Peak-and-Trough-Analyse Peaks und Tröge sind Muster, die durch die Preisaktion, die alle Wertpapiere erlebt haben, entwickelt werden. Die Preise bewegen sich, wie wir wissen, niemals in geraden Linien, sei es in einem Aufwärtstrend oder einem Abwärtstrend. Der Begriff Zickzack-Muster wurde verwendet, um die Spitzen und Täler zu beschreiben, und viele Charting-Software-Programme haben einen - zigzag Indikator, dass Investoren können sich auf ein Diagramm, dass sie sehen. Steigende Gipfel und Täler können leicht auf einem Diagramm durch das Erkennen der höheren Gipfel, oder Tops, und höhere Täler oder Böden, die Schaffung der Aufwärtstrend zu sehen. Ein anderer Weg, um es zu betrachten wäre zu erkennen, dass jede neue Top, die durch die Preis-Aktion ist höher als die Höhe der letzten Tage, Wochen oder sogar Monate des Handels. Ebenso wäre jeder neue Trog auch höher als der vorherige Trog über den gleichen Zeitraum. Erfahren Sie, wie Sie scharfe Trades mit Andrews Pitchfork machen.) Chart mit Tradestation erstellt In der oben genannten Tabelle von PepsiCo Inc. (PEP), zeigen Sie oben Pfeile Sehen Sie die steigenden Täler und Abwärtspfeile die steigenden Spitzen dieses Aufwärtstrends an. Von Mitte Dezember 2001 bis zur dritten Aprilwoche wechselte der Aktienkurs von rund 46,50-53,50 Strecken, ein prozentualer Umzug im Bereich von 15, ohne Provisionen. In der zweiten Grafik sehen Sie den Abwärtstrend der Nortel Networks Corp. (NT) von Dezember 2001 bis Ende Juni 2002, und die Pfeile zeigen die fallenden Gipfel und Täler, die jeweils von dem vorherigen Preis-Aktion-Muster abbrechen. In dieser Grafik sank der Aktienkurs von 9,25 am 7. Dezember 2001 auf 1,50. (Erfahren Sie mehr in Rezession: Was bedeutet es für Investoren) Chart mit Tradestation erstellt Der einfachste Weg, um festzustellen, ob eine Trendlinie defekt ist, ist zu Zeuge der Panne und dann Ersatz von entweder steigenden oder fallenden Spitzen und Mulden. Da die Chartisten viel Wert auf die psychologischen Aspekte der technischen Analyse legen. Könnten einige Techniker zustimmen, dass dieser bewährte technische Indikator die meisten, wenn nicht alle Trendtrends überstrahlt. Das Vertrauen der Anleger und ein optimistischer Blick auf die Zukunft eines bestimmten Themas treiben die Aktienkurse nach oben, und umgekehrt, mangelndes Vertrauen (gesehen in den Enron-, Anderson-, WorldCom - und Martha-Stewart-Ausgaben) sehen sogar die stärksten Probleme einen Abwärtstrend. Wir sollten uns der Konsolidierung in der Studie von Spitzen und Vertiefungen bewusst sein, um dieses Seitenmuster zu erkennen und den Fehler zu vermeiden, dass der vorherrschende Trend im Begriff ist, sich umzukehren. Die Faustregel ist, dass die Konsolidierung wird in der Regel 33-66 der Zeit, die es braucht, um zu spielen, aus dem Zeitrahmen der vorherigen Trend. Aber lassen Sie nicht diese Regel ersetzen Investor gesunden Menschenverstand und Erfahrung, die mit Investitionen über einen langen Zeitraum kommt. Gleichzeitig ist die Peak-and-Trough-Analyse ein solider No-Nonsense-Ansatz für die Trendanalyse und sollte nicht vergessen werden, in den Tagen nach der Suche nach dem Boden des Marktes und die anschließende Turnaround. Wenn die Zeiten hart sind, sollten die Anleger einen Blick auf die Peak-and-trough-Analyse ihrer eigenen Themen werfen und in Verbindung mit einem gleitenden Durchschnittsindikator die Suche nach einer dramatischen Trendwende für einige ihrer geschlagenen Probleme beginnen. Aber seien Sie vorsichtig, dass Sie nicht den Fehler machen, einen Zeitrahmen zu verwenden, der zu kurz ist. Spitzen und Tröge werden über Wochen und Monate der Preishandlung, nicht Stunden und Tage des Handels entwickelt. Denken Sie daran, dass Preis-Aktion setzt sich aus Rallyes und anschließende Reaktionen. Ermitteln Sie auch den Zeitrahmen der ansteigenden Spitzen und Täler (oder fallende Spitzen und Mulden), um die Stärke des Trends zu bestimmen, und denken Sie daran, dass das gesamte Vertrauen des Marktes oder das Fehlen eines Trends einen Trend umkehren wird, der schneller ist als jeder Indikator, der als technische Analytiker entwickelt wurde. (Unternehmen mit sinkenden Einnahmen können rentabel sein, aber wählen sie mit Sorgfalt. Lesen Sie mehr in Battered Aktien, die Bounce Back.) Sein Ihr Geld investieren es mit Bedacht. Lernen, verstehen und ausführen. Trader-Info - Forex Trading - Börsenhandel - Forex Scalping Systeme - Forex Automatisiert Entdecken Sie, wie Sie Ihre Forex Trading Verluste gewinnen und Gewinne konsequent jeden Monat. 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In der Monte-Carlo-Analyse werden die Zufallsvariablen eines Modells durch statistische Verteilungen repräsentiert, die zufällig abgetastet werden, um die Modelle auszugeben. Die Ausgabe ist daher auch eine statistische Verteilung. Im Vergleich zu Simulationsmethoden, die keine Zufallsstichproben enthalten, liefert die Monte Carlo-Methode aussagekräftigere Resultate, die konservativer sind und auch tendenziell genauer sind, wenn sie als Prognosen verwendet werden. Bei der Verwendung von Monte Carlo-Analysen zum Simulieren des Handels wird die Handelsverteilung, wie sie durch die Liste von Trades dargestellt ist, abgetastet, um eine Handelssequenz zu erzeugen. Jede derartige Sequenz wird analysiert und die Ergebnisse werden sortiert, um die Wahrscheinlichkeit jedes Ergebnisses zu bestimmen. Auf diese Weise wird jedem Ergebnis ein Wahrscheinlichkeits - oder Konfidenzniveau zugeordnet. Ohne die Monte-Carlo-Analyse wäre der Standardansatz zum Berechnen der historischen Rendite beispielsweise die Analyse der derzeitigen Abfolge von Trades unter Verwendung der festen fraktionalen Positionsbestimmung. Es könnte festgestellt werden, dass die Rendite über die Sequenz 114 war. Mit der Monte-Carlo-Analyse werden hingegen Hunderte oder Tausende von verschiedenen Sequenzen von Trades analysiert und die Rendite mit einem Wahrscheinlichkeitsqualifizierer ausgedrückt. Zum Beispiel könnte die Rendite, die durch die Monte-Carlo-Analyse bestimmt wurde, 83 mit 95 Vertrauen sein. Dies bedeutet, dass von allen Tausenden von betrachteten Sequenzen 95 Renditeraten von größer oder gleich 83 aufwiesen. Die Monte-Carlo-Analyse ist besonders hilfreich bei der Schätzung des maximalen Sink-Sinkens. Soweit Drawdown ein nützliches Maß für das Risiko darstellt, wird es durch eine verbesserte Berechnung des Drawdowns möglich sein, ein Handelssystem oder eine Methode besser zu bewerten. Obwohl wir nicht vorhersagen können, wie sich der Markt morgen von dem unterscheidet, was wir in der Vergangenheit gesehen haben, wissen wir, dass es anders sein wird. Wenn wir den maximalen Drawdown auf der Grundlage der historischen Abfolge von Trades berechnen, basieren unsere Berechnungen auf einer Abfolge von Trades, die wir wissen, nicht genau wiederholt werden. Auch wenn die Verteilung der Trades (im statistischen Sinne) in der Zukunft dieselbe ist, ist die Reihenfolge dieser Trades weitgehend Zufall. Die Berechnung des Drawdowns auf Basis einer bestimmten Sequenz ist etwas willkürlich. Darüber hinaus hat die Sequenz der Trades einen sehr großen Einfluss auf den berechneten Drawdown. Wenn Sie eine Sequenz von Trades auswählen, bei denen fünf Verluste in einer Reihe auftreten, könnten Sie einen sehr großen Drawdown erhalten. Die gleichen Trades, die in einer anderen Reihenfolge angeordnet sind, so dass die Verluste gleichmäßig verteilt sind, können einen vernachlässigbaren Abzug haben. Bei der Verwendung eines Monte-Carlo-Ansatzes zur Berechnung des Drawdowns wird die historische Sequenz von Trades randomisiert, und die Rendite und der Drawdown werden für die randomisierte Sequenz berechnet. Der Vorgang wird dann mehrere hundert oder tausendmal wiederholt. Betrachtet man die Ergebnisse in Aggregat, könnten wir zum Beispiel finden, dass in 95 der Sequenzen war der Drawdown weniger als 30, wenn 4 des Eigenkapitals auf jedem Handel riskiert wurde. Wir würden interpretieren, dass dies bedeutet, dass es eine Chance, dass der Drawdown wird weniger als 30, wenn 4 ist auf jedem Handel riskiert. Im Allgemeinen gibt es zwei Möglichkeiten, die Abfolge von Trades in einer Monte-Carlo-Simulation zu generieren. Eine Option besteht darin, jede Abfolge von Trades durch Zufallsstichproben der gleichen Trades wie in der aktuellen Sequenz zu konstruieren, wobei jeder Trade einmal enthalten ist. Dieses Verfahren zur Probenahme der Handelsverteilung wird als Zufallsauswahl ohne Ersatz bezeichnet. Eine weitere mögliche Stichprobenmethode ist zufällige Auswahl mit Ersatz. Wenn diese Methode verwendet würde, würden Trades zufällig aus der ursprünglichen Liste der Trades ausgewählt, ohne Rücksicht darauf, ob der Handel bereits ausgewählt worden war oder nicht. Bei Auswahl mit Ersatz kann ein Handel mehrmals in der neuen Reihenfolge auftreten. Der Vorteil der Auswahl ohne Ersatz ist, dass sie genau die Wahrscheinlichkeitsverteilung der Eingangsfolge dupliziert, wohingegen Auswahl mit Ersetzen nicht möglich ist. Der Nachteil der Auswahl ohne Ersatz ist, dass die zufällig abgetasteten Sequenzen auf die Anzahl der Trades in der Eingabesequenz beschränkt sind. Wenn Sie eine kurze Abfolge von Trades haben (z. B. weniger als 30 Trades), kann dies die Genauigkeit bestimmter Berechnungen wie dem Drawdown beschränken. Ein Beispiel, das auf einer Probenahme ohne Austausch basiert, ist unten gezeigt. Der Handel wird unter Verwendung einer festen Verhältnispositionskalierung, beginnend mit einem Kontoguthaben von 10.000, simuliert. Jede Simulation verwendet 500 Trade-Sequenzen (Samples). Der erste Ergebnisabschnitt in der Figur zeigt wichtige Ergebnisse, wie die Rendite, bei einer Reihe von Konfidenzniveaus. Beachten Sie beispielsweise, dass niedrigere Renditen für höhere Konfidenzniveaus vorhergesagt werden. Beispiel für Monte Carlo Analyse Ergebnisse.
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