分类
外匯交易平台

判断趋势

财学堂

【下跌趋势反转】认识头肩、双重顶和三重顶技术形态

卡类交易通过以下公司处理:FT Global Services Ltd,注册编号HE 335426 ,注册地址 Ioannis Stylianou, 6, Floor 2, Flat 202 2003, Nicosia, Cyprus,以及Exinity Services Ltd,注册编号HE 400404,注册地址Agiou Georgiou Makri, 64, Anna Maria Lena Court, Flat 201, 6037, Larnaca, 判断趋势 Cyprus。持卡人通讯地址: [email protected]。公司地址FXTM Tower, 35 Lamprou Konstantara, Kato Polemidia, 4156, Limassol, Cyprus。

Exinity Limited 是金融委员会成员,金融委员会是一家致力于解决外汇市场金融服务行业纠纷的国际组织。

风险警示: 交易外汇和杠杆化金融品种具有高风险,可能导致您损失本金。您所承担的亏损风险不应超过您的承受能力,请确保您完全理解其中所涉风险。交易杠杆化产品并不适合所有投资者。交易非杠杆产品(如股票)也涉及风险,因为股票的价值可升可跌,这意味着您收回的资金可能低于您最初的投入。过去的表现并不能保证未来的结果。在交易前,请考虑您的经验水平、投资目标,如有必要请寻求独立财务建议。客户有责任确保他/她所居住国法律要求允许其使用FXTM富拓品牌提供的服务。请阅读FXTM富拓风险披露全文。

地区限制: FXTM富拓品牌不向美国、毛里求斯、日本、加拿大、海地、苏里南、朝鲜民主共和国、波多黎各、塞浦路斯占领区和香港居民提供服务。更多信息请参见我们的常见问题监管专栏。

如何判断趋势转变 筛选有效的法则

扫码关注 鑫汇宝官方微信

财学堂

时间序列分析之趋势判断

Mann-Kendall(MK)检验(test)(Mann 1945, Kendall 1975, Gilbert 1987) 的目的是统计评估我们所感兴趣的变量,随着时间变化,是否有单调上升或下降的趋势。单调上升(下降)的趋势意味着该变量随时间增加(减少),但此趋势可能是、也可能不是线性的。MK test可替代参数线性回归分析——线性回归可检验线性拟合直线的斜率是否不为零。回归分析要求拟合回归线的残差是正态分布的,MK检验不需要这种假设,MK检验是非参数检验(不要求服从任何分布-distribution free)

  • 当没有趋势时,随时间获得的数据是独立同分布的。独立的假设是说数据随着时间不是连续相关的。
  • 所获得的时间序列上的数据代表了采样时的真是条件。(样本具有代表性)
  • 样本的采集、处理和测量方法提供了总体样本中的无偏且具有代表性的观测值。

MK检验是检验是否拒绝零假设(null hypothesis: $H_0$),并接受替代假设(alternative hypothesis: $H_a$):

  • $H_0$:没有单调趋势
  • $H_a$:存在单调趋势
  • 将数据按采集时间列出:$x_1,x_2,…,x_n$,即分别在时间1,2,…,n得到的数据。
  • 确定所有n(n-1)/2个$x_j-x_k$差值的符号,其中j > k
  • 令$sgn(x_j-x_k)$作为指示函数,依据$x_j-x_k$的正负号取值为1,0或-1
  • 计算$S = \sum_^\sum_^sgn(x_j-x_k)$。即差值为正的数量减去差值为负的数量。如果S是一个正数,那么后一部分的观测值相比之前的观测值会趋向于变大;如果S是一个负数,那么后一部分的观测值相比之前的观测值会趋向于变小。
  • 如果$n\leq 10$,依据Gilbert (1987, page 209, Section 16.4.1)中所描述,要在概率表 (Gilbert 1987, Table A18, page 272) 中查找S。如果此概率小于$\alpha$(认为没有趋势时的截止概率),那就拒绝零假设,认为趋势存在。如果在概率表中找不到n(存在结数据——tied data values——会发生此情况),就用表中远离0的下一个值。比如S=12,如果概率表中没有S=12,那么就用S=13来处理也是一样的。如果n > 10,则依以下步骤6-10来判断有无趋势。这里遵循的是Gilbert (1987, page 211, Section 16.4.2)中的程序。
  • 计算S的方差如下:$\text(S)=\frac[n(n-1)(2n+5)-\sum_^t_p(t_p-1)(2t_p+5)]$。其中g是结组(tied groups)的数量,$t_p$是第p组的观测值的数量。例如:在观测值的时间序列中有g = 3个结组,相应地,对于结值(tiied value)23有$t_1= 2$、结值24有$t_2=3$、结值29有$t_3=S3$。当因为有相等值或未检测到而出现结时,VAR(S)可以通过Helsel (2005, p. 191)中的结修正方法来调整。
  • 计算MK检验统计量Z_:
  • 设想我们要测试零假设。$H_0$(没有单调趋势)对比替代假设$H_a$(有单调增趋势),其1型错误率为$\alpha$,$0\geq Z_$,就拒绝零假设$H_0$,接受替代假设$H_a$,其中$Z_$是标准正态分布的$100(1-\alpha)^$百分位。
  • 测试上面的$H_0$与$H_a$(有单调递减趋势),其1型错误率为$alpha$,$0\leq – Z_$,就拒绝零假设$H_0$,接受替代假设$H_a$
  • 测试上面的$H_0$与$H_a$(有单调递增或递减趋势),其1型错误率为$alpha$,$0<\alpha<0.5$,如果$|Z_|\geq Z_>$,就拒绝零假设$H_0$,接受替代假设$H_a$,其中竖线代表绝对值。

以上是目前梳理的一些方案,有些方案比较绕,目前自己也没有搞清楚。先记录下来,后续慢慢再研究。如果你有这方面经验。欢迎留下你的评论。