Strategie handlowe i przewidywalność zwrotów: NYSE Niniejsze opracowanie zawiera analizę empiryczną dotyczącą technicznych zasad handlowych (prosta średnia ruchoma, tempa i wolumenu obrotu), wykorzystując indeks ważony indeksem NYSE w latach 1962-1996, a także , trzy podokresy. Stosowane metodologie obejmują tradycyjną metodę testowania t-Studenta i metodę szczątkowości startu z wykorzystaniem losowego chodu, GARCH-M i GARCH-M z niektórymi zmiennymi instrumentami. Wyniki wskazują, że techniczne reguły handlowe zwiększają wartość, aby wykorzystać możliwości zysku w ramach strategii kupna-hold. Gdy reguły handlowe są stosowane do różnych podpróbek, wyniki są słabsze w ostatnim podokresie, w latach 1985-1996. Może to oznaczać, że rynek w coraz większym stopniu uzyskuje informacje w ostatnich latach ze względu na postęp technologiczny. Jeśli wystąpią problemy z pobraniem pliku, sprawdź, czy masz odpowiednią aplikację, aby ją wyświetlić. W przypadku dalszych problemów przeczytaj stronę pomocy IDEAS. Należy pamiętać, że te pliki nie znajdują się w witrynie IDEAS. Prosimy o cierpliwość, ponieważ pliki mogą być duże. Ponieważ dostęp do tego dokumentu jest ograniczony, możesz poszukać innej wersji w sekcji Related Research (poniżej poniżej) lub poszukać innej wersji. Artykuł dostarczony przez Taylor Francis Journals w swoim czasopiśmie Applied Financial Economics. Tom (Rok): 12 (2002) Wydanie (Miesiąc): 9 () Strony: 639-653by Michael D. Mckenzie. 2007. Zdolność prostych reguł handlowych do prognozowania przyszłych ruchów giełdowych jest rozważana na 17 rynkach wschodzących objętych próbą w najdłuższym okresie stycznia 1986 r. Do września 2003 r. Niektóre z zasad handlu uznane były w stanie przynieść znaczne zyski, a te informacje . Zdolność prostych reguł handlowych do prognozowania przyszłych ruchów giełdowych jest rozważana na 17 rynkach wschodzących objętych próbą w najdłuższym okresie stycznia 1986 r. Do września 2003 r. Niektóre z zasad handlu uznane za zdolne do generowania znacznych zwrotów, a te informacje mogłyby być z korzyścią wykorzystywane przy okazji. Uważa się, że warunki rynkowe i wolumen obrotu odgrywają istotną rolę w określaniu przydatności technicznych zasad handlu. Q. J. Zhu. 2006. Systemy inwestycyjne są badane w oparciu o ramy, które podkreślają ich profile (skumulowane rozkłady prawdopodobieństwa na wszystkich możliwych procentowych zyskach transakcji) oraz ich funkcje powrotne logów (oczekiwany średni zwrot z handlu w skali logarytmicznej w zależności od wielkości inwestycji w t. Systemy inwestycyjne są badane w oparciu o ramy, które podkreślają ich profile (skumulowany rozkład prawdopodobieństwa na wszystkich możliwych procentowych zyskach transakcji) oraz ich funkcje powrotne logów (oczekiwany średni zwrot z handlu w skali logarytmicznej w zależności od wielkości inwestycji w kategoriach procent efektywnego kapitału) Wskaźnik efektywności dla systemu inwestycyjnego, zdefiniowany jako maksymalna funkcja zwrotu logu, jest proponowany jako środek do porównywania systemów inwestycyjnych z ich wewnętrzną zasługą. Ten wskaźnik efektywności może być postrzegany jako uogólnienie Współczynnik informowania kanału komunikacyjnego dla Shannonów elopers systemów handlu dostarczą także wyników symulacji dla ich metod (patrz np. 1, 3). Można również znaleźć badania akademickie dotyczące pewnych metod inwestycyjnych (patrz np. -2, 5, 6 -). Te historyczne osiągnięcia nie zawsze odzwierciedlają prawdziwy potencjał systemów inwestycyjnych, ponieważ wyniki są często skośne wielkością inwestycji. W symulacji systemu inwestycyjnego. przez Wee Mien, Cheung Uzay Kaymak. STRESZCZENIE: Analizy techniczne są czasami stosowane na rynkach finansowych, aby pomóc przedsiębiorcom podejmować decyzje dotyczące zakupu i sprzedaży. Sukces analizy technicznej zależy od tego, jak interpretować dostępne sygnały. Uważa się, że istotna jest integracja wiedzy z ludźmi w dostępnych modelach. STRESZCZENIE: Analizy techniczne są czasami stosowane na rynkach finansowych, aby pomóc przedsiębiorcom podejmować decyzje dotyczące zakupu i sprzedaży. Sukces analizy technicznej zależy od tego, jak interpretować dostępne sygnały. Uważa się, że w tym celu istotna jest integracja wiedzy z ludźmi w dostępnych modelach. Systemy rozmyte mogłyby być wykorzystane do opracowywania modeli decyzji, w których doświadczenie podmiotu gospodarczego może być w naturalny sposób włączone. W niniejszym artykule analizujemy model handlu, który łączy w sobie logikę rozmytą i analizę techniczną w celu znalezienia wzorców i trendów wskaźników finansowych. Podstawa zasad systemu rozmytych jest stosunkowo prosta w celu zwiększenia interpretowalności modelu. Model rozmyta jest zoptymalizowany przy użyciu algorytmu genetycznego i danych historycznych. Wyniki empiryczne wskazują, że proponowany model może generować wyższe stopnie zwrotu z uwzględnieniem ryzyka w okresach pozabudżetowych w porównaniu z strategią handlową kupna i sprzedaży, z wyłączeniem kosztów transakcji. Wyniki wskazują również, że proponowany system może przewyższyć istniejący system alokacji portfeli w instytucji finansowej, ale wyniki nie były spójne w odniesieniu do wszystkich rozważanych okresów. W analizie technicznej różne badania wykazały, że analiza techniczna historycznych cen ma moc przewidywalną, pokonując strategie kupna-trzymania i inne (statystyczne) metody 14, -15-, 16. Smirlock i Starks 17 wykazują, że istnieje relacji między wolumenem obrotu a przeszłością oraz stwierdzić, że w poprzednim wolumenie obrotu może zawierać cenne informacje o cenie zabezpieczenia. Cześć. Anirban Dutta, Anirban Dutta, Anirban Dutta. 2017. Ten Dissertation-Open Access jest dostarczany do Ciebie za darmo i otwarty dostęp. Ten Dissertation-Open Access jest udostępniany bezpłatnie i otwarty dostęp przez Valeri Sokolovski (sklval 2017. cytat z niego lub informacje pochodzące z niego zostaną opublikowane bez pełnego uznania źródła). opublikowane przez Uniwersytet w Kapsztadzie (UCT) pod względem licencji niewyłącznej udzielonej UCT przez. notatkę z niej lub informacje pochodzące z niego publikowane bez pełnego uznania źródła. Publikacja przez Uniwersytet w Kapsztadzie (UCT) w odniesieniu do licencji niewyłącznej przyznanej UCT przez autora Un ive rsi ty f C ap e Analiza porównawcza technicznych strategii handlowych i przewidywalności zwrotów: rozszerzenie Brock, Lakonishok i LeBaron (1992) za pomocą indeksów NYSE i NASDAQ Kiedy prosi się o cor cor rection, proszę wspomnij o tym uchwycie: RePEc: eee: quaeco: v: 42: y: 2002: i: 3: p: 611-631. Zobacz ogólne informacje dotyczące poprawiania materiału w RePEc. Pytania techniczne dotyczące tej pozycji lub poprawianie ich autorów, tytułu, informacji abstrakcyjnej, bibliograficznej lub pobierania, skontaktuj się z: (Dana Niculescu) Jeśli autor tego utworu i nie jest jeszcze zarejestrowany w serwisie RePEc, zachęcamy do zrobienia tego tutaj. Umożliwia to powiązanie profilu z tym elementem. Pozwala również zaakceptować potencjalne cytaty dotyczące tej pozycji, których nie jesteśmy pewni. Jeśli brakuje odnośników, można je dodać za pomocą tego formularza. Jeśli pełne odniesienia wymieniają element, który jest w RePEc, ale system nie łączy się z nim, możesz pomóc w tym formularzu. Jeśli znasz brakujące pozycje cytujące ten plik, możesz pomóc nam stworzyć te linki, dodając odpowiednie odnośniki w taki sam sposób jak powyżej, dla każdego elementu referującego. Jeśli jesteś zarejestrowanym autorem tej pozycji, możesz sprawdzić kartę cytatów w swoim profilu, ponieważ niektóre cytaty będą czekać na potwierdzenie. Należy pamiętać, że poprawki mogą potrwać kilka tygodni, aby filtrować różne usługi RePEc. Więcej usług Śledź serie, czasopisma, autorów więcej Nowe dokumenty przez e-mail Subskrybuj nowości do RePEc Rejestracja autorów Profile publiczne dla badaczy ekonomii Różne typy badań w dziedzinie ekonomii dziedziny związane z amputacją Kto był studentem, z kim używał RePEc RePEc Biblio Artykuły korekcyjne amp artykuły o różnych tematach dotyczących ekonomii Prześlij swój artykuł do listy na temat RePEc i IDEAS EconAcademics Blog aggregator do celów badań nad ekonomią Plagiat Przypadki plagiatu w dziedzinie ekonomii Dokumenty Rynku Pracy RePEc seria artykułów roboczych poświęconych rynku pracy Fantasy League Udajesz, że jesteś na czele ekonomii Departament Usług z StL Fed Data, badania, aplikacje więcej z St. Louis FedTechnical Trading Strategies i Return Predictability: cytaty cytowane przez Citizen'ów NYSE 69 Referencje Odniesienia 21 adWypadkowy model identyfikacji znacznie zwiększy łatwość i wydajność predication szeregów czasowych. W niniejszym artykule używamy zmiennych językowych rozmytych do reprezentowania danych wskaźników technicznych dla identyfikacji i odkrywania wiedzy, ponieważ stopień złożonych obliczeń jest znacznie skrócony, dzięki czemu inwestorzy mogą łatwiej zrozumieć zmienne językowe41. Najpierw musimy wyznaczyć sygnał handlowy, wykorzystując nielinearną zdolność uczenia się podejścia SVR w celu zidentyfikowania punktu obrotu dla osiągnięcia zysku. abstrakt streszczenie Ukryj streszczenie ABSTRAKCJE: Schematy przewidywania punktów zwrotnych dla przyszłych analiz serii czasowych oparte na przeszłych i aktualnych informacjach są szeroko stosowane w dziedzinie aplikacji finansowych. W niniejszym artykule przedstawiono nowe podejście do identyfikowania punktów zwrotnych sygnału transakcyjnego przy użyciu modelu opartego na rozmytym modelu reguł. Model oparty na modelu rozmytym Takagi-Sugeno (model TS) umożliwia dokładne identyfikowanie codziennego obrotu giełdowego z zestawów wskaźników technicznych zgodnie z sygnałami handlowymi, które otrzymano techniką regresji wektora wsparcia (SVR). Ponadto, gdy tworzone są nowe punkty handlowe, struktura i parametry modelu TS są stale dziedziczone i aktualizowane. Aby zweryfikować skuteczność proponowanego podejścia do modelowania opartego na podejściu opartym na rozmytej TS, uzyskaliśmy informacje o giełdach na amerykańskim rynku akcji. Zmienne podejście TS z dynamiczną kontrolą progową porównuje się z konwencjonalnym modelem regresji liniowej i sztucznym siecią neuronową. Nasz wynik wskazuje, że model rozmyty TS nie tylko przynosi więcej zysków niż inne podejścia, ale także umożliwia stabilną dynamiczną identyfikację złożoności systemu prognozowania zapasów. Pełny tekst Artykuł Październik 2018 Ekonomia stosowana Pei-Chan Chang Jheng-Long Wu Jyun-Jie Lin cytuje, że nadal stosuje się analizę techniczną. Hsu i wsp. (2017) wykazały, że w porównaniu do strategii BampH dla NASDAQ strategia kupna-sprzedaży na podstawie analizy technicznej może przynieść wyższe zyski, nawet jeśli uwzględniono prowizje (kupna i sprzedaży). Wskaźniki DJIA i SampP 500 nie wykazały tej rentowności. Kwon i Kish (2002) zbadali też nadwyżki zwrotu dla NYSE za okres 19621996. Badanie przeprowadziło testy t-testowe i stwierdziło, że analiza techniczna rzeczywiście przyczynia się do uzyskania nadmiernych zwrotów zgodnie z strategią BampH. Fama i Francuzi (1988) zbadali autokorelację dziennych i tygodniowych notowań giełdowych za okres 19261985. Stwierdzili, że w tym badaniu porównano wyniki tradycyjnej strategii kupna i sprzedaży (BampH) z dobrze znanymi oscylatorami technicznymi zastosowanymi do zróżnicowane wskaźniki prowadzące na globalny rynek (DJI, FTSE, NK225 i TA100) w latach 2007-2017. Naszym celem było ustalenie, czy narzędzia techniczne mogą konsekwentnie osiągnąć zyski przekraczające cele strategii BampH na różnych rynkach finansowych. Stwierdziliśmy, że względny indeks wytrzymałościowy (RSI) jest najlepszym oscylatorem, przewyższając DJIA, FTSE100 i NK225 przez pięć z sześciu lat zbadanych. Jedynym indeksem, który czynił lepszy od RSI, był TA100, który przewyższał wszystkie badane oscylatory. Na drugim miejscu był ruchowy oscylator konwergentywnej transformacji (MACD), który przewyższał strategię NK225 BampH i znalazł się na drugim miejscu dla TA100. Wyniki pokazują, że na niedźwiedzich rynkach RSI i MACD generują zazwyczaj lepsze wyniki niż wskaźniki, podczas gdy na rynkach byków następuje odwrotność. Pełny tekst Artykuł Feb 2018 Gil Cohen Elinor Cabiri cytuje informacje niebędące cenami, historyczne ceny mogą przyczynić się do uzyskania wyższych zwrotów. Brock i wsp. (1992) zbadały średnie ruchome i reguły breakoutu handlowego na poziomie DowJones Industrial Average i stwierdziły, że te dwie zasady przewyższają strategię buy-and-hold. Młyny (1997) wykazały podobny wynik dla indeksu FT30. Kwon i Kish (2002) udokumentowali, że zasady techniczne pokonują strategię buy-and-hold w NYSE. W tym artykule zostaną omówione dwa oscylatory, aby sprawdzić, czy ich powiązane reguły są opłacalne w porównaniu z strategią zakupu i trzymania. Zestaw danych Mills (1997) zostanie ponownie zbadany. 19351954, 19551974 i 19751994. Każda podczęstka zawiera abokwencję Dane z pliku Jun 2017 Zastosowana ekonomia Terence Tai-Leung Chong Wing-Kam Ng
No comments:
Post a Comment