Mengapa kita tidak boleh lagi mempercayai "indikator" seperti MACD, RSI, BOLL, dll?
Karena pada dasarnya mereka hanya merupakan transformasi fungsi dari OHLCV.
Berdasarkan hukum DPI dari entropi informasi: Indikator Z (seperti MACD) yang dihitung berdasarkan X (seperti OHLCV) tidak mungkin mengandung lebih banyak informasi tentang variabel target Y (hasil di masa depan) dibandingkan dengan X. Yaitu: I(X;Y) ≥ I(Z;Y)
Ini berarti: - Informasi tidak akan diciptakan, jumlah informasi tentang pergerakan pasar di masa depan yang terkandung dalam MACD atau BOLL, tidak akan pernah melebihi jumlah informasi yang terkandung dalam data OHLCV asli. - Informasi biasanya hilang karena kompresi, sebagian besar perhitungan indikator adalah kompresi lossy, misalnya: tidak dapat mendapatkan harga spesifik selama 20 hari terakhir dari MA 20 hari.
Jadi dari sudut pandang teori informasi, OHLCV mengandung jumlah informasi maksimum yang diperlukan untuk memprediksi masa depan (hanya berbicara tentang volume dan harga tanpa mempertimbangkan dimensi lain). Menggunakan OHLCV secara langsung adalah solusi teoritis yang optimal.
Inti masalahnya adalah: bagaimana meningkatkan rasio sinyal terhadap noise. Data keuangan selalu merupakan data dengan rasio sinyal terhadap noise yang sangat tinggi. Kita harus memikirkan bagaimana meningkatkan rasio sinyal terhadap noise dari data OHLCV, bukan bagaimana mengubah indikator.
Ambil contoh, urutan harga K-line adalah tidak stasioner (karakteristik statistiknya seperti rata-rata dan varians berubah seiring waktu), ini melanggar asumsi dasar statistik/ML. Maka kita bisa meninggalkan grafik K-line berbasis waktu, dan beralih menggunakan Volume Bars, dengan membuat Bar baru sendiri, untuk membuat data lebih sesuai dengan asumsi statistik.
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
Mengapa kita tidak boleh lagi mempercayai "indikator" seperti MACD, RSI, BOLL, dll?
Karena pada dasarnya mereka hanya merupakan transformasi fungsi dari OHLCV.
Berdasarkan hukum DPI dari entropi informasi:
Indikator Z (seperti MACD) yang dihitung berdasarkan X (seperti OHLCV) tidak mungkin mengandung lebih banyak informasi tentang variabel target Y (hasil di masa depan) dibandingkan dengan X.
Yaitu: I(X;Y) ≥ I(Z;Y)
Ini berarti:
- Informasi tidak akan diciptakan, jumlah informasi tentang pergerakan pasar di masa depan yang terkandung dalam MACD atau BOLL, tidak akan pernah melebihi jumlah informasi yang terkandung dalam data OHLCV asli.
- Informasi biasanya hilang karena kompresi, sebagian besar perhitungan indikator adalah kompresi lossy, misalnya: tidak dapat mendapatkan harga spesifik selama 20 hari terakhir dari MA 20 hari.
Jadi dari sudut pandang teori informasi, OHLCV mengandung jumlah informasi maksimum yang diperlukan untuk memprediksi masa depan (hanya berbicara tentang volume dan harga tanpa mempertimbangkan dimensi lain). Menggunakan OHLCV secara langsung adalah solusi teoritis yang optimal.
Inti masalahnya adalah: bagaimana meningkatkan rasio sinyal terhadap noise.
Data keuangan selalu merupakan data dengan rasio sinyal terhadap noise yang sangat tinggi. Kita harus memikirkan bagaimana meningkatkan rasio sinyal terhadap noise dari data OHLCV, bukan bagaimana mengubah indikator.
Ambil contoh, urutan harga K-line adalah tidak stasioner (karakteristik statistiknya seperti rata-rata dan varians berubah seiring waktu), ini melanggar asumsi dasar statistik/ML.
Maka kita bisa meninggalkan grafik K-line berbasis waktu, dan beralih menggunakan Volume Bars, dengan membuat Bar baru sendiri, untuk membuat data lebih sesuai dengan asumsi statistik.