Técnico negociação estratégias e retorno previsibilidade

Estratégias técnicas de negociação e previsibilidade de retorno: NYSE Este estudo consiste em uma análise empírica das regras técnicas de negociação (a média móvel de preço simples, a dinâmica eo volume de negociação) utilizando o índice ponderado pelo valor da NYSE durante o período 1962-1996, bem como , Três subperíodos. As metodologias empregadas incluem o teste t tradicional e a metodologia de bootstrap residual utilizando Random Random, GARCH-M e GARCH-M com algumas variáveis ​​instrumentais. Os resultados indicam que as regras técnicas de negociação agregam um valor para capturar oportunidades de lucro em relação a uma estratégia de buy-hold. Quando as regras de negociação são aplicadas às sub-amostras diferentes, os resultados são mais fracos no último subperíodo, 1985-1996. Isso pode implicar que o mercado está ficando eficiente em informações nos últimos anos por causa de melhorias tecnológicas. 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A capacidade de regras técnicas simples de negociação para prever os movimentos futuros do mercado de ações é considerada para 17 mercados emergentes amostrados durante o período mais longo de janeiro de 1986 a setembro de 2003. Algumas das regras de negociação consideradas foram capazes de gerar retornos significativos, Ser aproveitado de forma rentável em ocasiões. As condições de mercado eo volume de negócios desempenham um papel importante na determinação da utilidade das regras técnicas de negociação. Por Q. J. Zhu. 2006. Os sistemas de investimento são estudados usando uma estrutura que enfatiza seus perfis (a distribuição de probabilidade cumulativa em todos os ganhos percentuais possíveis de negócios) e suas funções de retorno logarítmico (o retorno médio esperado por comércio em escala logarítmica em função do tamanho do investimento em t. Os sistemas de investimento são estudados usando uma estrutura que enfatiza seus perfis (a distribuição de probabilidade cumulativa em todos os possíveis ganhos percentuais de negócios) e suas funções de retorno logarítmico (o retorno médio esperado por comércio em escala logarítmica em função do tamanho do investimento em termos de O índice de eficiência de um sistema de investimento, definido como o máximo da função de retorno logarítmico, é proposto como uma medida para comparar os sistemas de investimento com seu mérito intrínseco. Este índice de eficiência pode ser visto como uma generalização de Taxa de informação de Shannons para um canal de comunicação. As aplicações são ilustradas. Elopers de sistemas de negociação também irá fornecer resultados de simulação para os seus métodos (ver, e. 1, 3). A investigação académica sobre certos métodos de investimento também pode ser encontrada (ver, por exemplo, -2, 5, 6 -). No entanto, esses desempenhos históricos nem sempre refletem o verdadeiro potencial dos sistemas de investimento, pois os resultados são muitas vezes distorcidos pelo tamanho dos investimentos. Na simulação de sistemas de investimento. Por Wee Mien, Cheung Uzay Kaymak. RESUMO: A análise técnica é por vezes utilizada nos mercados financeiros para ajudar os comerciantes a tomar decisões de compra e venda. O sucesso da análise técnica depende da interpretação dos sinais disponíveis. A integração da experiência humana nos modelos disponíveis é considerada essencial para isso. RESUMO: A análise técnica é por vezes utilizada nos mercados financeiros para ajudar os comerciantes a tomar decisões de compra e venda. O sucesso da análise técnica depende da interpretação dos sinais disponíveis. A integração da experiência humana nos modelos disponíveis é considerada essencial para este fim. Os sistemas difusos poderiam ser utilizados para o desenvolvimento de modelos de decisão em que a experiência de um operador possa ser incorporada de forma natural. Neste artigo, examinamos um modelo de negociação que combina lógica fuzzy e análise técnica para encontrar padrões e tendências em índices financeiros. A base de regra do sistema fuzzy é mantida relativamente simples para melhorar a interpretabilidade do modelo. O modelo fuzzy é otimizado usando um algoritmo genético e dados históricos. Os resultados empíricos mostram que o modelo proposto é capaz de gerar retornos com maior risco-descontado nos períodos fora da amostra, em comparação com uma estratégia de compra e retenção com exclusão de custos de transação. Os resultados também indicam que o sistema proposto pode superar um sistema de alocação de carteira existente em uma instituição financeira, mas o desempenho não foi consistente em todos os períodos de tempo considerados. De análise técnica, diversos estudos têm relatado que a análise técnica dos preços históricos possui poder preditivo, batendo estratégias de compra e retenção e outros métodos (estatísticos) 14, -15--, 16. Smirlock e Starks 17 mostram que há um Relação entre volume de negociação e retornos passados, e afirmam que o volume de negociação passado pode conter informações valiosas sobre um preço de títulos. Oi. Por Anirban Dutta, Anirban Dutta, Anirban Dutta. 2010. Esta Dissertação-Acesso Aberto é trazido a você para acesso livre e aberto. Esta Dissertação-Acesso Aberto é trazida a você para acesso livre e aberto por Valeri Sokolovski (sklval. 2017), ou a informação derivada dele deve ser publicada sem o reconhecimento completo da fonte. A tese deve ser usada para estudo privado Ou apenas fins de pesquisa não comercial, publicado pela Universidade de Cape Town (UCT) em termos da licença não exclusiva concedida à UCT pela citação ou por informações dela derivadas deve ser publicada sem o reconhecimento integral da fonte. A tese deve ser usada somente para fins de pesquisa privada ou de pesquisa não comercial, publicada pela Universidade de Cape Town (UCT) em termos da licença não exclusiva concedida à UCT pelo autor. O estudo comparativo de estratégias técnicas de negociação e previsibilidade de retorno: uma extensão de Brock, Lakonishok e LeBaron (1992) usando índices de NYSE e NASDAQ Ao solicitar um cor Por favor, mencione este item: RePEc: eee: quaeco: v: 42: y: 2002: i: 3: p: 611-631. Veja informações gerais sobre como corrigir material no RePEc. Para questões técnicas sobre este item, ou para corrigir seus autores, título, resumo, informações bibliográficas ou download, entre em contato: (Dana Niculescu) Se você é autor deste item e ainda não está registrado no RePEc, recomendamos que o faça aqui. Isso permite vincular seu perfil a esse item. Ele também permite que você aceite citações em potencial para este item que estamos incertos sobre. Se as referências estiverem totalmente ausentes, você pode adicioná-las usando este formulário. Se as referências completas listarem um item que está presente no RePEc, mas o sistema não tiver vinculado a ele, você pode ajudar com este formulário. Se você souber de itens ausentes citando este, você pode nos ajudar a criar esses links adicionando as referências relevantes da mesma maneira como acima, para cada item referente. Se você é um autor registrado deste item, você também pode querer verificar a guia de citações em seu perfil, pois pode haver algumas citações esperando confirmação. 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Neste artigo, utilizamos variáveis ​​lingüísticas fuzzy para representar dados de indicadores técnicos para identificação e descoberta de conhecimento porque o grau de computação complexa é muito reduzido para que os investidores possam compreender as variáveis ​​lingüísticas mais facilmente41. Primeiro, precisamos modelar o sinal de negociação usando a habilidade de aprendizagem não-linear da abordagem SVR para identificar o ponto de negociação para obter lucros. O esquema de previsão de pontos de viragem para análise de séries temporais futuras com base em informações passadas e presentes é amplamente empregado no campo de aplicações financeiras. Nesta pesquisa, é apresentada uma nova abordagem para identificar pontos de viragem do sinal de negociação usando um modelo baseado em regras difusas. O modelo baseado em regras fuzzy Takagi-Sugeno (o modelo TS) pode identificar com precisão a negociação de ações diárias a partir de conjuntos de indicadores técnicos de acordo com os sinais de negociação aprendidos por uma técnica de regressão de vetor de suporte (SVR). Além disso, quando novos pontos de negociação são criados, a estrutura e os parâmetros do modelo TS são constantemente herdados e atualizados. Para verificar a eficácia da abordagem de modelagem baseada em regras fuzzy TS, adquirimos os dados de negociação de ações no mercado de ações dos EUA. A abordagem fuzzy TS com controle de limiar dinâmico é comparada com um modelo de regressão linear convencional e redes neurais artificiais. Nosso resultado indica que o modelo fuzzy TS não só gera mais lucro do que outras abordagens, mas também permite uma identificação dinâmica estável das complexidades do sistema de previsão de estoque. Artigo completo de texto Oct 2017 Economia Aplicada Pei-Chann Chang Jheng-Long Wu Jyun-Jie Lin citar a razão pela qual a análise técnica continua a ser utilizado. Hsu et ai. (2010) mostrou que, em comparação com a estratégia BampH, para o NASDAQ a estratégia de compra e venda de acordo com a análise técnica pode gerar retornos mais altos, mesmo quando as comissões (de compra e venda) são consideradas. Os índices DJIA e SampP 500 não mostraram essa rentabilidade. Kwon e Kish (2002) também examinaram os retornos excedentes para a NYSE para o período 19621996. O exame usou t-testes e descobriu que a análise técnica realmente contribui para a obtenção de retornos excedentes de acordo com a estratégia BampH. Fama e French (1988) examinaram a autocorrelação dos retornos de ações diários e semanais para o período 19261985. Eles encontraram stquot Este estudo compara os retornos da estratégia tradicional de compra e retenção (BampH) para conhecidos osciladores técnicos aplicados a Diversos índices liderando o mercado global (DJI, FTSE, NK225 e TA100) no período 2007-2017. Nosso objetivo era estabelecer se as ferramentas técnicas podem consistentemente obter retornos superiores aos da estratégia BampH em vários mercados financeiros. Descobrimos que o índice de força relativa (RSI) é o melhor oscilador, superando o DJIA, o FTSE100 e o NK225 em cinco dos seis anos examinados. O único índice que melhorou do que o RSI foi TA100, que superou todos os osciladores examinados. Em segundo lugar estava o oscilador de convergência média móvel (MACD), que superou a estratégia NK225 BampH e ficou em segundo lugar para TA100. Os resultados mostram que, nos mercados de baixa renda, o RSI e o MACD geralmente produzem melhores ganhos do que os índices, enquanto o contrário ocorre durante os mercados em alta. Artigo completo Fev 2017 Gil Cohen Elinor Cabiri quoten a informação não-preço é tida em conta, os preços históricos podem ajudar a gerar retornos mais elevados. Brock et ai. (1992) testou a média móvel e as regras de breakout de intervalo de negociação no DowJones Industrial Average e concluiu que essas duas regras superam a estratégia de compra e retenção. Mills (1997) mostrou um resultado similar para o índice FT30. Kwon e Kish (2002) documentaram que as regras técnicas venceram a estratégia de compra e retenção na NYSE. Neste artigo, dois osciladores serão avaliados para ver se suas regras associadas são rentáveis ​​quando comparadas com a estratégia buy-and-hold. O conjunto de dados de Mills (1997) será reexaminado. 19351954, 19551974 e 19751994. Cada subamostra contém aboquot File Data Jun 2017 Economia Aplicada Terence Tai-Leung Chong Ala-Kam Ng