Unser ehemaliges Board-Mitglied Krümel, welches außergewöhnlich gedankentiefe und fachlich konsolidierte Posts mit viel Engagement lieferte und den Umgang mit diversen Software-Tools auch in komplexen Konstellationen inkl. des dazu erforderlichen Hintergrundwissens meisterhaft beherrscht, ist ein sehr großer Verlust für das Board.
Ein besonderer Glücksfall ist, dass Krümel beim Mitlesen die neuen Ausführungen zur Strategie von Georg, insbesondere dessen Track-Record, interessant genug fand, einige Untersuchungen dazu mit Mathematica anzustellen. Krümel teilte mir dabei ihre Ergebnisse per Email mit, ließ sich aber im ersten Anlauf leider nicht zu einer erneuten Anmeldung im Board bewegen. Sie war so nett, mir zu erlauben, ihre Untersuchung nach eigenem Ermessen zu verwerten, damit sie nicht im stillen Kämmerlein bleiben und niemandem helfen können. Die aus meiner Sicht interessantesten Punkte (ohne die technischen Zwischenschritte dazu) aus einem ursprünglich gelieferten Mathematica-Notebook und einem HTML-Export desselben stelle ich hier mit meinen Worten (nicht allzu weit entfernt von Krümels originaler Darlegung) zusammen und möchte nochmals Krümel für ihre hervorragende Arbeit danken:
Das Histogramm der kumulierten Verteilungsfunktion zeigt, dass sich der neutrale 50 %-Wert (wo die Strategie mit einigem Aufwand weder Gewinn noch Verlust erzielt) sehr nahe bei Null befindet. Die Quantile (also der Prozentsätze) liegen für 25 % der Trades lieg bei -70, 50 % genau bei 0, 75 % bei 72. Die Trennschärfe des Regelwerks ist also trotz seiner Komplexität gering.
Die Dichtefunktion zeigt zwei Peaks, einen davon im negativen Bereich. Möglicherweise könnte dort für die Strategie-Verbesserung ein Ansatzpunkt mittels Stop-Setzung liegen, wobei allerdings in einer detaillierteren Untersuchung, die mehr als nur einen kumulierten Track-Record erfordert, die genaue Intraday-Bewegung beachtet werden müsste (Wird Stop vor Gewinnziel erreicht?).
Eine 3-dimensionale Aufteilung der gesamten Verteilung auf die unterschiedlichen von Georg gewählten Vola-Stufen stellt das detaillierter dar, wobei für die höheren Vola-Werte für eine qualifizierte Aussage nicht genug Daten vorhanden sind.
Die täglichen Renditen zeigen die typische Clusterbildung auch anderer Rendite-Untersuchungen und unterscheiden sich recht auffällig von normalverteilten Random-Daten.
Ein besonderer Glücksfall ist, dass Krümel beim Mitlesen die neuen Ausführungen zur Strategie von Georg, insbesondere dessen Track-Record, interessant genug fand, einige Untersuchungen dazu mit Mathematica anzustellen. Krümel teilte mir dabei ihre Ergebnisse per Email mit, ließ sich aber im ersten Anlauf leider nicht zu einer erneuten Anmeldung im Board bewegen. Sie war so nett, mir zu erlauben, ihre Untersuchung nach eigenem Ermessen zu verwerten, damit sie nicht im stillen Kämmerlein bleiben und niemandem helfen können. Die aus meiner Sicht interessantesten Punkte (ohne die technischen Zwischenschritte dazu) aus einem ursprünglich gelieferten Mathematica-Notebook und einem HTML-Export desselben stelle ich hier mit meinen Worten (nicht allzu weit entfernt von Krümels originaler Darlegung) zusammen und möchte nochmals Krümel für ihre hervorragende Arbeit danken:
Das Histogramm der kumulierten Verteilungsfunktion zeigt, dass sich der neutrale 50 %-Wert (wo die Strategie mit einigem Aufwand weder Gewinn noch Verlust erzielt) sehr nahe bei Null befindet. Die Quantile (also der Prozentsätze) liegen für 25 % der Trades lieg bei -70, 50 % genau bei 0, 75 % bei 72. Die Trennschärfe des Regelwerks ist also trotz seiner Komplexität gering.
Die Dichtefunktion zeigt zwei Peaks, einen davon im negativen Bereich. Möglicherweise könnte dort für die Strategie-Verbesserung ein Ansatzpunkt mittels Stop-Setzung liegen, wobei allerdings in einer detaillierteren Untersuchung, die mehr als nur einen kumulierten Track-Record erfordert, die genaue Intraday-Bewegung beachtet werden müsste (Wird Stop vor Gewinnziel erreicht?).
Eine 3-dimensionale Aufteilung der gesamten Verteilung auf die unterschiedlichen von Georg gewählten Vola-Stufen stellt das detaillierter dar, wobei für die höheren Vola-Werte für eine qualifizierte Aussage nicht genug Daten vorhanden sind.
Die täglichen Renditen zeigen die typische Clusterbildung auch anderer Rendite-Untersuchungen und unterscheiden sich recht auffällig von normalverteilten Random-Daten.