Exakte Selbstähnlichkeit Fraktale Forex

Fractals und Forex: Eine neue Perspektive Dieser Artikel wurde zu Pip Freaks gesendet GUEST POST 1: Für meine erste Gastpost auf Black Glasses, präsentiere ich meine gute Freundin Dan Shea. Unten ist sein technischer Tauchgang in eine neue Art zu denken über Algo-Trading Forex mit Fraktalen. Seien Sie sicher, um seine wild profitabel Forex-Indikator, die automatisiert den Prozess in diesem Artikel beschrieben zu überprüfen. 1967 veröffentlichte Benot B. Mandelbrot eine Zeitung. Dieses Papier, betitelt wie lange ist die Küste von Großbritannien Statistische Selbst-Ähnlichkeit und Fraktionale Dimension. Diskutiert, was als das Küsten-Paradoxon bekannt ist. Zuerst von Mathematiker Lewis Fry Richardson gesetzt: Wenn Sie die Küstenlinie von Großbritannien mit einem Maßstab messen würden, würden Sie einen Wert weniger bekommen, als wenn Sie die Küstenlinie mit einem Ein-Fuß-Herrscher messen würden. Dies ist auf die Tatsache zurückzuführen, dass man mit einem Ein-Fuß-Herrscher in der Lage wäre, eine Krümmung der Küste zu erklären, die sonst mit dem Maßstab übergangen wäre. Außerdem, wenn du die Küstenlinie mit einem Sechs-Zoll-Herrscher messen würdest, würdest du einen größeren Wert haben als der des Ein-Fuß-Lineals. Und ein Drei-Zoll-Herrscher würde dir noch einen größeren Wert geben. In diesem Sinne wird die Länge einer Küstenlinie zur Funktion der verwendeten Messskala. Benot B. Mandelbrot Obwohl es damals keinen Begriff gab, dieses selbstähnliche Muster zu beschreiben, würde Mandelbrot später dieses Phänomen ldquofractalrdquo in seinem 1975 Buch Les Objects Fractals: Forme, Hasard et Dimension. Tatsächlich beobachtete Mandelbrot diese Eigentümlichkeit von selbstähnlichen Mustern fast überall in der Natur: Kristalle, die Formen der Berge, die Strukturen der Pflanzen, die Gruppierung von Galaxien, Blitz, alles mit einem ldquoroughrdquo aussehen und fühlen. Auch die Anordnung der Neuronen im Gehirn ist nicht von dieser Fraktalorganisation befreit. Nicht beschränkt auf die streng physischen, fraktalen Muster wurden in alles von Musik zu Gemälden beobachtet, wie es die Natur haben würde, die Bewegung der Finanzmarktpreise. Fraktaltheorie in den Finanzmärkten Im Rahmen der Finanzmärkte ist das Aussehen und Merkmal des Charts relativ zum Zeitrahmen, der beobachtet wird. Bei der Betrachtung des Marktes aus einer Perspektive von mehreren Jahren kann der Zeitraum von einem Monat zum nächsten relativ glatt aussehen. Wenn der Fokus auf ein bestimmtes Jahr verengt wird, sehen die Preise von Monat zu Monat zunehmend rau aus. Wenn die Ansicht zunehmend kurzsichtig wird, werden die Charts zunehmend rau, ähnlich den oben genannten Küsten. Trotz dieser zunehmenden Rauheit zeigen diese Preise in jeder Betrachtungsdimension irgendeine Form von Selbstähnlichkeit, indem sie sich in einer Weise verhalten, die mit denen größerer Betrachtungsdimensionen verwandt ist. Diese Beobachtung ist für viele, die an der Marktanalyse in den Jahren 1991 und 1994 beteiligt sind, nichts Neues, veröffentlichte Edgar E. Peters Chaos und Orden in der Kapitalmärkte und Fraktalmarktanalyse: Anwendung der Chaos-Theorie auf Investitionen und Wirtschaft. Die sich auf diese fraktale Markthypothese ausweiten. Benot Mandelbrot und Richard L. Hudson erforschen die Welt der Finanzen aus einer fraktalen Perspektive im Misbehavior of Markets: Eine Fraktalansicht der Finanz-Turbulenz. Anwendung der Fraktaltheorie Um diese Informationen im Kontext des Devisenmarktes zu nutzen, schlug Trader und Autor Bill M. Williams unter anderem einen Fraktalindikator vor, der in allen Kopien der MetaTrader-Plattform enthalten ist. Dieser Indikator lokalisiert eine Reihe von aufeinanderfolgenden Stäben, bei denen entweder der höchste Hoch vorangegangen ist und von zwei oder mehr niedrigeren Höhen gefolgt wird, die als Kauf-Fraktal markiert sind, oder das niedrigste Tief ist vorangegangen und gefolgt von zwei oder mehr höheren Tiefen, die als ein Verkaufs-Fraktal markiert sind. Diese Marker werden wertvolle Indikatoren für die Unterstützung und Widerstand Ebenen. Die Kenntnis der Unterstützung und Widerstandsniveaus ist wohl das wertvollste Wissen, das ein Spothändler haben kann. Da sie Preise darstellen, wo das Angebot die Nachfrage erfüllt. Wenn der Preis diese Niveaus bricht, ist es als Ausbruch bekannt, und Händler können erwarten, dass der Preis in dieser Richtung fortgesetzt wird. Wenn der Preis die Niveaus prüft, aber sie nicht brechen kann, ist es als Retracement bekannt, und Händler können erwarten, dass der Preis weiterhin von der Unterstützung oder dem Widerstandsniveau, den es zuvor in der Nähe war, zurückkehren würde. Die Fraktal-Indikator ist ein leistungsfähiges Werkzeug, um zu identifizieren, wo diese Unterstützung und Widerstand Ebenen befinden. Viele vorhandene Indikatoren ergänzen den Standard-Fraktal-Indikator und zeichnen Linien-Placements für Händler, um den Preis zu den früheren Fraktalen, die auf dem Diagramm markiert sind, leichter zu verknüpfen. Eine gemeinsame Frage mit dem Fraktalhandel ist jedoch bekannt, welche Fraktalwerte weiterhin für die jüngsten Marktbedingungen relevant sind. Zum Beispiel, ein Fraktal beobachtet Hunderte von Bars vor, kann immer noch relevant für den Preis aufgrund seiner Lage, während ein Fraktal beobachtet nur zehn Bars vor nicht mehr relevant sein, aufgrund von Schwankungen auf dem Markt. In der Lage, diese relevanten Fraktale zu identifizieren, während die Filterung der Lärm wäre ein großer Vorteil für Händler, die Preis-Aktion in ihre Handelsstrategien zu integrieren. Relevante Fraktale Alle Fraktale haben das, was man als Quellfraktal sehen kann. Eine Quelle Fraktal ist die vorherige Fraktal in der entgegengesetzten Richtung. Zum Beispiel, wenn es einen Kauf fraktal an irgendeiner willkürlichen Position auf dem Diagramm gab, dann sein Quellfraktal wäre das jüngste Verkauf Fraktal vor dem Kauf fraktal. Diese Quelle Fraktal ist von großer Bedeutung, da seine Lage zeigt, ob das Fraktal selbst ist immer noch ein relevanter Marker eines Unterstützungs - oder Widerstandsniveaus, wenn der Preis den Punkt eines Quellfraktals passieren würde, dann das Fraktal, zu dem es Quellen gesehen werden kann Als irrelevant für die aktuellen Marktbedingungen, da der Startschwung zum Fraktal gebrochen worden war. Abbildung 2 zeigt die Fraktale für das USDCHF-Paar auf dem M15-Zeitrahmen. Abbildung 3 zeigt das gleiche Diagramm ohne die Fraktale, deren Quellen durch den Preis gebrochen wurden. Da der kurzfristige Trend steigt, ist die Mehrheit der relevanten Fraktale Kauf-Fraktale, wo der Widerstand zur Unterstützung geworden ist. Wenn man dieses Konzept noch einen Schritt weiterführt, deuten relevante Fraktale, die sich innerhalb derselben Region befinden, darauf hin, dass diese Preiszone ein bedeutendes Gebiet von Unterstützung oder Widerstand ist, mehr als ein Fraktal, das zu einem Preis gefunden wird, der von anderen relevanten Fraktalen entfernt ist. Die Identifizierung dieser Regionen ist für einen Händler von großem Nutzen, da es darauf hindeutet, dass die Region von größerer Bedeutung ist und später eher darauf hinweist, dass Ausbrüche wahrscheinlich auftreten werden. Identifizierung von Fraktalclustern Die Entnahme der Grenzen für eine Region relevanter Fraktale kann auf den ersten Blick subjektiv erscheinen, aber es gibt tatsächlich mathematisch angetriebene Ansätze zur Gruppierung, die als Clustering-Algorithmen bekannt sind. Unter diesen Algorithmen ist die Dichte-basierte räumliche Clustering von Anwendungen mit Rauschen (DBSCAN) Daten-Clustering-Algorithmus. Die allgemeine Idee hinter DBSCAN ist es, über jeden Datenpunkt, in diesem Fall die relevanten Fraktale, zu iterieren und alle zusätzlichen relevanten Fraktale innerhalb eines festgelegten Abstandes zu lokalisieren. Für jedes Fraktal innerhalb dieser Distanz, führen Sie die Distanzprüfung von diesem Fraktal und weiter, bis es keine neuen Fraktale im Bereich eines anderen gibt. Wenn man diese Fraktale zusammensetzt, entsteht eine Gruppe von Fraktalen und daraus folgt die für den Händler interessante Unterstützungs - oder Widerstandsregion. Der letzte Schritt zum Prozess ist die Bestimmung, welche Distanz bei der Suche nach benachbarten Fraktalen verwendet werden soll. Wieder keine Subjektivität hier, da die Standardabweichung des Preises diese Distanz für uns liefert. In der Statistik bestimmt die Standardabweichung, wie viel Dispersion aus dem Durchschnitt eines Datensatzes existiert, je größer die Standardabweichung ist, desto größer ist die Varianz im Datensatz. Übersetzt an die Finanzmärkte, die Standardabweichung des Preises quantifiziert, wie flüchtig der Markt ist umso größer die Standardabweichung, desto volatiler der Markt. Mit der Standardabweichung des Preises, da der Abstand, von dem benachbarte Fraktale gesucht werden sollen, den mathematischen Kreis des DBSCAN-Algorithmus schließt, so dass wir die relevanten Fraktale objektiv in Schlüsselzonen von Unterstützung und Widerstand einfügen können. Making the Trade Mit all diesen Informationen zu berücksichtigen, die Durchführung der Berechnungen von Hand kann sich als mühsame Identifizierung von relevanten Fraktalen zu verlangen, zurück zu gehen Hunderte von Bars, Zeichnung Linien aus diesen Punkten kann langweilig sein, und die Standardabweichung (und Cluster von Fraktalen ) Ändern sich aufgrund der Schwankung der Marktbedingungen ständig. Dieser Prozess kann mit einem Indikator automatisiert werden, den ich für MetaTrader 4 geschrieben habe. Abbildung 4 zeigt, wie diese Ansicht dem Benutzer erscheint. Abbildung 4: Der Fractal SR Cluster-Indikator wurde auf das EURJPY M15-Diagramm angewendet. Relevante Fraktale innerhalb der Preise Standardabweichung voneinander sind innerhalb der dünnen orange Linien gruppiert. Schließlich, wenn der Handel Ausbrüche oder Retracements, ist die Berücksichtigung der Tendenz zu nehmen. MetaTrader 4 bietet einen durchschnittlichen Richtungsindexindikator, der die Stärke des Trends quantifiziert, sowie die Möglichkeit, Trendlinien auf dem Chart zu zeichnen. Ob Sie Trendlines oder Ihre Augen verwenden, um den Trend zu messen, stellen Sie immer sicher, dass der durchschnittliche Richtungsindex Wert von moderater Stärke ist (als Faustregel größer als 25) und der Ausbruch oder das Zurückziehen, das durch die Bewegung des Preises innerhalb der Fraktalcluster beobachtet wird Ist in Richtung der beobachteten Tendenz vor dem Handel. Von dort ist der Rest bis zu Ihnen. Geld-Management ist der Schlüssel, wenn Handel Einstellung nehmen Gewinnniveaus an benachbarten Clustern ist ein guter Ansatz zu nehmen, mit Fibonacci Ebenen, wenn keine solche benachbarten Cluster existiert, während mit einem Risiko-Verhältnis von 1: 2 oder 1: 3 bei der Einstellung Stop-Verluste ermöglicht es Ihnen, Minimierung von Verlusten und Maximierung der Gewinne Wie immer ist das Geldmanagement in eine gute Handelsstrategie integriert. Als Benot Mandelbrot das Konzept der Fraktale durch die Einführung des Begriffs und seiner Mathematik auf die Welt im Jahr 1975 popularisierte, bot er eine Annäherung an Finanzmärkte an, auf denen viele in den Jahrzehnten seitdem gebaut haben. Mit diesen Eigenschaften von Fraktalen als Regionen der Unterstützung und Widerstand, können Devisenmarkt Händler Bereiche von wahrscheinlichen Preisausbruch oder Retracement mit größerer Präzision als sonst möglich zu identifizieren. Über Dan Shea Dan Shea hält einen Bachelor-Abschluss in Informatik von der University of New Hampshire, und verfolgt seine Masters. Er ist derzeit ein Forschungs - und Entwicklungsingenieur im InterOperability Laboratory. Wenn nicht funktioniert, erforscht Dan die Finanzmärkte und konzentriert sich auf Währungen. Folge ihm auf Twitter: chamzord. Weiterlesen Aktuelle Beiträge GoogleBut die beiden Rechtecke unten sind ähnlich. Schauen Sie sorgfältig auf das letzte blaue Rechteck und Sie werden sehen, dass es 2 mal so breit wie das rote Rechteck und 2 mal so lang ist. Wir sagen, dass die Seiten proportional sind und das Verhältnis (oder Skalenfaktor) 2: 1 ist. Da die entsprechenden Seiten proportional sind (und die entsprechenden Winkel auch gleich sind), sind die Figuren die gleiche Form und sind ähnlich. Betrachten Sie Ähnlichkeit in einer anderen Weise. Um eine Figur ähnlich zu einer anderen zu sein, müssen Sie in der Lage sein, die Länge der kleinen Figur durch den Skalenfaktor zu vergrößern, und sie wird genau die gleiche Größe wie die größere Figur. Nun, wie sind Figuren selbstähnliche laniusimagesnewbar3.gif laniusimagessim1.gif Viele Figuren, die keine Fraktale sind, sind selbst ähnlich. Beachten Sie die Abbildung auf der rechten Seite. Beachten Sie, dass der Umriß der Figur ein Trapez ist. Nun schau in alle Trapeze, die das größere Trapez ausmachen. Dies ist ein Beispiel der Selbstähnlichkeit. Sie können auch an Selbstähnlichkeit als Kopien denken. Jedes der kleinen Trapeze ist eine Kopie des größeren. Unten sind fünf weitere Beispiele der Selbstähnlichkeit. Laniusimagesnewbar3.gif Selbst-Ähnlichkeit der Fraktale laniusimagessmallsir. gif Rechts ist das Sierpinski-Dreieck, das wir in dieser Einheit machen. Beachten Sie, dass der Umriss der Figur ein gleichseitiges Dreieck ist. Betrachten Sie nun alle gleichseitigen Dreiecke. Denken Sie daran, dass es unendlich viele kleinere und kleinere Dreiecke gibt. Wie viele verschiedene Dreiecke können Sie finden Alle diese sind einander ähnlich und das ursprüngliche Dreieck - Selbstähnlichkeit Siehe alle Kopien des ursprünglichen Dreiecks innen Wie viele Kopien sehen Sie, wo das Verhältnis der äußeren Dreiecksseiten zur Innenseite Eins ist 2: 1 4: 1 8: 1 Ich denke wir haben ein Muster hier. Kannst du es finden. Schauen Sie sich diese sehr coole Sierpinski animierte Selbstähnlichkeit Illustration. Fragen zur Selbst-Ähnlichkeit Frage 1: Wenn das rote Bild die ursprüngliche Zahl ist, wie viele ähnliche Kopien davon sind in der blauen Figur enthalten Frage 2: Sind Quadrate selbstähnlich (können Sie größere Quadrate aus kleineren bilden) Sechskant (Können Sie größere Sechsecke aus kleineren bilden) Zeichnen Sie Beispiele, um Ihre Antwort zu rechtfertigen. Frage 3: Sind Kreise ähnlich Sind sie selbst ähnlich (können Sie größere Kreise aus kleineren bilden) Zeichnen Sie Beispiele, um Ihre Antwort zu rechtfertigen. Frage 4: Experimentieren Sie mit dem Entwerfen einer anderen selbstähnlichen Figur. Sie können eine Druckversion dieser Seite erhalten. Copyright 1997-2007 Cynthia Lanius