Forbedre Moving Average Trading Rules med Boosting og Statistical Learning Methods Publisert online 10. mai 2008 i Wiley InterScience (interscience. wiley) DOI. 10.1002for.1068 Forbedre Moving Average Trading Rules med Boosting og Statistical Learning Methods JULIN ANDRADA-FLIX og Institutt for kvantitative metoder i økonomi og ledelse, Universitetet i Las Palmas de Gran Canaria, Spania Vi presenterer et system for å kombinere ulike typer spådommer gitt ved en bred kategori av mekaniske handelsregler gjennom statistiske læringsmetoder (økning, og flere modell-gjennomsnittlige metoder som bayesiske eller enkle middelmålinger). Statistiske læringsmetoder gir bedre resultater utenom prøven enn de fleste av de eneste glidende gjennomsnittsreglene i NYSE Composite Index fra januar 1993 til desember 2002. Videre, ved hjelp av en filtre for å redusere handelsfrekvensen, gir den filtrerte boostemodellen en teknisk strategi som, selv om det ikke er i stand til å overvinne avkastningen av buy-and-hold-strategien (BampH) i økende perioder, overvinter den BampH i fallende perioder og kan absorbere en betydelig del av fall i markedet. Copyright 2008 John Wiley amp Sons, Ltd. nøkkelord teknisk analyse øker statistisk læring modellvalg INNLEDNING Teknisk analyse består av forsøket på å prognostisere priser på et finansmarked ved å studere tidligere priser og andre relaterte sammendragsstatistikker vedrørende sikkerhetshandel. Til tross for akademikernes skeptiske holdning til teknisk analyse har tekniske analyser i løpet av de siste 20 årene hatt en renessanse i den akademiske verden, og det har blitt utviklet en betydelig mengde teoretisk og empirisk arbeid som støtter den tekniske analysen. Således har teoretiske modeller blitt foreslått av Hellwig (1982), Treynor og Ferguson (1985), Brown and Jennings (1989) og Blume et al. (1994). Også mange empiriske papirer gir bevis på profittabiliteten av tekniske handelsregler, utestående blant annet er Brock et al. (1992), Levich og Thomas (1993), Blume et al. (1994), Knez og Ready (1996), Genay (1996), Neely et al. (1997) og Chang and Osler (1999). Korrespondanse til: Fernando Fernndez-Rodrguez, Facultad de Ciencias Econmicas og Empresariales, 35017 Las Palmas de Gran Canaria, Spania. E-post: ffernandezdmc. ulpgc. es Formålet med vårt papir er å gi et system for å kombinere ulike typer spådommer som tilbys av en bred kategori av mekaniske handelsregler. Gjennom statistiske læringsmetoder (som for eksempel å øke, og flere modell-gjennomsnittlige metoder som Bayesian eller komité), vil nye spådommer bli bygget ut fra et gitt sett av tekniske spådommer. Resten av dette papiret har blitt strukturert som følger. I neste avsnitt presenteres en kort gjennomgang av tekniske handelsregler som brukes i dette papiret. Den tredje delen fokuserer på å beskrive de mest populære statistiske læringsmetodene som Boosting, og Bayesian modell gjennomsnitt. Den fjerde delen presenterer de fi nansjonsmålingene som er benyttet for å evaluere og sammenligne de tekniske handelsreglene som er opprettet. Den femte delen viser de empiriske resultatene. Den sjette delen presenterer hovedkonklusjonene. TEKNISKE HANDELSREGLER I dette papiret studerer vi den prediktive kraften om informasjonskombinasjonen fra en av de mest populære handelsreguleringsfamiliene som er ansatt i teknisk analyse, variabelen som beveger gjennomsnittlig regelverk (VMA fremover). VMA-regler innebærer sammenligning av et kortsiktig glidende gjennomsnitt av priser til et langsiktig glidende gjennomsnitt. Derfor sendes (selges) signaler når det kortsiktige gjennomsnittet overstiger (er mindre enn) det langsiktige gjennomsnittet med minst et forhåndsdefinert prosentandel. Innføringen av et band rundt det bevegelige gjennomsnittet reduserer antall kjøpssalgssignaler ved å eliminere markedet whiplash når de korte og lange flytteverdiene er nært. Dette bandet, som normalt betraktes som 1, reduserer antall kjøp og salgssignaler. Ingen signal genereres når det korte glidende gjennomsnittet er innenfor bandet. Med et bånd på null, klassifiseres den tekniske regelen som VMA gir alle dager i enten kjøpsdager eller salgsdager. Lengden på de bevegelige gjennomsnittene må velges av teknikeren. Den mest populære regelen som brukes i teknisk analyse er 1200, hvor den korte perioden er 1 dag og den lange perioden er 200 dager. Ikke desto mindre er andre mye brukte handelsregler 150, 1150, 5150, 1200 og 2200 (se Brock et al., 1992). Den skeptiske holdningen til den akademiske verden om teknisk analyse er motivert av den effektive markedshypotesen, som innebærer at tilgjengelig offentlig informasjon, som forrige priser, ikke skal hjelpe handelsmenn til å oppnå uvanlig høy avkastning når en risikopremie er blitt diskontert. Fama (1970, 1976) definerer således et marked som svakt form effektivt dersom dagens priser fullt ut reflekterer informasjonen i tidligere priser. Svak form effektivitet innebærer at teknisk analyse av tidligere aksjekurser ikke har noen verdi. Forbedre bevegelige gjennomsnittlige handelsregler med økende og statistiske læringsmetoder Når du ber om en korreksjon, vær oppmerksom på at disse elementene håndterer: RePEc: jof: jforec: v: 27: y: 2008: i: 5: p: 433-449. Se generell informasjon om hvordan du retter materiale i RePEc. For tekniske spørsmål angående dette elementet, eller for å rette opp forfatterens, tittel, abstrakt, bibliografisk eller nedlastingsinformasjon, ta kontakt: (Wiley-Blackwell Digital Licensing) eller (Christopher F. Baum) Hvis du har skrevet denne artikkelen og ikke er registrert RePEc, vi oppfordrer deg til å gjøre det her. Dette gjør det mulig å koble profilen din til dette elementet. Det tillater deg også å akseptere potensielle sitater til dette elementet som vi er usikre på. Hvis referanser mangler helt, kan du legge til dem ved hjelp av dette skjemaet. Hvis de fulle referansene viser et element som er til stede i RePEc, men systemet ikke lenker til det, kan du hjelpe med dette skjemaet. Hvis du vet om manglende elementer som citerer denne, kan du hjelpe oss med å opprette disse linkene ved å legge til de relevante referansene på samme måte som ovenfor, for hvert referanseelement. Hvis du er en registrert forfatter av dette elementet, kan du også sjekke tittelfanen i profilen din, da det kan være noen henvisninger som venter på bekreftelse. Vær oppmerksom på at rettelser kan ta noen uker å filtrere gjennom de ulike RePEc-tjenestene. Flere tjenester Følg serier, tidsskrifter, forfattere mer Ny nyhetsbrev via e-post Abonner på nye tilføyelser til RePEc Forfatterregistrering Offentlige profiler for økonomiforskere Forskjellige forskningsrangeringer i økonomi-relaterte felt Hvem var student av hvem ved hjelp av RePEc RePEc Biblio Curated articles amp papirer på ulike økonomi-emner Last opp papiret ditt for å bli oppført på RePEc og IDEAS EconAcademics Bloggaggregat for økonomiforskning Plagiering Sager av plagiering i økonomi Arbeidsmarkedspapirer RePEc arbeidspapirserier dedikert til arbeidsmarkedet Fantasy League Låt deg være i roret av en økonomi Avdelingstjenester fra StL Fed Data, forskning, applikasjoner mer fra St. Louis FedLearn Forex: Trend Trading Rules med Moving Average Crosses Artikkel Sammendrag: Mange handelssystemer bygger av et godt bevegelige gjennomsnittsoverskudd for å oppdage poster og utganger. Når du forstår konseptet og hvordan du bruker Moving average crossovers til din handel, vil du se hvordan denne enkle teknikken kan fungere for alle typer trader (lang, middels, kortvarig). Når en næringsdrivende begynner å studere den tekniske analysen av prishandlingen, vil de ofte bli introdusert til Moving Averages. Hvis Teknisk analyse er forsøket på å prognostisere fremtidige prisutviklinger, er Moving Averages en verdig start. Når du forstår glidende gjennomsnitt, kan du deretter bruke to bevegelige gjennomsnitt og finne en oppføring og utgang basert på en crossover. Letrsquos starter med to enkle definisjoner og bygger derfra: Moving Averages (MA): Gjennomsnittlig pris over et bestemt antall perioder (for eksempel 50, 100, 200). Hvis markedet er i en betydelig oppgang, bør gjennomsnittsprisen over en bestemt periode øke, og prisen bør ikke svekkes under gjennomsnittet. Flytte Gjennomsnittlig Crossover: Poenget på et diagram når det er et kryssovergang på kortere eller raskere gjennomsnitt over eller under det langsiktige eller langsommere bevegelige gjennomsnittet. Lær Forex: Flytte Gjennomsnittlig Crossover Eksempelbilde laget av Tyler Yell, CMT Mange handlere har vært på månen og tilbake jobber for å finne den strategien som fungerer best for dem. Men de fleste tradersrsquo strategier stammer og slutter med en bevegelig gjennomsnittlig crossover til tidsposter og utganger. Faktisk har dette enkle systemet opprettet tidsprøvede navn for kryss som lsquoGolden Crossrsquo og lsquoDeath Crossrsquo fordi markedet har en tendens til å ære når en crossover finner sted. Lær Forex: Gullkorset er et bullish-signal når 50 MA krysser over 200 MA-diagrammet. Laget av Tyler Yell, CMT Learn Forex: Death Cross er et Bearish Signal når 50 MA krysser under 200 MA-diagrammet. Laget av Tyler Yell, CMT Det første du må sette pris på når du forstår et glidende gjennomsnittsovergang er enkelheten. Markeder har en tendens til å oscillere og handle innenfor et veldefinert utvalg eller trend. Traders snart lærer at følgende trender kan tilby mest mulig belønning for minst mulig arbeid og glidende gjennomsnittsoverganger drar nytte av denne realiseringen. Det er også viktig at mange valutaer og omsettelige instrumenter ikke trender. Men når du finner et valutapar som har en historie med trending, og du ser et gjennomsiktig gjennombrudd, kan du se etter å inngå en handel med en veldefinert risiko ved å sette stoppet over eller under crossover. Fordeler ved å bruke en Moving Average Crossover Strategy Den glidende gjennomsnittlige crossover trading strategien bringer sammen et kortere sikt glidende gjennomsnitt med et lengre sikt glidende gjennomsnitt. Vanlige eksempler er en 10 MA og en 30 MA for kortere semesteroppføringer eller en 50 MA og en 200 MA for langsiktige oppføringer. Når du går inn og ut avhengig av kryssoverganger, lar du deg selv ta objektive signaler som reflekterer markedsstyrken. Risiko for å bruke en Moving Average Crossover Strategy Selv om dette er sett på som den enkleste handelsstrategien, er Moving Average Crossover for følgende trender ikke uten drawbacks. De bevegelige gjennomsnittene gir likevekt til alle priser innen den valgte perioden ved bruk av indikatoren, slik at indikatorene er i stand til å reagere på prisendringer. Når det er en langsommere responstid, kan dette bety at du kommer til å ofre mindre belønning og åpne deg selv for større risiko. Som du kan forestille deg, er det mer enn én type bevegelige gjennomsnitt. Noen bevegelige gjennomsnitt som eksponentielt flytende gjennomsnitt legger større vekt på den nyeste prisen for å hjelpe deg med å reagere raskere på mulige trendskift. Uansett hvilken type glidende gjennomsnitt du bruker, forblir reglene for oppføringer og utganger det samme. Avanserte bruksområder av en flytende gjennomsnittsoverskridelse Når man ser på avanserte handelssystemer, kommer mange handelsmenn på det først forvirrende, men fullt inkluderende Ichimoku Trading System. I hjertet av Ichimoku Trading System er en Moving Average crossover av 9 og 26 periode glidende gjennomsnitt. Systemet ser ut til å ta kjøpesignalkryss hvis prisen over gjennomsnittet av høy og lav pris over de siste 52 perioder eller selgesignal krysser hvis prisen er under gjennomsnittet av høy og lav pris i løpet av de siste 52 periodene. Lær Forex ndash Ichimoku fokuserer på å flytte gjennomsnittlige overganger i forhold til skyen. Figur laget av Tyler Yell, gir CMT Moving Average Crosses fordelene med tidsbekreftede trendoppføringer og utganger, samtidig som man unngår whipsaws i priser som kan skade andre handelsmenn som er for raske til å opptre på et for tidlig trekk. Fordi det kan være mye følelser bak handel og risikere penger, er det en naturlig fordel for en objektiv og enkel strategi. Hvis du er en ny handelsmann, er dette et flott sted å begynne å sikre at du donrsquot savner de store trekkene. --- Skrevet av Tyler Yell, handelsinstruktør Interessert i våre analytikere Beste visninger på store markeder Sjekk ut våre gratis handelsveiledninger her DailyFX gir forex nyheter og teknisk analyse om trender som påvirker de globale valutamarkedene. Forbedre bevegelige gjennomsnittlige handelsregler med å øke og statistiske læringsmetoder Sitater Sitater 21 Referanser Referanser 32 cThus forskjellig lengde glidende gjennomsnitt er nødvendig for å imøtekomme til ulike markedsforhold. Dette funnet er i samsvar med studier utført av Brock et al. 11, Lukac et al. 12, Andrada-Felix et al. 13, Kwon og Kish 21, og Sullivan et al. 38. Mens enkle bevegelige gjennomsnittlige regler som OptSMA19 og Opt SMAc overgikk de andre tekniske modellene ex-post, er det ekstremt vanskelig å anslå nøyaktig de optimale lengdene som skal distribueres. 33. sitat Vis abstrakt Skjul abstrakt ABSTRAKT: Målet med Denne undersøkelsen er å undersøke trender i valutakursmarkedene i ASEAN-5-landene (Indonesia, IDR), Malaysia (MYR), Filippinene (PHP), Singapore (SGD) og Thailand (THB)) gjennom anvendelse av dynamiske bevegelige gjennomsnittlige handelssystemer. Denne undersøkelsen gir bevis på bruken av den tidsvarierende volatilitetens tekniske analyseindikator, Justerbart flytende gjennomsnitt (AMAx27) for å dechifisere trender i disse ASEAN-5 valutamarkedene. Denne tidsvarierende volatilitetsfaktoren, referert til som effektivitetsforholdet i dette papiret, er innebygd i AMAx27. Effektivitetsforholdet justerer AMAx27 til de rådende markedsforholdene ved å unngå whipsaws (tap som delvis skyldes å handle på feil handelssignaler, som vanligvis opptrer når det ikke foreligger generell retning i markedet) innen rekkeviddehandel og ved å komme tidlig inn i nye trender i trend trading. Effekten av AMAx27 er vurdert mot andre populære bevegelige gjennomsnittlige regler. Basert på datasettet januar 2005 til desember 2014 viser våre funn at de bevegelige gjennomsnittene og AMAx27 er overlegen den passive buy-and-hold-strategien. Spesielt overholder AMAx27 de andre modellene for amerikanske dollar mot PHP (USDPHP) og USDTHB valutapar. Resultatene viser at forskjellig lengde glidende gjennomsnitt utfører bedre i ulike perioder for de fem valutaene. Dette er i tråd med vår hypotese at en dynamisk justerbar teknisk indikator er nødvendig for å imøtekomme ulike perioder i forskjellige markeder. Fulltekst Artikkel Aug 2016 Jacinta Chan Fooi Mx27ng Rozaimah Zainudin quotThe falske salgssignaler midt i en hausse periode forklarer vanskelighetene med DMAC-reglene for å utvurdere under slike forhold, siden de er ute av markedet i svært bullish forhold selv for en kort tidsperiode er vanskelig å kompensere med andre timingbeslutninger, spesielt når MA-handelsreglene alltid er sent for å identifisere vendepunkter på aksjemarkedene. Samlet sett er resultatene våre i samsvar med Fong og Yong (2005), Andrada-Flix og Rodrguez (2008), Yen og Hsu (2010), Ptri og Vilska (2014) og Luukka et al. (kommende), som alle dokumenterte overkant av tekniske handelsstrategier under bearish perioder, men våre resultater er i kontrast med de i Fong og Ho (2001) og Chang, Lima og Tabak (2004), som rapporterer spesielt signifikante unormale avkastninger utover BampH portefølje i bullish perioder. sitat Vis abstrakt Skjul abstrakt ABSTRAKT: Dette papiret undersøker lønnsomheten for indekshandelstrategier som er basert på DMAC-regler (dual moving average crossover) i det russiske aksjemarkedet i 20032012-perioden. Det bidrar til den eksisterende tekniske analysen (TA) litteraturen ved å sammenligne for første gang i fremvoksende markeder den relative ytelsen til de enkelte aksjene handelsporteføljer med den av handelsstrategier for indeksen som består av de samme aksjene (dvs. de mest likvide aksjer av Moskva-utveksling). Resultatene viser at de beste handelsstrategiene i prøveperioden kan utvurdere buy-and-hold-strategien i den etterfølgende perioden utenom prøven, men med lav statistisk betydning. I tillegg dokumenterer vi fordelene ved å bruke DMAC-kombinasjoner som er mye lengre enn de som ble ansatt i tidligere TA-litteratur. Videre viser dekomponeringen av fullprøveperiodeprestasjonen i separate tier - og bjørneprestasjoner at utmerkelsen til de beste forbruksindeksene for best indekser hovedsakelig skyldes at de klarte å forbli mest ut av aksjemarkedet under en dramatisk krasj forårsaket av den globale finanskrisen. Artikkel Juni 2016 Eero Ptri Pasi Luukka Elena Fedorova Tatiana Garanina sitater en prognosemodell basert på glidende gjennomsnitt. Det er tre typer bevegelige gjennomsnitt: det enkle glidende gjennomsnittet (SMA), det veide glidende gjennomsnittet (WMA) og det eksponentielle glidende gjennomsnittet (EMA). I denne studien ble det brukt et eksponentielt glidende gjennomsnitt. Denne form for gjennomsnitt bruker en vekt eller en utjevningsfaktor som reduseres eksponentielt (Andrada-Felix et al., 2008). Vektingen for hvert eldre datapunkt faller eksponentielt, gir mye mer betydning for de siste observasjonene, mens ikke de gamle observasjonene slettes helt. Prognosemodellen er delt inn i to faser: deteksjonsfase og prognosefase. Deteksjonsfasen fokuserer på en analyse av innsamlede data. For å øke akkuquot Vis abstrakt Skjul abstrakt ABSTRAKT: Forskjellige prognoser har blitt foreslått for å administrere trafikkdata, som samles inn av videokameraer, sensorer og mobiltjenester. Dette er imidlertid ikke tilstrekkelig til å samle data på grunn av deres begrensede dekning og høye kostnader for installasjon og vedlikehold. For å overvinne begrensningene i disse verktøyene, introduserer vi en hybridordning basert på intelligent transportsystem (ITS) og globalt navigasjonssatellittsystem (GNSS). Bruke GNSS til å beregne reisetid har vist seg å være effektiv når det gjelder nøyaktighet. I dette tilfellet klarte GNSS-data å redusere trafikkbelastning og trafikkulykker. Dette papiret introduserer en kortsiktig prognosemodell basert på sanntids reisetid for urbane heterogene veinett. Reisetidsprognoser har blitt oppnådd ved å forutse kjørehastigheter ved hjelp av en optimalisert eksponentiell flytende gjennomsnittlig (EMA) modell. Videre for hastighetsanpassing i heterogene veinettverk, er det nødvendig å introdusere en egnet styringsstrategi for lengdegrad, basert på GNSS. GNSS-produkter gir tjenester over hele verden og sanntid ved hjelp av presis tidsinformasjon og posisjoneringsteknologi. Fulltekst Artikkel Mai 2016 Jamal Raiyn
No comments:
Post a Comment