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Alt 20.03.2017, 15:45   #161
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Do Stocks Outperform Treasury Bills?
TREASURY BILLS OUTPERFORM MOST STOCKS — SAY WHAT???

Meistens nicht, errechnet der Autor (Treasury Bills sind Monatsgelder, also Kurzläufer), zumindest nicht Einzelaktien.
Die Überrendite komme nur von ganz wenigen Aktien (4%), so dass ein diversifiziertes Portfolio eigentlich nicht nur 25 Titel haben sollte.
So ganz bin ich mir über die Implikationen nicht im klaren, der Autor hat möglicherweise auch viele nicht investierbare Aktien betrachtet (total 22.000) und damit die Ergebnisse verzerrt.

Interessant sind seine Berechnungen zu "unleveraged stocks" -> performen besser und "market cap" -> größer ist besser (entgegen Fama–French three-factor model bzw. Size_premium)
 
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Alt 20.03.2017, 16:37   #162
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Eigentlich wollte ich mir einen FFT-Indikator programmieren, um auf einen Blick zu erkennen, bei welcher Frequenz sich der meiste Noise befindet, bzw. wo sich möglichst viele Wellen gleichzeitig an ihren Wendepunkten befinden.

Besser finde ich ein Wavelet-Spektrum, wo man das über die ganze Zeitreihe darstellen kann.

Fractal Markets Hypothesis and the Global Financial Crisis: Wavelet Power Evidence
http://www.nature.com/articles/srep02857



Es lassen sich damit Wendepunkte erkennen.

Aber nicht nur das.
Wenn man zB. an einer bestimmten Stelle den Noise rausfiltern möchte, dann finde ich zB sowas hier interessant:
(ist zwar ein Filter-Plugin für Audio, aber das soll nur das Prinzip zeigen. Ihr wisst auf was ich hinaus will).

Sowas würde ich mir gerne für den Börsenhandel selbst programmieren. Ich weiss aber nicht wie.
Was ist das für ein Filter? (FFT, FIR, IIR?)

Scheint besser zu sein als herkömmliche Low-Pass-Filter (Butterworth, Bessel, etc...).
Aber bei FFT-Filtern ist bestimmt auch das Time-Lag ziemlich hoch, oder nicht?

Hat das jemand mal versucht?


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Geändert von LuckyTrader (20.03.2017 um 17:04 Uhr)
 
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Alt 20.03.2017, 17:40   #163
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Zitat:
Zitat von LuckyTrader Beitrag anzeigen
Eigentlich wollte ich mir einen FFT-Indikator programmieren, um auf einen Blick zu erkennen, bei welcher Frequenz sich der meiste Noise befindet, bzw. wo sich möglichst viele Wellen gleichzeitig an ihren Wendepunkten befinden.

Besser finde ich ein Wavelet-Spektrum, wo man das über die ganze Zeitreihe darstellen kann.

Fractal Markets Hypothesis and the Global Financial Crisis: Wavelet Power Evidence
http://www.nature.com/articles/srep02857



Es lassen sich damit Wendepunkte erkennen.

Aber nicht nur das.
Wenn man zB. an einer bestimmten Stelle den Noise rausfiltern möchte, dann finde ich zB sowas hier interessant:
(ist zwar ein Filter-Plugin für Audio, aber das soll nur das Prinzip zeigen. Ihr wisst auf was ich hinaus will).
https://www.youtube.com/watch?v=NUlLK3cWTa0

Sowas würde ich mir gerne für den Börsenhandel selbst programmieren. Ich weiss aber nicht wie.
Was ist das für ein Filter? (FFT, FIR, IIR?)

Scheint besser zu sein als herkömmliche Low-Pass-Filter (Butterworth, Bessel, etc...).
Aber bei FFT-Filtern ist bestimmt auch das Time-Lag ziemlich hoch, oder nicht?

Hat das jemand mal versucht?

Ich bin mit meinen ersten Gehversuchen bei der Anwendungen von Wavelets im Finance Bereich (Modellierung von Returns und Risk Factors in US Equity) und ausserhalb des Finance Bereichs gescheitert. Seit dem keine Zeit mehr, mich weiter damit zu befassen.

Ein Filter, der mit instationären Systemen umgehen und "signal" (was auch immer das im Finance Bereich sein sollte) von "noise" trennen könnte, wäre natütlich im Börsenumfeld eine Gelddruckmaschiene..

Auch wenn eien Buchempfehlung von jmd der damit nix erreicht hat nicht viel Wert sein mag, ich fand das hier ne gute Einführung:
https://www.amazon.de/Wavelet-Tour-S...words=Wavelets
 
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Alt 20.03.2017, 17:50   #164
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Ich weiß nicht, was das jetzt für spezielle Filter bei QuikQuak sind, aber die von Dir erwähnte Wavelet-Transformation kann man auf alle Fälle zur Rauschunterdrückung verwenden. Im Web gibt es dazu einige Beispiele, z.B. das hier:

Speech Signal Noise Reduction with Wavelets (Diplomarbeit)


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Alt 20.03.2017, 18:16   #165
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Zitat:
Zitat von Lancelot Beitrag anzeigen

Ein Filter, der mit instationären Systemen umgehen und "signal" (was auch immer das im Finance Bereich sein sollte) von "noise" trennen könnte, wäre natütlich im Börsenumfeld eine Gelddruckmaschiene..
Die Jungs aus dem Audio-Bereich machen es vor. Die entwickeln ziemlich gute Filter-Algos.
Einfach den Bereich den man rausfiltern oder isolieren möchte im Spektrum grafisch markieren, fertig.


Man müsste vielleicht mit Matlab mal die Group-Delays der einzelnen Filter vergleichen. (FIR mit Bessel oder so)
Aber ich befürchte bei FFT, FIR, IIR wird das Delay vermutlich ziemlich hoch sein. Damit werden sie für den Echtzeithandel vermutlich unbrauchbar sein.
Irgendwas is ja immer.


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Alt 20.03.2017, 20:19   #166
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Zitat:
Zitat von LuckyTrader Beitrag anzeigen
Es lassen sich damit Wendepunkte erkennen.
Ja, aber das ist keine Kunst, da der Autor auf der Zeitachse in die Zukunft fenstert. Nimm einfach mal eine gleitenden Durchschnitt von t - a/2 bis t + a/2 statt von t-a bis t, geiler Indikator .
Zitat:
Sowas würde ich mir gerne für den Börsenhandel selbst programmieren. Ich weiss aber nicht wie.
Was ist das für ein Filter? (FFT, FIR, IIR?)
Ich sitze gerade vor einem Rechner ohne Soundkarte und schau mir das später nochmal an.
Aber das ist ziemlich sicher Wiener Filtering. Rauschen und Nutzsignal haben ein (möglichst stark) unterschiedliches Spektrum und können so im Frequenzraum leichter getrennt werden (Rauschen meist höherfrequent).


Zitat:
Hat das jemand mal versucht?
Viele, das Spektrogramm über längere Zeiträume ist fast immer das vom Rauschen. Schau mal bei John Ehlers nach, der stellt allerdings vieles zu simplifiziert dar (u.a. setzt er Stationarität voraus, erwähnt das aber nie).
Neben FFT gibt es auch die Maximum-Entropie-Methode für ein verrauschtes Spektrogramm mit möglicherweise einigen schwachen Peaks.
Mir ist niemand bekannt, der das erfolgreich anwendet.
 
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Alt 20.03.2017, 20:48   #167
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Zitat:
Zitat von Thomas B Beitrag anzeigen
Ja, aber das ist keine Kunst, da der Autor auf der Zeitachse in die Zukunft fenstert. Nimm einfach mal eine gleitenden Durchschnitt von t - a/2 bis t + a/2 statt von t-a bis t, geiler Indikator .

Ich sitze gerade vor einem Rechner ohne Soundkarte und schau mir das später nochmal an.
Aber das ist ziemlich sicher Wiener Filtering. Rauschen und Nutzsignal haben ein (möglichst stark) unterschiedliches Spektrum und können so im Frequenzraum leichter getrennt werden (Rauschen meist höherfrequent).



Viele, das Spektrogramm über längere Zeiträume ist fast immer das vom Rauschen. Schau mal bei John Ehlers nach, der stellt allerdings vieles zu simplifiziert dar (u.a. setzt er Stationarität voraus, erwähnt das aber nie).
Neben FFT gibt es auch die Maximum-Entropie-Methode für ein verrauschtes Spektrogramm mit möglicherweise einigen schwachen Peaks.
Mir ist niemand bekannt, der das erfolgreich anwendet.
"(u.a. setzt er Stationarität voraus, erwähnt das aber nie)."

Jepp....das tun wir doch alle gerne.....
 
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Alt 20.03.2017, 21:03   #168
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Die Frage ist ob man mit solchen Filtern gegenüber herkömmlichen Low-Pass-Filtern wie SMA, EMA usw. im Bezug auf das Group-Delay (Time-Lag) einen Vorteil hat.

Es wäre ja schön wenn man den hochfrequenten Noise (1,3,5,15 Minuten-Chart) möglichst sauber herausfiltern könnte, damit man im 30, 60min oder daily-Chart „sauberere“ Charts, und damit weniger Fehlausbrüche hätte.


Auf der anderen Seite frag ich mich immer ob nicht schon bereits die Quantisierung auf festgelegte Timeframes (1,3,5,15 Minuten…) bereits unnötigen Noise erzeugen (durch Quantisierungsfehler).
Um das zu vermeiden müsste man alle Indikatoren eigentlich nur auf Tick-Daten berechnen lassen.
Aber ob das den Aufwand wert ist


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Alt 20.03.2017, 22:00   #169
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Wir haben über ein Jahrzehnt immer mal wieder die Ehlers Indikatoren getestet. Verwendet haben wir sie in einem System dann aber nie, da keine Performance Verbesserung zu erreichen war.

Statt auf normale Charts Filter anzuwenden, war erfolgreicher die Zeitreihen erst zu glätten zB mit Hybrid Renko Charts und dann "normale" Indikatoren anzuwenden.
 
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Alt 21.03.2017, 09:02   #170
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Ein PDF zur Entrauschung mittels der schnellen Wavelet-Transformation und Multiskalenanalyse:
http://ganymed.imib.rwth-aachen.de/l...bv_2008-09.pdf
 
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