die quantitative Analyse über Wall Street und eine Mehrheit der neuen Händler und Mitarbeiter an der Wall Streets oder die mit einer quantitativen Denkweise übernommen. Quantitative Analyse hat einen Platz im Devisenmarkt wie jeder andere Markt. Sie sind wahrscheinlich vertraut mit verschiedenen Formen der quantitativen Analyse, auch wenn Sie sich nicht selbst ein Quant, das ist jemand, der die Märkte von einem quantitativen Standpunkt aus betrachtet. Eine einfache finanzielle Verhältnis wie Handgelenk Belohnung, Gewinn-pro-Anteil oder etwas schwieriger wie Option Preisgestaltung und Discounted Cash Flow sind Formen der quantitativen Analyse. Wie Sie sich vorstellen können, sind Daten kritisch in der Analyse ist oft nur so gut wie die Daten gehen in so viele Quants konzentrieren sich auf die Qualität der Daten verwendet, um ihre mathematischen und statistischen Modelle ausfüllen. Beispiele für quantitative oder statistische Analysen Sie müssen nicht ein Mathe whiz oder haben eine Doktorarbeit in der Ökonometrie von statistischen Analyse profitieren. Mit Statistiken suchen Sie die Abhängigkeit oder Zuordnung von zwei zufälligen Variablen oder zu Datensätzen. Händler profitieren von der gemeinsamen statistischen Analyse von Korrelationen, die sich auf eine breite Gruppe von statistischen Beziehungen und Abhängigkeit beziehen. Eine gemeinsame Korrelation im Devisenmarkt ist die Schwäche des Dollars mit der Schwäche der Schwellenländer korreliert. Eine weitere Intermarket Beziehung Yen Stärke und Aktienmarkt Schwäche. Die statistische Analyse hilft bei der Bestimmung zukünftiger Wahrscheinlichkeiten, ist aber nicht rein prädiktiv. Eine typische Aussage ist, dass Korrelation nicht Kausalität ist. Kausalität bedeutet explizite Ursache und Wirkung, während Korrelation einfach potenzielle gemeinsame Bewegungen zwischen zwei zufälligen Variablen bedeutet. Die Skala der Korrelationskoeffizienten ist -1 bis 431, während die negative eine perfekte Umkehrung oder Korrelation ist, Null ist Null Korrelation und positiv ist eine perfekte positive Korrelation fast wie die beiden Variablen oder Märkte sind Handschellen aneinander. Eine weitere günstige Form der statistischen Analyse ist als Regressionsanalyse bekannt. Die Regressionsanalyse ist ein sehr günstiges statistisches Modell und quantitative Analyse, um Ihnen zu helfen, die Beziehung zwischen Variablen zu sehen. Die Regressionsanalyse konzentriert sich auf die Beziehung zwischen einer abhängigen Variablen und einer oder mehreren abhängigen Variablen. Insbesondere hilft die Regressionsanalyse, zu verstehen, wie sich der typische Wert der abhängigen Variablen ändert, wenn eine der unabhängigen Variablen so variiert wird. Die meisten FX-Charting-Pakete haben einen Regressionskanal, der die Berechnung der Regressionsanalyse für Sie durchführt und ist oft leichter zugänglich als Korrelationen. Die Regressionsanalyse schätzt allgemein die bedingte Erwartung oder Richtung des Preises der abhängigen Variablen bei der unabhängigen Variablen. Das bedeutet den Mittelwert der abhängigen Variablen gegenüber einer festen unabhängigen Variablen. Dies wird oft in einer abfallenden Linie höher oder niedriger schneiden durch Preis in Richtung des Trends oder in einer seitlichen Bewegung die Regressionsgerade ist oft flach. Während mathematische Modelle außerhalb des Umfangs dieses Artikels sind, verwenden viele Händler Excel von Microsoft und verwenden die Korrelationsfunktion zwischen den Variablen über einen bestimmten Satz von Zeit, um festzustellen, ob es eine positive oder negative Korrelation gibt. Viele Forschungsstellen werden jedoch Korrelationsberichte ausstellen und können auch auf Forschungsterminals wie Bloomberg oder Reuters gefunden werden. Wenn Sie daran interessiert, diese Art von Modellen selbst sind, ist es wichtig, die Ergebnisse sind datengetrieben und fehlende oder unvollständige Daten können Sie in die Irre führen. Daher sollten Sie sich zuerst um die fehlenden Daten kümmern, um eine effektive Analyse der Daten zu erhalten. Excel ist wahrscheinlich Ihre beste Wette in Bezug auf die einfache Analyse, aber viele Broker bieten Tools, die Ihnen helfen, eine Menge der Analyse als gut. Abschließend ist statistische Analyse bedeutet, um Ihren Kopf um scheinbar zufällige Variablen für ein Muster, dass Sie handeln können. Risiko muss immer verwaltet werden, aber diese Muster können für eine lange Zeit auch ohne Kausalität bestehen. Während scheinbar ähnlich, Backtesting ist der sprichwörtliche Wolf in Schaffell Kleidung von oft statistische oder quantitative Analyse. Es lohnt sich, sich der Backtests als statistische Modellierung bewusst zu sein, da mehr als oft nicht Backtesting über idealisierte Datensätze durchgeführt wird, die zu falschen Vertrauenswürdigkeiten, über Hebelwirkung und potenziell große Verluste führen können, wenn die aktuelle Umgebung von dem Datensatz abweicht. Quantitative Analyse Was ist quantitative Analyse Quantitative Analyse bezieht sich auf wirtschaftliche, geschäftliche oder finanzielle Analyse, die das Verständnis oder die Vorhersage Verhalten oder Ereignisse durch den Einsatz von mathematischen Messungen und Berechnungen, statistische Modellierung und Forschung. Quantitative Analysten zielen darauf ab, eine gegebene Realität in Bezug auf einen numerischen Wert darzustellen. Quantitative Analysen werden aus einer Reihe von Gründen angewandt, einschließlich Messung, Leistungsbewertung oder Bewertung eines Finanzinstruments. Und die Vorhersage realen Welt Ereignisse wie Veränderungen in einem Land Bruttoinlandsprodukt (BIP) Wachstumsrate. VIDEO Laden des Players. BREAKING DOWN Quantitative Analyse Die quantitative Analyse lässt sich am einfachsten verstehen, indem man mathematische Werte von Variablen untersucht. Der Hauptvorteil der quantitativen Analyse ist, dass es sich um das Studium von präzisen, definitiven Werten handelt, die leicht miteinander verglichen werden können, wie z. B. ein Unternehmen im Jahresvergleich Einnahmen oder Erträge. In der Finanzwelt werden Analysten, die sich strikt auf quantitative Analysen verlassen, häufig als Quants oder quant Jockeys bezeichnet. Die Regierungen stützen sich auf quantitative Analysen, um monetäre und andere wirtschaftspolitische Entscheidungen zu treffen. Regierungen und Zentralbanken verfolgen und bewerten statistische Daten wie das BIP und die Beschäftigungszahlen. Häufige Verwendungen der quantitativen Analyse bei der Anlage umfassen die Berechnung und Bewertung von wesentlichen Kennzahlen wie die Kurs-Gewinn-Verhältnis (P / E) oder das Ergebnis je Aktie (EPS). Die quantitative Analyse reicht von der Prüfung einfacher statistischer Daten wie Umsatzerlösen bis hin zu komplexen Berechnungen wie Discounted Cash Flow oder Optionspreisen. Quantitative Vs. Qualitative Analyse Während die quantitative Analyse als sehr nützliches Evaluationsinstrument von selbst dient, wird sie häufig mit dem ergänzenden Forschungs - und Evaluierungsinstrument der qualitativen Analyse kombiniert. Zum Beispiel ist es für ein Unternehmen einfach, eine quantitative Analyse zu verwenden, um Zahlen wie Umsatzerlöse, Gewinnmargen oder Return on Assets (ROA) zu bewerten, aber das Unternehmen möchte auch Informationen auswerten, die sich nicht leicht auf mathematische Werte reduzieren lassen Als Markenreputation oder interne Mitarbeitermoral. In einem kombinierten qualitativen und quantitativen Analyseprojekt könnte ein Unternehmen, ein Analytiker oder ein Investor die Stärke eines bestimmten Produkts bewerten, das ein Unternehmen herstellt und verkauft. Die qualitative Analyse Teil des Projekts kann mit Tools wie Kundenbefragungen, die Verbraucher für ihre Meinungen über das Produkt fragen durchgeführt werden. Eine quantitative Analyse des Produkts kann auch durch die Prüfung von Daten über die Anzahl der wiederholten Kunden, Kundenbeschwerden und die Anzahl der Gewährleistungsansprüche über einen bestimmten Zeitraum eingeleitet werden. Qantantitative Analyse Ja, ich verstehe das Grundkonzept. Cant erklären es aber, weil es falsch wäre, Ihnen nur die grundlegende Theorie zu erzählen. Es gibt eine Menge Material darüber schwimmenden aber. Nur google es und Sie finden gute Quellen. Ich habe auch auf diese Idee ein paar Tage zurück. Gesammelt die Daten jetzt habe ich einige Experten gebeten, daran zu arbeiten. Mein Vorschlag entweder lesen genug darüber oder mieten jemand, der es versteht. Nicht Kinder spielen, wie mir gesagt wurde. Danke mein Freund. Gibt es stochastische Joined Dec 2008 Status: Technisch fundamental 228 Posts Als ich begann, quantitative Analyse auf Währungspaare zu tun, fand ich es sehr schwierig. Ich war mit dem normalen Prozess und Ideen der Fixed-Income-Modellierung und versuchen, Monte-Carlo-Simulationen zu generieren, aber scheiterte für eine lange Zeit. Es gibt verschiedene Gründe für dieses, ist eines, weil sie sehr instabil sind und tägliche Bewegungsstrecke des Währungspaares könnte riesig sein. Eine andere ist, dass die Liquidität den ganzen Tag variiert. Wenn Sie versuchen, müssen Sie große Anzahl von Variablen, um etwas relevant zu bekommen. Dann schlugen meine Freunde einige Ideen vor, um meine Forschung auf Richtungsbewegung von Paaren und ihre voraussagend zu stützen. Ich kann nicht sagen, dass es funktioniert, aber auf einer Makrobasis kann es Ihnen helfen, ein besseres Währungspaar für eine Handelsmethode zu entscheiden. Zum Beispiel handele ich derzeit nur USD / JPY, weil ich festgestellt habe, dass es das beste Paar für meine Methode ist und es funktioniert sehr gut für mich. Ich hatte keine formale Ausbildung auf diesem, aber wenn Sie einige Kenntnisse haben, möchte ich nur Sie warnen, dass sein Weg anders (und schwierig für mich) zu quantitativ analysieren in Forex als in anderen Märkten. Versuchen Sie einen anderen Ansatz als übliche Konvergenz / Divergenz Zeug. GL Die einzige Möglichkeit, schlauer zu werden, ist, einen klügeren Gegner zu spielen. Mitglied seit Dec 2008 Status: Technisch fundamental 228 Beiträge Hey Constin Post Ihre Ideen hier, wenn Sie es gehen. Hoffentlich habe ich nicht erschrecken Sie Die einzige Möglichkeit, intelligenter zu bekommen ist, indem Sie einen klügeren Gegner. Mitglied seit: Jul 2008 Status: Mitglied 750 Beiträge Hey Constin poste deine Ideen hier, wenn du es willst. Hoffentlich hab ich dich nicht erschreckt Nein, du hast mich nicht erschreckt. Vielen Dank. Ich fand einige Definition der quantitativen Analyse: quotQuantitative Analyst. In Finance, jemand, der Mathematik anwendet, unter anderem stochastischen Kalkül, an financequot de. wikipedia. org/wiki/QuantitativeanalysisQuantitative Trading Was ist quantitativer Handel Der quantitative Handel besteht aus Handelsstrategien, die auf quantitativer Analyse basieren. Die sich auf mathematische Berechnungen und Zahlenknirschen stützen, um Handelsmöglichkeiten zu identifizieren. Als quantitativen Handel wird in der Regel von Finanzinstituten und Hedge-Fonds eingesetzt. Die Transaktionen sind in der Regel groß und können den Kauf und Verkauf von Hunderttausenden von Aktien und anderen Wertpapieren. Der quantitative Handel wird jedoch häufiger von einzelnen Anlegern genutzt. BREAKING DOWN Quantitative Trading Preis und Volumen sind zwei der häufigsten Dateneingaben, die in der quantitativen Analyse als Haupteingaben für mathematische Modelle verwendet werden. Quantitative Handelstechniken umfassen Hochfrequenzhandel. Algorithmischen Handel und statistische Arbitrage. Diese Techniken sind Schnellfeuer und haben in der Regel kurzfristige Anlagehorizonte. Viele quantitative Händler sind mit quantitativen Werkzeugen, wie etwa gleitenden Durchschnitten und Oszillatoren, vertraut. Verständnis des quantitativen Handels Quantitative Händler nutzen die moderne Technologie, die Mathematik und die Verfügbarkeit umfassender Datenbanken, um rationale Entscheidungen zu treffen. Quantitative Händler nehmen eine Handelstechnik und erstellen ein Modell davon mit Mathematik, und dann entwickeln sie ein Computerprogramm, das das Modell auf historische Marktdaten anwendet. Das Modell wird dann rückgängig gemacht und optimiert. Werden günstige Ergebnisse erzielt, wird das System dann in Realmärkten mit Realkapital umgesetzt. Wie quantitative Handelsmodelle funktionieren, lässt sich am besten anhand einer Analogie beschreiben. Betrachten Sie einen Wetterbericht, in dem der Meteorologe eine 90 Wahrscheinlichkeit des Regens prognostiziert, während die Sonne scheint. Der Meteorologe leitet diese kontraintuitive Schlussfolgerung ab, indem er Klimadaten von Sensoren im gesamten Gebiet sammelt und analysiert. Eine computerisierte quantitative Analyse zeigt spezifische Muster in den Daten. Wenn diese Muster mit den gleichen Mustern verglichen werden, die in historischen Klimadaten (Backtesting) aufgedeckt werden, und 90 von 100 mal das Ergebnis ist Regen, dann kann der Meteorologe die Schlussfolgerung mit Zuversicht ziehen, daher die 90 Prognose. Quantitative Händler wenden diesen Prozess auf den Finanzmarkt an, um Handelsentscheidungen zu treffen. Vor - und Nachteile des quantitativen Handels Das Ziel des Handels ist es, die optimale Wahrscheinlichkeit eines rentablen Handels zu berechnen. Ein typischer Händler kann effektiv überwachen, analysieren und handeln Entscheidungen über eine begrenzte Anzahl von Wertpapieren, bevor die Menge der eingehenden Daten überwältigt den Entscheidungsprozess. Die Verwendung von quantitativen Handelstechniken beleuchtet diese Grenze durch die Verwendung von Computern zur Automatisierung der Überwachungs-, Analyse - und Handelsentscheidungen. Überwindung von Emotionen ist eines der allerschwersten Probleme mit dem Handel. Sei es Angst oder Habgier, beim Handel, Emotion dient nur zu ersticken rationales Denken, die in der Regel zu Verlusten führt. Computer und Mathematik besitzen keine Emotionen, so dass der quantitative Handel dieses Problem beseitigt. Der quantitative Handel hat seine Probleme. Finanzmärkte sind einige der dynamischsten Einheiten, die es gibt. Daher müssen quantitative Handelsmodelle so dynamisch sein, dass sie konsequent erfolgreich sind. Viele quantitative Händler entwickeln Modelle, die vorübergehend profitabel sind für die Marktbedingungen, für die sie entwickelt wurden, aber sie letztlich scheitern, wenn sich die Marktbedingungen ändern. Quantitative Technische Analyse Joined Aug 2011 Status: Mitglied 1.106 Beiträge Der technische Analyseansatz basiert die Handelsstrategien auf vergangene Preise Verhalten mit der Annahme, dass sich Bewegungsmuster wiederholen. Eines der Hauptprobleme bei der technischen Analyse ist die Schwierigkeit, die Muster in einer Weise festzulegen, die eine objektive Prüfung erlaubt. Wenn ich eine Frage wie quotWhat ist ein bullish flagquot Ich habe Antworten wie quotthat doesnt workquot, ohne zusätzliche Erklärungen. Oder quotgo und lesen Sie babypipsquot wo ich keine intelligente Antwort finden. Nachdem ich Tonnen Diagramme empfangen habe, in denen eine bulliske Fahne anwesend war und arbeitete dank der Nachsicht. Wie man richtig, objektiv definieren eine zinsbullische Flagge nicht erklärt werden. Ich werde lesen Beiträge erklären, dass es subjektiv ist fast wie eine Kunst: nicht mehr als eine Entschuldigung nicht zugeben, die Unwissenheit. Wenn ein Aufwärtstrend von höheren Höhen und höheren Tiefs gemacht wird, was hoch ist Was ist ein Tief Warum Wenn ein Hammer einen kleinen Körper hat, der klein genug ist, klein zu sein Warum Der quantitative Analyseansatz stützt die Strategien auf mathematische Modelle des Preises Evolution. Eines der Probleme bei der quantitativen Analyse ist die Definition des verwendeten Modells. Das Modell muss als gültig betrachtet werden. Dann müssen die Parameter geschätzt werden, die ihre Werte entweder unakzeptabel oder verzögert oder beides machen. Was ist mit der Quantifizierung der TA selbst als das Modell zu schätzen Als Beispiel habe ich eine lange Zeit, um den Trend abzuschätzen. Ich hatte zu beantworten, was ist ein Trendquot. Ich fand eine Antwort, die mich meistens befriedigt. Nicht, weil es richtig ist. Nicht weil es elegant ist. Aber weil es das Beste ist, kann ich objektiv definieren und ich denke, es gibt sowieso keine richtige Antwort. Zumindest habe ich eine Definition. Mit Blick auf meinen resultierenden Indikator dachte ich, dass etwas fehlte: die Bereiche. Genauer gesagt die Definition der Bereiche. Zuerst dachte ich einfach, dass eine Reihe nicht mehr als ein Sonderfall eines Trends ist. Es ist nicht ein Aufwärtstrend oder ein Abwärtstrend, sondern ein horizontaler Trend. Nach allem eine horizontale Linie ist eine Linie wie die anderen, ist es nicht Aber es gibt einen Unterschied zwischen einem Bereich und einem Trend. In einem Aufwärtstrend, der kurz ist, hat weniger Wahrscheinlichkeit des Erfolges und ein kleineres mögliches Gewinn, das verglichen wird, um lang zu gehen. Umgekehrt für den Abwärtstrend. Dies ist offensichtlich, weil die Rückzüge kleiner sind als die Vorwärtsbewegungen. Aber ein Sortiment kann auf beiden Seiten mit gleichem Risiko und potenziellen Gewinn gehandelt werden. Wie klein sollte die Steigung der Tendenz sein, um ein qualifiziertes Sortiment zu sein In der Tat sind weite Bereiche von Schaukeln, die an der Grenze der Bandbreite sind. Es kann vorkommen, dass die geschätzte Steigung des Trends innerhalb eines Bereichs größer wird als die Steigung eines stetigen Trends Es gibt keine Schwelle, unterhalb derer ein Trend für einen Bereich qualifiziert werden kann. Um die Trendschätzung zu realisieren, erkannte ich, dass die Trendlinien und Kanäle tatsächlich waren Sehr gute Werkzeuge. Sind sie wirklich Verbesserung des Ergebnisses oder ist es nur kommen aus meiner Überzeugung Wie zeichne sie automatisch, um dies zu validieren Kann ich eine bullische Flagge, ein Hammer, eine S / R-Ebene, eine Trendlinie. Objektiv Menschen wie Lo, Mamaysky, Osler und Wang haben die Farbe im akademischen Forschungsfeld kratzen. Ich frage mich, ob es Leute gibt, die daran interessiert sind, diese Probleme zu besprechen. Das sind extrem harte Probleme zu lösen. Sie umfassen komplexe mathematische Werkzeuge. Ich erwarte nicht eine Menge Leute, die hier bekannt geben, aber ich wünsche wertvolle Pfosten. Keine Gier. Keine Angst. Nur Mathe. Wenn Sie beginnen, diese Dinge zu analysieren, erkennen Sie, wie schlecht die quotcommon knowledgequot, die in Retail-Foren gepredigt wird. Zum Beispiel, indem Sie Monte Carlo Simulationen von kurzfristigen Handelsalgorithmen, finden Sie einige wirklich überraschende Fakten über, wie Sie Ihre TP und SL, abhängig von der jüngsten Verhalten des Instruments: Oder der Preis, den Sie zahlen müssen, wenn Sie Wollen jetzt gegen das Warten ein bisschen (Markt versus Limit Order) handeln: Dies ist die Art von Einsicht, die nur quantitative Analyse bringen kann. Aber bevor Sie diese Art von Simulationen durchführen können, müssen Sie mit geeigneten Werkzeugen und sauberen Daten arbeiten. Wenn Sie beginnen, diese Dinge zu analysieren, erkennen Sie, wie schlecht die quotcommon knowledgequot, die in Retail-Foren gepredigt wird, ist. Zum Beispiel, indem Sie Monte Carlo Simulationen von kurzfristigen Handelsalgorithmen, finden Sie einige wirklich überraschende Fakten über, wie Sie Ihre TP und SL, abhängig von der jüngsten Verhalten des Instruments: Oder der Preis, den Sie zahlen müssen, wenn Sie Wollen jetzt gegen das Warten ein bisschen (Markt versus Limit Order) handeln: Dies ist die Art von Einsicht, die nur quantitative Analyse bringen kann. Aber bevor wir können. Dieses Experiment ist fragwürdig, ich weiß nicht, welche Probe Sie verwendet haben oder wie Sie die Probe verteilt, aber ich weiß, dass in einer normal verteilten Stichprobe ist es egal, was RR Sie haben, werden Sie Geld verlieren, so oder so. Jetzt natürlich der Preis ist nicht in der Regel verteilt, aber ich habe keine Papiere, die richtig die Verteilung des Preises gemessen, die genaueste war aber wahrscheinlich die T-Verteilung zu sehen, aber auch das scheiterte an den JPY-Paare, so ist es wirklich schwer zu modellieren Preis in dieser Weise So jede Art von zufälligen Eintrag ist aus der Frage, jetzt ist die lustige Sache, dass die meisten der Indikator mit den meisten der Parameter geben schlimmer als zufällige Ergebnisse, aber wenn richtig konfiguriert, dann kann es eine Kante, wie geben Ich analysierte eine Reihe von Indikatoren und es stellte sich heraus, dass es Gewinne über viele Jahre der Tests gab. Und wenn Sie handeln auf einem nicht-zufälligen Signal, die tatsächlich etwas Einblick in die Mechanik des Preises und kann den Preis mit mehr als zufällige Genauigkeit vorherzusagen, dann denke ich, dass die Einzelhändler sind außergewöhnlich. Aber genau in diesem. Also ich denke, die 2 Belohnung: 1 Risiko ist tatsächlich wahr und nützlich, weil es ein quottrend Fangfalle ist, die höhere Belohnung fängt Ausbrüche und das niedrigere Risiko (wenn größer als der Lärm) verschlingt alle Geräusche und bietet eine positive Erwartung. Jetzt 2: 1 RR ist gut, aber 2: 1 kann 100 Pip TP mit 50 Pip SL oder 78 Pip, mit 39 oder viele weitere Kombination. Und Sie müssen noch etwas, die Ihnen sagen, welche von ihnen zu verwenden Die 2: 1 an sich ist nicht der heilige Gral, ohne zusätzliche Analyse zu sagen, welche Parameter zu verwenden und wann es zu benutzen, wird es wahrscheinlich fehlschlagen, so dass die meisten Händler scheitern sogar mit 2: 1 RR, weil ihre Analyse sux, Aber mit guter Analyse wird die 2: 1 halten. Aber ich habe viele Tests mit nicht-zufälligen Signale und es zeigte sich, dass RewardgtRisk Situationen das Beste. Die 2 Pip TP mit 30 Pip SL, wie es auf Ihrem Bild zeigt, ist es nicht sehr lebensfähig, darüber hinaus nicht einmal realistisch, mit einem Retail-Broker seine unmöglich zu scalp, dass genau ohne Schlupf, also auch wenn Ihre Analyse auf statische Daten korrekt ist, Es wird nicht auf realen Märkten arbeiten, weil die Rutschung, Verbreitung und Requotes gewohnt, dass Sie so handeln. Zitat: Zitat von P. T. Barnum die Mathematik ist jenseits von mir, aber diese Forschung kann von Interesse sein Ein mathematischer Beweis für die Existenz von Trends in 64257nancial Zeitreihe arxiv. org/pdf/0901.1945.pdf Da ich versuchen, die Elemente der technischen Analyse zu quantifizieren, muss ich postulieren die Existenz der Trends. Wie ich oben schrieb, hat das Quant keine andere Wahl als, seinem Modell zu vertrauen. Dieses ist nicht eine sehr riskante Wette. In der Zeitung, die Sie geschrieben haben, definieren der Autor den Preis als ein Signal aus dem Trend und eine additive Komponente oszilliert um diesen Trend. Jedes Signal kann auf diese Weise zerlegt werden. Der Trend ist real (fundamental) oder nicht (rein zufällig) von geringerer Bedeutung. Aber ich zeigte, dass die Trends auf dem Markt tendenziell stabiler als die Trends in einem zufällig generierten Diagramm zu sein neigen. Trotz der Chart wurde aus den Wahrscheinlichkeiten des Marktes gebaut. Nachdem man definiert hat, dass der Trend eine glatte Komponente ist, um die der Preis oszilliert, muss man einen Mittelwert bauen, um diese Komponente in Echtzeit aus dem Preis zu finden. Dies ist, was Im versuchen, zu erreichen. Unten ist ein konstanter Bereich Balkendiagramm von AUD / USD. Die gepunktete Kurve ist ein nicht kausaler Filter, der den Preis glättet. Ich definiere, dass dies der Trend ist. Der Preis ist in der Tat oszillieren. Der Filter verwendet Preise in der Zukunft. Ich kann nicht wissen, seinen Wert für die letzten 42 bar (seine Verzögerung). Aber ich möchte den Trend in Echtzeit abschätzen. Die dünne Linie ist ein kalman Filter, der verwendet wird, um die Position des Filters in 42 bar abzuschätzen. Die Farbtöne begrenzen die 1., 2. und 3. Standardabweichung. Außer bei sehr starken Bewegungen wird das Kalman-Filter innerhalb der beiden ersten Abweichungen gehalten. Ich habe noch nie die Glättung Filter ouside die dritte Abweichung. Es ist recht akurat, aber nicht so glatt wie das Ziel ist es Tracking. Für den nächsten Schritt Id wie zum automatischen Aufbau der Trend-Kanäle, das heißt, die PA eng zu halten und sehen, ob die Schätzung verbessert werden kann. Ich brauche also einen Mittelwert, um diese andere Komponente der TA zu finden. Angehängtes Bild (zum Vergrößern anklicken) Da ich die Elemente der technischen Analyse quantifizieren möchte, muss ich die Existenz der Trends postulieren. Wie ich oben schrieb, hat das Quant keine andere Wahl als, seinem Modell zu vertrauen. Dieses ist nicht eine sehr riskante Wette. In der Zeitung, die Sie geschrieben haben, definieren der Autor den Preis als ein Signal aus dem Trend und eine additive Komponente oszilliert um diesen Trend. Jedes Signal kann auf diese Weise zerlegt werden. Der Trend ist real (fundamental) oder nicht (rein zufällig) von geringerer Bedeutung. Dennoch zeigte sich, dass die Trends am Markt stabiler sind. Nicht alle Paare Trend in der gleichen Weise und auf der gleichen timeframe. Wenn Sie für kurze / kürzere Term-Trends auf H4 oder D1-Diagramm, dann vergessen EUR / USD und GBP / USD und so Zeug. Nur Blick auf Paare, die großen Unterschied zwischen SWAPS haben (AUD / JPY, NZD / JPY, EUR / RUB, USD / ZAR, etc.) hat es grundlegende Gründe dahinter, so dass Sie nicht brauchen, Zeit zu verschwenden, um die Existenz des Trends zu rechtfertigen, Denn die Zinsen werden das für Sie tun. Sie brauchen nur ein Signaling-Tool, und meine 2: 1 RR, dass ich über die vorherige Post gesprochen, und es sollte eine positive Erwartung. Und natürlich nur Handel in Richtung der positiven Swap nicht verschwenden Geld für die negativen Swaps. Attached Image (zum Vergrößern anklicken) Wenn Sie beginnen, diese Dinge zu analysieren, erkennen Sie, wie schlecht die quotcommon knowledgequot, die auf Retail-Foren gepredigt wird. Zum Beispiel, indem Sie Monte Carlo Simulationen von kurzfristigen Handelsalgorithmen, finden Sie einige wirklich überraschende Fakten über, wie Sie Ihre TP und SL, abhängig von der jüngsten Verhalten des Instruments: Oder der Preis, den Sie zahlen müssen, wenn Sie Wollen jetzt gegen das Warten ein bisschen (Markt versus Limit Order) handeln: Dies ist die Art von Einsicht, die nur quantitative Analyse bringen kann. Aber bevor wir können. Dies ist auch einer der Gründe, warum Id wie zu tun, was Im tun: wenn der Lärmpegel hoch ist, erhöhen einige Leute ihre SL in Reaktion auf die Unsicherheit aufgrund der Volatilität andere nur nicht eingeben. Stattdessen möchte ich die Amplitude des Rauschens abschätzen, um eine Grenzreihenfolge an der Grenze des Konfidenzintervalls mit einem viel kleineren Stopp einzustellen. Natürlich wird Ill weniger oft ausgelöst werden, als sofort, aber wenn die SL durch zwei geteilt werden kann, wird die RRR verdoppelt, ohne die Win-Rate zu viel MT-was ich nur MT4 verwenden, um einige indi auf dem Netz zu sehen, um zu sehen, was sie aussehen Wie auf dem Bildschirm. Keine Gier. Keine Angst. Nur Mathe. Der einfachste Ansatz, eine Trendänderung zu erkennen, wäre die Methode, die hayseed nutzt: www. forexfactory / showthre. 04post7519704 Messen Sie die Winkel zwischen den Trendlinien, wenn es nicht zu steil ist, dann ist es eine Trendänderung. Er verwendete gleitende Mittelwerte, um dynamischer zu sein. Es ist nicht die effektivste und elegante Methode, aber seine einfache und wahrscheinlich rentabel, wenn Sie auf der Suche nach langfristigen Trends, auf H4 oder höher Zeitrahmen. Nicht alle Paare Trend in der gleichen Weise und auf der gleichen timeframe. Wenn Sie für kurze / kürzere Term-Trends auf H4 oder D1-Diagramm, dann vergessen EUR / USD und GBP / USD und so Zeug. Nur Blick auf Paare, die großen Unterschied zwischen SWAPS haben (AUD / JPY, NZD / JPY, EUR / RUB, USD / ZAR, etc.) hat es grundlegende Gründe dahinter, so dass Sie nicht brauchen, Zeit zu verschwenden, um die Existenz des Trends zu rechtfertigen, Denn die Zinsen werden das für Sie tun. Sie brauchen nur ein Signal-Tool, und meine 2: 1 RR, dass ich sprach über die vorherige Post, und es sollte eine positive geben. Ich suche nach quantitativen Definitionen nicht Grand-mas Rezepte. Ich will auch keine Instrumente vergessen. Angesichts des Instruments, EUR / USD, ZAR / JPY oder USD / CNH, wie die Schätzung der Trend I dont care ist es offensichtlich oder nicht. Ich interessiere mich nicht der grundlegende Grund dahinter. Ich dont care es hat Vorhersagekraft oder nicht. Ich möchte es auf jedem Instrument zu jedem Zeitpunkt in Echtzeit schätzen. BTW USD / TRY hat Tausch in die kurze Richtung, das Gegenteil von seinem Trend. Attached Image (zum Vergrößern anklicken) Ich suche nach quantitativen Definitionen nicht Grand-mas Rezepte. Ich will auch keine Instrumente vergessen. Angesichts des Instruments, EUR / USD, ZAR / JPY oder USD / CNH, wie die Schätzung der Trend I dont care ist es offensichtlich oder nicht. Ich interessiere mich nicht der grundlegende Grund dahinter. Ich dont care es hat Vorhersagekraft oder nicht. Ich möchte es auf jedem Instrument zu jedem Zeitpunkt in Echtzeit schätzen. Eine quantitative Definition wäre, die Verteilung der Richtungsänderungsticks so zu messen, wie sie ist, und wenn es in einer gewissen Zeitperiode mehr Aufwärtsströmungen als Abwärtsströme gibt, dann ist ihr ein Aufwärtstrend. Das Zeitintervall darf nicht zu klein sein, denn dann würden die Ausbrüche zu diesem Aswell qualifizieren, aber ich schätze atlest 15-20 Kerzen lang. Dies ist eigentlich die Definition eines Trends, mehr upticks als downticks, nicht mehr aufwärts bewegen als abwärts bewegen, weil der uptick treibt die Investoren nicht die Dauer der move. If ein Anfänger Trader sieht eine flackernde Kerze nach oben langsam, in dem Sinne Dass 3 kleine tick up 1 große tick down, dann der Einzelhändler wird wahrscheinlich dort zu kaufen. Und der Trend wird durch das stumme Geld generiert. Die Blasen oder was auch immer Sie es nennen wollen Der Absturz der Trend oder Blase ist das intelligente Geld. BTW USD / TRY hat Tausch in die kurze Richtung, das Gegenteil von seinem Trend. Genau, desto negativer der Swap desto stärker der Trend. Es gibt einige Broker, die positive Swaps gibt, aber in der Regel nicht viele. Aber das Schlüsselelement ist, dass es an einem gewissen Punkt wie der EUR / RUB umgekehrt wird, also in diesem Fall warten, bis alle Neulinge diesen Zug gekauft haben, und wenn es zu Abstürzen beginnt, wird es ein garantierter Abwärtstrend sein. AUD / USD und NZD / USD ist flüssiger, also passiert es öfter dort, das ist, warum viele Händler das nicht merken, aber es ist dasselbe. TCheses a sucker geboren jeden minutequot - P. T. Barnum Jetzt natürlich ist der Preis nicht in der Regel verteilt, aber ich habe keine Papiere, die richtig die Verteilung des Preises gemessen, die genaueste war aber wahrscheinlich die T-Verteilung zu sehen, aber auch das scheiterte an den JPY-Paare, so ist es wirklich schwer zu modellieren Der Preis in dieser Weise Wenn Sie von der körperlichen Zeit zur Ereigniszeit wechseln, sehen Sie, dass die Preise (Rückkehr tatsächlich) plötzlich normal verteilt werden. Dies ist der Grund, warum die meisten HFT den Markt in der Ereigniszeit analysieren (Handelszeit im HFT-Fall sogar noch präziser). Aber ich habe viele Tests mit nicht-zufälligen Signale und es zeigte sich, dass RewardgtRisk Situationen das Beste. Sie verpassten einen kritischen Teil meines Bildes - den Volatilitätsschieber. Die Ergebnisse (beste RR) ändern sich drastisch auf der Grundlage der Instrumentenvolatilität. Daher sind die Ergebnisse von der Marktvolatilität abhängig. Die 2 Pip TP mit 30 Pip SL, wie es auf Ihrem Bild zeigt, ist es nicht sehr lebensfähig, darüber hinaus nicht einmal realistisch, mit einem Retail-Broker seine unmöglich zu scalp, dass genau ohne Schlupf, also auch wenn Ihre Analyse auf statische Daten korrekt ist, Es wird nicht auf realen Märkten arbeiten, weil die Rutschung, Verbreitung und Requotes gewohnt, dass Sie so handeln. Sein komisches Sie würde sagen, dass dieses nicht auf wirklichen Märkten arbeitet, weil Ive das dies in den letzten 2 Jahren auf einem (großen) wirklichen Konto tat. Ich weiß nicht über Ihren Makler, aber auf FXCM ich regelmäßig öffnen 600 Los Positionen (6 mil) auf EUR / CHF mit höchstens 0,4 Pips Schlupf (aber ich öffne sie in mehreren Klicks über 1-2 sec, nicht einen einzigen Auftrag). Ja, für 2000 Lot-Positionen werde ich wahrscheinlich 2 Pips Schlupf haben, aber wenn Ill zu diesem Punkt, Ill Quelle Liquidität aus mehreren Orten und Markt Auswirkungen sollte minimiert werden. Also habe ich keine Probleme beim Scalping für 1.4 Pips auf FXCM (von denen 0,6 Pips wird die Provision), die mir 0,9 Pips Gewinn gibt. Wenn Sie von der körperlichen Zeit zur Ereigniszeit wechseln, sehen Sie, dass die Preise (Rückkehr wirklich) plötzlich normal verteilt werden. Dies ist der Grund, warum die meisten HFT den Markt in der Ereigniszeit analysieren (Handelszeit im HFT-Fall sogar noch präziser). Sie verpassten einen kritischen Teil meines Bildes - den Volatilitätsschieber. Die Ergebnisse (beste RR) ändern sich drastisch auf der Grundlage der Instrumentenvolatilität. Daher sind die Ergebnisse von der Marktvolatilität abhängig. Sein komisches Sie würde sagen, dass dieses nicht auf wirklichen Märkten arbeitet, weil Ive, das dies tat. Ja es fühlte sich sehr seltsam für mich, dass im Grunde alles in der Natur ist normal verteilt, aber der Markt ist nicht, es fühlte sich seltsam. So mit der richtigen Filterung und Analyse der tatsächlichen Ereignisse, die stattfinden, und nicht die Leuchter, dann wird das normal sein Verteilt. Es ist sehr logisch, so scheint es, dass die Leuchter Chart ist wirklich ein verzerrter Blick auf die Märkte Dennoch geht der Markt noch zu dem Ort, der durch den Leuchter markiert war. Was ich nicht verstehe ist, dass es nicht wichtig, was verbreitet oder Manchmal. Keine Angst. Nur Mathe. Mitglieder müssen mindestens 0 Gutscheine in diesem Thread posten. 0 Trader die sich gerade ansehen Forex Factoryreg ist ein eingetragenes Warenzeichen. Connect Über Produkte