Die verbetering van bewegende gemiddelde handel reëls bevordering

Die verbetering van bewegende gemiddelde Trading Reëls met Boos en Statistiese leermetodes. 2 Hoewel ons navorsing is gerig op die kombinasie van die klassieke handel reëls tegniese volgens statistiese leermetodes, is dit nodig om te beklemtoon dat daar gewees het talle pogings om die handel reëls tegniese verbeter en om nuwes te skep. In hierdie sin, uitstaande onder andere is Genay (1999) en Allen en Karjalainen (1999). So Genay (1999) beskou nuwe handelsmerk reëls gebaseer op nie-parametriese modelle wat die totale opbrengs van 'n beleggingstrategie te maksimeer. Die optimale keuse van naaste bure, optimale aantal verborge eenhede in 'n waards netwerk en die optimale grootte van die opleiding stel word bepaal deur die kruis-validering metode, wat die gemiddelde vierkante fout verminder. Nog 'n bekende papier gewy fi bevinding nuwe tegniese handel reëls is Allen en Karjalainen (1999), wat 'n genetiese algoritme wat gebruik word om optimale handel reëls tegniese leer. Ten slotte, die probleme van die kies in-monster optimale handel reëls is uitgewys in 'n onlangse papier deur Sullivan et al. (1999) argumenteer dat die gevare van data Snooping is enorm toe ons die beste handel reël kies. Na aanleiding van Sullivan et al. (1999), as genoeg handel reëls word beskou as die verloop van tyd, 'n paar reëls gebind, deur suiwer geluk, selfs in 'n baie groot monster, om beter prestasie selfs al is hulle nie werklik besit voorspellende krag oor bate opbrengste lewer. So het die gevolge van so 'n data Snooping kan slegs quantifi ed met dien verstande dat mens in ag neem die prestasie van die beste handel reël in die konteks van die volle heelal van handel reëls waaruit die beste reël is verstaanbaar gekies. Ons navorsing is op pad in 'n teenoorgestelde rigting as tegniese handel reëls te optimaliseer, want ons kyk hoe om die bestaande te kombineer deur die bevordering van en model-gemiddelde tegnieke. As 'n resensie, ons papier is tweeledige doel. Aan die een kant, want daar bestaan ​​talle handel reëls tegniese met verskillende grade van sukses, ons probeer om die wanpassing wat bestaan ​​tussen verskillende handel reëls te vermy, die verskaffing van 'n nuwe reël in staat met behulp van al die inligting wat deur elke reël inligting, soveel die hoogs suksesvolle inligting wat die onsuksesvolle inligting, met behulp van statistiese leermetodes. Aan die ander kant, deur die kombinasie van die voorspellende inligting van 'n wye reeks van reëls wat ons verminder ook die data Snooping vooroordeel wat deur die arbitrêre keuse van die parameters in tegniese reëls handel, die voorkoms van die element van subjektiwiteit wat hierdie proses behels. STATISTIESE leermetodes Net soos 'n komitee van diverse mense geneig is om beter besluite te neem as elke individu alleen, 'n ensemble van diverse nog hoog-presterende modelle is geneig om beter as 'n enkele model uit te voer. Statistiese metodes leer algoritmes wat 'n stel CLASSIFI ers bou en te klassifiseer dan nuwe data punte deur 'n (geweegde) stem van hul voorspellings (sien Hastie et al.. 2001). Die oorspronklike statistiese metode is Bayes gemiddelde, maar meer onlangse algoritmes is ontwikkel. In hierdie afdeling sal ons die gewildste statistiese leermetodes, soos Boos, Bayes model gemiddelde en die metode Komitee, wat gebruik sal word om die tegniese voorspellings kombineer dus die prestasie van die individu handel reëls verbetering beskryf. Die bevordering van metode Boos is 'n algemene metode wat poog om die akkuraatheid van 'n stel van kategoriese CLASSIFI katioon stelsels (of voorspellings oor die algemeen) te versterk dat een van die mees kragtige idees oor leer algoritmes word. Dit is deur Freund en Schapire (1997). Die bevordering van handel oor die algemene probleem van die vervaardiging van 'n baie akkurate voorspelling reël deur die kombinasie van ruwe en matig onakkurate voorspellings. Een van die mees gewilde weergawes van die bevordering van die AdaBoost. M1 algoritme, wat bekend staan ​​as Diskrete AdaBoost, as gevolg van Freund en Schapire (1997). Ten einde 'n oorsig van hierdie bevordering algoritme verskaf, laat ons kyk na 'n twee-klas probleem waar die uitset veranderlike gekodeer as. A CLASSIFI er h (x) is 'n funksie wat 'n voorspelling wat een van die twee waardes, waar x is 'n versameling van voorspeller variables. Improving bewegende gemiddelde Trading Reëls met Boos en Statistiese leermetodes produseer. 8 Met die voorwaardelike ex ante voorspellende krag van 'n enkele bewegende gemiddelde het getoon, sal ons die stabiliteit van opbrengs verkry, jaar studeer na jaar, deur die verskillende bewegende gemiddelde reëls. Figuur 1 toon die jaarlikse netto opbrengs van al die 704 bewegende gemiddeldes beskou vanaf 1993 tot 2002. Soos in Figuur 1, die verkry deur elkeen van die bewegende gemiddeldes veranderlikheid is hoog, die vervaardiging van 'n aansienlike voorspellende wanpassing tussen hulle. In Figuur 2, waar die x - as verteenwoordig elkeen van die 704 bewegende gemiddelde reëls, wys ons die gemiddelde jaarlikse netto opbrengs (die ossillerende lyn in die middel van die foto) van die bewegende gemiddelde reëls gedurende die tydperk van 10 jaar beskou. Die drie reguit lyne in Figuur 2 stem ooreen met die gemiddelde jaarlikse netto opbrengs verkry deur fi ltered Boos strategie, die fi ltered Komitee en die fi ltered Bayesiaanse model. Die boonste en onderste ossillerende lyne ooreenstem met die op Beheer voorbereiding van die huis intervalle (m i 2's ek. M i 2's i), waar m i en s ek is onderskeidelik die gemiddelde jaarlikse netto opbrengs en die standaardafwyking van die jaarlikse netto opbrengs van die reël i. Figuur 2 beklemtoon 'n paar feite. Die gemiddelde jaarlikse netto opbrengs van elke bewegende gemiddelde reël is positief, wat daarop dui dat die reëls het 'n paar voorspelbare krag die fi ltered Boos strategie beter as al handel reëls die en die (fi ltered) Komitee en (fi ltered) Bayes (model). Ook die Winstgevendheid van die bewegende gemiddelde reëls wissel jaarliks ​​en is wisselvallig en 'n voorspelbare wanpassing is moontlik. Figuur 1. Jaarlikse netto opbrengs van al die 704 bewegende gemiddeldes beskou 1993-2002 Aan die ander kant, die op Beheer voorbereiding van die huis interval wat ooreenstem met die fi ltered Boos strategie (wat verkry is as die gemiddelde jaarlikse netto opbrengs twee standaardafwykings van die jaarlikse netto terugkeer van die oppergesag verkry met die bevordering van) is (0,0530, 0,2059) (mi 2s i. myl 2s i), wat beteken dat dit meer Profi tafel, minder wisselvallig en meer robuuste dat enige bewegende gemiddelde reël. 'N Derde manier om die waarneming van die variasie van voorspellende krag van bewegende gemiddelde reëls is om die persentiel van die opbrengs wat verkry word deur die beste reël vir elke jaarlikse tydperk tussen 1993 en 2002 te oorweeg, soos getoon in Tabel II. In die eerste kolom van tabel II die bewegende gemiddelde met 'n hoë netto opbrengs gedurende die ooreenstemmende jaar aangebied. Die volgende 10 kolomme van die tabel is die persentiel van die jaarlikse netto opbrengs van hierdie beste reël in die verspreiding van die jaarlikse netto opbrengs van die heelal van 704 bewegende gemiddeldes beskou. Dus: persentiel van reël R (nommer van reëls met netto opbrengs reël R) / Die totale aantal reëls. Byvoorbeeld, die meeste Profi tafel bewegende gemiddelde reël tydens 1993 was 1, 140, 0, maar dit was in die persentiel 47,22 in 1994 en in die persentiel 72,73 in 1995, ens Die meeste Profi tafel reël tydens 1994 was 10, 80, 10 , maar dit was in die persentiel 88,99 tydens 1993 en in die persentiel 68,18 in 1995, en so aan. Neem waar dat in 'n paar van die kolomme in Tabel II is daar 'n hele paar bewegende gemiddeldes in die persentiel 100. Dit beteken dat daar verskeie bewegende gemiddeldes met dieselfde maksimum netto opbrengste gedurende hierdie jaar. Gevolglik, figure 1 en 2 en tabelle I en II dui op 'n kontingent voorspellende krag vir bewegende gemiddeldes, dit wil sê sy kapasiteit vir die verkryging van netto positiewe opbrengste is tyd wissel. Daarom Figuur 2. Gemiddelde jaarlikse netto opbrengs (Wiggly lyn in die middel van die foto) van elkeen van die 704 bewegende gemiddelde reëls gedurende die tydperk van 10 jaar beskou. Die reguit lyne stem ooreen met die gemiddelde jaarlikse netto opbrengs wat behoort aan die fi ltered Boos strategie (vet lyn), die fi ltered strategie Komitee (stippellyn) en die fi ltered Bayes strategie (dun lyn). Die boonste en onderste Wiggly lyne ooreenstem met die op Beheer voorbereiding van die huis intervalle (mi 2s i. Myl 2s i) waar mi en si is, onderskeidelik, die gemiddelde jaarlikse netto opbrengs en die standaardafwyking van die jaarlikse netto opbrengs van reël iImproving bewegende gemiddelde handel reëls met die bevordering van en statistiese leermetodes wanneer u 'n regstelling, noem asseblief hierdie items te hanteer: RePEc: jof: jforec: v: 27: y: 2008: i: 5: p: 433-449. Sien algemene inligting oor hoe om materiaal te verbeter in RePEc. Vir tegniese vrae oor hierdie item, of sy skrywers, titel, abstrakte, bibliografiese reg of laai inligting, kontak: (Wiley-Blackwell Digitale Lisensiëring) of (Christopher F. Baum) As jy hierdie item het geskryf en is nog nie geregistreer is by RePEc, raai ons jou aan dit hier doen. Dit laat jou profiel te skakel. Dit laat jou ook toe om potensiële aanhalings aanvaar om hierdie item dat ons onseker is oor. As verwysings is geheel en al ontbreek, kan jy dit byvoeg deur gebruik te maak van hierdie vorm. As die volle verwysings 'n item aanbied wat in RePEc is, maar die stelsel het nie verwys na dit, kan jou help met hierdie vorm. As jy weet van die vermiste items met verwysing na hierdie een, kan jy ons help skep die skakels word deur die toepaslike verwysings in die dieselfde manier as hierbo, vir elke verwys item. As jy 'n geregistreerde skrywer van hierdie item, kan jy ook wil hê dat die blad aanhalings is so jou profiel, as daar dalk 'n paar aanhalings wag vir bevestiging. Neem asseblief kennis dat regstellings 'n paar weke kan neem om te filter deur die verskillende RePEc dienste. Meer dienste MyIDEAS Volg reeks, tydskrifte, skrywers amp meer Nuwe vraestelle per e-pos Skryf in vir nuwe toevoegings tot RePEc outeur registrasie Openbare profiele vir Ekonomie navorsers ranglys Verskeie ranglys van navorsing in Ekonomie amp verwante velde Genealogie Wie was 'n student van wie, deur gebruik te maak RePEc RePEc Biblio saamgestel artikels amp vraestelle verskeie ekonomiese onderwerpe MPRA Laai jou papier om opgeneem te word op RePEc en idees EconAcademics blog aggregator vir ekonomiese navorsing plagiaat gevalle van plagiaat in Ekonomie Job Market Papers RePEc werkspapier reeks gewy aan die arbeidsmark Fantasie League Verbeel jou jy is aan die stuur van 'n ekonomie-afdeling Dienste van die STL Fed Data, navorsing, programme amp meer uit die St Louis FedImproving bewegende gemiddelde handel reëls met die bevordering van en statistiese leermetodes Citations Citations 19 Verwysings 32 quotThus verskillende lengte bewegende gemiddelde is nodig om te voldoen aan die verskillende mark toestand. Hierdie bevinding is in ooreenstemming met die studies wat deur Brock et al. 11, Lukac et al. 12, Andrada-Felix et al. 13, Kwon en Kis 21, en Sullivan et al. 38. Terwyl eenvoudige bewegende gemiddelde reëls soos OptSMA19 en Opt Smac beter gevaar as die ander tegniese modelle ex-post, ex-ante is dit uiters moeilik om akkuraat die optimale lengtes skat te ontplooi 33. quot Wys abstrakte versteek abstrakte OPSOMMING: Die doel van hierdie navorsing is om die tendense in die wisselkoers markte van die ASEAN-5 lande (Indonesië (IDR), Maleisië (MYR), die Filippyne (PHP), Singapoer (SGD), en Thailand (THB)) ondersoek deur die toepassing van dinamiese bewegende gemiddelde handel stelsels. Hierdie navorsing bied bewyse van die nut van die tyd wat wissel wisselvalligheid tegniese ontleding aanwyser, verstelbare bewegende gemiddelde (AMAx27) in die ontcijferen tendense in hierdie ASEAN-5 wisselkoers markte. Dit-time wisselende wisselvalligheid faktor, waarna verwys word as die doeltreffendheid verhouding in hierdie vraestel, is ingesluit in AMAx27. Die doeltreffendheid verhouding pas die AMAx27 die heersende marktoestande te vermy whipsaws (verliese as gevolg van 'n deel van die waarnemende op verkeerde handel seine, wat oor die algemeen voorkom wanneer daar geen algemene rigting in die mark) in die reeks handel en deur 'n vroeë na nuwe tendense in die tendens handel. Die doeltreffendheid van AMAx27 word teen ander gewilde bewegende gemiddelde reëls. Op grond van die Januarie 2005 tot Desember 2014 dataset, ons bevindinge toon dat die bewegende gemiddeldes en AMAx27 is beter as die passiewe koop-en-hou-strategie. Spesifiek, AMAx27 beter as die ander modelle vir die Verenigde State van Amerika Dollar teen PHP (USD / PHP) en dollar / THB munt pare. Die resultate dui daarop dat verskillende lengte bewegende gemiddeldes beter presteer in verskillende tydperke vir die vyf geldeenhede. Dit is in ooreenstemming met ons hipotese dat 'n dinamiese verstelbare tegniese aanwyser wat nodig is om voorsiening te maak vir verskillende tydperke in verskillende markte. Full-text artikel Augustus 2016 Jacinta Chan Phooi Mx27ng Rozaimah Zainudin quotThe valse verkoop seine in die middel van 'n lomp tydperk verduidelik die probleme van die DMAC reëls om te klop in sulke omstandighede, aangesien hy buite-themarket in swaar lomp voorwaardes selfs vir 'n kort tydperk is moeilik om te vergoed met ander tydsberekening besluite, veral wanneer die MA handel reëls is altyd laat in die identifisering van die draaipunte van die aandelemarkte. Altesaam, ons resultate is in hierdie sin in ooreenstemming met Fong en Yong (2005), Andrada-Flix en Rodrguez (2008), Jen en Hsu (2010), Ptri en Vilska (2014) en Luukka et al. (Komende), wat al gedokumenteer uitprestasie van tegniese handel strategieë tydens lomp tydperke egter ons resultate kontras met dié van Fong en Ho (2001) en Chang, Lima en Tabak (2004), wat oor rapporteer veral beduidende abnormale opbrengste en behalwe die BampH portefeulje tydens lomp tydperke. quot Wys abstrakte versteek abstrakte OPSOMMING: Hierdie artikel ondersoek die winsgewendheid van die indeks handel strategieë wat gebaseer is op 'n dubbele bewegende gemiddelde crossover (DMAC) reëls in die Russiese aandelemark oor die tydperk 20032012. Dit dra by tot die bestaande tegniese ontleding (TA) literatuur deur 'n vergelyking vir die eerste keer in ontluikende markte die relatiewe prestasie van individuele aandele handel portefeuljes met dié van handel strategieë vir die indeks wat bestaan ​​uit dieselfde aandele (dit wil sê die mees likiede aandele van die Moskou Exchange). Die resultate dui daarop dat die beste handel strategieë van die in-monster tydperk koop-en-hou-strategie kan klop tydens die daaropvolgende buite-monster tydperk, hoewel met 'n lae statistiese betekenisvolheid. Daarbenewens dokument wat ons die voordele van die gebruik van DMAC kombinasies wat baie langer as dié wat in die vorige TA literatuur is. Verder het die ontbinding van die full-monster-tydperk prestasie in aparte bul en beer-tydperk optredes toon dat die prestasie van die beste afgelope indeks handel strategieë is meestal toe te skryf aan die feit dat hulle daarin geslaag om meestal bly uit die aandelemark in 'n dramatiese ineenstorting wat veroorsaak word deur die wêreldwye finansiële krisis. Artikel Junie 2016 Eero Ptri Pasi Luukka Elena Fedorova Tatiana Garanina quotduce n voorspelling model wat gebaseer is op die bewegende gemiddelde. Daar is drie tipes van bewegende gemiddelde: die eenvoudige bewegende gemiddelde (SMA), die geweegde bewegende gemiddelde (WBA), en die eksponensiële bewegende gemiddelde (EMA). In hierdie studie is 'n eksponensiële bewegende gemiddelde gebruik. Hierdie vorm van gemiddelde gebruik van 'n gewig of 'n glad faktor wat eksponensieel afneem (Andrada-Felix et. Al. 2008). Die gewig van elke ouer data punt eksponensieel afneem, gee baie meer belang vir die afgelope waarnemings, terwyl nie heeltemal wegdoen die ouer waarnemings. Die voorspelling model bestaan ​​uit twee fases: opsporing fase, en vooruitskatting fase. Die opsporing fase fokus op 'n ontleding van data wat ingesamel is. Om te verhoog accuquot Wys abstrakte versteek abstrakte OPSOMMING: Verskeie vooruitskatting skemas is voorgestel om die verkeer data wat ingesamel deur video's kameras, sensors, en selfoon-dienste te bestuur. Dit is egter nie voldoende vir die versameling van data as gevolg van hul beperkte dekking en 'n hoë koste vir die installering en instandhouding. Om die beperkinge van hierdie instrumente te oorkom, is daar 'n hibriede stelsel wat gebaseer is op intelligente vervoer stelsel (SY) en globale navigasie satelliet stelsel (GNSS). Die toepassing van die GNSS om reistyd bereken het bewys doeltreffend in terme van akkuraatheid. In hierdie geval, is GNSS data daarin geslaag om verkeersopeenhopings en padongelukke te verminder. Hierdie artikel stel 'n kort tyd voorspelling model gebaseer op real-time reistyd vir stedelike heterogene padnetwerke. Reistyd vooruitskatting is bereik deur die voorspelling van die reis spoed met behulp van 'n optimale eksponensiële bewegende gemiddelde (EMA) model. Verder vir spoed aanpassing in heterogene padnetwerke, is dit nodig om asuitable beheer strategie vir Longitude, gebaseer op die GNSS stel. GNSS produkte wêreldwyd en real-time dienste gebruik te maak van akkurate tydsberekening inligting en posisionering tegnologie. Full-text Artikel Mei 2016 Jamal RaiynImproving bewegende gemiddelde reëls handel met die bevordering van en statistiese leermetodes Hoe om Haal Andrada-Feacutelix, J. en Fernaacutendez-Rodriacuteguez, F. (2008), Die verbetering van bewegende gemiddelde handel reëls met die bevordering van en statistiese leermetodes. J. skatting. 27: 433ndash449. doi: 10,1002 / for.1068 inligting oor die outeur Departement Kwantitatiewe Metodes in Ekonomie en Bestuur, Universiteit van Las Palmas de Gran Canaria, Spanje E-pos: Fernando Fernaacutendez-Rodriacuteguez (ffernandezdmc. ulpgc. es) Facultad de ciencias Econoacutemicas y Empresariales, 35017 Las Palmas de Gran Canaria, Spanje publikasie Geskiedenis Uitgawe aanlyn: 28 JUL 2008 weergawe van Rekord aanlyn: 10 MAY 2008 Artikelopsies opsies vir toegang tot hierdie inhoud: As jy 'n genootskap of vereniging lid en hulp met die verkryging van online toegang instruksies nodig kontak ons ​​Journal kliënt dienste span. wiley. force / Interface / ContactJournalCustomerServicesV2. As jou instelling nie op die oomblik skryf vir die inhoud asseblief beveel die titel om jou bibliotekaris. Teken in via ander institusionele inskrywing opsies onlinelibrary. wiley / login-opsies. Jy kan aanlyn toegang tot hierdie artikel aan te koop vir 'n tydperk van 24 uur (prys is afhanklik van die titel) As jy reeds 'n Wiley Online Library of Wiley Inter rekening: teken bo en gaan na die artikel te koop. Nuwe gebruikers: Registreer asb, dan voortgaan om die artikel te koop. Soek vir jou instellings naam hieronder om aan te meld via Shibboleth. Geregistreerde Gebruikers asseblief dit: aanmeld: Toegang tot jou gered publikasies, artikels en soektogte Bestuur jou e-pos kennisgewings, bevele en ledegeld Verander jou kontak inligting, insluitend jou wagwoord asseblief registreer om: Slaan publikasies, artikels en soektogte Kry e-pos kennisgewings Kry al die voordele hieronder genoem