시계열 모멘텀 트레이딩 전략 및 자기 상관 증폭.
개요 :이 문서에서는 가격에 대한 일반적인 고정 프로세스를 가정하고이 규칙이 사용되는 이유를 조사하기 위해 일반적인 이동 평균 (MA) 거래 규칙에 대한 자기 상관 함수를 도출합니다. 그 결과는 가격 모멘텀을 식별 할 수 있고 정확한 구조를 알지 못해도 가격 자기 상관 구조를 추적하고 활용하는 간단한 방법이므로 MA 규칙이 널리 사용되고 있음을 보여줍니다. 가격 모멘텀 효과는 수익 모멘텀 효과보다 강하고 지속성이 높기 때문에 MA 모멘텀의 수익성에 대한 가격 모멘텀의 영향을 분석하는 데 초점을 맞 춥니 다.
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개요 :이 논문은 기술적 분석가와 다른 사람들이 일반 이동 평균 (MA) 거래 규칙을 널리 사용하는 이유를 조사합니다. 우리는 가격에 대한 일반적 고정 공정을 가정하고 MA 거래 규칙에 대한 자기 상관 함수를 도출한다. 우리의 결과를 바탕으로, 우리는 자기 상관 증폭이 그러한 거래 규칙이 인기있는 이유 중 하나라고 추측한다. 시뮬레이션 된 결과를 사용하여, 우리는 가격 모멘텀을 식별 할 수 있고 정확한 구조를 알지 못하는 사이 가격 자기 상관 구조를 평가하고 활용할 수 있기 때문에 MA 규칙이 대중적 일 수 있음을 보여줍니다. 이 논문은 11 개의 주요 국제 주식 지수에 대해 15 년 일일 가격 데이터를 사용하여 자기 상관 증폭의 경험적 증거를 제공합니다.
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추상.
이 백서에서는 일반적인 이동 평균 (MA) 거래 규칙이 기술 분석가 및 기타 사람들에 의해 널리 사용되는 이유를 조사합니다. 우리는 가격에 대한 일반적 고정 공정을 가정하고 MA 거래 규칙에 대한 자기 상관 함수를 도출한다. 우리의 결과를 바탕으로, 우리는 자기 상관 증폭이 그러한 거래 규칙이 인기있는 이유 중 하나라고 추측한다. 시뮬레이션 된 결과를 사용하여, 우리는 가격 모멘텀을 식별 할 수 있고 정확한 구조를 알지 못하는 사이 가격 자기 상관 구조를 평가하고 활용할 수 있기 때문에 MA 규칙이 대중적 일 수 있음을 보여줍니다. 이 논문은 11 개의 주요 국제 주식 지수에 대해 15 년 일일 가격 데이터를 사용하여 자기 상관 증폭의 경험적 증거를 제공합니다.
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