Zinsdifferenzielle Zinsdifferenz - und langfristige Währungstrends Die folgenden Materialien zeigen eine hohe Korrelation zwischen den langfristigen Währungstrends und den Zinsdifferenzzyklen. Als ersten Schritt messen wir die zyklische Komponente der langfristigen Währungstrends. Im zweiten Schritt wird die Korrelation zwischen der zyklischen Komponente der langfristigen Währungstrends und den Zinsdifferenzzyklen gemessen. 15.1. Messung der zyklischen Komponente der langfristigen Währung Trends. Zur Messung der zyklischen Komponente der langfristigen Währungstendenzen verwenden wir den Detrended Price Oscillator (mit einem Zeitraum von 12) auf den Monatskarten für die folgenden Währungspaare - GBPUSD, EURUSD, AUDUSD und NZDUSD. Der 12-fache Zeitraum wird verwendet, da sich die langfristige Tendenzdauer für diese Währungspaare im Durchschnitt auf 24 Monate (in den letzten 7 Jahren) beläuft. Um die Mehrheit der Zyklen in diesen Paaren zu identifizieren, sollte eine Halbperiode DPO verwendet werden (242). Der DPO-Indikator wurde gewählt, weil er die höchste Korrelation zu den Zinsdifferenz-Zyklen für alle Paare von allen gängigen technischen Indikatoren zeigt. Dies lässt sich durch die Tatsache erklären, dass die Zinsdifferenzen, die in deutlich sichtbaren Zyklen für die betreffenden 4 Währungspaare (siehe unten) bewegt wurden, und der Detrended Price Oscillator hauptsächlich dazu verwendet werden, Zyklen in den Preisdaten zu identifizieren. Die folgenden Bilder zeigen, wie dieser Indikator die Langzeittrends verfolgt - bemerken, wie in den meisten Fällen das Brechen der Haupttrendlinie mit dem Überschreiten der Nulllinie durch den Detrended Price Oscillator perfekt übereinstimmt. Die Tatsache, dass dieser Oszillator die Progression der Haupttrends so genau verfolgt, war ein weiterer Grund, warum er für den Vergleich mit den Zinsunterschieden gewählt wurde. Klicken um zu vergrößern. Klicken um zu vergrößern. Klicken um zu vergrößern. Klicken um zu vergrößern. Es zahlt sich aus, den zyklischen Charakter der Zinsdifferenzbewegung visuell zu demonstrieren. Die nachfolgenden Bilder zeigen, wie die Zinsdifferenzzyklen aus den einzelnen Zinszyklen der Währungen, die die obigen Währungspaare bilden, bornquot sind. Die Poly - (von quotpolynomialen Regressionquot) Linien sind die geglätteten Versionen der Zins - und Differenzkurven. Die Funktion, die in jedem Diagramm gezeigt wird, besteht aus der geglätteten Zinsdifferenzkurve (gelb). Das R-Quadrat zeigt die Nahheit der Anpassung der geglätteten Kurve an die ursprüngliche Kurve. Jeder Punkt auf der X-Achse entspricht einem ganzen Monat, wobei der erste und der letzte Monat unterhalb jeder Tabelle angegeben werden. Von 01.1985 bis 09.2006 Von 01.1994 bis 09.2006 Von 01.1999 bis 10.2006 Zwei der oben gezeigten geglätteten Zinsdifferenzkurven (auf den USA gegenüber den EUR und den USA gegenüber den NZD-Charts) sind nahezu perfekte Sinuswellen (die Funktion, die verwendet wird, um zu codieren Datenzyklen). Dies führte uns dazu, die ursprünglichen Zinsdifferenzdaten unter Verwendung der folgenden Wellenformgleichungen, die das zugrundeliegende zyklische Verhalten beschreiben (diese Diagramme sind über die gleiche Zeitperiode wie die entsprechenden Diagramme oben aufgetragen), zu modellieren: Klicken Sie auf "Vergrößern". Klicken um zu vergrößern. Zitat antworten Die Sinuswelle ist die mathematisch glatteste Wellenform, die einen Zyklus und eine harmonische Bewegung beschreibt, von John F. Ehlers in seinem BuchMESA und Trading Market Cyclesquot. 15.2. Korrelation zwischen den langfristigen Währungstrends und den Zinsdifferenzialzyklen. Angesichts des zyklischen Verhaltens der Zinsdifferentialbewegungen entschieden wir uns, sie nicht mit dem Rohwährungspreis, sondern mit dem Detrended Price Oscillator zu vergleichen, der zur Extraktion der zyklischen Komponente der langfristigen Währungstrends verwendet wurde. Die folgende Tabelle zeigt die monatlichen Werte der Zinsdifferenz für jedes der Paare zusammen mit den entsprechenden Werten des Detrended Price Oscillators. Am unteren Rand der Tabelle finden Sie Korrelationskoeffizienten zwischen dem DPO und dem Zinsdifferenzial für jedes Währungspaar. Die obigen Korrelationskoeffizienten können weiter in die Bestimmungskoeffizienten transformiert werden, um den Betrag der gemeinsamen Varianz zwischen dem Zinsdifferenzial und dem DPO zu messen. Der Betrag der geteilten Varianz teilt uns mit, wieviel von der Varianz der Zinsdifferenz die Varianz im DPO erklären kann und umgekehrt. Grundsätzlich gilt: Je stärker die Korrelation, desto größer die Summe der gemeinsamen Varianz und desto mehr Varianz können Sie in einer Variablen erklären, indem Sie die Werte der zweiten Variablen kennen. Um den Bestimmungskoeffizienten zu berechnen, müssen wir den Korrelationskoeffizienten selbst multiplizieren. Wenn der durchschnittliche Korrelationskoeffizient der obigen Währungspaare gleich 0,75 ist. Dann beträgt der durchschnittliche Bestimmungskoeffizient 0,750,75 0,57 oder 57. Dies bedeutet, dass im Durchschnitt 57 aller langfristigen Bewegungen (Zyklen und Trends) für diese Währungspaare direkt durch die Änderungen des Interesses erklärt werden können Abweichungen. Um diese Beziehung zu demonstrieren, haben wir das Overlay-Diagramm des Detrended Price-Oszillators und der Zinsdifferenziale wie folgt dargestellt: Klicken Sie, um zu vergrößern. Klicken um zu vergrößern. Klicken um zu vergrößern. Klicken um zu vergrößern. 15.3. Fazit Die obigen Materialien zeigen eindeutig die Existenz einer starken Beziehung zwischen der Bewegung der Zinsdifferenzen und den langfristigen Währungstrends für die vier Währungspaare, die analysiert wurden. Eine umfangreichere Forschung ist erforderlich, um die Gültigkeit dieser Beobachtungen über alle gehandelten Währungspaare zu ermitteln. Angesichts der hohen Konsistenz der identifizierten Korrelationskoeffizienten können wir jedoch schließen, dass mit hoher Wahrscheinlichkeit die Zinsdifferenzen auch weiterhin einen starken Einfluss auf die langfristigen Währungstrends dieser und anderer Währungspaare ausüben werden in der Zukunft. 15.4. Data SourcsesWährungskorrelationen Jede Zelle in den folgenden Tabellen enthält den Korrelationskoeffizienten für zwei Währungspaare (Währungskorrelationen), die in den entsprechenden Feldern des oberen und linken Bedienfelds benannt sind. Der Korrelationskoeffizient misst, wie eng zwei Währungspaare zusammenlaufen. Wenn sich beide Paare perfekt und aufwärts bewegen, dann ist ihr Korrelationskoeffizient 1. Wenn die Bewegung eines Paares nichts über die Bewegung des anderen Paares sagt, dann gibt es eine Null-Korrelation zwischen diesen Paaren. Wenn zwei Paare sich in genau entgegengesetzten Richtungen bewegen, dann ist ihr Korrelationskoeffizient -1. Entsprechend ihrer Stärke werden auch die Korrelationen in vier Gruppen eingeteilt. Für eine einfache Betrachtung sind alle Korrelationen in der folgenden Tabelle farbig, um ihre Stärke zu zeigen, wie unten bemerkt wird: Weak (White): Der absolute Wert des Korrelationskoeffizienten überschreitet nicht 0,3 (dh, er kann von -0,3 bis 0,3). Medium (Grau): der Absolutwert des Koeffizienten ist größer als 0,3, aber kleiner als 0,5. Stark (Schwarz): Der absolute Wert des Koeffizienten ist größer als 0,5, aber kleiner als 0,8. High (Rot): Der absolute Wert des Korrelationskoeffizienten ist gleich oder größer als 0,8. Die Korrelationskoeffizienten werden unter Verwendung der täglichen Schlusskurse der letzten 40 Handelstage (kürzerfristig) und der letzten 120 Handelstage (längerfristig) berechnet. Diese beiden Perioden wurden aus zweihundert möglichen Korrelationsperioden gewählt, je nachdem, wie gut ihre Korrelationskoeffizienten den täglichen Preisschwankungen entsprechen. Wie Sie aus dem Korrelationssimulator sehen können (Bitte beachten Sie: Dieser Rechner erfordert, dass Flash installiert und Javascript in Ihrem Browser aktiviert ist). Die tatsächliche Korrelation divergiert in der Regel stärker aus dem Zielwert, wenn sie für kürzere Zeiträume berechnet wird. Dies macht es wichtig, die kurzfristigen Korrelationen auf die längerfristigen Korrelationen zu überprüfen, was in der nachfolgenden REL-Tabelle erfolgt. Die REL-Tabelle (aus quotrelliabilityquot) vergleicht die kurzzeitigen und die langfristigen Korrelationen und zeigt den Durchschnitt beider Koeffizienten, wenn sie für beide Zeiträume nahe bleiben. Es wird angenommen, dass, wenn die kurzfristigen und die langfristigen Korrelationskoeffizienten übereinstimmen, die Korrelation zuverlässiger ist - eher in der nahen Zukunft bestehen bleiben. Sie können überprüfen, wie sich die kurzfristigen und die langfristigen täglichen Korrelationen im Laufe der Zeit ändern für die am häufigsten gehandelten Währungspaare an der nachlaufenden Korrelationsseite (Bitte beachten Sie: Die Größe dieser Seite beträgt 1,3 Mbs und es erfordert, dass Sie haben Flash installiert und Javascript in Ihrem Browser aktiviert). Die Korrelation kann auch als Ähnlichkeitsgrad definiert werden (direkte Ähnlichkeit, wenn Korrelation positiveindeutige Ähnlichkeit ist, wenn Korrelation negativ ist), die Sie erwarten können, zwischen technischen Diagrammmustern (zB Trendlinien, Preismustern, Leuchtern und Elliott-Wellen) zu sehen, die auf zwei beliebigen Währungen sichtbar sind Paare Diagramme. Beispielsweise können Sie erwarten, dass das genaue Spiegelbild der Trendlinie auf dem täglichen EURUSD-Chart angezeigt wird, wenn Sie sich das gleiche Zeitskalen-Diagramm von USDCHF anschauen (weil die negative Korrelation dieser Paare so hoch ist). Die hier dargestellten täglichen Korrelationskoeffizienten messen daher die Korrespondenz zwischen den Zwischen - (letzten 120 Tagen) und den in den Tageskarten der Währungspaare, für die sie berechnet werden, sichtbaren Diagrammdiagrammen der kleinen (letzten 40 Tage). Diese Informationen sind für die Positionshändler sehr nützlich (halten die Positionen von einem Tag bis zu einigen Tagen offen), die sich primär auf die täglichen Chartstudien stützen. Wenn Sie Korrelationen für andere Zeiträume berechnen möchten, können Sie dies in Excel tun, wie es am Ende dieser Seite beschrieben wird. Währungszusammenhänge Tabelle Hinweis. Am besten ist es, in die Währungspaare, deren Korrelation in Weiß oder Grau (mit mehr Vorsicht) auf der REL-Tabelle gefärbt ist, zu diversifizieren. Sie können die Liste der Kandidaten für die Diversifikation weiter einschränken, indem Sie diejenigen Paare ausschließen, die in den letzten 100 Handelstagen die geringstmögliche Korrelation zwischen den Schwellenwerten verbracht haben - wie auf der Seite der nachfolgenden Korrelationen (Summe der Zeitprozentsätze, Tag und 120-Tage-Korrelationen waren schwach. Bitte beachten Sie: Die Größe dieser Seite ist 1,3 Mbs und es erfordert, dass Sie Flash installiert haben und Javascript in Ihrem Browser aktiviert ist). Wenn die Korrelation in Rot für zwei Paare in der REL-Tabelle eingefärbt ist, können Sie für den Handel nur dasjenige Paar auswählen, das den Eintrag mit dem höchsten Lohn-Risiko-Verhältnis zwischen den beiden bietet. Sie können diese Informationen auch verwenden, um das technische Bild (z. B. Elliottwellenzählungen) des Währungspaares, das Sie handeln, anhand des Diagramms des anderen Währungspaares zu klären, mit dem es in hohem Maße korreliert. Excel-Korrelationen Tutorial Sie können einzelne Korrelationen für zwei Währungspaare und für einen beliebigen Zeitraum durch die folgenden Schritte berechnen: Wählen Sie die Währungspaare aus, die Sie analysieren möchten. Exportieren Sie die Preisdaten für jedes dieser Paare von Ihren Forex-Charts (z. B. Intellicharts) in eine Datei auf Ihrem Computer (das übliche Format für den Datenexport ist CSV). Importieren Sie jede Datei in Excel, indem Sie zu DatagtImport External DatagtImport Data gehen und darauf hinweisen. Möglicherweise müssen Sie die Zahlen als Text importieren und dann die Punkte durch Kommas ersetzen, damit Excel mit den Preisen als Zahlen arbeiten kann. Stellen Sie sicher, dass die Daten in den importierten Zeitreihen für jede Zeile übereinstimmen (Sie können diesen Schritt überspringen, wenn Sie nur mit einem Preisvorschub arbeiten). Löschen Sie die Spalten für Open, High und Low. Ändern Sie die Namen der Spalten mit den Schlusskursen zu den Namen der Währungspaare, zu denen sie gehören. Verwenden Sie die CORREL-Funktion, um die Korrelation zu berechnen. Diese Funktion arbeitet auf zwei Arrays, die gleiche Längenbereiche der Schlusskurse für die beiden Paare sein werden. Geben Sie einfach in eine der leeren Zellen quotcorrel ein (klicken Sie dann auf die Schaltfläche quotfxquot neben der Formelleiste und wählen Sie die beiden Bereiche aus. Die resultierende Formel sieht so aus: - CORREL (A1: A40B1: B40) und berechnet den Wert der Korrelationskoeffizient zwischen den Paaren für die gewählte Zeitspanne In diesem Beispiel wird es 40 Stunden, Tage oder Wochen sein, abhängig von der Zeitskala der zu analysierenden Diagramme. Um die Korrelationsmatrix einer beliebigen Anzahl von Paaren zu berechnen, wiederholen Sie die obigen Schritte 1 bis 3 für jedes Paar, so dass die Namen der Währungspaare in der ersten Zeile liegen und die Schlusskurse nur für den Zeitraum, den Sie analysieren möchten, statt der CORREL-Funktion auf ToolsgtData Analysis Wählen Sie aus der Liste der Analysewerkzeuge die OptionCorrelationquot aus, klicken Sie auf die Schaltfläche neben dem EintragInput Rangequot und markieren Sie dann den Inhalt aller Spalten Markieren Sie die Markierung neben quotLabels im ersten Rowquot Wählen Sie den Ausgabebereich, indem Sie eine Zelle rechts neben der Option auswählen Tabelle. Drücken Sie OK. Hinweis . Möglicherweise müssen Sie das Datenanalyse-Paket von der Office-Installations-CD installieren, wenn es nicht standardmäßig geladen ist. Zur Installation gehen Sie zu ToolsgtAdd-Ins. Dann wählen Sie Analysis ToolPak und klicken Sie auf OK, um die Erstellung Ihrer Währungszusammenhänge Matrix zu starten.
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