Dimensionsloser Szenariorahmen für die technische Analyse

Zusammenfassung

Das Dokument schlägt ein probabilistisches Verfahren vor, um Marktverhalten anhand von Kursgeschwindigkeit und Beschleunigung einzuordnen. Abweichungen von einem Random Walk werden mit zwei dimensionslosen Größen beschrieben: einer Froude-Zahl, die Beschleunigung mit Geschwindigkeit vergleicht, und einem Prognosehorizont, der auf die Trainingsperiode skaliert wird. Der daraus entstehende Szenariorahmen ist so ausgelegt, dass er gegenüber Änderungen der Kurseinheit invariant bleibt und mehrere mögliche Verläufe bei gleicher Kurshistorie berücksichtigt.

Je nach skaliertem Prognosehorizont können sowohl trendfolgende als auch konträre Muster auftreten. Das beschriebene Verfahren bewertet die Stabilität vorhergesagter Marktverläufe, um zwischen ihnen zu wählen. Die Tests verwenden Tagesrenditen wichtiger Aktienindizes, Anleihen und Währungen und decken ungefähr neun bis dreißig Jahre an Daten ab. Die Autoren berichten über statistisch signifikante Prognosekraft in nahezu allen Marktphasen; separate Trend- und Trend-plus-Beschleunigungsstrategien schneiden hingegen nur in bestimmten Phasen gut ab. Die Zusammenfassung enthält weder eine detaillierte Methodik noch Transaktionskosten oder ein Out-of-Sample-Protokoll. Die berichteten Ergebnisse belegen daher für sich genommen keine handelbare Rentabilität.

Kernaussagen

• Der Rahmen beschreibt die Kurshistorie anhand von Geschwindigkeit und Beschleunigung.
• Eine dimensionslose Froude-Zahl und ein skalierter Prognosehorizont bestimmen die Szenarioeinteilung.
• Trendfolgendes und konträres Verhalten können nebeneinander auftreten; ihre Relevanz hängt vom Prognosehorizont ab.
• Die empirischen Tests umfassen Aktienindizes, Anleihen und Währungen und berichten Prognosekraft über verschiedene Marktphasen hinweg.
• Die Beschreibung enthält keine Angaben zu Transaktionskosten oder detaillierten Out-of-Sample-Ergebnissen.

Schlagwörter

# Fundamental Framework for Technical Analysis


# Fundamental Framework for Technical Analysis









Starting from the characterization of the past time evolution of market prices in terms of two fundamental indicators, price velocity and price acceleration, we construct a general classification of the possible patterns characterizing the deviation or defects from the random walk market state and its time-translational invariant properties. The classification relies on two dimensionless parameters, the Froude number characterizing the relative strength of the acceleration with respect to the velocity and the time horizon forecast dimensionalized to the training period. Trend-following and contrarian patterns are found to coexist and depend on the dimensionless time horizon. The classification is based on the symmetry requirements of invariance with respect to change of price units and of functional scale-invariance in the space of scenarii. This ``renormalized scenario'' approach is fundamentally probabilistic in nature and exemplifies the view that multiple competing scenarii have to be taken into account for the same past history. Empirical tests are performed on on about nine to thirty years of daily returns of twelve data sets comprising some major indices (Dow Jones, SP500, Nasdaq, DAX, FTSE, Nikkei), some major bonds (JGB, TYX) and some major currencies against the US dollar (GBP, CHF, DEM, JPY). Our ``renormalized scenario'' exhibits statistically significant predictive power in essentially all market phases. In constrast, a trend following strategy and trend + acceleration following strategy perform well only on different and specific market phases. The value of the ``renormalized scenario'' approach lies in the fact that it always finds the best of the two, based on a calculation of the stability of their predicted market trajectories.

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Diese Zusammenfassung wurde vom Research-Agenten von Stratmill anhand des Originals verfasst; sie ist keine Kopie der Quelle.