An Analyse Of Trading Strategien In Elf Europa Aktien Märkte

Eine Analyse der Handelsstrategien an elf europäischen Aktienmärkten In den letzten Jahren wurde die Gültigkeit der schwachen Form effizienten Markthypothese (EMH) in Frage gestellt, da mehrere Studien gezeigt haben, dass die technischen Handelsregeln prädiktive Fähigkeiten sowohl hinsichtlich der entwickelten als auch der Aufstrebende Börsenindizes. Diese Studie analysiert die Prognosekraft von 2 der beliebtesten Handelsregeln mit Indexdaten für eine Auswahl von 11 europäischen Aktienmärkten über den Zeitraum Januar 1991 bis Dezember 2000. Die Ergebnisse zeigen, dass die in diesem Papier enthaltenen Schwellenländer informativ ineffizient sind, und diese Märkte zeigten eine gewisse Vorhersagbarkeit in ihren Aktienrenditen, obwohl die entwickelten Märkte nicht. Darüber hinaus deuten die Ergebnisse auf große Unterschiede in der Leistungsfähigkeit der geprüften Regeln hin, während kleinere Filter die Kauf-und-Hold-Strategie in den aufstrebenden Märkten auch nach der Berücksichtigung der Transaktionskosten konsequent übertrafen, die Performance der gleitenden Durchschnittsregeln war unberechenbar Und variierte drastisch von Markt zu Markt. Gespeichert in Lesezeichenlisten Ähnliche Artikel nach Thema Ähnliche Artikel von Autor Fragen LIVE CHATSpektralanalyse der Börsenkurse Der Zweck dieses Artikels ist die Anwendung der Spektralanalyse auf sechs europäische Aktienmärkte (Deutschland, Frankreich, Italien, Niederlande, Belgien und das Vereinigte Königreich) ) Und der New Yorker Börse, über den Zeitraum 19691976. Für keine Serie schätzen die Schätzungen Abweichungen von der Zufälligkeit. Eine einfache Filterregel zeigt jedoch, dass von einem Händler in den sechs europäischen Märkten erhebliche Gewinne erzielt werden konnten. Dies zeigt, dass für die Prüfung der Effizienz des Marktes die Spektralanalyse weit von den Besten entfernt ist und die Schlussfolgerung dazu neigt, die Hypothese von Weißgeräuschen in unvollkommenen Märkten zu unterstützen. Die Cospektralanalyse zeigt die Blei - und Lag-Beziehungen zwischen den verschiedenen untersuchten Aktienmärkten. Wählen Sie eine Option aus, um diesen Artikel zu lokalisieren: Überprüfen Sie, ob Sie über Ihre Anmeldeinformationen oder Ihre Institution Zugriff haben. Check für diesen Artikel an anderer Stelle Zitieren von Artikeln (0) Dieses Papier stützt sich auf meine Dissertation an der Northwestern University und wurde auf der ESSEC Konferenz (Cergy, Frankreich, 13. Juni 1978) präsentiert, die von der FNEGE finanziell unterstützt wurde. Ich danke den Mitgliedern meines Komitees, den Professoren E. Lerner, D. Jacobs, H. Benishay und J. Wood. Danke an diesen Zeitschriftenreferenten für hilfreiche Kommentare. Die Verantwortung für Fehler in Ergebnissen und Interpretation bleibt die Autoren. Copyright 1979 Veröffentlicht von Elsevier B. V. Empfohlene Artikel Zitierte Artikel Cookies werden von dieser Seite benutzt. Weitere Informationen finden Sie auf der Seite "Cookies". Copyright 2017 Elsevier B. V. oder seine Lizenzgeber oder Mitwirkenden. ScienceDirect ist ein eingetragenes Warenzeichen von Elsevier B. V.Der Trend ist nicht dein Freund Warum empirischer Timing-Erfolg durch die Underlyings-Preismerkmale bestimmt wird und die Markt-Effizienz ist irrelevant Der oft gemeldete Erfahrungs-Erfolg der Trend-nachfolgenden technischen Timing-Strategien bleibt noch rätselhaft. In früheren akademischen Forschungen geben viele Autoren eine Vorhersagekraft zu, aber sie kämpfen, um ihre Erkenntnisse zu begründen, indem sie vage auf unzureichende Markteffizienz oder unbekannte versteckte Muster in Asset-Preisprozessen hinweisen. Wir behaupten, dass der empirische Timing-Erfolg auch in vollkommen effizienten Märkten möglich ist, aber keine Vorhersagekraft bedeutet. Wir beweisen dies durch die systematische Rückverfolgung des zeitlichen Erfolges auf die statistischen Merkmale der zugrunde liegenden Vermögenspreis-Zeitreihen, die durch standardmäßige stochastische Prozesse modelliert werden. Es werden fünf wesentliche Einflussfaktoren untersucht: Rückgabe Autokorrelation, Trend, Volatilität und Clustering sowie der Grad der Effizienz des Marktes. Wir verwenden Handelsregeln, die auf unterschiedlichen Intervallen des einfachen gleitenden Durchschnitts (SMA) als Beispiel basieren. Diese Strategien werden auf simulierte Vermögenspreisdaten angewendet, um systematische Parametervariationen zu ermöglichen. Anschließend testen wir die gleichen Strategien auf realen Marktdaten mit nichtparametrischen historischen Simulationen und vergleichen die Ergebnisse. Die Auswertung erfolgt durch eine umfangreiche Auswahl von statistischen, Rendite-, Risiko - und Leistungszahlen aus den simulierten Renditeverteilungen. Wenn Sie Probleme beim Herunterladen einer Datei haben, überprüfen Sie, ob Sie die richtige Anwendung haben, um sie zuerst anzuzeigen. Bei weiteren Problemen lesen Sie die IDEAS-Hilfeseite. Beachten Sie, dass diese Dateien nicht auf der IDEAS-Website sind. Bitte sei geduldig, da die Dateien groß sein können. Papier von der Frankfurter Schule für Finanzen und Management, Zentrum für praktische quantitative Finanzierung (CPQF) in seiner Serie CPQF Working Paper Series mit Nummer 29. Wenn Sie eine Korrektur anfordern, bitte erwähnen Sie diese Elemente Handle: RePEc: zbw: cpqfwp: 29. Siehe allgemeine Informationen zur Korrektur von Material in RePEc. 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