기술 거래 전략 및 수익 예측 가능성 : NYSE.
권기열, 리차드 키쉬.
개요 :이 연구는 1962-1996 년 기간 동안 뉴욕 증권 거래소 (NYSE) 가중 지수를 활용 한 기술 거래 규칙 (단순한 가격 이동 평균, 모멘텀 및 거래량)에 대한 경험적 분석과 3 개의 하위 기간으로 구성됩니다. 사용 된 방법론에는 랜덤 워크, GARCH-M 및 GARCH-M을 사용하는 전통적인 t - 테스트 및 잔여 부트 스트랩 방법론이 포함됩니다. 결과는 기술 거래 규칙이 구매 전략을 통해 이익 기회를 포착하기위한 가치를 추가 함을 나타냅니다. 거래 규칙이 다른 하위 표본에 적용될 때, 결과는 1985-1996 년의 마지막 하위 기간에 약해진다. 이는 기술 향상으로 인해 시장이 최근 몇 년간 정보에서 효율적으로되고 있음을 암시합니다.
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기술 거래 전략 및 수익 예측 가능성 : NYSE.
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이 연구는 1962-1996 년 기간 동안 뉴욕 증권 거래소 (NYSE) 가중 지수와 3 개 하위 기간을 활용 한 기술 거래 규칙 (단순한 가격 이동 평균, 모멘텀 및 거래량)에 대한 경험적 분석으로 구성됩니다. 사용 된 방법론에는 랜덤 워크, GARCH-M 및 GARCH-M을 사용하는 전통적인 t - 테스트 및 잔여 부트 스트랩 방법론이 포함됩니다. 결과는 기술 거래 규칙이 구매 전략을 통해 이익 기회를 포착하기위한 가치를 추가 함을 나타냅니다. 거래 규칙이 다른 하위 표본에 적용될 때, 결과는 1985-1996 년의 마지막 하위 기간에 약해진다. 이는 기술 향상으로 인해 시장이 최근 몇 년간 정보에서 효율적으로되고 있음을 암시합니다.
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Alexandros E. Milionis & Evangelia Papanagiotou, 2011. "기술적 분석의 이동 평균 거래 규칙의 예측 성과를 분석 : 주식 수익률에서 선형 및 비선형 종속성의 기여", Working Papers 134, Bank of Greece. Didenko 알렉산더 & Demicheva 스베틀라나, 2013 년 "메 우치 포트폴리오 최적화 프레임 워크 뷰 생성을위한 앙상블 학습의 응용,"비즈니스와 경제 연구, CyberLeninka의 검토, Федеральное государственное образовательное бюджетное учреждение высшего профессионального образования«Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации»(Финансовый университет), 문제 1, 100-110 쪽.
Didenko, Alexander & Demicheva, Svetlana, 2013. "Meucci 포트폴리오 최적화 프레임 워크에서 Views 생성을위한 Ensemble 학습 응용 프로그램", MPRA Paper 59348, 독일 뮌헨 대학 도서관. Georgi Nalbantov & Rob Bauer & Ida Sprinkhuizen-Kuyper, 2006. "지원 벡터 회귀를 이용한 주식 스타일 타이밍", Applied Financial Economics, Taylor & Francis Journals, vol. 16 (15), 1095-1111 페이지. Alexandros E. Milionis & Evangelia Papanagiotou, 2008. "자본 시장의 효율성으로부터 약한 것을 테스트하기위한 이동 평균 거래 규칙의 사용에 관한 주석", Working Paper 91, Bank of Greece. Terence Tai-Leung Chong & Wing-Kam Ng & Venus Khim-Sen Liew, 2014. "MACD 및 RSI 발진기의 성능 재검토,"위험 및 재무 관리 저널, MDPI, Open Access Journal, vol. 7 (1), 1-12 쪽, 2 월.
독일 뮌헨 대학 도서관 MPRA Paper 54149, "MACD 및 RSI 발진기의 성능 재검토", 2014 년, Wing-Kam & Liew, Venus Khim-Sen, Tongnce Tai-Leung 및 Ng. Laura Nu ez, 2004. "이동 평균 규칙은 수익을 창출합니까 마드리드 주식 시장을 이용한 연구"Working Paper Economia wp04-03, Empita Instituto, 경제 환경 분야. Metghalchi, Massoud & Chen, Chien-Ping & Hayes, Linda A., 2015. "마드리드 일반 주식 지수의 주가 및 시장 효율성의 역사", 재무 분석 국제 리뷰, Elsevier, vol. 40 (C), 178-184 쪽. Schulmeister, Stephan, 2009. "기술 주식 거래의 수익성 : 일일 데이터에서 일중 데이터로 이동 했습니까?"Review of Financial Economics, Elsevier, vol. 18 (4), 190 ~ 201 쪽, 10 월.
Stephan Schulmeister, 2008. "기술 주식 거래의 수익성 : 매일 데이터에서 일간 데이터로 이동 했습니까?"WIFO Working Papers 323, WIFO. 마이클 D. 맥켄지 (Michael D. McKenzie), 2007. "이머징 마켓 및 1997 아시아 통화 위기에 관한 기술 거래 규칙", Emerging Markets Finance and Trade, M. E. Sharpe, Inc., vol. 43 (4), 46 ~ 73 페이지, August. 에너지 절약, Elsevier, vol. 51 (C), pages 312-319. Lubnau, Thorben, 2014. "원유 선물 시장에서의 거래 전략 확산", Discussion Papers 353, European University Viadrina Frankfurt (Oder), 경영 및 경제학과. Stephan Schulmeister, 2007. "기술적 교역 시스템의 총 행동과 주가 변동성 간의 상호 작용, WIFO Working Papers 290, WIFO. "Yung Ho Ho Chang & Massoud Metghalchi & Chia Chung Chan, 2006."기술 거래 전략 및 국가 간 정보 연계 : 대만 주식 시장의 경우 "Applied Financial Economics, Taylor & Francis Journals, vol. 16 (10), pages 731-743. "스웨덴 주식 시장은 효율적인가? 몇 가지 단순한 거래 규정에 대한 증거는 다음과 같다."국제 검토 재무 분석, Elsevier, vol. 17 (3), pages 475-490, June. 마이클 D. 맥켄지 (Michael D. McKenzie), 2007. "이머징 마켓 및 1997 아시아 통화 위기의 기술 거래 규칙,"신흥 시장 금융 및 무역, Taylor & Francis Journals, vol. 43 (4), 46 ~ 73 페이지, August. Gerritsen, Dirk F., 2016. "chartists 예술가입니까? 기술 분석에 근거한 권고의 결정 요인과 수익성", 재무 분석 국제 리뷰, Elsevier, vol. 47 (C), pages 179-196.
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기술 거래 전략 및 수익 예측 가능성에 대한 비교 연구 : Brock, Lakonishok 및 LeBaron (1992)의 확장으로서 NYSE 및 NASDAQ 지수를 사용함.
이 연구는 Brock et al. (1992)의 기술 거래 규칙 (가격 및 모멘텀)에 대한 경험적 분석을 거래량 이동 평균을 포함하여 확장한다. 시장 가중치를 사용하여 대형주 및 소형주를 모두 포괄하는 광범위한 지수 (뉴욕 증권 거래소 (NYSE) 및 전국 증권 거래업자 자동 견적 (NASDAQ)) 거래에있어 큰 혁신을 포함하고 데이터를 시장에 보급하는 기간에 초점을 맞추어야합니다. 그들의 연구와 마찬가지로, 우리는 비모수 분석에 대한 결론을 기반으로합니다. 랜덤 워크 (random walk), 평균 (GARCH-M)의 일반화 된 자동 회귀 조건부 이분 산성 및 계측기 변수가있는 GARCH-M을 사용하는 잔여 부트 스트랩 방법론을 통해 t - 검사 분석을 확장함으로써 초기 기술 분석에 대한 비판이 완화됩니다. 전반적으로 Brock et al. (1992)의 가격 가중 지수 (Dow Jones Industrial Average (DJIA)) 분석은 기술 거래 규칙이 구매 및 보유와 비교할 때 이익 기회를 포착하여 가치를 부가한다는 것을 보여줌으로써 병법. 거래 규칙 분석이 다른 기간에 적용될 때, 결과는 시간이 지남에 따라 잠재적 인 수익 잠재력을 약화시킵니다. 이는 시장이보다 폭 넓은 투자자에게 정보를 보급하는 데있어서보다 효율적으로되고 있음을 의미 할 수 있습니다.
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기술적 거래 규칙을 이용한 채권 수익 예측.
하이라이트.
• 채권 포트폴리오의 수익 예측은 일일 빈도로 조사됩니다.
• 채권 수익률의 예측 가능성은 금리 위험과 반비례합니다.
• 채권 수익의 예측 가능성은 채무 불이행과 긍정적 인 관계가 있습니다.
• 경제 확장 기간 동안 채권 수익률의 예측 가능성이 개선되었습니다.
• 제한적인 통화 정책 체제에서는 채권 수익률이 더 예측 가능합니다.
주식 시장 및 통화 시장에 대한 문헌에서 대중화 된 기계 거래 규칙의 광범위한 우주를 사용하여 일일 빈도로 채권 포트폴리오에 대한 미래 수익률을 예측할 수 있습니다. 수익률의 예측 가능성은 금리 위험과 반비례하지만 채무 불이행과는 긍정적 인 관계가 있습니다. 수익 예측 가능성은 연방 준비 은행의 통화 정책 변화보다는 경제 경기 순환 변동에 더 민감합니다. Treasury 채권의 포트폴리오 수익률은 제한적인 통화 정책 체제에서보다 예측 가능하지만, Treasury 채권과 회사채 모두의 수익률은 경기 침체보다는 경제 확장 과정에서 훨씬 더 잘 예측 가능합니다. 미국 채권 시장의 다양한 부문에서 수익의 예측 가능성은 시간이 지남에 따라 감소했습니다. 유동성이 높은 채권 교환 거래 펀드의 예측 가능성에 대한 발견은 채권 포트폴리오 수익률 예측 가능성의 원래 결과와 거의 일치합니다.
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