Technische Handelsstrategien und Rückgaberechtbarkeit: NYSE Diese Studie besteht aus einer empirischen Analyse der technischen Handelsregeln (der einfache Preis gleitende Durchschnitt, die Dynamik und das Handelsvolumen) unter Verwendung des NYSE-Wertgewichteten Index über den Zeitraum 1962-1996 sowie , Drei Teilperioden. Zu den verwendeten Methoden gehören die traditionelle t-Test - und Rest-Bootstrap-Methodik, die zufällige Walk, GARCH-M und GARCH-M mit einigen Instrumentenvariablen verwendet. Die Ergebnisse zeigen, dass die technischen Handelsregeln einen Wert hinzufügen, um Gewinnchancen über eine Buy-Hold-Strategie zu erfassen. Wenn die Handelsregeln auf die verschiedenen Teilproben angewendet werden, sind die Ergebnisse in der letzten Unterperiode, 1985-1996, schwächer. Dies kann bedeuten, dass der Markt in den vergangenen Jahren aufgrund technologischer Verbesserungen effizienter wird. 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Die Fähigkeit der einfachen technischen Handelsregeln zur Prognose zukünftiger Börsenbewegungen gilt für 17 Schwellenländer, die über den längsten Zeitraum von Januar 1986 bis September 2003 beprobt wurden. Einige der betrachteten Handelsregeln konnten erhebliche Erträge erzielen, und diese Informationen könnten Bei Gelegenheit gewinnbringend ausgenutzt werden. Die Marktbedingungen und das Handelsvolumen sind eine wichtige Rolle bei der Bestimmung der Nützlichkeit der technischen Handelsregeln. Von Q. J. Zhu. 2006 Investitionssysteme werden mit einem Framework untersucht, das ihre Profile (die kumulative Wahrscheinlichkeitsverteilung auf alle möglichen prozentualen Gewinne von Trades) und ihre Log-Return-Funktionen (die erwartete durchschnittliche Rendite pro Handel im logarithmischen Maßstab als Funktion der Investitionsgröße in t. Investitionssysteme werden unter Verwendung eines Frameworks untersucht, der ihre Profile (die kumulative Wahrscheinlichkeitsverteilung auf alle möglichen prozentualen Gewinne von Trades) und ihre Log-Return-Funktionen (die erwartete durchschnittliche Rendite pro Handel in logarithmischer Skala als Funktion der Investitionsgröße in Bezug auf Der prozentuale Anteil des verfügbaren Kapitals) Der Effizienzindex für ein Anlagesystem, definiert als das Maximum der Log-Return-Funktion, wird als Maßnahme vorgeschlagen, um Anlagesysteme für ihre intrinsischen Vorteile zu vergleichen. Dieser Effizienzindex kann als Verallgemeinerung betrachtet werden Shannons-Informationsrate für einen Kommunikationskanal, Anwendungen werden veranschaulicht, nationale Institutionen, Entwickler von Handelssystemen bieten auch Simulationsergebnisse für ihre Methoden (siehe z 1, 3). Eine akademische Forschung zu bestimmten Investitionsmethoden findet sich auch (siehe z. B. -2, 5, 6-). Allerdings spiegeln diese historischen Aufführungen nicht immer das wahre Potenzial der Anlagesysteme wider, da die Ergebnisse oftmals durch Investitionsgrößen verzögert werden. In der Simulation von Investitionssystemen. Von Wee Mien, Cheung Uzay Kaymak. ABSTRAKT: Die technische Analyse wird manchmal in den Finanzmärkten verwendet, um den Händlern zu helfen, Kauf - und Verkaufsentscheidungen zu treffen. Der Erfolg der technischen Analyse hängt davon ab, wie man die verfügbaren Signale interpretiert. Die Integration von menschlichem Fachwissen in verfügbare Modelle gilt als wesentlich dafür. ABSTRAKT: Die technische Analyse wird manchmal in den Finanzmärkten verwendet, um den Händlern zu helfen, Kauf - und Verkaufsentscheidungen zu treffen. Der Erfolg der technischen Analyse hängt davon ab, wie man die verfügbaren Signale interpretiert. Die Integration von menschlichem Fachwissen in verfügbare Modelle gilt als wesentlich für diesen Zweck. Fuzzy-Systeme könnten für die Entwicklung von Entscheidungsmodellen verwendet werden, in denen die Erfahrung eines Händlers auf natürliche Weise integriert werden kann. In diesem Beitrag untersuchen wir ein Handelsmodell, das Fuzzy-Logik und technische Analyse kombiniert, um Muster und Trends in Finanzindizes zu finden. Die Regelbasis des Fuzzy-Systems wird relativ einfach gehalten, um die Interpretierbarkeit des Modells zu erhöhen. Das Fuzzy-Modell wird durch den Einsatz eines genetischen Algorithmus und historischer Daten optimiert. Die empirischen Ergebnisse zeigen, dass das vorgeschlagene Modell in der Lage ist, in den Out-of-Sample-Perioden im Vergleich zu einer Buy-and-Hold-Handelsstrategie unter Ausschluss von Transaktionskosten höhere risikoabgeführte Renditen zu erzielen. Die Ergebnisse zeigen auch, dass das vorgeschlagene System ein bestehendes Portfolio-Allokationssystem in einem Finanzinstitut übertreffen kann, aber die Performance war nicht über alle betrachteten Zeiträume hinweg konsistent. Englisch: www. tab. fzk. de/en/projekt/zusammenf...ng/ab117.htm In den verschiedenen Studien wurde berichtet, dass die technische Analyse der historischen Preise prädiktive Kraft besitzt und Kauf-und-Hold-Strategien und andere (statistische) Methoden 14, -15-, 16. Smirlock und Starks 17 zeigen, dass es eine Beziehung zwischen Handelsvolumen und vergangenen Renditen, und erklären, dass das vergangene Handelsvolumen wertvolle Informationen über einen Wertpapierpreis enthalten kann. Hallo. Von Anirban Dutta, Anirban Dutta, Anirban Dutta. 2010 Dieser Dissertation-Open Access wird Ihnen kostenlos zur Verfügung gestellt. Dieser Dissertation-Open Access wird Ihnen kostenlos zur Verfügung gestellt und offener Zugang von Valeri Sokolovski (sklval. 2011. Zitat daraus oder Informationen, die daraus abgeleitet werden, sollen ohne vollständige Anerkennung der Quelle veröffentlicht werden. Die Arbeit soll für Privatstudien genutzt werden Oder nicht-kommerzielle Forschungszwecke nur veröffentlichte von der University of Cape Town (UCT) in Bezug auf die nicht-exklusive Lizenz gewährt UCT von. Zitat aus ihm oder Informationen daraus abgeleitet wird, ohne vollständige Anerkennung der Quelle veröffentlicht werden. Die Arbeit soll nur für private Studien oder nicht-kommerzielle Forschungszwecke verwendet werden. Veröffentlicht von der University of Cape Town (UCT) im Hinblick auf die nicht ausschließliche Lizenz, die UCT vom Autor erteilt wurde. Un ive rsi ty f C ap e Von der Austin P. Hallett, Dean Gregory Hess, 2012. Vergleichende Studie über technische Handelsstrategien und Rückkehrvorhersehbarkeit: eine Erweiterung von Brock, Lakonishok und LeBaron (1992) unter Verwendung von NYSE - und NASDAQ-Indizes Bei der Anforderung einer Korrektur , Bitte erwähnen Sie diese Artikel Handle: RePEc: eee: quaeco: v: 42: y: 2002: i: 3: p: 611-631. Siehe allgemeine Informationen zur Korrektur von Material in RePEc. Für technische Fragen zu diesem Artikel, oder um seine Autoren, Titel, Abstract, bibliographischen oder Download-Informationen zu korrigieren, kontaktieren Sie: (Dana Niculescu) Wenn Sie diesen Artikel verfasst haben und noch nicht bei RePEc registriert sind, empfehlen wir Ihnen, dies zu tun. Dies ermöglicht es, Ihr Profil mit diesem Element zu verknüpfen. Es erlaubt Ihnen auch, potenzielle Zitate zu diesem Artikel zu akzeptieren, dass wir unsicher sind. Wenn Referenzen ganz fehlen, können Sie sie mit diesem Formular hinzufügen. 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In dieser Arbeit verwenden wir fuzzy linguistische Variablen, um technische Indikatoren für die Identifizierung und Wissensentdeckung darzustellen, weil der Grad des komplexen Rechnens stark reduziert ist, so dass Investoren linguistische Variablen leichter verstehen können41. Zuerst müssen wir das Handelssignal modellieren, indem wir die nichtlineare Lernfähigkeit des SVR-Ansatzes verwenden, um den Handelspunkt für die Gewinnung zu identifizieren. Abstrakt Ausblenden abstrakt ABSTRAKT: Das Wendepunkt Vorhersage Schema für zukünftige Zeitreihen-Analyse auf der Grundlage der Vergangenheit und aktuelle Informationen ist weit verbreitet im Bereich der finanziellen Anwendungen eingesetzt. In dieser Forschung wird ein neuartiger Ansatz zur Erkennung von Wendepunkten des Handelssignals unter Verwendung eines Fuzzy-Regel-basierten Modells vorgestellt. Das Takagi-Sugeno-Fuzzy-Regelmodell (das TS-Modell) kann den täglichen Börsenhandel aus Sätzen von technischen Indikatoren nach den Trading-Signalen, die von einer SVR-Technik (Support Vector Regression) gelernt wurden, genau identifizieren. Darüber hinaus werden bei der Erstellung neuer Handelspunkte die Struktur und die Parameter des TS-Modells ständig vererbt und aktualisiert. Um die Wirksamkeit des vorgeschlagenen TS-Fuzzy-Regel-basierten Modellierungsansatzes zu überprüfen, haben wir die Aktienhandelsdaten am US-Aktienmarkt erworben. Der TS-Fuzzy-Ansatz mit dynamischer Schwellwertregelung wird mit einem herkömmlichen linearen Regressionsmodell und künstlichen neuronalen Netzwerken verglichen. Unser Ergebnis zeigt, dass das TS-Fuzzy-Modell nicht nur mehr Gewinn als andere Ansätze liefert, sondern auch eine stabile dynamische Identifizierung der Komplexität des Bestandsvorhersagesystems ermöglicht. Volltext Artikel Okt 2015 Angewandte Wirtschaft Pei-Chann Chang Jheng-Long Wu Jyun-Jie Lin zitiert den Grund, dass die technische Analyse weiterhin verwendet wird. Hsu et al. (2010) zeigte, dass im Vergleich zur BampH-Strategie für die NASDAQ die Buy-and-Selling-Strategie nach technischer Analyse höhere Renditen erzielen kann, auch wenn (Kauf - und Verkaufs-) Provisionen berücksichtigt werden. Die DJIA und die SampP 500 Indizes zeigten diese Profitabilität nicht. Kwon und Kish (2002) untersuchten auch die Überschussrenditen für die NYSE für den Zeitraum 19621996. Die Prüfung verwendete t-Tests und stellte fest, dass die technische Analyse tatsächlich zur Erzielung von Überschussrenditen nach der BampH-Strategie beiträgt. Fama und Französisch (1988) untersuchten die Autokorrelation der täglichen und wöchentlichen Aktienrenditen für den Zeitraum 19261985. Sie fanden Stquabel Show abstract Ausblenden ABSTRAKT: Diese Studie vergleicht die Rendite von der traditionellen Buy and Hold (BampH) Strategie an bekannte technische Oszillatoren, die angewendet werden Diverse Indizes, die den Weltmarkt (DJI, FTSE, NK225 und TA100) im Zeitraum 2007-2012 führen. Unser Ziel war es, festzustellen, ob technische Werkzeuge konsequent Erträge erzielen können, die über die der BampH-Strategie über verschiedene Finanzmärkte hinausgehen. Wir fanden den relativen Stärkeindex (RSI) als der beste Oszillator, der die DJIA, den FTSE100 und den NK225 für fünf der sechs untersuchten Jahre übertrifft. Der einzige Index, der besser als der RSI war, war TA100, der alle untersuchten Oszillatoren übertraf. Auf dem zweiten Platz war der gleitende, durchschnittliche Konvergenz-Transistor (MACD) - Oszillator, der die NK225-BampH-Strategie übertraf und für TA100 an zweiter Stelle kam. Die Ergebnisse zeigen, dass bei den Bärenmärkten die RSI und MACD generell bessere Gewinne erzielen als die Indizes, während das Gegenteil während der Bullenmärkte auftritt. Volltext Artikel Feb 2015 Gil Cohen Elinor Cabiri quoten die nonprice Informationen berücksichtigt wird, können historische Preise helfen, höhere Renditen zu generieren. Brock et al. (1992) getestet die gleitenden Durchschnitt und Trading-Bereich Breakout Regeln auf dem DowJones Industrial Average und kam zu dem Schluss, dass diese beiden Regeln übertreffen die Buy-and-Hold-Strategie. Mills (1997) zeigte ein ähnliches Ergebnis für den FT30-Index. Kwon und Kish (2002) dokumentierten, dass die technischen Regeln die Buy-and-Hold-Strategie in der NYSE schlagen. In diesem Artikel werden zwei Oszillatoren ausgewertet, um zu sehen, ob ihre zugehörigen Regeln im Vergleich zur Buy-and-Hold-Strategie rentabel sind. Der Datensatz von Mills (1997) wird erneut untersucht. 19351954, 19551974 und 19751994. Jede Teilprobe enthält aboquot Dateidaten Jun 2014 Angewandte Ökonomie Terence Tai-Leung Chong Wing-Kam Ng
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