Was ist der Unterschied zwischen Moving Average Envelopes und Bollinger Bands Beta ist ein Maß für die Volatilität oder das systematische Risiko eines Wertpapiers oder eines Portfolios im Vergleich zum Markt als Ganzes. Eine Art von Steuern, die auf Kapitalgewinne von Einzelpersonen und Kapitalgesellschaften angefallen sind. Kapitalgewinne sind die Gewinne, die ein Investor ist. Ein Auftrag, eine Sicherheit bei oder unter einem bestimmten Preis zu erwerben. Ein Kauflimitauftrag erlaubt es Händlern und Anlegern zu spezifizieren. Eine IRS-Regel (Internal Revenue Service), die strafrechtliche Abhebungen von einem IRA-Konto ermöglicht. Die Regel verlangt das. Der erste Verkauf von Aktien von einem privaten Unternehmen an die Öffentlichkeit. IPOs werden oft von kleineren, jüngeren Unternehmen ausgesucht. DebtEquity Ratio ist Schuldenquote verwendet, um eine company039s finanzielle Hebelwirkung oder eine Schuldenquote zu messen, um eine Person zu messen. Ein empirischer Vergleich von Moving Average Envelopes und Bollinger Bands quotMatthew Butler und Dimitar Kazakov (2010) 6 studierte Bollinger Partikel Schwarm Optimierung Algorithmus und entdeckt Dass die Rentabilität durch die Optimierung der Fitness-Funktionsparameter verbessert werden kann. In anderen Forschungsarbeiten, Bollinger Indikator auch auf praktische Probleme für die Analyse angewendet werden, hat Joseph Man-Joe Leung (2003) 7 eine empirische Analyse und Vergleich der gleitenden Durchschnitt und Bollinger durchgeführt. K. Senthamarai Kannan (2010) 8 verwendet es, um den Aktienkurs zu prognostizieren, zu beurteilen, es zu erhöhen oder zu verringern, und verglichen mit RSI, TP, CMI und MA, etc. Qi (2011) 9 hat einige Urteil und Vorhersage über den Preis gemacht Trends des Immobilienmarktes auf der Grundlage der K-Linie und Bollinger Zhou (2013) 10 angewendet Bollinger zu Black-Scholes Option Preismodell, ist der Effekt sehr gut und kann verwendet werden, um die Aktienhandel Wu (2013) 11 durchgeführt auf einem Kurze Einführung von Bollinger Indikatoren, machte einen Vergleich und empirische Analyse mit KDJ, MACD, Ätzen und fand Bollinger wichtige Referenzfunktion für die Vorhersage zukünftiger Markttrends. Abstrakt Auszug ausblenden ABSTRAKT: Data Mining zielt darauf ab, das Gesetz der Realität herauszufinden und Daten zu prognostizieren. Es handelt sich um eine mathematische Analyse und Prognosemethoden. Derzeit wird der Data Mining in der Börsenforschung zunehmend heiß. Die jüngsten Ansätze bei der Verwendung von Bollinger Bands zeigen, dass die Aktie eine bestimmte Genauigkeit aufweist, aber immer noch nicht ausreicht, um Preisänderungen zu beurteilen. Um dieses Problem zu lösen, schlägt dieses Papier die Verwendung von stochastischer Simulation und GARCH Verteilung vor, um Vermögenswerte VaR abzuschätzen und Bollinger Eisenbahnlinien zu verbessern und so einen neuen Lagerlaufkanal auf der Grundlage von VaR zu konstruieren. Dann implementieren Sie diese Methode und wenden Sie sie auf die echten Shanghai Composite Index Daten. Die experimentellen Ergebnisse zeigen, dass die Verwendung dieser Methode, um den Börsengang Kanal zu konstruieren ist effektiv und kann besser charakterisieren die Durchführung der Börse. Schließlich optimieren die Anlagestrategien auf Basis dieser Strukturoptimierung. 1548-7741 Artikel Jul 2015 Binhui Wang quotBollinger Bands wurden in den frühen 1980er Jahren von John Bollinger (Bollinger 2014) entwickelt und zu einem beliebten Trading-Tool, das verwendet werden kann, um die quothighnessquot oder quotlownessquot des Preises im Vergleich zu früheren Trades zu messen. Diese Handelsmethode basiert auf gleitendem Durchschnitt und (Leung, Chong, 2003) verglichen die Rentabilität dieser Methoden der Vorhersage. Bollinger Bands können plötzliche Preisschwankungen erfassen, die Moving Average Strategie nicht kann. Ausschluss Auszug ausblenden ABSTRAKT: Hohe und niedrige Daten sonst dann schließen und offene Daten sind nicht zufällig auf Zeitreihenkurve. Es ist extrem und sehr interessant für Händler. Unser Modell basiert auf Evolino RNN Ensemble geben zwei Distributionen auf der Grundlage von hohen und niedrigen Daten. Zusammensetzung und Parameter dieser Verteilungen bestimmen die Entscheidung des Handels. In diesem Papierportfolio, das durch diese neue Vorhersagemethode konstruiert wird, wird das Portfolio auf Basis von Bollinger-Bändern verglichen. Vergleich, der in technischen Analyse-Tools mit unserem Support-Vorhersagesystem auf der Grundlage von künstlicher Intelligenz bekannt ist, bestätigte die neue Fähigkeit, hohe und niedrige Werte vorherzusagen. Conference Paper Nov 2014 Journal of Information and Computational Science Nijole Maknickiene quotDie ABBs wurden ursprünglich entwickelt, weil die jüngste akademische Literatur gezeigt hatte, dass Bollinger Bands (BB) trotz ihrer Beliebtheit gezeigt hatte, dass es unwirksam war. 11 12. Doch durch PSObasierte Parameter Feinabstimmung konnte der Indikator Verbessert und den Marktindex unter bestimmten Marktbedingungen übertreffen. Auszug Auszug ausblenden ABSTRAKT: Diese Studie analysiert zwei Implikationen der Adaptiven Markthypothese: variable Effizienz und zyklische Rentabilität. Diese Implikationen sind unter anderem im Konflikt mit der Efficient Market Hypothesis. Variable Effizienz ist ein populäres Thema unter ökonometrischen Forschern, wo eine Vielzahl von Studien gezeigt haben, dass variable Effizienz gibt es auf den Finanzmärkten auf der Grundlage der verwendeten Metriken. Um festzustellen, ob die nichtlineare Abhängigkeit die Genauigkeit der überwachten Handelsmodelle erhöht, wird ein GARCH-Prozess simuliert und mit einem Schiebefenster wird die Serie auf nichtlineare Abhängigkeit getestet. Die Ergebnisse zeigen eindeutig, dass während der Unterperioden, in denen die nichtlineare Abhängigkeit erkannt wird, die Algorithmen eine statistisch signifikante Erhöhung der Klassifizierungsgenauigkeit erfahren. Für die konjunkturelle Profitabilität der Handelsregeln wird die Annahme, dass die Effektivität mit dem aktuellen Marktumfeld wächst und abnimmt, mit einem populären technischen Indikator, Bollinger Bands (BB), getestet, die von der statischen zur dynamischen Partikel-Schwarm-Optimierung (PSO) . Für einen bestimmten Zeitraum werden die Parameter der BB angepasst, um die Rentabilität zu optimieren und dann in mehreren Out-of-Sample-Zeiträumen zu testen. Die Ergebnisse zeigen, dass im Durchschnitt eine bestimmte optimierte BB ist rentabel, aktiv und in der Lage, den Marktindex bis zu 35 der Zeit zu übertreffen. Diese Ergebnisse zeigen eindeutig den zyklischen Charakter der Wirksamkeit eines bestimmten Handelsmodells, und ein technischer Indikator, der aus historischen Preisen abgeleitet wird, kann außerhalb des Ausbildungszeitraums profitabel sein. Volltext-Konferenz-Papier März 2012 Zeitschrift für Information und Computational Science Matthew Richard Butler Dimitar Lubomirov KazakovEin empirischer Vergleich von gleitenden durchschnittlichen Umschlägen und Bollinger Bands Abstract: Dieses Papier bemüht sich, die Rentabilität von Moving Average Envelopes und Bollinger Bands zu vergleichen. Trotz der Tatsache, dass Bollinger Bands plötzliche Preisschwankungen erfassen kann, die Moving Average Envelopes nicht können, zeigt unsere Studie, dass Bollinger Bands die Moving Average Envelopes nicht übertreffen. Verwandte Werke: Dieser Artikel kann an anderer Stelle in EconPapers verfügbar sein: Suche nach Artikeln mit demselben Titel. Export-Referenz: BibTeX RIS (EndNote, ProCite, RefMan) HTMLText Applied Economics Letters wird derzeit von Anita Phillips bearbeitet Weitere Artikel in Applied Economics Briefe von Taylor Francis Zeitschriften Seriendaten von Michael McNulty () gepflegt. Diese Seite ist Teil von RePEc und alle hier angezeigten Daten sind Bestandteil des RePEc-Datensatzes. Ist Ihre Arbeit fehlt bei RePEc Hier ist, wie man beitragen kann. Fragen oder Probleme Überprüfen Sie die EconPapers FAQ oder senden Sie eine E-Mail an. Ein empirischer Vergleich von gleitenden durchschnittlichen Umschlägen und Bollinger Bands Diese Arbeit ist bestrebt, die Rentabilität von Moving Average Envelopes und Bollinger Bands zu vergleichen. Trotz der Tatsache, dass Bollinger Bands plötzliche Preisschwankungen erfassen kann, die Moving Average Envelopes nicht können, zeigt unsere Studie, dass Bollinger Bands die Moving Average Envelopes nicht übertreffen. Dokumenttyp: Forschung Artikel Zugehörigkeit: Institut für Wirtschaftswissenschaften, Chinesische Universität Hongkong, Shatin, N. T. Hongkong Erscheinungsdatum: 1 2003. 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