Moving Average Stochastischer Prozess

Stochastische Prozesse Glossar Autoregressives gleitendes Durchschnittsmodell In der Statistik werden autoregressive Moving Average-Modelle (ARMA-Modelle), die manchmal als Box-Jenkins-Modelle nach George Box und F. M. Jenkins bezeichnet werden, typischerweise auf Zeitreihendaten angewendet. Bernoulli-Prozess In der Wahrscheinlichkeit und Statistik ist ein Bernoulli-Prozess ein diskontinuierlicher stochastischer Prozess, der aus einer endlichen oder unendlichen Folge unabhängiger Zufallsvariablen X 1 besteht. X 2. X 3. So dass für jeden i. Ist der Wert von Xi entweder 0 oder 1 und für alle Werte von i. Die Wahrscheinlichkeit, daß X i 1 die gleiche Zahl p ist. Bertrands Stimmzettel Theorem In Kombinatorik, Bertrands Stimmzettel Theorem ist die Lösung für die Frage: Bei einer Wahl, wo ein Kandidat erhält p Stimmen und die anderen q Stimmen mit p q. Was ist die Wahrscheinlichkeit, dass der erste Kandidat wird strikt vor dem zweiten Kandidaten während der Zählung sein Die Antwort ist (p - q) (p q). Voreingenommener Zufallswanderweg (Biochemie) In der Zellbiologie ermöglicht ein vorgespannter Zufallsweg Bakterien als Nahrungsquelle und flieht vor Schädigungen. Geburt-Tod-Prozess Der Geburts-Tod-Prozess ist ein Prozess ist ein Beispiel für einen Markov-Prozess (ein stochastischer Prozess), wo die Übergänge auf die nächsten Nachbarn nur begrenzt sind. Verzweigungsprozess In der Wahrscheinlichkeitstheorie ist ein Verzweigungsprozess ein Markov-Prozess, der eine Population modelliert, in der jedes Individuum in der Generation n eine zufällige Anzahl von Individuen in der Generation n 1 erzeugt, gemäß einer festen Wahrscheinlichkeitsverteilung, die nicht von Individuum zu Individuum variiert. Brownsche Bewegung Der Begriff Brownsche Bewegung (zu Ehren des Botanikers Robert Brown) bezieht sich entweder auf das physikalische Phänomen, dass kleine Partikel, die in einer Flüssigkeit bewegt werden, zufällig eintauchen oder die mathematischen Modelle, die verwendet werden, um diese zufälligen Bewegungen zu beschreiben. Brown'scher Baum Ein Brown'scher Baum, dessen Name von Robert Brown über Brown'sche Bewegung abgeleitet ist, ist eine Form der Computerkunst, die in den 1990er-Jahren sehr populär war, als Heimcomputer anfingen, genügend Power zu haben, um Brown'sche Bewegung zu simulieren. Chapman-Kolmogorov-Gleichung In der Mathematik, speziell in der Wahrscheinlichkeitstheorie und noch spezieller in der Theorie der stochastischen Prozesse, ist die Chapman-Kolmogorov-Gleichung (auch als Master-Gleichung in der Physik bekannt) eine Identität, die die gemeinsamen Wahrscheinlichkeitsverteilungen verschiedener Sätze von Koordinaten auf einem stochastischen Prozess. In der Wahrscheinlichkeitstheorie ist eine kontinuierliche Markov-Kette ein stochastischer Prozess X (t) 160: t 0, der die Markov-Eigenschaft genießt und Werte aus den Elementen eines diskreten Satzes nennt, der als Zustandsraum bezeichnet wird . Beispiele für Markov-Ketten Ein Spiel von Monopoly, Schlangen und Leitern oder jedes andere Spiel, dessen Bewegungen ganz durch Würfel bestimmt werden, ist eine Markov-Kette. Filtration (abstrakte Algebra) In der Mathematik ist eine Filtration eine indexierte Menge S i von Teilobjekten einer gegebenen algebraischen Struktur S. Mit einem Indexsatz I, der ein total geordneter Satz ist, nur unter der Bedingung, daß, wenn i j in I ist, S i in S j enthalten ist. Fokker-Planck-Gleichung Die Fokker-Planck-Gleichung (auch bekannt als Kolmogorov-Forward-Gleichung) beschreibt die zeitliche Entwicklung der Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion von Position und Geschwindigkeit eines Teilchens. Galton-Watson-Verfahren Der Galton-Watson-Prozess ist ein stochastischer Prozess, der von Francis Galtons statistische Untersuchung der Auslöschung der Familiennamen entsteht. Gauss-Markov-Prozess Wie man erwarten würde, sind die stochastischen Prozesse von Gauß-Markow (benannt nach Carl Friedrich Gauss und Andrey Markov) stochastische Prozesse, die die Anforderungen sowohl an Gaußsche Prozesse als auch an Markov-Prozesse erfüllen. Gaußscher Prozeß Ein Gaußscher Prozeß ist ein stochastischer Prozeß X t t 8712 T, so daß jede endliche lineare Kombination des X t (oder allgemeiner ein beliebiges lineares Funktional der Abtastfunktion X t) normal verteilt ist. Geometrische Brownsche Bewegung Eine geometrische Brownsche Bewegung (gelegentlich exponentielle Brownsche Bewegung) ist ein kontinuierlicher stochastischer Prozess, bei dem der Logarithmus der zufällig variierenden Größe einer Brownschen Bewegung oder, genauer gesagt, einem Wiener-Prozess folgt. Girsanovs Theorem In der Wahrscheinlichkeitstheorie, Girsanovs Theorem erzählt, wie sich stochastische Prozesse unter Änderungen in der Maßnahme ändern. Ito Kalkül Ito Kalkül, benannt nach Kiyoshi Ito, behandelt mathematische Operationen auf stochastischen Prozessen. Sein wichtigstes Konzept ist das it-stochastische Integral. Itos-Lemma In der Mathematik wird Itos-Lemma im stochastischen Kalkül verwendet, um das Differential einer Funktion eines bestimmten Typs des stochastischen Prozesses zu finden. Es ist also der stochastische Kalkül, was die Kettenregel der gewöhnlichen Kalkül ist. Das Lemma ist weit verbreitet in der mathematischen Finanzen. Lag-Operator In der Zeitreihenanalyse arbeitet der Lag-Operator oder der Backshift-Operator auf einem Element einer Zeitreihe, um das vorhergehende Element zu erzeugen. Gesetz des iterierten Logarithmus In der Wahrscheinlichkeitstheorie ist das Gesetz des iterierten Logarithmus der Name für mehrere Theoreme, die die Größe der Fluktuationen einer zufälligen Wanderung beschreiben. Loop-gelöschter zufälliger Weg In der Mathematik ist loop-gelöschter Zufallsschritt ein Modell für einen zufälligen einfachen Pfad mit wichtigen Anwendungen in der Kombinatorik und in der Physik die Quantenfeldtheorie. Es ist eng mit dem einheitlichen spannenden Baum verbunden, einem Modell für einen zufälligen Baum. L233vy Flug Ein L233vy Flug, benannt nach dem französischen Mathematiker Paul Pierre L233vy, ist eine Art von zufälliger Wanderung, bei der die Inkremente nach einer schweren Schwanzverteilung verteilt sind. L233vy-Prozess In der Wahrscheinlichkeitstheorie ist ein L233vy-Prozess, benannt nach dem französischen Mathematiker Paul L233vy, ein kontinuierlicher stochastischer Prozess mit stationären unabhängigen Inkrementen. Die bekanntesten Beispiele sind das Wiener-Verfahren und das Poisson-Verfahren. Malliavin-Kalkül Die Malliavin-Kalkül, benannt nach Paul Malliavin, ist eine Theorie der variationsstochastischen Kalkül, mit anderen Worten, es liefert die Mechanik, um Derivate von zufälligen Variablen zu berechnen. Markov-Kette In der Mathematik ist eine (diskrete Zeit) Markov-Kette, benannt nach Andrei Markov, ein diskreter Zeit-Stochastikprozess mit der Markov-Eigenschaft. In einem solchen Vorgang ist die Vergangenheit für die Vorhersage der künftigen Erkenntnis der Gegenwart irrelevant. Markov-Kettengeostatistik Markov-Kettengeostatistik wendet Markov-Ketten in der Geostatistik für bedingte Simulationen auf spärlich beobachtete Daten an Li et al. (Soil Sci. Soc. Am. J. 2004), Zhang und Li (GIScience und Remote Sensing, 2005) und Elfeki und Dekking (Mathematische Geologie, 2001). Markov-Verfahren In der Wahrscheinlichkeitstheorie ist ein Markoff-Prozess ein stochastischer Prozess, der wie folgt charakterisiert ist: Der Zustand c k zur Zeit k ist eine endliche Zahl im Bereich. Unter der Annahme, daß der Prozeß nur von der Zeit 0 zur Zeit N läuft und daß die anfänglichen und endgültigen Zustände bekannt sind, wird die Zustandssequenz dann durch einen endlichen Vektor C (c 0 c N) repräsentiert. Markov - Eigenschaft In der Wahrscheinlichkeitstheorie hat ein stochastischer Prozeß die Markov - Eigenschaft, wenn die bedingte Wahrscheinlichkeitsverteilung zukünftiger Zustände des Prozesses angesichts des gegenwärtigen Zustands nur vom gegenwärtigen Zustand abhängt, dh von den vergangenen Zuständen bedingt unabhängig ist (der Weg von Der Prozess) angesichts des gegenwärtigen Zustandes. Ein Prozess mit der Markov-Eigenschaft wird üblicherweise als Markov-Prozess bezeichnet und kann als Markovian bezeichnet werden. Martingale In der Wahrscheinlichkeitstheorie ist ein (diskreter Zeit) Martingal ein diskreter zeitlicher stochastischer Prozess (d. h. eine Folge von Zufallsvariablen) X 1. X 2. X 3. Die die Identität E (X n 1 X 1, 8230, X n) X n erfüllt. D. h. der bedingte Erwartungswert der nächsten Beobachtung bei allen früheren Beobachtungen gleich der letzten Beobachtung ist. Wie in der Wahrscheinlichkeitstheorie häufig vorkommt, wurde der Begriff aus der Sprache des Glücksspiels übernommen. Nichtlineares autoregressives exogenes Modell In der Zeitreihenmodellierung ist ein nichtlineares autoregressives exogenes Modell (NARX) ein nichtlineares autoregressives Modell mit exogenen Inputs. Ornstein-Uhlenbeck-Verfahren In der Mathematik ist der Ornstein-Uhlenbeck-Prozess, auch bekannt als der Mittelwert-Reverting-Prozess, ein stochastischer Prozess, der durch die folgende stochastische Differentialgleichung dr t 952 (r t - 956) dt 963 dW t gegeben ist. Wobei 952, 956 und 963 Parameter sind. Poisson-Prozess Ein Poisson-Prozess, einer von vielen Dingen, die nach dem französischen Mathematiker Sim233on-Denis Poisson (1781 - 1840) benannt wurden, ist ein stochastischer Prozess, der durch das Vorkommen von Ereignissen in einem Raum definiert wird. Populationsprozeß In einer angewandten Wahrscheinlichkeit ist ein Populationsprozeß eine Markovkette, in der der Zustand der Kette der Anzahl der Individuen in einer Population (0, 1, 2 etc.) analog ist, und Änderungen in dem Zustand analog sind Hinzufügen oder Entfernen von Personen aus der Bevölkerung. Queueing Theory Queueing Theory (manchmal Queueing Theorie, aber dann verlieren die Unterscheidung von enthalten das einzige englische Wort mit 5 aufeinander folgenden Vokalen) ist die mathematische Untersuchung von Warteschlangen (oder Warteschlangen). Random Walk In Mathematik und Physik, ist eine zufällige Wanderung eine Formalisierung der intuitiven Idee der aufeinander folgenden Schritte, die jeweils in einer zufälligen Richtung. Eine zufällige Wanderung ist ein einfacher stochastischer Prozess. Semi-Markov-Prozess Ein Semimarkov-Prozess ist einer, der, wenn er in den Zustand i eintritt, eine zufällige Zeit mit der Verteilung H i und dem Mittelwert 956 i in diesem Zustand verbringt, bevor ein Übergang erfolgt. Stationärer Prozess In den mathematischen Wissenschaften ist ein stationärer Prozess (oder ein streng stationärer Prozess) ein stochastischer Prozess, bei dem sich die Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion einer zufälligen Variablen X nicht über die Zeit oder die Position ändert. Dadurch ändern sich Parameter wie Mittelwert und Varianz auch nicht über Zeit oder Position. Stochastische Kalkül Stochastische Kalkül ist ein Zweig der Mathematik, die auf stochastische Prozesse arbeitet. Die Operationen umfassen Integration und Differenzierung, die sowohl deterministische als auch zufällige (d. h. stochastische) Variablen umfassen. Es wird verwendet, um Systeme zu modellieren, die sich zufällig verhalten. Stochastisches Verfahren In der Mathematik der Wahrscheinlichkeit kann ein stochastischer Prozess als eine zufällige Funktion betrachtet werden. Stoppregel In der Entscheidungstheorie ist eine Stoppregel ein Mechanismus zur Entscheidung, ob ein Prozeß auf der Grundlage der gegenwärtigen Position und vergangener Ereignisse fortgesetzt oder gestoppt werden soll und die fast immer zu einer Entscheidung, Stoppzeit. Stratonovich integral In der Wahrscheinlichkeitstheorie, einem Zweig der Mathematik, ist das Stratonovich-Integral ein stochastisches Integral, die häufigste Alternative zum Ito-Integral. Starkes Mischen In der Mathematik ist starkes Mischen ein in der ergodischen Theorie angewandtes Konzept, d. H. Das Studium dynamischer Systeme auf der Ebene der Maßtheorie. Es kann auf stochastische Prozesse angewendet werden. Substitutionsmodell Ein Substitutionsmodell beschreibt den Prozess, aus dem eine Folge von Zeichen einer festen Größe aus einem Alphabet in einen anderen Satz von Merkmalen übergeht. Zeitreihen In der Statistik und der Signalverarbeitung ist eine Zeitreihe eine Folge von Datenpunkten, die typischerweise in aufeinanderfolgenden Zeitpunkten gemessen und in gleichmäßigen Zeitintervallen voneinander getrennt sind. Weißes Rauschen Weißes Rauschen ist ein zufälliges Signal (oder Prozess) mit einer flachen Leistungsspektraldichte. Mit anderen Worten, die spektrale Leistungsdichte der Signale hat in jedem Band bei jeder Mittenfrequenz eine gleiche Leistung mit einer gegebenen Bandbreite. Wiener Gleichung Eine einfache mathematische Darstellung der Brownschen Bewegung, die Wiener Gleichung, benannt nach Norbert Wiener, geht davon aus, daß die Strömungsgeschwindigkeit eines Fluidpartikels zufällig variiert:. Wiener-Filter Anders als die typische Filtertheorie der Auslegung eines Filters für einen gewünschten Frequenzgang filtert das Wiener-Filter aus einem anderen Winkel. Durch das Erzeugen eines Filters, der nur auf dem Frequenzbereich filtert, ist es möglich, daß der Filter Rauschen passiert. Wiener Verfahren In der Mathematik ist das Wiener Verfahren, das zu Ehren von Norbert Wiener benannt wurde, ein kontinuierlicher Gaußscher stochastischer Prozess mit unabhängigen Inkrementen, die bei der Modellierung der Brownschen Bewegung und bei einigen in der Finanzwelt beobachteten zufälligen Phänomenen verwendet wurden. Es ist einer der bekanntesten L233vy Prozesse, die Weisheit hält es, dass ein gleitender Durchschnitt Ansatz ist erfolgreicher als Kauf-und-halten. Es gibt quantitative Beweise dafür, dass über verschiedene Asset-Klassen (siehe z. B. dieses Buch oder dieses Papier von dem gleichen Autor Mebane Faber). Meine Frage nimmt eine andere Wendung: Ich versuche, diese empirischen Befunde zu einer allgemeinen Klasse von stochastischen Prozessen zu verallgemeinern. Meine Frage: Welche Eigenschaften muss ein stochastischer Prozess für den gleitenden Durchschnitt des Handels haben, um ein naives Buy-and-Hold zu übertreffen. Im Moment bin ich nur über einfache gleitende durchschnittliche Strategien sprechen, wie wenn der Prozess überquert den Durchschnitt von oben auf sellbuy. Es könnte auch vereinfachende Annahmen wie keine Handelskosten etc. geben. Der Plan dahinter ist, allgemeine Eigenschaften zu finden, die von sich aus empirisch testbar sind. In gewisser Weise möchte ich die Bausteine ​​für gleitende Durchschnittsstrategien finden, um zu arbeiten. Haben Sie einige Ideen, Papiere, Referenzen. Vielen Dank gefragt, Feb 9 11 um 10: 20Stochastik und Exponential Moving Average Strategie In diesem Artikel werden wir untersuchen, eine Strategie mit dem Stochastik-Oszillator und der exponentielle Moving Average Indikator. Für diese Strategie soll die Aufgabe des Oszillators als Indikator für überkaufte und überverkaufte Marktbedingungen dienen. Die EMA ist, die Richtung des Trends zu zeigen, so dass der Händler nun, wenn zu kurz gehen und wenn lange auf das Währungspaar eingeben. Wir verwenden den täglichen Zeitrahmen für diesen Handel. Die Tageskarte zeigt eine einzelne Tagesaktivität auf Leuchter. Dies bedeutet, dass ein Händler auf das Risikomanagement achten muss, da die eingesetzten Anschläge dem Intraday-Bereich einiger der Währungen (bis zu 100 Pips oder mehr) entsprechen. Es bedeutet also, dass Trader, die diese Strategie verwenden, ein bisschen geduldiger sein sollten, da der Handel Tage dauern wird, um vollständig auszuspielen. Jedes Währungspaar kann verwendet werden, um diese Strategie zu handeln. Stochastischer Oszillator (unter Verwendung von 5,3,3 als Einstellungen und unter Verwendung von Pegeln 20, 50 und 80 als Benchmarks) 2-Tage-exponentieller gleitender Durchschnitt (2EMA) 4-Tage-exponentieller gleitender Durchschnitt (4EMA) Der Trader sollte lange auf dem Asset eingeben : Die Stochastik (5,3,3) befindet sich unterhalb der 50 Linie, die den Mittelpunkt bedeutet. Wenn die 2EMA über dem 4EMA nach oben geht. Der Stop Loss für den langen Eintrag sollte auf ca. 10 8211 15 Pips unter dem Einlaufleuchter eingestellt werden. Um Profit für diesen Handel zu nehmen, kann der Handel unter den folgenden Bedingungen angeordnet werden: Wenn der Stochastikoszillator den überkauften Bereich erreicht, d. H. Gt 80. Wenn die 2 EMA eine umgekehrte Kreuzung von oberhalb der 4EMA nach unten führt. Wenn die sich schnell bewegende stochastische Linie den langsamen stochastischen nach unten von der Oberseite kreuzt. Sehen Sie sich diese Tabelle für die AUDJPY, mit einem vertikalen Diagramm zeigt den Punkt des Kreuzes der 2EMA über dem 4 EMA nach oben. Die Kreise zeigen die entsprechenden Punkte des Stochastikkreuzes und das Kreuz der exponentiellen Bewegungsdurchschnitte, die den Punkt der Handelseintragung markieren. Dies ist ein Tages-Chart, so dass auch eine relativ kleine Bewegung kann leicht net 300 Pips wie auf dieser Tabelle gezeigt. Tägliches Diagramm für AUDJPY, das den langen Eingangspunkt zeigt Ein kurzer Einrichtungsaufbau ist zu sehen, dass ein entsprechendes Kreuz der 2EMA über die 4 EMA nach unten zeigt, wenn der Stochastikoszillator über der 50-Linie liegt. Daher müssen die folgenden 2 Bedingungen erfüllt sein, damit ein kurzer Eintrag gültig ist: Der Stochastikoszillator ist gt50 Gleichzeitig kreuzt die 2EMA unter dem 4EMA nach unten. Der Stoppverlust sollte auf 10 15 Pips oberhalb des nächsten Widerstands eingestellt werden, während Gewinne genommen werden sollten, wenn folgendes eintritt: Der Stochastikoszillator befindet sich im überverkauften Bereich (d. h. lt20). Der 2 EMA kreuzt den 4EMA von hinten nach oben. Wenn die schnell bewegte Stochastiklinie die langsame Stochastik von unten nach oben kreuzt. Dies ist das gleiche Diagramm für die AUDJPY wie oben gezeigt, aber dieses Mal haben wir das Diagramm auf den Punkt geblättert, wo der Preis ein kurzes Einstiegssignal bildet: Der Schlüsselfaktor hier ist, dass der Händler sehr wachsam sein muss, wenn der Eingang signalisiert Oder wenn das Signal umgekehrt wird. Dies wird den Unterschied zwischen Geld verdienen und halten es, oder Geld verdienen und verlieren es zurück zu einer Rückseite der Marktbedingungen. Über Autor Ich bin ein Forex-Analyst, Händler und Schriftsteller. Ich habe eine Karriere geschrieben Artikel für Websites und Zeitschriften, beginnend im Reisebereich und dann in Forex. Ich verwende eine Kombination aus technischer und fundamentaler Analyse in meiner Prognose. Als ich 2010 zu Forex4you kam, hielt ich es für eine großartige Gelegenheit, als Analyst für einen internationalen Broker zu arbeiten. Ich biete technische Prognosen mit klaren Einstiegspunkten und Zielen sowie Artikeln zu grundlegenden und Handelsthemen. Viel Glück und glücklich Handel Related Posts August 5, 2015, 12: 08: GMT 0 Juni 25, 2015, 22: 13: GMT 0 30. April 2015, 18: 31: GMT 0