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Estratégias de investimento e negociação da Kirkpatrick pdf
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Como um abandono da faculdade de 25 anos faz US $ 8.000 por mês no computador Trabalhando apenas algumas horas por dia.
Você já considerou ganhar dinheiro online?
Sebastian Hernandez de Los Angeles, Califórnia, estava cansado de se preocupar o tempo todo com o qual o próximo cheque de pagamento viria. A vida parecia apenas uma sucessão de contas e se preocupava com a forma de pagá-las. Uma noite na noite, enquanto navegava na internet, a curiosidade conseguiu o melhor dele e ele decidiu olhar para ganhar dinheiro online. Suas longas horas de pesquisa deram certo e descobriu um sistema secreto que o ajudaria a fazer uma pausa na vida. Ele finalmente conseguiu fazer um bom salário e, ao mesmo tempo, ter tempo livre suficiente para aproveitar sua vida.
Eu li o blog de Sebastian no mês passado e decidi apresentar sua história em nosso relatório de trabalho. Na nossa entrevista por telefone, ele me contou sua incrível história. "Eu basicamente faço cerca de US $ 6.000 a US $ 8.000 por mês on-line. É mais do que suficiente para substituir confortavelmente meus antigos rendimentos de empregos, principalmente porque eu quase não trabalho".
Trabalhar em linha foi um grande intervalo para Sebastian, que lutou por meses passando de um emprego sem saída para outro. "Eu perdi o emprego há um ano e, desde então, não consegui encontrar um emprego remunerado, eu precisava de um rendimento confiável, não estava interessado nos" fraudes rápidos "que você vê em toda a internet. Essas são todas pirâmides golpes ou coisas onde você tem que vender para seus amigos e familiares. Eu só precisava de uma maneira legítima de ganhar a vida. A melhor parte do trabalho on-line é que eu escolhi as horas que eu trabalho e, ao mesmo tempo, tenho muito tempo de lazer para Aproveite também. "
"Eu basicamente faço $ 6.000 - $ 8.000 por mês online".
Perguntei-lhe como ele descobriu seu segredo para o sucesso. "Honestamente, foi mais fácil do que você pensaria. Encontrei um vídeo do youtube online, onde um casal viajou por todo o mundo e conseguiu financiar suas aventuras através de opções binárias de negociação. Então eu decidi examinar exatamente quais eram as opções binárias. Eu tinha uma experiência zero com as finanças, mas estava disposto a tentar qualquer coisa para ganhar algum dinheiro extra ".
Na sua busca por informações sobre opções binárias, ele descobriu o site do Trade Trade. Aqui ele conseguiu testar e aprender a trocar facilmente usando sua conta de demonstração gratuita. Apresentam um programa de treinamento interativo que o permite aprender facilmente como se beneficiar de opções binárias. Ele logo descobriu que as opções binárias de negociação eram realmente bastante fáceis e levaram apenas um pouco de prática e perseverança. Depois de assistir a sua conta de treinamento de demonstração crescer com lucro, ele mudou para uma conta real e começou a ganhar dinheiro real.
O Olymp Trade é conhecido como o líder em plataformas de opções binárias on-line. Dá a seus usuários tudo o que eles precisam para aprender a lucrar com a negociação. Além disso, eles também estão duplicando os depósitos de seus usuários para ajudar a promover sua plataforma de negociação. Você pode depositar apenas US $ 5 em sua conta e adicionarão US $ 5 ao seu saldo como bônus. Não importa o quanto você deposite, eles o duplicarão!
As pessoas usam seus computadores todos os dias, mas raramente pensam em usá-los para ganhar dinheiro. No entanto, recentemente, com o boom das pessoas ficando ricas de trocar opções binárias, mais pessoas estão deixando seus empregos para trabalhar on-line. As opções binárias são fáceis de entender, mesmo para pessoas que nunca se envolveram em negociação de ações. Sebastian não está sozinho quando se trata de pessoas que estão vivendo em linha, conseguimos falar com muitas pessoas nos Estados Unidos e em todo o mundo com histórias convincentes de como as opções binárias mudaram suas vidas.
Lembre-se, é sempre melhor começar pequeno se você for iniciante. Não arrisque muito dinheiro ao começar inicialmente. Com a Plataforma Trade Trade, você pode começar a negociar com uma quantidade mínima de investimento. Lembre-se, o grande lucro não tem que significar um grande investimento. Portanto, é aconselhável começar pequeno e aumentar lentamente a sua conta de negociação ao fazer lucro e adicionar à sua conta ao reinvestir o que você fez.
Veja como começar:
Vá para o Olymp Trade, preencha um formulário on-line básico e clique em enviar.
Faça um teste em uma conta de demonstração gratuita e aprenda a ganhar dinheiro usando opções binárias.
Mude para uma conta real e comece a ganhar dinheiro real. Você deve receber seu primeiro cheque dentro de uma semana ou mais. Ou você pode ter seus lucros depositados automaticamente em sua conta bancária.
AVISO - O prazo para os Depósitos de Bônus Grátis termina em.
Eu vi isso nas notícias. É ótimo que ele tenha encontrado uma maneira de se apoiar on-line.
Eu estava meio preocupado com a coisa toda. Nunca ganhei dinheiro online antes. Mas, eu apenas me juntei e tudo pronto ganhou algum dinheiro na minha conta demo. então vou postar de volta como vai!
Isso realmente funciona? Alguém já experimentou isso?
Mia, sim, isso realmente funciona. Também não é tão difícil. Você só precisa adivinhar o movimento de tendências do mercado. Existem ferramentas no Trade Trade que o ajudam a fazer isso. Teste-o na conta de demonstração gratuita que eles lhe deram. Esta é realmente uma maneira simples e eficaz de ganhar dinheiro online. Eu não tenho nenhuma experiência trabalhando on-line ou comercial, mas eu consegui ganhar dinheiro.
Obrigado pela informação. Na verdade, comecei a negociar há 2 semanas. Já fiz um bom dinheiro até agora. Estou tão feliz!
Eu vou tentar isso com certeza!
Gostaria apenas de adicionar minha história, acho que outros gostariam de ouvi-la. Eu sempre tive medo de ganhar dinheiro online porque eles sempre pareciam ser golpes. Entretanto, decidi tentar isso e fazer uma conta no Trade Trade. Troquei por alguns dias usando a conta de demonstração e, depois de me sentir confiante, decidi investir uma pequena quantia de dinheiro em opções binárias com dinheiro real. Funcionou como um charme - eu estava ganhando dinheiro imediatamente! Por favor, experimente isso, não existe uma maneira mais fácil de ganhar dinheiro. Apenas certifique-se de praticar primeiro usando uma conta demo.
E quanto a vocês, vocês começaram a fazer alguns relatórios legítimos em vez de desperdiçar espaço com essas histórias irritadas.
Meu outro amigo me contou sobre isso no outro dia e pensei que ela estava brincando. Não posso acreditar que isso seja verdade. Eu vou tentar isso.
Eu só queria dizer a todos que recebi meu primeiro pagamento hoje por 3k usd! Isso é ridiculamente fácil.
É bom ler essa história. Estou contente que Sebastian esteja ganhando dinheiro, me dá esperança de que isso também funcionará para mim!
Acabei de receber uma conta de demonstração com o comércio olymp. Obrigado pelo conselho! Vou manter contato ... Eu poderia estar ganhando algum dinheiro extra em breve. )
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Apenas um aviso rápido. Funciona, mas eu perdi algum dinheiro por pouco tempo. Até agora, ganhei mais dinheiro do que perdi. Então eu estou feliz, mas apenas tenha cuidado.
Sebastian parece um vagabundo.
Eu farei qualquer coisa para nunca ter que trabalhar no meu trabalho. Se eu pudesse ser meu próprio chefe, isso seria incrível.
Isso realmente funciona gente. quanto esforço tenho para colocar?
Todos os serviços em PC, tablets e smartphones.
2017 | Todos os direitos reservados.
Obrigado por digitar o endereço de e-mail usado ao criar sua conta. Uma nova senha será enviada para lá.
Se você ainda não conseguir acessar sua conta, não hesite em contactar-nos para que possamos alterar os parâmetros da sua conta para você: [email & # 160; protected]

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Clique na taxonomia PLOS para encontrar artigos em seu campo.
Para obter mais informações sobre áreas de assunto PLOS, clique aqui.
As estratégias de negociação aleatória são mais bem sucedidas do que as técnicas?
Afiliação Dipartimento de Economia e Imprensa, Universitá di Catania, Catania, Itália.
Afiliações Dipartimento de Fisica e Astronomia, Università di Catania, Catania, Itália, INFN sezione di Catania, Catania, Itália.
Afiliações Dipartimento de Fisica e Astronomia, Università di Catania, Catania, Itália, INFN sezione di Catania, Catania, Itália.
Afiliação ETH Zurique, Zurique, Suíça.
As estratégias de negociação aleatória são mais bem sucedidas do que as técnicas?
Alessio Emanuele Biondo, Alessandro Pluchino, Andrea Rapisarda, Dirk Helbing.
Publicado: 11 de julho de 2018 https: //doi/10.1371/journal. pone.0068344.
Abstrato.
Neste trabalho, exploramos o papel específico da aleatoriedade nos mercados financeiros, inspirados pelo papel benéfico do ruído em muitos sistemas físicos e em aplicações anteriores a sistemas socioeconômicos complexos. Após uma breve introdução, estudamos o desempenho de algumas das estratégias de negociação mais utilizadas para prever a dinâmica dos mercados financeiros para diferentes índices internacionais de bolsa de valores, com o objetivo de compará-los ao desempenho de uma estratégia completamente aleatória. A este respeito, dados históricos para FTSE-UK, FTSE-MIB, DAX e S & amp; Os índices P500 são levados em conta por um período de cerca de 15-20 anos (desde a sua criação até hoje).
Citação: Biondo AE, Pluchino A, Rapisarda A, Helbing D (2018) As estratégias de negociação aleatória são mais bem-sucedidas do que técnicas? PLoS ONE 8 (7): e68344. https: //doi/10.1371/journal. pone.0068344.
Editor: Alejandro Raul Hernández Montoya, Universidad Veracruzana, México.
Direitos autorais: © 2018 Biondo et al. Este é um artigo de acesso aberto distribuído sob os termos da Licença de Atribuição de Commons, que permite uso, distribuição e reprodução sem restrições em qualquer meio, desde que o autor original e a fonte sejam creditados.
Financiamento: os autores não têm apoio ou financiamento para denunciar.
Interesses concorrentes: os autores declararam que não existem interesses concorrentes.
Introdução.
Na física, tanto no nível clássico quanto no quântico, muitos sistemas reais funcionam bem e de forma mais eficiente devido ao papel útil de um ruído fraco aleatório [1] - [6]. Mas não só os sistemas físicos se beneficiam da desordem. De fato, o ruído tem grandes influências sobre a dinâmica das células, neurônios e outras entidades biológicas, mas também nos sistemas ecológicos, geofísicos e socioeconômicos. Seguindo esta linha de pesquisa, investigamos recentemente como as estratégias aleatórias podem ajudar a melhorar a eficiência de um grupo hierárquico para enfrentar o princípio de Peter [7] - [9] ou uma instituição pública como o Parlamento [10]. Outros grupos exploraram com sucesso estratégias semelhantes em jogos de minoria e Parrondo [11], [12], na avaliação do desempenho do portfólio [13] e no contexto do leilão contínuo [14].
Recentemente, Taleb comentou brilhantemente em seus livros bem sucedidos [15], [16] como os cisnes pretos e negros governam nossa vida, mas também o comportamento da economia e do mercado financeiro além de nossas expectativas ou controle pessoais e racionais. Na verdade, a aleatoriedade entra em nossa vida cotidiana, embora dificilmente a reconheçamos. Portanto, mesmo sem ser tão céticos quanto Taleb, pode-se facilmente afirmar que muitas vezes entendemos os fenômenos que nos rodeiam e são enganados por conexões aparentes que são apenas devidas à fortuidade. Os sistemas econômicos são inevitavelmente afetados pelas expectativas, presentes e passadas, uma vez que as crenças dos agentes influenciam fortemente suas dinâmicas futuras. Se hoje uma ótima expectativa surgisse sobre o desempenho de qualquer segurança, todos tentariam comprá-lo e essa ocorrência implicaria um aumento no preço. Então, amanhã, essa segurança teria um preço maior do que hoje, e esse fato seria apenas a conseqüência da própria expectativa de mercado. Esta profunda dependência das expectativas fez com que os economistas financeiros tentassem construir mecanismos para prever os preços dos ativos futuros. O objetivo deste estudo é precisamente verificar se esses mecanismos, que serão descritos em detalhes nas próximas seções, são mais efetivos para prever a dinâmica do mercado em comparação com uma estratégia completamente aleatória.
Em um artigo anterior [17], motivado também por algumas experiências intrigantes onde uma criança, um chimpanzé e dardos foram utilizados com sucesso para investimentos remunerativos [18], [19], já encontramos algumas evidências a favor de estratégias aleatórias para o FTSE - Mercado de ações no Reino Unido. Aqui, vamos estender essa investigação a outros mercados financeiros e a novas estratégias de negociação. O artigo está organizado da seguinte forma. A seção 2 apresenta uma breve introdução ao debate sobre a previsibilidade nos mercados financeiros. Na Seção 3, apresentamos as séries temporais financeiras consideradas em nosso estudo e realizamos uma análise desconsiderada na busca de possíveis correlações de algum tipo. Na Seção 4, definimos as estratégias de negociação usadas em nossas simulações enquanto, na Seção 5, discutimos os principais resultados obtidos. Finalmente, na Seção 6, extraímos nossas conclusões, sugerindo também algumas implicações de política contra-intuitiva.
Expectativas e previsibilidade nos mercados financeiros.
Como Simon [20] apontou, os indivíduos assumem sua decisão com base em um conhecimento limitado sobre seu ambiente e, portanto, enfrentam altos custos de busca para obter informações necessárias. No entanto, normalmente, eles não podem reunir todas as informações que devem. Portanto, os agentes agem com base na racionalidade limitada, o que leva a tendências significativas na maximização de utilidade esperada que eles perseguem. Em contraste, Friedman [21] defendeu a abordagem do agente racional, que considera que o comportamento dos agentes pode ser melhor descrito assumindo sua racionalidade, uma vez que os agentes não racionais não sobrevivem à concorrência no mercado e são expulsos. Portanto, nem os preconceitos sistemáticos na utilidade esperada, nem a racionalidade limitada podem ser usados ​​para descrever os comportamentos dos agentes e suas expectativas.
Sem qualquer receio de contradição, pode-se dizer que, hoje em dia, dois principais modelos de referência de expectativas foram amplamente estabelecidos na literatura econômica: modelo de expectativas adaptativas e modelo de expectativa racional. Aqui não iremos dar uma definição formal desses paradigmas. Para nossos propósitos, basta lembrar sua lógica. O modelo de expectativas adaptativas é baseado em uma série de valores aparentemente ponderados (para que o valor esperado de uma variável seja o resultado da combinação de seus valores passados). Em contraste, o modelo de expectativas racionais hipotema que todos os agentes têm acesso a todas as informações disponíveis e, portanto, conhecem exatamente o modelo que descreve o sistema econômico (o valor esperado de uma variável é então a previsão objetiva fornecida pela teoria). Essas duas teorias remontam a contribuições muito relevantes, entre as quais nos referimos a Friedman [21], [22], Phelps [23] e Cagan [24] para expectativas adaptativas (vale a pena notar que a noção de " expectativas adaptativas "foi introduzida pela primeira vez pela Arrow e Nerlove [25]). Para expectativas racionais, nos referimos a Muth [26], Lucas [27] e Sargent-Wallace [28].
Os mercados financeiros geralmente são tomados como exemplo para dinâmicas complexas e volatilidade perigosa. Isso de alguma forma sugere a idéia de imprevisibilidade. No entanto, devido ao papel relevante desses mercados no sistema econômico, um vasto leque de literatura foi desenvolvido para obter algumas previsões confiáveis. De fato, a previsão é o ponto-chave dos mercados financeiros. Desde Fama [29], dizemos que um mercado é eficiente se ocorrer arbitragem perfeita. Isso significa que o caso de ineficiência implica a existência de oportunidades para lucros inexplorados e, claro, os comerciantes operariam imediatamente posições longas ou curtas até que desaparecesse qualquer possibilidade de lucro. Jensen [30] afirma precisamente que um mercado deve ser considerado eficiente em relação a um conjunto de informações se for impossível fazer lucros através da negociação com base nesse conjunto de informações. Isso é consistente com Malkiel [31], que argumenta que um mercado eficiente reflete perfeitamente toda a informação na determinação dos preços dos ativos. Como o leitor pode entender facilmente, a parte mais importante dessa definição de eficiência depende da integridade do conjunto de informações. De fato, Fama [29] distingue três formas de eficiência do mercado, de acordo com o grau de completude do conjunto informativo (ou seja, "fraco", "semi-forte" e "forte"). Assim, os comerciantes e os analistas financeiros procuram continuamente expandir seu conjunto de informações para ganhar a oportunidade de escolher a melhor estratégia: este processo envolve agentes tanto em flutuações de preços que, no final do dia, pode-se dizer que sua atividade é reduzida a uma suposição sistemática. A globalização completa dos mercados financeiros ampliou esse processo e, eventualmente, estamos experimentando décadas de extrema variabilidade e alta volatilidade.
Keynes argumentou, há muitos anos, que a racionalidade dos agentes e da psicologia em massa (os chamados "espíritos animais") não deve ser interpretada como se fosse a mesma coisa. O autor apresentou o famoso exemplo do concurso de beleza para explicar a lógica embaixo dos mercados financeiros. Em sua Teoria Geral [32] ele escreveu que "o investimento baseado em expectativas genuínas de longo prazo é tão difícil de ser praticamente praticável. Aquele que o tenta certamente deve levar dias muito mais laboriosos e correr riscos maiores do que aquele que tenta adivinhar melhor do que a multidão como a multidão se comportará; e, dada a mesma inteligência, ele pode cometer erros mais desastrosos. "Em outras palavras, para prever o vencedor do concurso de beleza, deve-se tentar interpretar a beleza preferida do jurado, ao invés de prestar atenção no ideal da beleza objetiva. Nos mercados financeiros é exatamente a mesma coisa. Parece impossível prever preços de ações sem erros. A razão é que nenhum investidor pode saber antecipadamente a opinião "do júri", ou seja, de uma massa generalizada, heterogênea e muito substancial de investidores que reduz qualquer previsão possível apenas para um palpite.
Apesar de considerações como essas, a chamada Hipótese do Mercado Eficiente (cujo principal fundamento teórico é a teoria das expectativas racionais), descreve o caso de mercados perfeitamente competitivos e agentes perfeitamente racionais, dotados de todas as informações disponíveis, que escolhem as melhores estratégias ( uma vez que o mecanismo de compensação competitivo os colocaria fora do mercado). Há evidências de que esta interpretação de um mecanismo de arbitragem perfeito totalmente funcional não é adequada para analisar mercados financeiros como, por exemplo: Cutler et al. [33], que mostra que grandes movimentos de preços ocorrem mesmo quando pouca ou nenhuma informação nova está disponível; Engle [34], que relatou que a volatilidade dos preços está temporariamente correlacionada temporariamente; Mandelbrot [35], [36], Lux [37], Mantegna e Stanley [38], que argumentam que as flutuações de preços curtos não são normais; ou por último, mas não menos importante, Campbell e Shiller [39], que explicam que os preços podem não refletir com precisão as avaliações racionais.
Muito interessante, uma infinidade de modelos de agentes heterogêneos foram introduzidos no campo da literatura financeira. Nestes modelos, diferentes grupos de comerciantes coexistem, com diferentes expectativas, influenciando-se mutuamente por meio das conseqüências de seus comportamentos. Mais uma vez, nossa discussão não pode ser exaustiva aqui, mas podemos citar com franqueza pelo menos as contribuições de Brock [40], 41, Brock e Hommes [42], Chiarella [43], Chiarella e He [44], DeGrauwe et al . [45], Frankel e Froot [46], Lux [47], Wang [48] e Zeeman [49].
Parte desta literatura refere-se à abordagem, denominada "sistemas de crenças adaptativas", que tenta aplicar não-linearidade e ruído aos modelos de mercado financeiro. A incerteza intrínseca sobre os fundamentos econômicos, juntamente com erros e heterogeneidade, leva à idéia de que, além do valor fundamental (ou seja, o valor atualizado atual dos fluxos esperados de dividendos), os preços das ações flutuam imprevisivelmente por fases de otimismo ou pessimismo de acordo para as fases correspondentes da tendência de alta e tendência de baixa que causam crises de mercado. Como gerenciar esse tipo de comportamento errático para otimizar uma estratégia de investimento? Para explicar a atitude muito diferente adotada pelos agentes para escolher estratégias ao negociar nos mercados financeiros, é feita uma distinção entre fundamentalistas e chartist. Os primeiros baseiam suas expectativas sobre os preços dos ativos futuros sobre os fundamentos do mercado e fatores econômicos (ou seja, variáveis ​​micro e macroeconômicas, como dividendos, ganhos, crescimento econômico, taxas de desemprego, etc.). Por outro lado, os últimos tentam extrapolar tendências ou características estatisticamente relevantes de séries passadas de dados, para prever caminhos futuros dos preços dos ativos (também conhecida como análise técnica).
Dado que a interação desses dois grupos de agentes determina a evolução do mercado, escolhemos aqui para se concentrar no comportamento dos chartists (uma vez que uma análise qualitativa sobre os fundamentos macroeconômicos é absolutamente subjetiva e difícil de avaliar), tentando avaliar o ex investidor individual - capacidade de previsão significativa. Supondo a falta de informações completas, a aleatoriedade desempenha um papel fundamental, uma vez que a eficiência é impossível de ser alcançada. Isto é particularmente importante para sublinhar que a nossa abordagem não depende de qualquer forma do paradigma de hipóteses de mercados eficientes acima mencionados. Mais precisamente, estamos buscando a resposta para a seguinte questão: se um comerciante assume a falta de informações completas através de todo o mercado (ou seja, a imprevisibilidade da dinâmica dos preços das ações [50] - [53]), um ex-ante aleatório A estratégia de negociação desempenha, em média, estratégias de negociação bem conhecidas? Passamos da evidência de que, uma vez que cada agente depende de um conjunto de informações diferente para construir suas estratégias de negociação, nenhum mecanismo eficiente pode ser invocado. Em vez disso, uma rede complexa de comportamento auto-influente, devido à circulação assimétrica de informações, desenvolve seus vínculos e gera comportamentos de rebanho para seguir alguns sinais cuja credibilidade é aceita.
As crises financeiras mostram que os mercados financeiros não são imunes às falhas. Seu sucesso periódico não é gratuito: eventos catastróficos queimam enormes valores em dólares e os sistemas econômicos em grave perigo. Os comerciantes estão tão certos de que as estratégias elaboradas se encaixam na dinâmica dos mercados? Nossa simulação simples realizará uma análise comparativa do desempenho de diferentes estratégias de negociação: nossos comerciantes terão que prever, dia a dia, se o mercado subirá (tendência "alta") ou baixa (tendência "baixa"). As estratégias testadas são: Momentum, RSI, UPD, MACD e um completamente aleatório.
Os teóricos das expectativas racionais apostaram imediatamente que a estratégia aleatória perderia a concorrência, pois não está fazendo uso de nenhuma informação, mas, como mostraremos, nossos resultados são bastante surpreendentes.
Análise Detenida da Série Temporária Índice.
Consideramos quatro índices muito populares de mercados financeiros e, em particular, analisamos as seguintes séries temporais correspondentes, mostradas na Fig. 1:
De cima para baixo, mostramos o índice FTSE UK All-Share, o índice FTSE MIB All-Share, o índice DAX All-Share e o índice S & amp; Índice P 500. Veja o texto para mais detalhes.
Índice FTSE UK All-Share, de 1º de janeiro de 1998 a 3 de agosto de 2018, para um total de T = 3714 dias; Índice FTSE MIB All-Share, de 31 de dezembro de 1997 a 29 de junho de 2018, para um total de T = 3684 dias; Índice DAAD All-Share, de 26 de novembro de 1990 a 09 de agosto de 2018, para um total de T = 5493 dias; S & amp; Índice P 500, de 11 de setembro de 1989 a 29 de junho de 2018, para um total de T = 5750 dias;
Em geral, a possibilidade de prever séries temporais financeiras foi estimulada pela descoberta de algum tipo de comportamento persistente em alguns deles [38], [54], [55]. O objetivo principal da seção atual é investigar a possível presença de correlações nas quatro séries financeiras anteriores de todos os índices de ações do mercado de ações europeu e norte-americano. Neste contexto, calcularemos o expoente Hurst dependente do tempo usando a técnica de média móvel detritada (DMA) [56]. Comecemos por um resumo do algoritmo DMA. O procedimento computacional é baseado no cálculo do desvio padrão ao longo de uma determinada série de tempo definida como (1) onde é a média calculada em cada janela de tempo de tamanho. Para determinar o expoente de Hurst, a função é calculada para aumentar os valores dentro do intervalo, sendo o comprimento da série temporal, e os valores obtidos são relatados como uma função de um gráfico log-log. Em geral, exibe uma dependência de poder-lei com o expoente, isto é,
(2) Em particular, se, um tiver uma correlação negativa ou comportamento anti-persistente, enquanto que se um tiver uma correlação positiva ou comportamento persistente. O caso corresponde a um processo browniano não correlacionado. No nosso caso, como primeiro passo, calculamos o expoente Hurst considerando a série completa. Esta análise está ilustrada nas quatro parcelas da Fig. 2. Aqui, um ajuste linear para os lotes log-log revela que todos os valores do índice Hurst H obtidos dessa maneira para as séries temporais estudadas são, em média, muito próximos para 0,5. Este resultado parece indicar uma ausência de correlações em grandes escalas de tempo e uma consistência com um processo aleatório.
O comportamento do direito de poder do desvio padrão DMA permite derivar um índice Hurst que, em todos os quatro casos, oscila em torno de 0,5, o que indica uma ausência de correlações, em média, em grandes períodos de tempo. Veja o texto.
Por outro lado, é interessante calcular o expoente Hurst localmente no tempo. Para realizar esta análise, consideramos subconjuntos da série completa por meio de janelas deslizantes de tamanho, que se movem ao longo da série com o passo do tempo. Isto significa que, a cada tempo, calculamos o interior da janela deslizante mudando com a Eq. (1). Assim, seguindo o mesmo procedimento descrito acima, uma seqüência de valores do expoente Hurst é obtida em função do tempo. Na Fig. 3 mostramos os resultados obtidos para os parâmetros,. Nesse caso, os valores obtidos para o expoente Hurst diferem muito localmente de 0,5, o que indica a presença de correlações locais significativas.
Esta investigação, que está em consonância com o que foi encontrado anteriormente na Ref. [56] para o índice Dax, parece sugerir que as correlações são importantes apenas em uma escala temporal local, enquanto eles anulam a média em períodos longos. Como veremos nas próximas seções, essa característica afetará os desempenhos das estratégias de negociação consideradas.
Descrição das Estratégias de Negociação.
No presente estudo, consideramos cinco estratégias de negociação definidas da seguinte forma:
Estratégia aleatória (RND) Esta estratégia é a mais simples, uma vez que o comerciante correspondente faz sua previsão ao tempo completamente ao acaso (com distribuição uniforme). Estratégia Momentum (MOM) Esta estratégia baseia-se no chamado indicador 'momentum', isto é, a diferença entre o valor eo valor, onde é um determinado intervalo de negociação (em dias). Então, se, o comerciante prevê um incremento do índice de fechamento para o dia seguinte (isto é, prevê isso) e vice-versa. Nas próximas simulações, consideraremos dias, uma vez que este é um dos atrasos de tempo mais utilizados para o indicador de momentum. Veja a Ref. [57]. Estratégia de índice de força relativa (RSI) Esta estratégia é baseada em um indicador mais complexo chamado 'RSI'. É considerada uma medida da força comercial recente da ação e sua definição é: onde é a relação entre a soma dos retornos positivos e a soma dos retornos negativos ocorridos nos últimos dias anteriores. Uma vez calculado o índice RSI para todos os dias incluídos em um determinado período de tempo imediatamente anterior ao tempo, o comerciante que segue a estratégia RSI faz sua previsão com base em uma possível reversão da tendência do mercado, revelada pela denominada "divergência" entre a série temporal original e a nova RSI. Uma divergência pode ser definida referindo-se a uma comparação entre as séries de dados originais e as séries RSI geradas, e é o sinal comercial mais significativo entregue por qualquer indicador de estilo oscilador. É o caso quando a tendência significativa entre dois extremos locais mostrados pela tendência RSI é orientada na direção oposta à tendência significativa entre dois extrema (no mesmo intervalo de tempo) mostrado pela série original. Quando a linha RSI se inclina de forma diferente da linha original da série, ocorre uma divergência. Veja o exemplo na Fig. 4: dois máximos locais seguem duas tendências diferentes inclinadas de forma oposta. No caso mostrado, o analista interpretará essa divergência como uma expectativa de alta (uma vez que o oscilador RSI diverge da série original: ele começa a aumentar quando a série original ainda está diminuindo). Em nosso modelo simplificado, a presença de tal divergência se traduz em uma mudança na predição do sinal, dependendo da tendência de alta ou baixa dos dias anteriores. Nas próximas simulações, escolheremos dias, uma vez que - novamente - esse valor é um dos mais utilizados nas estratégias de negociação reais baseadas em RSI. Veja a Ref. [57]. Estratégia UPD (Up and Down Persistency) Esta estratégia determinista não vem da análise técnica. No entanto, decidimos considerá-lo porque parece seguir o comportamento aparentemente simples alternativo "para cima e para baixo" de séries de mercado que qualquer observador pode ver à primeira vista. A estratégia é baseada na seguinte regra muito simples: a previsão para o comportamento do mercado de amanhã é exatamente o oposto do que aconteceu no dia anterior. Se, por exemplo, um tiver, a expectativa a tempo do período será otimista: e vice-versa. Estratégia de divergência de convergência média convergente (MACD) O 'MACD' é uma série construída por meio da diferença entre duas médias móveis exponenciais (EMA, doravante) do preço de mercado, referentes a duas janelas de tempo diferentes, uma menor e uma maior. Em qualquer momento t,. Em particular, a primeira é a Média de Movimento Exponencial de mais de doze dias, enquanto a segunda refere-se a vinte e seis dias. O cálculo dessas EMAs em um intervalo de tempo pré-determinado, x, dado um peso de proporcionalidade, é executado pela seguinte fórmula recursiva: com, onde. Uma vez que a série MACD foi calculada, sua Média de Movimento Exponencial de 9 dias é obtida e, finalmente, a estratégia de negociação para a predição da dinâmica do mercado pode ser definida: a expectativa para o mercado é alta (baixa) se (). Veja a Ref. [57].
Uma divergência é um desacordo entre o indicador (RSI) e o preço subjacente. Por meio de linhas de tendência, o analista verifica se as inclinações de ambas as séries concordam. Quando a divergência ocorre, espera-se uma inversão da dinâmica dos preços. No exemplo, espera-se um período de alta.
Resultados de simulações empiricamente baseadas.
Para cada uma das nossas quatro séries temporais financeiras de duração (em dias), o objetivo era simplesmente prever, dia a dia e para cada estratégia, o movimento ascendente (otimista) ou descendente (descendente) do índice em um determinado dia com respeito ao valor de fechamento um dia antes: se a previsão é correta, o comerciante ganha, caso contrário, ele / ela perde. Neste contexto, estamos apenas interessados ​​em avaliar a porcentagem de ganhos alcançados por cada estratégia, assumindo que - em cada etapa do tempo - os comerciantes conhecem perfeitamente o histórico passado dos índices, mas não possuem nenhuma outra informação e não podem exercer qualquer influência sobre o mercado, nem receberá informações sobre movimentos futuros.
No que se segue, testamos o desempenho das cinco estratégias, dividindo cada uma das quatro séries temporais em uma seqüência de janelas de negociação de igual tamanho (em dias) e avaliando a porcentagem média de vitórias para cada estratégia dentro de cada janela enquanto os comerciantes se movem ao longo da série dia a dia, de para. Este procedimento, quando aplicado, nos permite explorar o desempenho das várias estratégias para várias escalas de tempo (variando, de forma aproximada, de meses a anos).
A motivação por trás desta escolha está ligada ao fato de que a evolução do tempo de cada índice alterna claramente entre os períodos calmos e voláteis, o que, com uma resolução mais fina, revelaria uma alternância adicional, auto-similar, de comportamento intermitente e regular em menores escalas de tempo, característica característica dos mercados financeiros turbulentos [35], [36], [38], [58]. Esse recurso torna a previsão de longo prazo de seu comportamento muito difícil ou mesmo impossível com instrumentos de análise financeira padrão. O fato é que, devido à presença de correlações sobre pequenas escalas temporais (como confirmado pela análise do expoente Hurst dependente do tempo na Fig. 3), pode-se esperar que uma estratégia de negociação padrão determinada, com base na história passada da índices, podem ser melhores do que os outros dentro de uma determinada janela de tempo. Mas isso poderia depender muito mais do acaso do que da efetividade real do algoritmo adotado. Por outro lado, se em uma escala temporal muito grande a evolução do tempo do mercado financeiro é um processo browniano não correlacionado (conforme indicado pelo expoente médio de Hurst, que resulta em estar em torno de todas as séries temporais financeiras consideradas), também se poderia esperar que o desempenho das estratégias de negociação padrão em uma grande escala de tempo se torna comparável aos aleatórios. Na verdade, isso é exatamente o que encontramos, como explicado no seguinte.
Nas Figs. 5-8, relatamos os resultados de nossas simulações para os quatro índices de ações considerados (FTSE-UK, FTSE-MIB, DAX, S & amp; P 500). Em cada figura, de cima para baixo, traçamos: as séries temporais do mercado em função do tempo; a série "retorna" correspondente, determinada como a relação; a volatilidade dos retornos, isto é, a variância da série anterior, calculada dentro de cada janela para aumentar os valores do tamanho da janela de negociação (igual a, da esquerda para a direita, e, respectivamente); a porcentagem média de vitórias para as cinco estratégias de negociação consideradas, calculadas para os mesmos quatro tipos de janelas (a média é realizada em todas as janelas em cada configuração, considerando diferentes corridas de simulação dentro de cada janela); os desvios-padrão correspondentes para as vitórias das cinco estratégias.
De cima para baixo, relatamos as séries temporais de índice, as séries temporais de retorno correspondentes, a volatilidade, as porcentagens de vitórias para as cinco estratégias em todas as janelas e os desvios-padrão correspondentes. As duas últimas quantidades são calculadas em média em 10 corridas diferentes (eventos) dentro de cada janela.
De cima para baixo, relatamos as séries temporais de índice, as séries temporais de retorno correspondentes, a volatilidade, as porcentagens de vitórias para as cinco estratégias em todas as janelas e os desvios-padrão correspondentes. As duas últimas quantidades são calculadas em média em 10 corridas diferentes (eventos) dentro de cada janela.
De cima para baixo, relatamos as séries temporais de índice, as séries temporais de retorno correspondentes, a volatilidade, as porcentagens de vitórias para as cinco estratégias em todas as janelas e os desvios-padrão correspondentes. As duas últimas quantidades são calculadas em média em 10 corridas diferentes (eventos) dentro de cada janela.
De cima para baixo, relatamos as séries temporais de índice, as séries temporais de retorno correspondentes, a volatilidade, as porcentagens de vitórias para as cinco estratégias em todas as janelas e os desvios-padrão correspondentes. As duas últimas quantidades são calculadas em média em 10 corridas diferentes (eventos) dentro de cada janela.
Observando os dois últimos painéis em cada figura, dois resultados principais são evidentes:
As percentagens médias de vitórias para as cinco estratégias são sempre comparáveis ​​e oscilam, com pequenas diferenças aleatórias que dependem do índice financeiro considerado. O desempenho das vitórias para todas as estratégias pode parecer paradoxal, mas depende do procedimento de média em todas as janelas ao longo de cada série de tempos. Na Fig. 9, mostramos, para comparação, o comportamento das várias estratégias para os quatro índices financeiros considerados e para o caso (a pontuação em cada janela é média em diferentes eventos): como se pode ver, dentro de uma determinada janela de negociação, cada uma Uma estratégia única pode ser aleatoriamente melhor ou pior, mas, em média, o desempenho global das diferentes estratégias é muito similar. Além disso, referindo-se novamente às Figs. 5-8, vale a pena notar que a estratégia com a porcentagem média mais alta de vitórias (para a maioria das configurações do Windows) muda de um índice para outro: para FTSE-UK, a estratégia MOM parece ter uma pequena vantagem; Para FTSE-MIB, a UPD parece ser a melhor; para DAX, o RSI e para o S & amp; P 500, a UPD funciona um pouco melhor do que as outras. Em qualquer caso, a vantagem de uma estratégia parece pura coincidência. O segundo resultado importante é que as flutuações da estratégia aleatória são sempre menores do que as das outras estratégias (como também é visível na figura 9 para o caso): isso significa que a estratégia aleatória é menos arriscada do que a negociação padrão considerada estratégias, enquanto a performance média é quase idêntica. Isso implica que, ao tentar otimizar o desempenho, os comerciantes padrão são enganados pelo fenômeno de "ilusão de controle" [11], [12], reforçado por uma sucessão de vitórias em uma determinada janela de tempo. No entanto, a primeira grande perda pode afastá-los do mercado. Por outro lado, a eficácia de estratégias aleatórias pode provavelmente estar relacionada ao caráter turbulento e errático dos mercados financeiros: é verdade que um comerciante aleatório provavelmente ganhará menos em uma determinada janela de tempo, mas também é provável que ele perder menos. Portanto, sua estratégia implica menos risco, pois ele / ela tem menor probabilidade de ser jogado fora do jogo.
Como visível, os desempenhos das estratégias podem ser muito diferentes entre os outros dentro de uma única janela de tempo, mas, em média, em toda a série, essas diferenças tendem a desaparecer e uma recupera o resultado comum mostrado nas figuras anteriores.
Conclusões e Implicações de Políticas.
Neste trabalho, exploramos o papel das estratégias aleatórias nos sistemas financeiros do ponto de vista microeconômico. Em particular, simulamos o desempenho de cinco estratégias de negociação, incluindo uma completamente aleatória, aplicadas a quatro índices de mercados financeiros muito populares, a fim de comparar sua capacidade preditiva. Nosso resultado principal, que é independente do mercado considerado, é que as estratégias de negociação padrão e seus algoritmos, com base na história passada das séries temporais, embora tenham ocasionalmente a chance de ser bem sucedido dentro de pequenas janelas temporais, em grande escala temporal em média, não é melhor do que a estratégia puramente aleatória, que, por outro lado, também é muito menos volátil. A este respeito, para o comerciante individual, uma estratégia puramente aleatória representa uma alternativa sem custo à consultoria financeira profissional cara, sendo ao mesmo tempo também muito menos arriscada, se comparada às outras estratégias de negociação.
Este resultado, obtido em um nível micro, poderia ter muitas implicações para os mercados reais também no nível macro, onde ocorrem outros fenômenos importantes, como o pastoreio, a informação assimétrica, as bolhas racionais. Na verdade, pode-se esperar que uma adoção generalizada de uma abordagem aleatória para transações financeiras resultaria em um mercado mais estável com menor volatilidade. Neste contexto, as estratégias aleatórias poderiam desempenhar o papel de reduzir o comportamento de pastoreio em todo o mercado, uma vez que, se os agentes soubessem que as transações financeiras não trazem necessariamente um papel de informação, os efeitos de bandwagon provavelmente poderiam desaparecer. Por outro lado, como sugerido recentemente por um de nós [59], se o formulador de políticas (Bancos Centrais) interveio ao comprar e vender aleatoriamente ativos financeiros, dois resultados poderiam ser obtidos simultaneamente. Do ponto de vista individual, os agentes sofrerão menos por informações assimétricas ou privilegiadas, devido à consciência de um "nevoeiro de incerteza" criado pelos investimentos aleatórios. Do ponto de vista sistêmico, novamente o comportamento de pastoreio seria conseqüentemente reduzido e as eventuais bolhas irromperiam quando ainda são pequenas e menos perigosas; assim, todo o sistema financeiro seria menos propenso ao comportamento especulativo de comerciantes credíveis "guru", como explicado também em [60]. Claro, isso deve ser explorado em detalhes, bem como o efeito de feedback de uma reação global do mercado para a aplicação dessas ações. Este tópico está além do objetivo do presente trabalho e será investigado em um trabalho futuro .
Agradecimentos.
Agradecemos a H. Trummer pela série histórica DAX e às outras instituições para os respectivos conjuntos de dados.
Contribuições do autor.
Concebido e projetado as experiências: AEB AP AR DH. Realizou as experiências: AEB AP AR. Analisou os dados: AEB AP AR. Escreveu o artigo: AEB AP AR DH.
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Índice.
Part I Introduction.
1 Introduction to Technical Analysis 1.
2 The Basic Principle of Technical Analysis--The Trend 5.
3 History of Technical Analysis 17.
4 The Technical Analysis Controversy 21.
Part II Markets and Market Indicators.
5 An Overview of Markets 27.
6 Dow Theory 49.
8 Measuring Market Strength 65.
9 Temporal Patterns and Cycles 73.
10 Flow of Funds 83.
Part III Trend Analysis.
11 History and Construction of Charts 93.
12 Trends--The Basics 109.
13 Breakouts, Stops, and Retracements 125.
14 Moving Averages 137.
Part IV Chart Pattern Analysis.
15 Bar Chart Patterns 151.
16 Point-and-Figure Chart Patterns 167.
17 Short-Term Patterns 175.
Part V Trend Confirmation.
18 Confirmation 195.
Part VI Other Technical Methods and Rules.
20 Elliott, Fibonacci, and Gann 227.
Part VII Selection.
21 Selection of Markets and Issues: Trading and Investing 235.
Part VIII System Testing and Management.
22 System Design and Testing 243.
23 Money and Risk Management 251.
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©2018  | FT Press  | 288 pp.
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©2018  | FT Press  | 256 pp.
Package ISBN-9780133359251.
This package contains:
Study Guide for the Second Edition of Technical Analysis: O recurso completo para técnicos de mercado financeiro.
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About the Author(s)
Charles D. Kirkpatrick II , CMT, is.
President, Kirkpatrick & Company, Inc., Kittery, Maine--a private corporation specializing in technical research; Editor and Publisher of the Market Strategist newsletter. Past Adjunct Professor of Finance, Brandeis University International School of Business, Waltham, Massachusetts. Past Director and Vice President, Market Technicians Association Educational Foundation, New York, New York--a charitable foundation dedicated to encouraging and providing educational courses in technical analysis at the college and university level. Past Editor, Journal of Technical Analysis , New York, New York--the official journal of technical analysis research. Past Director, Market Technicians Association, New York, New York--an association of professional technical analysts. Author of Beat the Market: Invest by Knowing What Stocks to Buy and What Stocks to Sell and Time the Markets: Using Technical Analysis to Interpret Economic Data .
In his life in the stock and options markets, Mr. Kirkpatrick has been a hedge fund manager, investment advisor, advisor to floor and desk traders and portfolio managers, institutional stock broker, options trader, desk and large-block trader, lecturer and speaker on aspects of technical analysis to professional and academic groups, expert legal witness on the stock market, owner of several small businesses, owner of an institutional brokerage firm, and part owner of a CBOE options trading firm. His research has been published in Barron’s and elsewhere. In 1993 and in 2001, he won the Charles H. Dow Award for excellence in technical research, and in 2009, he won the MTA Annual Award for his contributions to technical analysis. Educated at Phillips Exeter Academy, Harvard College (A. B.) and the Wharton School of the University of Pennsylvania (M. B.A.), he was also a decorated combat officer with the 1st Cavalry Division in Vietnam. He currently resides in Maine with his wife, Ellie, and their various domestic animals.
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