- स्थिरता - ऑफ-द - चलती औसत तकनीकी व्यापार - नियम - ऑन-द डो - जोन्स सूचकांक

डॉव जोन्स सूचकांक पर औसत तकनीकी ट्रेडिंग नियमों की स्थिरता की स्थिरता। डाउ जोन्स सूचकांक पर औसत तकनीकी व्यापार नियमों की स्थिरता ब्लेक लेबोरन ब्रांडेइस विश्वविद्यालय एनबीई अगस्त 1 999 संशोधित नवंबर 1 999 सार यह पत्र औसत तकनीकी व्यापार नियमों के चलने के व्यवहार का विश्लेषण करता है। डॉव जोन्स इंडस्ट्रियल इंडेक्स के 100 से अधिक वर्षों के लिए आवेदन किया गया यह पाया गया है कि खरीद और बिक्री अवधि के दौरान सशर्त साधनों के बीच अंतर पिछले 10 वर्षों के पिछले 9 वर्षों के सापेक्ष नाटकीय रूप से बदल गया है, लेकिन सशर्त भिन्नता में अंतर नहीं बदला है संपूर्ण नमूना पर अधिक आगे सशक्तता की जांच से संकेत मिलता है कि समान गति आधारित रणनीति के साथ समान परिणाम प्राप्त किए जा सकते हैं विश्लेषण वास्तविक डॉव श्रृंखला पर किया जाता है, लेकिन ये तकनीक व्युत्पन्न बाजारों में उपयोगी हो सकती हैं, जहां सशर्त साधनों और भिन्नरूपों का बेहतर अनुमान उपयोगी होगा सूचना अंतर्राष्ट्रीय अर्थशास्त्र के स्नातक स्कूल और वित्त, ब्रैंडिस विश्वविद्यालय, 415 दक्षिण स्ट्रीट, मेलस्टॉप 021, वाल्थम, एमए विस्फोट लेखक टिप्पणी के लिए दो अनाम रेफरी के लिए आभारी हैं। 1 परिचय संपत्ति मूल्य आंदोलनों, या तकनीकी विश्लेषण का अनुमान लगाने के लिए सरल नियमों की क्षमता, एक विवादास्पद विषय रहा है कई सालों के लिए शैक्षणिक समुदाय ने आम तौर पर तिरस्कार में तकनीकी विश्लेषकों का आयोजन किया है, जबकि भविष्य में अनुमान लगाने के साथ हाल के आकर्षण ने तकनीकी विश्लेषण के खिलाफ कई पुराने मामलों को फिर से खोल दिया है, बल्कि तकनीशियनों द्वारा इस्तेमाल किए गए नियमों की उपेक्षा करने के बजाय उन्हें ध्यान से जांच कर रहे हैं 1 साक्ष्य अभी भी लगता है इन नियमों की उपयोगिता पर कुछ हद तक अनिर्णीत है, लेकिन इससे पहले के परिणामों के विपरीत यह सुझाव दिया गया है कि इनमें से कोई भी तर्कसंगत रूप से प्रेरित होने से कम था आधुनिक साहित्य ने अधिक कठोर परीक्षणों और अर्थमिति पद्धति को बढ़ावा देने में आगे बढ़ दिया है। बूटस्ट्रैप का परिचय विभिन्न जटिल नल परिकल्पना के परीक्षण की अनुमति देता है जिसके लिए गुदा ytic दृष्टिकोण असंभव होगा डेटा snooping द्वारा प्रेरित पूर्वाग्रहों के लिए समायोजित करने के लिए यह एक संभव तरीका भी प्रदान करता है अर्थमिति के लिए, तकनीकी व्यापार नियमों को बस पल की एक और सेट के रूप में देखा जा सकता है जो विनिर्देशन परीक्षण में या तो अनुमान 2 में उपयोग किए जा सकते हैं इसलिए वे एक दिलचस्प व्यवहार के रूप में एक दोहरी भूमिका निभाते हैं, जिसमें कुछ व्यावहारिक मूल्य हो सकते हैं, और डेटा के विवरण के रूप में, आर्थिक सिद्धांतकारों को इस बारे में पता होना चाहिए कि यह पत्र सरल चलती औसत नियमों के संबंध में डॉव जोंस इंडस्ट्रियलज़ को पुन: प्रयोग करता है डॉव जोन्स इंडस्ट्रियल, ब्रॉक एट अल 1992 से पता चला है कि चलती औसत तकनीकी व्यापार नियमों में सशर्त साधनों और भिन्नता दोनों में कुछ अनुमानित क्षमताएं थीं, इसके अलावा, उन्होंने दिखाया कि ये परिणाम 90 वर्ष के नमूने की अवधि में अपेक्षाकृत स्थिर थे। हाल ही में सुल्लिवन, टाइम्मरमैन व्हाइट 1999 ने यह दिखाया था कि ऐसा लगता है कि ये नियमों को पहले के नमूने से घसीटा गया था, हाल के दिनों में उनका पूर्वानुमान प्रदर्शन कान गायब हो गए हैं यह महत्वपूर्ण परिणाम व्यापार नियमों के बारे में कई गंभीर सवाल उठाते हैं, और वित्तीय समय श्रृंखला की कार्यक्षमता इस पत्र में आगे इन नियमों के प्रदर्शन की पड़ताल की जाती है और पिछले 10 सालों की शेष शताब्दी की तुलना करती है जब औसत ट्रेडिंग के चलते प्रकाश में विश्लेषण किया जाता है नियम, कुछ बहुत ही दिलचस्प समानताएं और मतभेद दिखाई देते हैं यह पत्र पुष्टि करता है और परिणामों को सुलिवन एट अल 1999 प्रथम में प्रदान करता है, विश्लेषण सशर्त भिन्नताएं और साथ ही सशर्त साधनों पर किया जाता है दूसरा, कुछ और मजबूती जांच की जाती है, अन्य नियमों के साथ कुछ तुलना के साथ विशेष रूप से, एक सरल गति आधारित गतिशील रणनीति चलती औसत नियमों के समान होती है। इस पत्र में कार्यान्वित परीक्षण केवल नकदी बाजार के साथ ही चिंतित हैं हालांकि, एक प्रत्यक्ष 1 है Fama Blume 1 9 66 में तकनीकी नियमों का critiquing के प्रारंभिक परीक्षण ब्रॉक, लैकोनिशोक लेबरन 1 99 2 टीईसी पर साहित्य के व्यापक सारांश के लिए एचएनएनएल ट्रेडिंग कुछ नवीनतम सबूतों के एक हालिया उदाहरण के लिए, एसर सैट्चेल 1998 2 को देखने के बाद के उदाहरणों के लिए लेबरन 1 99 1.3 को विभिन्न डेरिवेटिव मार्केट्स में इन प्रौद्योगिकियों का प्रभाव देखा गया है, पहले अनुमान लगाया जा सकता है लो वांग 1995 के रूप में विकल्प मूल्य पर भी असर पड़ सकता है , यह स्पष्ट है कि दूसरे क्षणों का उपयोगी भविष्यवाणियां, विकल्प बाज़ारों में बेहतर गतिशील व्यापारिक रणनीतियां प्रदान कर सकती हैं जैसे एंगल मुस्तफा 1992 के रूप में या जोखिम आकलन के उपकरण के मूल्य के रूप में पहला खंड दैनिक डॉव डेटा की शताब्दी की लंबी श्रृंखला का वर्णन करता है दूसरा खंड दिखता है पूर्व और बाद की अवधि के दौरान सशर्त साधनों के विभिन्न उपायों पर तीसरा खंड सशर्त भिन्नताओं पर समान परीक्षण करता है चौथा अनुभाग तकनीकी व्यापार नियमों पर कुछ मजबूती की जांच करता है और यह दर्शाता है कि यह संभव है कि सरल नियम समान परिणाम उत्पन्न कर सकते हैं अंतिम अनुभाग इस निष्कर्ष निकाला और डेटा स्नूपिंग के बारे में प्रश्नों को वापस लौटता है, और इस नए ईव के प्रकाश में डेटा कार्यशीलता प्रामाणिक 2 डेटा का इस्तेमाल किया जाने वाला डेटा जनवरी 1897 से फरवरी तक दैनिक डॉव जोंस इंडस्ट्रियल का होगा, इस श्रृंखला में ब्रोक एट अल 1992 में अब तक बीएलएल में सबसे ज्यादा इस्तेमाल की जाने वाली श्रृंखला शामिल है, लेकिन यह अतिरिक्त 10 वर्षों में अपने रोक बिंदु के बाद एक और 10 साल बाद जोड़ती है। 1 9 88 में चलने और दुर्घटना से बचने के लिए आंकड़ों की शुरुआत 1 9 87 में हुई, जिसमें इस तरह के एक छोटे नमूने पर नाटकीय प्रभाव पड़ेगा पूर्ण श्रृंखला में कुल दिनों शामिल हैं। इस्तेमाल की गई श्रृंखला में लाभांश शामिल नहीं है, इसलिए कुछ सावधानी लंबी अवधि के प्रदर्शन का मूल्यांकन करने के लिए ये श्रृंखला, क्योंकि यह पत्र सशर्त साधनों और अलग-अलग तरीकों के व्यवहार पर ध्यान केंद्रित करता है, समग्र लाभांश प्रक्रिया के अलावा संभवतः परिणाम को प्रभावित नहीं करेगा तालिका 1 में कई सबमिम्स के दैनिक रिटर्न के लिए कुछ सारांश आंकड़े दिखाए जाते हैं उस पर विचार किया जाएगा रिटर्न की गणना इस अंतर में सभी मामलों के लिए लॉग अंतर, आरटी लॉग pt pt pt pt 1, 1 के रूप में की जाती है तालिका में बहुत कम नई जानकारी अपेक्षाकृत उच्च आवृत्ति परिसंपत्ति मूल्य श्रृंखला से परिचित लोगों के लिए सभी सबमोंमों में अतिरिक्त कर्टोसिस की एक बड़ी मात्रा है जो एक आम विशेषता है एक दिलचस्प विशेषता जो थोड़ा असामान्य है वह पिछले दशक में हुई बड़ी दैनिक रिटर्न है जबकि यह अच्छी तरह से ज्ञात है कि डो तेजी से बढ़ रहा है, यह आश्चर्य की बात है कि सदी के मुकाबले दैनिक रिटर्न करीब 3 गुना औसत है। 3 सशर्त साधन तालिका 1 सारांश सांख्यिकी फरवरी फर औसत सेक स्किनेस कर्टोसिस यह पेपर आमतौर पर लागू चलती औसत तकनीकी व्यापार का उपयोग करता है अधिकांश परीक्षणों के लिए नियम ये कीमतों की कीमतों की तुलना पिछले कीमतों की बढ़ती औसत के साथ, एमटी 1 एनएन 1 आई 0 पी टीआई 2 चलने वाली औसत के कई संभव संयोजन हैं जो व्यवहार में उपयोग किए जाते हैं, लेकिन यह कागज एक बहुत ही सरल कार्यान्वयन ए दिन को एक खरीद संकेत माना जाता है, जब पी टीएमटी, और एक संकेत जब पी टीएमटी 3 नियम फिर से टी से टी 1 कंसल्टेंट पर लौटने पर लागू होता है इस अवधि में एन डी वैरिएन्स का अनुमान लगाया जाएगा, और समय के संकेत के आधार पर खरीद या बिक्री के रूप में वर्गीकृत किया जाता है एक सबसे सुसंगत प्रदर्शन करने वाले नियमों में से एक ऐतिहासिक दृष्टि से एक है जो एन 150 दिन का उपयोग करता है यह नियम अकेले उपयोग किया जाएगा पहले के कागजात, ब्रॉक एट अल 1 99 2 और लेबरन 1 99 8 ने पहले ही दिखाया है कि यह कई अलग-अलग समय के साथ अच्छी तरह से काम करता है, इसके अलावा, LeBaron 1998 में पता चलता है कि एन 50toN 200 के नियमों की एक विस्तृत श्रृंखला समान रूप से उत्पन्न होती है तालिका 2 प्रस्तुतिकरण से अनुमानित समय की खरीद और बिक्री के दौरान सशर्त औसत वापसी का अनुमान प्रस्तुत करता है 150 दिन चलने वाले औसत नियम खरीदें कॉल के लेबल वाले पहला कॉलम, खरीदने और बेचने की अवधि से सशर्त माध्य के बीच का अंतर बताता है, दूसरा कॉलम, खरीदें-ऑल लेबल वाला, खरीदें अवधि के रिटर्न के बीच का अंतर और बिना शर्त औसत रिटर्न उपयुक्त नमूना बेला-सभी विक्रय अवधि के लिए एक समान अनुमान की रिपोर्ट करता है कोष्ठक में संख्या एक साधारण टी-आंकड़ा है जो कि शून्य अवधारणा के तहत है मतलब समान हैं वितरित किया जाएगा N 0, 1 4 ब्रैकेट्स में संख्या एक बेतरतीब चलने के 1000 बूटस्ट्रैप सिमुलेशन से सिम्युलेटेड पी-वैल्यू हैं इस पद्धति से नई रिटर्न 3 उत्पन्न होती है यह ब्रॉक एट अल 1992 4 4 में इस्तेमाल किए गए नियमों में से एक से मेल खाती है टी-आँकड़े बीएसजे 2 बी एन बीएस 2 एनएस के रूप में बनते हैं। समान संख्या का उपयोग खरीदें-ऑल, सेल-सभी मामलों के लिए किया जाता है यहां साधारण टी-टेस्ट का उपयोग करने में कई समस्याएं हैं अंतर्निहित लाभ आम तौर पर वितरित नहीं किए जाते हैं, इसलिए वे केवल वैध asymptotically दूसरा, खरीदें-सभी, बेचे-सभी माप सामान्य मानों के एक बड़े सेट के साथ नमूने पर आधारित हैं ये स्वतंत्र ड्रॉ से दूर हैं बूटस्ट्रैप इन दोनों समस्याओं के लिए समायोजित करता है 3.5 श्रृंखला अनियमित वास्तविक रिटर्न से प्रतिस्थापन के साथ तैयार की गई श्रृंखला इन सिम्युलेटेड टाइम सीरीज़ से एक नई ज्यामितीय यादृच्छिक पैदल मूल्य श्रृंखला का उत्पादन किया गया है यह एक रिक्त परिकल्पना का परीक्षण करने की अनुमति देता है जहां रिटर्न वास्तविक रिटर्न के रूप में एक ही बिना शर्त वितरण का पालन करता है, लेकिन श्रृंखला में सभी निर्भरता रॉयड 5 पी-वैल्यू बूटस्ट्रैप सिमुलेशन के अंश की रिपोर्ट करती है जो मूल नमूने से बड़े मान देते हैं पूरे नमूने के लिए, और पहले नमूनों के लिए, परिणाम बीएलएल की पुष्टि करते हैं खरीद अवधि का मतलब बड़ा है, और बिक्री की अवधि इसका अर्थ छोटा होता है यह टी-आँकड़ों और बूटस्ट्रैप पी-वैल्यू दोनों का उपयोग करके सभी तीन उपायों के लिए सहमत है, बाद के नमूने में परिणाम नाटकीय रूप से बदलते हैं न कि केवल खरीद वापसी ही बिक्री रकम से काफी बड़ा है, यह वास्तव में कम है दोनों बेचने की वापसी, और बिना शर्त मतलब टी-आंकड़े, और बूटस्ट्रैप पी-मान उचित रूप से हमें सावधानी से सावधानी बरतते हैं कि ये शायद कमजोर हैं, हालांकि, तथ्य यह है कि पूरे समय में सशर्त साधनों में कोई महत्वपूर्ण अंतर नहीं है। नमूनों को लेबल वाले लेबल में दिया जाता है, खरीदें फ्रेक्चर यह दिनों के अंश को दर्शाता है, जिसे नियम द्वारा खरीद अवधि के रूप में लेबल किया जाता है शेयर बाजार में नाटकीय रूप से ऊपर उठता है I n बाद की अवधि खरीद अवधि में बड़ी वृद्धि के द्वारा यहां दर्शायी जाती है यह पूरे नमूना के लिए 62 से बढ़ता है, जो पिछले नमूनों में एक नाटकीय 81 है, साथ ही साथ वापसी में बड़ी वृद्धि के साथ संकेत मिलता है कि कुछ असामान्य हो रहा है पिछले 10 वर्षों के दौरान टेबल 2 कंडीशनल अर्थ सीरीज़ खरीदें-सेल खरीदें- सभी बिक-फॉरेक्शन खरीदें फरवरी 4 60 2 22 -3 10 0 00 0 00 1 00 4 73 2 36 -3 09 00 00 00 1 00 फरवरी -1 12 -0 37 0 9 22 0 84 0 80 0 15 सशर्त मतलब 150 दिनों की चलती औसत नियम का उपयोग करते हुए खरीदने और बेचने के दौरान रिटर्न खरीद-बेची खरीद और बेचने की अवधि के बीच का अंतर है, खरीदें-सभी और बेचें-सभी खरीद अवधि और बिना शर्त मतलब, और बिक्री की अवधि और कोष्ठकों में बिना शर्त मतलब संख्या के बीच मतभेद टी-आँकड़े हैं, और ब्रैकेट्स में संख्या 1000 यादृच्छिक वॉच बूटस्ट्रैप सिमुलेशन के अंश को दर्शाती है जो कि बराबर सशर्त मतलब पैदा करता है नमूना का अधिक विस्तृत तस्वीर प्राप्त करने के लिए सशर्त साधनों की गतिशीलता कैसे बदलती है आंकड़ा 1 तालिका 2 में प्रदर्शन किए गए साधारण टी-परीक्षण की एक रोलिंग विंडो को दिखाता है ए 5 साल की खिड़की संपूर्ण 5 में ले जाई जाती है वित्तीय विवरणों के लिए ब्रॉक एट अल 1992 और लेबरून 1998 को देखें बहुत अच्छा सारांश वित्त के लिए मदडला ली में शामिल है 1 99 6 बूटस्ट्रैप पद्धति एफ्रॉन 1 9 7 9 की वजह से है, और एक उपयोगी संदर्भ एफ़्रॉन तिब्बिरिरणी 1993 4.6 नमूना है, और प्रत्येक विंडो में खरीदी गई टी-टेस्ट दर्ज की गई है विंडो आधे वर्ष की वृद्धि दर में बढ़ी है, इसलिए खिड़कियों के बीच एक बड़ा ओवरलैप होता है आंकड़ों के कई अलग-अलग विशेषताओं को पेश करने में यह आंकड़ा महत्वपूर्ण है सबसे पहले, यह स्पष्ट है कि हाल ही में समय-समय पर कुछ असामान्य हो रहा है न केवल मतलब अंतर नकारात्मक है, लेकिन यह वर्तमान में है रिकॉर्डिंग मूल्य जो पिछले 100 वर्षों के डेटा के हिसाब से ऐतिहासिक रूप से छोटा हैं, यह भी दिलचस्प है कि परिणामों में सापेक्ष परिवर्तनशीलता को ध्यान में रखना दिलचस्प है। एन डी नेगेटिव क्षेत्र 4 बीएलएल में सशर्त साधनों से परे गए सशर्त साधनों से परे गए और साथ ही सशर्त भिन्न रूपों का परीक्षण किया है। सांख्यिकीय महत्व का निर्धारण करने के लिए ये बूटस्ट्रैप के उपयोग की आवश्यकता है 6 तालिका 3 खरीद और बेचने के दौरान अनुमानित दूरी के अनुपात की रिपोर्ट करता है, और सभी के सापेक्ष अवधि पहली पंक्ति से पता चलता है कि खरीद और बिक्री की अवधि के बीच के अंतर का अनुपात केवल 0 43 है, यह दर्शाता है कि बिक्री अवधि के दौरान खरीद के अंतर का आधे से कम आबादी है, इसके नीचे ब्रैकेट में दिए गए दो मान बूटस्ट्रैप पी-वैल्यू हैं दो अलग नल मॉडल के लिए सबसे पहले, यादृच्छिक पैदल दोहराया जाता है जैसा कि पिछले भाग में किया जाता है दूसरा, क्योंकि सशर्त भिन्नताएं अब जो कुछ चल रही है, उसका एक महत्वपूर्ण हिस्सा है, एक सामान्य खोज 1,1 मॉडल रिटर्न श्रृंखला के लिए सामान्यीकृत अवशेष है यह तले हुए हैं और प्रतिनिधि का निर्माण करने के लिए प्रयोग किया जाता है GARCH 1, 1 डेटा 7 1 के मूल्यों से संकेत मिलता है कि सिम्युलेटेड मॉडल में से कोई भी एक विचरण अनुपात उत्पन्न नहीं कर सकता डेटा में यह सभी तीन विचरण अनुपातों के लिए रखता है सभी अनुपात को बेचने के लिए याद रखें, क्योंकि यह असामान्य रूप से बड़ा है, नकली पी-मान अब शून्य है, यह दर्शाता है कि सभी सिम्युलेटेड मूल्य कम थे सबमोंपल की तरफ देखते हुए एक समान पैटर्न देखा गया है सबसे दिलचस्प बात यह है कि तालिका 2 के विपरीत में अंतर भिन्नता 10 साल की सबसे हाल की अवधि में नहीं बदलती है, जो पिछले 10 साल की अवधि में विक्रय बेचने के लिए खरीदार का अनुपात है, जो कि बहुत करीब है पूरे नमूना सिमुलेशन फिर से इंगित करते हैं कि मतभेद महत्वपूर्ण हैं सशर्त रूपों के लिए खरीद अवधि के दौरान कम विचरणों का पैटर्न संपूर्ण नमूना पर अपेक्षाकृत स्थिर रहा है, सशर्त साधनों के लिए पैटर्न के विपरीत तालिका 4 निरपेक्ष विचलन के लिए पिछले तालिका के परिणामों को दोहराता है विचरण को अब अपेक्षित पूर्ण विचलन के साथ बदल दिया गया है, ई आरटी ई आरटी यह उपयुक्त नमूना क्षणों का उपयोग कर अनुमान लगाया गया है 6 यह संभव है सशर्त भिन्नताओं के लिए टोपी टेस्ट ऑब्जेक्ट जैसी एफ-टेस्ट का उपयोग करके विकसित हो सकते हैं, लेकिन दैनिक रिटर्न श्रृंखला की गैर-अनवरतता को यह असंभव बनाते हैं 7 बोर्लेस्लेव 1986 द्वारा विकसित मॉडल, और एन्गले 1982 के एआरसीएच मॉडल से संबंधित आमतौर पर वित्त में उपयोग किया जाता है सशर्त विरलों में मॉडल आंदोलन बॉलर्सलेव, एंगल नेल्सन 1 99 5 और बॉलर्सलेव, चाउ, जयरामन क्रोनर 1990 इस बड़े साहित्य के उपयोगी सर्वेक्षण हैं 5.7 तालिका 3 कंडीशनल विरिएस रेशियो सीरीज़ खरीदें बेचें खरीदें सभी बेचें सभी फरवरी मार्च 1 मार्च 00 00 बूटस्ट्रैप 1 बूटस्ट्रैप 00 1 00 0 00 फरवरी आरडब्लू बूटस्ट्रैप 00 00 00 00 ग्रेट बूटस्ट्रैप 1 00 0 99 9 00 00 खरीदें बेचें खरीद और बेचने की अवधि के दौरान सशर्त भिन्नताओं का अनुपात दिखाता है सभी खरीदें, और बेचना सभी अनुपात निरपेक्ष भिन्न संख्या के साथ हैं ब्रैकेट में, लेबल के रूप में, यादृच्छिक चलना, और GARCH 1,1 बूटस्ट्रैप पी-वैल्यू हैं, जो 1000 सिमुलेशन के अंश को एक मूल्य के रूप में बड़े रूप में पैदा करता है, जो उस डेटा के दौरान खरीद और बेचने के दौरान अवधि टी उनके पिछले परिणामों के लिए एक महत्वपूर्ण मजबूती की जांच है, वे कुछ बड़े आउटलेरों से प्रेरित हो सकते हैं, जिससे कुछ भिन्नता का अनुमान बहुत बड़ा बन सकता है निरपेक्ष विचलन आउटलेरों के प्रति कम संवेदनशील होता है तालिका सशर्त भिन्नताओं के सभी परिणाम को दोहराता है, यह दर्शाता है कि किसी भी अवयव में आउटलाइर्स संभवत: कारण नहीं होते हैं टेबल 4 कंडीशनल अर्थ निरपेक्ष विचलन अनुपात श्रृंखला खरीदें खरीदें खरीदें मीन बिक्री बुलेट्रैप 1 00 00 00 00 बूटस्ट्रैप 00 00 00 00 बूट बूट 1 00 00 00 00 फरवरी आरडब्ल्यू बूटस्ट्रैप 1 00 1 00 0 001 खोज बूटस्ट्रैप 1 00 0 99 9 00 00 खरीदें सब्सिडियल पूर्ण विचलन का अनुपात दिखाता है खरीद और बेचने की अवधि के दौरान सभी खरीदें, और बेचना सभी निरपेक्ष पूर्ण विचलन के साथ अनुपात हैं, ब्रैकेट्स में नंबर, लेबल, यादृच्छिक पैदल दूरी पर, और GARCH 1,1 बूटस्ट्रैप पी-वैल्यू, 1000 सिमुलेशन के अंश को डेटा में जितना बड़ा मान पैदा करते हैं, यहां रिपोर्ट की गई सशर्त विचरण में परिवर्तन से संबंधित हैं अच्छी तरह से ज्ञात लीवरेज असर मूल रूप से ब्लैक 1976 8 में प्रलेखित 8 टेबल 5 एक त्वरित जांच प्रदान करता है कि क्या व्यापार नियम आधारित पूर्वानुमान केवल पिछले दिन के उदय या गिरावट से आने वाली जानकारी को उठा रहा है तालिका तालिका के लिए सशर्त भिन्नता दोनों के लिए रिपोर्ट करती है खरीदने और बेचने की अवधि, और पिछली दिन की वापसी के संकेत पर ये और शर्तें इन तालिका में दिखाया गया है कि पिछला दिन की वापसी पर कंडीशनिंग अंतर को खत्म नहीं करता है 8 नेल्सन 1991 को भी देखें, और अधिक जानकारी और मॉडलिंग के लिए बोल्स्स्लेव एट 1995 तकनीकों 6.8 में पूर्ण नमूना, या हाल के सबपरियस में खरीद और बेचने की अवधि के बीच में अस्थिरता, ऐसा प्रतीत होता है कि आरटी से अब तक सबसे कम प्रभाव पड़ता है, लेकिन यह अपेक्षाकृत छोटा है हालांकि कोई भी सांख्यिकीय परीक्षण यहां उपलब्ध नहीं हैं, यह तालिका सूचक है कि चलती औसत में विचलन पूर्वानुमान के संदर्भ में अकेले पिछले दिन से आने वाली तुलना में अधिक जानकारी प्रदान कर रही है तालिका 5 कंडीशनल वैरिएन्स सर् ies आरटी खरीदें विचरण विचरण सभी आरटीटीटी फरवरी सभी आरटीटीटी वैरिएन्स के लिए आरटी 1 तकनीकी सिग्नल कॉलम पर वातानुकूलित है, और पिछले दिनों की वापसी पंक्ति के हस्ताक्षर दोनों इस खंड और पिछले दोनों में से एक यह दर्शाता है कि रिटर्न में अनुमान लगाने का इस्तेमाल गतिशील व्यापारिक रणनीति तालिका में किया जा सकता है। 6 अलग-अलग समय पर कई सरल गतिशील रणनीतियों का पालन करने से बिना शर्त शार्प अनुपातों के बारे में जानकारी देता है। प्रस्तुत संख्याएं वार्षिक शार्प अनुपात शार्प 1994 खरीदें और पकड़ खरीदें और पकड़ की रणनीति खरीदें खरीदें खरीदें पर निर्भर करता है कि खरीदें खरीदें या नहीं, या बिकने वाला संकेत 9 दिया जाता है खरीद अवधि के दौरान खरीदने की रणनीति के अनुरूप होता है, और जोखिम अवधि के दौरान 3% रिटर्न कमाते हुए एक जोखिम मुक्त संपत्ति रखता है। शार्प अनुपात का विक्रय अवधि के दौरान शून्य विचरण का अनुमान लगाया जाता है। खरीद अवधि में विचरण अनुमान के रूप में दैनिक विचरण, और कॉलम लेबल खरीदने के लिए खरीद विचरण सशर्त का उपयोग करता है खरीद अवधि के दौरान विचरण यह समापन इस रणनीति के लिए सही शार्प अनुपात होना चाहिए, लेकिन अन्य उपायों की तुलना के लिए उपयोगी है तालिका दर्शाती है कि पूरे नमूने के लिए रणनीति खरीदारी और पकड़ को मात देती है, और यह केवल सबसे सक्रिय रूप से कार्यान्वित हो जाएगी खरीद अवधि के दौरान अंत में, खरीद अवधि के दौरान सशर्त विचरण में कमी का प्रभाव शार्प अनुपात पर पड़ता है दूसरी पंक्ति से पता चलता है कि पिछले 10 वर्षों के दौरान इनमें से कोई भी परिणाम नहीं है शार्प अनुपात वास्तव में एक रेंज में है जो दिलचस्प हो सकता है, लेकिन वे सभी ऋणात्मक हैं, जैसा कि संकेत मिलता है कि सशर्त साधनों पर पहले के परिणाम खरीदें तालिका 6 शार्प रेट्स सीरीज़ खरीदें और होल्ड करें खरीदें बेचें खरीदें खरीदें खरीदें खरीदें खरीदें यह मुख्य रूप से तुलना के लिए किया जाता है यह संभव नहीं है कि यह रणनीति समय की अधिक अवधि के दौरान संभव हो सकती थी यह डॉव को कम करने के लिए मुश्किल हो गया होगा 7.9 5 गति रणनीतियाँ यह स्पष्ट है कि चलती औसत रणनीति कुछ और अधिक जटिल नहीं दिख रही है रिटर्न श्रृंखला में एक साधारण हद से ज़्यादा समय लगता है यह एक दृढ़ता हो सकता है जो परंपरागत स्वचुनावकों का उपयोग करना मुश्किल हो सकता है 10 व्यापार संकेतों को स्थापित करने के लिए थोड़ा सा आसान तरीका चल रही औसत मूल्य तुलना की तुलना में पिछले 150 दिनों में रिटर्न को देखना है 11 टेबल 7 चलती औसत रणनीति के साथ एक 150 दिवसीय गति रणनीति के लिए परिणाम दिखाता है यह रणनीति समय पर एक खरीद दर्ज करती है, अगर पी टी पी टी 150, और अन्यथा बिक्री नहीं होती तो संपूर्ण नमूना के लिए दो रणनीतियों को हर दूसरे के करीब अन्य हालिया सबपरियोड में, गतिशील औसत चलती औसत के रूप में गति की रणनीति संकेतों को उलट देती है, लेकिन यह खरीद-बिक्री के अंतर के लिए वास्तव में महत्वपूर्ण है I 4 60 2 22 -3 10 गति 4 21 2 04 -2 86 फरवरी मूविंग औसतन -1 12 -0 37 0 9 22 गति -2 55 -0 73 2 18 सब्सिडीशन मतलब 150 दिनों की फिल्म का इस्तेमाल करते हुए खरीद और बेचने के दौरान रिटर्न एनजी औसत और गति नियम खरीद और बेचा अवधि के बीच का अंतर है खरीदें-सभी और बेचे-सभी का मतलब खरीद अवधि और बिना शर्त अर्थ के बीच के अंतर है, और बिक्री की अवधि और कोष्ठकों में बिना शर्त मतलब संख्या टी- साधन पर आंकड़े तालिका 8 गति कंडीशनिंग जानकारी का उपयोग करते हुए सशर्त विचरणों के लिए परिणाम दोहराता है यह तालिका दिखाती है कि चलती औसत रणनीति से गति रणनीति के लिए कुछ बदलाव चल रहा है उदाहरण के लिए, खरीददारी का अनुपात 0 43 से चलती औसत पूरे नमूना पर गति माप के लिए 0 44 अन्य उपायों के लिए इसी प्रकार की विशेषताएं दी गई हैं, और दोनों subperiods काफी समान दिखाई देते हैं ये परिणाम बताते हैं कि ये दो तकनीकी नियम अभ्यास में बहुत समान हैं, और विशेष रूप से विशेष या कुछ भी नहीं है चल औसत औसत प्रतिनिधित्व के बारे में महत्वपूर्ण यह लो मैकेनले 1988 में विकसित यादृच्छिक चलने के व्यवहार के लिए अधिक संवेदनशील परीक्षणों से संबंधित है। इसके अलावा, इन गुणों के साथ प्रक्रियाओं को टेलर 1992 और लेबरोन 1992 11 एसर 1993 से तैयार किया गया है, यह दर्शाता है कि मूल्य स्थान से रिटर्न स्पेस में तकनीकी नियमों को कैसे मैप करने के लिए चलती औसत नियम पिछले रिटर्न की भारित राशि के रूप में तैयार किया जा सकता है, लेकिन गति रणनीति एक सरल पिछले रिटर्न का योग यह देखने के लिए एक दिलचस्प प्रयोग है कि क्या यह नियम चल औसत औसत नियमों से अलग कुछ भी उठाता है। इसके अलावा चान, जेगड़ेश Lakonishok 1996 और जेगडेश टाइटमैन 1 99 3 को रिटर्न क्रॉस सेक्शन के उदाहरणों के लिए देखें। 12 ये परिणाम निष्कर्षों के अनुरूप हैं Acar Lequeux 1996 जो कि एक यादृच्छिक चलने के लिए भी एक चलती औसत और गति रणनीति के बीच संबंध है। 10 तालिका 8 कंडीशनल विचरण गति तुलना सीरीज विधि खरीदें खरीदें खरीदें मीन फरवरी औसत चलती बुर्कस्ट 1 मार्च 1 00 0 00 फ़रवरी गति खोज बूटस्ट्रैप 1 000 1 00 0 000 फरवरी बढ़ते हुए औसत बूट बूटस्ट्रैप 1 00 1 00 0 00 फरवरी मोमेंटम डार्क बूटस्ट्रैप 1 00 0 99 00 00 खरीदें बेचें चूहे से पता चलता है 150 दिन की गति रणनीति का उपयोग करके खरीदने और बेचने की अवधि के दौरान सशर्त भिन्नताओं का आईओ, सभी खरीदें, और सभी बेहिचक व्यर्थता के साथ अनुपात बेचें, लेबल, यादृच्छिक चलना, और GARCH 1,1 बूटस्ट्रैप पी-मान, 1000 सिमुलेशन के अंश को डेटा के रूप में बड़े मूल्य के रूप में देना 6 निष्कर्ष यह पत्र, ब्रॉक एट ए 1 99 2 का एक संक्षिप्त अनुवर्ती है, जो उन हस्तक्षेप के वर्षों में उपयोग की जाने वाली कुछ रणनीतियों के बारे में जांच कर रहा है अन्य शोधकर्ताओं ने पहले ही नाटकीय सशर्त साधनों में परिवर्तन, और ये यहां दोहराए जाते हैं यह कागज भिन्न संबंधों की जांच करके आगे निदान करता है। इनका मतलब है कि वे समय के साथ काफी संगत हैं, और पूर्ण मूल्य अस्थिरता उपायों का उपयोग करने के लिए मजबूत हैं अंत में, यह दिखाया गया है कि कई व्यापार की रणनीति का उपयोग करने के व्यावहारिक पक्ष में, इस पेपर से पता चलता है कि उनका इस्तेमाल करने के लिए व्यापार रणनीति की एक सरल गति प्रकार का उपयोग करके समान परिणाम प्राप्त किए जा सकते हैं वर्तमान बाजार में सद्दायी साधन बहुत खतरनाक हो सकता है यह खतरे लेनदेन की लागत की सामान्य समस्याओं से अधिक है और वास्तव में एक रणनीति को लागू करने से संबंधित है, हालांकि, यह देखा जाना शेष है कि क्या रणनीति की अस्थिरता क्षमता का अनुमान लगाया जा सकता है या तो व्यापार के विकल्प या जोखिम प्रबंधन में यह पत्र बताता है कि इस तरह के अध्ययन में बहुत दिलचस्प हो सकता है, यह देखते हुए कि सशर्त विचरण की भविष्यवाणी क्षमता समय अवधि में मजबूत है, चित्रा 1 तकनीकी व्यापार नियमों की स्थिरता के बारे में एक नाटकीय दृश्य बिंदु बनाता है। इसके बारे में गहरी दार्शनिक प्रश्न खुलता है डेटा स्नूपिंग और कामनाकता, पिछले 10 वर्षों में स्टॉक की कीमतों की गतिशीलता के बारे में कुछ बदलाव आया है, या पिछले 90 वर्षों के डेटा से बाहर की गई रणनीति के कारण मूल प्रवृत्ति थी, सुलिवन एट अल 1999 में इसका परिणाम बताता है कि यह डेटा, चूंकि उनके परीक्षण के लिए पिछले नमूना में डेटा खनन के लिए समायोजित करने का प्रयास किया गया था, हालांकि, डाटा के लिए कोई परीक्षण नहीं है mi एनिंग एकदम सही है, 9.11 क्योंकि यह स्नूपिंग प्रक्रिया का अनुकरण करने पर निर्भर करता है जो हो सकता है इस प्रश्न का उत्तर देने के लिए कोई औपचारिक जांच नहीं की जा सकती, लेकिन बीएलएल में दिए गए तकनीकी व्यापार के बारे में कुछ ऐतिहासिक तथ्यों के साथ आंकड़े 1 निष्कर्ष का बचाव करते हैं। सुलिवन एट अल 1999 बीएलएल का कुछ समय के लिए तकनीकी व्यापारिक समुदाय में मौजूद नियमों का उपयोग करने के लिए सावधान थे, और उनके नमूनों पर कोई अतिरिक्त पैरामीटर ट्यूनिंग करने की कोशिश नहीं की थी इन नियमों में से कुछ के उपयोग के प्रारंभिक भाग शताब्दी यह देखते हुए कि पिछले 90 वर्षों के नमूने के साथ ये ट्यून नहीं किए गए थे, पिछले 10 वर्षों के परिणाम भी अधिक दिलचस्प हैं। डेटा की यह मनमाना सुविधा नाटकीय रूप से बदल गई है, और इस संदर्भ में यह असंभव दिखता है कि पिछले 10 वर्षों 90 वर्ष के इतिहास में किसी भी 10 वर्ष की अवधि से आकर्षित करें 13 हालांकि, यहां परिणामों को छिपने वाले डेटा की समस्याओं से पूरी तरह से बचना असंभव है, इससे पता चलता है कि कुछ ने नाटक को बदल दिया है गंभीर रूप से इस संक्षिप्त अध्ययन का अंतिम परिणाम बताता है कि ब्रॉक एट अल 1992 में इस्तेमाल किए गए नियमों को सरल लोगों के साथ बदल दिया जा सकता था सरल गति आधारित रणनीतियां भविष्यवाणियों के दोनों उपायों का उपयोग करके समान प्रदर्शन दिखाती हैं सादगी और पारस्परिकता तकनीकी के लिए उतना ही उतना ही एक गुण है व्यापार नियमों के रूप में यह अन्य पारंपरिक समय श्रृंखला के तरीकों के लिए है, इसलिए यह देखना ज़रूरी है कि एक सरल नियम ठीक उसी तरह किया हो सकता है कई तकनीकी नियमों का उपयोग चलने वाले औसत पैटर्नों के कई और अधिक जटिल संयोजनों के होते हैं, और यह पता लगाना दिलचस्प होगा इनमें से मूल्य क्या है, हालांकि, इन परिणामों से नॉनस्टेशनरी दुनिया में सुझाव दिया गया है, पहले से सोचा कि मजबूती से कहीं अधिक श्रेष्ठ गुण हो सकता है 14 ब्रॉक एट ए 1 99 2 में दिए गए परिणाम स्पष्ट रूप से हाल के वर्षों में बदल गए हैं हालांकि, उनके परिणाम सशर्त भिन्नता स्थिर रहती है पहले परिवर्तन के कारण एक दिलचस्प खुले प्रश्न बने रहें, उन्हें तकनीक, बेटी के साथ करना पड़ सकता है आर कीमत की जानकारी, और कम लेनदेन लागत, या संभवतः अब अधिक से अधिक ध्यान तकनीकी व्यापार नियमों को दिया जाता है। सभी मामलों में इन गतिशील रणनीतियों की लाभप्रदता में परिवर्तन एक महत्वपूर्ण जानकारी प्रदान करता है कि कैसे बाजार में कार्य किया जाता है यदि व्यापारियों ने वास्तव में लाभ का कारोबार किया है दूर, फिर एक दिलचस्प अध्ययन तस्वीर की अस्थिरता पक्ष को इसी तरह की रोशनी में देखना होगा क्या कोई गतिशील रणनीति है जो सशर्त भिन्नताओं को एक दूसरे की ओर धक्का देगी यह मतलब के मुकाबले यह एक बहुत जटिल प्रश्न है, लेकिन यह होगा उत्तर देने के लिए एक बहुत ही दिलचस्प सवाल 13 याद रखें, इस पर डेटा स्नूपिंग काउंटर होगा कि 90 साल के पिछले इतिहास के नियमों को सशर्त खरीद-बिक्री अंतर बढ़ाने के लिए बनाया गया था इस मामले में यह इतना आश्चर्यजनक नहीं है कि पिछले 10 वर्षों में अलग दिखें 14 वित्तपोषण में मजबूती और पाठ्यक्रम निर्णय नियमों के उदाहरणों के लिए बुकस्टैबर 1999 देखें 10.12 संदर्भ एकार, ई 1993, फाइनेंस का आर्थिक मूल्यांकन नेशनल फोरकास्टिंग, पीएचडी थीसिस, सिटी यूनिवर्सिटी बिजनेस 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साथ ट्रेड से पूछा कि मेरे लिए गोल्डन क्रॉस पर अतिथि पोस्ट करें पीट अपने ब्लॉग पर बहुत ही तकनीकी काम करता है, विषय के साथ काम करता है और इस बुरे लड़के को जेबी की जाँच करने के लिए ध्यान देने के लिए ज़्यादा विवादों का सामना करना पड़ता है या नहीं। 50 से 200 और 200 दिनों की हिस्ट्री औसत क्रॉसओवर। ट्रेडर्स और वित्तीय टिप्पणीकार अक्सर सोने के क्रॉस और डायरेक्ट क्रॉस पैटर्न का उल्लेख करते हैं, जो कि मूल्य चार्ट पर देखा जाता है उदाहरण के लिए। सुनहरा क्रॉस और डेथ क्रॉस। क्रॉस एक दूसरे पर चलने वाली दो सरल चलती औसत को संदर्भित करता है एक सुनहरा क्रॉस माना जाता है bullish sign it occurs when the 50-day moving average rises above 200-day moving average A death cross is considered a bearish sign it occurs when the 50-day moving average drops below 200-day moving average. An early mention of moving average crossovers is found in the 1935 book, Profits in the Stock Market by H M Gartley. One of the most useful technical phenomena in the determination of major reversals is the major trend moving average For this purpose, the author prefers to use a 200-day moving aveage, although equally satisfactory results can also be obtained with the use of a 20-30 week moving average applied to weekly charts, or a 4-6 month moving average applied to monthly charts. Since then, technicians have popularized the use of various moving averages During the 1970s, Stan Weinstein s Secrets for Profiting in Bull and Bear Markets was a big seller He wrote. All that a moving average really does is smooth out the major trend so the wild day-to-day gyrations which the new buying and selling programs have made even wilder do not throw off your market perspective Over the years, I ve found that a 30-week moving average MA is the best one for long-term investors, while the 10-week MA is best for traders to use. Stage analysis used the price relative to the moving average to identify four stages of a price cycle. John Murphy, the famous CNBC analyst from the 1990s, wrote in The Visual Investor. Two moving averages are commonly used to analyze market trends How the two averages related to each other tells a lot about the stength or weakness of a trend Two commonly employed numbers among stock investors are the 50-day 10-week and the 200-day 40-week combination The trend is considered bullihs upwards as long as the shorter average is above the longer Any crossing by the shorter average below the longer is considered negative Some analysts use a 10-week and a 30-week average for the same purpose. The use of moving averages became so common that they are mentioned in the McGraw-Hill Investor s Desk Reference. Is the cross a reliable signal. How effective are moving average crossovers as technical trading rules Three landmark academic papers tell the tale. In 1991 Simple Technical Trading Rules And The S tochastic Properties Of Stock Returns researchers Brock, Lakonishok and LeBaron tested two of the simplest and most popular trading rules moving average and trading range break by utilizing the Dow Jones Index from 1897 to 1986 and found strong support for the technical strategies. In 1999 The Stability of Moving Average Technical Trading Rules on the Dow Jones Index LeBaron revisited the study with one more decade of data The findings were disturbing enough for him to ask, Has something about the dynamics of stock prices changed over the past 10 years, or was the original trend following strategy mined out of the previous 90 years of data. LeBaron further noted that Sullivan, Timmerman White 1999 Data-Snooping, Technical Trading Rule Performance, and the Bootstrap demonstrated that while it appears unlikely that these rules were snooped from the earlier sample, their forecasting performance over recent years has disappeared. We would like to offer two possible explanations of why the cro sses appear to work less than they used to. It could be that proliferation of personal computers has made price charts and moving averages ubiquitous, and therefore, eroded the potential edge it once conferred. Moving averages are smoothing techniques designed for detrended data in time series analysis therefore, indicators based on the difference between the price and moving average may be more effective than a crossover. The Edwards, Magee and Bassetti edition of Technical Analysis of Stock Trends summed it up nicely, The 200-day moving average is widely believed to be the long-term trend indicator, and believing will sometimes make it come true. We at use the golden and death crosses as filters to help narrow the field of ticker symbols for further sentiment and price action analysis. The stability of moving average technical trading rules on. By Blake Lebaron. This paper analyzes the behavior of moving average technical trading rules applied to over 100 years of the Dow Jones Industrial I ndex It is found that the differences between conditional means during buy and sell periods has changed dramatically over the previous 10 years relative to the previous 90 years of data, but differences in conditional variances have not changed much over the entire sample Further robustness checks indicate that similar results could be obtained with simple momentum based strategies The analysis is performed on the actual Dow series, but these techniques could be useful in derivative markets where better estimates of conditional means and variances would be useful information. OAI identifier.