चलती - औसत - अनुपात और गति - पार्क

चलती औसत अनुपात और गति। यह पत्र टेनेसी विश्वविद्यालय, नॉक्सविले में अपने शोध प्रबंध का एक हिस्सा है। मैं फिलिप डेविस, जेम्स डब्ल्यू वान्स्ले और माइकल सी इहहार्र्ट को उनके व्यावहारिक टिप्पणियों के लिए धन्यवाद देना चाहता हूं, जिन्होंने मुझे ब्रूस आर स्वान्सन के साथ चर्चा से लाभान्वित किया है। मैं एक पूर्व संपादक अर्नोल्ड आर कोवान और उनके सहायक टिप्पणियों और यिंग झांग के लिए 2006 वित्तीय प्रबंधन एसोसिएशन मीटिंग्स में अपनी टिप्पणियों के लिए दो अनाम रेफरी का भी आभारी हूं। संबंधित लेख स्कूल ऑफ बिजनेस, एडेलफी विश्वविद्यालय, 1 दक्षिण एवेन्यू गार्डन सिटी, एनवाई 11530- 0701 फोन 516 877-4454 फैक्स 516 877-4607 ई-मेल। मैं अल्पकालिक चलती औसत का अनुपात दीर्घकालिक चलती औसत चलती औसत अनुपात में दिखाता हूं। भविष्य में रिटर्न के लिए महत्वपूर्ण भविष्य कहने वाली शक्ति का अनुपात दिखता है। 52 सप्ताह का उच्चतम मध्यवर्ती अवधि के मुनाफे में अधिकतर बताता है यह एक एंकरिंग पूर्वाग्रह का सुझाव देता है, जिसमें निवेशकों का उपयोग एवरे के लिए औसत अंकों या औसत 52 अंकों का उपयोग करता है मौलिक मूल्यों को संगृहीत करना, गति प्रभावों का प्राथमिक स्रोत है एंकरिंग पूर्वाग्रह की वजह से गति लंबी अवधि में गायब नहीं होती, तब भी जब रिवर्स रिवर्सल होते हैं, यह पुष्टि करते हुए कि मध्यवर्ती अवधि की गति और दीर्घकालिक रिवर्सल अलग घटनाएं हैं। कुछ महीने पहले मुझे गति एको के बारे में एक पोस्ट मिली थी, जिस पोस्ट को मैंने एक अन्य रिश्तेदार ताकत या गति के दौरान देखा था, अगर आप पेपर पसंद करते हैं तो एक और पहलू का परीक्षण करता है जो Seung-Chan Park के पेपर, द मूविंग एवरेज रेशियो और मोमेंटम, वह ताकत द्वारा प्रतिभूतियों को क्रमबद्ध करने के क्रम में मूल्य की एक अल्पकालिक और दीर्घकालिक चल औसत के बीच के अनुपात को देखता है यह अन्य अकादमिक साहित्यों से भिन्न है। अधिकांश अन्य अध्ययन सरल बिंदु-से-बिंदु मूल्य रिटर्न का उपयोग करते हैं सिक्योरिटीज रैंक करें। तकनीशियनों ने साल के लिए मूविंग एवर लेते हुए मूविंग मूवमेंट को सुचारू रूप से इस्तेमाल किया है ज्यादातर समय हम देखते हैं कि लोग व्यापार के लिए सिग्नल के रूप में चलती औसत के क्रॉसिंग का इस्तेमाल करते हैं पार्क अलग अपने संकेतों के लिए टी विधि सरल क्रॉस को देखने की बजाय, वह एक चलती औसत से दूसरे ए स्टॉक के साथ तुलना करता है, जो 50-दिवसीय चलती औसत से 200-दिवसीय चलती औसत से नीचे काफी अधिक है, साथ में उच्च रैंकिंग सिक्योरिटीज 50 - दिन बढ़ते औसत 200-दिवसीय चलती औसत के करीब पैक के बीच में बंद हो जाएगा। पेपर पार्क में 200-दिवसीय चलती औसत के लिए लंबी अवधि की चलती औसत के रूप में आंशिक है, और वह कई प्रकार की परीक्षाएं 1 से 50 दिन तक की अवधि के लिए अल्पावधि औसत कोई आश्चर्य नहीं होना चाहिए कि वे सभी काम करते हैं वास्तव में, वे साधारण मूल्य-वापसी आधारित कारकों से बेहतर काम करते हैं जो हमारे लिए बहुत आश्चर्यचकित नहीं थे, लेकिन केवल इसलिए कि हम पिछले कई वर्षों के लिए इसी तरह के कारक पर नज़र रखे हुए हैं जो दो चलती औसत का उपयोग करता है जो हमेशा मुझे आश्चर्यचकित करता है कि समय के साथ अन्य गणना पद्धतियों की तुलना में कितना अच्छा होता है। कारक जिस पर हम नज़र रखते हैं वह 65-दिवसीय चलती औसत अनुपात है औसत से वें स्थानांतरित ई 150-दिवसीय मूविंग एवरन पार्क के परीक्षण के समान बिल्कुल नहीं, परन्तु इसी तरह मैंने इस कारक पर हमारे डेटा को खींच लिया है, यह देखने के लिए कि मानक 6 और 12-महीने की कीमत रिटर्न कारकों के मुकाबले यह कैसे दिखाता है इस परीक्षण के लिए, शीर्ष रैंकों की संख्या का उपयोग किया जाता है पोर्टफोलियो का उपयोग मासिक रूप से किया जाता है और प्रत्येक महीने पुनर्जन्मित किया जाता है प्रत्येक माह सब कुछ हमारे डाटाबेस पर चलाया जाता है, जो एक ब्रह्मांड है। एस। उदाहरण के लिए, अगर आप रोज़ाना सरल गति रैंक की जांच करते हैं, तो यह बहुत ही शोर है प्राथमिक समाधान किया गया है, दैनिक चेक न हो, अर्थात् मासिक या तिमाही की जांच करें और पुनर्जन्म होल्डिंग करें। फिर भी, आप रोज़ की जांच कर सकते हैं, और दैनिक रूप से दोबारा जांच कर सकते हैं, अगर आपको 12 महीने की गति का उपयोग करने की बजाय, 252-दिवसीय गति की औसत चलती यह आज के 21-दिवसीय चलती औसत से 21-दिवसीय चलती औसत के अनुपात में भी बराबर है। गति औसत का उपयोग करने का यह फायदा यह है कि आपके पास गति में परिवर्तन के प्रति अधिक प्रतिक्रिया है अगर आप टी की जांच करते हैं तो आप करते हैं वह ब्रह्मांड एक महीने या तिमाही एक बार निश्चित रूप से एमए तकनीक का उपयोग करने के लिए बहुत अधिक प्रबंधनीय है यदि आपके पास एक छोटे ब्रह्मांड है, जब से मैं इसे ईटीएफ के एक समूह का इस्तेमाल करता हूं, क्योंकि यह मेरे ब्रह्मांड के रूप में उपयोग करता है, यह मेरे लिए अच्छा काम करता है यह देखते हुए कि आप काम कर रहे हैं 900 शेयरों का एक ब्रह्मांड और एक फंड प्रारूप में होल्डिंग्स का खुलासा करना, यह आपके लिए लागू नहीं हो सकता है, लेकिन मैंने सोचा था कि आपको यह दिलचस्प लगेगा। यह आज के 21-दिवसीय चलती औसत के अनुपात के बराबर है, बीटीडब्ल्यू 21-दिन चलती औसत से 252 दिन पहले संपादकीय। जॉन लुईस कहते हैं। हम भी कारकों को ट्रैक करते हैं जो गति गणना या स्कोर के चलते औसत लेते हैं। कच्ची कीमत पर होता है। पुनबाधलन की आवृत्ति अक्सर निर्धारित करती है कि आप किस तरह के मॉडल का उपयोग कर सकते हैं हम ऐसी रणनीतियों को चलाते हैं जो केवल एक तिमाही में ही पुनर्जन्म हो सकती हैं, और हमें उन रणनीतियों के लिए अलग-अलग मॉडलों का उपयोग करना होगा जो हम दैनिक या साप्ताहिक देखते हैं यदि आप टी का उपयोग करते हैं तो दोनों विधियां कार्य करती हैं वह उचित कारक है, और हमें पता नहीं है कि पुन: संतुलन की आवृत्ति में वृद्धि से स्वचालित रूप से वापसी बढ़ जाती है कभी-कभी यह वापसी से दूर ले जाती है यह पूरी तरह से कारक पर निर्भर करता है और आप अपने अनुभव में कम से कम इसे कैसे लागू करते हैं। पर, मैंने ध्यान नहीं दिया है कि मासिक रिवाल्ड्स से होने वाली औसत तकनीकें जो संभावित रूप से संभवतः कम से कम रोज़ विवादों के लिए अनुमति देते हैं, को बदले में मैं सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण सुधारों को कहूंगा, जो मैंने उल्लेख किया है, अधिकांश भाग के लिए मैं क्या कर रहा हूँ बैकटेस्ट डेटा में मैंने विशेष रूप से उल्लेख किया है कि दैनिक दौर की संभावनाओं के साथ व्यापारिक दौर की औसत संख्या केवल थोड़ी अधिक उच्च है, अर्थात कुछ विस्फोट हैं, लेकिन केवल कुछ ही हैं.मैं व्यक्तिगत रूप से दैनिक परिवर्तनों की क्षमता के बारे में क्या सोचता हूं, अगर दुर्घटनाओं और जलने में मैं मुद्दों में से एक के रूप में hypothetically, एमए तकनीक और अधिक तेजी से बाहर निकलते हैं और एक और सुरक्षा के साथ प्रतिस्थापित करते हैं जाहिर है कि ऐसा नहीं होता enou परिणाम में एक महत्वपूर्ण अंतर ड्राइव करने के लिए backtests के दौरान घ, लेकिन यह मेरे psyche के लिए एक अच्छा झुकाव प्रदान करता है। मुझे लगता है जब मैं सेवानिवृत्त और कुछ समुद्र तट से अपने कार्यक्रम चल रहा है कहीं, मैं केवल मासिक , यद्यपि इसके बाद के लिए अब जबकि मैं हर दिन कंप्यूटर पर हूं, वह भी मेरी स्कैन चला सकता है। पॉल मॉन्टगोमेरी कहते हैं। मैं इस पोस्ट में उन परिणामों को प्रकाशित नहीं करने जा रहा हूं, लेकिन मैं आपको बता सकता हूं कि चलती औसत कारक लगातार कारकों के शीर्ष के निकट हम ट्रैक करते हैं और इस रिटर्न के लिए बहुत ही उचित कारोबार करते हैं। महान पोस्ट इस जॉन पर अधिक देखने के लिए अच्छा लगेगा। वास्तव में मैं इस पर बहुत सारे कागज़ात पढ़ रहा हूं और इसकी प्रभावशीलता पर शोध कर रहा हूं। बात मैं समझ नहीं पा रहा हूं कि एक्यूआर जैसे किसी फंड जैसे फंड कैसे आते हैं जो कि किसी अन्य प्रकार के गति निवेश का प्रस्ताव करता है तो वह इतनी बुरी तरह से है। उनका सैद्धांतिक रिटर्न 13 साल का है, लेकिन वास्तविक निधि अब भी शून्य से कम है। एल उपज परिणाम परीक्षणित मात्रा के करीब हैं। चलते हुए औसत अनुपात और गति। एडेलफी विश्वविद्यालय - बिजनेस स्कूल। मैं अल्पावधि चलती औसत के अनुपात को दीर्घकालिक चलती औसत चलती औसत अनुपात के अनुपात को दर्शाता हूं, एमएआर के पास काफी अनुमानित शक्ति है भावी रिटर्न के लिए एमएआर 52-सप्ताह के उच्चतम निकटता के साथ संयुक्त रूप से अधिकतर मध्यवर्ती अवधि के लाभ के मुनाफे को बताता है यह पता चलता है कि एक एंकरिंग पूर्वाग्रह, जिसमें निवेशक मौलिक मूल्यों के आकलन के संदर्भ में औसत या 52-सप्ताह की ऊँचाई का उपयोग करते हैं, गति प्रभावों का प्राथमिक स्रोत है एंकरिंग पूर्वाग्रह की वजह से गति लंबे समय तक गायब नहीं होती जब भी रिवर्स रिवर्सल होते हैं, यह पुष्टि करते हुए कि मध्यवर्ती अवधि की गति और दीर्घकालिक रिवर्सल अलग घटनाएं हैं.सूचना दी गई उद्धरण सुझाव प्रशस्ति पत्र. पार्क, Seung-Chan, चलती औसत अनुपात और मोमेंटम फाइनेंशियल रिव्यू, खंड 45, अंक 2, पीपी 415-447, मई 2010 एसएसआरएन या। एडेलफी विश्वविद्यालय में उपलब्ध है - बिजनेस ईमेल के स्कूल। वह औसत अनुपात और गति बढ़ रहा है