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Mandelbrot Asset Management: bringt hohe Sophistication überhaupt etwas am Aktienmarkt? (Seite 16)


ISIN: DE000A14N8Q7 | WKN: A14N8Q
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13.02.19
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Momentum-Serie auf Goldmode: Teil 4 und Schluss
9.1. - Teil 4:
Momentum: Das Langzeitgedächtnis des Marktes?
https://www.godmode-trader.de/artikel/momentum-das-langzeitg…

__
Teil 1:
Können Märkte effizient sein?
https://www.godmode-trader.de/artikel/koennen-maerkte-effizi…

=> meine Kritik dazu hier: https://www.wallstreet-online.de/diskussion/1256297-141-150/…

Teil 2:
Höhere Renditen mit Momentum-Strategien
https://www.godmode-trader.de/artikel/hoehere-renditen-mit-m…


Teil 3:
Wegweisende Erkenntnisse zum Verhalten von Aktienkursen
https://www.godmode-trader.de/artikel/wegweise-erkenntnisse-…
Antwort auf Beitrag Nr.: 58.987.611 von faultcode am 17.10.18 23:39:31
Momentum Crash am US-Aktienmarkt -- Follow-up 2019-01
..und so sieht dann der vollendete Trendbruch bei einer Momentum-Strategie aus (Long only):


(MTUM -- iShares Edge MSCI USA Momentum Factor ETF)

--> das deutsche Produkt dazu: QDVA, seit Ende 2015 erhältlich



(I) wann erholt sich das wieder, iSv das alte, zyklische Top herausnehmen?

--> "lange" Zeit nicht; selbst wenn die FED nun 2019 auf die QT-Bremse treten sollte

=> viele Anleger (praktisch eine halbe Generation) ist nun geläutert --> sowas hat auch ein "Langzeit-Gedächtnis" ;)


(II) hat man das vorhersehen können?

--> ja:
(a) "FED watching"
(b) hier vom 3. Juli 2018: https://www.wallstreet-online.de/diskussion/1256297-131-140/…


(III) warum werden dann immer wieder solche Momentum-Produkte aufgelegt?

--> weil die (akademisierten) Initiatoren damit Geld verdienen wollen, und es auch eine Zeit lang tun

--> geht ja auch eben diese Zeit lang einfach: man zeigt dem Publikum immer wieder solche Charts:




...und falls schwarz unter braun fallen sollte, lässt man braun einfach weg :D
Antwort auf Beitrag Nr.: 59.186.697 von faultcode am 10.11.18 16:08:21
de Prado: The 7 Reasons Most Machine Learning Funds Fail - 2. The Stationarity vs. Memory Dilemma (b)
Zitat von faultcode: ...=> damit zurück zum slide mit der Zeitreihe E-mini S&P 500 Futures (2001-2015) --> und da ergab sich:

The original series (

=> uups!

=> gemeint ist die Beschreibung dieses Plots (slide #13) zu den E-mini S&P 500 futures:



• x-Achse: d value: 1 = kann also Rendite für einen Handelstag sein (differentiation), oder eine andere Sortierung (wie nach Volumen)
• y-Achse:
-- orange: Korrelation aus der originalen Zeitreihe mit d = 0 (keine Differenzierung) mit Diffenzierungen d > 0; d = 1.0 (volle Differenzierung zur Einheiten-Basis)
-- blau: ADF-Statistik über Log-Preise

=> und man sieht:

-- The original series (
Antwort auf Beitrag Nr.: 59.597.369 von faultcode am 09.01.19 22:39:46
de Prado: The 7 Reasons Most Machine Learning Funds Fail - 2. The Stationarity vs. Memory Dilemma (c)
(uuups - UTF-"Sonderzeichen" lassen, via copy&paste, das System hier drüberstolpern...)

=> der Rest nun vollends ;)
___

=> und man sieht:

-- The original series (d = 0) has an ADF stat of -0.3387, while the returns series (d = 1) has an ADF stat of -46.9114 (ist also deutlich stationär)

-- At a 95% confidence level, the test’s critical value is -2.8623. (rechte Skala)

-- The ADF stat(istics) crosses that threshold in the vicinity of =0.35, where correlation is still very high (0.995).

=> bei d = ~ 0.35 ist also ein Kompromiss (in dieser Zeitreihe) gefunden aus:
1/ notwendiger Stationarität (für inferential analyses (+) ), und..
2/ ..dem Erhalt der Gedächtnises von Preisen, was notwendig ist für hinreichende Vorhersagen


__
• Augmented Dickey–Fuller (ADF) test: nichtstationär (null hypothesis) <-> stationär
=> The more negative the resulting number is, the stronger the rejection of the null hypothesis


(+) inferential analyses = inferential statistics:
~ is the process of using data analysis to deduce properties of an underlying probability distribution.
Inferential statistical analysis infers properties of a population, for example by testing hypotheses and deriving estimates. It is assumed that the observed data set is sampled from a larger population.

https://en.wikipedia.org/wiki/Statistical_inference
Antwort auf Beitrag Nr.: 59.597.462 von faultcode am 09.01.19 22:53:18
de Prado: The 7 Reasons Most Machine Learning Funds Fail - 2. The Stationarity vs. Memory Dilemma (d)
hier das Ergebnis für die liquidesten, globalen Futures-(Zeit-)reihen (2 Folien: 1/2 und hier 2/2):



-- x-Achse: d-Werte von 0 bis 1 (degree of differentiation)

-- grüne Zellen: hier wird die Nullhypothese nicht verworfen => stochastischen Trend --> hier ist also das Preisgedächtnis noch erhalten geblieben!

-- rote Zellen: hier wird die Nullhypothese verworfen => stationärer Trend --> hier ist das Preisgedächtnis verloren gegangen! (wenn eines da war)


=> in beiden Tabellen gibt es nur 2 Zeitreihen, die nicht stationär gemacht werden können (ADF stat < -3):
a/ JO1 commodity (1/2) --> first Frozen Conc. Orange Juice (generic)
b/ LC1 commodity (2/2) --> first Live Cattle future (generic)
Futures-Symbole: http://www.infinitytrading.com/tool/futures-market-symbols


=> und damit gilt (laut de Prado):

However, most financial studies are based on returns, where d = 1. (meine auch; (bislang) alle hier auf WO nach meiner Erinnerung ;) )

The implication is that for decades most financial research has been based on over-differentiated (memory-less) series, leading to spurious forecasts and overfitting.
Antwort auf Beitrag Nr.: 59.597.699 von faultcode am 09.01.19 23:45:00
zwei Finanzinstrumente mit "gedächtnislosen" Preisen
Zitat von faultcode: ...
=> in beiden Tabellen gibt es nur 2 Zeitreihen, die nicht stationär gemacht werden können (ADF stat < -3 bei d = 0):
a/ JO1 commodity (1/2) --> first Frozen Conc. Orange Juice (generic)
b/ LC1 commodity (2/2) --> first Live Cattle future (generic)

=> um das mal festzuhalten (für später vielleicht), hier die beiden Preis-Zeitreihen - ohne Gedächtnis (seinerzeit) lt. de Prado - obiger Futures in den letzten 5 Jahren:



https://www.bloomberg.com/quote/JO1:COM


=> demnach müssten sich diese beiden Zeitreihen (nach meiner Annahme) von der einer trendlosen Zufallsvariable (mit denselben Parametern) nicht unterscheiden lassen

=> die Überprüfung ist aber (für mich) ein Problem, da z.B. Yahoo finance keine historische Daten für Futures zur Verfügung stellt (hier die YF-Symbole Symbole LC=F und OJ=F --> https://finance.yahoo.com/quote/OJ%3DF/futures?p=OJ%3DF)
Antwort auf Beitrag Nr.: 59.186.205 von faultcode am 10.11.18 14:03:35
Boris Banushev, ein kommender AI Quant (HSBC)
https://www.linkedin.com/in/borisbanushev

10.1.2019
Using the latest advancements in deep learning to predict stock price movements
https://towardsdatascience.com/aifortrading-2edd6fac689d

--> ist (mit Einschränkungen) ganz aufschlussreich, was heutzutage so gemacht werden kann

=> um es gleich zu sagen (+):
• es nimmt (immer) 17 Handelstage der Goldman Sachs-Aktie (neben anderen Kenngrößen) und sagt damit den 18. vorher

--> nach entsprechenden 10 x 200 Lernrunden sieht das dann (beeindruckend) so aus:





warum ich das schreibe?

--> Boris Banushev hat obige, wichtige Erkenntnisse und Aussagen zum Financial ML (Machine Learning) von de Prado erkennbar nicht berücksichtigt, vielleicht aus Zeitgründen

=> unten, in einem Kommentar, wird er dann auch konsequenterweise auf de Prado verwiesen: https://medium.com/@hansandersson/thanks-for-the-article-ac0…

(+) so nimmt er Tages-Close-Preise als Basis-Eingangsdaten, was de Prado (siehe wieder oben) als problematisch begründet hat (Stichwort: Standard time bars)


=> damit bezieht sich " latest advancements" nur auf den "Deep Learning"-Bereich, nicht auf die (schwierige und kostenträchtige) Datenaufbereitung im Vorfeld (z.B. Intraday ticks etc.), um mit Financial ML überhaupt nachhaltig und auskömmlich profitabel Gewinne erzielen zu können



=> im Übrigen finde ich ausgerechnet die Goldman Sachs-Aktie charttechnisch als extrem anspruchsvoll, und mittlerweile langweilig, weil offenbar wieder in eine Seitwärtsbewegung eingetreten

=> sie folgt (mind.) seit ~2000 dem SPX in Tendenz; nur können die Amplituden ungewöhnlich/überraschend groß sein bei den Mittelfristtrends:


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