Evidenzbasierte technische Analyse

Evidenzbasierte technische Analyse

 

Überprüfen der evidenzbasierten technischen Analyse 

von DAVID R. ARONSON

Beschreibung

Evidenzbasierte technische Analyse von David R. Aronson ist definitiv eines der maßgeblichsten Bücher, wenn es um Finanzmarktvorhersage geht. Dieses Buch enthält einen wissenschaftlichen Ansatz zur technischen Analyse, und vielleicht ist dies das objektivste Buch zu diesem Thema, das Sie jemals lesen können. David R. Aronson erklärt seinen Standpunkt sehr deutlich, so dass er auch die komplexesten Probleme der Statistik und Ökonometrie, die für das Thema der Erprobung der Handelssysteme relevant sind, leicht verstehen kann. Es gibt eine Menge Ideen in diesem Buch, wie man die begrenzte Datenprobe nutzen kann, um zuverlässige Testergebnisse zu erzielen. Evidenzbasierte technische Analyse ist sicherlich ein Muss für jeden angehenden Händler.

Über den Autor

David Aronson, Autor von "Evidence-Based Technical Analysis", ist außerordentlicher Professor für Finanzen an der Zicklin School of Business, wo er seit 2002 einen Graduiertenkurs in technischer Analyse und Data Mining unterrichtet. Sein Interesse an der technischen Analyse geht auf die späten 50er Jahre zurück, als er als Teenager begann, die Werke von Edwards & Magee (Technical Analysis of Stock Trends) und die von Abraham Cohen von Chartcraft entwickelte Point &figure Charting-Methode zu studieren. Während er zwischen 1973 und 1977 als Broker (Account Executive) für Merrill Lynch arbeitete, schrieb Aronson mehrere interne technische Analysememos, darunter eines im Dezember 1973 an Robert Farrell, Merrills Cheftechniker. Sie sagte das Ausmaß und die Dauer des Rückgangs von 1974 und den Zeitpunkt ihrer Umkehr voraus. Während dieser Zeit stand Aronson in regelmäßigem Kontakt mit James, einem Pionier in der Anwendung von Zyklen auf Marktdaten.

Inhaltsverzeichnis

  • Bestätigungen
  • Über den Autor
  • Einführung
  • TEIL I: Methodische, psychologische, philosophische und statistische Grundlagen
  • Kapitel 1: Objektive Regeln und ihre Bewertung
  • Kapitel 2: Die illusorische Gültigkeit subjektiver technischer Analyse
  • Kapitel 3: Die wissenschaftliche Methode und technische Analyse
  • Kapitel 4: Statistische Analyse
  • Kapitel 5: Hypothesentests und Konfidenzintervalle
  • Kapitel 6: Data-Mining Bias: Das Narrengold des Objektiven TA
  • Kapitel 7: Theorien der nicht zufälligen Preisbewegung

Abschluss

  • TEIL II: Fallstudie: Signalregeln für den S&P 500 Index
  • Kapitel 8: Fallstudie von Rule Data Mining für den S&P 500
  • Kapitel 9: Ergebnisse der Fallstudien und die Zukunft der TA
  • Anhang: Nachweis, dass Detrending dem Benchmarking entspricht, basierend auf Positionsverzerrungen 
  • Index