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Leider gehöre ich zu den Späteinsteigern beim Bitcoin.
Mir geht das mittlerweile alles etwas zu langsam.
Wenn man 2500 € in BTC tauscht + hodlt, ist man in 1 Jahr leider kein Millionär.
:wacko:

Deswegen habe ich mir gerade folgendes Video von der Bitcoin Family / Didi Taihuttu mit dem Titel
"HOW TO CREATE $1.000.000 FROM $2500 in 365 DAYS WITH BITCOIN!!! This is how you do it!!"
angesehen:

(Eigentlich ist das ein Werbevideo für BamBam-Signale, ich glaube die kann man da kostenpflichtig abonnieren.)

Eine Rechnung am Anfang vom Video ist sehr interessant:

Wenn man 365 Tage lang mit nur 2500 € Anfangskapital tradet, und 80% davon reinvestiert, und im Schnitt 2% Gewinn pro Tag macht, hat man nach 1 Jahr ca. 200.000 € zum Leben rausgezogen (ca. 16.000 €/Monat) und 1 Million €uro Gewinn zum beiseitelegen und/oder weitertraden gemacht!

Die Grundlage damit das funktioniert ist der volatile Kryptomarkt.

Das zweite interessante sind die Kauf- und Verkaufs-Signale, die im Video erklärt werden:

Es wird entspannt nur alle paar Tage ge- oder verkauft, und nicht täglich mehrmals.
Wichtig ist, dass man im Schnitt 2 % oder mehr Gewinn mit den Trades pro Tag macht.
Die Signale klingen auf den ersten Blick so, als ob die recht einfach zu erkennen sind.

Und darum soll es in diesem Thema gehen:

Welche genauen Kauf- und Verkaufsignale sind das?
Welche Linien sind gemeint die sich kreuzen?

Vorab müssten noch folgende grundsätzliche fragen geklärt werden:

Und auf welchen Zoom-Faktor stellt man dafür den Chart?
Und welche Einstellungen stellt man beim Chart ein, damit man die "wichtigen" Linien sieht?
Und welchen Chart nimmt man am besten?

(Ich benutze meistens den hier: https://cryptowat.ch/de/charts/BITFINEX:BTC-USD?period=1h )

Vielleicht hat jemand mehr Ahnung davon als ich, und kann das, was Didi Taihuttu in dem Video zu den Kauf- und Verkaufs-Signalen erklärt, allgemeinverständlich und einfach und auf Deutsch so erklären, dass ich das auch verstehe.

bearbeitet von koiram
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vor 13 Minuten schrieb koiram:

Wichtig ist, dass man im Schnitt 2 % oder mehr Gewinn mit den Trades pro Tag macht.

Milchmädchenrechnung. Dazu ein Beispiel wo der Trick bei derartigen Aktionen liegt. Nehmen wir als Startkapital 100€

Tag 1 machst du 2 Trades mit dem kompletten Kapital. Einmal -50% und der zweite ist +54%. Jetzt hast du Im Schnitt +2% gemacht. Tatsächlich hast du aber nur noch 77€. Immer wenn von einem Durchschnitt die Rede ist, lauert genau dieser Rechentrick. Vielleicht nicht mit derartigen Extremwerten aber das Resultat bleibt das gleiche. Der tatsächliche Gewinn wird sich nicht mit dem prognostizierten Gewinn decken.

bearbeitet von skunk
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Geschrieben (bearbeitet)

Ok. Realistisch gerechnet wenn die Signale halbwegs zuverlässig funktionieren sieht das aber wohl eher so aus:

100 € + 3 % = 103 € - 1% = 101,97 € = +1,97%
100 € -1% = 99 € + 3 % = 101,97 € = +1,97%
100 € -9% = 91 € + 11% = 101,01 € = +1,01%
100 € +11% = 111 € - 9% = 101,01 € = +1,01%

Man sollte auch berücksichtigen, dass alle die, die seine Signale benutzen das Ergebnis dieser Signale verstärken (Kauf = steigende Kurse, Verkauf = fallende Kurse).

Angenommen man macht mit diesen Signalen tatsächlich +2% oder mehr am Tag, und nur selten Verluste, dann ist das hier der Rechner den Didi T. im Video erwähnt und benutzt:

https://compounddaily.org/calculator/

Und der Kern dieses Themas sollen die Signale sein und bleiben:

vor 32 Minuten schrieb koiram:

Und darum soll es in diesem Thema gehen:

Welche genauen Kauf- und Verkaufsignale sind das?
Welche Linien sind gemeint die sich kreuzen?

Vorab müssten noch folgende grundsätzliche fragen geklärt werden:

Und auf welchen Zoom-Faktor stellt man dafür den Chart?
Und welche Einstellungen stellt man beim Chart ein, damit man die "wichtigen" Linien sieht?
Und welchen Chart nimmt man am besten?

(Ich benutze meistens den hier: https://cryptowat.ch/de/charts/BITFINEX:BTC-USD?period=1h )

Vielleicht hat jemand mehr Ahnung davon als ich, und kann das, was Didi Taihuttu in dem Video zu den Kauf- und Verkaufs-Signalen erklärt, allgemeinverständlich und einfach und auf Deutsch so erklären, dass ich das auch verstehe.

 

bearbeitet von koiram
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36 minutes ago, skunk said:

Milchmädchenrechnung. Dazu ein Beispiel wo der Trick bei derartigen Aktionen liegt. Nehmen wir als Startkapital 100€

Tag 1 machst du 2 Trades mit dem kompletten Kapital. Einmal -50% und der zweite ist +54%. Jetzt hast du Im Schnitt +2% gemacht. Tatsächlich hast du aber nur noch 77€.

Nur, wenn man als Milchmädchen die Prozente addiert, anstelle sie richtigerweise zu multiplizieren:

1.000 * (1.00 - 0.50) * (1.00 + 0.54) = 0,770

Aber ok, den Fehler machen vermutlich die meisten ...

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vor 20 Minuten schrieb PeWi:

Aber ok, den Fehler machen vermutlich die meisten ...

Würdest du es noch als Fehler bezeichnen wenn dahinter eine gewisse Absicht steckt? Versehentlich oder aus Unwissenheit rechnet das wohl niemand so. Es gibt genug Finanzprodukte, die das mit voller Absicht eine derartige Durchschnittsrendite vorrechnen.

Wenn ich das richtig verstanden habe war die Frage jetzt aber eher nach den Trading Signalen. Mir ging es nur darum zu zeigen, dass es da eine Lücke gibt zwischen durchschnittlich 2% pro Tag und den erhofften 1 Million Euro. Der Teil wird vermutlich eher nicht klappen. Ich denke die Botschaft ist angekommen und wir müssen den Teil nicht weiter besprechen?

bearbeitet von skunk
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vor einer Stunde schrieb skunk:

Milchmädchenrechnung. Dazu ein Beispiel wo der Trick bei derartigen Aktionen liegt. Nehmen wir als Startkapital 100€

Tag 1 machst du 2 Trades mit dem kompletten Kapital. Einmal -50% und der zweite ist +54%. Jetzt hast du Im Schnitt +2% gemacht. Tatsächlich hast du aber nur noch 77€. Immer wenn von einem Durchschnitt die Rede ist, lauert genau dieser Rechentrick. Vielleicht nicht mit derartigen Extremwerten aber das Resultat bleibt das gleiche. Der tatsächliche Gewinn wird sich nicht mit dem prognostizierten Gewinn decken.

UND es ist wichtig ob der erste Trade -50 hat oder erst der zweite.

Wenn der ertse -50 hat, dann reisst der zweite es mit +50 auch nicht mehr raus.

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6 minutes ago, skunk said:
26 minutes ago, PeWi said:

Aber ok, den Fehler machen vermutlich die meisten ...

Würdest du es noch als Fehler bezeichnen wenn dahinter eine gewisse Absicht steckt?

Mir ging es mit "die meisten" um die Anwender (hätte ich dazuschreiben sollen).

Da du dich auf die Anbieter beziehst - da gehe ich mir dir komplett d'accord. Das ist eindeutig Absicht.

Soweit ich das beim Video-Anschauen mitbekommen habe, vermeidet der Vortragende genaue Aussagen. Bis auf seine Geschichten mit dem Webseiten-Rechner - aber da ist es - in dubio pro reo - ja auch korrekt, sofern man sich auf den geometrischen Mittelwert der Trades bezieht, wie es finanztechnisch richtig wäre.

Aber ok, er sagt nichts weiter dazu, insofern ist es ihm (auch nach meiner Ansicht) recht, wenn die Leute an den normalen Durchschnitt denken ...

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vor 17 Minuten schrieb battlecore:

UND es ist wichtig ob der erste Trade -50 hat oder erst der zweite.

Wenn der ertse -50 hat, dann reisst der zweite es mit +50 auch nicht mehr raus.

Nein der Teil ist nur wichtig um es zu veranschaulichen. Du kannst das ganze Spiel auch mit täglich 2 Trades und realistischen Werten machen. Dann ist der Fehlbetrag zwar nicht ganz so gravierend aber ein Millionär bist du dann trotzdem nicht geworden.

bearbeitet von skunk
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1 hour ago, koiram said:

Man sollte auch berücksichtigen, dass alle die, die seine Signale benutzen das Ergebnis dieser Signale verstärken (Kauf = steigende Kurse, Verkauf = fallende Kurse).

Das ist eher nachteilig für den einzelnen.

Wenn du nicht zu den ersten gehörst, dann kaufst du bereits teurer ein und bekommst beim Verkauf bereits weniger - eben aufgrund dieser Rückkopplung.

Deswegen funktionieren Pump-and-Dump-Gruppen ja auch nur für die Initiatoren und sonstige Eingeweihte, nicht aber für die Leute, die den "Signalen" folgen.

1 hour ago, koiram said:

Welche genauen Kauf- und Verkaufsignale sind das?
Welche Linien sind gemeint die sich kreuzen?

Es schaut IMHO im wesentlichen nach kreuzenden Durchschnitten (SMA/EMA/...?) aus. Das funktioniert durchaus, solange ordentlich Bewegung im Kurs ist, und die Änderungen nicht zu schnell sind.
Das sammelt aber Miese ein, wenn die Bewegungen nur klein oder teilweise recht schnell sind.

Charts mit kreuzenden MAs schauen immer recht gut aus, man darf aber nicht vergessen, dass man ja immer erst zu Beginn der nächsten Kerze kaufen oder verkaufen kann, weil erst dann das Signal tatsächlich fertig ist und fix bleibt.
Und wenn man sich unter diesem Gesichtspunkt nochmal die genauen Kaufs- und Verkaufspreise anschaut, dann fällt das ganze schon sehr viel magerer aus.

Nachtrag: Mit Heikin Ashi-Candles schaut das ganze auch glatter und besser aus, weil man da bei der Kerzenberechnung Glättung einfließen lässt. Das ändert aber nichts daran, der der reale Kurs weiterhin stark rauscht und unmotiviert springt. Das versaut auch den genauen Einstiegs- und Ausstiegszeitpunkt, der im Chart noch so gut und klar aussieht.

bearbeitet von PeWi
Nachtrag u. Tippfehler
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Überlege gerade ob man eine KI mit charts von Tech und Crypto Aktien füttern könnte. 

Man nimmt immer einen 5 Jahres chart und lässt das letzte Jahr als Ergebnis weg. Man füttert die KI also mit dem Bild eines jeweils 4 Jahreschart + das letzte Jahr als Ergebnis. Wäre sicher ne Sisyphusarbeit. 

Würde mich interessieren was die KI dann ausspuckt. 

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vor 17 Minuten schrieb ratzfatz:

Überlege gerade ob man eine KI mit charts von Tech und Crypto Aktien füttern könnte. 

Man nimmt immer einen 5 Jahres chart und lässt das letzte Jahr als Ergebnis weg. Man füttert die KI also mit dem Bild eines jeweils 4 Jahreschart + das letzte Jahr als Ergebnis. Wäre sicher ne Sisyphusarbeit. 

Würde mich interessieren was die KI dann ausspuckt. 

Sehr hohe Trefferquoten, der Vorteil ist einfach, Du kannst unterschiedliche Faktoren mit einbinden. 

Ich liege zur Zeit bei 80+%, habe aber bei weiten noch nicht das Potential ausgenutzt. Ich denke, ich werde als nächstes einfach mal die FFT Version machen und eine BIlderkennung mit einbinden.

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Irgendein Signal gibt es immer, dass sich im Nachhinein als richtig heraus gestellt hat. Und bei steigenden Kursen ist es ehrlich gesagt nicht sehr schwierig, Geld zu verdienen. Man muss die Performance vom eigenen coolen System oder gar einer KI also mindestens checken gegen total banale und naive Ansätze.
Ein Kumpel von mir kauft stumpft jeden Monat eine kleine Menge Bitcoin seit ein paar Jahren. Wenn der jetzt mehr Bitcoin/Geld hat als man selber mit dem eigenen System, dann hat man grundlegend was falsch gemacht.

bearbeitet von Arther
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Aus 2500 EUR eine Million mit Traden? Mit 2%-Rendite? :D

 

Aus 2500 EUR eine Million geht nur bei Coins, deren Kurs deutlich unter 100 EUR ist. Du musst viele kaufen können, um den natürlichen Hebeleffekt auszunutzen.

Dann muss es natürlich auch DER Coin sein, der dann ordentlich Rendite macht. ;)

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Am 2.5.2021 um 22:41 schrieb ratzfatz:

Wäre sicher ne Sisyphusarbeit. 

Das ist eher je nachdem eine Tagesarbeit oder wenn man schon Vorarbeit in dem Bereich gemacht hat ne Arbeit für eine Stunde.

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14 hours ago, Drayton said:

Aus 2500 EUR eine Million geht nur bei Coins, deren Kurs deutlich unter 100 EUR ist.

Das ginge sogar mit einem hypothetischen Coin, der immer nur zwischen $990.000 und $1.010.000 schwankt, denn ...

14 hours ago, Drayton said:

Aus 2500 EUR eine Million mit Traden? Mit 2%-Rendite? :D

... man darf pro Jahr sogar mehrere Trades machen. 😉


Nimm's mir nicht übel, aber deine Posts haben üblicherweise mehr Substanz.

bearbeitet von PeWi
Prozent statt Promille
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On 5/2/2021 at 11:00 PM, Männergruppe Monk said:

Ich liege zur Zeit bei 80+%, habe aber bei weiten noch nicht das Potential ausgenutzt. Ich denke, ich werde als nächstes einfach mal die FFT Version machen und eine BIlderkennung mit einbinden.

Wäre das nicht doppelt gemoppelt?

Wenn du deiner KI bereits die ganzen Candle-Daten gegeben hast, dann sind ihr prinzipiell bereits alle darin enthaltenen Informationen zugänglich. Eine FFT oder eine Bilderkennung stellen diese Informationen nur anders dar, fügen aber keine zusätzlichen Informationen zu. Oder?

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Gerade eben schrieb PeWi:

Wenn du deiner KI bereits die ganzen Candle-Daten gegeben hast, dann sind ihr prinzipiell bereits alle darin enthaltenen Informationen zugänglich. Eine FFT oder eine Bilderkennung stellen diese Informationen nur anders dar, fügen aber keine zusätzlichen Informationen zu. Oder?

Auch wenn die Experimente nicht komplett unabhängig voneinander sind, solange du nur genug Varianten und Versuche machst erhältst du immer aufgrund von "statistischem Rauschen" irgendwann "gute" Ergebnisse.
Die Geisteswissenschaftler (und andere auch) nutzen diesen Effekt gerne für p-Hacking, die Physiker am LHC haben wegen diesem Effekt ganz besonders hohe Anforderungen an Signifikanz (siehe z.B. hier, p<0.05 ist in Geisteswissenschaften üblich, p<0.001 (=0,1% Wahrscheinlichkeit) hatte das Experiment, gefordert ist aber p<0.000001.

Im Forschungsbereich des Machine Learning, "KI", speziell Deep Learning gibt es dann wiederum Probleme, die so eine Art Mischung aus overfitting, p-hacking und publication bias ist, wo man einfach solange an den Parameters dreht, bis es gerade mal gut passt für den Datensatz.

Fazit: Es ist entscheidend, sich vorab für eine Hypothese und eine Methodik zu entscheiden und dass dann 1:1 so zu prüfen wie angedacht. Wenn man "explorativ" arbeitet und in Wahrheit viele Hypothesen und viele Methodiken testet, dann verfälscht man sehr schnell die Ergebnisse seiner Arbeit.
Darauf basieren übrigens auch viele Verschwörungstheorien sowie irgendwelche "wunderlichen Zufälle", wo zwei Menschen an das selbe gedacht haben oder nach 1 Jahr gleichzeitig sich gegenseitig angerufen haben, etc.

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vor 2 Stunden schrieb PeWi:

Wäre das nicht doppelt gemoppelt?

Wenn du deiner KI bereits die ganzen Candle-Daten gegeben hast, dann sind ihr prinzipiell bereits alle darin enthaltenen Informationen zugänglich. Eine FFT oder eine Bilderkennung stellen diese Informationen nur anders dar, fügen aber keine zusätzlichen Informationen zu. Oder?

Das stimmt nicht. Du musst da einfach entscheiden, was Du machen willst. 

1. Du musst die Daten in der einen oder anderen Weise faktorisieren und das Netz trainieren. Das kann ich entweder mit Preisdaten und Indikatoren machen oder mit FFT und aus den Bildern die Faktoren automatisch erzeugen. (das funktioniert ähnlich wie eine Spracherkennung, wo Du die Daten im Frequenzbereich erkennst.

2. Jetzt kannst Du entweder eine LSTM Erkennung oder eine CNN laufen und lernen lassen. Das es keine bestimmte Weise gibt, einfach rechnen lassen und schaun, wie die Ergebnisse sind. Besonders bei Trends kann man dies in den FFTS sehr gut sehen, weil z.B. MAs ja nix anders als Filter im Frequenzbereich sind. John Ehlers hat da fantastische Arbeiten zu veröffentlicht.

bearbeitet von Männergruppe Monk
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vor 42 Minuten schrieb Arther:

Auch wenn die Experimente nicht komplett unabhängig voneinander sind, solange du nur genug Varianten und Versuche machst erhältst du immer aufgrund von "statistischem Rauschen" irgendwann "gute" Ergebnisse.
Die Geisteswissenschaftler (und andere auch) nutzen diesen Effekt gerne für p-Hacking, die Physiker am LHC haben wegen diesem Effekt ganz besonders hohe Anforderungen an Signifikanz (siehe z.B. hier, p<0.05 ist in Geisteswissenschaften üblich, p<0.001 (=0,1% Wahrscheinlichkeit) hatte das Experiment, gefordert ist aber p<0.000001.

Im Forschungsbereich des Machine Learning, "KI", speziell Deep Learning gibt es dann wiederum Probleme, die so eine Art Mischung aus overfitting, p-hacking und publication bias ist, wo man einfach solange an den Parameters dreht, bis es gerade mal gut passt für den Datensatz.

Fazit: Es ist entscheidend, sich vorab für eine Hypothese und eine Methodik zu entscheiden und dass dann 1:1 so zu prüfen wie angedacht. Wenn man "explorativ" arbeitet und in Wahrheit viele Hypothesen und viele Methodiken testet, dann verfälscht man sehr schnell die Ergebnisse seiner Arbeit.
Darauf basieren übrigens auch viele Verschwörungstheorien sowie irgendwelche "wunderlichen Zufälle", wo zwei Menschen an das selbe gedacht haben oder nach 1 Jahr gleichzeitig sich gegenseitig angerufen haben, etc.

Das seh ich aber komplett anders. Wie kann man an sowas herangehen ?

1. Tripple Barrier Method -> Supervised Learning ML Datensatz erzeugen.

2. Daten Faktorisieren. Bei Preisdaten nehme ich ca. 800-900 unterschiedliche Parameter. Matlab hat einfach eine App, die das beste ML-Modell automatisch sucht. Davon kann ich mir einfach mit einer PredictorPerformance ansehen, welche relevant sind. (Rechenzeit für einen Durchlauf ca. 30-60 Tage, habe mir gerade andere Rechner bestellt, um auf 10 runterzukommen).

3. Dann auf die Testdaten anwenden und Ergebnis ansehen.

4. Wenn über 70%, dann auf Demo Account setzen. Mindestens 300-500 Trades oder einen Monat.

5. Wenn dann immer noch über 70%, dann auf Live setzen und striktes Risikomanagement.

 

Ich will einfach Geld verdienen, keine Forschung betreiben. Der Vorteil von ML ist einfach, dass ich wesentlich höhere Trefferquoten bekomme als mit traditionellen Methoden und kann einfach die unterschiedlichen Datenansätze mal durchlaufen lassen. Mit Matlab ist das ganz einfach.

Ich denke, eine Mischung aus ML und Reinforced Leaning wird der Killer werden, die ersten Ergebnisse sind enorm. Aber ein Durchlauf dauert ca. 1 Woche, ich muss noch etwas an der IT schrauben.

 

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43 minutes ago, Männergruppe Monk said:

Besonders bei Trends kann man dies in den FFTS sehr gut sehen, weil z.B. MAs ja nix anders als Filter im Frequenzbereich sind. John Ehlers hat da fantastische Arbeiten zu veröffentlicht.

Ehlers hat immer wieder extrem spannende Ansätze. Hab erst neulich wieder einen interessanten Artikel zu ihm gelesen:

"Price curves consist of much noise and little signal. For separating the latter from the former, John Ehlers proposed in the Stocks&Commodities May 2021 issue an unusual approach: Treat the price curve like a radio wave. Apply AM and FM demodulating technology for separating trade signals from the underlying noise."

https://financial-hacker.com/petra-on-programming-the-price-wave-radio/

Mit FFTs habe ich auch schon rumgespielt, aber mangels tieferer Kenntnisse bin ich nicht weitergekommen. Muss mal nach Ehlers & FFT suchen - danke für den Hinweis.

36 minutes ago, Männergruppe Monk said:

Matlab hat einfach eine App, die das beste ML-Modell automatisch sucht.

Dann steht und fällt aber alles damit, dass die Kriterien, nach denen Matlab die Güte eines ML-Modells bewertet, auch für das Trading mit zukünftigen Daten passen. Wenn die nicht spezifisch auf diverse Eigenschaften der Equitykurven eingehen, sondern nur allgemein sowas wie Genauigkeit der Vorhersage o.ä. messen, wirst du an deinem" besten ML-Modell" nur begrenzt Freude haben.

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vor 17 Minuten schrieb PeWi:

Ehlers hat immer wieder extrem spannende Ansätze. Hab erst neulich wieder einen interessanten Artikel zu ihm gelesen:

"Price curves consist of much noise and little signal. For separating the latter from the former, John Ehlers proposed in the Stocks&Commodities May 2021 issue an unusual approach: Treat the price curve like a radio wave. Apply AM and FM demodulating technology for separating trade signals from the underlying noise."

https://financial-hacker.com/petra-on-programming-the-price-wave-radio/

Mit FFTs habe ich auch schon rumgespielt, aber mangels tieferer Kenntnisse bin ich nicht weitergekommen. Muss mal nach Ehlers & FFT suchen - danke für den Hinweis.

Dann steht und fällt aber alles damit, dass die Kriterien, nach denen Matlab die Güte eines ML-Modells bewertet, auch für das Trading mit zukünftigen Daten passen. Wenn die nicht spezifisch auf diverse Eigenschaften der Equitykurven eingehen, sondern nur allgemein sowas wie Genauigkeit der Vorhersage o.ä. messen, wirst du an deinem" besten ML-Modell" nur begrenzt Freude haben.

MIt Ehlers kommst Du nur klar, wenn Du Signaltheorie verstehst. Aber er hilft ungemein, Standart Indikatoren wesentlich zu verbessern.

Das funktioniert wirklich gut und das mit Matlab ist extrem cool. Wie bereits beschrieben, überführe ich das Problem in ein binäres Klassifikationsproblem und sehe zu, eine hohe Erkennungsrate zu bekommen. Ein 70% System bedeutet, ich gehe ins Casino und setze auf rot mit 70%. Da ist eben noch etwas Luft nach oben, deswegen lasse ich unterschiedliche Ansätze durchrechnen. Ich will Geld verdienen und nicht die Welt neu erfinden 🙂

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vor 36 Minuten schrieb Männergruppe Monk:

Ein 70% System bedeutet, ich gehe ins Casino und setze auf rot mit 70%.

Zum Vergleich, die reale Wahrscheinlichkeit zu gewinnen liegt bei 48,6%. Bei 50,1% würden Casinos mittelfristig dicht machen müssen, bei 51% wären die innerhalb eines Monats pleite. Wer meint, er schlage den Markt mit 70% mithilfe von bisschen automatisiertem Parameter-Tuning bei Matlab, der kann auch gleich mit dabei behaupten er könne mit Cola und Gewürzen einen Unsichtbarkeitstrank mischen.

Aber auch im Kasino glauben Menschen durch Verdoppelung oder diverse andere ausgefeilte Kniffe die Wahrscheinlichkeiten verschieben zu können, aber können sie natürlich nicht, sie machen 1:1 das gleiche wie Trading-Bot Menschen und das ist 1:1 das was ich im vorherigen Beitrag ausgeführt habe.

bearbeitet von Arther
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vor 35 Minuten schrieb Arther:

Zum Vergleich, die reale Wahrscheinlichkeit zu gewinnen liegt bei 48,6%. Bei 50,1% würden Casinos mittelfristig dicht machen müssen, bei 51% wären die innerhalb eines Monats pleite. Wer meint, er schlage den Markt mit 70% mithilfe von bisschen automatisiertem Parameter-Tuning bei Matlab, der kann auch gleich mit dabei behaupten er könne mit Cola und Gewürzen einen Unsichtbarkeitstrank mischen.

Aber auch im Kasino glauben Menschen durch Verdoppelung oder diverse andere ausgefeilte Kniffe die Wahrscheinlichkeiten verschieben zu können, aber können sie natürlich nicht, sie machen 1:1 das gleiche wie Trading-Bot Menschen und das ist 1:1 das was ich im vorherigen Beitrag ausgeführt habe.

Siehst Du mal, dann bin ich ja froh, dass ich Dir nicht meine traditionellen Ergebnisse aus dem Forex zeige. Da muss ich nicht mal Gewürze in die Cola tun, damit Du unsichtbar wirst.

Leider bist Du etwas fern vom Tradingspiel und Algorithmen Entwicklung, das sieht man an Deiner Argumentation.

Natürlich kannst Du mit über 80% in einem Kasino gewinnen, genau dann, wenn Du einen Einfluss beim Kugelwurf erkennst, der eine Gewichtung erzeugt. Manche schauen sich die einzelnen Kugerlwerfer an und wie die werfen (damit habe ich mal 5000 USD in Vegas gemacht), andere machen Kessekgucken oder andern Vodoo. Ich seh das ganz prakmatisch, einen Magneten unter dem Tisch bei einer Eisenkugel reicht auch, weil es bringt die Gewichtung, die Du brauchst. Im Trading ist das einfacher, da hast Du so eine Gewichtung. Da kannst Du sogar mit Ehlers mathematisch sichtbar machen und belegen. Das ML/Dl ist einfach nur eine andere Form, hier mehrere Parameter und Informationen anders zu sortieren. Es gibt Fonds in London, die haben mit sowas ca. 25% erhöhte Trefferquote. Es ist aber im Prinzip egal, es macht nur das Spiel einfacher, Algorithmen zu finden.

Wie Du sicher als Profi weisst, hat jedes System in der Regel eine Phase, wo es gewinnt und eine, wo es verliert. Das zu erkennen, macht ca. 99% Deiner Tradingergebnisse aus. Deswegen sehe ich die Kombination aus ML und RL als wichtig an. RL ist für das Risiko verantwortlich und modeliert dementsprechent Deine Euitykurve. Das ist der eigentlich Kurs, wie man tradet.

Und nein, das Casino wär bei 51% nicht pleite, Du warst noch nicht oft in Vegas oder ?

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vor 6 Stunden schrieb PeWi:

Das ginge sogar mit einem hypothetischen Coin, der immer nur zwischen $990.000 und $1.010.000 schwankt, denn ...

... man darf pro Jahr sogar mehrere Trades machen. 😉


Nimm's mir nicht übel, aber deine Posts haben üblicherweise mehr Substanz.

:D Ja. 

Aber, ich meinte, dass ich es für nicht "möglich" eher nicht wahrscheinlich halte, dass jemand erfolgreich ne Million aus 2500 ertraden kann, wenn ein Trade nur 2% bringt. Natürlich gehen mehrere Trades pro Jahr. In meiner Hochphase hatte ich mehrere Trades die Stunde. Aber nicht jeder Trade ist erfolgreich. Und wenn man bei den erfolgreichen nur 2% macht, dann dauert es eine Ewigkeit, bis man aus 2500 ne Million macht. Ich halte mich für sehr "fit" beim Traden. Meine Erfahrung sagt mir: Never ever!

Wenn, dann nur mit "Lotterie": einen Coin mit geringem Kurs, für 2500 ne Menge davon kaufen und auf ähnlich Entwicklung wie bsp. DOGE hoffen. Dann ist ne Million ganz locker drin. So meinte ich das. 

Ob das jetzt mehr Substanz bringt? :D

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8 hours ago, Drayton said:

Ob das jetzt mehr Substanz bringt? :D

Jetzt ist es viel besser ... 😁

8 hours ago, Drayton said:

Und wenn man bei den erfolgreichen nur 2% macht,

Er will zwar im Durchschnitt aller Trades pro Tag die 2% machen, d.h. erfolgreiche Trades, wie er sie exemplarisch im Video gezeigt hat, haben duchaus 4% bis 5%.

Dennoch teile ich ansonsten alle deine vorgetragenen Bedenken vollumfänglich. 👍

Jeden Tag mit BTC 2% (geometrischer Durchschnitt) erzielen wollen, und das jedesmal mit all-in, damit das Compounding auch ja funktioniert, ist realitätsfern. Das Video und seine Signale sind Bauernfängerei.

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