Uma Empírica Comparação De Mover Média Envelopes E Bollinger Bandas

Uma comparação empírica de envelopes de média móvel e bandas de Bollinger Transcrição 1 Uma comparação empírica de envelopes de média móvel e bandas de Bollinger Joseph Man-joe Leung e Terence Tai-leung Chong Departamento de Economia da Universidade Chinesa de Hong Kong 8 de novembro de Tenta comparar a lucratividade dos Envelopes Móveis e das Bandas de Bollinger. Apesar do fato de que as bandas de Bollinger podem capturar flutuações repentinas de preços que os Envelopes de Movimentação Média não podem, nosso estudo revela que as Bandas de Bollinger não superam os Envelopes de Movimentação Média. Moving Average Envelopes Bandas de Bollinger Classificação JEL: G14 1 Introdução Existem muitas teorias explicando movimentos de preços nos mercados de ações. Por exemplo, a Teoria Ortodoxa que sugere que a fonte primitiva de Correspondente autor. A movimentação dos preços das ações é a antecipação das mudanças nos lucros corporativos ea Teoria da Confiança, que afirma que a lógica básica do movimento dos preços das ações é as flutuações da confiança dos investidores nos futuros preços das ações, ganhos E dividendos. Uma teoria mais popular é a Hipótese de Mercado Eficiente (EMH), que afirma que os preços de negociação dos ativos em mercados organizados refletem toda a informação disponível e os preços mudam apenas por causa de notícias que não são conhecidas de antemão. A forma fraca da EMH sugere que os preços correntes dos ativos, pelo menos, refletem sua própria história. Portanto, se o mercado é fracamente eficiente, estudar a história de preços por si só não será capaz de fazer lucros. No entanto, existem estudos que apóiam estratégias técnicas (Treynor e Ferguson, 1985 Brock, Lakonishok e LeBaron, 199). A eficácia da obtenção de lucros usando regras técnicas de negociação é uma evidência de ineficiência da informação de mercado (Taylor, 1997). A regra da Média Móvel Simples é a regra comercial mais freqüentemente estudada na literatura. No entanto, quando o mercado não tem uma tendência clara, ou quando os preços variam muito em torno de uma tendência, é mais apropriado usar os canais para capturar as flutuações de curto prazo. Dois desses canais que são cada vez mais populares são os Envelopes Moving Average e as Bandas Bollinger. Poucos, se houver, estudos empíricos foram feitos na exploração de sua rentabilidade. O objetivo deste trabalho é comparar o desempenho desses dois canais usando os índices bolsistas do G7 e os Quatro Tigres Asiáticos. Regras e Dados de Negociação Os Envelopes de Movimentação Média e as Bandas de Bollinger são canais baseados na Média Móvel Simples. A média móvel simples de N dias no tempo t é a média dos preços nos últimos N dias, isto é, SMA N (t) PtN1P (i). (1) N 3 A Envelope de média móvel de N dias no tempo t é definida como: MAE kN (t) SMA N (t) (1 plusmn k), () em que k é uma constante. A largura dos envelopes de média móvel depende de k e os preços das ações. Os Envelopes de média móvel se contrairão quando k ou os preços das ações caírem. As Bandas de Bollinger de N dias com k desvios-padrão no instante t são definidas como: s Pt N1 P (i) SMA N (i) BB kN (t) SMA N (t) plusmn k N. As faixas de Bollinger sobre os envelopes Móvel Médio é que leva a volatilidade dos preços em consideração. Ao contrário dos Envelopes Móveis, a largura das Bandas Bollinger depende da flutuação dos preços em torno da média, em vez do nível da média móvel. Quando a volatilidade aumenta de tal forma que a média móvel permanece inalterada, as Bandas de Bollinger se expandirão para captar as flutuações de preços, ao passo que os Envelopes de Movimentação Média não. Se os preços das ações seguirem uma distribuição normal, as Bandas de Bollinger com desvios padrão captarão cerca de 95 dos movimentos de preços. A região acima do limite superior dos Envelopes de Movimentação Média ou das Bandas de Bollinger é considerada como área de sobrecompra, enquanto a região abaixo do limite inferior é considerada como sobrevenda. Em geral, quando um estoque é considerado como overbought, os investidores devem vendê-lo porque o preço do estoque é esperado para cair, e vice-versa. No entanto, como é difícil prever quanto tempo um estoque permanecerá na região de sobrecompra ou sobrevenda, é melhor não tomar qualquer posição até que o estoque se afaste dessas regiões. 3 4 Para os Envelopes de Média Móvel, as regras de negociação são definidas da seguinte forma: Comprar: Vender: PN (t 1) ltMAE baixo N (t 1) e PN (t) gtMAE baixo NPN (t 1) gtMAE acima N (t 1 ) E PN (t) ltMAE até N (t). (T). Para as Bandas de Bollinger, as regras de negociação são: Buy: P N (t 1) ltBBN baixa (t 1) e P N (t) gtBBN baixa (t). Venda: P N (t 1) gtBB acima de N (t 1) e P N (t) ltBB acima de N (t). Portanto, um sinal de compra será gerado quando o preço cruza o limite inferior de baixo. Da mesma forma, um sinal de venda será gerado quando o preço penetra o limite superior de cima. Neste trabalho, são estudados os envelopes de média móvel de 10 dias, 0 dias, 50 dias e 50 dias de 3 e 5 e Bandas de Bollinger de desvios padrão. Assumimos que o custo de transação eo dividendo em ações são insignificantes. Também assumimos que a venda a descoberto não é permitida e que as transações não podem ser acumuladas, ou seja, duas ações consecutivas de compra não são permitidas. Como há cerca de 50 dias de negociação por ano, o desempenho é avaliado em termos de taxa de retorno anualizada pela seguinte equação: Taxa anual de retorno (1r 1) (1 r) (1 r 3). (1 rm) 50 T 1, (4) onde 1r j S (j) B (j) S (j) e B (j) são preços de venda e compra respectivamente na j-ésima transacção m é o número de transacções T é O número de dias de negociação na amostra. 4 5 Nossos dados são os índices diários de fechamento do mercado de ações do G7 e 4 Tigres Asiáticos. Os dados são extraídos do Córrego de Dados na Biblioteca Universitária da Universidade Chinesa de Hong Kong e os detalhes são os seguintes: Índice Localização De Para Dow Jones Industrials EUA 111985 91000 Toronto 300 Canadá 111985 91000 BCI Global Itália 111985 91000 FTSE 100 Reino Unido 111985 91000 DAX Alemanha 591989 91000 Nikkei 5 Preço médio Japão 311985 91000 CAC40 Instantâneo França 1671987 91000 KOSPI Coreia do Sul 411985 91000 Straits Time Index Singapura 411985 91000 Hang Seng Index Hong Kong 111985 91000 TWSE Taiwan 411985 91000 3 Resultados e Conclusão A Tabela 1 mostra a taxa de retorno anual gerada pelas regras de negociação da média móvel Envelopes e Bandas de Bollinger. Os números entre colchetes são o número de transações. 5 6 Tabela 1: Taxa de Retorno Anual para os Nomes do Índice MAE e BB 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 (44) -1 (1) ) CAC40 1 (46) 6 (11) 3 (47) KOSPI 4 (73) 4 (31) -9 (38) Passos Tempo 3 (49) 3 (19) 1 60 Hang Seng 4 (60) 8 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) (34) 4 (47) 1 (3) 0 (44) 3 (8) -1 (7) 3 (41) 3 (41) 9 (19) 4 (44) - (39) -1 (1) ) 3 (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) Nomes de Índice 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) Estreito Tempo -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) (11 ) 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 Para cada N dado, destacamos a taxa mais alta de Retorna. Por exemplo, quando N10, a taxa de retorno gerada pelas Bandas de Bollinger com desvios padrão é a mais alta quando comparada àquelas geradas pelo 3-MAE e 5-MAE. Se houver mais de uma taxa mais alta, destacamos aquela com o menor número de transações. Ambas as regras de negociação geram uma taxa considerável de retornos para Dow Jones, DAX, CAC e Hang Seng Index. No entanto, para Nikkei 5 e KOSPI, ambas as regras geram uma taxa negativa de retorno na maioria dos casos. Observe que o número de transações geradas pela regra Envelopes de média móvel cai com o valor de k. Isto é mais elevado do que o valor de k, quanto mais as flutuações de preços forem capturadas pelos envelopes e menos sinais de negociação serão observados. Observe também que o número de transações geradas por ambas as regras de canal cai com N. Ingeneral, quando N10 e 0, o número de transações para Bandas de Bollinger e MAE-3 estão próximos. Enquanto para N50 e 50, o número de transações para Bollinger Bands está mais próximo do número de transações para MAE-5. Observe a partir da Tabela 1 que a regra MAE funciona melhor do que a regra BB para N10, 0 e 50, enquanto a regra BB funciona melhor quando N50. Portanto, sugerimos usar os Envelopes de Média Móvel para investimentos de curto prazo e usar Bollinger Bands como uma ferramenta de investimento de longo prazo. No entanto, uma vez que as regras técnicas de negociação são normalmente concebidos para fins de investimento de curto prazo, seria razoável concluir que Envelopes Moving Average são melhores do que Bandas Bollinger na prática. Portanto, apesar do fato de que Bollinger Bands pode capturar súbitas flutuações de preços que o Moving Average Envelopes não pode, eles não out-performthemoving Envelope em termos de rentabilidade. 7 8 Referências 1. Blume, L. Easley, D. e M. O Hara, Estatísticas do mercado e análise técnica: O papel do volume. Revista de Finanças 49, Brock, W. J. Lakonishok e B. LeBaron, 199. Regras técnicas simples de negociação e as propriedades estocásticas dos retornos de ações. Revista de Finanças 47, Curcio, R. Goodhart, C. Guillaume, D. e R. Payne, As regras técnicas de negociação geram lucros Conclusões do mercado cambial intradiário. International Journal of Finance and Economics, Taylor, M. P. Introdução do editor. Revista Internacional de Finanças e Economia, Treynor, J. L. e R. Ferguson, Em defesa da análise técnica. Revista de Finanças 40, Uma comparação empírica de envelopes de média móvel e Bandas de Bollinger Resumo: Este artigo procura comparar a rentabilidade dos Envelopes Móveis e das Bandas de Bollinger. Apesar do fato de que Bollinger Bands pode capturar súbitas flutuações de preços que Moving Average Envelopes não pode, o nosso estudo revela que Bollinger Bands não superar o Moving Average Envelopes. Trabalhos relacionados: Este item pode estar disponível em outra parte do EconPapers: Pesquise itens com o mesmo título. Exportação de referência: BibTeX RIS (EndNote, ProCite, RefMan) HTMLText Applied Economics Letters é atualmente editada por Anita Phillips Mais artigos em Cartas de Economia Aplicada de Taylor Francis Journals Series dados mantidos por Michael McNulty (). Este site faz parte do RePEc e todos os dados aqui apresentados fazem parte do conjunto de dados RePEc. Seu trabalho está faltando no RePEc Aqui está como contribuir. Perguntas ou problemas Verifique as perguntas freqüentes do EconPapers ou envie um e-mail para. Uma comparação empírica de envelopes de média móvel e bandas de Bollinger Citações Referências 4 QuotMatthew Butler e Dimitar Kazakov (2010) estudaram o algoritmo de otimização de enxames de partículas de Bollinger e descobriram que a lucratividade pode ser Melhorado através da optimização dos seus parâmetros de função de aptidão. Em outros trabalhos de pesquisa, o indicador de Bollinger também pode ser aplicado a problemas práticos para análise, Joseph Man-Joe Leung (2003) 7 realizou uma análise empírica e comparação da média móvel e Bollinger. K. Senthamarai Kannan (2010) 8 usou-o para prever o preço de fechamento das ações, para julgá-lo aumentar ou diminuir, e comparado com RSI, TP, CMI e MA, etc. Qi (2011) 9 fez algum julgamento e previsão sobre o preço Tendências do mercado imobiliário com base na K-line e Bollinger Zhou (2013) 10 aplicado Bollinger para Black-Scholes modelo de preços opção, o efeito é muito bom e pode ser usado para determinar a negociação de ações Wu (2013) 11 realizada em um Breve introdução de indicadores de Bollinger, fez uma comparação e análise empírica com KDJ, MACD, etch, e encontrou Bollinger têm função de referência importante para prever futuras tendências de mercado. RESUMO: A mineração de dados visa descobrir a lei da realidade e dados de previsão. É uma análise matemática e métodos de previsão. Atualmente, a mineração de dados na pesquisa de mercado de ações está cada vez mais quente. Abordagens recentes no uso de Bandas Bollinger descreve o estoque para aproximar tem certa precisão, mas ainda insuficiente para julgar a mudança de preços. Para solucionar este problema, este artigo propõe o uso de simulação estocástica e distribuição de GARCH para estimar VaR de ativos e melhorar as linhas ferroviárias de Bollinger, construindo assim um novo canal de estoque com base no VaR. Em seguida, implemente esse método e aplique-o no verdadeiro índice de índice composto de Xangai. Os resultados experimentais mostram que o uso deste método para construir o canal de mercado de ações é eficaz e pode melhor caracterizar o funcionamento do mercado de ações. Finalmente, otimizar as estratégias de investimento com base nesta otimização da estrutura. As bandas de Bollinger foram desenvolvidas no início dos anos 1980 por John Bollinger (Bollinger 2014) e se tornaram uma ferramenta de troca popular, que pode ser usada para medir o quothighnessquot ou quotlownessquot do preço em relação a trades anteriores. Este método de negociação baseia-se na média móvel e (Leung, Chong, 2003) comparou a rentabilidade destes métodos de previsão. Bandas Bollinger pode capturar flutuações de preços repentinos que a estratégia de média móvel não pode. RESUMO: Os dados altos e baixos, caso contrário, os dados próximos e abertos não são acidentais na curva de séries temporais. São extremos e muito interessante para os comerciantes. Nosso modelo baseado no conjunto Evolino RNN dá duas distribuições baseadas em dados altos e baixos. A composição e os parâmetros dessas distribuições determinam a decisão de negociação. Neste trabalho, a carteira construída por este novo método de previsão é comparada com a carteira baseada em bandas de Bollinger. Comparação bem conhecida em ferramentas de análise técnica com o nosso sistema de previsão de suporte baseado em inteligência artificial confirmou a nova capacidade de prever valores altos e baixos. As ABBs foram desenvolvidas inicialmente porque, apesar de sua popularidade, a literatura acadêmica recente havia mostrado Bollinger Bands (BB) como sendo ineficaz 11 12. No entanto, através do ajuste de parâmetros de PSO, o indicador poderia Ser melhorado e superar o índice do mercado em determinadas condições de mercado. RESUMO: Este estudo analisa duas implicações da Hipótese de Mercado Adaptativo: eficiência variável e rentabilidade cíclica. Estas implicações estão, inter alia, em conflito com a Hipótese de Mercado Eficiente. A eficiência variável tem sido um tópico popular entre os pesquisadores econométricos, onde uma variedade de estudos têm demonstrado que a eficiência variável existe nos mercados financeiros com base nas métricas utilizadas. Para determinar se a dependência não-linear aumenta a precisão dos modelos de negociação supervisionados, um processo GARCH é simulado e usando uma abordagem de janela deslizante a série é testada para dependência não-linear. Os resultados demonstram claramente que durante os sub-períodos em que a dependência não linear é detectada, os algoritmos experimentam um aumento estatisticamente significativo na precisão da classificação. Quanto à rentabilidade cíclica das regras de negociação, o pressuposto de que a eficácia aumenta e diminui com o atual ambiente de mercado é testado usando um popular indicador técnico, Bollinger Bands (BB), que são convertidos de estático para dinâmico usando a otimização de enxame de partículas (PSO) . Para um determinado período de tempo, os parâmetros do BB são ajustados para otimizar a rentabilidade e, em seguida, testados em vários períodos de tempo fora da amostra. Os resultados indicam que em média um BB otimizado particular é rentável, ativo e capaz de superar o índice de mercado até 35 do tempo. Estes resultados indicam claramente a natureza cíclica da eficácia de um determinado modelo de negociação e que um indicador técnico derivado de preços históricos pode ser rentável fora do seu período de formação. Full-text Conference Paper Mar 2012 Jornal de Informação e Computação Ciência Matthew Richard Butler Dimitar Lubomirov Kazakov