Leserbewertungen
Zusammenfassung:Das Buch bietet Händlern mathematisch fundierte Methoden, um Probleme in ihren Handelssystemen zu erkennen, und gibt einen Einblick in die Verwendung verschiedener technischer Indikatoren. Es richtet sich an fortgeschrittene Programmierer, insbesondere an solche, die mit C++ vertraut sind, und deckt eine breite Palette von Aktienindikatoren und deren statistische Anwendungen ab. Einige Leser fanden jedoch den Titel in Bezug auf die Statistik irreführend und kritisierten, dass sich das Buch auf die C++-Programmierung stützt.
Vorteile:⬤ Mathematisch fundierte Methoden zur Lösung von Problemen mit Handelssystemen.
⬤ Aufschlussreiche Diskussion über verschiedene technische Indikatoren, einschließlich weniger bekannter Indikatoren.
⬤ Bietet praktische Programmierbeispiele in C++, die die Handelsleistung verbessern können.
⬤ Gut geschrieben und zugänglich für fortgeschrittene Studenten der Statistik und Handelssysteme.
⬤ Bietet wertvolle Einblicke in die Wirksamkeit von Indikatoren und wie man sie anpassen kann.
⬤ Irreführender Titel in Bezug auf das Vorhandensein von statistischen Analysen.
⬤ Erfordert fortgeschrittene C++-Kenntnisse, um das Material vollständig zu nutzen.
⬤ Einige Leser finden den Code und die Beispiele überwältigend oder unpraktisch.
⬤ Begrenzte grafische Erläuterung von Konzepten, was für visuelle Lernende schwierig sein kann.
⬤ Der Inhalt kann für Personen ohne Programmiererfahrung weniger nützlich sein.
(basierend auf 11 Leserbewertungen)
Originaltitel:
Statistically Sound Indicators For Financial Market Prediction: Algorithms in C++
Inhalt des Buches:
In meiner jahrzehntelangen Berufserfahrung als statistischer Berater auf dem Gebiet des Finanzmarkthandels ist die wichtigste Lektion, die ich über den Handel gelernt habe, folgende: Die Qualität der Indikatoren ist weitaus wichtiger als die Qualität des Handelsalgorithmus oder des Vorhersagemodells. Wenn Sie bei der Berechnung Ihrer Indikatoren schlampig sind, wird Ihnen kein Hightech-Modell oder -Algorithmus helfen. Müll rein, Müll raus ist immer noch die Regel.
In diesem Buch werden zahlreiche traditionelle und moderne Indikatoren vorgestellt, die nachweislich aussagekräftige Informationen enthalten. Aber es wird weit mehr als nur das tun. Neben einer Fülle von nützlichen Indikatoren werden auch folgende Themen behandelt:
Es gibt einfache Tests, mit denen Sie die potenzielle Informationskapazität eines Indikators messen können. Wenn der von Ihnen vorgeschlagene Indikator diesen Informationstest nicht besteht, sollten Sie ihn überarbeiten. In diesem Buch werden einfache Transformationen beschrieben, die die Informationskapazität Ihrer Indikatoren erhöhen und sie für den algorithmischen Handel nützlicher machen.
Sie lernen, wie Sie die Regionen im Bereich Ihres Indikators ausfindig machen, in denen die maximale Vorhersagekraft auftritt, so dass Sie sich auf diese wichtigen Werte konzentrieren können.
Sie lernen, wie Sie statistisch fundierte Wahrscheinlichkeiten berechnen können, um zu entscheiden, ob die Leistung eines Indikators seriös ist oder nur das Ergebnis von Glücksfällen.
Die meisten traditionellen Indikatoren untersuchen jeweils einen einzelnen Markt. Sie werden jedoch lernen, wie die gleichzeitige Untersuchung von Marktpaaren oder sogar einer großen Anzahl von Märkten wertvolle Indikatoren liefern kann, die die komplexen Beziehungen zwischen den Märkten quantifizieren.
Govinda Khalsa hat einen leistungsfähigen Indikator entwickelt, den so genannten Follow-Through-Index, der Aufschluss darüber gibt, wie wahrscheinlich es ist, dass sich ein bestehender Trend fortsetzen wird. Dieser Indikator ist für trendfolgende Trader äußerst nützlich, wird aber aufgrund seiner Komplexität nicht häufig eingesetzt. Dieses Buch stellt seine grundlegende Theorie und Implementierung in C++ vor.
Gary Anderson entwickelte eine detaillierte und tiefgreifende Theorie des Marktverhaltens, die er den JANUS-Faktor nennt. Diese Theorie ermöglicht die Berechnung mehrerer leistungsstarker Indikatoren, die uns unter anderem sagen, wann Handelsgelegenheiten am wahrscheinlichsten profitabel sind und wann wir uns vom Markt fernhalten sollten. Dieses Buch bietet die grundlegende Theorie hinter dem JANUS-Faktor zusammen mit umfangreichem C++-Code.
Ob Sie nun ein paar Indikatoren berechnen und handeln, indem Sie deren Diagramme auf einem Computerbildschirm beobachten, oder ob Sie einen einfachen automatisierten algorithmischen Handel betreiben oder ausgefeilte Prognosemodelle verwenden, dieses Buch bietet Ihnen Werkzeuge, die Ihnen helfen, Ihren Handel auf ein höheres, profitableres Niveau zu bringen.
Weitere Daten des Buches:
| ISBN: | 9781698339993 |
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| Einband: | Taschenbuch |
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