Trading Strategies Dissertation

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Cada respuesta profesional viene con referencias apropiadas. Publicado: 23 de marzo de 2015 La reciente escalada en el poder de cálculo y la capacidad de la base de datos ha provocado un aumento sustancial en la disponibilidad de datos y de información. El desarrollo cada vez más rápido de computadoras, sensores y canales de información ha hecho que los datos comerciales sean más fáciles de recolectar que nunca. High Frequency Trading (HFT) es la nueva tendencia en el comercio financiero donde los precios se analizan en forma de tick-by-tick y las decisiones de compra, venta o retención se toman consecutivamente en tiempo real. Sin embargo, los datos de precios brutos por sí solos no son de gran utilidad para un sistema de comercio que tiene la intención de implementar y probar estrategias de negociación ya que a menudo contiene ruido de la microestructura del mercado. El objetivo de este proyecto de investigación es investigar formas de analizar, procesar y explotar estos datos desde una perspectiva de procesamiento de señal digital (DSP) para producir información valiosa para el sistema de comercio. Además, se aplican conjuntos difusos Tipo 2 para procesar los datos financieros, ya que nos permiten manejar las incertidumbres de la microestructura del mercado de una manera eficiente. En esta propuesta varias técnicas de procesamiento de datos, filtración, transformación y análisis de alta frecuencia que no han sido discutidas ni implementadas en la literatura financiera como la transformación de Hilbert, serán las siguientes: Ser investigado. La base del procesamiento digital eficiente es el uso de aritméticas complejas para cálculos, tales como quotdivide y conquistar. La mayoría de los sistemas comerciales se han concentrado en el uso de formas de onda analíticas comunes y no han tomado en consideración los fasores y las variables complejas (Park amp Irwin 2007). La pregunta de investigación general que se responderá en este proyecto es sobre cómo utilizar técnicas de medición cíclica como la transformada de Hilbert para convertir las variables de señal comunes en formas de onda analíticas a variables complejas. Esto se utilizará entonces para la medición del ciclo de mercado en el que esta salida puede ser deffuzzified usando técnicas de lógica difusa de tipo 2 que a su vez refinan la implementación de estrategias comerciales. El avance en el poder computacional durante la última década ha tenido un impacto dramático tanto en la investigación financiera como en el comercio financiero. Hasta el final del siglo XX, la mayoría de los estudios empíricos financieros empleaban datos diarios como la mejor frecuencia de negociación, reteniendo la primera o la última observación del día para la variable de interés y descuidando todos los eventos intradiarios. Sin embargo, debido al aumento de la potencia computacional y la automatización de los mercados financieros, un número creciente de intercambios han creado bases de datos intradía que registran cada transacción, así como sus características (precio, volumen, etc.). Dichos conjuntos de datos intradía de bajo costo (tick por tick) han impulsado el desarrollo de un nuevo área de investigación financiera conocida como finanzas de alta frecuencia, que a cambio ha producido una nueva forma de comercio: el comercio de alta frecuencia. Sin embargo, la mayoría de los modelos univariados de datos de ultra-alta frecuencia sólo se centran en las dimensiones comerciales, mientras que estudios recientes también demuestran la importancia del tiempo y el contenido informativo de las cotizaciones y los pedidos. Una desventaja de los datos de transacción es que muestran sólo el resultado final del proceso de coincidencia de compradores y vendedores. Por el contrario, las órdenes originales de oferta y demanda proporcionan una visión más profunda de la microestructura del mercado. Por lo tanto, un modelo econométrico apropiado debe concentrarse en las acciones en el lado de la oferta y la demanda del mercado, en lugar de (solamente) en su intersección en equilibrio. El objetivo principal de esta propuesta es investigar el posible ciclo de las órdenes de compra y venta y revelar la decisión dinámica de los comerciantes cuándo y en qué lado del mercado (re) actuar. La cuestión abordada aquí se refiere a la información variada en el tiempo a la que se refieren los operadores antes de presentar sus órdenes. La comprensión de las condiciones de mercado en las que los operadores exigen o suministran liquidez debe conducir a una mejor comprensión del proceso de formación de precios. Las investigaciones anteriores descritas en la literatura de finanzas han encontrado un patrón diurno periódico de las actividades comerciales durante el transcurso de un día de negociación (por ejemplo, efectos en el horario del almuerzo). La observación de estos patrones recurrentes implica la existencia de movimientos cíclicos intradía en el comercio. Como lo ha demostrado Ng (2008), existen patrones cíclicos con (relativa) alta energía en períodos corto, medio y largo, respectivamente. Mientras que los procesos de duración y volumen tienen ciclos de periodos largos que indican clusters de duración y límites de absorción en el comercio intradiario, las estacionalidades de las diferencias de precios son relativamente cortas, caracterizando oscilaciones frecuentes en el nivel de microestructura de los mercados financieros. En cuanto a las tres dimensiones del concepto clásico de liquidez, estos resultados implican que los shocks de precios (frecuentes) aparecen con más frecuencia que los choques de volumen (frecuentes) en el mercado. Por lo tanto, en el caso de la negociación de liquidez, un participante en el mercado debe (a) evitar pedidos de gran volumen, que el mercado necesita mucho tiempo para absorber, y (b) prefieren límites de órdenes agresivas para disminuir el spread interno. Servicios integrales de escritura Sin plagio Siempre en tiempo marcado como estándar Esta propuesta se centra en la detección de ciclos de finanzas de alta frecuencia mediante la aplicación de nuevos métodos avanzados de procesamiento de señales digitales combinados con enfoques de lógica difusa tipo 2. Investigación reciente de técnicas de procesamiento de señales difusas ha intentado proporcionar un puente entre técnicas lineales y no lineales (Metin, Akay 2000). También se han propuesto varias técnicas adaptativas basadas en principios de lógica difusa (Kim 1996). Estas técnicas se han aplicado principalmente al análisis de señal de alto nivel, control de sistemas, reconocimiento de patrones y modelado de decisiones. Diferentes enfoques van desde la agrupación difusa hasta la entropía difusa, y la toma de decisiones bajo restricciones difusas también se ha utilizado para la detección de escenas. Tradicionalmente, la mayoría de las técnicas difusas mencionadas han encontrado su aplicación en tareas de procesamiento de señales e imágenes de bajo nivel, incluyendo la eliminación del ruido no gaussiano, la estimación estocástica no lineal / no gaussiana, la mejora de imagen, la codificación de vídeo, el afilado de señales y la detección de bordes. Kim 1996) (Peng 1994). El proyecto se concentrará en investigar la medición de ciclos de mercado de alta frecuencia en lugar de medir las tendencias del mercado. El objetivo principal es investigar cómo se pueden cuantificar los períodos del ciclo dominante en un modo de ciclo para crear una compensación de amplitud de los componentes de InPhase y de la cuadratura, y métodos de suavizado y desvío de la señal analítica. El objetivo es analizar para tratar los datos del mercado como un espectro cuyos valores no se limitan a un conjunto específico de valores, sino que pueden variar infinitamente dentro de un continuo. Se analizarán señales de mercado, se detectarán ciclos y se utilizarán técnicas de transformación y filtración de ciclos para crear estrategias de negociación. Preguntas de investigación Por lo tanto, el objetivo de este proyecto es responder a las siguientes tres preguntas específicas de investigación: 1-¿Puedemos medir con precisión los ciclos de mercado para anticipar los cambios en las condiciones del mercado utilizando Hilbert Transform y hacer predicciones financieras más precisas? Una tarea difícil debido a varios factores. Algunos de estos factores son: (a) el hecho de que la medición teórica implica simultáneamente la resolución de un parámetro triple de valores (frecuencia, amplitud y fase) (Ehlers 2001), (b) la relación señal / ruido de un ciclo es (C) los enfoques estándar de ingeniería tales como las transformadas rápidas de Fourier (FFT) no son apropiados para medir el mercado como ciclos que no pueden satisfacer simultáneamente las restricciones de estacionariedad y producir resultados con resolución razonable. Ehlers (2001) sugiere el uso del modelo de análisis espectral de entropía máxima (MESA) introducido por J. P. Burg (1975) para medir los ciclos de mercado. Este modelo se ha utilizado para producir salidas de alta resolución a partir de una cantidad excepcionalmente corta de datos. MESA ha sido considerado como un indicador de modo de mercado que se ha utilizado para detectar modos de tendencia y modos de ciclo, sin embargo un inconveniente importante era que sólo es aplicable en la escala de tiempo y el marco dados de los datos de muestra. La transformación de Hilbert es un procedimiento matemático utilizado para crear señales complejas a partir de datos muestreados normales. Una vez que se calculan las señales complejas, se pueden obtener y utilizar más indicadores. Lawrence amp Gold (1975) derivó la transformación de Hilbert explicando que puede crear componentes InPhase y Quadrature a partir de la forma de onda analítica. Esta investigación tiene como objetivo investigar la capacidad de los componentes de InPhase y de la cuadratura para ser utilizado en el cálculo para encontrar el período dominante del ciclo, la amplitud dominante del ciclo, y la fase dominante del ciclo. El periodo, la amplitud y la fase se pueden utilizar para calcular con precisión muchos indicadores tales como la relación señal-ruido (SNR) de la señal de precio, el indicador de onda sinusoidal y la línea de tendencia instantánea. 3- ¿Cómo puede el sistema de comercio utilizar técnicas de medición de ciclos para identificar el componente cíclico del precio? Es ampliamente aceptado que el punto medio de cualquier ciclo es su tasa de cambio más nítida. Por lo tanto, la diferencia entre los precios cerrado y abierto en la parte ascendente del ciclo se encuentra en un máximo. Esto es similar a la derivada en el cálculo donde una derivación de la onda sinusoidal produce una onda negativa del coseno. Por lo tanto, la derivada es una forma de onda que conduce la onda sinusoidal original en un cuarto de ciclo. Además, la integración de una onda senoidal sobre un semiciclo produce una onda senoidal retardada por un cuarto de ciclo. La adición de todo un medio ciclo es lo mismo que integrar matemáticamente, con el resultado de que la forma de onda de la suma se retrasa en un cuarto de longitudes de onda con respecto a la entrada. El resultado neto de tomar las diferencias y la suma produce una salida del oscilador en la fase con el componente cíclico del precio que puede ser utilizado por el sistema de comercio. 4-¿Por qué es la lógica borrosa de tipo 2 incorporada en el proyecto y cuáles son los beneficios potenciales de tal enfoque Este ensayo es un trabajo de los estudiantes Este ensayo ha sido presentado por un estudiante. Este no es un ejemplo de la obra escrita por nuestros ensayistas profesionales. Ejemplos de nuestro trabajo Muchos estudios previos han utilizado los modelos tradicionales de la serie de tiempo fuzzy Tipo 1 para la predicción. Proponemos un enfoque relativamente nuevo utilizando modelos de tipo 2 que hace uso de observaciones adicionales. En la predicción de índices bursátiles, estudios anteriores se aplicaban comúnmente como el objetivo de predicción (denominado observaciones de tipo 1), con sólo una parte de las observaciones del índice bursátil. También se pueden aplicar otras observaciones, como altas y bajas (denominadas observaciones de tipo 2). Estas observaciones de tipo 2 pueden usarse para enriquecer o afinar las relaciones difusas a través de operaciones de unión e intersección borrosas: las previsiones para el modelo de tipo 2 se calculan a partir de los pronósticos defuzzificados. (Huarng amp Yu 2005) presentaron análisis empíricos que identifican los RMSEs en el caso de los modelos de Tipo 2 como menores que los de los modelos de Tipo 1. El uso de la salida de la transformada de Hilbert como entrada al sistema de predicción de lógica fuzzy tipo 2 proporcionará un medio para reducir la incertidumbre en el resultado de la Transformada de Hilbert. Diseño de la investigación La investigación propuesta será conducida conjuntamente por investigadores del Centro de Finanzas Computacionales y Agentes Económicos (CCFEA) y Grupo de Investigación de Sistemas Inteligentes (ISRG). Estas actividades se basan en las competencias complementarias del CCFEA en finanzas computacionales e ISRG en el procesamiento digital de señales que encajan adecuadamente para lograr los objetivos de este proyecto. El trabajo podría dividirse en dos fases y la interacción entre actividades particulares dentro de las fases se ilustra en el diagrama de Gantt adjunto. La primera fase comenzará con el establecimiento de la plataforma de investigación y. Mientras que al final de la fase dos, el proyecto se finalizará y concluirá. Fase 1 El procesamiento de señal digital se ha utilizado durante muchos años en ciencias físicas, por lo tanto su aplicación al comercio de alta frecuencia proporcionaría la ventaja de ver viejos problemas desde una nueva perspectiva. Muchos sistemas físicos utilizan funciones de tiempo continuo para representar señales analógicas. Hay amplitud asociada con la señal en cada instancia de tiempo. Cuando una señal se cuantifica tanto en amplitud como en tiempo, se denomina señal digital (Oppenheim, Schafer y Buck, 1999). Los datos que se utilizan en el comercio de alta frecuencia pueden considerarse como señales digitales que se han obtenido del muestreo de los datos entrantes en periodos de tiempo homogéneos o en periodos de tiempo irregulares (heterogéneos). En ambos casos, analizar la señal de precio nos permite observar dos características principales, tendencias y ciclos. Este proyecto se centrará en analizar y medir los ciclos de mercado que aparecen en los datos de alta frecuencia. Un ciclo es un proceso que tiene una tasa constante de cambio de fase. La fase de una señal compleja se puede medir directamente conociendo la fase en cada muestra, y tomando la diferencia podemos obtener la tasa de cambio de fase. Teniendo en cuenta los datos de mercado, un ciclo se refiere a cuándo un precio, que comienza bajo, aumenta a un nivel alto durante un período de tiempo y luego cae suavemente de nuevo al precio original durante el mismo período de tiempo. El tiempo necesario para completar el ciclo se denomina el período del ciclo o la duración del ciclo. Esta investigación investigará técnicas matemáticas de medición del ciclo dominante utilizando datos de alta frecuencia. Existen muchas técnicas de medición de ciclos que se han utilizado para medir ciclos en formas de onda analíticas. Entre los diversos métodos de medición de ciclo investigados están: Acumulación de fase, discriminación homodina y diferenciación dual utilizada por (Ehlers 2001). Empíricamente, los comerciantes modifican su colocación de órdenes en cuanto cambian las condiciones del mercado. Por supuesto, estas estrategias dependen de la información disponible al enviar sus pedidos. Supervisando el libro de pedidos y utilizando toda la información pública disponible, intentan actualizar su conjunto de información para optimizar las actividades del pedido. Para describir la decisión de comprar o vender, los modos de tendencia y los modos de ciclo son esenciales para el proceso de selección de una estrategia de negociación. Comprar y mantener es la estrategia obvia en una tendencia alcista, mientras que en una tendencia bajista la estrategia es vender y mantener. Del mismo modo, la pesca de la parte superior y la pesca de fondo es la mejor estrategia en un modo de ciclo. El comercio del modo de tendencia a menudo implica el uso de una variante de las medias móviles, mientras que un oscilador se utiliza comúnmente para el comercio el modo de ciclo. Debido a que los precios en los movimientos de tendencia varían lentamente con respecto al tiempo, los componentes de alta frecuencia se ignoran y sólo los componentes de baja frecuencia que varían lentamente se utilizan para pasar a su salida. Es por esta razón que los modos de tendencia son particularmente eficaces para el comercio de modo de tendencia. Sin embargo, los osciladores son filtros de paso alto que ignoran casi completamente cualquier componente de baja frecuencia y se usan en estrategias comerciales orientadas al ciclo. Truncando la transformación de Hilbert con el fin de reducir el retraso del filtrado de datos de mercado, aplicamos el enfoque de Ehlers (2004) sobre datos diarios sobre datos de alta frecuencia. Si consideramos el conocido promedio móvil exponencial (EMA) que se puede utilizar derivan una descripción matemática óptima de los componentes del Modo de Tendencia y del Modo de Ciclo. La ecuación para un EMA (para el instante t de tiempo particular) es donde está un número entre 0 y 1. Esto se puede utilizar en el comercio como un filtro, ya que tomar una fracción del precio actual y añadir a la salida filtrada un retraso de la barra (Donde una barra depende de la frecuencia de muestreo, es decir, una barra de minutos, barra de cinco minutos, etc.) multiplicada por la cantidad (1). Con estos coeficientes, si la entrada es invariable (frecuencia cero), la salida eventualmente convergerá al valor de entrada. Es decir, este filtro tiene ganancia unitaria en frecuencia cero. Este filtro evaluará entonces el sistema de comercio global para identificar el modo actual de precio, es decir, el modo de tendencia o el modo de ciclo. Podemos describir este filtro en términos de su respuesta de transferencia, que es la salida dividida por su entrada. Utilizando la notación de transformación Z, Z-1 denotan una barra de retardo como un operador multiplicativo. Haciendo esto, la respuesta de la transferencia de la ecuación antedicha puede ser resuelta usando el álgebra como podemos probar esto dejando Z1 1 (frecuencia cero). Cuando hacemos esto, es fácil ver que el numerador es igual al denominador, y así la ganancia es unidad. La atenuación de alta frecuencia de este filtro se puede probar en la frecuencia más alta posible, la frecuencia de Nyquist, estableciendo Z1 1. Usando muestras comerciales diarias, la frecuencia más alta que podemos analizar es 0.5 ciclos por día (un ciclo de dos barras). Esta es la frecuencia de Nyquist para los datos diarios. Este proyecto investigará usando una modificación de la metodología anterior para ser utilizada para un sistema de comercio de alta frecuencia usando datos intradía. La atenuación del ciclo de dos periodos es / (2). En principio, todo lo que tenemos que hacer para crear un filtro de paso alto es restar la respuesta de transferencia del filtro de paso bajo de la unidad. La lógica es que una respuesta de transferencia de 1 representa todas las frecuencias, y restando la respuesta de paso bajo de ella deja la respuesta de paso alto como un residuo. Sin embargo, para usar esto con los datos de alta frecuencia intradía de trading hay un problema con este enfoque: La atenuación de alta frecuencia del filtro de paso bajo de la ecuación (2) no es infinita (es decir, la respuesta de transferencia es 0) a la frecuencia de Nyquist (Ehlers 2001). Una respuesta de alta frecuencia finita en el filtro de paso bajo conducirá a un error de ganancia en la respuesta de transferencia del filtro de paso alto, este enfoque investigará este problema y proporcionará una solución para él. La investigación investigará formas de eliminar este problema de atenuación finita de varias maneras, como el promedio de dos muestras de entrada secuencial en lugar de utilizar sólo una sola muestra de entrada. Finalmente, si se puede crear un filtro de paso alto con una respuesta de corte relativamente aguda, y si la salida de este filtro no contiene esencialmente componentes de tendencia, entonces debe ser el componente de ciclo del precio. Esto se utilizará en contraste con el enfoque de transformada de Hilbert que permite la medición del período del ciclo y donde el componente cíclico debe ser extraído de los datos y luego utilizado para medir el período de ciclo dominante. El discriminador de frecuencia para medir el período de ciclo dominante sólo suma las fases diferenciales entre las barras hasta que la suma llega a 360 °, un ciclo completo. Fase 2: La predicción de la serie temporal de la lógica difusa de tipo 2 (FL) utilizando la transformada de Hilbert Tipo 2 FL proporciona tal medida de dispersión y parece ser tan fundamental para el diseño de sistemas que incluyen incertidumbres lingüísticas y / o numéricas que traducen incertidumbres de regla como varianza Es a la media. Así como uno puede trabajar con momentos superiores a los de segundo orden en el modelado probabilístico, también podemos usar conjuntos más altos que los de tipo 2 en el modelado difuso, pero a medida que avanzamos hacia tipos más altos, la complejidad del sistema aumenta rápidamente. Por lo tanto, en este trabajo tratamos sólo con conjuntos de tipo 2. Proponemos este nuevo método debido al hecho de que las aplicaciones anteriores de FL a la predicción no tienen en cuenta el ruido en los datos de entrenamiento. En el pronóstico, dado que los antecedentes y consecuentes son la misma variable, la incertidumbre durante el entrenamiento existe tanto en los antecedentes como en los consecuentes. Si tenemos información sobre el nivel de incertidumbre, puede utilizarse cuando se modelan antecedentes y consecuentes como conjuntos de tipo 2. Los conjuntos difusos tipo 2 son ventajosos debido a su poder para expresar información adicional (más variables en este caso). Las variables serán para cada instancia de precio, digamos 5 minutos, tomamos la observación de los precios altos, bajos y de apertura, luego añadimos una entrada extra de la salida de la transformada de Hilbert (Fase 1). Las predicciones de series de tiempo de la lógica difusa ordinaria han utilizado sólo una variable (abierta o cerrada) (Hsu amp Tse 2003). Por lo tanto, la intención de utilizar el concepto de tipo 2 conjuntos difusos en la propuesta de una metodología para la predicción de series de tiempo que se utilizará en conjunción con el sistema de Hilbert transformar. Mientras tanto, los conjuntos difusos de tipo 2 sufren la carga del cálculo extra. Por lo tanto, pretendemos proponer operaciones simples en el modelo de tipo 2 para evitar una carga computacional excesiva. El enfoque basado en ventanas y regido por reglas es común a una serie de técnicas difusas y esto produce filtros difusos dependientes de datos que, cuando se construyen mediante reglas difusas, eliminan el ruido aditivo mientras se preservan características importantes de la señal, como los bordes. Usando un banco de reglas difusas IF-THEN ELSE, el filtro difuso produce directamente la salida filtrada después de haber tomado en cuenta los patrones seleccionados en la vecindad del elemento que se está procesando. SI-ENTONCES las reglas son a menudo inciertas. Antecedentes o consecuentes incertidumbres comúnmente se traducen en antecedentes inciertos o consecuentes funciones de pertenencia, sin embargo, los sistemas de lógica fuzzy de tipo 1 FLSs sólo puede manejar las incertidumbres de medición. En otras palabras, los conjuntos fuzzy de tipo 1 como funciones de pertenencia y no pueden manejar directamente las incertidumbres de las reglas. Los FLS de tipo 2 tienen conjuntos difusos de tipo 2 para funciones de pertenencia antecedentes o consecuentes cuyos grados de pertenencia son además conjuntos difusos de tipo 1. Las circunstancias en las que hay dificultad para determinar una función de pertenencia exacta para un conjunto difuso pone estos sistemas en buen uso. Por lo tanto, los FLS de tipo 2 son constructivos al incorporar y propagar las incertidumbres de las reglas, permitiendo que sus efectos se establezcan adecuadamente a la salida del FLS. Diferentes palabras a menudo imparten significados diferentes a diferentes individuos, lo que implica que la incertidumbre se asocia con palabras. Como FL calcula con palabras, también debe hacer uso de esta palabra asociada a la incertidumbre. Mientras que el Tipo 1 FL es incapaz de realizar tal tarea, el tipo 2 FL es capaz y por lo tanto se cree que el tipo 2 FLS impactará significativamente el movimiento creciente hacia el cálculo basado en palabras. Los FLS de tipo 2 pueden extenderse y aplicarse de innumerables maneras. Los desarrollos recientes incluyen la aplicación de FLS tipo 2 a problemas de clasificación (Wei amp Mendel 1999), la ecualización de canales no lineales que varían en el tiempo (Liang amp Mendel 1999) y la predicción financiera de series temporales (Huarng amp Yu 2005). También se están desarrollando enfoques alternativos para el FLSs de tipo 2 y la sintonización y diseño de FLS de tipo 2 no singleton (Mendel 2001). El manejo de la medición y las incertidumbres de reglas en los marcos de FL ha resultado en un nuevo procesamiento de señales robusto no lineal y libre de modelos propuesto por (Mendel 2000), que ha sido la motivación para proponer que los procesadores de señales pueden ser utilizados eficientemente dentro de FLSs. El problema en este análisis será tal que para obtener parámetros de datos para las diferentes variables de precio y la salida de la transformada de Hilbert, entonces se pronostica el resultado usando la inferencia fuzzy de tipo 2. En otras palabras, miramos las series de tiempo y consideramos todas las variables utilizadas. Entonces, en cada punto del tiempo t necesitamos pronosticar F (t1) que es causada por F (t). La relación puede expresarse de la siguiente manera: donde R (t1, t) es la relación difusa entre F (t) y F (t1) y representa el operador AND que causa el cambio. El procedimiento de predicción difusa de tipo 2 incluirá los siguientes pasos: Definición del universo del discurso U y los intervalos para las observaciones donde U puede ser U1 Conjunto de datos de precios de alta frecuencia o U2 Hilbert Transformar la salida Definición de fuzzysets para las observaciones, Cada observación del conjunto difuso Ai está definida por los intervalos del universo del discurso U que se puede expresar como u1, u2, u3, u4,, ui Fuzzificación de las observaciones dibujando diversas funciones de pertenencia para ciertos rangos de precios para cada conjunto difuso Ai Establecimiento De relaciones difusas en las que trazamos todos los precios con su conjunto difuso Ai y observamos el siguiente conjunto difuso Ai1. Esto se expresa como Ai Ai1 Predicción y defuzzificación de los resultados de pronóstico, suponiendo que la predicción es Aq1, Aq2, Aq3. Aqn la predicción defuzzified es igual a la media aritmética de mq1, mq2, mq3. Mqn, que son los puntos medios de uq1, uq2, uq3. Uqn, respectivamente: Finalmente, el rendimiento del sistema se evalúa utilizando el cálculo del error cuadrático medio (RMSE) donde n es el número de pronósticos. Este error será devuelto al sistema para optimizar y ajustar los conjuntos difusos, y se producirá otra propagación hacia adelante para volver a entrenar el sistema en los datos de la muestra. Una vez que el RMSE ha sido reducido a un mínimo, el sistema será probado en datos fuera de la muestra, y la precisión de la predicción será anotada. Este enfoque permite combinar la predicción difusa con las propiedades de medición del ciclo de la transformada de Hilbert, creando así un nuevo indicador que basa su confianza en la decisión sobre el razonamiento difuso y el procesamiento de la señal. Este proyecto ha sido propuesto por el candidato doctor Abdalla Kablan, y para realizar este trabajo, será necesario contar con el candidato como asistente de investigación a tiempo completo (RA) y los requisitos específicos de la RA se enumeran en Justificación de Recursos documento. La gestión técnica y financiera general del proyecto será responsabilidad conjunta del Dr. Ng. El equipo de investigadores estará involucrado en el día a día y habrá reuniones mensuales obligatorias para evaluar el progreso del proyecto y si es necesario, cualquier ajuste al plan. Todos los investigadores participarán en la difusión de los resultados del proyecto. La participación de la AR en esta será una parte importante de la gestión del proyecto por parte de los investigadores. Importancia y puntualidad El proyecto de investigación se ejecutará en tres fases principales: Enero 2010 - Mar. 2010 (3 meses): recopilación, limpieza, filtrado y descripción de datos, Mar. 2010 - Jun. La transformación de Hilbert en los precios de alta frecuencia y la aplicación de los diversos procedimientos de medición del ciclo y la elección del mejor y más eficiente procedimiento Apr-2010 - Aug. 2010 (5 meses): Implementación del sistema fuzzy tipo 2 y diseño de la estrategia comercial Jul - Dic 2010 (6 meses): Prueba y modificación de la estrategia de negociación DATE TaskDissertations Tesis - Gradworks Opciones de precios sobre estrategias de negociación por Zhu, Guo Dong. Doctor en Filosofía. UNIVERSIDAD DE NUEVA YORK . 2007, 164 pages 3283361 La fijación de precios de las opciones y las estrategias dinámicas de negociación son dos temas fundamentales en matemática financiera. Esta tesis investiga la interrelación entre estos dos temas. Para asegurar contra los resultados adversos de estrategias dinámicas, se han surgido nuevos derivados o se necesitan, cuya ganancia depende de la ganancia y pérdida de las estrategias. Optamos por estudiar el precio de las opciones en la PampL obtenidas siguiendo dos clases de estrategias de negociación: (1) opciones sobre estrategias óptimas y (2) opciones sobre estrategias de apalancamiento. Consideramos que ambas clases de estrategias se invierten en un activo de riesgo cuyo precio sigue un movimiento browniano geométrico con volatilidad estocástica. Nuestro esquema de precios supone que la volatilidad evoluciona independientemente del activo de negociación, pero no requiere ningún otro modelado de la dinámica de la volatilidad. Como resultado, este esquema tiene mínimos riesgos de modelado asociados con la volatilidad. En el capítulo 2, estudiamos las opciones de estrategia. Estas son opciones de compra de la PampL nal obtenidas siguiendo una estrategia óptima, optimizando sobre una clase de estrategias de negociación cuya posición en el activo riesgoso está sujeta a restricciones. Después de identificar la estrategia óptima, a continuación, el precio de las opciones de estrategia en relación con co-terminal llamadas europeas en el activo comercial. Las opciones de estrategia son una generalización de las opciones de pasaporte. Este estudio se basa en el trabajo anterior sobre las opciones de pasaporte, junto con el trabajo sobre las opciones de lookback. En el Capítulo 3, introducimos y estudiamos opciones sobre CPPI. Estas son opciones en la PampL obtenidas usando estrategias de apalancamiento originadas en el Seguro de Cartera de Proporción Constante (CPPI). Las opciones consideradas varían en su rentabilidad y en la estructura del apalancamiento. Excepto en un caso, tasamos estas opciones en relación con las co-terminales de los créditos europeos sobre el activo de negociación. Para el caso restante, calculamos el precio como una función explícita del precio del activo. En el Apéndice, revisamos dos problemas relativos al ICPP. Primero, probamos que CPPI es una estrategia óptima para maximizar una función de utilidad de HARA. En segundo lugar, se estudia la ejecución óptima del CPPI en presencia de costos de transacción. Peter Carr Robert V. Kohn raquo Encuentra una copia electrónica en su biblioteca. Utilice el siguiente enlace para acceder a un registro completo de citas de este trabajo de posgrado: Si su biblioteca se suscribe a la base de datos ProQuest Dissertations amp Theses (PQDT), puede tener derecho a una versión electrónica gratuita de este trabajo de posgrado. Si no, usted tendrá la opción de comprar uno, y acceder a una vista previa de 24 páginas de forma gratuita (si está disponible). Acerca de ProQuest Tesis y Tesis Con casi 4 millones de registros, la base de datos ProQuest Dissertations y Tesis (PQDT) Global es la colección más completa de tesis y tesis del mundo. Es la base de datos de registro para la investigación de posgrado. PQDT Global combina el contenido de una gama de las universidades más importantes del mundo - desde la Ivy League hasta el Russell Group. De los casi 4 millones de trabajos de postgrado incluidos en la base de datos, ProQuest ofrece más de 2,5 millones en formatos de texto completo. De ellos, más de 1,7 millones están disponibles en formato PDF. Más de 90.000 tesis y tesis se añaden a la base de datos cada año. Si tiene preguntas, no dude en visitar el sitio Web de ProQuest - www. proquest - o póngase en contacto con el soporte de ProQuest. Copia de Copyright 2016 ProQuest. Todos los derechos reservados. Métodos y estrategias de negociación de acciones internacionales y el comportamiento de los tipos de cambio por Chang, Sanders S.. Doctor en Filosofía. UNIVERSIDAD DEL ESTADO DE MICHIGAN . 2010, 157 pages 3435265 The first chapter of this dissertation examines the implications of widespread currency trading strategies such as the carry trade and momentum trading on the well known forward premium anomaly in international finance. It is found that such strategies appear to have some power in explaining the extent and duration of the breakdown of uncovered interest parity (UIP). Specifically, while short-run carry and momentum trading profits may be earned by exploiting small deviations from UIP, subsequent reversions to UIP become increasingly likely as deviations from UIP grow larger. This result is consistent with the limits-to-speculation hypothesis of Lyons (2001) and the finding of conditional negative skewness by Brunnermeier et al (2008). To capture such nonlinear dynamics, the econometric analysis employs a logistic smooth transition regression (LSTR) model with transition variables related to the currency trading strategies. This specification allows the identification of distinct regimes in which the anomaly is present or, alternatively, in which UIP tends to hold. Namely, UIP appears more likely to hold in an upper regime where carry trades appear profitable on the basis of interest differentials and where exchange rate volatility is high. A novel aspect of this paper is that it provides an explanation of the forward premium anomaly that is based on the observed trading behavior of FX market participants, rather than on traditional approaches such as the presence of time dependent risk premia, peso problems, or noise traders. The second chapter of this dissertation develops a model of exchange rate dynamics that takes into account speculative positions in foreign and domestic equities in addition to the standard positions in short-term riskless deposits. The modeling of cross-country stock holdings is motivated by evidence that a large and ever-increasing proportion of currency flows has been directed towards national stock markets. To the extent that there is not perfect risk sharing, investors tend to hold currency risk and international equity risk as a bundle. This paper examines the impact of such cross-country covariance risk on the behavior of exchange rates. As in standard models, it is found that exchange rate dynamics depend on the short-term interest differential between the home and foreign currencies. However, this relationship is nonlinear in nature, with the sign and magnitude of the coefficient on the interest differential depending on a type of time-varying beta risk, which in turn depends on the conditional second moments of exchange rate returns and the return differential between foreign and domestic equities. Using multivariate GARCH (MGARCH) and rolling-window estimation techniques, we find evidence in support of the model. Our results have specific implications for the empirical breakdown of uncovered interest parity (UIP), suggesting that the traditional UIP regression is misspecified and that accounting for cross-country equity trading may help to explain the forward premium puzzle A main feature of the model that differs from previous studies is that it generates a time-varying coefficient on the interest differential, which is consistent with empirical evidence that the UIP relationship has not been stable over time. Richard T. Baillie G. Geoffrey Booth raquo Find an electronic copy at your library. Use the link below to access a full citation record of this graduate work: If your library subscribes to the ProQuest Dissertations amp Theses (PQDT) database, you may be entitled to a free electronic version of this graduate work. If not, you will have the option to purchase one, and access a 24 page preview for free (if available). About ProQuest Dissertations amp Theses With nearly 4 million records, the ProQuest Dissertations amp Theses (PQDT) Global database is the most comprehensive collection of dissertations and theses in the world. It is the database of record for graduate research. PQDT Global combines content from a range of the worlds premier universities - from the Ivy League to the Russell Group. Of the nearly 4 million graduate works included in the database, ProQuest offers more than 2.5 million in full text formats. Of those, over 1.7 million are available in PDF format. More than 90,000 dissertations and theses are added to the database each year. If you have questions, please feel free to visit the ProQuest Web site - www. proquest - or contact ProQuest Support. Copyright copy 2016 ProQuest. Todos los derechos reservados. Terms and ConditionsMaster Thesis Algorithmic Trading Masters Thesis in finance Title: Can algorithmic trading beat the market An experiment with SampP 500, FTSE 100, OMX Stockholm 30 Index Author: Ilya KiselevAlgorithmic trading system Women are, generally In addition, the management team needs To be position to The really sad thing aboutMaster thesis algorithmic trading ranko lazic phd thesis nursing admission essay example. Master thesis on software testing dissertation on first. Master Thesis. statiksel Arbitraj. For high frequency algorithmic trading strategies, Dukascopy provides very high quality and extensive tick data. Master thesis algorithmic trading apa 6 dissertation table of contents dedication dissertation parents master thesis on e commerce dissertation credit card. algorithmic trading phd thesis Second Stanford Conference in Quantitative Finance: Algorithmic Trading Algorithmic trading is an exciting new area in. algorithmic trading phd thesis Cultural anthropology masters thesis medicine personal statement help carol fugate dissertation algorithmic trading phd thesis have. Professional Academic Help. Starting at 7.99 per pageTODAY OFFER: Only per pill. Master Thesis Algorithmic Trading, Essay priceAbstract The purpose of this thesis is to create algorithmic trading strategies based on the idea that the OMXS30 index will behave in a certain way a dip inSwedish University essays about THESIS ON ALGORITHMIC TRADING. Search and download thousands of Swedish university essays. Full text. Free. master thesis algorithmic trading Have you ever tried counting how much time writing a single paper takes Ever added up the time spent on writing essays and other assignments within a term Within a year A few years You cant evaluate the full damage until youve seen the bigger picture. Research shows that an average student can spend up to 450 hours a term working on writing assignments. Can you imagine that 450 hours You could write a book in that time or do lots of other useful things. But instead, you are working on another essay that no one will appreciate (pessimistic but true). We are offering you to fix this. How By having someone else work on your papers hired at our essay services. Youve paid that gargantuan tuition to be taught and not to self-educate, right Then spend this time on learning and getting real life experience. We will take care of your papers while you do that. 3 Simple steps to your academic success Getting high-quality paper created exclusively for you isnt a dream anymore. Here are three easy steps to your winning project: Fill out the order form Placing an order on our user-friendly website is quick and secure. Just provide your paper details, make a payment and wait for the verification message. Be sure, well assign the most qualified writer to accomplish your task and meet all your requirements. Control the process With the free access to the live chat, you have an exclusive opportunity to stay in touch with your writer any time during the process. By the way, its anonymously. So, there is no need to worry about confidentiality. Download your paper Once your task is finished, youll be notified via email or text. Then go to your customers area on our website and download unique project that exceeds your highest expectations. Enjoy our free features Get your paper done by experts No matter how close the deadline is, trust us with your assignment, and we deliver it right on time. Communication with the writer Keep track of the writing process and discuss the paper details via live chat. Control the progress on any stage: from the first draft to the final version. Unlimited number of free revisions Enjoy free revisions within 2 weeks (or even one month) after order completion. Have your paper edited as many times as needed, until youre fully satisfied. 24/7 Support Team Still have questions Feel free to contact our friendly customer support and get professional assistance in any writing challenge you have. The unique value proposition of our essay service Okay, what are you offering exactly might be you next question. If it is not, feel free to skip this paragraph and read the one where we describe how we differ from similar companies. For those who want to know the basics first, here is what our company does: We write 100 original academic papers for our customers according to the prompts they provide. Yes, we can describe the kind of service we offer in just one sentence. We believe it shows the quality. Of course, there are additional services that can be ordered in a package or separately, but providing our customers with excellent papers is the primary concern of ours. The rest is secondary. Writing an essay professional style There are hundreds of websites where you can order writing a essay, but only one where this essay will be: Original we accept only 100 originality scores for our papers Written by professional writers that hold degrees (bachelors at least) Developed in full compliance with the requirements (both universal and individual) Showing a fresh point of view on an old topic Of the specified length (pages and the number of words) These are the benefits related to the papers we provide. Other advantages include: PROTECTION OF CONFIDENTIALITY . Although we dont accept anonymous orders (even if we did, the payment information includes your name), we take all possible measures to protect our customers identities and information against unauthorized use. No third parties will receive your email address for unsolicited mail and fraudulent activities. URGENT amp TIMELY DELIVERY . We take the most urgent orders. If it is impossible to fulfill the desired deadline, the ordering form will not be submitted. We dont like giving our customers hope and wasting their time while in truth it is physically impossible to fulfill their order. FREE REVISIONS . Has your paper been delivered in less than a perfect state Then you should definitely use the free revision option and make it compliant with all your requirements. The period in which we provide free revisions is 2 weeks after the paper has been delivered for the first time. You can extend the free revision period for a moderate fee. BEST PRICE TO QUALITY RATIO . Writing essay here is always affordable due to our elaborated pricing policy. The price you pay for your order depends on several factors and is defined individually for every order. It means you can manipulate the price by adjusting some pricing parameters. Speaking of the price, our professional writing services dont cost much If you have ever used essay writing services, you might be under the impression that it costs a lot. It is true that professional writers can charge a lot for their assistance, but what you should be really concerned about is the price to quality ratio. We can guarantee you the following: you wont have to drain your bank account to order our help, and the kind of quality you will get in return will be higher than the kind of quality you will get elsewhere for the same price. Put simply, we charge the same but work better. This is partly why a lot of students choose our service for major and important assignments dissertations, admission essays, etc. It is just too important to save money on it. Besides, we have already told you that our prices are of an acceptable level. We respect your time and have already taken way too much of it to read all those words. No more talking. If you really want to understand what it means to get what you pay for, place your order right now. We can guarantee that you wont be disappointed in your choice. Bond Market Pricing and Trading Strategies Bond Market Pricing and Trading Strategies Formulate a trading strategy in the global interest rate markets appropriate to some aspect of the current economic situation. The strategy may involve money market instruments, government bonds, corporate bonds or emerging market debt. You might elaborate on some aspect of the lecture material, you could draw upon the seminar discussion topics, you could use material from the financial media, or you might develop a strongly held view of your own. The work should be a maximum of 3000 words in length Guidance Notes These notes are for guidance purposes only. You need not follow the exact outline or structure set out below but marks will be awarded according to whether the requirements of these sections have been met or not. The notes are intended to provide a guide to the type of content that is required. The coursework should demonstrate the ability to: 1. Infer the outlook for interest rates based on economic theory Describe and analyse the current economic situation in an economy (or economies) of your choice. Discuss the outlook for short-term interest rates and/or bond yields. Do not make this section a general review of global economic developments. The analysis should support your chosen trading strategy. Address some of the following questions: Is economic activity picking up or slowing down What is the current trend of borrowing activity in the household and corporate sectors and is it sustainable What is likely to be the impact of any changes in government policy What is happening to economic activity and policy in the major trading partners Is there any evidence of unsustainable imbalances building in the economy How much available slack is there in the economy Is there any evidence of inflationary pressures increasing Is the central bank likely to be raising or lowering interest rates over coming months You may include tables and charts to support your argument. This section is likely form up to about 1000 words or about one third of the project. 30 of the marks available will be rewarded for this material. 2. Evaluate what is currently discounted in the market Examine what is currently discounted in the interest rate markets and assess whether there is a trading opportunity based on your evaluation of the economic outlook. You should address some of the following points, where appropriate to your choice of particular strategy: What is priced into futures contracts concerning central bank policy What are the forwards discounting for the path of bond yields How is the shape of the yield curve priced to evolve What are the forwards discounting for short rate or bond yield spreads relative to elsewhere What allowance for risk premiums should be made in inferring what is priced in to the forwards How are risk premiums likely to behave in the circumstances of your outlook for the economy What are the risks or possible scenarios relative to your central case view How are the risks skewed, in your opinion, relative to the forwards You may include tables and charts to support your argument. This section is likely to form up to about 1000 words or about one third of the project. 30 of the marks available will be rewarded for this material. Taken together, these first two sections should form the core of the project. Anybody can state a trading view (buy bonds), but these two sections will demonstrate your ability to analyse the current economic situation, consider the outlook for interest rates, assess the risks, and examine carefully what is discounted in the markets. 3. Identify a trading strategy Formulate a trading strategy based on your analysis of the economic outlook and what is currently discounted in the markets. Your strategy might include one of the following, for example: Outright long or short at the front-end of the yield curve. Calendar spread trade using futures contracts. Short rate spread between two countries. Outright long or short at the long-end of the curve. Trades to anticipate a change in shape of the yield curve. Bond yield differential trade between two countries. Box trade of one yield curve against another. Long or short CDS index trades. Long or short emerging market credit. You should be careful to state the anticipated investment horizon for the trade and the choice of instrument (cash, futures, forwards, options, swaps). This section should contain detailed calculations e. g. funding costs, anticipated horizon returns in support of the trading strategy. Any trading recommendation based on the outlook for corporate credit spreads should be expressed as a generic view in terms of a traded index rather than a single name credit (the purpose of the module is to identify macro trading strategies, not to assess credit risk per se). This section is likely to form about 500 words of the project. 30 of the marks available will be rewarded for this material. 4. Monitor the performance of the strategy Finally, having formulated the trading strategy, state how the performance of the trade will be monitored. Traders are constantly reassessing their strategy in the light of new information and market price action. Some of the issues to be addressed include the following: What is the initial target for the trade Will you have a rigid stop-loss for the trade What will be the most important pieces of economic information to monitor What sort of news would cause you to reassess the trade more positively Would you increase the size of the trade under certain conditions What sort of news would cause you to reassess the trade more negatively Would you take the trade off under certain conditions This section is likely to form a maximum of about 500 words of the project. 10 of the marks will be awarded for this brief concluding section. Books sources. 1.Choudry, Moorad: An Introduction to Bond Markets,(Fourth Edition), John Wiley amp Sons Ltd, UK (2010) 2. Martellini, L. Priaulet, P. Priaulet, S. (2003): Fixed Income Securities Publisher: Wiley Finance, UK (2003) 3. Sundaresan, Suresh: Fixed Income Markets and Their Derivatives, Elsevier (2009) 4. Tuckman, Bruce and Serrat, Angel: Fixed Income Securities, (Third Edition), Wiley Finance, New Jersey (2011) 5. Cecchetti, S. G. (2006): Money, Banking and Financial Markets, McGraw-Hill International 6. Mishkin, F. S. and Eakins, S. G. (2006): Financial Markets and Institutions, Addison-Wesley 7. Hull, J. C. (2008): Options, Futures and Other Derivatives, Pearson Prentice-Hall (Seventh Edition) ORDER THIS ESSAY HERE NOW AND GET A DISCOUNT.