Quote from: happy_user on July 02, 2018, 07:02:17 PM

heute mal ne grüne Kerze, fühlt sich gut an.

Meine mageren Altcoinanteile sind teilweise nur noch bei 80% minus. Grin

Auch beobachtet, bei den Bags ziehen die Henkel etwas weniger schwer, leichter zu halten. Lange Arme. Trendwende bei den Alts zuerst ist eine böse Erfahrung, das heisst im Umkehrschluss das ALLE Märkte synchron "manipuliert" werden. Früher gab es gegenläufige Bewegungen, da kam die Scene ohne Fiat Gateways aus. Hier ist eindeutig zuviel Fiat im Spiel. KYC/AML, you name it.

Quote from: trantute2 on July 02, 2018, 05:46:36 PM

Ein HMM ist ein Automat, welcher aus mehreren Zuständen besteht, welche man nicht beobachten kann. Die Zustände erzeugen mit bestimmten Wahrscheinlichkeiten Beobachtungen und zwischen den Zuständen wird mit bestimmten Wahrscheinlichkeitne gewechselt. Alles zusammen bildet ein Modell für irgendeine Sache. Wobei es noch die Markovketten gibt und meine Erklärung hier ziemlich ungenau ist, da es schon einige Jahre her ist, dass ich mich mit der Theorie beschäftigt habe. Mir fiel das nur die letzten Tage ein und per HMM geht das alles automatisch,

Irgendwo fand ich das Beispiel mit dem Gefangenen der im Gefängnis nicht nach draussen gucken kann. Was er aber sieht sind die Schuhe der Wärter (die Beobachtung). Anhand des Schmutzes an deren Schuhen und Wissen über die Wahrscheinlichkeit des Wetter-Wechsels (Regen, Sonne sind dann die Zustände) kann der Gefangene nun berechnen, wie das Wetter draussen ist bzw. was das wahrscheinlichste Wetter draussen ist. Ganz grob und schnell erklärt.

Anderes Beispiel: in der DNA gibt es sogenannte CpG-Islands, das sind Basenfolgen wo verstärkt C und G vorkommen (die stabilisieren die DNA z.B. bei erhöhter Temperatur) und weniger A und T. Und es gibt normale Basenfolgen aus A, C, G und T. Das wären dann die zwei Zustände: CpG-Island und Nicht-CpG-Island. Man kann nun die Islands modellieren und dann auf unbekannten Sequenzen die CpG-Islands ausfindig machen.

Oder eben bei Kursverläufen, unter der Annahme, dass es bärische und bullische Perioden gibt (wieder die zwei Zustände, man kann aber auch noch einen dritten dazu nehmen: seitwärts), kann man berechnen wo die sich befinden. Man hat dann ein quantitatives Modell, welches einem sagen kann in welcher Periode man sich aktuell wahrscheinlich befindet.

Was die Eignung der Modelle angeht: Nun, da muss man halt nehmen was funktioniert. Man kann im Bildchen, welches mein Beispielcode erzeugt, die Blasen gut ausmachen. Sind relativ kurz. Und dann gibt es noch die anderen zwei Zustände. Das Bildchen ist jedoch recht unübersichtlich. Ich denke aber, dass es ziemlich einfach ist das Modell zu erweitern und zu verbessern, z.B. indem man weiter in die Vergangenheit guckt anstatt nur auf den letzten Zustand. Das war jetzt nur ein Dreizeiler als Proof of Concept. Mal abgesehen davon, dass sowas bei den Börsenprofis sicherlich schon seit Jahren genutzt wird.

Die Profis geben leider wenig Einblick. Wenn 100 Leute 8 Stunden am Tag seit Jahrzehnten an etwas basteln kommt da sicher einiges zustande.

Mit HMM habe ich eine Kontroverse. Das Modell scheint unbrauchbar. Alle unsere Charts beruhen auf einem erheblichen Teil an Vergangenheit. Es gibt keine Ausgeglichenheit zwischen Bullischen und Bearischen Zeitspannen. Wenn ich eine Übergangswahrscheinlichkeit von heute auf morgen betrachte, kann der Kurs halt hochgehen oder runtergehen. Aber ein mathematisches Modell darauf zu aufzubauen das die Wochen davor belanglos waren, das wiederspricht jeder Beobachtung. Der Wettervergleich verdeutlicht es doch auch. Pieselwetter seit Wochen, morgen wohl eher Regen. Und Wetterdaten werden historisch aufgezeichnet, dann ist der Zustandsübergang wohl doch mit einem Zeitverlauf behaftet.

Quote

...die Übergangswahrscheinlichkeiten nur jeweils vom aktuellen Zustand abhängen, aber nicht von den davor eingenommenen Zuständen. Außerdem wird angenommen, dass die Übergangswahrscheinlichkeiten über die Zeit konstant sind.
https://de.wikipedia.org/wiki/Hidden_Markov_Model

Danke für den Einblick das Skorpione mit CpG-Islands herumtricksen. Ist aber auch doof, einen biologischen Mechanismus so bauen/codieren zu müssen, nur weil es in der Wüste scheissheiß ist.

Quote from: psycho-pat on July 02, 2018, 07:20:26 PM

heute hab ich meine ersten R-Gehversuche im Kontext eines Kundenprojekts gemacht. Da ging es aber um Biosinale (EEG und EKG) und Mustererkennung auf deren Kurven und meine Aufgabe war, das Modell eines Kollegen zu validieren. Da finde ich es sehr lustig, ausgerechnet hier heute auch R-Codes zu sehen Cheesy

Anders als bei biologischen Systemen läßt sich beim BTC Kurs aber wenig aus der Vergangenheit auf die Zukunft schließen.
Bären-, Bullen und Querphasen zu erkennen, sollte sich anhand der historischen Daten machen lassen, vielleicht sogar die aktuelle Phase einzuordnen. Aber ich bezweifle, dass aktuell verbreitete Algorithmen sich eignen, auch nur für morgen vorherzusagen, ob sich daran etwas ändert.
Gern lese ich weiterführendes Material, gern verfolge ich dazu gespannt inhaltlich vertiefte Diskusionen

Jein. Das ATH bestimmt den Kurs seit Monaten. Das ist ein Ereignis aus der Vergangenheit, das bestimmt unser Jetzt, und Morgen Früh wohl eher auch noch. Es gibt einen zeitlichen Zusammenhang zwischen Kurs vor einer Woche und Kurs Morgen.

Übrigens werden Programierer die R können höher bezahlt als Javascripter, also dranbleiben!