Der Hodrick Prescott-Filter (HP Filter), eingeführt von Hodrick und Prescott (1980), ist eine flexible Detrending-Methode, die in der empirischen Makroforschung weit verbreitet ist. Nehmen wir an, dass die Originalreihe aus einer Trendkomponente und einer zyklischen Komponente besteht. Der HP-Filter isoliert die Zykluskomponente nach dem Minimierungsproblem. Der erste Term ist ein Maß für die Fitness der Zeitreihen, während der zweite Begriff ein Maß für die Glätte ist. Es gibt einen Konflikt zwischen der Anerkennung von fitquot und quotsmoothness. Um dieses Problem zu behalten, gibt es einen quottrade-offquot-Parameter. Hinweis, dass 0 ist, wird die Trendkomponente gleichbedeutend mit der ursprünglichen Serie, während sie in unendlich divergiert, die Trendkomponente nähert sich einem linearen Trend. Wie Sie sehen können, ist der HP-Filter, um einen Trend aus den Daten zu entfernen, indem er ein Minimum-Quadrat-Problem löst. In Matrixnotation erhalten wir Es kann gezeigt werden, dass die Lösung des Minimierungsproblems gegeben ist, wo die Identitätsmatrix mit Dimension T ist. Die Höhe des Wertes hängt von der Häufigkeit der Daten ab. In der Literatur werden folgende Werte vorgeschlagen. Die Lösung des HP-Filters muss erfüllen Die Berechnung könnte durch einen nativen Gauss-Algorithmus erfolgen. Leider ist diese Methode nicht besonders effizient, besonders wenn man viele Datenpunkte abschrecken möchte. Beachten Sie, dass die rechnerische Komplexität der Gaußschen Beseitigung ist. Ein genauer Blick auf die Matrix zeigt, dass diese Matrix eine pentadiagonale Struktur hat. Wenn wir diese Eigenschaft verwenden, können wir die Berechnungen stark beschleunigen. Im HP-Filter Add-In habe ich einen Algorithmus verwendet, der in Spth, Helmuth Numerik beschrieben ist: Eine Einführung von Mathematiker und Informatiker. Vieweg-Verlag BraunschweigWiesbaden (1994) Alle Links werden in einem neuen Fenster geöffnet. Wikipedia Eine Beschreibung des Hodrick Prescott Filters auf wikipedia. (HTML) Hodrick Prescott Referenz. Von Hyeongwoo Kim. Eine kurze Einführung. (PDF) Hodrick Prescott Filter. Von Yossi Yakhin. Eine kurze Einführung. (PDF) Links zu anderen Seiten dieser Seiten sind nur zur Information und Kurt Annen übernimmt keine Verantwortung oder Haftung für den Zugriff auf oder das Material auf einer Website, die von oder zu dieser Website verknüpft ist. TA-Skript Het Hodrick-Prescott Filter Ist een bekend trend filter die vooral gebruikt wordt voor het verwijderen von cyclischen komponenten in een trend. Ik heb daarom voor dit filter een TA-script versie gemaakt. Het gebruikt 1 Eingangsparameter Lambda die loopt van 1. 10000000. De literatuur op het internet suggereert dat Lambda 100 (jaarlijkse data) Lambda 1600 (kwartaal data) Lambda14400 (maandelijkse data) maar u kunt natuurlijk u eigen voorkeuren testen. Dit filter heeft sterke en zwakke kanten. Een positieve kant ist das het in mijn optiek een redelijk goede en gladde trend lijn oplevert. Nadelen zijn dat er bij plotselinge sprongen in de koers er verschuivingen in de lijn optreden sterben in werkelijkheid niet aanwezig zijn. Een ander punt ist das bij elke nieuwe koersbar in principe alle eerdere historische filter punten veranderen. In dem praktijk valt dit wel mee. Allee de laatste Filter punten moet je kritisch beoordelen. Je moet daarom voorzichtig zijn met het gebruiken van dit filter für aan en verkoop beslissingen. Zie ook mijn eerdere post CMA (Center Moving Average) Trendindikator en natuurlijk sogar de Info über dit filter op het web checken. Veel plezier traf dit filter, Ziet er goed uit AlbertH, ik ga dat eens bestuderen. Bedankt voor het plaatsen delen ervan. . Vriendelijke groet, JanS Ik heb aan het Hodrick-Prescot Filter de mogelijkheid van diviatie banden geprogrammeerd. Speer u een met de mogelijke instellingen Ik heb hieronder een dag grafiek weergegeven en een maandgrafiek. Dag grafiek:. Maand grafiek:. Code: Vriendelijke groet, JanS Ik verwachte al dat je met deze toevoeging zou komen Nu hatte ik al een band versie in mijn TA portfolio zitten. Als ik deze Woche sogar tijd heb dan zal ik mijn versie geschikt maken voor publicatie en deze hier posten. De Manier Waarop Je de Banden Bepaalt ist Namelijk für Diskussion vatbaar. Het toevoegen van banden rond een Indikator lijn ist vaak Ferse nuttig. Je creeert hiermee een Channel waarbinnen de koers heen en weer beweegt. Typisch kan je dan bijvoorbeeld Positiven innemen als de koers aan de bovenkant von onderkant van het kanaal beland ist. Het toevoegen von banden kan op verschillende manieren. Het enige dat je nodig hebt ist een referentie lijn. Dit kan een SMA, WMA, EMA lijn zijn von zoals hieronder een Hodrick-Prescott lijn. Bij gebruik van het SMA, WMA von EMA lijn zullen de vorm en locatie van de band limieten niet veranderen naarmate er nieuwe koersbars toegevoegd worden. Het Hodrick-Prescott Filter ist een CMA Filter sterben dynamisch ist. Het Filter probeert zich Ratten aan te Passage aan het meest waarschijnlijke Trend verloop (gegeven nieuwe koersdata). Hierdoor zal de vorm en locatie van de banden steeds veranderen naarmate er nieuwe koersbars bijkomen. Doordat de vorm veranderd ist het lastig om beleggings beslissingen automatisch te laten genereren. U zij gewaarschuwt CMA-Filter zou ik zelf smart filter willen noemen. Deze Filter proberen steeds de meest waarschijnlijke Trend te berekenen. Als u dit zelf met pen en papier zou doen dan komt du waarschijnlijk auf mich vergelijkige trend schatting uit, alleen doen deze filter het waarschijnlijk beter. Veel gebruikte methoden om banden te maken zijn: a) Tel gewoon een konstant getal bij de referentie lijn op. B) Creeer een Bandtür de referentie lijn te vermenigvuldigen met een Prozentsatz (bijv. 5-gt Ref x 1.05 amp Ref x 0.95) c) Gebruik een StdDev von volatiliteits methode. D) andere. In deze post stdDev banden gebruikt. Uitgangspunt voor het gebruiknut van StdDev banden ist das het koers verloop beschreven kan worden als een trend met daarbij toegvoegd (kleine) verstoringen von te wel ruis. Dit kan je mathematisch beschrijven über de statistiek. In de praktijk Wort de ruis veelal gemodeleerd als een Gauss verdeling ook wel Normale verdeling genoemd. Dit werkt über het algemeen goed maar ist formeel gezien niet richtig. In TA Skript ist een functie (StdDev ()) aanwezig die de Standaard deviatie kan berekenen. De definitie hiervan ist. De functie retouneert de standaard deviatie, op basis van het gemiddelde über Zeitraum koersen. Er zijn 2 methoden om de StdDev banden te berekenen en die leveren verschillende resultaten op. Methode 1: De Bollinger methode, zonder de Trend te verwijderen. In deze methode wordt gewoon gebruik gemaakt van de functie StdDev (). Het resultaat van de bollinger bands ist echter formeel gezien fout. De Reden ist, dass er geen rekening gehouden wordt met de Trend, oftewel het gemiddelde (der Trend) veranderd voortdurend en dus de positie van het Gauss Modell. Praktisch ziet het er leuk uit en sommige beleggers zweren erbij. Ik kan dit het beste uitleggen aan de hand van een voorbeeld. Stel het koersverloop ist een perfecte kaarsrechte lijn zonder ruis en lopende van 0 bis 100. Als je nu de StdDev () berekent van dit interval dan komt hier waarschijnlijk iets tussen de 20 de 30 uit (ik zou het eens na moeten narekenen). Maar dat ist natuurlijk vreemd, het ist een perfecte lijn zonder enige ruis, de standaard deviatie van de ruis ist dan 0. De verklaring ist, dass volgens de StdDev () bereichen er van uitgegaan wordt das het gemiddelde Konstante ist. Het gemiddelde van een rechte lijn tussen 0 en 100 ist 50. De afwijkingen worden berekent t. o.v. Dit gemiddelde Een koers van bijv 75 heeft dan een afwijking (ruis) van 25 wat dus in tegenspraak ist erfüllt het afwezig zijn van ruis op de rechte lijn. Methode 2: Met Trend verwijdering. Omdat het koers Modell een Trend ist erfüllt toegevoegde ruis zal je om de ruis eigenschappen te berekenen eerst de Trend er van af moeten trekken wollen het gemiddelde (de Trend) ist niet konstant. Ter illustratie heb ik hieronder een grafiek (Figuur 1) geplaatst waarbij ik van de AEX (5min) De Tür janus hiervoor geposte versie vergelijk met de bollinger Bandanzeige. Zoals u ziet ist der versie van Janus vrijwel identiek met een bollinger band indikator (methode 1). Het zijn fraaie plaatjes mit mooie ballonnetjes gevult getroffen hopelijk geen gebakken lucht. . Mijn verklaring voor dit Ballon gedrag ist das die Band Explodeert doordat het gemiddelde (der Trend) plotseling verandert en omdat het gemiddelde in de berekening van de moving StdDev () lijn wordt meegenomen, zal de band extra uitdijen. Im TA-Skript-Code hieronder, heb ik beide methoden geimplementeerd. In Figuur 2 ziet u het verschil tussen deze beide methoden. U kunt zelf u Schlussfolgerung trekken, waarschijnlijk zult du bist auch mit dem instellingen moeten spelen om te kijken welke voor u het best werkt. Mijn voorkeur gaat uit naar de Trendremoval methode. Deze heeft mijns inziens een duidelijk fundament. De band limieten geven aan wat de waarschijnlijkheid ist das de (historische) koersen voor bijv. 90 van de koersen binnen deze band ligt. Als belegger ga je er dan van uit dat extrapolatie van deze band naar de korte toekomst een zekere voorspellende waarde heeft. De betekenis van de bollinger methode ist wat meer dubieus, volgens mij geldt dat als de ballon wordt opgeblazen er sprake ist van een grotere trend veranderung dan normaal en dus mogelijk een uitbraak. Het extrapoleren van de bollinger banden naar de toekomst en daar betekenis aan geven vindt ik lastig. Ik ben geen Experte in deze Indikator misschien kan iemand hier iets über zeggen. In het onderstaande script kan je de waarschijnlijkheid dat de historische koersen binnen deze band vallen (bandbreedte) instellen met 2 getalen. Bijvoorbeeld 81 en 45 levert 81,45 op. De StdDev Periode geeft aan hoeveel koersbars er gebruikt worden om een schatting te maken van de StdDev. Hoe kleiner deze periode hoe onrustiger de banden worden. Als toegift heb ik in Figuur 3 een voorbeeld geplaatst van 2 HPBW Filter met verschillende Parameter. U ziet dat de korte termijn band fraai tussen de grenzen van de lange termijn band meandert. Veel plezier ermee P. S. In de volgende post nog sogar een waarschuwing. Figuur1: Bollinger StdDev methode Figuur 2: Hodrick-Prescott StdDev banden met en zonder Trendentfernung Figuur3: 2x Hodrick-Prescott Bandindikator met verschillende Parameter De Lambda bepaalt de Filter sterkte vergelijkbaar met de Zeitraum von SMA. Het ist dus in feite een tijd Parameter. Deze Lambda ist echter niet lineair in zijn tijds Effekt vandaar de grote waardes die je soms moet invullen. Op het internet zijn er wel Lambda conversie voorbeelden beschreven die Lambda een meer lineair karakter willen geven, maar ik vond het niet echt nuttig om deze te implementeren. Je kiest gewoon een waarde waar je glücklich mee gebogen. De gladheidonrustchannel van de band wordt bepaalt, niet tür de Lambda zoals je zegt, maar door de StdDev Periode. Als je ei froaddere band von een betere kanal schau wilge hebben moet je een langere StdDev periode kiezen. Zelf kies ik vaak iets tussen de 100 de 200. de intentie van het gebruik van banden ist meestal om een kanal te maken waarbinnen de koers heen en weer beweegt. Omdat het Filter in principe alle historische punten opnieuw berekend ist het aan te bevelen voldoende koersbars te gebruiken. TA-Skript laad bij opstarten net voldoende koersbars in om 1 scherm te vullen. Je kan meer koersbars forceren tür eerst sogar uit te zoomen en daarna weer in te zoomen. Ik heb de signaal versie al klaar liggen Ik heb hem de laatste dagen sogar meer laten lopen met de beurs om hem te testen. Deze Woche Post ik Saum nog. De limiet manier die je beschrijft ist natuurlijk ook een mogelijkheid. Hierbij het Hodrick-Prescott Filter traf StdDev banden en Signalen. Er ist een extra HP Filter lijn toegevoegd die gebruikt wordt als signaal lijn en die de ruwe fonds Daten (Schließen) enigzins filtert. De signalen die getest worden zijn: een Kreuzung Tür der oberen Band lijn, unteren Band lijn en de HP lijn. Welke Kreuzungen je wilt gebruiken kan je kiezen met de enable checkboxen. De Lambda van de signaal lijn kan je zelf kiezen vanaf 0.0 (geen filtern) tot de gewenste filter sterkte. De signaling bestaat uit een Mark signaal en een ellips zodat je direkt je aandacht kan focussen op de locatie van het signaal (zie Figuur). Als je een Popup von Geluiden melding wilt hebben moet je eerst Alle Signalen bewachte instellen voor deze Indikator. De tijd van de Popup melding die op scherm blijft staan kan je bij AlexPlus instellen in het menu extrainstellingensignalen. Een Boink Geluiden signaal lijkt ich ging. Dit lijkt een beetje op het geluid dat je krijgt wanneer je je zelf voor je kop slaat bij weer een verloren positie. Deze-Signalisierung ist Alleen, die sich vermischen, dass er misschien iets kan gaan gebeuren en ist zeker geen beleggings advies, will dat ist verboden volgens de eerdere post van de auteur. PS Als je doof getoeterd wordt dan zijn waarschijnlijk je instellingen verkeerd Veel plezier ermee. Terug naar Vraag en antwoord Wie ist er online Gebruikers op dit forum: AlbertH. Google Bot en 1 Gast Powered by phpBB Reg Forum Software Kopie phpBB Limited Nederlandse vertaling Tür phpBBservice. nl amp phpBB. nl. Der Hodrick Prescott Filter (HP Filter), eingeführt von Hodrick und Prescott (1980), ist eine flexible Detrending-Methode, die ist Weit verbreitet in der empirischen Makroforschung eingesetzt. Nehmen wir an, dass die Originalreihe aus einer Trendkomponente und einer zyklischen Komponente besteht. Der HP-Filter isoliert die Zykluskomponente nach dem Minimierungsproblem. Der erste Term ist ein Maß für die Fitness der Zeitreihen, während der zweite Begriff ein Maß für die Glätte ist. Es gibt einen Konflikt zwischen der Anerkennung von fitquot und quotsmoothness. Um dieses Problem zu behalten, gibt es einen quottrade-offquot-Parameter. Hinweis, dass 0 ist, wird die Trendkomponente gleichbedeutend mit der ursprünglichen Serie, während sie in unendlich divergiert, die Trendkomponente nähert sich einem linearen Trend. Wie Sie sehen können, ist der HP-Filter, um einen Trend aus den Daten zu entfernen, indem er ein Minimum-Quadrat-Problem löst. In Matrixnotation erhalten wir Es kann gezeigt werden, dass die Lösung des Minimierungsproblems gegeben ist, wo die Identitätsmatrix mit Dimension T ist. Die Höhe des Wertes hängt von der Häufigkeit der Daten ab. In der Literatur werden folgende Werte vorgeschlagen. Die Lösung des HP-Filters muss erfüllen Die Berechnung könnte durch einen nativen Gauss-Algorithmus erfolgen. Leider ist diese Methode nicht besonders effizient, besonders wenn man viele Datenpunkte abschrecken möchte. Beachten Sie, dass die rechnerische Komplexität der Gaußschen Beseitigung ist. Ein genauer Blick auf die Matrix zeigt, dass diese Matrix eine pentadiagonale Struktur hat. Wenn wir diese Eigenschaft verwenden, können wir die Berechnungen stark beschleunigen. Im HP-Filter Add-In habe ich einen Algorithmus verwendet, der in Spth, Helmuth Numerik beschrieben ist: Eine Einführung von Mathematiker und Informatiker. Vieweg-Verlag BraunschweigWiesbaden (1994) Alle Links werden in einem neuen Fenster geöffnet. Wikipedia Eine Beschreibung des Hodrick Prescott Filters bei wikipedia. (HTML) Hodrick Prescott Referenz. Von Hyeongwoo Kim. Eine kurze Einführung. (PDF) Hodrick Prescott Filter. Von Yossi Yakhin. Eine kurze Einführung. (PDF) Links zu anderen Seiten dieser Seiten sind nur zur Information und Kurt Annen übernimmt keinerlei Verantwortung oder Haftung für den Zugriff auf oder das Material auf einer Website, die von oder auf dieser Website verlinkt ist.
No comments:
Post a Comment