An Empirisk Sammenligning Av Bevegelig Gjennomsnitt Konvolutt Og Bollinger Bånd

En empirisk sammenligning av bevegelige gjennomsnittlige konvolutter og Bollinger Bands Transkripsjon 1 En empirisk sammenligning av bevegelige gjennomsnittskonvolutter og Bollinger-band Joseph Man-joe Leung og Terence Tai-leung Chong Institutt for økonomi, Det kinesiske universitet i Hong Kong 8. november 00 Sammendrag Denne artikkelen bestreber seg på å sammenligne lønnsomheten til Moving Average Envelopes og Bollinger Bands. DespitethefactthatBollinger Bands kan fange plutselige prisfluktuasjoner som Moving Average Envelopes ikke kan, vår studie viser at Bollinger Bands ikke overgår de Moving Average Envelopes. Nøkkelord: Moving Average Envelopes Bollinger Bands JEL-klassifisering: G14 1 Innledning Det er mange teorier som forklarer prisbevegelser på aksjemarkeder. For eksempel, den ortodokse teorien som antyder at den primitive kilden til korresponderende forfatter. Telefon: (85) Faks: (85) 2 aksjekursbevegelse er forventningen om endringer i bedriftens inntjening, og tillitsteorien som sier at grunnrunnlaget for aksjekursbevegelsen er svingninger i investorens tillit til fremtidige aksjekurser, inntjening og utbytte. En mer populær teori er den effektive markedshypotesen (EMH), som sier at handelspriser på eiendeler i organiserte markeder gjenspeiler all tilgjengelig informasjon, og prisene endres bare på grunn av nyheter som ikke er kjent på forhånd. Den svake formen EMH antyder at dagens priser på eiendeler i det minste reflekterer sin egen historie. Derfor, hvis markedet er svakt effektivt, vil det ikke være lønnsomt å studere prishistorien alene. Det er imidlertid studier som støtter tekniske strategier (Treynor og Ferguson, 1985 Brock, Lakonishok og LeBaron, 199). Effektiviteten av å tjene fortjeneste ved hjelp av tekniske handelsregler er et bevis på markedsinformasjon ineffektivitet (Taylor, 1997). Den enkle flytende gjennomsnittregel er den mest studerte handelsregelen i litteraturen. Men når markedet ikke har en klar trend, eller når prisene svinger mye rundt en trend, er det mer hensiktsmessig å bruke kanalene til å fange kortvarige svingninger. To av disse kanalene som blir stadig mer populære er Moving Average Envelopes og Bollinger Bands. Få, om noen, empiriske studier har blitt gjort i å utforske deres lønnsomhet. Dette papiret bestreber seg på å sammenligne resultatene av disse to kanalene ved å bruke børsindeksene til G7 og de fire asiatiske tigrene. Handelsregler og data Flytende gjennomsnittlige konvolutter og Bollinger Bands er kanaler som er basert på Simple Moving Average. N-dagen Simple Moving Average ved tid t er gjennomsnittet av prisene i de siste N-dagene, dvs. SMA N (t) P tit N1 P (i). (1) N 3 N-dagers Flytende Gjennomsnittskuvert på tidspunkt t er definert som: MAE k N (t) SMA N (t) (1 plusmn k), () hvor k er en konstant. Bredden på de flytte gjennomsnittlige konvoluttene avhenger av k og aksjekursene. Den Flytte Gjennomsnittlige Konvoluttene vil inngå når k eller aksjekursene faller. N-dagene Bollinger Bands med k standardavvik på tid t er definert som: s Ptit N1 P (i) SMA N (i) BB k N (t) SMA N (t) pluss mn k N. (3) En fordel av Bollinger Bands over Moving Average Envelopes er at det tar hensyn til prisvolatiliteten. I motsetning til de bevegelige gjennomsnittlige konvoluttene, er bredden av Bollinger Bands avhengig av fluktuasjonen av prisene rundt gjennomsnittet, i stedet for nivået på det bevegelige gjennomsnittet. Når volatiliteten øker på en slik måte at det bevegelige gjennomsnittet forblir uendret, vil Bollinger Bands ekspandere for å fange prisfluktuasjonene, mens de flytende gjennomsnittlige konvoluttene ikke vil. Hvis aksjekursene følger en normal fordeling, vil Bollinger Bands med standardavvik få opp om 95 av prisbevegelsene. Området over den øvre grensen til Moving Average Envelopes eller Bollinger Bands anses å være overkjøpt område, mens regionen under nedre grensen anses som oversold. Generelt, når en aksje anses som overkjøpt, bør investorer selge den fordi aksjekursen forventes å falle, og omvendt. Men som det er vanskelig å forutsi hvor lenge en aksje vil forbli i overkjøp eller oversold region, er det bedre å ikke ta noen stilling før aksjene beveger seg vekk fra disse regionene. 3 4 For Moving Average Envelopes er handelsreglene definert som følger: Kjøp: Selg: PN (t 1) ltMAE lav N (t 1) og PN (t) gtMAE lav NPN (t 1) gtMAE opp N (t 1) ) og PN (t) ltMAE opp N (t). (T). For Bollinger Bands er handelsreglene: Kjøp: P N (t 1) ltBBN lavt (t 1) og P N (t) gtBBN lavt (t). Selg: P N (t 1) gtBB opp N (t 1) og P N (t) ltBB opp N (t). Derfor vil et kjøpssignal bli generert når prisen krysser nedre bundet fra under. På samme måte vil et salgssignal bli generert når prisen går gjennom øvre grense fra oven. I dette papiret studeres 10-dagers, 0-dagers, 50-dagers og 50-dagers Moving Average Envelopes av 3 og 5 og Bollinger Bands av standardavvik. Vi antar at transaksjonskostnaden og aksjeutbyttet er ubetydelige. Vi antar også at kortsalg ikke er tillatt, og transaksjoner kan ikke akkumuleres, det vil si at to påfølgende kjøpshandlinger ikke er tillatt. Siden det er rundt 50 handelsdager hvert år, vurderes ytelsen i form av årlig avkastning med følgende ligning: Årlig avkastning (1r 1) (1r) (1r 3). (J) B (j) S (j) og B (j) selger og kjøper priser i henholdsvis transaksjonen m er antall transaksjoner T er Antall handelsdager i prøven. 4 5 Våre data består av de daglige sluttmarkedsindeksene for G7 og 4 asiatiske tigre. Dataene hentes fra datastrømmen i universitetsbiblioteket ved det kinesiske universitetet i Hong Kong, og detaljene er som følger: Indeksplassering Fra Til Dow Jones Industrials USA 111985 91000 Toronto 300 Canada 111985 91000 BCI Global Italy 111985 91000 FTSE 100 Storbritannia 111985 91000 DAX Tyskland 591989 91000 Nikkei 5 Lager Gj. sn. Japan 311985 91000 CAC40 Øyeblikkelig Frankrike 1671987 91000 KOSPI Sør-Korea 411985 91000 Straits Time Index Singapore 411985 91000 Hang Seng-indeks Hong Kong 111985 91000 TWSE Taiwan 411985 91000 3 Resultater og konklusjon Tabell 1 viser årlig avkastning generert av handelsreglene for Moving Average Konvolutter og Bollinger Bands. Tallene i parentes er antall transaksjoner. 5 6 Tabell 1: Årlig avkastningsrate for MAE og BB Indeksnavn MAE10 3 MAE10 5 BB10 Dow Jones 6 (5) 3 (5) 11 (68) Toronto 300 (15) 5 (4) 1 (51) BCI Global 4 (47) -1 (13) 3 (53) FTSE 100 (18) (3) (5) DAX 4 (43) 13 (11) 7 (57) Nikkei 5 0 ) CAC40 1 (46) 6 (11) 3 (47) KOSPI 4 (73) 4 (31) -9 (38) Straits Tid 3 (49) 3 (19) 1 (60) Hang Seng 4 3) 10 (59) TWSE -4 (80) -6 (36) -6 (49) MAE0 3 MAE0 5 BB0 8 (31) 6 (8) 9 (49) 0 (6) 5 (7) 4 (47) 1 (3) 0 (44) 3 (8) -1 (7) 3 (41) 3 (41) 9 (19) 4 (44) - (39) -1 (1) -1 ) (41) 6 (18) 0 (3) 1 (54) - (31) -7 (3) 0 (41) -5 (1) -1 (46) 9 (50) 4 (7) 10 44) 6 (58) 10 (35) -7 (33) Indeksnavn MAE50 3 MAE50 5 BB50 Dow Jones 7 (6) 4 (1) 6 (5) Toronto 300 4 (3) (10) 3 (1) BCI Global 5 (3) 3 () 1 (19) FTSE 100 5 () 4 (15) (18) DAX 9 (9) 9 (19) 6 (19) Nikkei 5 1 (9) -4 (16) -3 (0) CAC40 0 (8) 6 (0) 3 (19) KOSPI (30) -4 (1) -4 (18) Straits Tid -3 (7) 3 (1) -1 (0) Hang Seng 5 3) 4 (18) 7 (19) TWSE 7 (35) 0 (4) -5 (17) MAE50 3 MAE50 5 BB50 (7) (4) 3 (3) (9) (6) 4 (4) 3 (1) 0 (6) 0 (3) 5 (13) 7 (9) 5 (4) ) 4 (8) 7 (6) -1 (7) - (6) -5 (4) 1 (10) (7) 3 (3) -3 (9) -7 (9) -5 (4) 6 (14) (9) 8 (7) 3 (1) 4 (9) 8 (5) -1 (1) -3 (9) -4 (4) 6 7 For hver gitt N markerer vi den høyeste frekvensen av komme tilbake. For eksempel, når N10 er avkastningen generert av Bollinger Bands med standardavvik, er den høyeste sammenlignet med de som genereres av 3- MAE og 5-MAE. Hvis det er mer enn en høyeste rate, markerer vi den med det minste antall transaksjoner. Begge handelsreglene gir en betydelig avkastning for Dow Jones, DAX, CAC og Hang Seng Index. Men for Nikkei 5 og KOSPI, gir begge reglene en negativ avkastning i de fleste tilfeller. Vær oppmerksom på at antall transaksjoner som genereres av regelen Flyttende gjennomsnittlig konvolutt, faller med verdien av k. Dette er en stor verdi av k, jo mer prisfluktuasjonene vil bli fanget av konvoluttene og jo færre handelssignaler vil bli observert. Legg også merke til at antall transaksjoner generert av begge kanalreglene faller med N. Ingeneral, når N10 og 0, antall transaksjoner for Bollinger Bands og for MAE-3 er nært. Mens for N50 og 50, er antall transaksjoner for Bollinger Bands nærmere antall transaksjoner for MAE-5. Merk fra tabell 1 at MAE-regelen utfører bedre enn BB-regelen for N10, 0 og 50, mens BB-regelen utfører bedre når N50. Derfor foreslår vi at du bruker de flytende gjennomsnittlige konvoluttene til kortsiktige investeringer og bruker Bollinger Bands som et langsiktig investeringsverktøy. Men siden tekniske handelsregler vanligvis er utformet for kortsiktige investeringsformål, er det rimelig å konkludere med at Flytte Gjennomsnittlige Konvolutter er bedre enn Bollinger Bands i praksis. Derfor, til tross for at Bollinger Bands kan fange plutselige prisfluktuasjoner som Moving Average Envelopes ikke kan, utgjør de ikke utfordringer i lønnsomhet. 7 8 Referanser 1. Blume, L. Easley, D. og M. O Hara, Markedsstatistikk og teknisk analyse: Volumets rolle. Journal of Finance 49, Brock, W. J. Lakonishok og B. LeBaron, 199. Enkle tekniske handelsregler og de stokastiske egenskapene til aksjen returnerer. Journal of Finance 47, Curcio, R. Goodhart, C. Guillaume, D. og R. Payne, Gjøre tekniske handelsregler generere fortjeneste Konklusjoner fra intradagmarkedet for valutamarkedet. International Journal of Finance and Economics, Taylor, M. P. Redaktørens introduksjon. International Journal of Finance and Economics, Treynor, J. L. og R. Ferguson, Til forsvar for teknisk analyse. Journal of Finance 40, En empirisk sammenligning av bevegelige gjennomsnittlige konvolutter og Bollinger Bands Abstract: Dette papiret bestreber seg på å sammenligne lønnsomheten til Moving Average Envelopes og Bollinger Bands. Til tross for at Bollinger Bands kan fange plutselige prisfluktuasjoner som Moving Average Envelopes ikke kan, viser vår undersøkelse at Bollinger Bands ikke overgår de Moving Average Envelopes. Beslektede gjerninger: Dette elementet kan være tilgjengelig andre steder i EconPapers: Søk etter elementer med samme tittel. Eksporter referanse: BibTeX RIS (EndNote, ProCite, RefMan) HTMLText Applied Economics Letters er for tiden redigert av Anita Phillips Flere artikler i Applied Economics Letters fra Taylor Francis Journals Series data vedlikeholdt av Michael McNulty (). Dette nettstedet er en del av RePEc, og alle dataene som vises her er en del av RePEc datasettet. Er ditt arbeid manglet fra RePEc Her er hvordan du skal bidra. Spørsmål eller problemer Sjekk EconPapers FAQ eller send mail til. En empirisk sammenligning av Moving Average Envelopes og Bollinger Bands Sitater Sitater 17 Referanser Referanser 4 cvMatthew Butler og Dimitar Kazakov (2010) 6 studerte Bollinger partikkel swarm optimaliseringsalgoritme, og oppdaget at lønnsomhet kan være forbedret ved å optimalisere treningsfunksjonsparametrene. I andre forskningsarbeid blir Bollinger-indikator også brukt på praktiske problemstillinger for analyse, Joseph Man-Joe Leung (2003) 7 har utført en empirisk analyse og sammenligning av glidende gjennomsnitt og Bollinger. K. Senthamarai Kannan (2010) 8 brukte det til å forutse aksjekursen, for å bedømme det øke eller redusere, og sammenlignet med RSI, TP, CMI og MA osv. Qi (2011) 9 har gitt en viss vurdering og prediksjon på prisen Trends på eiendomsmarkedet basert på K-line og Bollinger Zhou (2013) 10 brukte Bollinger til Black-Scholes opsjonsprisemodell, effekten er veldig god og kan brukes til å bestemme aksjemarkedet Wu (2013) 11 gjennomført på en Kort introduksjon av Bollinger-indikatorer, gjort en sammenligning og empirisk analyse med KDJ, MACD, etch, og fant Bollinger en viktig referansefunksjon for å forutsi fremtidige markedstrender. sitat Vis abstrakt Skjul abstrakt ABSTRAKT: Data mining tar sikte på å finne ut virkelighetsloven og prognosdataene. Det er en matematisk analyse og prognosemetoder. For tiden er datautvinning i aksjemarkedsundersøkelsen stadig varmere. Nylige tilnærminger i bruken av Bollinger Bands viser lageret til omtrentlig, har viss nøyaktighet, men fortsatt utilstrekkelig til å dømme prisendring. For å løse dette problemet, foreslår dette papir bruken av stokastisk simulering og GARCH-distribusjon for å estimere eiendeler VaR og forbedre Bollinger-jernbanelinjer, og dermed bygge ny lagerløpskanal basert på VaR. Deretter implementerer du denne metoden og bruker den på den sanne Shanghai Composite Index-data. De eksperimentelle resultatene viser at bruken av denne metoden for å bygge aksjemarkedskanalen er effektiv og bedre kan karakterisere driften av aksjemarkedet. Endelig optimaliser investeringsstrategiene basert på denne strukturen optimalisering. 1548-7741 Artikkel Jul 2015 Binhui Wang quotBollinger band ble utviklet tidlig på 1980-tallet av John Bollinger (Bollinger 2014) og blir et populært handelsverktøy, som kan brukes til å måle quothighnessquot eller quotlownessquot av prisen i forhold til tidligere handler. Denne handelsmetoden er basert på glidende gjennomsnitt og (Leung, Chong, 2003) sammenlignet lønnsomhet av disse metodene for prediksjon. Bollinger Bands kan fange plutselige prisfluktuasjoner som Moving Average Strategy ikke kan. sitat Vis abstrakt Skjul abstrakt ABSTRAKT: Høy og lav data ellers så lukk og åpne data er ikke utilsiktede på tidsseriekurven. Dens er ekstremer og veldig interessant for handelsmenn. Vår modell basert på Evolino RNN-ensemble gir to distribusjoner basert på høye og lave data. Sammensetning og parametere av disse fordelingene bestemmer beslutningen om handel. I denne papirporteføljen konstruert av denne nye prediksjonsmetoden, sammenlignes med portefølje basert på Bollinger-bånd. Sammenligning kjent i tekniske analyseverktøy med vårt støtteforutsigelsessystem basert på kunstig intelligens, bekreftet den nye muligheten til å forutsi høye og lave verdier. Konferansepapir Nov 2014 Journal of Information and Computational Science Nijole Maknickiene sitat ABB-ene ble opprinnelig utviklet fordi, på tross av populariteten, hadde den nylige akademiske litteraturen vist at Bollinger Bands (BB) ikke var effektive. 11. 12. Imidlertid kunne PSO-baserte parametere finjustering indikatoren bli bedre og bedre enn markedsindeksen under visse markedsforhold. sitat Vis abstrakt Skjul abstrakt ABSTRAKT: Denne studien analyserer to implikasjoner av Adaptive Market Hypothesis: variabel effektivitet og syklisk lønnsomhet. Disse implikasjonene er blant annet i strid med den effektive markedshypotesen. Variabel effektivitet har vært et populært tema blant økonometriske forskere, hvor en rekke studier har vist at variabel effektivitet eksisterer i finansielle markeder basert på de benyttede beregningene. For å avgjøre om ikke-lineær avhengighet øker nøyaktigheten av overvåkede handelsmodeller, simuleres en GARCH-prosess, og ved bruk av en glidende vindutilnærming er serien testet for ikke-lineær avhengighet. Resultatene viser klart at under delperioder der ikke-lineær avhengighet oppdages, opplever algoritmene en statistisk signifikant økning i klassifikasjonsnøyaktigheten. Med hensyn til den konjunkturelle lønnsomheten til handelsreglene, antas antakelsen om at effektiviteten vokser og avtar med dagens markedsmiljø, ved hjelp av en populær teknisk indikator, Bollinger Bands (BB), som konverteres fra statisk til dynamisk ved hjelp av partikkelsvarmoptimalisering (PSO) . For en gitt tidsperiode er parametrene til BB tilpasset for å optimalisere lønnsomheten og deretter testet i flere tidsintervaller uten prøvetid. Resultatene viser at i gjennomsnitt er en bestemt optimalisert BB lønnsom, aktiv og i stand til å overgå markedsindeksen til 35 av tiden. Disse resultatene tydelig tyder på den sykliske karakteren av effektiviteten til en bestemt handelsmodell, og at en teknisk indikator fra historiske priser kan være lønnsomt utenfor treningsperioden. Fulltekst-konferansepapir Mar 2012 Journal of Information and Computational Science Matthew Richard Butler Dimitar Lubomirov Kazakov