Ziele und Motivationen Die Ziele sind zweifach: Risikomanagement. Modellierung der Preisverteilung (Schwellen der Verteilung, Schiefe, Kurtosis, Zeitabhängigkeiten) mit dem Ziel, die besten Modelle zur Abschätzung von Risikomaßnahmen wie dem Value at Risk auszuwählen. Es werden verschiedene Modelle untersucht, die das historische VaR, das normale Modell mit unterschiedlichen Volatilitätsmodellen (Risk Metrics, GARCH), die Cornish Fisher VaR, VaR Modelle auf der Grundlage der Extreme Value Theory umfassen. Schließlich werden die verschiedenen Modelle getestet, um das beste Modell auszuwählen und es zu verwenden, um einen Fonds unter dynamischen Risikobeschränkungen zu verwalten. Aktive Portfoliomanagement. Dieses Projekt besteht darin, verschiedene aktive Strategien mit Rebalancing zu studieren (unter Verwendung der so genannten Kelly-Kriterien, stochastische Portfoliotheorie.), Konvergenzstrategien (Handelspaare). Die Projekte werden unter der leistungsstarken statistischen und grafischen Software R-Project r-project. org entwickelt. Das ist die Open-Source-Version von S-plus. Verschiedene Aspekte der Finanzpreise werden behandelt werden: Hypothesenprüfung für Normalität: qq-Plots, Kolmogorov Smirnov, Jarque-Bera. Unabhängigkeitsprüfung: Streudiagramme, Auto-Korrektramme (ACF), Durbin Watson-Test, Testläufe. Anpassung mit verschiedenen bekannten Verteilungen: Student, exponentiell, Zeitreihe Aspekte: auto Korrelationen der Rückkehr und quadratischen Rückgaben, Skalierungseffekte, Gesetz der maximalen und minimalen, Schlagen Zeit. Lineare Regression und Faktoren Modelle Kovarianzmatrix-Filterung, Hauptkomponentenanalyse Stilanalyse Volatilitätsmodelle und - schätzungen: Risikomessgrößen, GARCH-Risikomessungen: Value at Risk, erwarteter Shortfall, maximaler Drawdown, VaR für Portfolio mit Optionen, Delta-Gamma - und Monte-Carlo-Methoden Risk Adjusted Performance Maße: Sharpe Ratio, Morningstar RAPM, Sortino Ratio, Gewinn-Verlust-Verhältnis, Stutzer Index, CALMAR und Sterling Ratios. Konvergenzhandel, Einheitswurzeltest Dynamisches Portfolio Management, Rebalancing. Alle Anwendungen werden mit aktuellen Marktdaten entwickelt. pdf Prsentation von R-Projekten und Beispielen pdf Stylized Facts pdf Value at Risk und Extreme-Value-Theorie. Pdf Schätzungen der Volatilität und Korrelationen. Exponential Moving Average (RiskMetrics), GARCH, Schätzungen basierend auf Höhen und Tiefen (Garman Klass, Parkinson, Roger Satchell.) Pdf Optimales Wachstumsportfolio. Pdf Kointegration, Paare Konvergenz-Handel. Weitere Präsentationen pdf Automatisierter Handel I pdf Trading Automatique II. Exponentialgewichteter gleitender Durchschnitt (Risk Metrics) und GARCH Ziel ist es, die Volatilitätsschätzung unter Verwendung eines unterschiedlichen Gewichtungsschemas zu untersuchen und zu vergleichen. Stylisierte Fakten: automatische Korrelation von Renditen, quadratischen Renditen, Bereich usw. Schätzung von Glättungsfaktoren unter Verwendung des mittleren quadratischen Fehlers oder maximalen Likelihood-Kriterien, Validierung der Vorhersage durch lineare Regression. Schätzung GARCH-Modelle, Auswahl der besten Modelle mit AIC-und BIC-Kriterien. Value at Risk, Schätzung, Backtesting und Implementierung von Fondsmanagment Der Value at Risk ist sicherlich eines der wichtigsten Instrumente, um das Risiko von Investitionen für aufsichtsrechtliche Standards zu messen. Es wird mehr und mehr im Asset Management verwendet. Ziel dieses Projektes ist es, einen Fonds mit 10 Millionen Euro Under Management mit dem Constraint zu verwalten, um einen konstanten VaR zu erhalten. Der 19-Tage-VaR auf der Grundlage von 99 entspricht 4 des Nettoinventarwertes. Verschiedene VaR-Modelle werden untersucht und getestet. Einer von ihnen wird ausgewählt und umgesetzt werden und Positionen, die an das Risikoprofil angepasst sind. Finallt wird die Performance des aktiv verwalteten Fonds mit der Buy-and-Hold-Strategie hinsichtlich Perforamnce, Sharpe Ratio etc. verglichen. Ein erster Schritt wird darin bestehen, die verschiedenen VaR-Modelle 13 für die Vermögenswerte, einschließlich Historical VaR, Delta Normal, zu untersuchen Modell mit RiskMetrics und GARCH Volatility, Cornish Fischer VaR, abschließend VaR auf Basis der Extreme Value Theory. Die Studie wird zu den in 10. Diese praktische Arbeit ist es, die Eigenschaften und die Statistik des Maximum Drawdown (MDD) nach der Magdon-Ismail-Arbeit zu studieren (siehe alumnus. caltech. edu amir mdd-risk. pdf). Das Verhältnis zwischen dem Sharpe (Performance Volatility) und dem Calmar (Performance-Drawdown) - Verhältnisse Diese Arbeit wird auch betonen, die Bedeutung der Kontrolle der MDD durch das Studium der Nassim Taleb Artikel, die eine bevorzugt sind, Krebs-Patienten oder ein Trader-5-Jahres-Überleben Preise fooledbyrandomness tradersurvival1.pdf Kelly Kriterium und Rebalancing Strategien Kaufen und Halten versus Rebalancing Dieses Projekt soll die Performance einer passiven Buy amp Hold (BampH) Benchmark Portfolio Strategie und der entsprechenden Constantly Rebalanced Portfolio (CRP) Strategie vergleichen, bei der die Gewichte der Vermögenswerte (oder Assetklassen) werden durch kontinuierliche Handelsanpassungen in Abhängigkeit von Preisschwankungen konstant gehalten. Wir untersuchen das Verhalten von rebalanced Portfolio im Falle eines Vermögenswertes und mehrere Vermögenswerte. Wir studieren die CRP vs BH Strategie für die verschiedenen EUROSTOXX Indizes, vergleichen die gleichgewichtete Strategie in den verschiedenen Sektoren mit der Buy amp Hold Strategie, implementieren und backtest eine Long Short beta neutrale Strategie: lang in gleichgewichteten Sektoren und kurz auf der Eurostoxx 50 (mit Futures) beim Versuch, einen konstant erwarteten maximalen Drawdown beizubehalten Trendfolgen und mittlere Reversting-Strategien Einige Ressourcen auf R: main site: cran. r-project. org. Bedienungsanleitungen cran. r-project. org manuals. html. FAQ cran. r-project. org doc FAQ R-FAQ. html Häufig gestellte Fragen cran. r-project. org search. html. Andere Dokumente cran. r-project. org Andere-docs. html Bücher: Modellierung Financial Time Series mit S-Plus par Eric Zivot, Jiahui Wang und Clarence R. Robbins 16 Einführende Statistik mit R, Peter Dalgaard 8 Programmierung mit Daten: Ein Leitfaden Zur S-Sprache, John M. Chambers 5 Moderne Angewandte Statistik mit S, William N. Venables und Brian D. Ripley 14 SimpleR: Verwendung von R für Einführungsstatistik, von John Verzani: math. csi. cuny. edu Statistik R simpleR index. Html Praktische Regression und Anova in R: stat. lsa. umich. edu faraway book Dies ist ein Master-Kurs, der die folgenden Themen behandelt: Lineare Modelle: Definition, Anpassung, Schlussfolgerung, Interpretation der Ergebnisse, Bedeutung von Regressionskoeffizienten, Identifizierbarkeit, mangelnde Anpassung , Multikollinearität, Kammregression, Hauptkomponentenregression, partielle kleinste Fehlerquadrate, Regressionsplines, Gauss-Markov-Theorem, variable Selektion, Diagnostik, Transformationen, einflussreiche Beobachtungen, robuste Verfahren, ANOVA und Kovarianzanalyse, randomisierte Blockierung. Zeitreihe Vorhersage und Prognose massey. ac. nz Rmetrics: itp. phys. ethz. ch econophysics R eine Einführung in das Financial Computing mit R für Bereiche von Datenmanagement, Zeitreihen und Regressionsanalyse, Extremalwerttheorie und Bewertung von Finanzmarktinstrumenten. Faculty. washington. edu ezivot splus. htm die Homepage von E. Zivot über SPlus et FinMetrics CRAN Aufgabe Ansicht: Empirische Finanzierung cran. r-project. org src contrib Ansichten Finance. html Andere Pakete Software für Extreme-Wert-Theorie: urlmaths. lancs. Ac. uk stephena software. html RMetrics itp. phys. ethz. ch econophysics R Praktische Regression und Anova in R doc: cran. r-project. org doc beitragen Faraway-PRA. pdf-Paket: stat. lsa. umich. edu 1 ARTZNER , P. amp DELBAEN, F. amp EBER, J.-M. Amp HEATH, D. Kohärente Maßnahmen des Risikos. 1998.. 2 ALEXANDER, C. Marktmodelle: ein Leitfaden zur Finanzdatenanalyse. Wiley, 2003. 3 ALEXANDER, C. Marktrisikoanalyse: Praktische Finanzökonometrie. Wiley, 2008. 4 BOUCHAUD, J. P amp POTTERS, M. Theorie der finanziellen Risiken. Cambridge University Press, 2000. 5 CHAMBERS, J. M. Programmierung mit Daten. Springer, New York, 1998. ISBN 0-387-98503-4. 6 CHRISTOFFERSEN, P. Elemente des Finanzrisikomanagements. Academic Press, Juli 2003. 7 CONT, R. Empirische Eigenschaften von Anlagenrenditen - stilisierte Fakten und statistische Fragen. QUANTITATIVE FINANZIERUNG, 2000.. 8 DALGAARD, P. Einleitende Statistik mit R. Springer, 2002. ISBN 0-387-95475-9. 9 GOURIEROUX, C. amp SCAILLET, O. amp SZAFARZ, A. Finanzökonomie. Economica, 1997. 11 LO. Verstärker CAMPBELL. Amp MACKINLAY. Die Ökonometrie der Finanzmärkte. Princeton University Press, 1997. 12 LO, A. W amp MACKINLAY, A. C. Eine nicht-zufällige Walk Down Wall Street. Princeton University Press, Princeton, NJ, 1999. 13 LINSMEIER, T amp PEARSON, N. D. Risikomessung: Eine Einführung in Value at Risk. März 2000 14 VENABLES, W. N amp RIPLEY, B. D. Moderne Angewandte Statistik mit S. Vierte Auflage. Springer, 2002. ISBN 0-387-95457-0. 16 ZIVOT, E. amp WANG, J. amp ROBBINS, C. R. Modellierung der Financial Time Series mit S-Plus. Springer Verlag, 2004.Simple Vs. Exponential Moving Averages Moving-Mittelwerte sind mehr als das Studium einer Folge von Zahlen in aufeinanderfolgender Reihenfolge. Frühe Praktiker der Zeitreihenanalyse beschäftigten sich tatsächlich eher mit einzelnen Zeitreihenzahlen als mit der Interpolation dieser Daten. Interpolation. In Form von Wahrscheinlichkeitstheorien und - analyse, kam viel später, als Muster entwickelt wurden und Korrelationen entdeckt. Einmal verstanden, wurden verschiedene geformte Kurven und Linien entlang der Zeitreihen gezogen, um zu prognostizieren, wo die Datenpunkte gehen könnten. Diese werden nun als grundlegende Methoden, die derzeit von technischen Analyse-Händler verwendet. Charting-Analyse kann bis ins 18. Jahrhundert Japan zurückverfolgt werden, aber wie und wann bewegte Durchschnitte wurden zuerst auf Marktpreise angewendet bleibt ein Geheimnis. Es wird allgemein verstanden, dass einfache Bewegungsdurchschnitte (SMA) lange vor exponentiellen Bewegungsdurchschnitten (EMA) verwendet wurden, da EMAs auf SMA-Gerüsten aufgebaut sind und das SMA-Kontinuum für Plotter und Verfolgungszwecke leichter verstanden wurde. (Möchten Sie ein wenig Hintergrund lesen Check out Moving Averages: Was sind sie) Simple Moving Average (SMA) Einfache gleitende Durchschnitte wurden die bevorzugte Methode für die Verfolgung Marktpreise, weil sie schnell zu berechnen und leicht zu verstehen sind. Frühe Marktpraktiker arbeiteten ohne den Gebrauch der ausgefeilten Diagrammmetriken, die heute benutzt werden, also verließen sie hauptsächlich auf Marktpreisen als ihre alleinigen Führer. Sie berechneten die Marktpreise von Hand, und graphed diese Preise, um Trends und Marktrichtung zu bezeichnen. Dieser Prozeß war sehr langwierig, erweist sich aber mit der Bestätigung weiterer Untersuchungen als recht rentabel. Um einen 10-tägigen einfachen gleitenden Durchschnitt zu berechnen, addieren Sie einfach die Schlusskurse der letzten 10 Tage und dividieren durch 10. Der gleitende 20-Tage-Durchschnitt wird berechnet, indem die Schlusskurse über einen Zeitraum von 20 Tagen addiert und durch 20 dividiert werden bald. Diese Formel ist nicht nur auf Schlusskurse basiert, sondern das Produkt ist ein Mittel der Preise - eine Teilmenge. Bewegungsdurchschnitte werden als bewegt bezeichnet, weil sich die in der Berechnung verwendete Gruppe von Preisen gemäß dem Punkt auf dem Diagramm bewegt. Das bedeutet, dass alte Zeiten zugunsten neuer Schlusskurstage fallengelassen werden, so dass immer eine neue Berechnung erforderlich ist, die dem Zeitrahmen des durchschnittlichen Beschäftigten entspricht. So wird ein 10-Tage-Durchschnitt neu berechnet, indem der neue Tag hinzugefügt und der 10. Tag fallen gelassen wird, und der neunte Tag wird am zweiten Tag fallen gelassen. Exponential Moving Average (EMA) Exponential Moving Average (EMA) Der exponentielle gleitende Durchschnitt wurde verfeinert und seit den sechziger Jahren aufgrund früherer Experimente mit dem Computer weiter verbreitet. Die neue EMA würde sich mehr auf die jüngsten Preise konzentrieren als auf eine lange Reihe von Datenpunkten, da der einfache gleitende Durchschnitt erforderlich ist. Aktuelle EMA ((Preis (aktuelle) - vorherige EMA)) X Multiplikator) vorherige EMA. Der wichtigste Faktor ist die Glättungskonstante, die 2 (1N) mit N die Anzahl der Tage. Eine 10-Tage-EMA 2 (101) 18,8 Dies bedeutet, dass ein 10-Perioden-EMA den jüngsten Preis 18,8, ein 20-Tage EMA 9,52 und 50-Tage EMA 3,92 Gewicht auf den letzten Tag gewichtet. Die EMA arbeitet, indem sie die Differenz zwischen dem Preis der gegenwärtigen Perioden und der vorherigen EMA gewichtet und das Ergebnis der vorherigen EMA hinzugefügt hat. Je kürzer die Periode, desto mehr Gewicht auf den jüngsten Preis angewendet. Anpassungslinien Nach diesen Berechnungen sind Punkte aufgetragen und zeigen eine passende Linie. Anpassungen über oder unter dem Marktpreis bedeuten, dass alle gleitenden Durchschnitte nacheilende Indikatoren sind. Und werden hauptsächlich für folgende Trends verwendet. Sie funktionieren nicht gut mit Reichweitenmärkten und Perioden der Überlastung, weil die passenden Linien nicht einen Trend aufgrund eines Mangels an offensichtlich höheren Höhen oder niedrigeren Tiefs bezeichnen. Plus, passende Linien neigen dazu, konstant bleiben, ohne Andeutung der Richtung. Eine aufsteigende Montagelinie unterhalb des Marktes bedeutet eine lange, während eine sinkende Montagelinie oberhalb des Marktes ein kurzes bedeutet. (Für eine vollständige Anleitung, lesen Sie unsere Moving Average Tutorial.) Der Zweck der Verwendung eines einfachen gleitenden Durchschnitt ist es, zu erkennen und zu messen Trends durch Glättung der Daten mit Hilfe von mehreren Gruppen von Preisen. Ein Trend wird entdeckt und in eine Prognose hochgerechnet. Es wird davon ausgegangen, dass sich die bisherigen Trendbewegungen fortsetzen werden. Für den einfachen gleitenden Durchschnitt kann ein langfristiger Trend gefunden und gefolgt werden, viel einfacher als eine EMA, mit der vernünftigen Annahme, dass die Anpassungslinie stärker als eine EMA-Linie aufgrund der längeren Fokussierung auf Mittelpreise halten wird. Eine EMA wird verwendet, um kürzere Trendbewegungen zu erfassen, aufgrund der Fokussierung auf die jüngsten Preise. Durch dieses Verfahren soll eine EMA jede Verzögerung in dem einfachen gleitenden Durchschnitt reduzieren, so dass die Anpassungslinie die Preise näher umschließt als ein einfacher gleitender Durchschnitt. Das Problem mit der EMA ist dies: Seine anfällig für Preisunterbrechungen, vor allem auf schnellen Märkten und Zeiten der Volatilität. Die EMA funktioniert gut, bis die Preise die passende Linie brechen. Bei höheren Volatilitätsmärkten könnte man erwägen, die Länge des gleitenden Durchschnittsbegriffs zu vergrößern. Man kann sogar von einer EMA zu einer SMA wechseln, da die SMA die Daten viel besser macht als eine EMA aufgrund ihres Fokus auf längerfristige Mittel. Trendindikatoren Als Nachlaufindikatoren dienen die gleitenden Mittelwerte als Unterstützungs - und Widerstandslinien. Wenn die Preise unter einer 10-tägigen Anpaßlinie in einem Aufwärtstrend brechen, sind die Chancen gut, dass der Aufwärtstrend schwächer werden kann, oder zumindest kann sich der Markt konsolidieren. Wenn die Preise über einen 10 Tage gleitenden Durchschnitt in einem Abwärtstrend brechen. Kann der Trend abnehmen oder konsolidieren. Verwenden Sie in diesen Fällen einen 10- und 20-Tage gleitenden Durchschnitt zusammen, und warten Sie, bis die 10-Tage-Linie über oder unter der 20-Tage-Linie zu überqueren. Dies bestimmt die nächste kurzfristige Richtung für die Preise. Für längere Zeiträume, beobachten Sie die 100- und 200-Tage gleitende Mittelwerte für längerfristige Richtung. Wenn man beispielsweise den 100- und 200-Tage-Gleitdurchschnitt verwendet, wenn der 100-Tage-Gleitende Durchschnitt unter dem 200-Tage-Durchschnitt überschreitet, nennt man ihn das Todeskreuz. Und ist sehr bärisch für die Preise. Ein 100-Tage-Gleitender Durchschnitt, der über einen 200-Tage gleitenden Durchschnitt kreuzt, wird das goldene Kreuz genannt. Und ist sehr bullisch für die Preise. Es spielt keine Rolle, wenn ein SMA oder eine EMA verwendet wird, weil beide Trend-folgende Indikatoren sind. Seine nur in der kurzfristigen, dass die SMA hat geringfügige Abweichungen von seinem Pendant, die EMA. Fazit Die gleitenden Durchschnitte sind die Grundlage der Diagramm - und Zeitreihenanalyse. Einfache gleitende Durchschnitte und die komplexeren exponentiellen gleitenden Durchschnitte helfen, den Trend zu visualisieren, indem sie Preisbewegungen ausgleichen. Technische Analyse wird manchmal als Kunst und nicht als Wissenschaft bezeichnet, die beide Jahre in Anspruch nehmen. (Erfahren Sie mehr in unserem Technical Analysis Tutorial.) Ein company039s freien Cash Flow für die letzten 12 Monate. Trailing FCF wird von Investment-Analysten bei der Berechnung einer company039s verwendet. Ein Reichtum Psychologe ist ein Geistesgesundheit Fachmann, der auf Probleme spezialisiert, die sich speziell auf reiche Einzelpersonen beziehen. Geldwäsche ist der Prozess der Schaffung des Aussehens, dass große Mengen an Geld aus schweren Verbrechen, wie erhalten. Rechnungslegungsmethoden, die sich auf Steuern und nicht auf das Auftreten von öffentlichen Abschlüssen konzentrieren. Steuerberatung wird geregelt. Der Boomer-Effekt bezieht sich auf den Einfluss, den der zwischen 1946 und 1964 geborene Generationscluster auf den meisten Märkten hat. Ein Anstieg der Preise für Aktien, die oft in der Woche zwischen Weihnachten und Neujahr039s Day auftritt. Es gibt zahlreiche Erklärungen.
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