Forex Quadratisch Llc

Paare-Handel: Korrelations-Korrelation ist ein Ausdruck von der linearen Regressionsanalyse, die die Stärke der Beziehung zwischen einer abhängigen Variablen und einer unabhängigen Variablen beschreibt. Im Mittelpunkt des Paarenhandels steht die Vorstellung, dass, wenn die beiden Aktien (oder andere Instrumente) ausreichend korreliert sind, eine Änderung des Korrelationskoeffizienten auf eine Paarung zurückzuführen ist, wodurch eine Gewinnchance entsteht. Zum Beispiel sind Lager A und Lager B hoch korreliert. Wenn die Korrelation vorübergehend abnimmt, bewegt sich der Lagerbestand A nach oben und der Lagerbestand B bewegt sich nach unten, um diese Divergenz auszuschöpfen, indem die Aktie A (die überdurchschnittliche Emission) unterbrochen wird und die Aktie B (die unterdurchschnittliche Emission) weitermacht. Wenn die Aktien auf das statistische Mittel zurückgehen, kann der Händler profitieren. 13 Die Bedeutung der Korrelation Korrelation misst die Beziehung zwischen zwei Instrumenten. Abbildung 1 zeigt, dass die e-mini SampP 500 (ES, in rot) und die e-mini Dow (YM, in grün) Futures-Kontrakte Preise haben, die dazu neigen, sich zusammen zu bewegen, oder die korreliert sind. 13 Abbildung 1 Diese Tages-Chart der ES und YM e-mini Futures-Kontrakte zeigt, dass die Preise dazu neigen, zusammen zu bewegen. Bild erstellt mit TradeStation. 13 13 Erinnern Sie sich, Paare Händler versuchen: 13 Identifizieren Beziehungen zwischen zwei Instrumenten 13 Bestimmen Sie die Richtung der Beziehung und 13 Ausführen von Trades auf der Grundlage der Daten vorgestellt. 13 Die Korrelation zwischen zwei Variablen wie Renditen oder historischen Preisen ist ein relatives statistisches Maß für den Grad, in dem diese Variablen dazu neigen, sich zu bewegen. Der Korrelationskoeffizient misst das Ausmaß, in dem Werte einer Variablen mit Werten eines anderen assoziiert sind. Werte des Korrelationskoeffizientenbereichs von -1 bis 1, wobei: 13 Perfekte negative Korrelation (-1) existiert, wenn die beiden Wertpapiere sich in entgegengesetzte Richtungen bewegen (dh Lager A verschiebt sich, während Lager B nach unten fällt) 13 Perfekt positive Korrelation (1) Existiert, wenn sich die beiden Wertpapiere in vollkommenem Einklang bewegen (dh Lager A und Lager B bewegen sich gleichzeitig nach oben und unten) und 13 keine Korrelation (0), wenn die Kursbewegungen vollständig zufällig sind (Lager A und Lager B gehen nach oben und unten Zufällig). 13 1313 -1 0 1 13 Perfekt negative Korrelation Keine Korrelation Perfekt positive Korrelation13 13 13Pairs Händler suchen Instrumente, deren Preise sich mit anderen Worten verlagern, deren Preise korreliert sind. In Wirklichkeit wäre es schwierig (und höchst unwahrscheinlich), eine anhaltend perfekte Korrelation mit zwei Wertpapieren zu erzielen: Das heißt, die Preise würden einander genau nachahmen. Stattdessen suchen Paare Händler nach Wertpapieren mit einem hohen Grad an Korrelation, so dass sie versuchen können, zu profitieren, wenn sich die Preise außerhalb dieser statistischen Norm verhalten. Korrelationen von 0,8 oder höher werden häufig als Benchmark für Paare Händler verwendet (eine Korrelation kleiner als 0,5 wird allgemein als schwach bezeichnet). Idealerweise ergibt sich eine gute Korrelation über mehrere Zeitrahmen. 13 Warum ist die Korrelation wichtig für den Handel mit Paaren? Wenn die beiden Instrumente zunächst nicht korreliert wurden, könnte jede Divergenz und nachfolgende Preiskonvergenz im Allgemeinen weniger bedeutungsvoll sein. Als Beispiel betrachten wir eine Hauptstraße entlang eines Flusses. Im Allgemeinen folgt die Straße dem Fluss sehr nah. Gelegentlich muss die Straße aufgrund von Gelände oder Entwicklung vom Fluss abwandern (vergleichbar mit der Preisverteilung). Jedes Mal, wenn dies geschieht, wird die Straße schließlich wieder an ihre Stelle parallel zum Fluss. 13 13 In diesem Beispiel haben die Straße und der Fluss eine korrelierte Beziehung. Wenn wir den Fluß mit einem anderen nahe gelegenen Feldweg vergleichen, jedoch ohne definierbare Korrelation zum Fluß (d. h. ihre Bewegungen sind völlig zufällig), wäre es zwecklos, vorherzusagen, wie die beiden sich relativ zueinander verhalten würden. Die positive Korrelation zwischen der Hauptstraße und dem Fluss ist jedoch, was es vernünftig macht zu antizipieren, dass die Hauptstraße und der Fluss schließlich wieder vereinigen wird. Die gleiche Logik gilt für den Handel mit Paaren: Durch die Identifizierung korrelierter Wertpapiere können wir nach Perioden der Divergenz Ausschau halten, versuchen, herauszufinden, warum der Preis sich trennt und versuchen, durch Konvergenz zu profitieren. 13 Anmerkung: Ein anderer Ansatz besteht darin, durch zusätzliche Divergenz (Divergenzhandel) zu profitieren. Hier werden wir uns auf Strategien konzentrieren, die versuchen, durch Konvergenz oder eine Reversion auf den Mittelwert (bekannt als Konvergenzhandel) zu profitieren. 13 Ermittlung der Korrelation 13 Der erste Schritt bei der Suche nach geeigneten Paaren besteht darin, nach Wertpapieren zu suchen, die etwas gemeinsam haben und mit guter Liquidität handeln und kurzgeschlossen werden können. Aufgrund ähnlicher Marktrisiken stellen konkurrierende Unternehmen innerhalb desselben Sektors natürliche Potenzialpaare dar und sind ein guter Ausgangspunkt. Beispiele für potentiell korrelierte Instrumente könnten Paare wie etwa: 13 Coca-Cola und Pepsi 13 Dell und Hewlett-Packard 13 Duke Energy und Allegheny Energy 13 E-Mini SampP 500 und E-Mini Dow 13 Exxon und Chevron 13 Lowes und Home Depot 13 McDonalds und Yum Brands 13 SampP 500 ETF und SPDR DJIA ETF. 13 13Next, müssen wir bestimmen, wie korreliert sie sind. Wir können dies mithilfe eines Korrelationskoeffizienten (oben beschrieben), die wie gut die beiden Wertpapiere miteinander verwandt sind zu messen. Die spezifischen Berechnungen hinter dem Korrelationskoeffizienten sind etwas kompliziert und fallen nicht in den Rahmen dieses Tutorials, aber Händler haben mehrere Optionen für die Bestimmung dieses Wertes: 13 Die meisten Handelsplattformen bieten eine Art von technischen Indikator, die auf die beiden Wertpapiere angewendet werden können, die Durchführung der Mathematische Funktionen automatisch und die Plotten der Ergebnisse auf einer Preis-Chart. 13 Händler, die keinen Zugang zu diesem speziellen technischen Indikator haben, können einen Internet-Suchkorrelationskoeffizientenrechner ausführen, um auf Online-Tools zuzugreifen, die die Berechnungen durchführen. 13 Händler können die Preisdaten in Excel eingeben und ihre CORREL-Funktion verwenden, um die Berechnungen durchzuführen, wie in Abbildung 2 dargestellt: Abbildung 2 Excel kann verwendet werden, um einen Korrelationskoeffizienten für Paare zu berechnen. 13 13 Nachdem die Korrelationskoeffizienten bestimmt wurden, können die Ergebnisse als Filter verwendet werden, um die Paare zu finden, die das meiste Potential zeigen. 13 Wenn wir zusammenpassende Paare finden, können wir feststellen, ob die Beziehung mittelwertig ist, dh wenn der Preis divergiert, wird er wieder auf seine statistische Norm zurückgreifen. Ähnlich wie der Korrelationskoeffizient werden die meisten Handelsplattformen mit einem technischen Indikator (vielleicht benanntes Preisverhältnis oder Verbreitungsverhältnis) ausgestattet, der auf ein Diagramm angewendet werden kann, um das Preisverhältnis von zwei Instrumenten darzustellen, was im Wesentlichen eine sichtbare und numerische Darstellung des Preises ermöglicht Eines Instruments geteilt durch den Preis des anderen: 13 13Preisverhältnis Preis des Instruments A Preis des Instruments B 13 13Wenn Händler keine Zugang zu dieser Art von Analyse in einer Handelsplattform haben, können die Preisdaten, wie gezeigt, in Excel eingegeben werden In Abbildung 3: 13 Abbildung 3 Excel kann für die Berechnung eines Paarenpreises oder einer Spreizung verwendet werden. 13 13Wenn wir Standardabweichungslinien hinzufügen, können wir einen Einblick gewinnen, wie weit das Mittel des Kursverhältnisses entfernt ist. Die Standardabweichung (berechnet als Quadratwurzel der Varianz) ist ein statistisches Konzept, das veranschaulicht, wie ein bestimmter Satz von Preisen um einen Durchschnittswert geteilt oder verteilt wird. Eine normale Wahrscheinlichkeitsverteilung kann verwendet werden, um die Wahrscheinlichkeit des Auftretens eines bestimmten Ergebnisses in der Normalverteilung zu berechnen: 13 68,26 Prozent der Daten fallen unter - eine Standardabweichung des Mittelwerts von 13 95,44 Prozent der Daten fallen in zwei Standardabweichungen Der durchschnittlichen 13 99,74 Prozent der Daten fallen - drei Standardabweichungen des Mittelwerts. 13 Anhand dieser Daten warten wir, bis das Preisverhältnis die Anzahl der Standardabweichungen wie - zwei Standardabweichungen divergiert und auf der Grundlage der Informationen einen Long-Sharing-Handel einleitet (die Anzahl der gewählten Standardabweichungen wird durch historische Analyse und Optimierung bestimmt). Wenn das Paar auf seinen durchschnittlichen Trend zurückkehrt, kann der Handel profitabel sein. 13 Ereignisse, die Schwächen in der Korrelation auslösen 13Wenn zwei Instrumente stark korrelieren, können bestimmte Ereignisse eine vorübergehende Korrelationsschwäche hervorrufen. Weil viele Faktoren, die Preisbewegungen verursachen würden, korrelierte Paare gleichermaßen beeinflussen (wie z. B. Federal Reserve Ansagen oder geopolitische Turbulenzen), sind Ereignisse, die Schwäche in Korrelation auslösen, im Allgemeinen auf Dinge beschränkt, die primär nur eines der Instrumente beeinflussen. Beispielsweise kann die Divergenz das Ergebnis temporärer Angebots - und Nachfrageänderungen innerhalb eines Bestandes sein, beispielsweise wenn ein einzelner Großanleger seine Positionen durch Kauf oder Verkauf in einer der beiden in einem Paar vertretenen Wertpapiere ändert. 13 Anmerkung: Alle in den USA ansässigen Unternehmen müssen die Börsennotierung (z. B. NYSE oder Nasdaq) über alle Unternehmensentwicklungen informieren, die die Handelsaktivität in diesem Bestand beeinflussen können, bevor sie die Ankündigung öffentlich machen. Beispiele für die Entwicklungen sind: 13 Veränderungen im Zusammenhang mit der finanziellen Gesundheit des Unternehmens 13 Umstrukturierung oder Verschmelzung 13 Wichtige Informationen über seine Produkte (ob positiv oder negativ) 13 Änderungen im Schlüsselmanagement und 13 rechtliche oder regulatorische Fragen, die die Geschäftsbefugnis des Unternehmens beeinflussen könnten. 13 US-Börsen sind berechtigt, aufgrund der Bewertung einer Bekanntmachung einen Handelsstillstand vorübergehend auszusetzen. Im Allgemeinen, je wahrscheinlicher die Ankündigung ist, eine Wirkung des Aktienkurses zu haben, desto größer ist die Wahrscheinlichkeit, dass die Börse ein Handelsstillstand verlangt, bis die Nachrichten an die Öffentlichkeit verbreitet werden. 13 Darüber hinaus kann eine kurzfristige Handelspause erteilt werden, wenn sich der Kurs einer US-Börsenkurse innerhalb eines Zeitraums von fünf Minuten erheblich ändert. Eine Pause dauert fünf Minuten, es sei denn, es gibt noch ein erhebliches Ungleichgewicht zwischen den Sicherheiten Kauf und Verkauf von Aufträgen nach diesem Zeitraum. Die Preisbewegungen, die eine Pause auslösen, sind: 13 10 Prozent Preisbewegungen für Wertpapiere im SampP 500, Russell 1000 Index und einige börsengehandelte Produkte 13 30 Prozent Preisbewegungen für andere Aktien 1 oder höher oder 13 50 Prozent Preisbewegungen für andere Bestände unter 1. 13 13 Schwäche kann auch durch interne Entwicklungen oder Ereignisse in Unternehmen wie Fusionen und Übernahmen, Ertragsberichte, Dividendenänderungen, Entwicklung neuer Produkte und Skandale oder Betrugsfälle verursacht werden. Vor allem, wenn ein internes Ereignis unerwartet ist, kann der beteiligte Unternehmen Aktienkurs schnell und dramatisch Preisschwankungen erleben. Die Preisänderung kann je nach Ereignis sehr kurzfristig sein oder eine Trendänderung zur Folge haben. R-Squared (R2) R-Squared ist eine lineare Regressionsmethode, die die Stärke der Markttrends (d. H. Die ldquotrendiness der Preise) quantifiziert. Je stärker die Kurse in einer geraden Linie über n-Perioden verlaufen (eine lineare Beziehung bilden), desto stärker ist der Trend. R-Quadrate stellen den Prozentsatz der Preisbewegung dar, der durch lineare Regression erklärt werden kann. Wenn zum Beispiel der R-Squared-Wert über 14 Perioden bei 50 liegt, bedeutet dies, dass 50 der Preisbewegung durch lineare Regression erklärt werden können und die restlichen 50 zufälligen Rauschen sind. Um zu bestimmen, ob ein Trend für eine lineare Regressionslinie von n-Perioden statistisch signifikant ist, ist ein Konfidenzniveau von 95 erforderlich. Das Konfidenzniveau von 95 hängt von der Anzahl der ausgewerteten Perioden ab. Wenn der R-Squared-Wert für eine gegebene n-Periode geringer als sein zugehöriges 95-Konfidenzniveau ist, wird im Allgemeinen davon ausgegangen, dass kein statistisch signifikanter Trend vorliegt. Die folgende Tabelle beschreibt die empfohlene Anzahl von R-Squared-Perioden und ihre entsprechenden 95 Konfidenzniveaus. Der Perioden R2 Critical Value (95 Confidence) 5 77 10 40 14 27 20 20 25 16 30 13 50 8 60 6 120 3 Es gibt viele Möglichkeiten, lineare Regression und R-Squared zu nutzen, um potenzielle Handelschancen zu generieren. Eine solche Methode empfiehlt die Verwendung von R-Squared in Verbindung mit der linearen Regression Slope. R-Squared definiert die Stärke des Trends und die lineare Regression Slope definiert die allgemeine Richtung des Trends (positiv oder negativ). Potentielle Handelssignale würden in Bezug auf die Richtung der linearen Regressionssteigung erzeugt, während der R-Squared über seinem Konfidenzniveau 95 blieb. Eine weitere Methode empfiehlt die Verwendung von R-Squared in Verbindung mit Oszillatoren. Potentielle Handelssignale würden in Bezug auf die überkauften und überverkauften Oscillatorrsquos erzeugt, während R-Squared niedrig bleibt (d. h. weit unter seinem Konfidenzniveau von 95), was anzeigt, daß die Preise weniger ldquotrendyrdquo sind. Für weitere Informationen können Sie beziehen sich auf Tushar Chandersquos und Stanley Krollrsquos Buch mit dem Titel, ldquoThe New Technical Traderrdquo. Die auf dieser Website dargestellten Materialien dienen ausschließlich Informationszwecken und sind nicht als Anlage - oder Handelsberatung gedacht. Vorgeschlagene Lesestoffe werden von externen Parteien erstellt und spiegeln nicht notwendigerweise die Meinungen oder Darstellungen von Capital Market Services LLC wider. Weitere Informationen finden Sie auf unserer Risikoverteilungsseite. Risk Disclaimer: Online-Devisenhandel trägt ein hohes Maß an Risiko für Ihr Kapital und es ist möglich, Ihre gesamte Investition zu verlieren. Spekulieren Sie nur mit Geld, das Sie sich leisten können, zu verlieren. Forex-Handel kann nicht für alle Anleger geeignet sein, daher stellen Sie sicher, dass Sie die Risiken vollständig zu verstehen, und suchen Sie unabhängige Beratung, wenn nötig. THE CHARTIST LRS R-Squared Die 95-Lösung 100802 02:35:00 PM PST von Rudy Teseo Nein, das hat Nichts mit Sherlock Holmes zu tun. Es hat viel zu tun mit der linearen Regression Slope, r-squared, und wie kombiniert können sie Ihnen sagen, ob der Trend stark ist. Die meisten Indikatoren signalisieren, ob ein Bestand bullisch oder bärisch wird. Sie wissen jedoch nicht, wie zuverlässig die Indikation ist und wie stark der Trend sein könnte. Wie wäre es mit einem Indikator, der eine Wahrscheinlichkeit von 95 ergibt, dass der Trend stark ist, vorausgesetzt, dass die Parameter erfüllt sind? IMPORTANCE OF SLOPE Die lineare Regressionsmethode bietet mehrere nützliche Ergebnisse für die technische Analyse, eine davon ist Slope. Die Steigung zeigt, wie viel Preise pro Zeiteinheit 8212 zu erwarten sind, dh, wie schnell sich die Preise ändern können. Ein steiler Anstieg zeigt eine schnelle Änderungsrate an. Eine flache Steigung zeigt eine langsame Änderungsrate an. Wenn die Steigung des Trends zunächst deutlich positiv wird, könnten Sie eine Long-Position mit einiger Sicherheit zu öffnen, dass der Trend wird sich fortsetzen. Wenn die Steigung zuerst signifikant negativ wird, können Sie aus ähnlichen Gründen Ihre Long-Position schließen oder eine Short-Position öffnen. Allerdings, während Steigung gibt Ihnen die Richtung der Trend (ob positiv oder negativ), wie viele andere Indikatoren gibt es keine Messung, wie stark der Trend ist. Es ist daher hilfreich, die Steigung in Bezug auf r - squared zu betrachten, was die Stärke des Trends anzeigt. Ein hoher r-quadratischer Wert, verbunden mit einer hohen positiven oder negativen Steigung, gibt Ihnen das Vertrauen, dass sich ein starker Trend entwickelt. Obwohl es nützlich ist, den r-quadratischen Wert zu kennen, sollten Sie im Idealfall r - squared im Tandem mit Slope verwenden. Hohe r-quadratische Werte, die von einem kleinen Anstieg begleitet werden, dürften kurzfristige Händler nicht interessieren. Jedoch können hohe r-quadratische Werte, die von einem großen Anstieg begleitet werden, von großem Interesse sein. Die Anzeige r - squared kann erfolgreich als Bestätigungskennzeichen verwendet werden. Momentum-basierte Indikatoren wie Stochastik, relativer Stärkeindex (RSI), Commodity Channel Index (CCI) und so weiter und gleitende Durchschnittssysteme erfordern Trendbestätigung, um als zuverlässig angesehen zu werden. R - squared bietet ein Mittel zur Quantifizierung der Stärke der Preisentwicklung. Wenn r - squared ist über seinem kritischen Wert und Überschrift, können Sie 95 zuversichtlich, dass ein starker Trend vorhanden ist. Bei der Verwendung von Impuls-basierten Indikatoren sollten Sie nur überdurchschnittliche Schwellenwerte handeln, wenn Sie festgestellt haben, dass die Preise trendlos oder schwächer sind (das heißt, die Preise haben einen niedrigen oder sinkenden r-quadratischen Wert). Beachten Sie, dass die Preise in einem stark tendenziellen Markt über längere Zeit überkauft bleiben oder überverkauft werden können. Daher können Sie alle Handelssysteme, die streng auf überboughtoversold Ebenen abhängig sind, zu prüfen, und erwägen, die LRS r - squared Indikatoren hinzufügen. WIE SIE VERWENDEN Abbildung 1 zeigt den Wert von r - squared, der verwendet wird, um zu bestimmen, wann ein Trend signifikant ist. Diese Tabelle zeigt die Werte von r - squared, die für ein Konfidenzniveau von 95 zu verschiedenen Zeitperioden erforderlich sind. Zum Beispiel, wenn die 14-Periodensteigung vor kurzem von negativ zu positiv gedreht hat (dh, dass sie über Null gekreuzt hat), können Sie kaufen, wenn r-quadratisch über dem 0,27-Niveau kreuzt. Um festzustellen, ob der Trend statistisch signifikant für eine gegebene lineare lineare Regressionslinie ist, zeichnen Sie den r - squared Indikator für die gleiche Zeitperiode auf und beziehen sich auf die Tabelle. Wenn der Wert kleiner als die angegebenen kritischen Werte ist, sollten Sie davon ausgehen, dass die Preise keinen statistisch signifikanten Trend zeigen. Abbildung 1: R-Quadrat. Hier sehen Sie Werte, die verwendet werden, um zu bestimmen, wann ein Trend als signifikant angesehen wird. Ive hervorgehoben die 14- und 30-Tage-Perioden, die ich demonstrieren werde. (Um den kritischen Wert für einen beliebigen Zeitraum zu berechnen, siehe Seitenleiste, R - squared parameters. quot) Der Zeitraum bezieht sich auf den Zeitraum, den Sie in Ihrer Diagrammanalyse verwenden. Wenn Sie täglich Diagramme plotten, wird Ihr Zeitraum in Tagen sein. Wenn Sie wöchentliche Daten plotten, wird Ihr Zeitraum in Wochen sein. Die Parameter für die lineare Regressionssteigung sind die Anzahl von Zeitperioden, die bei der Berechnung des Indikators und des Preisfeldes (dh der offenen, hohen, niedrigen, geschlossenen oder sogar eines Durchschnittswertes wie (HL) 2) verwendet werden sollen. Der Parameter für r - squared ist lediglich die Zeitspanne, die natürlich der Steigung entsprechen muss. Sie können in Erwägung ziehen, eine kurzfristige Position gegenüber dem vorherrschenden Trend zu öffnen, wenn Sie die Steilheit abrunden auf extremen Ebenen beobachten. Zum Beispiel, wenn die Steigung ist auf einem relativ hohen Niveau und beginnt zu drehen, können Sie erwägen Schließen Sie Ihre lange Position oder eine kurze Position zu öffnen. Sie können erwägen, eine kurzfristige Position gegenüber dem vorherrschenden Trend zu öffnen, wenn Sie r - quadrierte Rundung auf extremen Ebenen beobachten. Zum Beispiel, wenn die Steigung positiv ist und r - squared über 0.80 ist, aber beginnt sich zu drehen, können Sie verkaufen oder eine kurze Position zu öffnen. Abbildung 2, ein Diagramm von IBM, wird mit einem 14 Tage gleitenden Durchschnitt überlagert. Die Pfeile zeigen die Steigung über Null und r-quadriert über die 0,27-Schwelle. Dieses Muster verlief gut für den anhaltenden Aufwärtstrend, der etwa drei Monate dauerte. Kein System ist unfehlbar, aber es gibt immer falsche Signale. Hinweis am Punkt X, dass einige Geld-Management-Entscheidung getroffen werden müsste. Wenn Sie eine mechanische System, das Ihre Long-Position auf einem festen Prozentsatz Rückgang des Preises geschlossen hatte, dann könnten Sie Ihren Gewinn kurz geschnitten haben. Wenn Sie den Preis mit Ihren Lieblingsindikatoren für die Bestätigung überwachen und kein Verkaufssignal gegeben wurde, konnten Sie die Störung erhalten haben. Beachten Sie auch im Januar, dass die Steigung unterhalb der Null-Schwelle überschritten, was einen Abwärtstrend bedeutet. Es folgte ein r-quadrierter Übergang oberhalb seiner Schwelle in einem steilen Winkel, was einen starken Trend bedeutete (es funktioniert in beide Richtungen). IBM fiel in der Nähe von 20 in zwei Wochen. Abbildung 2: LRSr-quadratische Indikatoren mit 14 Perioden. Preissenkung, wenn die Schwellenwerte überschritten werden. In Abbildung 3 sehen Sie ein Diagramm von Intel (INTC) mit einem 30-Tage gleitenden Durchschnitt angezeigt. Wieder zeigen die Pfeile die Indikatoren, die über Null und den 0,13-Schwellenwert kreuzen. Dieses Muster setzte einen schönen Aufwärtstrend ein, der ungefähr dreieinhalb Monate mit einem Gewinn von 40 anhielt. Abbildung 3: 30-Periode LRSr-Quadrat-Indikatoren. Sie könnten eine 40-Gewinn in einem Zeitraum von dreieinhalb Monaten gemacht haben. Während diese Diagramme zeigen einen netten Trend nach der Bestätigung der Slope r - squared Kombination, wäre es lästig zu haben, um durch Ihr Portfolio scrollen, um diese Chart-Muster zu finden. Stattdessen möchten Sie eine Suche für die Bestände einrichten, die die Muster aufweisen. Das folgende ist ein Beispiel, das MetaStocks Explore-Funktion verwendet. Ähnliche Suchanfragen können in vielen anderen Programmen wie TradeStation, AIQ TradingExpert Pro und TC2000 eingerichtet werden. Die Explore-Funktion in MetaStock ermöglicht sieben Spalten von Parametern, zusammen mit einem Filter, der die Logik für die Suche setzt. Ich basierte meine Suche auf den Schlusskurs für die Einrichtung der folgenden Exploration. Die Logik für die 14-Perioden-Suche lautet: Filter: ColBgt0 UND ColCgt0.27 UND ColCgtColD Die Logik für die 30-Tage-Suche ist die gleiche, außer daß man 30 für 14 und 0,13 für 0,27 einsetzt. Abbildung 4 ist ein Screenshot einer 14-tägigen Exploration. Aus einer Liste von 37 trafen nur diese Bestände die Parameter des Filters. ColA zeigt den Schlusskurs am Explorationstag, ColB zeigt die Steilheitswerte (alle über Null), ColC zeigt den Wert von r - squared (alle über 0,27) und ColD zeigt den r-quadratischen Wert von gestern. Der Filter entfernt alle Bestände aus der Liste, deren r-quadratischer Wert kleiner als gestern ist. Die restlichen Aktien sind diejenigen, die zu überprüfen, ob Ihre Favoriten-Indikatoren bestätigen die LRS r - squared Indikatoren zu überprüfen. Ein schneller Vergleich von ColD versus ColC gibt Ihnen ein Heads-up, dessen Aktien r - squared hat die meisten an einem Tag (z. B. CVS) erhöht. Abbildung 4: Ergebnisse einer 14-stündigen LRSr-Quadrat-Exploration. Beachten Sie, dass nur wenige Bestände die Parameter des Filters erfüllen. Beachten Sie, dass ein ungewöhnlich hoher r-quadratischer Messwert (zB 0,8) auf eine überkaufte Situation und einen möglichen Abschwung hindeuten könnte. Wenn zusätzliche Oszillatoren einen Abfall anzeigen, wäre dies kein gutes Eingangssignal. Umgekehrt, wenn r - squared ist nur über die Schwelle zu überqueren und andere bestätigende Indikatoren zeigen ähnliche Eigenschaften, könnte es ein sehr gutes Kaufsignal sein. Diese Technik wird in einigen technischen Analyse-Bücher diskutiert. Versuchen Sie es auf Ihrer Beobachtungsliste und Papierhandel es, bis Sie entscheiden, ob es für Sie. Rudy Teseo hat Kurse im Optionshandel und die Grundlagen der Aktien Charting gelehrt. Kontaktieren Sie ihn bei rftessjuno. VORGESCHLAGENES LESEN Teseo, Rudy 2001. quotThreshold Trading Revisited, quot Technische Analyse der Bestände Rohstoffe, Band 19: Dezember. MetaStock (Equis International) Siehe unser kumulatives Online-Glossar. Beachten Sie, dass die r - quadrierten Parameter in umgekehrtem Verhältnis zu den Zeitperioden stehen. Es ist nur notwendig, sich an eine zeitkritische Wertkombination zu erinnern, aus der alle kritischen Werte berechnet werden können. Zum Beispiel ist zu beachten, dass eine Periode von 10 einen kritischen Wert von 0,40 erfordert. Um den kritischen Wert für eine Periode von 50 zu berechnen, ist beispielsweise das Verhältnis von 1050 15 und 15 von 0,40 0,08. Runden Sie andere Berechnungen auf zwei Dezimalstellen ab. Aktuelle und frühere Artikel von Working Money, The Investors Magazine finden Sie unter Working-Money.