Cycle Analytics for Traders: Advanced Technical Trading Concepts

Autor: John F. Ehlers | Jahr: 2013 | Verlag: John Wiley & Sons (Hoboken)

Kernthesen

• Märkte bestehen aus überlagerten Zyklen — ihre Messung erlaubt präzisere Prognosen als reine Trendfolge
• Digital Signal Processing (DSP)-Methoden aus der Ingenieurtechnik sind direkt auf Preiszeitreihen anwendbar
• Der dominante Marktzyklus ist messbar und adaptiv — Indikatoren müssen sich an wechselnde Zykluslängen anpassen
• Statische Moving Averages sind minderwertig gegenüber adaptiven, zyklusbasierten Glättungsverfahren
• Rauschen und Signal lassen sich in Preisdaten trennen; ungefiltertes Rauschen erzeugt Fehltrades

Methoden & Konzepte

• MESA (Maximum Entropy Spectral Analysis): Zyklusperioden-Messung mit minimalen Datenpunkten
• Hilbert Transform Discriminator: Phasenmessung dominanter Zyklen in Echtzeit
• MAMA / FAMA (MESA Adaptive Moving Average): Gleitender Durchschnitt der sich an Zykluslänge anpasst
• Sinewave Indicator: Zeigt ob Markt im Trend- oder Zyklusmodus ist
• Roofing Filter: Bandpassfilterung für Signal/Rausch-Trennung
• Dominant Cycle Period: Messung der aktuell prägenden Zykluslänge
• Stochastic Cycle: Zyklusbasierte Overbought/Oversold-Metrik

Schlüsselzitate

"The correct way to look at trading indicators is not to determine their value but rather to understand when and why they work."

Bewertung

Für wen: Quantitative Trader, Systementwickler, technisch versierte Chartisten; setzt Kenntnisse in Mathematik (Fourier, Filter) und EasyLanguage/TradeStation voraus
Stärken: Originelle Konzepte; nachvollziehbare Code-Beispiele; Brücke zwischen Ingenieur- und Finanzwelt; ergänzt Ehlers' frühere Werke (Rocket Science, Cybernetic Analysis)
Schwächen: Hochspezialisiert; wenig zugänglich für Einsteiger; Backtests fehlen systematische Out-of-Sample-Tests