Sannolikhet - kombinerade indikatorer

"Sannolikt" blir det fel ändå 

Nej, skämt åsido. Intressanta frågor - men lite för tidigt på morgonen.

Mvh // Philou

"Let´s remember that the market´s main function is to make as many
traders and investors look as foolish as possible."
(Joe Duarte)

#1 :-) Men om du har koll på dessa viktiga frågor så skulle jag uppskatta om du skrev något om detta när du känner att du har ork. 

/roitto

En indikator tillsammans med en annan säger inget utan du måste ta hänsyn till vad de mäter individuellt. Jag har en uppsättning indikatorer men de mäter olika sensitivt. Sedan har jag en allt längre och mer luttrad checklista över vilka faser ska passeras innan jag ser styrkan. Eftersom jag är av den gamla skolan köper jag först och säljer sen. Då måste man vara förberedd på att i zonen Nedgång- Första botten- Kort uppgång -Andra botten -Ny trend förekommer mkt whiplash rörelser. Få indikatorer ger mig exakthet men i framtiden ska RISKEN du vill att någon annan har tagit före din aktivitet minimeras men den kommer aldrig att elimineras. Men om de stora husen köper då köper jag även om det blir svettigt vissa dagar.

Lär d dig en indiktator rejält är det volymer och kapitalflöden ,balanserade volymer pos och neg  mm som ger kompositionen.

Mvh 

Någon tar kommandot över den som inget vet.
(Gunnar Danielson-Ensamma Hjärtan-82)

Sedan driver jag en del grupper.

Är inte kompetent att svara analytiskt på dina frågor. Ett sätt att ändå få fram svar är att konstruera ett enkelt program i datorn som repeterar de olika fallen mha slumpgenerator.  

Det blir lite av "sanning och konsekvens". Dvs det intressanta är inte bara sannolikheten för ett visst utfall, utan sannolikhet i kombination med konsekvenserna. Och då gäller det både konsekvensen av ett visst utfall och konsekvensen av att det inte blir ett sådant utfall (potential/risk).

Men om man bara fokuserar på sannolikheten baserat på kombinationen av olika indikatorer, och det är egentligen din fråga i #0, så blir det annorlunda. 

Mvh // Philou

"Let´s remember that the market´s main function is to make as many
traders and investors look as foolish as possible."
(Joe Duarte)

Inlägget är redigerat av författaren.

#0 Tror att det är mycket enkelt. Det blir det aritmetriska medelvärdet oavsett kovariansen.

1) 65 % chans att det blir rätt.

2) 35 % om a är neutral. 5% om a visar sälj.

3) 70 %

4) 40% om a är neutral. 10% om a visar sälj.

5) Hoppas principen framgår av 1-4.

Har lite svårt att formulera varför kovariansen skulle vara betydelselös. Tror dock det är viktigare att avgöra om indikatorerna är oberoende av varandra. Ex.vis så är väl alla mom.indikatorer mer eller mindre likartade men kombinationen EWP/mom ger ett mervärde. Eller kanske candle/mom. Eller formationer (HS etc) tillsammans med mom. Eller fishnet/mom osv.

mvh

Fibonacci & Elliott --- Vetenskap & Konst

#0

Det var många år sedan jag läste sådant här på universitetet, så några formler kommer jag dessvärre inte ihåg. Men svaren på fråga 1 och 2 tror jag är så enkla som att det är genomsnittet av sannolikheterna. Dvs i fråga 1 (60 + 70)/2 och i fråga 2 (40 + 70)/2.

De andra frågorna är för svåra. Har du någon praktisk nytta av att veta detta eller är du bara vetgirig?  

#7 Otroligt mycket nytta! Tänk att kunna bygga ett multivariabelsystem där man i varje ögonblick på ett adekvat sätt kan räkna ut sannolikheten för att systemet pekar rätt. 

/roitto

#8 Teoretiskt låter det intressant.  Frågan är bara om man blir klokare av att veta att sannolikheten är 80% istället för 70%.

Strängt taget borde man agera på alla signaler som ger mer än cirka 55-60% sannolikhet, och då spelar det mindre roll om det i själva verket är 70% eller 80%. Men någonstans känner jag att du har rätt ändå. Allt som minskar osäkerheten är givetvis bra. Hoppas du kommer fram till något.

Finna det ingen yrkesmatematiker eller statistiker här?

Enligt  Prins IP:s förslag har jag nu simulerat fråga 1. Jag fejkade en serie med "köp" med 50% sannolikhet att det verkligen var rätt att köpa. sedan simulerade jag att två indikatorer oberoende av varandra gav rätt indikation vid 60% respektive 70% av fallen. Sedan kollade jag hur många pricent av de gånger då de båda indikatorerna samfälligt sade köp som den fejkade serien verkligen hade köp. Svaret blev c:a 78%. Intressant nog, om jag minskade sannolikheten för att det var köp till 40%, men bibehöll indikatorernas sanningsfrekvens, så minskade sannolikheten för att de skulle ha rätt när de var överens till c:a 70%.

Förklara det här, den som kan!

/roitto

#6

Tror inte att det kan stämma.

Prövar med ett motresonemang

Låt säga att du har tusen indikatorer oberoende av varandra som var för sig har en träffsäkerhet på 50%.

Nu visar alla att det är köpläge. Vad är då sannolikheten för att det då verkligen är köp?

Enligt din beräkning skulle det då bli 50%

Jag skulle nog säga att den är (1-0,5^1000) ~ 100%

Intuitivt känns detta rätt.

Syftar på fråga 1.

Inlägget är redigerat av författaren.

#11

EDIT: Visst har du rätt.
Om två olika indikatorer är oberoende av varandra och var för sig förutsäger en annan händelse med en säkerhet på 60% så om båda säger köp så är sannolikheten.

0,4*0,4=0,16 = 16% chans att indikatorn säger fel.

Sedan finns det nog inga HELT oberoende indikatoerer eftersom alla har pris/volym som beräkningsgrund.

AktieTrader

Inlägget är redigerat av författaren.

#11 Ja kanske har du rätt. Men om du tar 1000 mynt och singlar dom samtidigt så kommer "köp" upp i ca 500 fall. Men frågan är vad det står på den andra sidan. Står det "sälj" eller står det "neutral"?

Står det "sälj" så blir det ju faktiskt bara 50% chans för att "köp" ska bli rätt. Om det däremot står "neutral" så kommer bordet att krylla av köpsignaler. Slutsatsen blir i så fall att köpa eftersom risken för förlust är noll.

mvh   

Fibonacci & Elliott --- Vetenskap & Konst

#12

Är det inte det jag skriver (1-0,4^2) = 84% rätt.

Oops såg inte den redigering.

Inlägget är redigerat av författaren.

#14
Du har rätt. Det är precis det du skriver. Jag missade att skriva det och jag rättade men det varade bara komma in i en av strängarna. 

AktieTrader

#10 Ett försök till en förklaring till dina beräkningar. Om du har oberoende indikatorer med 60% resp. 70% sannolikhet så kommer dessa att signalera tillsammans för korrekta köplägen med sannolikheten 0.7*0.6= 0.42 förutsatt att de bara kan vara antingen köp eller inte köp. För felaktiga köplägen kommer de att föreslå köp i 40% resp 30% vilket ger sannolikheten 0.4*0.3=0.12 i dessa fall. En mer riktigt indikator borde ha tre signaler köp, sälj eller neutral som jag ser det men vi struntar i det för nu..

Om vi börjar med serien som är 50% köp och räknar på hur många rätt resp. fel det blir i detta fall får du först en andel korrekta träffar som blir 0.42*0.5=0.21 och en andel felaktiga förutsägelser som blir 0.12*0.5=0.06. Totalt förutsäger den kombinerade signalen köp med sannolikheten 0.21+0.06=0.27 för hela den serien. Andelen korrekta träffar blir då 0.21/0.27=0.7777

För det andra fallet med 40% riktiga köplägen blir det på samma sätt. Korrekta träffar = 0.42*0.4=0.168 och felaktiga = 0.12*0.6=0.072 => Totala signaler = 0.168+0.072=0.24 och Korrekta = 0.168/0.24 = 0.7. Detta stämmer alltså utmärkt med dina simulationer..

#11-15 Tolkar jag er rätt, ni tycker att det skulle vara lämpligt att använda 1000 myntkast för att förutspå börsen? Köp om det blir mer än 500 krona?

Nej, glöm det. Träffar man bara rätt i 50% av fallen finns det ingen korrelation till det man mäter. 100%*0=0. Hade det däremot varit frågan om 51%, då hade kunnat vara en annan sak. Många bäckar små ger stor å, men om varje bäck bidrar med noll till flodfåran kan du ha oändligt många bäckar och ändå en torr å.

#6 se #10

#11 Har du 1000 indikatorer med 50% rätt är de helt värdelösa, även om de är 1000 stycken. Varje indikator har kovarians 0 med verkligheten, dvs är i princip lika bra som en slumpgenerator. Tusen indikatorer med kovarians 0 ger fortfarande kovarians 0. Jag simulerade två 50%-indikatorer och de hade mycket riktigt även tillsammans bara 50% rätt.

#12 #16 Enligt simulationen har två samstämmiga 60%-indikatorer 69% rätt. Ni får komma ihåg att 50% är "nollpunkten" där indikatorerna inte har något som helst värde. Det här är lite mer komplext. Men jag kan inte matten... 

/roitto

AT och IP,

1-0.4*0.4=0.84, det stämmer. Men med det resonemanget, antag att vi har två indikatorer som visar rätt 40% av fallen, dvs är sämre än ett tärningskast.

Då får ni i stället 1-0.6*0.6=0.64 i stället. Betydligt bättre än slumpen det också. Men två indikatorer som är sämre än slumpen borde rimligen vara ännu sämre om de pekar på samma sak.

Där har ni att fundera på :) 

#11-#12 Ni har rätt. Att de signalerar tillsammans tillför information och sannolikheten för korrekt träff blir större än 50% ju fler de blir. Detta funkar även om den individuella sannolikheten är under 50%. Ett stort problem i praktiken som jag ser det är just att bestämma signalens sannolikhet för korrekt träff. Givetvis kan man uppskatta den från historiskt data men börskursernas utveckling är i regel inte stationära i den meningen. Om man sedan skall börja att blanda in kovarianser och/eller hur man skall bedöma om indikatorerna är oberoende så allt blir i slutändan bara en grov uppskattning av verkligheten.

#0 Mer generellt på hela ditt resonemang så kan jag inte svara. Kanske följande sida har något som kan hjälpa http://encyclopedia.thefreedictionary.com/Statistics%2FMultivariate. Bl a tycker jag att det känns lite konstigt därför att du utgår från resp. indikators individuella utslag och dess kovarians med andra indikatorers för att förutsäga korrekt beslut. Jag skulle nog ha valt att göra hela klassificeringen multivariat om jag skulle blanda in kovarianser, dvs utgå från kombinationen av indikatorernas värden för att ge en utsignal (köp/sälj/neutral)istället för som nu en från varje indikator och sedan försöka att väga samman dessa. Men jag har inte testat detta så ditt sätt kan säkert också funka..

Däremot håller jag helt med om att det är rätt väg att gå att väga samman olika indikatorer. Men varför inte koncentrera dig på att finna sannolikheten direkt för fall när du har en kombinerad signal från flera indikatorer istället för att gå vägen via deras individuella träffsäkerhet och deras kovarianser. Det är i alla fall den ide som jag tror mest på. Ett annat problem är ju indikatorernas tidsskalor. Indikatorer som signalerar olika kan ju båda ha rätt om de förutsäger kursens utveckling olika långt fram i tiden.

Redigering: Förtydligande av det första jag skrev, information tillförs enbart om det finns en kovarians mellan indikatorerna om de signalerar tillsammans. Annars är de just oberoende. Jämför t ex ett slantsinglingskast där 100 st individer får gissa på utfallet. Var och en har 50% chans och även den gång som alla "råkar" gissa lika kommer ändå utfallet att vara 50% för vardera sidan och inte 1 - 0.5^100.

Inlägget är redigerat av författaren.

#18
Hur har du gjort den simuleringen? 

Jag gjorde ett test i Excel. Två slumptal mellan 0 och 1. Om båda <0.6. Det händer i runt 84% av fallen

AktieTrader

#21 Önskar att jag kunde bifoga Excel-ark. Det är så knöligt att förklara annars. Men felet du gör är att du bara räknar ut sannolikheten för att två slumptal ska hamna under 0,6 istället för att räkna ut sannolikheten för att två indikatorer som har rätt i 60% av fallen ska ha rätt de gånger som de samstämmigt visar köp. Detta är lite krångligare att simulera. Läs #10 en gång till.

/roitto

Vi kan ju ta det lite extremare ändå. Antag att vi har 1000 indikatorer som har 10% chans att visa rätt, och 90% chans att visa fel. Antag att alla visar på uppgång i en situation.

Sannolikheten för att alla visar rätt=0.1^1000=i princip noll.

Sannolikheten att alla visar fel=0.9^1000=i princip noll det också.

Det här kan ju inte gå ihop. Vad är problemet? Jo, formeln gäller endast om man har 1000 indikatorer som mäter 1000 olika situationer, som har 1000 olika utfall. En indikator, en situation.

Men här mätte ju de 1000 olika indikatorerna på samma situation. Här säger statistiken i stället att 90% av indikatorerna kommer att träffa fel, och 10% kommer att träffa rätt. Om vi har 1000 indikatorer där var och en har 60% chans att träffa rätt, då kommer i snitt 600 att säga rätt riktning och 400 peka i fel riktning, om de nu verkligen är oberoende.

kriton, hur menar du att man skall räkna då med 2 indikatorer som ger 60% rätt.

1-(0,6*0,6)=0,64 ?

AktieTrader

#17 #18 Givetvis måste en indikator ha en större träffsäkerhet än 50% för att vara användbar. Dåligt exempel av mig.

Jag ville visa att det inte räcker med att räkna ut sannolikheten för att de som visar "köp" verkligen ska få rätt. Om man har många indikatorer kommer ytterst sällan alla att peka åt samma håll. (Och vid dessa sällsynta tillfällen så är det väl bara att köpa, oavsett sannolikheten). 

Man måste väl vid varje tillfälle ta hänsyn till alla sina indikatorer oavsett åt vilket håll dom pekar. Rent principiellt finns då tre riktningar: "köp", "sälj" och "neutral" (obestämd). Det borde väl vara den sammanvägda bilden som är avgörande. Anta t.ex att man tittar på 10 st (oberoende) indikatorer. 5 st visar köp, 3 st är neutrala och 2 st visar sälj. Stor övervikt för köp, men hur stor är sannolikheten för en vinstaffär?

mvh

Fibonacci & Elliott --- Vetenskap & Konst

Naturligtvis kan det inträffa ändå att alla 1000 60%-are pekar åt samma håll. Men detta borde vara extremt osannolikt. Om man mäter ett tillräckligt stort antal situationer, borde snittet bli just 600 i rätt riktning och 400 i fel riktning.

Detta förutsatt förstås att de verkligen är oberoende/okorrelerade. Skulle det visa sig att snittet inte blir 600, då skulle jag vilja hävda att de faktiskt är korrelerade.

Men man kan ju då ändå få en information ur antalet indikatorer som pekar åt ett visst håll. Ju fler oberoende indikatorer, desto säkrare.

Man skulle kunna anta här att utfallet är binomialfördelat, Bin(1000,0.6) vilket ungefär innebär att den är normalfördelad med standardavvikelsen
sqr(1000*0.6*0.4)=15.5, dvs N(600, 15.5). 

Så det är ca 68% (en standardavvikelse) sannolikhet att minst 600-15.5=584 indikatorer visar rätt. Det är ca 95% chans att minst 569 indikatorer visar rätt. Och det är fortfarande mer än hälften, så 1000 oberoende 60%-indikatorer, där kan man känna sig mycket säker på att gå efter majoriteten.

Om vi däremot bara har 20 60%-indikatorer (jag kan inte hitta min binomialtabell just nu) blir denna  Bin(20, 0.6)=N(12, 2.2).

Detta innebär att det är 68% chans att minst 12-2.2=9.8 indikatorer visar rätt. Men detta är ju mindre än hälften! Så 20 st 60%-indikatorer, där kan vi inte alls känna oss särskilt säkra om vi vill gå efter majoriteten.

Slutsats: De behövs ganska många oberoende indikatorer för att öka sannolikheten särskilt mycket över vad som gäller för en enstaka indikator. Förutsatt att jag räknat rätt förstås. Och det är jag inte helt säker på :)
 

Inlägget är redigerat av författaren.

Ett annat problem är hur man definierar att en indikator visar rätt.

Vad är rätt? Dvs, hur många procent måste kursen gå upp, innan kursen faller, för att man ska säga att en indikator som signalerat "Köp" har visat rätt? 1%, 3%, 10%?. Det måste man definiera. 

Vi kan ju lägga till lite teoretiskt runtombabbel också:

Man kan ju tolka frågan så här:

Verkligheten är en stokastisk variabel där nya datapunkter på något okänt sätt är korrelerade med tidigare datapunkter. Finns det ingen sådan korrelation är utfallet rent slumpmässigt, framtida kurser är omöjligt att säga något om, och TA är meningslöst.

Troligen handlar det om en massa olika korrelationer, kopplade till prisförändringar och volymer, i flera olika tidsskalor. Trenden kan vara riktad åt olika håll, beroende på vilken tidsskala man tittar på.

---utvikning---

En komplicerande faktor är att det ofta kommer in störningar utifrån, i form av fundamentala händelser. Något händer, och detta "skakar om" systemet. I frånvaro av sådana händelser finns det i huvudsak två möjliga förlopp: Det första är ett "insvängningsförlopp" hos kurserna, de närmar sig en jämviktsnivå där de till slut planar ut. Detta förlopp är troligast om marknaden domineras av jämviktshandlare, de som har en bestämd uppfattning om vad en aktie är värd fundamentalt, och försöker köpa när det är billigt och sälja när det är dyrt. Det andra tänkbara förloppet är att det blir stora, skarpa kaotiska svängningar där marknaden tvärt kan byta riktning på en femöring. Detta förlopp gäller om marknaden domineras av trendföljare, dsv aktörer som köper är det går upp och säljer när det går ner.

Förhållandet mellan jämviktssträvare och trendföljare blir då mycket viktigt. Faktum är att om så fort en sida får dominera, kommer de att styra förloppet. Är jämviktshandlarna för få, kommer de inte att kunna hindra att trendföljarna skapar allt brantare trender, eftersom trendföljandet har en självförstärkande effekt. Ju fler som följer, desto tydligare blir trenderna, och desto mer lockande blir de att följa. De blir dock inte hur branta och stora som helst, eftersom aktörerna som deltar har en begränsad mängd pengar att pumpa in, och behöver en viss tid för att reagera. Omvänt gäller att om det finns tillräckligt många jämviktshandlare kommer de att göra trenderna allt mindre intressanta att försöka följa.

Sådana här situationer kan beskrivas matematiskt, och den enklaste modellen är den så kallade diskreta logistiska ekvationen:

X(n+1)=r*X(n)*(1-X(n))

Det visar sig att beroende på värdet på r blir förloppet i serien helt olika. För värden under r=3 får vi ett insvängningsförlopp. Över r=3 får vi först så kallade cykler, och därefter kaos.

---slut utvikning---

Vad är då en indikator? Vi skulle kunna säga att det är en modell som beskriver en av de olika korrelationer som finns i kursrörelserna, och detta i ett visst tidsfönster. Vi väljer ju oftast antal dagar eller andra parametrar i indikatorerna. Indikator a modellerar en korrelation som kanske finns i ett valt tidsfönster, indikator b modellerar en annan, och kanske i ett annat tidsfönster.

Ett problem är ju då att olika korrelationer kan ha olika stark påverkan på kursen i olika situationer och tidsfönster. Ska man hävda att en indikator verkligen är 60% tillförlitlig, då måste man göra testningen i flera olika slumpmässigt valda tidsfönster, och där finna att att tillförlitligheten är ungefär densamma. Annars vet man bara att indikatorn korrelerade 60% i just det tidsfönstret, och det resultatet kan vara en slump. Jag kan dra en rak linje med 15 graders lutning och hitta en massa tidsfönster där den linjen korrelerade utmärkt med kursutvecklingen. Men det betyder ju inte att den där linjen prognosticerade ett dugg.

Sedan är det ju också svårt att veta vilken korrelation två olika indikatorer har. Ok, den ena kanske mäter X och den andra Y. Men vad säger att inte X och Y båda påverkas av Z, utan att man vet om det? 

 

#17 Om jag tolkar din tolkning rätt så tolkar du fel.

1000 oberoende vittnen  pekar ut Christer P som den man som sköt Palme. Dock sätter man varje vittnes trovärdighet till 50% eftersom det var kväll och mörkt då mordet begicks.

Tillsammans ger det dock ett mkt entydigt utpekande.

Här är en sajt där man kan "leka" lite med statistik och sannolikhet.

http://www.math.uah.edu/stat/index.xml 

#29 Exemplet är vilseledande eftersom det är omöjligt för att oss att tänka oss tusen personer som utpekar någon av en slump (50% = slumpmässigt = noll koll). Men om det ändå skulle ske att 1000 pers med noll koll pekade ut honom så skulle det matematiskt sett bara vara en olycklig slump. 

/roitto

Inlägget är redigerat av författaren.

Finns det några mattematikforum där det huserar välutbildade mattematiker?

(därmed inte sagt att ni inte skulle vara välutbildade) 

AktieTrader

Orkar inte läsa hela tråden (pluggar och är höst trött).

Har du fått svar på alla frågorna?

Annars skicka ett meddelande så tittar jag igenom det inom några dagar.

PS för att göra det hela mera humoristiskt är det matstat jag ska plugga nu DS

Roitto glöm dessa indikatorer, visst är det bra att ha koll på dem, men det mänskliga psyket kan inte mätas i siffror och det är börspsykologin som bestämmer hur ett instrument utvecklas.

Hm, funderade lite till och känner mig rätt osäker på räkningarna i #26 faktiskt.

Fast jag har nog inte någon rättare lösning heller...

Klarar inte att ge mig in på den djupare matematiken på rak arm, men jag tycker det känns fel att 1000st 50%-iga indikatorer skulle ge nära 100% sannolikhet.

Ni måste tänka på att om indikatorn är till 50% säker på ett utfall så är den även till 50% säker på det motsatta utfallet, givet att vi jobbar med 2 utfall.

Jämför åerigen med att singla slant. Om vi har 1000 slantar som ska singlas så har vi alltså 1000 slantar som till 50% sannolikhet lovar att det kommer bli krona. Med ovanstående resonemang skulle det då vara nästan 100% sannolikhet att det ska bli krona.

Men, samtidigt som mynten till 50% lovar att det ska bli krona så lovar de ju till 50% att det kommer bli klave. En formel som ger både krona och klave närmare 100% sannolikhet verkar inte så bra...

Lite förvirrad... :-) 

Esej! Ingen här verkar ha koll. Jag skulle uppskatta om du kunde lösa det. 

/roitto

#33 #37 Men visst blev det en kul sträng!? Och kanske har vi fört in hela resonemanget på hög teoretisk nivå. esej tillsammans med lärare löser detta  elegant. Det är min tro. Och kanske kommer TA en bit framåt genom detta, som härigenom förs in i skolornas teoretiska laboratorium. Väntar med spänning på resultatet.

Eller också är det så simpelt så att alla står där med tappade hakor :-)

mvh  

Fibonacci & Elliott --- Vetenskap & Konst

Två oberoende metoder :

Metod 1 : 60% rätt
Metod 2 : 70% rätt

Du handlar när båda metoderna signalerar köp.
Vad kan hända ?
R = rätt, F = fel

RR  0.7 x 0.6 = 0.42
RF  0.7 x 0.4 = 0.28
FR  0.3 x 0.6 = 0.18
FF   0.3 x 0.4 = 0.12
------------------------
Summa :          1.00

dvs.

I 42% av fallen går Du med vinst
I 46% av fallem går Du jämt upp
I 12% av fallen förlorar Du.

N oberoende metoder :

Metod 1 : Sannolikhet x1% rätt
Metod 2 : Sannolikhet x2% rätt
..
Metod n : Sannolikhet xn% rätt

Bilda alla kombintioner

RR...R x1/100 * x2/100 * ... * xn/100
RR...F x1/100 * x2/100 * ... * (100-xn)/100
o.s.v.
...
FF...F (100-x1)/100 * (100-x2)/100 * ... * (100-xn)/100
___________________________________________________________

Vill Du inte minska risken så har Du ingen anledning att
att använda metoden som "bara" ger 60% vinstaffärer.
I exemplet ovan förlorar Du bara i 12% av fallen men och
andra sidan vinner Du bara i 42% av fallen.

Att endast bara använda den metod som har högst sannolikhet
ger bästa vinsten.

( Om Du har 2 metoder varav den ena ger rätt i 100% av fallen
är det ingen vits att krydda denna med en andra metod som
ger vinst i 81% av fallen )

Hälsningar

/ kekke 

#0

En annan fråga man bör ställa sig :
Är det bra med en metod som har hög träffsäkerhet ?

För psyket är är det mycket bra !

Men effektivast ?
Är det bara småvinster hela tiden ?

Det räcker t.ex. med en metod som
har 30% träffsäkerhet :
Slår den in ger den hög vinst,
om inte så en väldigt liten förlust.
Fungerar också men väldigt
påfrestande för psyket .....


Hälsningar

/ kekke 

#39 Tyvärr svarar du på fel fråga. Jag är bara intresserad av fallet då båda visar köp. Då färstår du själv att kombinationen RF och FR inte passar in i problemet. Frågan är - när båda visar köp, hur ofta är det då verkligen köp? Genom simuleringar har jag funnit att det är c:a 78%, men ingen har gett mig matten.

/roitto

#39 Snygg uträkning och snyggt uppställt, men den stämmer tyvärr inte in på problemet.

Edit: Vad du har räknat ut, efter snabb genomläsning, är sannolikheten för att alla metoder ska ge signal för köp samtidigt. Och den blir givetvis mindre ju fler variabler/villkor man lägger till. Men här är det inte frågan om villkor.

Om den första metoden/indikatorn ger rätt i 60% av fallen, kan sannolikheten aldrig bli mindre om man lägger till en metod/indikator. Den måste fortfarande bli minst 60 %. Eller hur? Den andra metoden påverkar nämligen inte sannolikheten för den första.

Om den andra metoden ger rätt i 70 % av fallen och du kombinerar de två, så måste sannolikheten alltid bli minst 70 %.

Frågan var hur mycket högre blir sannolikheten när man kombinerar de två.

Så du har rätt så tillvida att sannolikheten för att man ska tillåtas ta position minskar ju fler villkor man lägger till. Det blir helt enkelt färre affärer per år räknat. Men sannolikheten för att just de affärerna går med vinst, den ökar.

Inlägget är redigerat av författaren.

Inlägget är redigerat av författaren.

#41 Jag gav nog matten till dina simuleringar i #16 tror jag, men kanske inte så formellt som du ville. Mer formellt blir den som följer:

Antag att dina indikatorer har sannolikhet p1, p2...pn för att signalera korrekt köp. Då resultatet sedan beror på tidsseriens totala mängd korrekta köplägen så betecknar vi den andelen som p_köp och den ligger mellan 0-1.

Andelen korrekta köp när alla indikatorer 1..n signalerar köp tillsammans kommer då att ges av:

P_rätt = (p1*p2*..*pn)*p_köp /
((p1*p2*..*pn)*p_köp + ((1-p1)*(1-p2)*..*(1-pn))*(1-p_köp))

Som exempel tar vi ditt tvåindikator-fall med p1=0.7 och p2=0.6 och med en serie som har p_köp=0.5. Det ger då:

P_rätt = (0.7*0.6*0.5) / (0.7*0.6*0.5 + 0.3*0.4*0.5) = 0.777777, dvs ca 0.78 

Andra exemplet, tvåindikator-fall med p1=0.7 och p2=0.6 och med en serie som har p_köp=0.4. Det ger då:

P_rätt = (0.7*0.6*0.4) / (0.7*0.6*0.4 + 0.3*0.4*0.6) = 0.70


Så om du använder den generella formeln ovan borde den ge samma svar som dina simuleringar för just dessa förutsättningar. Orkar inte förklara exakt varför i generell mening men se #16 för förklaring till tvåparameter-fallet.

Men jag tycker dock att bara inrikta sig på andelen vinstaffärer egentligen inte är det helt perfekta (se kekkes kommentar i #40). Storleken på vinsterna relativt förlusterna måste också vägas in för att det hela skall ge något av verkligt värde. Se t ex artikel som går att ladda ner på www.mesasoftware.com/TradingSystemEvaluation.exe för en diskussion runt detta (kan ej garantera att det är virusfritt men för drygt ett år sen så var länken det i alla fall).

Inlägget är redigerat av författaren.

#43 Jag läste ditt inlägg en gång till nu. Du har ju tänkt helt rätt och jag förstår dig faktiskt. Jag måste ha läst ditt inlägg för dåligt första gången! (Fy på mig!!)Tillsammans med din generalisering i #43 blir det ju helt briljant! Tack så mycket! Dagens guldstjärna går till dig!!!! 

(Nu återstår bara hur man ska räkna om historien visar att två indikatorer har högre samvariation än de "borde" ha om de är helt oberoende.)

/roitto

#44 Tack! Jo det verkliga problemet är ju att indikatorerna förmodligen aldrig är helt oberoende. Därför är jag mer inne på iden att betrakta den kombinerade indikatorn (när alla säger köp) som en indikator i sig och bestämma dess träffsäkerhet från historiskt data istället för att bestämma den för varje enskild indikator oberoende..

Jag har nu testat för säkerhets skull, och dina formler stämmer bra även på simuleringar med många indikatorer. Underbart!

Vad är då poängen? Jo, med hjälp av sådana här sannolikhetsberäkningar kan man köra system med vansinniga mängder av olika köpsignaler och utvärdera hur stark köpsignalen är, i form av sannolikheter, utifrån vilken godtycklig kombination av signaler som helst. Då får man fler köpsignaler än i ett system som är låst vid vissa exakta kombinationer. Återstår bara att lösa kruxet med "överdriven" samvariation mellan olika signaler, för att undvika att låta sig luras att tro att en kombination är starkare än den är.

/roitto

Har funderat lite mer. Trots all lysande matematik tycker jag nu att frågorna i #0 är omöjliga *ler* att svara på. Tar fråga 1 som exempel.

Förutsättningen är alltså att a och b har gett "köp", där a har 60% träffsäkerhet och b 70%.

Det finns bara två tänkbara utfall. Antingen har bägge rätt eller så har bägge fel vid varje enskilt tillfälle. Men a och b har olika träffsäkerhet och ska få rätt i 60 fall resp 70 fall av 100 försök. Men detta går inte ihop med att dom alltid får samma utfall vid varje enskilt försök.

Blir som att försöka lösa ekvationen a x b =1 med förutsättning att a eller b =0.

Slutsats: Det är omöjligt att, med hjälp av historiska data, förutspå framtida sannolikhet för indikatorers träffsäkerhet.

Däremot: Av de indikatorer som man studerar (och tror på) så är det givetvis bättre ju fler som ger signal åt samma håll. Tror inte man kan komma längre än så på matematisk väg. 

Eller?

mvh

Fibonacci & Elliott --- Vetenskap & Konst

Jag tror inte sannolikheten ökar ett dugg...pekar alla på köp så tror jag tvärtom att du har stötrre sannolikhet att du köper på toppen

#47 Jag håller inte med dig i ditt resonemang. Skall försöka att noggrannt förklara hur jag ser det.

Antag att vi har 100 försök på en serie med lika stor andel köp- som ickeköp-signaler. Indikator 1 kommer då att ha rätt 60 ggr och fel 40 ggr. För indikator 2 är motsvarande 70 ggr resp 30 ggr.

Om nu dessa är helt oberoende gäller följande: Av de 60 ggr när indikator 1 har rätt kommer indikator 2 att signalera likadant och därmed rätt med sannolikheten 70%, dvs 0.7*60=42 ggr. Övriga 18 försök går bort eftersom indikatorerna då signalerar olika och är irrelevanta för vår fråga.

Vidare av de 40 ggr som indikator 1 har fel kommer indikator 2 att signalera likadant och därmed fel med sannolikheten 30%, dvs 0.3*40=12 ggr. Övriga fall går bort precis som förut.

Kvar av de 100 försöken blir alltså 42+12=54 försök då indikatorerna signalerar lika. Av dessa är 42 st korrekta vilket ger sannolikheten för att indikatorerna har rätt när de signalerar lika blir 42/54=0.7777

Dvs vad som skiljer mot ditt resonemang är att det inte är tvunget att indikatorerna signalerar lika alla 100 försök utan de försök som de signalerar olika går helt enkelt bort ur beräkningarna då de inte är relevanta för frågan.

Så min slutsats är att det är fullt möjligt att förutspå sannolikheten för träffsäkerheten från historiskt data. Problemet är dock att dels sätta upp korrekta förutsättningar för problemet, helt oberoende indikatorer är t ex en utopi då de beräknas från samma rådata. Dessutom måste man använda historiskt data som i så hög grad som möjligt är representativt för den utveckling man skall förutspå. Exempelvis är det förmodligen vansinne att optimera sina indikatorer i en trendande börs om den fortsatta utvecklingen blir en trend i motsatt riktning eller i sidled. Vidare vill man ju i möjligaste mån hitta indikatorer som är generella i hög grad och inte sådana som är alltför hårt anpassade till det historiska datat. Detta är ju ett klassiskt problem inom signalanalys och statistisk analys, dvs att inte "överanpassa" systemet till inlärningsdatat så att det "lär sig" saker som inte är relevanta i generell mening.

#48 I problemet är ju inget sagt om hur indikatorerna ser ut. Om du nu tror att sannolikheten ökar för köp på toppen om alla säger köp så är det ju bara att vända på tolkningen av indikatorerna, dvs att köp betyder sälj och tvärtom. För denna kombinerade indikator har ju i så fall sannolikheten ökat att den har rätt i det fall du beskriver. Dvs sannolikheten har ökat för strategin som säger att när alla säger köp så skall du sälja och det är ju också en statistiskt relevant iakktagelse, eller hur?

Inlägget är redigerat av författaren.

Inlägget är redigerat av författaren.

Jag har just satt Excel på att partesta massor av olika indikatorer, baserat endast på dagsdata i OMX sedan 1990. Excels inbygggda basic är dock rena sömnpillret så jag sitter tålmodigt och inväntar resultaten. Återkommer.

Hittills har jag bara satt den på att partesta riktigt traditionella signaler:

* R+

* KR+

* över MA n 

* MA n pekar uppåt

* MA n crossover

* Stoch n:3 under 10

* Stoch n:3 ovan n:3:3

* Stoch n:3 - n:3:3 crossover

* Stoch n:3 hoppar ovan 20

n har varit fibbonaccital mellan 2 och 144 för MA och mellan 5 och 89 för Stochastics.

Ytterligare förslag?

Målet i slutändan är att göra ett system som väger samman alla signalers värden varje dag. Men jag börjar med att köra partestningar för att undersöka samvariationseffekten.

/roitto

Sannolikhet vs Osannolikhet

När dessa båda ställs mot varandra i förhållandet av 50 / 50, kommer en prosentuell rörelse till något av dessa hållen kallas som SLUMPMÄSSIG RÖRELSE 

Signaturens graf kan innehålla "minor"

Mvh phon

#49

Tror att du har fel eftersom inga försök kan "gå bort". I #0 ställs frågan "om a och b båda signalerar köp". Vi står alltså inför en marknadssituation som alltid kommer att resultera i någonting.

Man kan se det som att vi har två krukor vardera med 10 kulor i. I kruka a finns det 6 st "rätt"-kulor och 4 st "fel"-kulor. I kruka b är fördelningen 7/3.  Detta är den verifierade historiska träffsäkerheten för resp indikator.

Den framtida händelsen är antingen att båda har rätt eller att båda har fel. Inga andra alternativ gives. Men om man tar upp en kula ur kruka a och en ur b så finns det ingenting som säger att båda visar samma. Alltså är frågeställningen omöjlig (hävdar jag med en viss envishet).

Det är två olika sannolikheter som ej går att kombineras. Man kan sas bara använda en kruka åt gången. Detta kan då åstadkommas genom att backtesta a och b tillsammans. 

Denna sannolikhet kan då hamna var som helst och har inget som helst samband med de enskilda träffsäkerheterna. Kan även tänka mig en negativ korrelation, dvs den bästa köpsignalen ges när a visar "köp" samtidigt som b visar "neutral" eller tom "sälj" även om b ensam har rätt till 70%. 

mvh      

Fibonacci & Elliott --- Vetenskap & Konst

#50

Har du gjort formler för alla dessa indikatorer i Excel?

Mycket intressant :-) 

(Jag har också gjort några indikatorer i excel för att kunna vinsttesta system... MA, EMA, +DI, -DI, ADX, + några av gerillasignalerna)

Hur har du gjort formeln för att variera "n" i tex "MA n pekar uppåt"? Eller har du löst det på det sättet att du gjort flera kolumner där alla olika MA´n är? Tex ColA=MA2, ColB=MA10, ColC=MA38 osv (vet ej vilka alla fib-tal är)

Och hur har du gjort formeln för Stoch?

Mvh/Magnus

Gå gärna med i min grupp
Gerilla och Swingtrading

Ta del av mina aktielänkar

#0 Efter att ha läst denna intressanta tråd så verkar det som om det bästa svaret på din fråga är att backtesta ett antal kombinationer, och se vad som händer när 2 eller fler oberoende indikatorer ger köpsignal samtidigt. Eller säljsignal. Dvs kolla om sannolikheten för en lönsam affär ökar då, och i så fall med hur mycket.

Jag tror att praktiska tester ger mer råg i ryggen än teoretiska modeller.

Det finns ju inte särskilt många oberoende indikatorer så det behöver inte bli så betungande.

#53 en kolumn för varje. Det är ju bara att klippa och klistra.

Stochastics beräknade jag i tre kolumner, där den första var (close-min(range))/(max(range)-min(range)) och nästa kolumn var MA3 på kolumnen innan osv.

MA n pekar upp är lätt: OM(MA3_i_denna_rad>MA3_i_raden_under;1;0)

/roitto

#54 (m fl) Syftet är att skapa ett sätt arbeta med multipla indikatorer och att på ett flexibelt sätt kunna värdera kombinationer av signaler som kanske inte tyker upp så ofta. Om jag har 50 indikatorer och 30 av dem signalerar köp i en kombinatation som jag inte sett förut - vilket värde har det då?? Jag småjobbar vidare på saken.

/roitto

försök lägga upp dom som ett neuralt nät istället, då tror jag du får större nytta av alla. fast det är ett hästjobb, se om du kan hitta något o bara byt ut 

#57 Det vore coolt. Jag har letat efter gratis neurala nät, men de är inte så lätta att få tag i. Det får bli ett andra steg. Jag kan inte så mycket om neurala nät, men vad jag förstått är det en konst att ge dem rätt input. Kan man bara trycka in massor med osorterad input genom massor av noder utan att nätet blir "förvirrat"?

/roitto

jag tror faktiskt jag har ett i datorn jag laddade hem, ber o få återkomma. fast annars finns det o ladda hem gratis på nätet 

Jag ställde frågan till "Fråga Lund om matematik" där en matematiker svarar.
Har han förstått min fråga rätt? Jag tror nästan det. Och det är ganska enkel matematik.

Analysmetod A har 60% chans att förutsäga en akties rikning
Analysmetod b har 70% chans att förutsäga en akties rikning
Vad är sannolikheten att de har rätt om båda anger samma riktning?

Svar:

Vi förutsätter att metoderna är oberoende. Sannolikheten att båda visar rätt är då 0,6·0,7 = 0,42, sannolikheten att båda visar fel är 0,4·0,3 = 0,12. Sannolikheten att de visar lika är därför 0,42 + 0,12 = 0,54. Den betingade sannolkheten att A och B visar rätt om A och B visar lika är därför 0,42/0,54 = 7/9.

Kjell Elfström 

Sannolikheten blir då 77,8%

AktieTrader

teoretiskt ja 

#60 Jag begriper inte uträkningen, och en del av svaret antyder att de inte har förstått problemet eller att jag inte förstår svaret.

Däremot, slutsatsen de kommer fram till att sannolikheten när man kombinerar de två indikatorerna är 7/9, det låter riktigt. Svaret är alltså 78%.

#60

Jag hävdar fortfarande att det är nåt fel i förutsättningarna trots matematikern. Tycker att sunda bondförnuftet säger det.

Antag att man har tre st oberoende indikatorer vardera med träffsäkerheten 60%.

Använder man en av dom så blir förstås träffsäkerheten 60%.

Använder man två st blir det 69% med användande av matematikerns räknemetod.

Använder man tre st blir det 77% (om jag har räknat rätt).

Antag att man lägger till ytterligare et par st med träffsäkerhet 60%. Man borde då nå ca 90 % träffsäkerhet. Detta är orimligt eftersom marknaden i så fall skulle ha upptäckt detta för länge sen varvid träffsäkerheten automatiskt skulle ha fallit ner till nära 50% för alla indikatorerna.

Tycker resonemanget i #54 är mer verklighetsförankrat.

mvh 

Fibonacci & Elliott --- Vetenskap & Konst

Alltså, det är nog inte matematiken som det är fel på. Jag tycker det ser helt rätt ut, som aktiehunden och AktieTrader ställer upp det. Det är ju i princip samma formler. #63 har också rätt i att det blir nära 90% om man har fem oberoende indikatorer som visar rätt 60% av fallen:

0.6^5/(0.6^5+0.4^5)=88.36%

Det kan ju låta väldigt mycket, men det betyder inte att det är orimligt.

Det är riktigt också att om det finns enkla sätt att tjäna pengar kommer dessa att försvinna i takt med att marknaden upptäcker dem. Sanningen är nog den att indikatorerna vi har varken är så träffsäkra eller oberoende som vi tror. Säkert är det så att vissa indikatorer inte är så mycket träffsäkrare än 50-55%. Jag menar, redan om du har en indikator som har rätt 60% av tiden så borde det ju vara tillräckligt för att marknaden ska driva ner träffsäkerheten mot 50% genom att upptäcka och utnyttja den.

Men framför allt är de inte så oberoende. Tittar vi på ren rådata i marknaden har vi ju egentligen bara tre varibler: pris, volym och tid. Och inte ens de är oberoende av varandra. Fast dessa påverkas förstås av andra faktorer som fundamentala händelser, penningströmmar och psykologiska mönster. Dessa skapar mönster i kursrörelserna som man (kanske) kan mäta med indikatorer. Men hur oberoende är egentligen dessa mönster då? Hur oberoende är egentligen psykologin av fundamentan? Troligen är väl psykologin delvis en funktion av de fundamentala händelserna. Och den fundamentala ekonomin är ju faktiskt också beroende av vad som händer på börsen. Så frågan är om man verkligen kan hävda att variabler är oberoende.  

Det skulle vara intressant att höra vilka variabler ni anser är helt och hållet oberoende? Här hittade jag en viktig sats i min statistikbok: Om X och Y är oberoende, är de också okorrelerade. Men det omvända gäller INTE! Okorrelerade variabler är INTE nödvändigtvis oberoende!

Exempel: Y=X*X och Z=tan X ser totalt okorrelerade ut. Men trots det beror de ju på samma variabel X. Så om du gör en indikator som mäter på funktionen tan X och en som mäter på funktionen X*X, kommer de att se helt olika ut, och ändå mäta samma variabel, den enda oberoende variabeln är i det här fallet X.

Jag har nu partestat de indikatorer jag nämnde ovan. (Har inte hunnit göra mer än så.) Jag kan konstatera att de flesta indikatorers kombinerade kraft inte är lika stark som den hade varit om de hade varit helt oberoende av varandra. De samvarierar alltså för mycket.

Men intressant nog så såg jag att vissa indikatorer fick en slags turbo-effekt i kombination med varandra. Tillsammans gav de ett bättre resultat än de teoretiskt borde göra om de hade varit oberoende. I vissa fall kan det bero på att de gett så få kombi-signaler att det kan vara en hög slumpfaktor i resultatet, men i vissa verkar det som att turbo effekten håller i sig trots en ganska stor mängs kombi-signaler.

Återkommer när jag snickrat ihop lite fler signaler.

/roitto

#60 Vad sade Fråga Lund om de andra, lite tyngre, frågorna?

/roitto

Kriton jag håller med dig. Det kan inte finnas helt oberoende indikatorer så länge man använder samma input för beräkningen (kursdata). Olika familjer av indikatorer kan vara mer eller mindre oberoende. Så effekten av kombinerade indikatorer bör vara betydligt lägre än beräkningen i #60.

riotto, jag ställde inte någon annan fråga än som det står i #60. Men fråga gärna själv. Adressen är lätt att googla fram.

AktieTrader

Det här var kul. =) För min del tror jag sanningen finns nära #60 och #64.

Matematiken i #60 är uppenbart korrekt. Jag ställer mig dock mycket tveksam till att vi kan hitta speciellt många oberoende indikatorer. Som antyds i #65 finns antagligen betydande samband mellan olika indikatorer. Misstänker att förenklade modeller som antar oberoende mellan indikatorer riskerar att vara missvisande...

Vad gäller 50%-indikatorer så hoppas jag att alla är överens om att det är meningslöst att använda sådana indikatorer, oavsett antal. Bara för att sannolikheten att alla ger samma resultat är liten betyder det inte att de ger användbar information. Det välanvända myntsinglarexemplet har faktiskt 50% chans att välja rätt av två möjligheter -- det gör inte 1 miljon myntkast till en pålitlig indikator.

Hälsningar,
David No...

Tror att tiden måste införas som en faktor. Om två indikatorer a och b har gett köpsignal så måste man väl fråga sig vilken som gav signal först. Det kan väl vara så att om a gav signal först så är det en bra köpsignal, men om b gav signal först så är det kanske en falsk signal?

mvh 

Fibonacci & Elliott --- Vetenskap & Konst

Intressant tråd. Jag tänkte passa på att skriva min första kommentar här på AktieGuiden.

Man bör nog försöka definiera begreppet "träffsäkerhet". Jag gissar att det i detta sammanhang betyder hur väl en indikator kan förutsäga framtida kurs. Till exempel indikator A förutsäger att kursen är högre om 14 dagar, indikator B att kursen är lägre om 10 minuter etc.

Med denna definition spelar det ingen roll hur mycket högre eller lägre kursen är, dvs vi blandar inte in "payoff ratio" som talar om hur stor vinsten eller förlusten blev.

För att mäta träffsäkerheten bör man kanske göra tester på historiska kursdata enligt följande:

- Bestämma den tidsperiod som är av intresse ( t ex 14 dagar)

- Sätta upp en regel, om typ om RSI(14) < 30 så köp, sälj efter 14 dagar.

- Jämföra detta med slumpmässig köp eller blankning och sedan avsluta positionen efter 14 dagar.

Om indikatorn är bättre än slumpen så kanske den har ett viss förmåga att förutsäga kursutveckling.

Mvh isimagen

Inlägget är redigerat av författaren.