Dekalog8217s browniano Movimento Indicatore Dekalog Blog è un sito interessante dove l'autore, Dekalog, i tentativi di sviluppare nuovi e unici modi per applicare l'analisi quantitativa alla negoziazione. In un recente post, ha discusso con il concetto di moto browniano in un modo che creerebbe fasce intorno a chart8217s prezzi di chiusura. Quelle band rappresenterebbero periodi non trend, e un commerciante in grado di identificare in qualsiasi momento il prezzo era al di fuori delle bande come un periodo di trend. Metodo Dekalog8217s di utilizzare browniano movimento crea fasce superiori e inferiori che definiscono le condizioni di trend. Alla radice di ogni più trend following sistema di trading è un modo per definire un'esistenza tendenze e determinare la sua direzione. Utilizzando Dekalog8217s browniano movimento idea come la radice di un sistema potrebbe essere un modo univoco per identificare tendenze e profitti estratto dai mercati attraverso quelle tendenze. Ecco come Dekalog spiega il suo concetto: La premessa di base, preso dal moto browniano, è che il logaritmo naturale delle variazioni dei prezzi, in media, ad una velocità proporzionale alla radice quadrata del tempo. Prendiamo, per esempio, un periodo di 5 che porta al bar.8221 8220current Se prendiamo un periodo di 5 media mobile semplice delle differenze assolute del registro dei prezzi in questo periodo, si ottiene un valore per il movimento media 1 barra di prezzo in questo periodo. Questo valore viene quindi moltiplicata per la radice quadrata di 5 e aggiunto e sottratto dal prezzo 5 giorni per ottenere un limite superiore e limite inferiore per la barra corrente. Si applica poi tali limiti superiori e inferiori al grafico: Se la barra di corrente si trova tra i limiti, diciamo che il movimento dei prezzi negli ultimi 5 periodi è coerente con moto browniano e dichiariamo l'assenza di tendenza, vale a dire un mercato laterale. Se la barra corrente è al di fuori dei limiti, si dichiara che il movimento dei prezzi negli ultimi 5 bar non è coerente con moto browniano e che una tendenza è in vigore, sia verso l'alto o verso il basso a seconda di quale legato barra corrente è al di là. Dekalog crede anche questo concetto potrebbe avere un valore al di là di essere solo un indicatore: E 'facile immaginare molti usi per questo in termini di creazione di indicatori, ma ho intenzione di usare i limiti per assegnare un punteggio di randomnesstrendiness prezzo su vari periodi combinati per assegnare prezzo movimento per bidoni per la successiva creazione di Monte Carlo del prezzo sintetica series. Monte Carlo simulazione con GBM uno dei modi più comuni per stimare il rischio è l'uso di una simulazione Monte Carlo (MCS). Ad esempio, per calcolare il valore a rischio (VaR) di un portafoglio, siamo in grado di eseguire una simulazione Monte Carlo che tenta di prevedere il peggio perdita probabile di un portafoglio dato un intervallo di confidenza su un orizzonte di tempo specificato - abbiamo sempre bisogno di specificare due condizioni per VAR: la fiducia e l'orizzonte. (Per la lettura correlate, vedere gli usi e limiti di volatilità e introduzione al Value at Risk (VAR) -. Parte 1 e Parte 2) In questo articolo, passeremo in rassegna un MCS base applicato a un prezzo delle azioni. Abbiamo bisogno di un modello per specificare il comportamento del prezzo delle azioni, e ben utilizzare uno dei modelli più comuni in finanza: moto browniano geometrico (GBM). Pertanto, mentre la simulazione Monte Carlo può fare riferimento a un universo di diversi approcci alla simulazione, inizieremo qui con il più fondamentale. Dove iniziare una simulazione Monte Carlo è un tentativo di prevedere il futuro più volte. Alla fine della simulazione, migliaia o milioni di prove casuali producono una distribuzione dei risultati che possono essere analizzati. I passi fondamentali sono: 1. Specificare un modello (ad esempio moto browniano geometrico) 2. Generare prove casuali 3. Processo l'uscita 1. Specificare un modello (ad esempio, GBM) In questo articolo, useremo il moto browniano geometrico (GBM), che è tecnicamente un processo di Markov. Ciò significa che il prezzo del titolo segue una passeggiata aleatoria ed è coerente con (almeno) la forma debole dell'ipotesi di mercato efficiente (EMH): passato informazioni sui prezzi è già incorporato ed il successivo movimento dei prezzi è condizionatamente indipendente da movimenti di prezzo del passato . (Per ulteriori informazioni su EMH, leggere Lavoro Through The ipotesi di mercato efficiente e che cosa è l'efficienza del mercato) La formula per GBM si trova al di sotto, dove S è il prezzo delle azioni, m (il mu greco) è il rendimento atteso. s (sigma greco) è la deviazione standard dei rendimenti, t è il tempo, ed e (epsilon greco) è la variabile casuale. Se riorganizzare l'formula per risolvere solo per il cambiamento nel prezzo delle azioni, vediamo che GMB dice che il cambiamento nel prezzo delle azioni è il prezzo delle azioni S moltiplicato per i due termini si trovano all'interno della parentesi sotto: Il primo termine è una deriva e la seconda termine è uno shock. Per ogni periodo di tempo, il nostro modello assume il prezzo deriva dal rendimento atteso. Ma la deriva sarà sconvolto (aggiunto o sottratto) da uno shock casuale. Lo shock casuale sarà la deviazione standard, s moltiplicato per un numero casuale e. Questo è semplicemente un modo di scalare la deviazione standard. Questa è l'essenza del GBM, come illustrato nella figura 1. Il prezzo delle azioni segue una serie di passaggi, dove ogni passo è una deriva Plusminus uno shock casuale (esso stesso una funzione della deviazione standard scorte):
No comments:
Post a Comment