Estrategias De Cambio Direccional

Generación de estrategias de negociación basada en el cambio direccional con programación genética Los precios brutos finales pueden variar según el IVA local. Resumen La mayoría de las herramientas de pronóstico utilizan una escala de tiempo física para estudiar las fluctuaciones de precios de los mercados financieros, haciendo que el flujo de tiempo físico sea discontinuo. Por lo tanto, el uso de una escala de tiempo físico puede exponer a las empresas a riesgos, debido al desconocimiento de algunas actividades significativas. En este trabajo, se explora un enfoque alternativo y novedoso para capturar actividades importantes en el mercado. La idea principal es utilizar una escala de tiempo intrínseca basada en cambios direccionales. Combinado con la programación genética, el enfoque propuesto tiene como objetivo encontrar una estrategia comercial óptima para predecir los movimientos de precios futuros de un mercado financiero. Para evaluar su eficiencia y robustez como herramienta de pronóstico, se realizó una serie de experimentos, donde pudimos obtener información valiosa sobre el desempeño de la predicción. Los resultados de los experimentos indican que este nuevo marco es capaz de generar nuevas y rentables estrategias comerciales. Palabras clave Cambios direccionales Pronóstico financiero Negociación Programación genética Glattfelder, J. Dupuis, A. Olsen, R. Patrones en datos FX de alta frecuencia: descubrimiento de 12 leyes empíricas de escala. Cantidad. Finanzas 11 (4), 599614 (2011) CrossRef MathSciNet Olsen, R. B. Muller, U. A. Dacorogna, M. M. Pictet, O. V. Dave, R. R. Guillaume, D. M. Desde el ojo de las aves hasta el microschope: un estudio de los nuevos hechos estilizados de los mercados de divisas intra-día. Finanzas Stochast. 1 (2), 95129 (1997) CrossRef MATH Neely, C. J. Weller, P. A. Lecciones de la evolución de las estrategias de intercambio de divisas. J. Bank. Finanzas 37 (10), 37833798 (2013) CrossRef Breedon, F. Ranaldo, A. Patrones intradía en FX devoluciones y flujo de pedidos. J. Banco de Crédito Monetario. Chen, Y. Mabu, S. Hirasawa, K. Hu, J. Programación de redes genéticas con el aprendizaje sarsa y su aplicación a la creación de reglas para el comercio de acciones. En: Actas de la Conferencia IEEE sobre Computación Evolutiva, Singapur, pp. 220237 (2007) Azzini, A. de Costa Pereira, C. Tettamanzi, A. G.B. Modelar puntos de inflexión en los mercados financieros con técnicas informáticas blandas. En: Brabazon, A. Oneill, M. Maringer, D. G. (Eds.) Computación Natural en Finanzas Computacionales. SCI, vol. 293, pp. 147167. Springer, Heidelberg (2010) CrossRef Tsang, E. Cambios direccionales, definiciones. Documento de trabajo WP050 2010, Centro de Finanzas Computacionales y Agentes Económicos (CCFEA). Universidad de Essex (2010) Aloud, M. Tsang, E. Olsen, R. Dupuis, A. Un enfoque de cambio direccional para el estudio de series de tiempo financieras. Generación de estrategias de negociación basadas en el cambio direccional con programación genética Los precios brutos finales pueden variar de acuerdo con el IVA local. Resumen La mayoría de las herramientas de pronóstico utilizan una escala de tiempo física para estudiar las fluctuaciones de precios de los mercados financieros, haciendo que el flujo de tiempo físico sea discontinuo. Por lo tanto, el uso de una escala de tiempo físico puede exponer a las empresas a riesgos, debido al desconocimiento de algunas actividades significativas. En este trabajo, se explora un enfoque alternativo y novedoso para capturar actividades importantes en el mercado. La idea principal es utilizar una escala de tiempo intrínseca basada en cambios direccionales. Combinado con la programación genética, el enfoque propuesto tiene como objetivo encontrar una estrategia comercial óptima para predecir los movimientos de precios futuros de un mercado financiero. Para evaluar su eficiencia y robustez como herramienta de pronóstico, se realizó una serie de experimentos, donde pudimos obtener información valiosa sobre el desempeño de la predicción. Los resultados de los experimentos indican que este nuevo marco es capaz de generar nuevas y rentables estrategias comerciales. Palabras clave Cambios direccionales Pronóstico financiero Negociación Programación genética Glattfelder, J. Dupuis, A. Olsen, R. Patrones en datos FX de alta frecuencia: descubrimiento de 12 leyes empíricas de escala. Cantidad. Finanzas 11 (4), 599614 (2011) CrossRef MathSciNet Olsen, R. B. Muller, U. A. Dacorogna, M. M. Pictet, O. V. Dave, R. R. Guillaume, D. M. Desde el ojo de las aves hasta el microschope: un estudio de los nuevos hechos estilizados de los mercados de divisas intra-día. Finanzas Stochast. 1 (2), 95129 (1997) CrossRef MATH Neely, C. J. Weller, P. A. Lecciones de la evolución de las estrategias de intercambio de divisas. J. Bank. Finanzas 37 (10), 37833798 (2013) CrossRef Breedon, F. Ranaldo, A. Patrones intradía en FX devoluciones y flujo de pedidos. J. Banco de Crédito Monetario. Chen, Y. Mabu, S. Hirasawa, K. Hu, J. Programación de redes genéticas con el aprendizaje sarsa y su aplicación a la creación de reglas para el comercio de acciones. En: Actas de la Conferencia IEEE sobre Computación Evolutiva, Singapur, pp. 220237 (2007) Azzini, A. de Costa Pereira, C. Tettamanzi, A. G.B. Modelar puntos de inflexión en los mercados financieros con técnicas informáticas blandas. En: Brabazon, A. Oneill, M. Maringer, D. G. (Eds.) Computación Natural en Finanzas Computacionales. SCI, vol. 293, pp. 147167. Springer, Heidelberg (2010) CrossRef Tsang, E. Cambios direccionales, definiciones. Documento de trabajo WP050 2010, Centro de Finanzas Computacionales y Agentes Económicos (CCFEA). Universidad de Essex (2010) Aloud, M. Tsang, E. Olsen, R. Dupuis, A. Un enfoque de cambio direccional para el estudio de series de tiempo financieras. Economía: El caso de la Bolsa de Valores de Arabia Saudita Monira Essa Aloud Resumen Un evento - Basado en cambios direccionales y supera los mapas de las series de tiempo de precios del mercado financiero en el llamado Tiempo Intrínseco, donde los eventos son la escala de tiempo de la serie temporal de precios. Esto permite el análisis a gran escala de los datos financieros. A la luz de esto, este documento formula el enfoque de eventos de cambios direccionales (DC) en tres estrategias de negociación automatizadas para inversiones en los mercados financieros: ZI-DCT0, DCT1 y DCT2. La idea principal es utilizar la escala de tiempo intrínseca basada en eventos DC para conocer el tamaño y la dirección de los patrones periódicos del conjunto de datos históricos de precios de activos. Utilizando modelos de simulación de Saudi Stock Market, evaluamos los retornos de las estrategias automatizadas de negociación de CD. El análisis reveló resultados interesantes y evidencia de que las estrategias propuestas pueden efectivamente generar un comercio efectivo para inversores con una alta tasa de rendimiento. Los resultados de este estudio pueden utilizarse para desarrollar sistemas de apoyo a la toma de decisiones y estrategias de agentes comerciales autónomos para el mercado financiero. K eywords: cambios direccionales, previsión financiera, negociación automatizada, mercados financieros, simulación. JEL Clasificaciones: G11, G14, G17 Texto completo: