wiss. Grundlagen

Die Gann Theorie basiert auf dem Postulat, dass globale Harmoniegesetze existieren, die
sich durch eine fundamentale physikalische Kraft in der gesamten Natur manifestieren und die sich durch Zahlen und Geometrie ausdrücken lassen (Schwingungsgesetz). Die moderne Naturwissenschaft hat in den vergangenen 200 Jahren umfassende Daten angesammelt, die diese Annahmen stützen, nämlich, dass diverse Messdaten wie z.B. die Massen von Protonen, Elektronen, Atomen, Molekülen, Zellen, Organen, Organismen, Planeten, Monden oder die Eigenfrequenzen diverser Schwingungsprozesse ausgewählte Werte in der Größenordnung von 3 Einheiten auf einer logarithmisch geeichten Zahlengerade bevorzugen, und Lückenbereiche in der Größenordnung von einer logarithmischen Einheit nicht besetzen.

Logarithmische Skaleninvarianz und Attraktoren
Logarithmische Regelmäßigkeiten lassen sich überall in der Natur nachweisen auf allen maß-stäblichen Ebenen (Miko, Makro bis Megakosmos) und auf allen Organisationsebenen (Physiosphäre, Biosphäre und Noosphäre). Naturkonstanten wie die Geschwindigkeit elektromagnetischer Wellen im Vakuum, das planksche Wirkungsquantum, Ruhemassen der Elementarteilchen, die Massen der stabilen Isotope und Moleküle, die Spektralllinien und Kernladungszahlen der Atome, die maßstäbliche Quantelung der Planten und Mondbahnen, oder die elektromagnetischen Frequenzen des Gehirns (Alpha, Beta, Gamma, Delta) überall dort wo Messdaten vorliegen, egal ob in der Naturwissenschaft, der Soziologie oder Ökonomie, stößt man auf das Phänomen, dass es auf einer logarithmischen Skala bestimmte Attraktorwerte gibt, die von allen System unabhängig von ihrer Herkunft bevorzugt werden.

Bereits L. Tshislenko (1981) bewies anhand der Untersuchung von zigtausenden Tier- und Pflanzenarten, dass sich die biologisch bevorzugten Wertebereiche für Größe und Gewicht der Arten, auf einer logarithmisch geeichten Skala nicht gleichmäßig verteilen, sondern in gleichen Abständen wiederholen. Seine Arbeit schließt die Untersuchung zigtausender Säugetiere, Kriechtiere, Insekten, Vogelarten usw. mit ein. Körpergrößen von Organismen belegen auf der logarithmisch geeichten Skala die Knotenbereiche mit den Abschnitten (24±1), (27±1), (30±1), (33±1), (36±1) und (39±1). Die Lücken auf der logarithmischen Gerade mit den Abschnitten (25±1), (29±1) und (32± 1) sind nicht belegt. (Eichmaß Comptonsche Wellenlänge des Protons). Die Massen von Organismen nehmen auf der logarithmischen Gerade die Knotenpunktbereiche mit den Abschnitten (24±1), (27±1), ( 30±1), (33±1), (36±1), (39±1), (42±1), (45±1), (48±1), (51±1), (54±1), (57±1), (60±1), (63±1), (66 ±1), (69±1), (72±1) ein. (Eichmaß Masse des Protons ) (Quelle: Global Scaling Theorie – raum und zeit special 1, Ehlers Verlag, Wolfratshausen 2004) Tshislenko entdeckte die diskrete logarithmische Verteilung bevorzugter Körpergrößen verschiedener Organismen. Wir wissen heute, dass dieselbe Gesetzmäßigkeit nicht nur für biotische Systeme Gültigkeit besitzt, sondern auch Elementarteilchen und selbst Planeten nur ausgewählte Massewerte auf einer logarithmisch geeichten Skala einnehmen. Die globale Harmonie umfasst mit Atomen, Organismen, Pflanzen, Tiere, Planeten und Galaxien sowohl Mikro- als auch Makrokosmos.

Interessante Zusammenhänge existieren auch zwischen Wachstumsprozessen und den Körperabmessungen „Morphologische und physiologische Eigenschaften sind allometrisch über Gleichungen des Typs y=ax^b mit der Körpergröße oder Masse verknüpft. Die relative Masse des Gehirns verschiedener Säugetriere zum Beispiel lässt sich durch die Formel Mh=0,001*Mk^0,7 beschreiben (Mh ist die Hirnmasse, Mk die Körpermasse in kg). Ein ähnlicher Zusammenhang existiert zwischen der Eimasse und der Körpermasse für verschiedene Vogelarten :ME=0,277*Mk^0,675. Die Inkubationszeit (in Tagen) korreliert mit der Eimasse: TE= 12,03*ME^0,217. Ebenso die Eiporengröße (in mm): LEP=0,05126*ME^0,456 und die Masse der Eischale: Mes= 0,0482*ME ^1,132 (alle Angaben aus: Knut Schmidt-Nielsen “Scaling. Why is animal size important?” ( Global Scaling Theorie – raum und zeit special 1, Ehlers Verlag, Wolfratshausen 2004 – S. 53)

Ursache für die universelle Systematik unterschiedlichster Prozesse sind Schwingungsmechanismen, die durch ihre mathematisch-physikalischen Eigenschaften die logarithmische Verteilung generieren. Schwingungen sind die energetisch effizienteste Form der Bewegung und bilden die Basis aller Prozesse im Universum. Ihre Lösung erfolgt über Kettenbrüche (Euler- mathematische Lösung für die schwingende Perlenschnur) und führt (für stehende Wellen) zu einem logarithmisch hyperbolen fraktalen Frequenzspektrum (ähnlich der Cantor Menge).

Zeit und globale Synchronizität
Die globalen Gesetzmäßigkeiten von Schwingungsprozessen erfassen auch die zeitliche Dimension. Der russische Biophysiker S.E. Shnoll wurde auf ein Phänomen aufmerksam, das bis heute Rätsel aufgibt und sich nicht in das Gebäude der Mainstream-Physik einfügen lässt. Die Experimentalreihen seines Forscherteams untersuchten verschiedene Prozesse (Reaktionsgeschwindigkeit biochemischer Systeme, radioaktive Zerfallsprozesse) und zeigten, dass die Feinstruktur der zeitgleich gemessenen Geschwindigkeits-Histogramme von völlig verschiedenen und voneinander unabhängigen Prozessen, eine große Ähnlichkeit aufweisen.
Die Verteilungen der Zerfallsgeschwindigkeiten besitzen bei gleichzeitiger Messungen bei verschiedenen radioaktiven Substanzen identische Feinstrukturen, dass bedeutet, substanziell verschiedene Prozesse verlaufen synchron und zwar über große Entfernungen hinweg. Die Ähnlichkeit war am Größten nach 24 Stunden, 27 Tagen und 365 Tagen, Perioden, die den Mondzyklen und Erdumlaufzyklen entsprechen. Die Synchronizität existiert gleichzeitig, sodass eine direkte kausale Wirkung durch eine übertragenen physikalische Kraft zwischen den Plantenpositionen und den Zerfallsprozessen ausgeschlossen werden kann. Als mögliche Erklärung für das Synchronizitätsphänomen bezog Shnoll die Möglichkeit mit ein, dass eine Veränderung der Raum-Zeit Struktur dafür verantwortlich sein könnte. Sein Kommentar:

“Studies of the patterns in the occurrence of histograms of particular shapes led us to conclude that there is a universal external ”reason” that determines the fine structure of distributions of the results of measurements of diverse processes. The only common feature of all the processes studied is that they occur in one and the same space-time. In view of this it was proposed that the regular changes (we call them as ”macroscopic fluctuations”) in the fine structure of histograms are due to corresponding changes (oscillations) in space-time ”on a global scale” [7,10,11]. If it were so, it would be natural to assume that the original cause of these phenomena in general is a gravitational inhomogeneities (fluctuations), which become evident upon the rotation of the Earth around its axis (from whence ”solar” and ”sidereal” day; the occurrence of similar independent processes at the same local time) and the movement of the Earth along its circumsolar orbit (whence a yearly period). The periods of 27 and 29.5 days suggest that mutual positions of the Earth, the Moon, and the Sun must also be taken into account [4-13]. “
(Quelle: S. E. Shnoll- The specific form of histograms presenting the distribution of data of α-decay measurements appears simultaneously in the moment of New Moon in different points from Arctic to Antarctic.)
 http://arxiv.org/ftp/physics/papers/0412/0412152.pdf

Shnoll gelang also der Nachweis: „dass die Stochastik biochemischer, chemischer und physikalischer Prozesse nicht mit den Erwartungen klassischer statistischer Modelle übereinstimmt. Fluktuationen stochastischer Prozesse verlieren sich nicht, sondern verfestigen sich. Shnoll konnte auch nachweisen, dass stabile Fluktuationen immer global auftreten und bei gleichzeitigen Messungen in Histogrammen völlig verschiedener Prozesse wieder zu finden sind. Die Histogramme gleichzeitiger Messungen haben identische Feinstrukturen. Eben weil die Feinstruktur eines Histogramms prozessunabhängig ist, kann man sie nicht aus der Dynamik eines einzelnen Prozesses heraus erklären. ( Global Scaling Theorie – raum und zeit special 1, Ehlers Verlag, Wolfratshausen 2004- S. 185 )

shnoll zeittheorie wd gann
Abbildung 1.1 Beispiel für ähnliche Histogramme zeitgleich gemessener Zerfallsprozesse unterschiedlicher Substanzen.

Protonenresonanz und ihre möglichen Ursachen
Das Shnoll Phänomen könnte darauf zurückgeführt werden, dass Protonen (99,9% der Atommasse) wenn sie sich auf energetisch niedrigstem Niveau befinden (sich in Eigenschwingung befinden), synchron oszillieren, nicht nur in einem lokal begrenzten System(z.B. in einem Atom oder einem Objekt), sondern mit hoher Wahrscheinlichkeit, auf dem gesamten Planeten. Protonenresonanz wird damit zu einem fundamentalen Phänomen, das alle Organisationsebenen durchzieht und selbst seine Spuren in ökonomischen Systemen innerhalb der Noosphäre hinterlässt. Wenngleich wir die Ursache derzeit noch nicht mit Sicherheit kennen (wir können über die Ursache diverse Spekulationen anstellen, z.B. eine fundamentale Oszillation der gesamten Raum-Zeitstruktur, wie durch Vakuumfluktuationen oder Vakuumkompressionswellen, eine mögliche einheitliche Stuktur der gesamten Materie wie im quantentheoretischen Holismus, oder Harmonieeffekte beruhend auf holographische Prinzipien- wie z.B. beschrieben durch das Holographische Weltbild der Neuen Physik, oder Holomovement Theorie und Impliziete Ordnung (David Bohm) oder Plenum eines einheitlichen nondualen Weltengefüges (samsara-nivana) in den höher entwicklelten spirituellen Traditionen (Shankara-Vedanta, Nagarjuna-Philosophie der Leere) und abendländischen Philosophien (Plotin).

 

Post- Random Walk Market Hypothesis

Dass ähnliche Zeitphänomene wie sie von Shnoll entdeckt wurden, auch in den Kursreihen der globalen Finanzmärkten existieren könnten, haben bereits zahlreiche Autoren, wenn auch zum Teil noch auf vereinfachte Weise, erkannt (oft nur durch reine Beobachtung) und beschrieben. Sie widersprechen der klassische Finanzmarktheorie, die mit Random Walk und Markt Effizienz Hypothesen (Efficient Market Hypothesis EMH) vollkommen chaotische Kursreihen postulieren. Der klassischen Finanztheorie zufolge sei es unmöglich, aufgrund der Kurshistorie zukünftige Marktbewegungen zu prognostizieren. Sämtliche Versuche zur Kursprognose seien von vornherein zum Scheitern verurteilt. Sie gelten seither als generell unseriös und werden nicht selten mit Scharlatanerie gleichgesetzt. Investmentprogramme seien gleichzusetzen mit Gambling, egal welcher Anlagehorizont vorherrscht. Arbeiten von Bachelier (1900) oder später Markowitz (1952,1959) und diverse naturwissenschaftliche Beobachtungen von Prozessen auf Zufallsbasis der Brownschen Bewegung, die auf die Natur der Kursbewegungen übertragen wurden, verhalfen der Random Walk Theorie zu ihrer endgültigen Verfestigung in der akademischen Gemeinde. Zudem ist es eine bequeme Lösung, die gut in das damalige naturwissenschaftliche Weltbild passte und den bereits bestehenden Apparat statistischer Analysemethoden den Wirtschaftswissenschaften für Kursreihenuntersuchungen anwendbar machte.

Bachelier, L. “ Theory of Speculation,” in P. Cootner ed., The Random Character of Stock Market Prices. Cambridge, MA: M.I.T. Press, 1964 (Original 1900)
Markowitz, H. M. „Portfolio Selection,“ Journal of Finance 7, 1952.
Markowitz, H. M. Portfolio Selection: Efficient Diversification of Investments. New York: John Wiley & Sons, 1959

Bücher wie von Andrew Lo – A Non-Random Walk Down Wallstreet (1999), oder Sherry Clifford – The Mathematics of Technical Analysis haben dem Random Walk Dogma schwere Schläge versetzt. Zu den besten Grundlagenarbeiten die sich mit Random Walk Kontroverse beschäftigen, zählt Edgar Peters– Fractal Market Analysis. Peters, ein führender Spezialist auf seinem Gebiet, hält nach Memory Effekten in den Kursreihen Ausschau und stellt die (R/S) Analyse (Rescaled Range Analysis) vor. Sie ermöglicht es Kursreihen auf Abhängigkeit der einzelnen Datenpunkte zueinander (z.B. monthly Return) zu untersuchen. In Kapitel 6 werden Anwendung der (R/S) Analyse zum Auffinden von Zyklen, speziell von nichtperiodischen Zyklen (nonperiodic cycles with average frequency) Die Testreihe für den Dow Jones ergibt für 20 Tage Returns bei n=52 (1000 Trading Days = ca. 4 Jahres Zyklus) ein positives Ergebnis. Es ergibt sich also ein signifikanter Unterschied zu Radom Walk. Es zeigt sich, dass die klassischen Modelle der Finanztheorie, die auf der EMH und Radom walk beruhen, eine starke Vereinfachung der Realität darstellen. Zufälligkeit wird unterstellt, um die Komplexität der Realität zu vereinfachen. Sie dienen dazu ein vereinfachtes Verständnis von der Natur der Marktbewegungen entwickeln zu können und bieten den Vorteil eine ganze Palette von vorhandenen statistischen Methoden anwendbar zu machen. Zwar können nun Modelle auf mathematische Weise beschrieben und fixiert werden, bei näherer Betrachtung wird aber offensichtlich, dass wir  die Wirklichkeit nur auf hohem Abstraktionsniveau beschreiben und die Märkte nicht verstehen können.

Delta Phänomen (Welles Wilder) und Market Matrix (Steve Copan)
Es gibt also definitiv Zyklen in den Kursreihen der globalen Märkte, die sich mathematisch beweisen lassen und Random Walk widerlegen. Zurück zu dem von Shnoll nachgewiesenen Synchronzitätsphänomen, das 24 Stunden, 27 Tagen und 365 Tagen als bedeutende Perioden in physikalischen, chemischen und biochemischen Prozessen identifiziert. Gibt es eine Beziehung zu den Kursbewegungen der globalen Märkte? Diverse Autoren haben sich in ihren Büchern mit diesen speziellen Zyklen und ihrer Bedeutung für die Finanzmärkte auseinandergesetzt. Zu den bekanntesten Timingmethoden, die sich auf Rotations und Oribtalbewegung von Mond- und Erde, stützen, zählen das Delta Phänomen von Welles Wilder (http://www.wilder-concepts.com/deltaphenomenon.aspx ) und die Market Matrix von Steve Copan (http://www.themarketmatrix.co.uk/)  und entfernt noch Chris Carolan-Spiral Chart.

market matrix - wd gann

Steve Copan und Welles Wilder zufolge (Delta Phänomenon) etablieren sich durch Mond und Erdstellung fundamentale Finanzmarktzyklen, innerhalb derer sich ähnliche Marktschwünge (mit periodischen Swinghigh & Lows) wiederholen. Man könnte sie als fundamentale Zeitschranken bezeichnen, innerhalb derer sich identische Marktschwünge manifestieren.

Delta differenziert 7 Timeframes .
STD 4 Tage
SI-TD 4 Wochen
ITD 4 Lunare Monate
MTD 1 Lunares Jahr (12 Moons = 354 Tage)
ML-TD 16 Quartale= 48 Monate
LTD 4 Jahre
SLTD 19 Jahre (Moon Metonic Cycle)

Delta und Market Matrix sind durch visuelles Studium der Kurshistorien zu der Erkenntnis gelangt, dass sich Marktschwünge nach 4×24 Stunden, 4x 29 Tage und 4x 365 Tage wiederholen. Obwohl sie sich auf Erd- und Mondstellungen beziehen, lassen sich Delta und Market Matrix jedoch nur begrenzt mit den Shnoll Phänomen in Einklang bringen. Ein fundamentaler Unterschied ergibt sich im Mondzyklus. Shnolls 27 Tage (siderische Umlaufzeit )divergieren mit den mittleren Timeframes (ITD und MITD) von Delta und Market Matrix die sich auf die synodische Umlaufzeit (29 Tage) berufen. Eine Übereinstimmung finden bei mit der Rotations und Oribtalbwegung der Erde statt (4x24h, 365 Tage= STD , LTD= 4 Jahre).

Kritik
Wie bereits Müller (Global Scaling) folgerichtig erkannt hat, können die Rotationsbewegung der Erde und Orbitalbewegung des Mondes unmöglich die Ursachen der Synchronizität sein, da sie ohne jede Zeitdifferenz existiert. Die Ursache muss direkt in Raum und Zeit Kontinuum verankert sein (Vakuumoszillation). Delta und Market Matrix basieren also auf falschen Annahmen und versticken sich unweigerlich in Widersprüche und Ungenauigkeiten, obwohl die grundlegende Idee, dass sich Marktbewegungen innerhalb natürlicher Zyklen wiederholen nicht ganz auf wirren Annahmen basiert.
Abgesehen davon muss sich der Delta Ansatz und speziell die Market Matrix weiteren Kritiken stellen. Vier Vollmonde vollenden einen ganzen Zyklus, die Matrix beginnt von vorne mit einer erneuten Zählung der Swinghighs und Swinglows. Nach vier Vollmonden startet ein neuer Zyklus, und die Märkte sollen laut Coplan ihr Kursmuster wiederholen. Es gibt 4 Linien im Chart, die die jeweiligen Vollmonde markieren, nämlich rot, blau, gelb und grün. Der Startpunkt eines Zyklus (rote Linie= erster Vollmond) wird jedoch nicht aus der Handelslogik selbst abgeleitet, sondern von Coplan willkürlich festgelegt. Das würde noch nicht stören, kommt jedoch bei der Inversionsregel zum tragen. Der Matrix zufolge können Inversionen (alle folgenden Hoch und Tiefpunkte wechseln sich nun ab) nur zwischen der roten und blauen Linie erfolgen (zwischen dem ersten und zweiten Vollmond). Es gibt jedoch keinen vernüfntigen Grund dafür, warum Inversionen nur nach der roten Markierung auftreten können, da der Zyklusbeginn ja willkürlich festgelegt wird.

Überhaupt ist Market Matrix voller Widersprüche. Die Market Matrix Video Training CD hat im S&P500 zwölf Wendepunkte im Dynamic Trader Add On (Market Cycle Plugin) allerdings plötzlich nur noch elf Wendepunkte. (Matrix Video Training CDs http://www.wilder-concepts.com/marketmatrix.aspx)  Copan scheint sich also über die genaue Anzahl der Turning Points im S&P500 selbst nicht einig zu sein und willkürlich zu switchen. Überhaupt basiert die ganze von Copan präsentierte Methode zur Katalogisierung der Hoch und Tiefpunkt innerhalb der Zyklen nicht auf einem mathematischen Regelsystem, sondern auf einer willkürlichen Systematik des Autors (durch visuelles screening).

Das Phänomen der rechts-links Translation (im Uptrend kommen neue Hochs später und neue Tiefs früher, im Downtrend kommen neue Tiefs später und neue Hochs früher), das sich innerhalb der Zyklustheorie und Wellenmechanik als zwingende Folge der Trendbildung auf natürliche Weise manifesteren muss, wird dazu benutzt, um die Prognoseunzulänglichkeiten des Market Matrix Regewerks zu rechtfertigen. Daher: die Delokation der Hoch- und Tiefpunkte innerhalb der Market Matrix werden mit rechts links Translationen gerechtfertigt. Die Verschiebungen sind jedoch nicht bedingt durch die Systematik der Matrix, sondern eine natürlich Folge der Trenddynamik (siehe Hurst oder Bressert.) Copan verstickt sich weiter in Widersprüche. Eine Regel lautet, dass sich innerhalb von einem Zyklus nicht mehr als drei aufeinanderfolgende Hochs im Uptrend oder drei aufeinanderfolgende Tiefs im Downtrend bilden können. Copans Beispielcharts sind jedoch voll von Verstößen gegen diese Regel.

Die Market Matrix ist keine mathematische, sondern eine subjektive Methode, die genügend Freiheitsgrade offen lässt, um ex post Aussagen über die Kurshistory treffen zu können. Es handelt sich um ein grobes Regelwerk, das ausgelegt ist, um im Nachhinein auf jeden Chart zu passen. Das bedeutet, verspätet können zwar immer Turning Points in den Chart eigenfügt werden, eine Prognosen zukünftiger Wendepunkte ist jedoch nicht möglich. Unnötig ist auch Copans Eigenart, Gann Begriffe zu verwenden (z.B. Master Time Faktor) die in seinem Verwendungsschema jedoch nichts mit der Gann Theorie gemeinsam haben. Sie sorgt bei Market Researchern für Verwirrung die Gann Theorie betreffend.

Obwohl Delta und Market Matrix auf Annahmen beruhen, die den von Shnoll entdeckten Synchronizitätsphänomen nicht ganz unähnlich sind, das Fehlen eines logischen Rahmens
und eines in sich schlüssigen Regelsystems führt die Autoren zu völlig unsinnigen Annahmen und in die Verstrickung von Widersprüchen. Aus diesen Gründen wird die Market Matrix gegenwärtig von uns zwar im S&P500 beobachtet, ihre Signale fließen aber in unser integrales Prognosemodell nicht ein. Delta und Market Matrix sind zusammen mit den Shnoll Experimentalreihen Gegenstand unserer Forschungarbeiten über die universelle Preis-Zeit Struktur im mirko- bis marko Timeframe (Tickframe bis STD= 4 Tage bis SLTD 19 Jahre =Moon Metonic Cycle).

Weblinks
http://www.ufn.ru/en/authors/shnoll_s_e/
http://ufn.ru/en/articles/1998/10/d/
http://noosphere.princeton.edu/shnoll.html
http://eprintweb.org/S/authors/All/sh/Shnoll

Literatur
S.E. Shnoll, T.A. Zenchenko, K.I. Zenchenko, E.V. Pozharskii, V.A. Kolombet, A.A. Konradov “Regular variation of the fine structure of statistical distributions as a consequence of cosmophysical agents” (2000)
S.E. Shnoll, V.A. Kolombet, E.V. Pozharskii, T.A. Zenchenko, I.M. Zvereva, A.A. Konradov “Realization of discrete states during fluctuations in macroscopic processes” (1998)

Shnoll S.E. 1992, Patterns in the discrete distributions of the results of measurements (cosmophysical aspects) Biophysics
Shnoll S.E. 1995, The form of the spectra of states realized in the course of macroscopic fluctuations depends on the rotation of the Earth about its axis
Shnoll S.E. 1989, Correlation of the Shape of Macroscopic Fluctuations Amplitude Spectra with Position of the Moon Relative to the Horozon
Shnoll S.E., Kolombet V.A., Pozharski E.V., Zenchenko T.A., Zvereva I.M. and Konradov A.A. 1998b, Realization of discrete states during fluctuations in macroscopic processes, Physics-Uspehi 162(10), 1129-1140.
Shnoll S.E, Cosmophysical Origin of “Macroscopic Fluctations”
Shnoll S.E., Regular variation of the fine structure of statistical distributions as a consequence of cosmophysical agents
Fedorov M.V., Synchronous changes in dark current fluctuations in two separate photomultipliers in relation to Earth rotation
Shnoll S.E.,  Dependence of “Macroscopic Fluctuations” on Geographic Coordinates

Aktuelle Prognosen

Free Newsletter

Get Market Updates From Perfect-Trader.com
Enter Your Email

Latest Tweets

VisionaryArt