เฉลี่ยเคลื่อนที่ จำลอง

กลยุทธ์การเทรดที่ใช้โดยผู้ค้าที่ต้องการใช้การวิเคราะห์ทางเทคนิคเกี่ยวกับการเก็บสต็อคมักใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นสัญญาณซื้อหรือขาย ในตัวอย่างด้านล่างผมได้ศึกษาความหลากหลายของกลยุทธ์เฉลี่ยสำหรับดัชนีดาวโจนส์ในช่วง 1930 ถึง 2551 คำอธิบายกลยุทธ์: ซื้อเมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในช่วง x วันสูงกว่าค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักของวันและปิดตำแหน่ง เมื่อตรงข้ามเกิดขึ้น กลยุทธ์นี้ดูน่าสนใจมากเมื่อนำเสนอหุ้นที่ถูกต้องในเวลาที่เหมาะสม แต่เมื่อเราใช้เครื่องจักรเป็นเวลานานเราจะเห็นได้ว่ามันไม่ได้ผล ในทางตรงกันข้ามจะนำไปสู่ความไม่ได้ผลอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติกับการซื้อและระงับที่เรียบง่าย กลยุทธ์การซื้อและขายกับกลยุทธ์ที่มีระยะเวลาสูงสุด x450 วันและ y1875 วันยังน้อยกว่าการถือครองและการถือครองที่เรียบง่าย สาเหตุที่ทำให้ประสิทธิภาพไม่ดีต้องอยู่ในความจริงที่ว่าหุ้นของ SampP มีผลตอบแทนที่สำคัญในช่วง 80 ปีที่ผ่านมา เมื่อเราขัดจังหวะผลตอบแทนเหล่านั้นในรูปแบบสุ่มที่เห็นได้ชัด (เช่นเมื่อใช้กลยุทธ์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่) จะทำให้เกิดผลการดำเนินงานที่ไม่ดีขึ้นอย่างเห็นได้ชัด นี่คือรายละเอียดอีกครั้งสำหรับกลยุทธ์ที่ดีที่สุด (ซึ่งยังแย่กว่าการซื้อและระงับ): x: 450 days y: 1875 days outperformancepa: -0.81151 outperformancepaleveraged: 3.9124 strategyperformancepa: 4.7239 strategyperformancepaleveraged: 9.4479 buyholdperformancepa: 5.5354 strategyperformance: 372.65 strategyperformanceleveraged : 745.29 buyholdperformance: 436.66 strategyperformanceavg: 46.581 strategynumberoftrades: 8 buyholdnumberoftrades: 1 กลยุทธ์: 21824 ซื้อวันที่: 28793 กลยุทธ์: 75.796 buyholdlongdayspct: 100 strategyavgtradeduration: 2728 strategywinningtrades: 4 strategywinningtradespct: 50 strategymaxdrawdown: -18.169 strategymaxwin: 208.52 worsttradestart: 16946 worsttradeend: 17639 worsttradenumber: 5 besttradestart: 19335 besttradeend: 26545 besttradenumber: 7 periodspa: 365: Rebates โฟเร็กที่ดีที่สุดและได้รับเงินเพิ่มฟรีเมื่อคุณค้า ทำงานร่วมกับ steeiagtrs หรือระบบทุกประเภท หากคุณคิดว่าคุณสามารถได้รับเงินจากผลกำไรเพียงบัญชีของคุณคุณไม่ผิด คุณจะได้รับรายได้ไม่ว่าคุณจะชนะการค้าหรือเสียการค้า ด้วยเหตุนี้คุณจะได้รับรายได้ 2 รายบัญชีหนึ่งจากผลกำไรในบัญชีของคุณและอีกหนึ่งรายจากส่วนลดของคุณ เสียงไม่เป็นจริงตรวจสอบออก - gt freeforexrebates. info I039m ไม่แน่ใจว่าฉันเห็นด้วยกับนี้ฉันวิ่งทดสอบกลับกับ SPX และง่าย 200 วัน MA (ซื้อที่ปิดใกล้วันถัดไปถ้าดัชนีข้ามเหนือแมสซาชูเซตขายถ้ามันตัดด้านล่าง ) ฉันเริ่มต้นในปี 1942 เนื่องจากเป็นวันที่เร็วที่สุดที่ฉันมีและฉันใช้ดัชนี SampP 500 Tot Return แต่ฉันได้ผลลัพธ์ที่คล้ายกันโดยใช้ดัชนีที่ไม่ได้ปรับแต่ง ซื้ออั้มถือ CAR: 11.05 Max Drawdown: -55.20 ดัชนีแผล: 11.78 200 วัน MA CAR: 12.19 Max Drawdown: -21.07 ดัชนีแผล: 6.09 ดูเหมือนว่าการใช้ MA เป็นกลยุทธ์ที่ดี ถ้าไม่มีอะไรจะช่วยลดการเบิกได้สูงสุดค่าเฉลี่ย: สิ่งที่พวกเขาเป็นหนึ่งในตัวชี้วัดทางเทคนิคที่เป็นที่นิยมมากที่สุดค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะใช้ในการวัดทิศทางของแนวโน้มในปัจจุบัน ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ทุกประเภท (เขียนโดยทั่วไปในบทแนะนำนี้เป็น MA) คือผลทางคณิตศาสตร์ที่คำนวณโดยเฉลี่ยจำนวนจุดข้อมูลที่ผ่านมา เมื่อพิจารณาแล้วค่าเฉลี่ยที่เกิดขึ้นจะถูกวางแผนลงในแผนภูมิเพื่อให้ผู้ค้าสามารถดูข้อมูลที่ราบรื่นแทนที่จะมุ่งเน้นไปที่ความผันผวนของราคาในแต่ละวันที่มีอยู่ในตลาดการเงินทั้งหมด รูปแบบที่ง่ายที่สุดของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยทั่วไปหมายถึงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่าย (SMA) โดยคำนวณค่าเฉลี่ยเลขคณิตของชุดค่าที่กำหนด ตัวอย่างเช่นในการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วันคุณจะเพิ่มราคาปิดจาก 10 วันที่ผ่านมาและหารผลตาม 10 ในรูปที่ 1 ผลรวมของราคาในช่วง 10 วันที่ผ่านมา (110) คือ หารด้วยจำนวนวัน (10) เพื่อให้ได้ค่าเฉลี่ย 10 วัน หากผู้ค้าต้องการเห็นค่าเฉลี่ย 50 วันแทนจะต้องมีการคำนวณประเภทเดียวกัน แต่จะรวมราคาในช่วง 50 วันที่ผ่านมา ค่าเฉลี่ยที่เกิดขึ้นด้านล่าง (11) คำนึงถึงจุดข้อมูล 10 จุดที่ผ่านมาเพื่อให้ผู้ค้าทราบว่าสินทรัพย์มีราคาเทียบกับ 10 วันที่ผ่านมาอย่างไร บางทีคุณอาจสงสัยว่าทำไมผู้ค้าทางเทคนิคเรียกเครื่องมือนี้ว่าเป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่และไม่ใช่แค่ค่าเฉลี่ยปกติ คำตอบก็คือเมื่อค่าใหม่มีพร้อมใช้งานจุดข้อมูลที่เก่าที่สุดต้องถูกลดลงจากชุดข้อมูลและจุดข้อมูลใหม่ ๆ ต้องมาเพื่อแทนที่ ดังนั้นชุดข้อมูลจึงมีการย้ายข้อมูลบัญชีใหม่ ๆ ไปเรื่อย ๆ วิธีการคำนวณนี้ช่วยให้แน่ใจได้ว่าจะมีการบันทึกข้อมูลปัจจุบันเท่านั้น ในรูปที่ 2 เมื่อมีการเพิ่มค่าใหม่ของชุดที่ 5 ช่องสีแดง (แทนจุดข้อมูล 10 จุดที่ผ่านมา) จะเลื่อนไปทางขวาและค่าสุดท้ายของ 15 จะถูกลดลงจากการคำนวณ เนื่องจากค่าที่ค่อนข้างเล็ก 5 จะแทนที่ค่าที่สูงถึง 15 คุณจึงคาดว่าจะเห็นค่าเฉลี่ยของการลดลงของชุดข้อมูลซึ่งในกรณีนี้มีค่าตั้งแต่ 11 ถึง 10 ค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เมื่อค่าของ MA ได้รับการคำนวณพวกเขาจะวางแผนลงบนแผนภูมิและเชื่อมต่อแล้วเพื่อสร้างเส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ เส้นโค้งเหล่านี้มีอยู่ทั่วไปในแผนภูมิของผู้ค้าด้านเทคนิค แต่วิธีการใช้งานเหล่านี้อาจแตกต่างกันอย่างมาก (ในภายหลัง) ดังที่เห็นในรูปที่ 3 คุณสามารถเพิ่มค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ได้มากกว่าหนึ่งรายการในแผนภูมิโดยการปรับจำนวนช่วงเวลาที่ใช้ในการคำนวณ เส้นโค้งเหล่านี้ดูเหมือนจะเสียสมาธิหรือทำให้เกิดความสับสนในตอนแรก แต่คุณจะคุ้นเคยกับมันเมื่อเวลาผ่านไป เส้นสีแดงเป็นเพียงราคาเฉลี่ยในช่วง 50 วันที่ผ่านมาในขณะที่เส้นสีน้ำเงินเป็นราคาเฉลี่ยในช่วง 100 วันที่ผ่านมา ตอนนี้คุณเข้าใจว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่คืออะไรและแนะนำให้ใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ต่างกันและดูว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แตกต่างจากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่กล่าวถึงก่อนหน้านี้เท่าไร ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายเป็นที่นิยมอย่างมากของผู้ค้า แต่เป็นตัวบ่งชี้ทางเทคนิคทั้งหมดก็มีนักวิจารณ์ หลายคนอ้างว่าประโยชน์ของ SMA มีข้อ จำกัด เนื่องจากแต่ละจุดในชุดข้อมูลมีน้ำหนักเหมือนกันโดยไม่คำนึงถึงตำแหน่งที่เกิดขึ้นในลำดับ นักวิจารณ์ยืนยันว่าข้อมูลล่าสุดมีความสำคัญมากกว่าข้อมูลที่เก่ากว่าและควรมีอิทธิพลมากขึ้นต่อผลลัพธ์สุดท้าย ในการตอบสนองต่อคำวิจารณ์นี้ผู้ค้าเริ่มให้น้ำหนักกับข้อมูลล่าสุดซึ่งนำไปสู่การประดิษฐ์เครื่องคิดเลขใหม่ ๆ ประเภทต่างๆซึ่งเป็นที่นิยมมากที่สุดซึ่งเป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนา (EMA) (สำหรับการอ่านเพิ่มเติมโปรดดูข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักและความแตกต่างระหว่าง SMA กับ EMA) ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนาค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนาคือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ให้น้ำหนักมากกว่าราคาล่าสุดในความพยายามที่จะทำให้การตอบสนองดีขึ้น ข้อมูลใหม่ ๆ การเรียนรู้สมการที่ค่อนข้างซับซ้อนสำหรับการคำนวณ EMA อาจไม่จำเป็นสำหรับผู้ค้าจำนวนมากเนื่องจากเกือบทุกชุดรูปแบบแผนภูมิทำคำนวณสำหรับคุณ อย่างไรก็ตามสำหรับคุณ geeks คณิตศาสตร์ออกมีที่นี่สมการ EMA: เมื่อใช้สูตรในการคำนวณจุดแรกของ EMA คุณอาจสังเกตเห็นว่าไม่มีค่าที่จะใช้เป็น EMA ก่อนหน้านี้ ปัญหาเล็ก ๆ นี้สามารถแก้ไขได้โดยเริ่มต้นการคำนวณด้วยค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายและต่อเนื่องโดยใช้สูตรด้านบนจากที่นั่น เราได้จัดเตรียมสเปรดชีตตัวอย่างไว้ในตัวอย่างชีวิตจริงในการคำนวณทั้งค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเรียบและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนา ความแตกต่างระหว่าง EMA และ SMA ตอนนี้คุณเข้าใจดีว่า SMA และ EMA คำนวณอย่างไรให้ลองดูว่าค่าเฉลี่ยเหล่านี้แตกต่างกันอย่างไร เมื่อพิจารณาการคำนวณ EMA คุณจะสังเกตเห็นว่าจุดข้อมูลสำคัญ ๆ อยู่ในจุดข้อมูลล่าสุดทำให้เป็นประเภทของค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนัก ในรูปที่ 5 ตัวเลขของช่วงเวลาที่ใช้ในแต่ละค่าเฉลี่ยเหมือนกัน (15) แต่ EMA จะตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงราคาได้เร็วขึ้น สังเกตว่า EMA มีมูลค่าสูงขึ้นเมื่อราคาเพิ่มขึ้นและลดลงเร็วกว่า SMA เมื่อราคาลดลง การตอบสนองนี้เป็นเหตุผลหลักที่ทำให้ผู้ค้าจำนวนมากต้องการใช้ EMA มากกว่า SMA อะไรที่แตกต่างกันระหว่างวันหมายถึงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นตัวบ่งชี้ที่สามารถปรับแต่งได้โดยสิ้นเชิงซึ่งหมายความว่าผู้ใช้สามารถเลือกกรอบเวลาที่ต้องการได้ทุกเมื่อสร้างค่าเฉลี่ย ช่วงเวลาที่ใช้บ่อยที่สุดในการเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยอยู่ที่ 15, 20, 30, 50, 100 และ 200 วัน ช่วงเวลาสั้น ๆ ที่ใช้ในการสร้างค่าเฉลี่ยความละเอียดอ่อนมากขึ้นคือการเปลี่ยนแปลงราคา ยิ่งช่วงเวลาที่ยาวนานขึ้นเท่าไรก็ยิ่งอ่อนไหวหรือเรียบเนียนขึ้นเท่านั้นโดยเฉลี่ยแล้ว ไม่มีกรอบเวลาที่เหมาะสมที่จะใช้เมื่อตั้งค่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของคุณ วิธีที่ดีที่สุดในการพิจารณาว่าช่วงใดที่เหมาะกับคุณที่สุดคือการทดสอบกับช่วงเวลาต่างๆจนกว่าคุณจะพบกับช่วงเวลาที่เหมาะสมกับคุณเมื่อวันที่ 28 กรกฎาคม 2014 Yang Xu Key Research การวิจัยการจัดสรรสินทรัพย์ทางยุทธวิธีการกล่าวถึงการวิเคราะห์ทางเทคนิคใน ห้องโถงของสถาบันการศึกษาอาจทำให้เกิดความกังวลอย่างรุนแรง ความรังเกียจในการวิเคราะห์ทางเทคนิคน่าจะมาจากความเชื่อมั่นที่ว่า can8217t ตลาดอาจจะอ่อนแอแบบฟอร์มที่ไม่มีประสิทธิภาพ เหตุผลอื่น ๆ ที่นักวิจัยพบว่าการวิเคราะห์ทางเทคนิคยากที่จะกลืนคือความสงสัยเกี่ยวกับการทำเหมืองข้อมูลและการศึกษาวิเคราะห์เมตา ซึ่งชี้ให้เห็นว่ากฎการซื้อขายทางเทคนิคส่วนใหญ่เป็นเพียงแค่ชั้นวางเท่านั้น ผิดปกติพอกลยุทธ์โมเมนตัมข้ามหรือกลยุทธ์ที่จัดเรียงหลักทรัพย์บนโมเมนตัมญาติ ณ จุดที่กำหนดในเวลาจะได้รับการเผยแพร่อย่างกว้างขวางในวารสารวิชาการระดับบนสุด ทำไมโมเมนตัมจึงถือเป็นหัวข้อที่ถูกต้องในการพูดคุยในขณะที่กฎการค้าทางเทคนิคที่รู้จักกันดีอื่น ๆ เช่นกฎแนวโน้มตามง่าย ๆ ถือว่าเป็นเรื่องบาปเป็นเรื่องแปลก เราตัดสินใจว่าถึงเวลาแล้วที่จะต้องทรมานกฎการซื้อขายเฉลี่ยที่ง่ายและพิจารณาว่าเป็นการเสียเวลาหรือสิ่งที่เราควรพิจารณาในโปรแกรมการลงทุนของเราหรือไม่ การตั้งค่าสำหรับการศึกษาของเราแรงบันดาลใจสำหรับการศึกษาครั้งนี้เกิดขึ้นจากความอยากรู้อยากเห็นที่เราได้รับหลังจากอ่านบทความต่อไปนี้เกี่ยวกับความเสี่ยงที่เกิดจากความเสี่ยงระหว่างกาล: ความเสี่ยงที่เกิดจากความเสี่ยงระหว่างกาลเป็นกลยุทธ์ที่ปรับสมดุลระหว่างสินทรัพย์ที่มีความเสี่ยงและเงินสดเพื่อกำหนดเป้าหมายเป็นค่าคงที่ ระดับความเสี่ยงในช่วงเวลา เมื่อนำไปใช้กับหุ้นและเมื่อเทียบกับกลยุทธ์การซื้อและถือเป็นที่รู้จักในการปรับปรุงอัตราส่วนของชาร์ปและลดการเบิกจ่าย เราใช้การจำลองแบบ Monte Carlo บนพื้นฐานของโมเดลพาราเมตริกแบบอนุกรมเวลาจากครอบครัว GARCH เพื่อวิเคราะห์ความสำคัญของผลกระทบหลายประการในการอธิบายถึงประโยชน์เหล่านั้น เราพบว่าความผันผวนของกลุ่มที่มีผลตอบแทนคงที่และหางไขมันเป็นสองลักษณะพิเศษที่มีอำนาจอธิบายที่ใหญ่ที่สุด ผลลัพธ์จะยิ่งแข็งแกร่งขึ้นหากมีความสัมพันธ์เชิงลบระหว่างผลตอบแทนและความผันผวน ในทางตรงกันข้ามถ้าอัตราส่วน Sharpe ยังคงอยู่ตลอดเวลาผลประโยชน์เฉพาะจะเกิดขึ้นจากผลกระทบความเสี่ยงที่เกิดจากการกระจายความเสี่ยงระหว่างกาลซึ่งมีขนาดเล็กและมีส่วนร่วมเล็กน้อย การใช้ข้อมูลในอดีตเรายังได้จำลองสิ่งที่จะเป็นผลงานของกลยุทธ์เมื่อนำมาประยุกต์ใช้กับหุ้นพันธบัตรหุ้นกู้และสินค้าโภคภัณฑ์ เราพบว่าประโยชน์ของยุทธศาสตร์มีความสำคัญมากยิ่งขึ้นสำหรับหุ้นและพันธบัตรขององค์กรที่ให้ผลตอบแทนสูงซึ่งแสดงถึงความผันผวนที่แข็งแกร่งที่สุดของกลุ่มและหางไขมัน สำหรับพันธบัตรรัฐบาลและพันธบัตรการลงทุนซึ่งมีความผันผวนน้อยประโยชน์ของยุทธศาสตร์มีน้อยลง ผลจากการวิจัยมีแนวโน้มดี แต่เรามักได้รับการศึกษาวิจัยใหม่อีกครั้งเพราะปีศาจอยู่ในรายละเอียด ในสถานการณ์เช่นนี้กระดาษยังเป็นแรงบันดาลใจในกรอบสำหรับการทดสอบกฎค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในบริบทของการจำลอง กลยุทธ์ 1: ซื้อและถือครอง SampP500 กลยุทธ์ที่ 2: เมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 20 วันสูงกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 252 วันความเสี่ยงหรือความเสี่ยงอื่น ๆ เราได้ทดสอบกลยุทธ์ใน 4 สภาพแวดล้อมการจำลองที่แตกต่างกันดังนี้ 1. การแจกแจงแบบปกติ 3. GARCH กับ T-student noise 4. ข้อมูลทางประวัติศาสตร์ bootstrapping ข้อมูลในการจำลอง: 01-01-1990 ถึง 12-31-2013 มูลค่าตลาดรายวันน้ำหนักรวม และ LIBOR 3 เดือนจาก Bloomberg ข้อมูลในการบูตสินค้า: ตั้งแต่วันที่ 01-01-1929 ถึง 12-31-2013 มูลค่าตลาดรายวันที่มีน้ำหนักเกินส่วนที่เกินจากเว็บไซต์ t-bill ของฝรั่งเศสจากเว็บไซต์ของฝรั่งเศส การจำลองเราใช้แบบจำลอง stochastic เพื่อจำลองผลตอบแทนส่วนเกินทุกวันของ SampP500 โมเดลเหล่านี้มีข้อสมมติฐานต่าง ๆ เกี่ยวกับลักษณะของผลตอบแทนของหุ้นรายวัน (เราจะอธิบายรายละเอียดด้านล่างสำหรับแต่ละรุ่น) กระดาษต่อไปนี้มีพื้นฐานที่ดีขึ้นในแต่ละรุ่น ค่าความผันผวนรายปีที่เกิดขึ้นจริงของผลตอบแทนรายวัน SampP500 ในช่วงเวลาดังกล่าวคือ 18.5 ผลตอบแทนต่อปีของ SampP500 เกินกว่าที่ปราศจากความเสี่ยงในระยะเวลาเดียวกันคือ 7.5 สำหรับการสร้างแบบจำลองเราจะจำลองผลตอบแทนส่วนเกินของ SampP500 จาก Normal Distribution N (7.5, 18.5) ซึ่งเป็นรูปแบบจำลองพื้นฐานของเรา นอกจากนี้ยังได้มีการแนะนำโมเดล GARCH และโมเดลเสียง GARCH T-student แบบจำลองเหล่านี้หมายถึงการจับภาพข้อสังเกตเชิงประจักษ์ที่ว่าหุ้นรายเดือนจะส่งผลให้เกิดการแจกแจงแบบปกติ GARCH พยายามจับภาพความผันผวนของการจัดกลุ่มและ GARCH T จะจับภาพผลของ GARCH รวมทั้งผลหางไขมัน ผลกระทบทั้ง 2 แบบนี้สะท้อนให้เห็นถึงข้อสังเกตเชิงประจักษ์เกี่ยวกับผลตอบแทนของหุ้นรายเดือน เราจำลองสถานการณ์ 500 Monte-Carlo ในแต่ละรุ่น หลังจากการจำลองเรายังศึกษารูปแบบ 8220empirical bootstrap8221 ซึ่งจะดึงข้อมูลจากการกระจายผลตอบแทนของหุ้นย้อนหลัง เราสุ่มเลือกข้อมูลรายวันติดต่อกัน 1200 วันสำหรับการจำลองแต่ละครั้ง (500 แบบจำลอง) การแจกแจงแบบปกติในโลกที่มีการแจกจ่ายตามปกติกฎการเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยใกล้เคียงกับการซื้อและถือครอง 82118 แผนภูมิด้านล่างแสดงให้เห็นถึงบางอย่างที่สถิติสรุปไม่สามารถจับภาพได้อย่างแท้จริง: MA ช่วยลดผลข้างเคียงผลลัพธ์คือผลลัพธ์ที่สมมุติและไม่ใช่ตัวบ่งชี้ผลการดำเนินงานในอนาคตและไม่แสดงถึงผลตอบแทนที่นักลงทุนทุกรายได้รับจริง ดัชนีไม่ได้รับการจัดการไม่สะท้อนถึงค่าธรรมเนียมการจัดการหรือค่าธรรมเนียมการซื้อขายและไม่สามารถลงทุนโดยตรงในดัชนีได้ ข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการสร้างผลการทดสอบเหล่านี้สามารถดูได้ตามคำขอ ผลลัพธ์นี้เป็นผลลัพธ์ที่สมมุติฐานและไม่ใช่ตัวบ่งชี้ถึงผลการดำเนินงานในอนาคตและไม่ถือเป็นผลตอบแทนที่นักลงทุนได้รับจริง ดัชนีไม่ได้รับการจัดการไม่สะท้อนถึงค่าธรรมเนียมการจัดการหรือค่าธรรมเนียมการซื้อขายและไม่สามารถลงทุนโดยตรงในดัชนีได้ ข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการสร้างผลการทดสอบเหล่านี้สามารถดูได้ตามคำขอ GARCH ในโลกที่มีความผันผวนแบบคลัสเตอร์การย้ายกฎเกณฑ์โดยเฉลี่ยยังทำให้นักลงทุนยุทธวิธีล่มสลาย ผลลัพธ์นี้เป็นผลลัพธ์ที่สมมุติฐานและไม่ใช่ตัวบ่งชี้ถึงผลการดำเนินงานในอนาคตและไม่ถือเป็นผลตอบแทนที่นักลงทุนได้รับจริง ดัชนีไม่ได้รับการจัดการไม่สะท้อนถึงค่าธรรมเนียมการจัดการหรือค่าธรรมเนียมการซื้อขายและไม่สามารถลงทุนโดยตรงในดัชนีได้ ข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการสร้างผลการทดสอบเหล่านี้สามารถดูได้ตามคำขอ แผนภูมิด้านล่างไฮไลต์การค้นหาที่คล้ายกันจากด้านบน: MA ช่วยลดโอกาสในการขาย ผลลัพธ์นี้เป็นผลลัพธ์ที่สมมุติฐานและไม่ใช่ตัวบ่งชี้ถึงผลการดำเนินงานในอนาคตและไม่ถือเป็นผลตอบแทนที่นักลงทุนได้รับจริง ดัชนีไม่ได้รับการจัดการไม่สะท้อนถึงค่าธรรมเนียมการจัดการหรือค่าธรรมเนียมการซื้อขายและไม่สามารถลงทุนโดยตรงในดัชนีได้ ข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการสร้างผลการทดสอบเหล่านี้สามารถดูได้ตามคำขอ GARCH กับการกระจาย T นักเรียนเกี่ยวกับไขมันหางแม้จะมีไขมันหางย้ายค่าเฉลี่ยกฎ don8217t เพิ่มมูลค่าที่ขอบ ผลลัพธ์นี้เป็นผลลัพธ์ที่สมมุติฐานและไม่ใช่ตัวบ่งชี้ถึงผลการดำเนินงานในอนาคตและไม่ถือเป็นผลตอบแทนที่นักลงทุนได้รับจริง ดัชนีไม่ได้รับการจัดการไม่สะท้อนถึงค่าธรรมเนียมการจัดการหรือค่าธรรมเนียมการซื้อขายและไม่สามารถลงทุนโดยตรงในดัชนีได้ ข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการสร้างผลการทดสอบเหล่านี้สามารถดูได้ตามคำขอ ไม่มีอะไรโดดเด่นจากฮิสโตแกรม ผลลัพธ์นี้เป็นผลลัพธ์ที่สมมุติฐานและไม่ใช่ตัวบ่งชี้ถึงผลการดำเนินงานในอนาคตและไม่ถือเป็นผลตอบแทนที่นักลงทุนได้รับจริง ดัชนีไม่ได้รับการจัดการไม่สะท้อนถึงค่าธรรมเนียมการจัดการหรือค่าธรรมเนียมการซื้อขายและไม่สามารถลงทุนโดยตรงในดัชนีได้ ข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการสร้างผลการทดสอบเหล่านี้สามารถดูได้ตามคำขอ Bootstrapping ข้อมูลแบบสดการจำลอง 3 ด้านข้างต้นเกี่ยวข้องกับคอมพิวเตอร์ที่สร้างผลตอบแทนจากสต็อค 8220fake8221 ที่มีลักษณะที่เราคิดว่าสะท้อนถึงความเป็นจริง (การกระจายแบบปกติหางไขมันคลัสเตอร์โวล ฯลฯ ) แน่นอนว่าวิธีการจำลองแบบอื่นเกี่ยวข้องกับการจำลองสถานการณ์จากการกระจายของราคาหุ้นที่เกิดขึ้นจริง การใช้การแจกแจงผลตอบแทนที่เกิดขึ้นจริงเราพบว่ากฎการเคลื่อนไหวโดยเฉลี่ยดีกว่าการซื้อและถือ ผลลัพธ์นี้เป็นผลลัพธ์ที่สมมุติฐานและไม่ใช่ตัวบ่งชี้ถึงผลการดำเนินงานในอนาคตและไม่ถือเป็นผลตอบแทนที่นักลงทุนได้รับจริง ดัชนีไม่ได้รับการจัดการไม่สะท้อนถึงค่าธรรมเนียมการจัดการหรือค่าธรรมเนียมการซื้อขายและไม่สามารถลงทุนโดยตรงในดัชนีได้ ข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการสร้างผลการทดสอบเหล่านี้สามารถดูได้ตามคำขอ ผลลัพธ์นี้เป็นผลลัพธ์ที่สมมุติฐานและไม่ใช่ตัวบ่งชี้ถึงผลการดำเนินงานในอนาคตและไม่ถือเป็นผลตอบแทนที่นักลงทุนได้รับจริง ดัชนีไม่ได้รับการจัดการไม่สะท้อนถึงค่าธรรมเนียมการจัดการหรือค่าธรรมเนียมการซื้อขายและไม่สามารถลงทุนโดยตรงในดัชนีได้ ข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการสร้างผลการทดสอบเหล่านี้สามารถดูได้ตามคำขอ ผลลัพธ์นี้เป็นผลลัพธ์ที่สมมุติฐานและไม่ใช่ตัวบ่งชี้ถึงผลการดำเนินงานในอนาคตและไม่ถือเป็นผลตอบแทนที่นักลงทุนได้รับจริง ดัชนีไม่ได้รับการจัดการไม่สะท้อนถึงค่าธรรมเนียมการจัดการหรือค่าธรรมเนียมการซื้อขายและไม่สามารถลงทุนโดยตรงในดัชนีได้ ข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการสร้างผลการทดสอบเหล่านี้สามารถดูได้ตามคำขอ ผลลัพธ์นี้เป็นผลลัพธ์ที่สมมุติฐานและไม่ใช่ตัวบ่งชี้ถึงผลการดำเนินงานในอนาคตและไม่ถือเป็นผลตอบแทนที่นักลงทุนได้รับจริง ดัชนีไม่ได้รับการจัดการไม่สะท้อนถึงค่าธรรมเนียมการจัดการหรือค่าธรรมเนียมการซื้อขายและไม่สามารถลงทุนโดยตรงในดัชนีได้ ข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการสร้างผลการทดสอบเหล่านี้สามารถดูได้ตามคำขอ ผลลัพธ์นี้เป็นผลลัพธ์ที่สมมุติฐานและไม่ใช่ตัวบ่งชี้ถึงผลการดำเนินงานในอนาคตและไม่ถือเป็นผลตอบแทนที่นักลงทุนได้รับจริง ดัชนีไม่ได้รับการจัดการไม่สะท้อนถึงค่าธรรมเนียมการจัดการหรือค่าธรรมเนียมการซื้อขายและไม่สามารถลงทุนโดยตรงในดัชนีได้ ข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการสร้างผลการทดสอบเหล่านี้สามารถดูได้ตามคำขอ ทำไมผลลัพธ์ของ Bootstrap จึงแตกต่างจากผลลัพธ์แบบจำลองอาร์กิวเมนต์หนึ่งคือการทำเหมืองข้อมูล นี่คือสมมติฐานทางเลือกที่เป็นไปได้ ข้อโต้แย้งอีกประการหนึ่งคือการจำลองราคาหุ้นจากแบบจำลองตามพารามิเตอร์บางประการไม่สามารถจับภาพการกระจายของผลตอบแทนของหุ้นที่แท้จริงได้ ผลจาก bootstrapping ดูเหมือนจะแนะนำว่ากฎการซื้อขายเฉลี่ยเคลื่อนไหวแสดงถึงกฎการซื้อขายทางเทคนิคที่มีแนวโน้มใน 8220real world 8221 แม้ว่าจะมีนักวิจัยจำนวนมากที่แนะนำการวิเคราะห์ทางเทคนิคก็ตาม หมายเหตุ: เว็บไซต์นี้ไม่มีข้อมูลเกี่ยวกับการลงทุนใน ETFs หรือ ETFs ของ ETF โปรดดูที่ไซต์นี้ เข้าร่วมผู้อ่านรายอื่น ๆ นับพัน ๆ รายและสมัครสมาชิกบล็อกของเรา โปรดจำไว้ว่าผลการดำเนินงานในอดีตไม่ได้เป็นตัวบ่งชี้ถึงผลการดำเนินงานในอนาคต โปรดอ่านข้อจำกัดความรับผิดชอบทั้งหมดของเรา ความคิดเห็นและความคิดเห็นที่แสดงไว้ในที่นี้เป็นข้อมูลของผู้เขียนและไม่จำเป็นต้องสะท้อนถึงมุมมองของ Alpha Architect บริษัท ในเครือหรือพนักงานของ Alpha Architect เนื้อหานี้จัดทำขึ้นเพื่อคุณเพียงเพื่อวัตถุประสงค์ในการใช้ข้อมูลและการศึกษาและไม่ได้เป็นข้อเสนอหรือการชักชวนของข้อเสนอหรือคำแนะนำหรือข้อเสนอแนะใด ๆ ในการซื้อหลักทรัพย์หรือเครื่องมือทางการเงินอื่น ๆ และไม่สามารถตีความได้ ข้อมูลที่เป็นความจริงที่ได้รับมาหรือได้มาจากแหล่งข้อมูลที่ผู้เขียนและ Alpha Architect เชื่อถือได้ แต่ไม่จำเป็นต้องรวมทุกอย่างไว้และไม่ได้รับการรับรองว่าเป็นความถูกต้องและไม่ถือเป็นตัวแทนหรือการรับประกัน อย่างชัดเจนหรือโดยนัยในด้านความถูกต้องและความครบถ้วนของข้อมูลหรือข้อมูลที่แนบมาจะเป็นพื้นฐานในการตัดสินใจลงทุน ส่วนใดส่วนหนึ่งของเอกสารนี้ไม่สามารถทำซ้ำในรูปแบบใด ๆ หรือเรียกในสิ่งพิมพ์อื่นใดโดยไม่ได้รับอนุญาตเป็นลายลักษณ์อักษรจาก Alpha Architect เกี่ยวกับผู้เขียนนายซูปัจจุบันเป็นสมาชิกผู้จัดการของ Alpha Architect ซึ่งเขาเป็นผู้นำกลุ่มตลาดทุนและช่วยในการวิจัยเชิงปริมาณ นายซูมีทักษะเฉพาะด้านที่เกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ การวิจัยล่าสุดของเขาได้ศึกษาขั้นตอนวิธีการซื้อขายที่เป็นกรรมสิทธิ์ต่างๆโมเดลการจัดสรรสินทรัพย์ทางยุทธวิธีและรูปแบบการเลือกความปลอดภัยในระยะยาว ก่อนที่จะร่วมงานกับ Alpha Architect นายเสี่ยวเป็นนักวิเคราะห์ข้อมูลหลักของ Capital One ซึ่งเขาเป็นสมาชิกของทีมวิเคราะห์ข้อมูล Basel II นายซูจบการศึกษาจากมหาวิทยาลัยเดร็กเซิลพร้อมด้วยม. ในด้านการคลังและจาก University of International Business and Economics ในกรุงปักกิ่งประเทศจีนซึ่งเขาได้รับปริญญาตรีด้านเศรษฐศาสตร์การจำลองการเคลื่อนที่ตามค่าเฉลี่ยยวดยิ่ง (First Order) การสาธิตได้รับการตั้งค่าให้ใช้ชุดจุดสุ่มเดียวกัน วิธีการที่ค่าคงที่และมีการเปลี่ยนแปลง อย่างไรก็ตามเมื่อกดปุ่ม quotrandomizequot จะมีการสร้างและใช้ชุดแบบสุ่มใหม่ การรักษาแบบสุ่มให้เหมือนกันช่วยให้ผู้ใช้สามารถมองเห็นผลกระทบของชุดค่าผสม ARMA ได้อย่างแม่นยำ ค่าคงที่ถูก จำกัด ไว้ที่ (-1,1) เนื่องจากความแตกต่างของผลลัพธ์ของชุด ARMA เมื่อ การสาธิตคือขั้นตอนการสั่งซื้อครั้งแรกเท่านั้น คำศัพท์ AR เพิ่มเติมจะช่วยให้สามารถสร้างชุดที่ซับซ้อนขึ้นได้ในขณะที่ข้อกำหนดเพิ่มเติมของ MA จะช่วยเพิ่มการปรับให้เรียบ สำหรับรายละเอียดของกระบวนการ ARMA ดูตัวอย่างเช่น G. Box, G. M. Jenkins และ G. Reinsel, Time Series Analysis: Forecasting and Control 3rd ed. Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall, 1994. ลิงค์ที่เกี่ยวข้อง