Signale generieren die Indikatoren folgendermaßen:
liegt der Close von heute über der Prognose des jeweiligen Indikators, geht man long, liegt er darunter, short.
Ich kann nicht erkennen, inwieweit hier ein "richtig" oder "falsch" vorliegt, ich habe es so gemacht, dir steht es völlig frei, mit allem zu rechnen, dass dir Spaß macht.
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Hmm.. Wäre hier nicht richtiger, einfach den letzten Wert zu nehmen? Also lin=Close(vor 1 Tag)+1*b ??
Wenn ich schon lineare Regression mache, dann kann ich doch den aktuellen Wert nehmen. Dann sind auch die Ausschläge des Indikators nich so groß. Dies nicht aufgrund einer ev. verbesserten Perfomance, sondern aufgrund der Grundidee des Systems.
Ich finde, die Formeln reichen, ich wüßte nicht, inwieweit uns die Quellenangabe nach vorne bringen sollte?
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Hmm.. Ich habe hier andere Formeln.. Kannst Du hier eine Quelle angeben? Im Backtest kommen hier auch schlechte Werte raus ...
Du schaust, ob der Mean Squared Error von lin heute größer ist als gestern. Wenn ja: folge lin.
Quoted
Zitat
Um nun zu entscheiden, welchem Indikator man folgt, prüft man, zuerst ob der linMSE(heute) größer ist als der linMSE(gestern).
Ist dies der Fall, folgt man dem Indikator lin und geht long, wenn der Close über der Prognose von lin liegt und vice versa.
Ist dies nicht der Fall, prüft man, ob der DESMSE(heute) KLEINER ist als der DESMSE(gestern).
Ist dies der fall, folgt man dem Indikator MSE und geht short wenn der Close über der Prognose von DES liegt und vice versa.
Ist auch dies nicht der Fall, tut man einfach gar nichts und ist flat.
Das verstehe ich überhaupt nicht. Ich würde die Idee so interpretieren: "Gucke, wie der Fehler der Indikatoren HEUTE ist und nimm für morgen den mit dem kleineren Fehler". Liegt der gewählte Indikator dann höher als der heutige Realwert, dann geh long, ansonsten short." Das würde ich verstehen, Was ist die Überlegung hinter diesem Teil Deines Systems? Ist das auch so korrekt beschrieben? Im Backtest komme ich auf andere (schlechtere) Ergebnisse.
...
1. Regressionanalyse, Indikator "Lin"
Man nimmt die Close-Kurse der letzten 10 Perioden und den des aktuellen Tages und errechnet die Steigung b der linearen Regression.
Nun nimmt man den Schlusskurs von vor 10 Perioden und addiert die Steigung b multipliziert mit 11. Dies ist die Kursprognose der
linearen Regression für den nächsten Tag.
lin=Close(vor10Tagen)+11*b
Quoted
2. 2fache exponentielle Glättung, Indikator "DES"
Hier benötigt man 2 zusätzliche Variablen, at und bt.
at berechnet sich folgendermaßen:
at(heute)=0,2*Close(heute)+0,8*at(gestern)-bt(gestern)
bt berechnet sich folgendermaßen:
bt(heute)=0,2*(at(heute)-at(gestern))+0,8*bt(gestern)
Auch hier errechnet man nun aus den Werten die Prognose für den nächsten Tag:
DES=at(heute)+bt(heute)
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Um nun zu entscheiden, welchem Indikator man folgt, prüft man, zuerst ob der linMSE(heute) größer ist als der linMSE(gestern).
Ist dies der Fall, folgt man dem Indikator lin und geht long, wenn der Close über der Prognose von lin liegt und vice versa.
Ist dies nicht der Fall, prüft man, ob der DESMSE(heute) KLEINER ist als der DESMSE(gestern).
Ist dies der fall, folgt man dem Indikator MSE und geht short wenn der Close über der Prognose von DES liegt und vice versa.
Ist auch dies nicht der Fall, tut man einfach gar nichts und ist flat.
) Oder läuft jetzt alles per BM zwischen den Häuptlingen?
MFG
Cerberus24
This post has been edited 1 times, last edit by "Marcel-E" (Feb 10th 2008, 2:55pm)
Quoted
Bei dieser hektischen Tradingmethode würde ich allerdings sowieso Futures sehr ans Herz legen.
This post has been edited 1 times, last edit by "Marcel-E" (Feb 8th 2008, 11:10pm)
ja, das hast du. mir war nur nicht ersichtlich woher du die glättungsfaktoren genommen hast.Die Werte auf die du ansprichst sind die sogenannten Glättungsfaktoren.Je höher man diesen wählt, umso stärker werden neue Werte in der
Glättung gewichtet. Die Werte, die ich verwendet haben werden einerseits im Operations Management empfohlen (warum auch immer), deshalb hatte
ich sie als Standardwerte verwendet. Als ich dann das System auf Robustheit geprüft habe und die Parameter verändert habe, stellte sich heraus,
dass die Parameter so einigermaßen optimal sind. Das System ist allerdings auch mit anderen Parametern profitabel. Um kein Curve-Fitting zu betreiben
habe ich dann auch nicht weiter nach noch optimaleren Werten gesucht. Ich hoffe das beantwortet deine Frage einigermaßen..
This post has been edited 3 times, last edit by "Marcel-E" (Feb 8th 2008, 10:25pm)
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