Hypothese Gleitender Durchschnitt

Hypothesentests auf der Grundlage der Güte des gleitenden durchschnittlichen Zeitreihenmodells Kleine Mustereigenschaften von t-Prüfungen werden mit denen von Tests verglichen, die auf dem relativen Gütefaktor im Zusammenhang mit dem durchschnittlichen Zeitreihenmodell erster Ordnung basieren. Monte-Carlo-Experimente berichten, dass die tatsächliche Größe dieser t-Prüfungen die theoretischen Stichproben-Signifikanzniveaus erheblich übersteigt, während die Übereinstimmung der Güte-zu-statistiken mit den entsprechenden Chi-Quadrat - oder F-Verteilungen viel näher ist. Die vorgelegten Beweise deuten darauf hin, dass Praktiker gut beraten sind, Güte-von-passende Tests als Überprüfung auf Resultate von t-tests anzuwenden, besonders wenn diese auf Signifikanz hinweisen. Offen in Overlay Wir haben hilfreiche Kommentare zu einer früheren Version dieser Arbeit von G. William Schwert erhalten, aber die Verantwortung für Fehler ist völlig unsere eigene. Copyright 1979 Veröffentlicht von Elsevier B. V. Cookies werden von dieser Website verwendet. Weitere Informationen finden Sie auf der Cookieseite. Copyright 2017 Elsevier B. V. oder seine Lizenzgeber oder Mitwirkenden. ScienceDirect ist ein eingetragenes Warenzeichen von Elsevier B. V. Andere Nutzer haben auch diese Artikel angesehenWie gleitende durchschnittliche Strategien sind riskant Dies ist die zweite in einer dreiteiligen Serie. Lesen Sie hier Teil 1. CHAPEL HILL, N. C. (MarketWatch) Gleitende durchschnittliche Strategien sind riskant. Das ist die sakrilegische Behauptung, die ich in meiner Kolumne vorgestellt habe, die Anfang dieser Woche erschien, basierend auf eingehender Forschung, die ich in den vergangenen Monaten in die Rückkehr verschiedener gleitender Durchschnittsstrategien führte. Wie in dieser ersten Spalte dieser dreiteiligen Reihe versprochen, wird hier eine eingehendere Erörterung der vier allgemeinen Schlussfolgerungen, die ich erreicht habe, erörtert. Finden Sie 1: Selbst die besten gleitenden durchschnittlichen Strategien dont immer arbeiten Um zu verstehen, warum gleitende durchschnittliche Strategien riskant sind, ist es wichtig zu verstehen, dass theres mehr als ein Weg, um das Risiko zu definieren. Nach der traditionellen akademischen Definition von Risiko als Volatilität sind gleitende durchschnittliche Strategien in der Tat weniger riskant als der Markt. Aber theres eine andere Art des Risikos sowie, mit zu tun, wie lang die Strategie unter Wasser sein kann. Und wenn man so betrachtet, sind gleitende Durchschnittsstrategien ziemlich riskant: Selbst unter idealen Bedingungen halten die besten gleitenden Durchschnittsstrategien den Markt für lange Zeiträume, die manchmal einige Jahrzehnte dauern, noch unterdurchschnittlich. Betrachten Sie die 200-Tage gleitenden Durchschnitt, vielleicht die am weitesten verbreitete Version. Bei der Anwendung auf den SampP 500 Index SPX, -0.46 und bei der Verwendung in Verbindung mit einer 5 Handelsumschlag, war diese Strategie einer der wenigen, die mehr Geld als der Markt seit den späten 1920er Jahren auch nach Provisionen. (Ich werde die Handelsumschläge in einem Moment ausführlicher erörtern.) Diese besondere Strategie verbrachte dennoch mehr als die Hälfte der Zeit in den letzten 80 Jahren hinter dem Buy-and-Hold, wie in der folgenden Tabelle zusammengefasst. Beachten Sie sorgfältig, dass diese deprimierenden Ergebnisse gelten für eine der profitabelsten einer der unzähligen gleitenden durchschnittlichen Strategien, die ich studierte. Von Perioden dieser Länge untersucht (auf einer rollierenden Kalenderjahr Basis), in denen gleitende durchschnittliche Strategie weniger Geld als der Markt selbst, in denen gleitende durchschnittliche Strategien Sharpe Ratio war weniger als Märkte Die Frage, sich zu fragen, wie Sie diese Ergebnisse durchlesen: Wie wahrscheinlich Sind Sie mit einer Markt-Timing-Strategie, die 20, 10 oder sogar fünf Jahre geht, ohne den Markt zu haften Meine Ergebnisse zeigen auf einen potenziell noch ernsteren Einwand gegen gleitende durchschnittliche Strategien: Die meisten der verschiedenen gleitenden durchschnittlichen Strategien habe ich getestet, dass Schlagen den Markt im Laufe des letzten Jahrhunderts haben sie seit 1990 unterentwickelt, und dies kann mehr als nur eine jener periodischen Perioden, in denen gleitende durchschnittliche Strategien kämpfen, um mitzuhalten. Blake LeBaron, ein Finanzprofessor an der Brandies University, vermutet, dass billigere Wege zum Handel in und aus dem Markt dazu geführt haben, dass die Anzahl der Anleger, die gleitende durchschnittliche Strategien verfolgen, gestiegen ist und das wiederum dazu geführt hat, dass ihre Gewinne abnehmen oder sogar verschwinden letzte Jahrzehnte. Hinzufügen von Glaubwürdigkeit zu LeBarons Hypothese ist, dass auch Anfang in den frühen 1990er Jahren, gleitende durchschnittliche Strategien gestoppt, auf dem Devisenmarkt zu arbeiten. Finding 2: Commissions sabotieren sogar die besten Strategien, so dass die Transaktionshäufigkeit entscheidend ist Die meisten vorherigen Studien der gleitenden Durchschnitte gingen davon aus, dass ein Investor ohne Provisionen oder andere Transaktionskosten handeln konnte. Sobald Sie diese unrealistische Annahme loswerden, die meisten gleitenden durchschnittlichen Strategien lag ein Buy-and-Hold durch signifikante Mengen. Das gilt vor allem in volatilen Märkten, wenn viele der gleitenden Durchschnittsstrategien, vor allem jene, die auf einer kurzen durchschnittlichen Länge beruhen, nicht selten viele Signale pro Jahr erzeugen. Bestimmen, was eine faire Kommission ist nicht einfach, natürlich. Es lohnt sich, daran zu erinnern, dass für den Großteil des letzten Jahrhunderts keine börsengehandelte Fonds zur Verfügung standen, die es dem Anleger ermöglichten, die 30 Dow-Aktien auf einen Schlag zu kaufen, viel weniger die mehreren hundert Aktien, die damals Teil des SampP Composite Index waren. Auch gab es keine Geldmarktfonds, in denen Sie sofort und einfach parken konnte die Cash-Erlöse von Verkäufen. Darüber hinaus war es nicht bis 1. Mai 1975 (der Urknall), dass Maklerprovisionen wurden vorreguliert, dass diese Provisionen wurden fixiert und erheblich. Bei der Berechnung, wie groß ein Hit, den die gleitenden Durchschnittsstrategien aufgrund von Provisionen annahmen, ging ich davon aus, dass für jeden Kauf oder Verkauf vor dem Big Bang 0,5 jeweils bis Ende 1999 und 0,1 pro Weg seither bezahlt werden musste . Twitter: Wie 1.000 investiert in Tech zahlen können Mit Twitter39s gangbusters IPO am Donnerstag, wie viel Geld könnten Sie mit 1.000 gemacht haben, wenn Sie in den Startpreis bekommen haben Was andere tech IPO39s haben ausbezahlt hübsch Wie hübsch WSJ39s Jason Bellini TheShortAnswer hat. Image: Assoziierte Presse Eine Möglichkeit, zu schätzen, wie entscheidend die Transaktionskosten auf die Bewertung dieser Effekte sind, ist folgende: Wenn wir keine Transaktionskosten annehmen, schlagen viele der unzähligen gleitenden durchschnittlichen Strategien, die ich überwacht habe, den Markt über den gesamten Zeitraum, Zur Verfügung. Allerdings, nach Einbeziehung Transaktionskosten, praktisch alle von ihnen lag. Daher ist die Verringerung der Transaktionsfrequenz absolut entscheidend für jede gleitende durchschnittliche Strategie. Zwar gibt es mehr als eine Möglichkeit, dies zu tun, vielleicht die einfachste und am häufigsten ist es, eine so genannte Hülle zu verwenden. Diese Methode ermöglicht es dem Anleger, einen beliebigen Betrag zu wählen, den der Marktindex über oder unter dem gleitenden Durchschnitt bewegen muss, um eine Transaktion zu generieren. Wenn Sie beispielsweise einen 1-Umschlag verwenden und bereits auf dem Markt sind, muss der Index mehr als 1 unter den gleitenden Durchschnitt fallen, um einen Wechsel in Bargeld zu generieren. Umgekehrt, wenn Sie in bar sind, dann werden Sie nur wieder auf dem Markt nur dann, wenn der Index steigt auf mindestens 1 über seinem gleitenden Durchschnitt. Ich habe zahlreiche verschiedene Umschlaggrößen getestet. In fast allen Fällen stellte sich heraus, dass die optimal dimensionierte Hüllkurve 5 ist. Bei der Verwendung des 200-tägigen gleitenden Durchschnitts für den Dow beispielsweise sank die Transaktionsfrequenz von durchschnittlich sechs pro Jahr (oder durchschnittlich einmal alle zwei Monate) ) Auf nur einmal pro Jahr, was zu einer deutlich höheren Rendite aus Provisionen führte. Ermitteln von 3: Sans-Provisionen, kürzerfristige MAs schlagen längerfristige MAs Wenn Provisionen nicht ein Faktor waren, würden kürzerfristige gleitende Durchschnittswerte im Allgemeinen vorzuziehen sein: Meine Studien zeigten, dass in der Regel die Pre-Transaction-Cost-Performance sinkt, wenn Sie steigen Die Länge des gleitenden Durchschnitts. Allerdings, nach der Aufnahme einer realistischen Provision Annahme, die längerfristige gleitende Durchschnitte kam voraus. Auch bei der Verwendung von Umschlägen zur Verringerung der Transaktionsfrequenz bei kurzfristigen gleitenden Durchschnitten gingen die längerfristigen gleitenden Durchschnittsstrategien im Allgemeinen voran. Beachten Sie jedoch sorgfältig, dass es keine optimale Länge der gleitenden Durchschnitt, dass Sie verwenden sollten. Norman Fosback, Herausgeber von Fosbacks Fund Forecaster, und ehemaliger Leiter des Instituts für ökonometrische Forschung, legte es so in seinem Lehrbuch Stock Market Logic: Es gibt keine magischen Zahlen im Trend folgend. Einige gleitende durchschnittliche Längen konnten in der Vergangenheit am besten gearbeitet haben, aber schließlich musste etwas in der Vergangenheit am besten funktionieren und alles mögliche testen, wie konnte man helfen, es zu finden. Es sollte eine Grundvoraussetzung für eine gleitende durchschnittliche Tendenz nach dem System sein, die praktisch alle gleitenden mittleren Längen erfolgreich in größerem oder geringerem Ausmaß voraussagen. Wenn nur ein oder zwei Längen arbeiten, sind die Chancen hoch, als erfolgreiche Ergebnisse durch Zufall erzielt wurden. Finding 4: Nicht alle Indizes sind gleich, wenn es um gleitende durchschnittliche Strategien Sie wahrscheinlich denken, dass es nicht viel, welche Markt-Index Sie verwenden, wenn die Berechnung der gleitenden Durchschnitt. Aber Sie würden falsch sein: Es gibt deutliche Diskrepanzen in der Rendite der gleitenden durchschnittlichen Strategien je nachdem, ob Sie den Dow, SampP 500 oder die Nasdaq verwenden, um die Kauf-und Verkaufssignale zu generieren. Betrachten Sie die 200-Tage gleitenden Durchschnitt mit einem 1 Umschlag gekoppelt. Wenn diese Strategie auf die Dow Industrials basiert, hat sie seit 1990 zu 100 separaten Transaktionen für durchschnittlich vier pro Jahr geführt. Doch bei der Anwendung auf den SampP 500 hat diese ansonsten identische Strategie zu 68 Transaktionen für durchschnittlich weniger als drei pro Jahr geführt. Auf risikoadjustierter Basis hat diese Strategie ein Buy-and-Hold im Fall der SampP 500 aber nicht des Dow geschlagen. Große Diskrepanzen wie diese traten oft in meiner Forschung auf. Fosbacks Warnhinweis, dass ich oben erwähnt ist sehr viel relevant hier auch. Nate Vernon ist ein Senior an der Universität von Rochester mit Schwerpunkt Finanzökonomie. Im vergangenen Sommer war er Praktikant beim Hulbert Financial Digest. Er ist auch Mitglied der Basketballmannschaft an der Universität von Rochester. Copyright copy2017 MarketWatch, Inc. Alle Rechte vorbehalten. Intraday Daten von SIX Financial Information bereitgestellt und unterliegen den Nutzungsbedingungen. Historische und aktuelle Tagesenddaten von SIX Financial Information. Intraday-Daten verzögert pro Umtauschbedarf. SampPDow Jones Indizes (SM) von Dow Jones amp Company, Inc. Alle Angebote sind in lokaler Zeit. Echtzeit letzte Verkaufsdaten von NASDAQ zur Verfügung gestellt. Mehr Informationen über NASDAQ gehandelte Symbole und ihre aktuelle finanzielle Situation. Intraday-Daten verzögert 15 Minuten für Nasdaq, und 20 Minuten für andere Börsen. SampPDow Jones Indizes (SM) von Dow Jones amp Company, Inc. SEHK Intraday-Daten werden von SIX Financial Information zur Verfügung gestellt und sind mindestens 60-Minuten verzögert. Alle Anführungszeichen sind in der lokalen Austauschzeit. Keine Ergebnisse gefunden Latest News