Eine vergleichende Untersuchung der technischen Handelsstrategien und der Renditevorhersagbarkeit: eine Erweiterung von Brock, Lakonishok und LeBaron (1992) unter Verwendung von NYSE - und NASDAQ-Indizes Wenn Sie eine Korrektur anfordern, erwähnen Sie bitte diese Punkte: REPEc: eee: quaeco: v: 42: : 2002: i: 3: p: 611 & ndash; 631. Siehe allgemeine Informationen zur Korrektur von Material in RePEc. Wenn Sie diesen Artikel verfasst haben und sich noch nicht bei RePEc registriert haben, empfehlen wir Ihnen, dies hier zu tun. Für technische Fragen zu diesem Artikel oder zur Korrektur seiner Autoren, Titel, Zusammenfassung, Bibliographie oder Download-Informationen kontaktieren Sie bitte: (Shamier, Wendy) . Dadurch können Sie Ihr Profil mit diesem Element verknüpfen. Es erlaubt Ihnen auch, potenzielle Zitate zu diesem Punkt zu akzeptieren, dass wir uns unsicher sind. Wenn Referenzen vollständig fehlen, können Sie sie über dieses Formular hinzufügen. 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Die Fähigkeit, einfache technische Handelsregeln für zukünftige Marktbewegungen zu prognostizieren, wird für 17 Emerging Markets untersucht, die über die längste Periode von Januar 1986 bis September 2003 entnommen wurden. Einige der geltenden Handelsregeln waren in der Lage, signifikante Renditen zu generieren . Die Fähigkeit, einfache technische Handelsregeln für zukünftige Marktbewegungen zu prognostizieren, wird für 17 Emerging Markets untersucht, die über den längsten Zeitraum von Januar 1986 bis September 2003 getestet wurden. Einige der geltenden Handelsregeln waren in der Lage, signifikante Renditen zu generieren Gewinnbringend genutzt werden. Die Marktbedingungen und das Handelsvolumen spielen eine wichtige Rolle bei der Bestimmung der Nützlichkeit der technischen Handelsregeln. Von Q. J. Zhu. 2006. Anlagesysteme werden anhand eines Frameworks untersucht, das ihre Profile unterstreicht (die kumulative Wahrscheinlichkeitsverteilung auf alle möglichen prozentualen Gewinne von Trades) und deren Log-Return-Funktionen (die erwartete durchschnittliche Rendite pro Handel in logarithmischem Maßstab in Abhängigkeit von der Investitionsgröße in t. Anlagesysteme werden anhand eines Frameworks untersucht, das ihre Profile unterstreicht (die kumulative Wahrscheinlichkeitsverteilung auf alle möglichen prozentualen Gewinne von Trades) und deren Log - Return - Funktionen (die erwartete durchschnittliche Rendite pro Handel in logarithmischem Maßstab in Abhängigkeit von der Investitionssumme in Englisch: eur-lex. europa. eu/LexUriServ/LexUri...0053: EN: HTML Der Effizienzindex für ein Anlagesystem, definiert als das Maximum der Log - Return - Funktion, wird als Maßstab für den Vergleich von Investitionssystemen für deren intrinsische Leistungsfähigkeit vorgeschlagen Shannons-Informationsrate für einen Kommunikationskanal, Anwendungen werden veranschaulicht, nationale Institutionen, Entwickler von Handelssystemen liefern auch Simulationsergebnisse für ihre Methoden (vgl 1, 3). Akademische Forschung über bestimmte Investitionsmethoden kann auch gefunden werden (siehe z. B. -2, 5, 6-). Allerdings spiegeln diese historischen Entwicklungen nicht immer das wahre Potenzial von Investitionssystemen wider, da die Ergebnisse oftmals von Investitionsgrößen abhängen. In der Simulation von Investitionssystemen. Von Wee Mien, Cheung Uzay Kaymak. ABSTRACT: Technische Analyse wird manchmal auf Finanzmärkten verwendet, um Händler zu unterstützen Kauf und Verkauf von Entscheidungen zu unterstützen. Der Erfolg der technischen Analyse hängt davon ab, wie man die verfügbaren Signale interpretiert. Die Integration von menschlichem Fachwissen in vorhandene Modelle wird dabei als wesentlich erachtet. ABSTRACT: Technische Analyse wird manchmal auf Finanzmärkten verwendet, um Händler zu unterstützen Kauf und Verkauf von Entscheidungen zu unterstützen. Der Erfolg der technischen Analyse hängt davon ab, wie man die verfügbaren Signale interpretiert. Die Integration von menschlichem Fachwissen in vorhandene Modelle wird für diesen Zweck als wesentlich erachtet. Fuzzy-Systeme könnten für die Entwicklung von Entscheidungsmodellen verwendet werden, in denen die Erfahrung eines Händlers auf natürliche Weise integriert werden kann. In diesem Papier 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 verbessern. Das Fuzzy-Modell wird mit Hilfe eines genetischen Algorithmus und historischer Daten optimiert. Die empirischen Ergebnisse zeigen, dass das vorgeschlagene Modell in der Lage ist, höhere Risiko-Discounted-Renditen in den Out-of-Sample-Perioden im Vergleich zu einer Buy-and-Hold-Handelsstrategie unter Ausschluss der Transaktionskosten zu generieren. Die Ergebnisse zeigen auch, dass das vorgeschlagene System eine bestehende Portfolio-Allokation in einem Finanzinstitut übertreffen kann, aber die Performance war nicht konsistent über alle betrachteten Zeiträume. Dass die technische Analyse historischer Preise Vorhersagekraft besitzt, Buy-and-Hold-Strategien und andere (statistische) Methoden 14, -15-, 16 schlägt. Smirlock und Starks 17 zeigen, dass es eine Verhältnis zwischen dem Handelsvolumen und den vergangenen Renditen und stellt fest, dass das vergangene Handelsvolumen wertvolle Informationen über einen Wertpapierpreis enthalten kann. Hallo. Von Anirban Dutta, Anirban Dutta, Anirban Dutta. 2010. Diese Dissertation-Open Access wird Ihnen kostenlos und offenen Zugang gebracht. Diese Dissertation-Open Access wird Ihnen kostenlos und offenen Zugang von Valeri Sokolovski (sklval 2011. Zitat aus ihm oder Informationen daraus abgeleitet werden soll ohne vollständige Anerkennung der Quelle veröffentlicht werden. Die Arbeit soll für private Studium verwendet werden Oder nicht-kommerzielle Forschungszwecke veröffentlicht, veröffentlicht von der University of Cape Town (UCT) in Bezug auf die nicht-exklusive Lizenz, die UCT durch. zitiert wird, oder von ihr abgeleitete Informationen ohne vollständige Anerkennung der Quelle veröffentlicht werden. Veröffentlicht von der University of Cape Town (UCT) in Bezug auf die nicht exklusive Lizenz, die der Autor dem UCT erteilt hat. Un ive rsi ty f C ap e T ow n Un ive rsi ty von von Austin P. Hallett, Dean Gregory Hess
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