तकनीकी व्यापार - रणनीति और निवेश - पूर्वानुमान

तकनीकी व्यापार रणनीतियों और वापसी की भविष्यवाणी: NYSE इस अध्ययन में तकनीकी व्यापार नियमों (साधारण मूल्य चलती औसत, गति और व्यापारिक मात्रा) पर एक अनुभवजन्य विश्लेषण शामिल हैं जो 1 962-199 6 की अवधि में NYSE मूल्य-भारित सूचकांक का उपयोग करते हैं, साथ ही साथ , तीन subperiods कार्यरत पद्धतियों में पारंपरिक टी-टेस्ट और अवशिष्ट बूटस्ट्रैप पद्धति शामिल हैं जो कुछ साधन चर के साथ यादृच्छिक पैदल, GARCH-M और GARCH-M का उपयोग करते हैं। परिणाम बताते हैं कि तकनीकी व्यापार नियमों को एक खरीददारी रणनीति पर लाभ के अवसरों पर कब्जा करने के लिए मूल्य जोड़ना जब विभिन्न उप-नमूने के लिए व्यापार नियम लागू होते हैं, तो परिणाम अंतिम उप-अवधि, 1 9 85-1996 में कमजोर हैं। इसका मतलब ये हो सकता है कि तकनीकी सुधारों के कारण हाल के वर्षों में बाजार में जानकारी कुशल है यदि आपको कोई फ़ाइल डाउनलोड करने में समस्याएं आ रही हैं, तो जांचें कि क्या आपके पास पहले यह देखने के लिए उचित एप्लिकेशन है। आगे की समस्याओं के मामले में IDEAS सहायता पृष्ठ पढ़ें। ध्यान दें कि ये फ़ाइलें IDEAS साइट पर नहीं हैं कृपया धैर्य रखें क्योंकि फ़ाइलें बड़ी हो सकती हैं। चूंकि इस दस्तावेज़ तक पहुंच प्रतिबंधित है, आप संबंधित अनुसंधान (आगे नीचे) के तहत एक अलग संस्करण की तलाश कर सकते हैं या इसके दूसरे संस्करण की खोज कर सकते हैं। अपने पत्रिका एप्लाइड वित्तीय अर्थशास्त्र में टेलर फ्रांसिस पत्रिकाओं द्वारा प्रदान की गई अनुच्छेद। वॉल्यूम (वर्ष): 12 (2002) अंक (महीना): 9 () पृष्ठ: 639-653 द्वारा माइकल डी। मकेन्ज़ी। 2007 भविष्य के शेयर बाजार आंदोलनों की भविष्यवाणी करने के लिए सरल तकनीकी व्यापार नियमों की क्षमता जनवरी 17, 1 9 86 से सितंबर, 2003 तक की सबसे लंबी अवधि के 17 उभरते बाजारों के लिए माना जाता है। माना जाता है कि कुछ व्यापारिक नियमों में महत्वपूर्ण रिटर्न उत्पन्न करने में सक्षम थे, और यह जानकारी । भविष्य के शेयर बाजार आंदोलनों की भविष्यवाणी करने के लिए सरल तकनीकी व्यापार नियमों की क्षमता जनवरी 17, 1 9 86 से सितंबर, 2003 की सबसे लंबी अवधि के लिए 17 उभरते बाजारों के लिए माना जाता है। माना जाता है कि कुछ कारोबारी नियमों में महत्वपूर्ण रिटर्न उत्पन्न करने में सक्षम थे, और यह जानकारी अवसर पर लाभ का फायदा उठाएं मार्केट की स्थिति और ट्रेडिंग वॉल्यूम तकनीकी व्यापार नियमों की उपयोगिता को निर्धारित करने में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाती है। क्यू जे झू द्वारा 2006 निवेश प्रणालियों का उपयोग एक रूपरेखा के माध्यम से किया जाता है जो अपनी प्रोफाइल (ट्रेडों के सभी संभावित प्रतिशत लाभों पर संचयी संभावना वितरण) और उनके लॉग रिटर्न फ़ंक्शंस पर जोर देते हैं (टी में निवेश आकार के फ़ंक्शन के रूप में लॉगेरिडामिक स्केल में प्रति व्यापार की औसत औसत प्रतिफल। निवेश प्रणाली का उपयोग एक ढांचे का उपयोग करके किया जाता है जो अपनी प्रोफाइल (ट्रेडों के सभी संभावित प्रतिशत लाभों पर संचयी संभावना वितरण) और उनके लॉग रिटर्न फ़ंक्शंस (निवेश के आकार के रूप में लॉगरिदमिक पैमाने पर प्रति व्यापार की अपेक्षित औसत प्रतिफल उपलब्ध पूंजी का प्रतिशत)। निवेश प्रणाली के लिए दक्षता सूचकांक, अधिकतम लौटने वाले फ़ंक्शन के रूप में परिभाषित किया जाता है, जो उनके आंतरिक योग्यता के लिए निवेश प्रणाली की तुलना करने के लिए एक उपाय के रूप में प्रस्तावित है। यह दक्षता सूचकांक को सामान्यीकरण के रूप में देखा जा सकता है एक संचार चैनल के लिए शैनन सूचना दर। आवेदन सचित्र हैं ट्रेडिंग सिस्टम के एपोर्स भी उनके तरीकों के लिए सिमुलेशन परिणाम प्रदान करेंगे (उदाहरण देखें। 1, 3) कुछ निवेश विधियों पर शैक्षिक अनुसंधान भी पाए जा सकते हैं (उदाहरण के लिए, 2, 5, 6--)। हालांकि, ये ऐतिहासिक प्रदर्शन हमेशा निवेश प्रणालियों की वास्तविक क्षमता को प्रतिबिंबित नहीं करते हैं क्योंकि परिणाम अक्सर निवेश के आकारों से कम हो जाते हैं। निवेश सिसिली के सिमुलेशन में वी मनी द्वारा, चेउंग उज़े कामाक सार: तकनीकी विश्लेषण का इस्तेमाल वित्तीय बाजारों में कभी-कभी किया जाता है ताकि व्यापारियों को खरीदने और बेचने के फैसले मिल सके। तकनीकी विश्लेषण की सफलता इस बात पर निर्भर करती है कि उपलब्ध संकेतों की व्याख्या कैसे करती है। उपलब्ध विशेषज्ञता में मानव विशेषज्ञता का एकीकरण इसके लिए आवश्यक माना जाता है। सार: तकनीकी विश्लेषण का इस्तेमाल वित्तीय बाजारों में कभी-कभी किया जाता है ताकि व्यापारियों को खरीदने और बेचने के फैसले मिल सके। तकनीकी विश्लेषण की सफलता इस बात पर निर्भर करती है कि उपलब्ध संकेतों की व्याख्या कैसे करती है। उपलब्ध उद्देश्यों में मानव विशेषज्ञता का एकीकरण इस उद्देश्य के लिए आवश्यक माना जाता है। फजी सिस्टम का इस्तेमाल उन निर्णय मॉडलों के विकास के लिए किया जा सकता है, जिनमें एक व्यापारी का अनुभव प्राकृतिक तरीके से शामिल किया जा सकता है। इस पत्र में, हम एक व्यापार मॉडल की जांच करते हैं जो वित्तीय सूचकांक में पैटर्न और रुझानों को खोजने के लिए फजी लॉजिक और तकनीकी विश्लेषण को जोड़ती है। फजी प्रणाली का नियम आधार मॉडल की व्याख्या को बढ़ाने के लिए अपेक्षाकृत सरल रखा गया है। फजी मॉडल एक आनुवंशिक एल्गोरिथ्म और ऐतिहासिक डेटा का उपयोग करके अनुकूलित किया गया है। अनुभवजन्य परिणाम बताते हैं कि प्रस्तावित मॉडल लेन-देन की लागत को बहिष्कृत करने के साथ खरीद-और-पकड़ वाली व्यापारिक रणनीति के मुकाबले नमूना अवधि के दौरान जोखिम-रियायती उच्च रिटर्न उत्पन्न करने में सक्षम है। परिणाम यह भी संकेत देते हैं कि प्रस्तावित प्रणाली किसी मौजूदा वित्तीय संस्थान में एक मौजूदा पोर्टफोलियो आवंटन प्रणाली को मात दे सकती है, लेकिन यह प्रदर्शन सभी समयावधि के समय के अनुरूप नहीं था। तकनीकी विश्लेषण के प्रकार, विभिन्न अध्ययनों से पता चला है कि ऐतिहासिक कीमतों के तकनीकी विश्लेषण में भविष्यवाणी की क्षमता है, खरीद-और-पकड़ वाली रणनीतियों और अन्य (सांख्यिकीय) विधियों 14, -15--, 16. स्माइलाक और स्टार्क 17 के अनुसार, ट्रेडिंग वॉल्यूम और पिछले रिटर्न के बीच संबंध, और राज्य बताते हैं कि पिछले कारोबारी वॉल्यूम में सुरक्षा मूल्य के बारे में मूल्यवान जानकारी हो सकती है नमस्ते। अनिर्बान दत्ता, अनिर्बान दत्ता, अनिर्बान दत्ता द्वारा 2010 नि: शुल्क और खुले उपयोग के लिए यह निबंध-ओपन एक्सेस आपको लाया जाता है। यह निबंध-ओपन एक्सेस आपको वलेरी सोकोलॉव्स्की द्वारा मुक्त और खुली पहुंच के लिए लाया गया है (स्लवल 2011.) या उस से प्राप्त जानकारी स्रोत की पूर्ण पावती के बिना प्रकाशित की जानी है। थीसिस का इस्तेमाल निजी अध्ययन के लिए किया जाता है या गैर-वाणिज्यिक अनुसंधान उद्देश्य केवल यूटीपी द्वारा प्रदान किए गए गैर-विशिष्ट लाइसेंस के संदर्भ में केप टाउन (यूसीटी) द्वारा प्रकाशित किया गया था। इसका उद्धरण या स्रोत से पूर्ण पावती के बिना प्रकाशित किया गया है। थीसिस का इस्तेमाल केवल निजी अध्ययन या गैर-वाणिज्यिक अनुसंधान उद्देश्यों के लिए किया जाता है। लेखक द्वारा यूसीटी को दिए गए गैर-विशिष्ट लाइसेंस के संदर्भ में केप टाउन विश्वविद्यालय (यूसीटी) द्वारा प्रकाशित किया गया था। यूआईटी आरएसआई टाइप एफ सी एपी ईपी ऑस्टिन पी। हैललेट, डीन ग्रेगरी हेस, 2012 की तुलनात्मक अध्ययन: तकनीकी व्यापार रणनीतियों का एक तुलनात्मक अध्ययन और वापसी की अनुमानितता: ब्रोक, लकैनीशोक और लेबोरन का एक विस्तार (1 99 2) NYSE और NASDAQ सूचकांक का उपयोग करते समय एक कोर संकेतन, कृपया इस मद को संभाल लें: RePEc: eee: quaeco: v: 42: y: 2002: i: 3: p: 611-631। रीपीसी में सामग्री को कैसे ठीक करें, इसके बारे में सामान्य जानकारी देखें इस मद से संबंधित तकनीकी प्रश्नों के लिए, या अपने लेखकों, शीर्षक, सार, ग्रंथ सूची या डाउनलोड जानकारी को सही करने के लिए संपर्क करें: (दाना निकुलेस्कू) यदि आपने इस आइटम को लिखा है और अभी तक रीपीसी के साथ पंजीकृत नहीं हैं, तो हम आपको इसे यहां करने के लिए प्रोत्साहित करते हैं। यह आपकी प्रोफ़ाइल को इस आइटम से लिंक करने की अनुमति देता है यह आपको इस मद के संभावित उद्धरणों को स्वीकार करने की भी अनुमति देता है, जिसके बारे में हम अनिश्चित हैं। यदि संदर्भ पूरी तरह से गायब हैं, तो आप उन्हें इस फ़ॉर्म का उपयोग कर जोड़ सकते हैं। यदि पूर्ण संदर्भ में कोई आइटम सूचीबद्ध है जो रीपीक में मौजूद है, लेकिन सिस्टम इसका लिंक नहीं करता है, तो आप इस फ़ॉर्म के साथ मदद कर सकते हैं। यदि आप इस एक का हवाला देते हुए याद किए गए सामानों के बारे में जानते हैं, तो आप प्रत्येक रीफरिंग मद के लिए ऊपर दिए गए अनुसार प्रासंगिक संदर्भ जोड़कर उन लिंक्स बनाने में हमारी सहायता कर सकते हैं। यदि आप इस मद के एक पंजीकृत लेखक हैं, तो आप अपनी प्रोफ़ाइल में उद्धरण टैब की जांच भी कर सकते हैं, क्योंकि कुछ प्रशस्तियां पुष्टि के लिए प्रतीक्षा कर सकती हैं। कृपया ध्यान दें कि सुधारों में विभिन्न REPEC सेवाओं के माध्यम से फिल्टर करने के लिए कुछ सप्ताह लग सकते हैं। अधिक सेवाओं श्रृंखला, पत्रिकाओं, लेखकों amp का पालन करें ईमेल के द्वारा और अधिक नए कागजात आरईपीईसी के लिए नए जोड़ों की सदस्यता लेखक पंजीकरण अर्थशास्त्र के शोधकर्ताओं के लिए सार्वजनिक प्रोफाइल अर्थशास्त्र amp संबंधित क्षेत्रों में अनुसंधान की विभिन्न रैंकिंग कौन रीप्सी RePEc Biblio Curated लेख amp का उपयोग कर एक छात्र था विभिन्न अर्थशास्त्र विषयों पर कागज़ात रीपैक और आईडीईएस पर सूचीबद्ध होने के लिए अपना पेपर अपलोड करें अर्थशास्त्र अनुसंधान के लिए ब्लॉग एग्रीगेटर ईकाईक्स में साहित्यिक चोरी के साहित्यिक साहित्य जॉब मार्केट पेपर्स में रीपीक काम कर रहे पेपर सीरीज़ काल्पनिक लीग आपको एक अर्थशास्त्र के शीर्ष पर दिखाना है विभाग सेंट लुईस फेड टेकनिकल ट्रेडिंग रणनीतियों और वापसी की भविष्यवाणी से अधिक एएफएस डेटा, अनुसंधान, ऐप एप से एनएवीएसई उद्धरण उद्धरण उद्धरण सम्बंधित उद्धरण उद्धरण सम्बंधों का संदर्भ 21 संदर्भ एक उचित पहचान मॉडल समय श्रृंखला की भविष्यवाणी की सुगमता और दक्षता में काफी वृद्धि करेगा। इस पत्र में, हम पहचान और ज्ञान की खोज के लिए तकनीकी संकेतक आंकड़ों का प्रतिनिधित्व करने के लिए फजी भाषाई चर का उपयोग करते हैं क्योंकि जटिल कंप्यूटिंग की डिग्री बहुत कम हो जाती है ताकि निवेशक भाषाई चर को अधिक आसानी से समझ सकें। सबसे पहले हमें मुनाफा बनाने के लिए व्यापारिक बिंदु की पहचान करने के लिए एसवीआर दृष्टिकोण की गैर-रैखिक सीखने की क्षमता का उपयोग करके व्यापार संकेत को मॉडल करने की आवश्यकता है। quot छापें अमूर्त सार तत्व: पिछले और वर्तमान जानकारी के आधार पर भविष्य के समय श्रृंखला विश्लेषण के लिए मोड़ अंक भविष्यवाणी योजना व्यापक रूप से वित्तीय अनुप्रयोगों के क्षेत्र में नियोजित होती है। इस शोध में, एक फजी नियम-आधारित मॉडल का उपयोग करते हुए व्यापारिक सिग्नल के मोड़ के अंक की पहचान करने के लिए एक उपन्यास दृष्टिकोण प्रस्तुत किया गया है। ताकागी-शुगेंनो फज़ी नियम-आधारित मॉडल (टीएस मॉडल) तकनीकी संकेतकों के सेट से दैनिक स्टॉक ट्रेडिंग को सटीक रूप से पहचान सकता है, जो कि सपोर्ट वेक्टर रिग्रेसन (एसवीआर) तकनीक द्वारा सीखी गई व्यापार संकेतों के अनुसार है। इसके अलावा, जब नया व्यापार बिंदु बनाये जाते हैं, तो टीएस मॉडल की संरचना और मानकों को लगातार विरासत में मिला और अपडेट किया जाता है। प्रस्तावित टीएस फजी नियम-आधारित मॉडलिंग दृष्टिकोण की प्रभावशीलता को सत्यापित करने के लिए, हमने यूएस शेयर बाजार में स्टॉक ट्रेडिंग डेटा हासिल कर लिया है। गतिशील दहलीज नियंत्रण के साथ टीएस फजी दृष्टिकोण की तुलना पारंपरिक रेखीय प्रतिगमन मॉडल और कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क के साथ की जाती है। हमारा नतीजा यह दर्शाता है कि टीएस फजी मॉडल न केवल अन्य तरीकों की तुलना में अधिक लाभ कमाता है बल्कि स्टॉक पूर्वानुमान प्रणाली की जटिलताओं के स्थिर गतिशील पहचान को भी सक्षम बनाता है। पूर्ण लेख आलेख अक्टूबर 2015 एप्लाइड इकोनॉमिक्स पे-चेन चांग झेंग-लोंग वू जिन-जेई लिन का कारण बताता है कि तकनीकी विश्लेषण का उपयोग करना जारी है। सू एट अल (2010) ने दिखाया कि बाम्फ की रणनीति के मुकाबले, NASDAQ के लिए तकनीकी विश्लेषण के अनुसार खरीद-और-बिक्री की रणनीति उच्च रिटर्न अर्जित कर सकती है, तब भी जब (खरीद और बिक्री) कमीशन को ध्यान में रखा जाता है। डीजेआईए और एसएम्पपी 500 इंडेक्स ने इस मुनाफे को नहीं दिखाया। क्वान और कीश (2002) ने 1 9 621 99 6 की अवधि के लिए एनवायएसई के लिए अतिरिक्त रिटर्न की भी जांच की। परीक्षा में टी-टेस्ट का इस्तेमाल किया गया और पाया गया कि तकनीकी विश्लेषण वास्तव में बामपहल्ली रणनीति के मुताबिक अतिरिक्त रिटर्न प्राप्त करने में योगदान देता है। फमा और फ्रांसीसी (1 9 88) ने 1 9261 9 1 9 1 9 अवधि के लिए दैनिक और साप्ताहिक स्टॉक रिटर्न के स्व-सम्बन्ध की जांच की। उन्होंने पाया कि स्टाक्को को सार तत्वों को छिपाना सार सार तत्व: यह अध्ययन पारंपरिक खरीद और पकड़ (बामपा) की रणनीति से संबंधित तकनीकी ओसीलेटरर्स 2007-2012 की अवधि के दौरान वैश्विक बाजार (डीजेआई, एफटीएसई, एनके 225 और टीए 100) के प्रमुख सूचकांक हमारा लक्ष्य यह स्थापित करना था कि क्या तकनीकी उपकरण विभिन्न वित्तीय बाजारों में बामप की रणनीति से अधिक रिटर्न प्राप्त कर सकते हैं। हमने सापेक्ष शक्ति सूचकांक (आरएसआई) को सबसे अच्छा थरथरानवाला माना, डीजेआईए, एफटीएसई 100 और एनके 225 से छः वर्षों में पांच के लिए जांच की। आरएसआई के मुकाबले एकमात्र सूचकांक टीए 100 था, जो सभी जांच वाले ओसीलेटरों से बेहतर प्रदर्शन कर रहा था। दूसरे स्थान पर चलती औसत कनवर्जेन्सीविरजेंस (एमएसीडी) थरथरानक था, जो एनके 225 बैम्प की रणनीति से बेहतर प्रदर्शन करता था और टीए 100 के लिए दूसरे स्थान पर था। परिणाम दिखाते हैं कि भालू बाजारों के दौरान आरएसआई और एमएसीडी आम तौर पर सूचकांकों की तुलना में बेहतर लाभ कमाते हैं, जबकि बुल बाजारों के दौरान विपरीत होता है। पूर्ण लेख आलेख 2015 Gil Cohen एलिनोर काबरी ने कहा कि गैर-लाभ जानकारी को ध्यान में रखा जाता है, ऐतिहासिक कीमतों में उच्च रिटर्न उत्पन्न करने में मदद मिल सकती है। ब्रॉक एट अल (1 99 2) डॉव जोन्स इंडस्ट्रियल औसत पर चलती औसत और ट्रेडिंग रेंज ब्रेकआउट नियमों का परीक्षण किया और निष्कर्ष निकाला कि ये दो नियम खरीद-और-पकड़ की रणनीति से बेहतर प्रदर्शन करते हैं। मिल्स (1 99 7) ने एफटी 30 सूचकांक के लिए इसी तरह के परिणाम दिखाए। क्वोन और कीश (2002) ने दस्तावेज किया कि तकनीकी नियमों ने NYSE में खरीद और पकड़ की रणनीति को हराया। इस लेख में, दो ऑसिलेटर का मूल्यांकन किया जाएगा कि यह देखने के लिए कि क्या उनके संबद्ध नियम खरीद-और-पकड़ की रणनीति के मुकाबले लाभदायक हैं या नहीं। मिल्स (1 99 7) के डेटा सेट का पुन: विश्लेषण किया जाएगा। 1 9351954, 19551974 और 1 97519 9 4। प्रत्येक subsample में फ़ाइल फ़ाइल जून शामिल है एप्लाइड इकोनॉमिक्स टेरेंस ताई-लेउंग चोंग विंग-कामा एनजी