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[Korrelation@123]

Hallo,
könnt Ihr mir bei folgender Fragestellung helfen ?

Ich habe einen Börsenchart vorliegen, bei dem es auf und ab geht.

Weiter habe ich Einstiegskriterien vorliegen, welche durch Pfeile gekennzeichnet sind.

Das Bild zeigt nur einen Ausschnitt, nicht immer bewegt sich der Markt nachdem der Pfeil erscheint in Pfeilrichtung.
Ich kannn hunderte solcher Einstiege generieren, d.h. die Daten müssten statistisch relevant sein.

Wie finde ich heraus, ob meine Einstiegskriterien und die nachfolgende Marktbewegung korreliert sind, oder ob
es reiner Zufall ist, dass es manchmal passt (im Beispiel passt es immer, betrachtet man größere Ausschnitte, dann nicht)?

Wollte ein Bild hochladen, aber habe folgende Meldung erhalten: "Das Kontingent für Dateianhänge ist bereits vollständig ausgenutzt."

Siehe: https://forexprofitindicators.com/wp-co ... RAUDH4.png

Mein Datenfile sieht so aus:

Price : 1,2,3,4,5,6,7,8,....
Arrows: N,N,N,U,N,D,...
U=arrow up @ price
D=arrow down @ price
N=no signal

[bele]

Hi! Da fehlt m. E. eine Definition von Marktbewegung. Nach Deinem dritten Pfeil geht es erst bergab, dann aufwärts und dann wieder runter. Was davon ist denn die Marktbewegung? Auf welchen Zeitraum bezieht sich die Vorhersage?

LG Bernhard

[Korrelation@123]

Guter Hinweis, im Prinzip ist das auch noch zu definieren, d.h. wenn das Signal mit der Marktbewegung etwas zu tun haben sollte, dann wäre noch herauszufinden mit welcher Nachhaltigkeit. Aber man könnte auch erstmal sagen, dass die Marktbewegung einer Preisänderung von mindesten x % gegenüber dem Preis zum Signalzeitpunkt entspricht, z.B. 1%, um irgendwie anfangen zu können. Alternativ könnte man sagen es werddn die ersten 5 Minuten nach dem Signal betrachtet, was ggf. noch sinnvoller wäre. Man könnte diese Zeit dann auch sukzessive verändern und schauen wie und ob sich das auf die Korrelation auswirkt. Da sind der Phantasie eigentlich keine Grenzen gesetzt. In jedem Falle ist die Bewegung vorbei, sobald das nächste Signal kommt.

[bele]

Hallo Korrelation,

also das wird noch zu definieren sein. Warnen muss ich vor

Man könnte diese Zeit dann auch sukzessive verändern und schauen wie und ob sich das auf die Korrelation auswirkt.

Da muss man aufpassen, dass man nicht wild herumfischt und dann irgendeinen Zufallsbefund für einen systematischen Effekt hält. Einen gewissen Schutz davor kann eine Aufteilung der Daten in ein Trainings- und einen Testdatensatz bieten. Ist jedenfalls ein Thema, über das Du Dir Gedanken machen musst. Die andere Frage ist, ob man immer gleich viele Aufwärts- und Abwärtspfeile zählt. Wenn man in einem Bullenmarkt viele Pfeile nach oben hat, dann ist es leicht, einen kleinen Effekt zu finden. Gleiche Anzahl von Auf- und Abpfeilen wäre eine mögliche Absicherung dagegen.

Jetzt braucht es noch eine Präzisierung der Fragestellung: Du könntest entweder zu jedem Pfeil nachzählen, wie oft die angezeigte Richtung dann auch tatsächlich aufgetreten ist und mit einem Binomialtest nachprüfen, ob das systematisch in über 50% klappt der Fälle klappt. Oder Du berücksichtigst, dass jedesmal Ordergebühren anfallen und Opportunitätskosten entstehen und prüfst gleich nicht auf >50% sondern vielleicht auf >55% oder so.
Die andere Möglichkeit, die Frage anzugehen, ist, pro Pfeil nicht nur zu zählen, ob, sondern auch wieviel der Kurs in den nächsten 5 Minuten steigt oder fällt. Die Kursveränderungen kann man dann vorzeichenadaptiert mit einem t-Test gegen den Durchschnitt Null testen. Ein richtiger Kaufimpuls kann dann mehr zählen als drei schlechte, wenn der eine so richtig gut war. Und natürlich umgekehrt.

LG,
Bernhard

[Korrelation@123]

Jetzt braucht es noch eine Präzisierung der Fragestellung: Du könntest entweder zu jedem Pfeil nachzählen, wie oft die angezeigte Richtung dann auch tatsächlich aufgetreten ist und mit einem Binomialtest nachprüfen, ob das systematisch in über 50% klappt der Fälle klappt. Oder Du berücksichtigst, dass jedesmal Ordergebühren anfallen und Opportunitätskosten entstehen und prüfst gleich nicht auf >50% sondern vielleicht auf >55% oder so.

Die andere Möglichkeit, die Frage anzugehen, ist, pro Pfeil nicht nur zu zählen, ob, sondern auch wieviel der Kurs in den nächsten 5 Minuten steigt oder fällt. Die Kursveränderungen kann man dann vorzeichenadaptiert mit einem t-Test gegen den Durchschnitt Null testen. Ein richtiger Kaufimpuls kann dann mehr zählen als drei schlechte, wenn der eine so richtig gut war. Und natürlich umgekehrt.

Ich könnte folgendes machen:

Aus dem Handelssystem heraus könnte ich ein File (z.B. für Excelimport) schreiben mit folgendem Inhalt:

Trade, Einstieg, 1Minute, 2Minuten, 3Minuten, 4 Minuten, 5 Minuten
1, Preis0, Preis1, Preis2, Preis3, Preis 4, Preis 5
2, Preis0, Preis1, Preis2, Preis3, Preis 4, Preis 5
3, Preis0, Preis1, Preis2, Preis3, Preis 4, Preis 5
etc.

Preis0 = Einstiegspreis.
Preis1 = Preis nach 1 Minute
usw.

Jede Zeile entspicht einem Trade.
Für Long/Short könnte es ein separates File geben, d.h. ein File umfasst nur Aufwärtspfeile, das andere nur Abwärtspfeile.
Jetzt wäre ermittelbar wie häufig und in welchem Ausmaß die Richtung passt.

Da ich von Staistik (leider) keine Ahnung habe, stellt sich jetzt allerdings für mich die Frage, ob und wie ich mit diesen Datensätzen,
die durchaus 500-1000 Zeilen umfassen können, die von dir erwähnten Tests durchfühen und auswerten kann.

[bele]

Hallo Korrelation,

persönlich würde ich nie auf die Idee kommen, so etwas in Excel anzugehen. Deshalb stecke ich auch nicht tief genug in Excel, um Dir da einen guten Lösungsweg aufzuzeigen.

Code: Alles auswählen

Trade, Einstieg, 1Minute, 2Minuten, 3Minuten, 4 Minuten, 5 Minuten
1, Preis0, Preis1, Preis2, Preis3, Preis 4, Preis 5
2, Preis0, Preis1, Preis2, Preis3, Preis 4, Preis 5
3, Preis0, Preis1, Preis2, Preis3, Preis 4, Preis 5
etc.

Für einen ersten Eindruck vor dem Test helfen meist grafische Darstellungen: Du könntest Du eine neue Spalte einfügen in der Du in jeder Zeile den 5 Minuten-Wert minus den Einstiegs-Wert rechnest. Das Ergebnis ist dann der Kursgewinn bei Verkauf nach 5 Minuten. Von diesem könntest Du ein Histogramm für Aufwärtspfeile und eines für Abwärtspfeile zeichnen und schauen, ob die Kursgewinne überwiegend positiv sind oder nicht. Danach könntest Du googlen, ob und wie man Binomialtest und t-Test in Excel rechnet.

VG,
Bernhard

[Korrelation@123]

persönlich würde ich nie auf die Idee kommen, so etwas in Excel anzugehen. Deshalb stecke ich auch nicht tief genug in Excel, um Dir da einen guten Lösungsweg aufzuzeigen.

Das war nur als Beispiel gedacht, wie würdest du das angehen, bin für Tipps (auch bzgl. Software) dankbar.

Mein Kernproblem ist nicht die Implementierung in Excel, sondern wie man aus solch einer Tabelle dann den Binominaltest oder t-Test (unabhängig vom verwendeten Tool)
durchführt.

Als Beispiel erwartet Excel für den t-Test zwei arrays: TTEST(array1,array2,tails,type)

Ich habe allerdings nur die Spalte mit den Ergebnisssen nach 5 Minuten, also

Trade, Einstieg, Ergebnis(5Min)
1, Preis0, Preis1
2, Preis0, Preis1
3, Preis0, Preis1
etc.

Ich sehe nur das Array mit Preis1, oder wäre Preis0 dann das zweite Arrau, d.h. Einstieg und Ausstieg = 2 Arrays ?

Beim Binomialtest muss, soweit ich es verstanden habe, die Erfolgswahrscheinlichkeit für jeden Trade schon bekannt sein, aber
die soll ja erst ermittelt werden:

BINOM.DIST(number_s, trials, probability_s_cumulative)

Es ist daher unklar wie meine Daten daher dem Test zugeführt werden müssten bzw. was noch fehlt.

number_s: number of successes-> unbekannt bzw. zu ermitteln
trials: total number of trials
probability_s: probability of success on each trial
probability_s_cumulative: TRUE returns the cumulative probability; FALSE returns the exact probability

[bele]

Hallo,

Das war nur als Beispiel gedacht, wie würdest du das angehen, bin für Tipps (auch bzgl. Software) dankbar.

Persönlich würde ich so etwas immer in R erledigen. R gibt es kostenlos unter http://www.r-project.org und wenn man die Daten einmal vernünftig aus Excel in R überführt hat, dann spielt es auch keine Rolle mehr, ob man 500 Zeilen oder 5 Millionen Zeilen hat. R ist aber letztlich eine Programmiersprache und es stellt einen gewissen Aufwand dar, sie zu lernen. Für ein einzelnes Projekt wahrscheinlich zuviel Aufwand (es sei denn wir reden von einer Master- oder Doktorarbeit oder es sind schon Programmierkenntnisse in einer anderen Sprache vorhanden). Sehr hilfreich bei Problemen ist das Deutsche R Forum unter forum.r-statistik.de aber auch dort wird einem nur Hilfe zur Selbsthilfe zuteil. Als Auftragsprogrammierer verstehen die sich da nicht.

Mein Kernproblem ist nicht die Implementierung in Excel, sondern wie man aus solch einer Tabelle dann den Binominaltest oder t-Test (unabhängig vom verwendeten Tool)
durchführt.

Da ich Excel für sowas nicht verwende, kann ich da nicht raten. Meine Erfahrung ist aber, dass sich für sowas gute Hilfen im Netz finden lassen, beispielsweise könnte dieses Youtube-Video helfen: https://www.youtube.com/watch?v=miCXk0yqpbg

Als Beispiel erwartet Excel für den t-Test zwei arrays: TTEST(array1,array2,tails,type)

Ich habe allerdings nur die Spalte mit den Ergebnisssen nach 5 Minuten, also

Es gibt den Ein-Stichprobentest und es gibt zwei Zwei-Stichprobentests (für verbundene und für unverbundene Stichproben). Du hast eine Spalte mit Einstieg und eine mit 5 Minuten, das erlaubt einen Zwei-Stichproben t-Test für verbundene Stichproben. Wenn Du, wie ich es oben empfohlen habe, erst eine Differenz bildest, dann brauchst Du einen Ein-Stichprobentest. Beide sind gleichwertig.

Beim Binomialtest muss, soweit ich es verstanden habe, die Erfolgswahrscheinlichkeit für jeden Trade schon bekannt sein, aber
die soll ja erst ermittelt werden:

BINOM.DIST(number_s, trials, probability_s_cumulative)

number_s: number of successes -> Da musst Du mit Excel irgendwie auszählen, wie oft Dein Pfeil in die richtige Richtung angezeigt hat.
trials: total number of trials -> Da musst Du eintragen, bei wievielen Pfeilen die Chance bestand, dass sie in die richtige Richtung zeigen könnten.
probability_s: -> Da musst Du Deine Frage definieren. Reichte es Dir, Verschiedenartigkeit von 50% zu beweisen? Dann muss hier 0,5 stehen.
probability_s_cumulative: -> Für den Test interessiert Dich nur die cummulative Verteilungsfunktion, mehr dazu im Netz, beispielsweise unter https://www.statology.org/binomial-test-excel/ oder https://www.youtube.com/watch?v=JZQWx7gIw7U oder https://www.youtube.com/watch?v=WvlgEWIS9r8

HTH,
Bernhard