¿Por qué se dice que no hay que seguir creyendo en indicadores como MACD, RSI, BOLL?
Porque son esencialmente solo transformaciones de función de OHLCV.
De acuerdo con la ley DPI de la entropía de la información: Cualquier indicador Z (como MACD) calculado en base a X (por ejemplo, OHLCV) no puede contener más información sobre la variable objetivo Y (rendimiento futuro) que la que tiene X. Es decir: I(X;Y) ≥ I(Z;Y)
Esto significa: - La información no será creada, la cantidad de información sobre la tendencia futura del mercado contenida en el MACD o BOLL nunca superará la cantidad de información contenida en los datos originales de OHLCV. - La información a menudo se pierde debido a la compresión, la mayoría de los cálculos de indicadores son de compresión con pérdida, por ejemplo: no se puede deducir el precio específico de los últimos 20 días a partir de la MA de 20 días.
Por lo tanto, desde el punto de vista de la teoría de la información, OHLCV contiene la máxima cantidad de información necesaria para predecir el futuro (hablando solo de volumen y precio sin considerar otras dimensiones). Usar OHLCV directamente es la solución teórica óptima.
La esencia del problema es: ¿cómo mejorar la relación señal-ruido? Los datos financieros siempre han sido datos con una relación señal-ruido muy alta. Deberíamos reflexionar sobre cómo mejorar la relación señal-ruido de los datos OHLCV, en lugar de cómo transformar los indicadores.
Por ejemplo, la serie de precios de las velas K no es estacionaria (sus características estadísticas como la media y la varianza cambian con el tiempo), lo que viola las suposiciones básicas de la estadística/ML. Entonces podemos renunciar a las velas basadas en el tiempo y usar Volume Bars, creando nuestras propias nuevas barras para que los datos se ajusten mejor a las hipótesis estadísticas.
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¿Por qué se dice que no hay que seguir creyendo en indicadores como MACD, RSI, BOLL?
Porque son esencialmente solo transformaciones de función de OHLCV.
De acuerdo con la ley DPI de la entropía de la información:
Cualquier indicador Z (como MACD) calculado en base a X (por ejemplo, OHLCV) no puede contener más información sobre la variable objetivo Y (rendimiento futuro) que la que tiene X.
Es decir: I(X;Y) ≥ I(Z;Y)
Esto significa:
- La información no será creada, la cantidad de información sobre la tendencia futura del mercado contenida en el MACD o BOLL nunca superará la cantidad de información contenida en los datos originales de OHLCV.
- La información a menudo se pierde debido a la compresión, la mayoría de los cálculos de indicadores son de compresión con pérdida, por ejemplo: no se puede deducir el precio específico de los últimos 20 días a partir de la MA de 20 días.
Por lo tanto, desde el punto de vista de la teoría de la información, OHLCV contiene la máxima cantidad de información necesaria para predecir el futuro (hablando solo de volumen y precio sin considerar otras dimensiones). Usar OHLCV directamente es la solución teórica óptima.
La esencia del problema es: ¿cómo mejorar la relación señal-ruido?
Los datos financieros siempre han sido datos con una relación señal-ruido muy alta. Deberíamos reflexionar sobre cómo mejorar la relación señal-ruido de los datos OHLCV, en lugar de cómo transformar los indicadores.
Por ejemplo, la serie de precios de las velas K no es estacionaria (sus características estadísticas como la media y la varianza cambian con el tiempo), lo que viola las suposiciones básicas de la estadística/ML.
Entonces podemos renunciar a las velas basadas en el tiempo y usar Volume Bars, creando nuestras propias nuevas barras para que los datos se ajusten mejor a las hipótesis estadísticas.