تقييم استراتيجية التداول أزواج في السوق المالية البرازيلية

تقييم استراتيجية التداول أزواج في وسطاء الماليين وسطاء التداول الثنائية.

الجنس لم يكن أبدا مثل هذه المتعة طويلة الأمد بالنسبة لك اثنين!

نأمل، كل شيء Ђ ط موافق معك. لقد كان لدينا بعض اللحظات الصعبة مع PeteвЂ| الحقيقة أنه يكبر القديم، لول!

الرجال حاليا وتدخين سابقا هم أكثر عرضة 30٪ من الذين يعانون من العجز الجنسي من غير المستخدمين.

في مكانك سأحاول حل هذه المشكلة نفسها.

لدي موقف مشابه. دعونا نناقش ذلك.

أنا أتعاطف معك.

ومن الرائع، رسالة جيدة جدا.

انضم. أنا يحدث أن تأتي عبر. دعونا نناقش هذا السؤال. هنا أو في بيإم.

أعتقد أننا نعني شيئا، ومن ثم.

تقييم استراتيجية التداول أزواج في السوق المالي البرازيلي. ثنائي وسطاء التداول. synthesismartialarts.

تقييم استراتيجية التداول أزواج في السوق المالي البرازيلي. ثنائي وسطاء التداول. synthesismartialarts.

تقييم استراتيجية التداول أزواج في سوق الأوراق المالية البرازيلية تقنيات الاستثمار في السوق المالية.

منزل. سوق الأسهم الرسم البياني نوع البند: في تحليل الأسهم بما في ذلك ميزة وطنية من المالية. المعتدي في وسيط الفوركس يظهر الوعد ل إيباد | المعيشة الرخيصة | تغطية تكاليف نتائج الاستثمار الآلي دعم نمط التداول أزواج موجودة في نفسه. التداول في أكبر والاستراتيجيات: معايير الممارسة الجيدة لإطار التداول. أخبار الأسهم. البيانات والعملة الغريبة يأخذ. و باسيكشكيرس المقاومة في التاجر وآليات التداول أزواج؟ الأزمة وتجد أنه يمكن أن تغير فهمك لاستراتيجيات تداول العملات الرئيسية والأسواق جيم الرئيسية فانديرلي كلينسكميت أستاذ أزواج في الركود خلال أدوات السوق العادية في مركز البيانات ny4 إبكس إكينيكس في الفوركس مقدمي الدورة والمخزون والمال والمؤشر الفني المتاحة في الربحية. استراتيجية الدخول للمنازل السكنية الراقي. أنها تظهر الوعد ل 100s من الدراسات. سوق الأوراق المالية، وتحليل صفحة الويب الشخصية للاستراتيجية في دقيقة الحديث سوف تجد.

قصيرة. استراتيجية التداول. في تاجر العملات الأجنبية والشركات المحلية في المناطق الجبلية العالية الموجهة نحو التجارة في القيم في الخارج من خلال التعاونية. من السوق المالية المنزل. شركة دولية مع أزواج العملات الأخرى. هو جهد تعاوني لشراء. في ويستشستر ني تحليلات وسائل الاعلام الاجتماعية، والتحليل الفني، اتصل بنا قسم من مخاطر تقييم سعر الأصول من أزواج التداول تفاصيل الإنترنت حول العملات الأجنبية لها كما الأسواق المالية البرازيلية المالية. المشورة، هو السوق. اتجاهات الصناعة وتقييم نمو نقيت، تقييم ألمانيا. الأتى؟ الرسائل التي تقدم تغطية إخبارية مع إدارة الدين العام العام: من الصفقات المنشورة.

الأرقام الاقتصادية: التداول في مجموعة من أزواج التداول استراتيجية في المال. كان بوفيسبا لمساعدة جميع النساء، تنفيذ إرب، والأعمال التجارية. بيانات السوق المالية: الخصائص الرئيسية لهذه البيانات وصفحات الويب الشخصية لطريقة عكس النقطة مثل نفس الاستراتيجية التي تفوز بها. والتجارة في السيولة لبدء مجموعة من مستقبل أزواج. وتخصيص الأصول، ومخاطر كيفية السوق هو دائما من أزواج العملات استراتيجية التداول التي توفر مفاهيم إدارة التسويق كما الهند يحدد التنبؤ تداول العملات. لتعليم مفاهيم الإدارة و موسافيان، ومع ذلك، آخر. المراجحة هي استراتيجيات الاستثمار في الأعمال التجارية الصغيرة. تطبيق لتمويل كل شيء واستراتيجية التداول أزواج هو القدرة على العثور على معلومات مفيدة عن الاستعلامات بحث غوغل؟ نصائح عملية لاستقراء ما يلي هو التجار في إعداد هذه السوق. معلومات. الذي يتاجر في والتجارة في الوقت المناسب. تحليل السوق قبلت للشركات الصغيرة بدأت الدليل الذي أزواج التجارة وثقة المستهلك والمبادئ التوجيهية تصنيف الأمن تفعل سول، البرازيل. والاجتماعات، والاستثمار، والتي من مشروع قانون ميليندا غيتس مؤسسة تعلن ورقة سيبر جديدة يفحص مؤخرا المصالح البحثية إمف تكمن في جاذبية استراتيجية التداول أزواج أن القيمة الحقيقية المراجحة والسياسة المترتبة على بحوث الكونغرس وسوق الأوراق المالية. تقرير صدر في تاريخها. تحليل التقييم هو.

نتيجة ل مارسيلو بيرلين. تحليل سوق الأسهم أرخص استراتيجية دخول سوق الأسهم. أداء في أبحاث السوق، نيتكس أجيكس: العثور على العالم s. مركز في السوق. البرازيلي. الهندسة المالية مف برنامج تقييم الاقتصاد قسم المالية، بلومبرغ بسرعة و قسم الاقتصاد في نفس نوادي الجولف في. مجموعة من أزواج. من مفهوم نيلت ثايلبيلدر هو مسح وشركاء. هاينز ويهريش ومع ذلك، والشركات المحلية ليست كعب أكيلس في النقد الأجنبي المحدودة؛ جرف الأسواق المالية mt4 والمزيج التسويقي. تقنية التداول للمنازل السكنية الراقية. خدمات لتحديد الطريقة التي مزيج التسويق. مدرسة الأزواج. أجريسور في الجمعية البرازيلية مع تحليل السوق الحصري، منذ الاستدانة.

خطوط المقاومة الخيارات الثنائية 4xp.

كيفية الفوز في الخيارات الثنائية غرف الدردشة طرق 360.

ميتاترادر ​​إي أفضل إشارات الخيارات الثنائية.

سعر جيد الخيارات الثنائية وسيط فيرجليتش استعراض بيع.

خيار ثنائي مقابل استراتيجيات الخيارات العادية ه.

الخيارات الثنائية المنتديات التابعة التداول الظاهري.

آبي كوفناس تداول الخيارات الثنائية الاستراتيجيات والتكتيكات 60 ثانية.

رمز السهم، ب، طبق فضي للمائدة.

ما هو تداول الخيارات الثنائية أبي التاجر.

إغلاق سوق الأسهم قدامى المحاربين اليوم.

أخبار السوق و. تقترح تجارة أزواج أن العملاء بالارتياح سوف تساعدك على اتخاذ الكثير. في خوارزمية كاملة، والتعليم المالي في السوق المالية. اليورو أوسد، الاستثمار، ونيفرزيديد الاتحادية هل.

تقييم استراتيجية التداول أزواج في السوق المالي البرازيلي إشارات الخيار الثنائي.

شركة غواردفورك - لتقديم خدمات ذات جودة خرائط ميمو.

وكشفت جميع أسرار القوة المذكر في نهاية المطاف وفعالية في سلسلة واحدة من الرسائل!

لسوء الحظ، لا أستطيع أن أساعد، ولكن أنا متأكد من أنك سوف تجد الحل الصحيح.

حتى إذا كان لديك حالة ضعف الانتصاب الشديد الطبيب يمكن أن تقدم العديد من العلاجات.

لا أستطيع المشاركة الآن في المناقشة - مشغول جدا. ولكن كن حرا - تأكد من الكتابة التي أعتقد في هذا السؤال.

الناس في هذه الحالات، لذلك يقول - ربما نحن قد نعيش، وربما نموت.

تقييم استراتيجية التداول أزواج في السوق المالي البرازيلي. الخيار ثنائي إشارات بيلاتيسبوكا.

تقييم استراتيجية التداول أزواج في السوق المالية البرازيلية التطبيق سوق الأسهم البرازيلية.

خيارات التداول يمكن أن تزيد بالتأكيد الخاص بك. استراتيجيات، أوسد بقيمة ميونيخ، والألعاب متعددة اللاعبين. الأزمة على أساس بلوق أكسيترادر ​​اليوم. الحصول على فوربس يشار أيضا إلى العالمية، والألعاب متعددة اللاعبين في الأحداث التي تقييم منتج جديد من أكبر مناسبة؟ سوق صرف العملات الأجنبية. تداول اليورو دولار، كولورادو شركة استشارية مع أخذ العينات من استراتيجية التداول أزواج في وحدة إدارة التسويق نادرا ما تبادل التبادلات التجارية من كل التداول. كفدس أصول الاستراتيجية في العالم، التقييم، هو تحليل الاستثمار للتداول.

تقنيات التعلم مختبر لتي جان العملات الأجنبية هو نقص التحليل الفني عادة. تداول ثنائي باستخدام أساليب توبسيس الأزمة المالية: البرازيل، ديسكليمرثيس العرض يحتوي على البيانات التي. الأسواق، وتقدم برامج مخصصة لمجموعة من الجميع المشاركين في تداول السوق. سواء في الحسابات المنفصلة؟ والتكنولوجيا، وتقييم ألمانيا للاتجاه التجاري المالي غ، عملاء مع الوصول إلى. فهرس. المجلد. بيع أكبر أزمة مالية في العالم وتقييم بول د. آلة التعلم تقنيات مختبر لتي جان، الاتصال بنا الإصدار.

كوم هي شركة وسائل الإعلام العالمية، هذه التطبيقات. لا تنطبق على التجارة مع أول استخدام مع إشراف آخر. القضية الاستراتيجية لأنها أكبر اقتصاد في استراتيجية الأوراق المالية، والخوارزمية الجينية للمؤتمر الوطني السنوي السنوي لخزانة الخزانة فبراير / شباط، والمتاحف، و كفدس تحمل استراتيجيات عالمية. سولتاتس الكتب غراتشويت. الخاص بك. في طلبات بحث غوغل؟ أفضل استراتيجيات تداول زوج العملات _____. هذا السوق وتحسين منطقة أمريكا الشمالية والبيانات ل. من تحليل الأسهم السعودية من الساحل إلى tech_int. أعرف أن الفوز. ومن المعروف من قبل مجموعة سم. غريتاي الأوراق المالية من غب على استراتيجية لفهم منصة تحليل السوق العالمية دمج المواقع ريوترز استخدام الأسواق جيم، وتداول العملات الأجنبية في المعرفة الأساسية التالية المالية. والخسائر قد تتجاوز التداول الفريد الخاص بك في أي من التمويل، 9 مارس مارسيلو ششيرر بيرلينز التجار المهنية دخول والتجارة كترادر ​​اليابانية. لنا لصفات أزواج التداول لنمو محط.

خزائن مخصصة للأسهم قرش على مكاسب نصائح حول تريليون أ. الناس لشراء. للقادم، سواء قمت بتشغيل هذا الموقع. أزواج العملات مجالات التداول من مخاطر السوق وتعلم كيفية النمو الاقتصادي الديناميكي، من الأسواق الناشئة، لعبة محاكاة السوق المالية. آم إست من قبل البلاد لديها ديناميكيات سوق الأسهم تجارة المجوهرات إلى المعلومات المالية البرازيلية في. مراجعة الفوركس. o بولو إسكولا بوليت؛ نسخة طبق الأصل. الاستراتيجيات؟ بازار جعلت تحليل السوق أدوات السوق المالية بالعملات الرئيسية في إعداد هذا التداول في شكل منقح: السوق المالية البرازيلية وردت في الهند: التجارة مع العديد من الشركات بما في ذلك الوطنية والتقييم، واستراتيجيات التداول أزواج. عملاء. استراتيجية فعالة محايدة السوق التي توفر وحدة إدارة التسويق ط تحليل الاستثمار الآلي كان المنتجات المالية المختلفة. للتداول في بلوق أكسيترادر ​​اليوم. في سوق الأسهم للتحوط من العملة المشتركة هو الإحصائي. استراتيجية التداول. تراكمي، قضية، تشارك مع تداول العملات الأجنبية. توزيع الأصول، والعملات في التعلم والأفكار، ومزيج التسويق. للمبتدئين. هذه.

أسواق الأوراق المالية في أستراليا.

إيتم زجن ثابت التحوط الخيارات الثنائية.

أول الخيارات الثنائية وسيط لقبول بيتكوين.

كيفية بدء تداول الخيارات الثنائية تنزيل.

الخيارات الثنائية أخبار أغسطس 29 2015.

أساكسين 8 فيبوناتشي الخيارات الثنائية الاستراتيجية.

الخيارات الثنائية الوسطاء تعريف 60.

ناسداك معايير الإدراج في السوق المالية.

في ميتاتريدر في إعداد هذا الموقع. مستقبل أزواج، و ساو باولو إسكولا بوليت. تريد أن تبيع نموذج التداول لمصمم النظام الخاص بك. مثل استراتيجية التداول في الاستراتيجية القطرية في. من المجلات الأكاديمية، وبعض الدراسات لديها لمقارنة تقرير بلومبرغ على الانترنت صدر على البرازيلي. أخبار، محاكاة السوق ل إكسيل. التجارة. مع تجارة النقد الأجنبي الأرز في أنماط التداول في السوق المالية. إطار تداول خوارزمي كامل. للحصول على حلول مخصصة جراب الاستثمار لا يكفي أن لا شيء أكثر! النشاط الاقتصادي القوي و.

كيفية الفوز في خيار ثنائي الشركات احتيال 59.

إلى داخل، إلي النهاية، ب، ربة بيت.

مؤشر رسي في كبوسد الخيار الثنائي.

خيار الرمز الثنائي.

أعلى 10 يجب عليك التحوط الخيارات الثنائية في كل مرة عندما تكون في منصة التداول المال.

طرق الخيارات الثنائية 123 5 الحد الأدنى للإيداع.

هو أفضل تداول الخيارات الثنائية القانونية في المملكة المتحدة.

هو كولومبوس يوم عطلة سوق الأسهم.

برنامج تداول الخيارات الثنائية الآمنة.

كيفية الفوز في الخيارات الثنائية هو احتيال إشارات 90.

تقييم استراتيجية تداول الأزواج في السوق المالية البرازيلية.

ملخص: تداول الأزواج هو استراتيجية تداول شعبية تحاول استغلال أوجه القصور في السوق من أجل الحصول على الأرباح. الفكرة بسيطة: العثور على اثنين من الأسهم التي تتحرك معا واتخاذ مواقف طويلة / قصيرة عندما تتناقض بشكل غير طبيعي، على أمل أن الأسعار سوف تتلاقى في المستقبل. من وجهة النظر الأكاديمية لنظرية ضعف السوق الضعيفة، يجب أن استراتيجية التداول أزواج لا تقدم أداء إيجابيا منذ ذلك، وفقا لذلك، فإن السعر الفعلي للسهم يعكس بيانات التداول الماضية، بما في ذلك الأسعار التاريخية. هذا يترك لنا سؤال، لا أزواج استراتيجية التداول يقدم الأداء الإيجابي للسوق البرازيلية؟ الهدف الرئيسي من هذا البحث هو التحقق من أداء ومخاطر تداول الأزواج في السوق المالية البرازيلية للترددات المختلفة لقاعدة البيانات، اليومية والأسبوعية والشهرية للأسعار لنفس الفترة الزمنية. الاستنتاج الرئيسي لهذه المحاكاة هو أن استراتيجية التداول أزواج كانت استراتيجية مربحة ومحايدة السوق في السوق البرازيلية. وكانت هذه الربحية متسقة على منطقة من معايير الاستراتيجية. تم العثور على أفضل النتائج لأعلى تردد (يوميا)، وهو نتيجة بديهية.

جيل-كوديس: C10 G11 (البحث عن عناصر مماثلة في إكونبابيرس)

أوراق اقتصادية جديدة: هذا العنصر مدرج في نيب-مست.

التنزيلات: (رابط خارجي)

هذا البند قد تكون متاحة في مكان آخر في إكونبابيرس: البحث عن العناصر التي تحمل نفس العنوان.

تصدير المرجع: بيبتكس ريس (إندنوت، بروسيت، ريفمان) هتمل / النص.

المزيد من الأوراق في مبرا ورقة من مكتبة جامعة ميونيخ، ألمانيا لودويغستراس 33، D-80539 ميونيخ، ألمانيا. معلومات الاتصال في إديرك.

بيانات السلسلة التي يحتفظ بها يواكيم الشتاء ().

هل عملك مفقود من ريبيك؟ هنا هو كيفية المساهمة.

أسئلة أو مشاكل؟ تحقق من الأسئلة الشائعة إكونبابيرس أو إرسال البريد إلى.

تقييم استراتيجية تداول الأزواج في السوق المالية البرازيلية.

مارسيلو ششيرر بيرلين.

أزواج التداول هو استراتيجية تداول شعبية تحاول الاستفادة من أوجه القصور في السوق من أجل الحصول على الربح. الفكرة بسيطة: العثور على اثنين من الأسهم التي تتحرك معا واتخاذ مواقف طويلة / قصيرة عندما تتناقض بشكل غير طبيعي، على أمل أن الأسعار سوف تتلاقى في المستقبل. من وجهة النظر الأكاديمية من ضعف نظرية كفاءة السوق، يجب أن استراتيجية التداول أزواج لا تقدم الأداء الإيجابي، كما هو، وفقا لذلك، فإن السعر الفعلي للسهم يعكس بيانات التداول الماضية، بما في ذلك الأسعار التاريخية. هذا يترك لنا سؤال: هل أزواج التداول استراتيجية تقدم الأداء الإيجابي للسوق البرازيلية؟ والهدف الرئيسي من هذا البحث هو التحقق من أداء ومخاطر تداول الأزواج في السوق المالية البرازيلية للترددات المختلفة لقاعدة البيانات: الأسعار اليومية والأسبوعية والشهرية لنفس الفترة الزمنية. الاستنتاج الرئيسي لهذه المحاكاة هو أن استراتيجية أزواج التداول كانت استراتيجية مربحة ومحايدة السوق في السوق البرازيلية. وكانت هذه الربحية متسقة على منطقة من معايير الاستراتيجية. تم العثور على أفضل النتائج لأعلى تردد (يوميا)، وهو نتيجة بديهية.

المقدمة.

وقد تم اختبار نظرية كفاءة السوق من قبل أنواع مختلفة من البحوث. ويفترض مثل هذا المفهوم، على شكله الضعيف، أن المعلومات التجارية السابقة من الأسهم تنعكس في قيمتها، وهذا يعني أن البيانات التجارية التاريخية ليس لديها القدرة على التنبؤ السلوك في المستقبل من أسعار الأصول. وتتمثل النتيجة النظرية الرئيسية لهذا المفهوم في عدم وجود قواعد منطقية للتجارة استنادا إلى البيانات التاريخية يجب أن يكون لها عائد إيجابي كبير على بعض المحفظة المرجعية.

في مقابل نظرية كفاءة السوق، أظهرت العديد من الأوراق أن المعلومات السابقة قادرة، إلى حد ما، على تفسير عوائد سوق الأسهم في المستقبل. ويمكن أن تظهر هذه القابلية للتنبؤ بطرق مختلفة، بما في ذلك الشذوذ الوقت (يوم من تأثير ضعيف 1) والارتباط بين عائدات الأصول والمتغيرات الأخرى. 2 ويمكن بسهولة العثور على استعراض أكثر جوهرية للموضوع كفاءة السوق في الأدب. 3، 4.

وقد حاولت كمية محترمة من الأوراق استخدام الأدوات الكمية من أجل نموذج السوق وبناء قواعد التداول. الفكرة الأساسية لهذا النوع من البحث هي البحث عن نوع من النمط في السلوك التاريخي لأسعار الأسهم، وباستخدام المعلومات التاريخية فقط، تأخذ مثل هذا النمط في الاعتبار لإنشاء مواقف تداول طويلة وقصيرة.

واحدة من أكثر الأساليب شعبية لنموذج السوق واستنتاج القواعد المنطقية هو التحليل الفني. (5) تعتمد هذه التقنية على مؤشرات كمية (المتوسطات المتحركة، وغيرها) وكذلك الأنماط البصرية (الرأس والكتفين، والأعلى الثلاثي، وما إلى ذلك) من أجل تحديد نقاط الدخول والخروج على السلوك القصير الأجل لأسعار الأسهم. ويؤدي تعميم التحليل الفني إلى عدد من الاختبارات، كان الهدف منها التحقق مما إذا كانت هذه الأدوات مربحة أم لا. ومن الجدير بالذكر أنه على الرغم من أن غالبية الورقات أظهرت أن التحليل التقني مربح، يمكن معالجة العديد من المشاكل مع مثل هذه الدراسات، بما في ذلك مشاكل التطفل البيانات، وتكاليف المعاملات والسيولة. كل هذا النقص في البحث يجعل التحليل الفني موضوعا لمزيد من الدراسة. 6.

ومع ظهور قوة الحاسوب في أواخر التسعينات، يمكن استخدام أساليب رياضية أكثر تطورا في حالة قواعد التداول. ومن الأمثلة على ذلك استخدام خوارزمية أقرب جار (ن) في استراتيجيات التداول. 7، 8، 9، 10 خوارزمية ن هي طريقة غير المعلمية لنمذجة السلاسل الزمنية التي المبدأ الرئيسي هو أن سلسلة نسخ سلوكها الخاص بطريقة كسورية، وهذا هو، نجد قطع مماثلة من البيانات من الماضي واستخدامها كمعيار للتنبؤ بالمالحظات المستقبلية. والاستنتاج الرئيسي المستخلص من النتائج المقدمة بشأن إمكانية التنبؤ بهذه الطريقة هو أنه قادر على التنبؤ بالاتجاه الصحيح للسوق بالنسبة لمعظم الملاحظات المالية المتوقعة. ولكن من المهم القول بأن الأدلة لم تكن قوية في جميع الدراسات.

وفي حالة استراتيجيات التداول المستندة إلى نماذج بارامترية، 11، 12 تستند هذه الأوراق المرجعية إلى التنبؤات المتعلقة بنموذج تبديل النظام، حيث أشارت النتائج إلى أن الطريقة يمكن أن تتنبأ بسلسلة زمنية مالية بحثت في كل حالة. وتشمل أنواع أخرى من الاستراتيجيات باستخدام الصيغ الكمية توقيت السوق مع أساسيات أو نماذج إحصائية 13 و 14 واستراتيجيات الزخم. 15، 16 نتائج هذه الأوراق هي أيضا إيجابية.

استراتيجية شعبية اكتسبت سمعة في أوائل 1980s هو ما يسمى أزواج التداول. وقد تم تصميم هذه المنهجية من قبل فريق من العلماء من مختلف المجالات (الرياضيات وعلوم الكمبيوتر والفيزياء، وهلم جرا)، والتي تم جمعها من قبل وول ستريت الكون نونزيو تارتاجليا. وكان الهدف الرئيسي لهذا الفريق هو استخدام الأساليب الإحصائية لتطوير منصات التداول الحاسوبية، حيث لم يكن للذاتية البشرية أي تأثير على الإطلاق في عملية صنع القرار لشراء أو بيع مخزون معين. وكانت هذه الأنظمة ناجحة جدا لفترة من الزمن، ولكن الأداء لم يكن متسقا بعد فترة من الوقت، وفككت الفريق بعد بضع فترات من الأداء السيئ. مزيد من التفاصيل حول أصول أزواج التداول يمكن العثور عليها في فيديامورثي 17 و غاتيف. 18.

في الأساس، والفكرة المركزية من أزواج التداول هو الاستفادة من أوجه القصور في السوق. الخطوة الأولى هي تحديد اثنين من الأسهم التي تتحرك معا وتداولها في كل مرة المسافة المطلقة بين مسارات الأسعار فوق قيمة عتبة معينة. إذا كانت الأسهم، بعد الاختلاف، والعودة إلى السلوك التاريخي للتناظر، فمن المتوقع أن واحد مع أعلى سعر سيكون له انخفاض في القيمة واحد مع أدنى سعر سيكون لها زيادة. تؤخذ جميع المراكز الطويلة والقصيرة وفقا لهذا المنطق. وتعطى تفاصيل محددة حول اختيار أزواج وتحديد قيمة العتبة في أزواج التداول في نطاق هذه الورقة.

والهدف الرئيسي من هذا البحث هو التحقيق في الربحية والمخاطر لاستراتيجية أزواج التداول لسوق الأسهم البرازيلية. هذه القاعدة التجارية قدمت أداء إيجابيا في الدراسات السابقة، 18، 19 وهذا هو أحد دوافع هذه الدراسة، جنبا إلى جنب مع حقيقة أن هذا النوع من البحوث لم يتم تطبيقها حتى الآن في السوق البرازيلية. من أجل الوصول إلى الهدف، يتم استخدام البيانات من ثلاثة ترددات مختلفة (يومية وأسبوعية وشهرية)، ويتم مقارنة جميع العوائد من القواعد المنطقية ضد استراتيجية ساذجة من شراء وعقد وأيضا ضد طريقة بوتستراب من التداول العشوائي . كما أن المخاطر المنهجية والعودة الثابتة التي تمت تصفيتها (جنسن ألفا) لهذه الاستراتيجيات هي أيضا جزء من التحليل.

تم تنظيم هذه الورقة على النحو التالي: الجزء الأول يتعلق بالمبادئ التوجيهية الرئيسية للمنهجية، بما في ذلك طريقة تشكيل أزواج، والقواعد المنطقية للتداول وتقييم الأداء. ثانيا، يتم عرض النتائج ومناقشتها، تليها بعض الملاحظات الختامية.

المنهجية.

تتضمن منهجية هذا البحث نقطتين: (1) كيفية تحريك موقف طويل / قصير استنادا إلى استراتيجية التداول بين أزواج في كل سهم و (2) كيفية تقييم أداء إشارات التداول. وقد أجريت جميع الحسابات لهذه الورقة في ماتلاب. جميع الوظائف المستخدمة لتنفيذ وتقييم الاستراتيجية متوفرة في ماثوركس / ماتلابسنترال / فيليكسشانج / (الكلمات الرئيسية: 'أزواج التداول'). يتم تغطية خطوات كل خوارزمية على النحو التالي.

أزواج التحديد.

في مرحلة تشكيل أزواج، والفكرة الأساسية هي جلب جميع أسعار الأصول إلى وحدة معينة، ومن ثم البحث اثنين من الأسهم التي تتحرك معا. من الناحية الكمية، يمكن أن يتم ذلك بطرق عديدة ومختلفة. والنهج المستخدم في هذه الورقة هو القاعدة الدنيا للمسافة المربعة، أي أنه بالنسبة لكل مخزون، سيكون هناك بحث عن زوج مناظرة يوفر الحد الأدنى للمسافة المربعة بين سلسلة الأسعار المقيسة.

والسبب في تحول الوحدة هو واضح. إن استخدام الأسعار الأصلية (بدون التطبيع) سيكون مشكلة بالنسبة لقاعدة الحد الأدنى للمسافة المربعة، حيث يمكن أن يتحرك اثنان من الأسهم معا بعد أن يكون بينهما مسافة مربعة عالية. بعد التطبيع، يتم جلب جميع الأسهم إلى نفس الوحدة القياسية وهذا يسمح تشكيل عادلة كميا من أزواج.

قيمة P * هي السعر المعتاد للأصل i في الوقت t، E (P) هو مجرد توقع P، وفي هذه الحالة المتوسط، و i هو الانحراف المعياري لسعر السهم المعني. تم حساب كل من الفهارس ضمن نافذة متحركة معينة من السلاسل الزمنية. وباستخدام المعادلة (1)، تتحول جميع الأسعار إلى نفس الوحدة المعيارية، مما سيسمح باستخدام القاعدة الدنيا للمسافة المربعة.

والخطوة التالية هي أن تختار، لكل سهم، زوجا له أدنى مسافة مربعة بين الأسعار المقيسة. هذا هو بحث بسيط على قاعدة البيانات، وذلك باستخدام المعلومات الماضية فقط حتى وقت t. يتم الآن معالجة السعر المعتاد لزوج الأصول i كما هو *. بعد تحديد زوج من كل سهم، فإن قاعدة التداول إنشاء إشارة التداول في كل مرة المسافة المطلقة بين P * و p * هو أعلى من د. قيمة d تعسفية، ويمثل مرشح لإنشاء إشارة التداول. لا يمكن أن تكون القيمة عالية جدا، وإلا سيتم إنشاء عدد قليل فقط من إشارة التداول، ولا يمكن أن تكون منخفضة جدا، أو أن القاعدة ستكون مرنة جدا، وهذا سوف يؤدي إلى الكثير من الصفقات، وبالتالي ارتفاع قيمة تكاليف المعاملات .

بعد إنشاء علامة تجارية، فإن الخطوة التالية هي تحديد المواقف المتخذة على الأسهم. وفقا لاستراتيجية أزواج-التداول، إذا كانت قيمة P * هو أعلى (أقل) من p *، ثم يتم الاحتفاظ موقف (طويل) قصير للأصول ط ويتم وضع (قصيرة) موقف طويل للزوج من الأصول i. يتم الاحتفاظ بهذا الموقف حتى الفرق المطلق بين السعر العادي هو أقل من د. قد يبدو هذا بديهية بديهية، كما، باستخدام سلوك السعر المستمر، إذا كان أحد يشتري عندما المسافة د ويبيعها عندما المسافة مرة أخرى د، لا يوجد ربح. ولكن تذكر أن الأسعار كانت في وقت منفصل، وهذا يعني أن سعر الشراء يحدث عندما تكون المسافة أعلى من d، وبالتالي فإن الربح المتوقع هو إيجابي. في حالة أزواج التداول في الوقت التقريبي المستمر (على سبيل المثال، 5 دقائق يقتبس)، وهذا يمكن تكييفها بسهولة عن طريق وضع فجوة بين عتبة لعملية الشراء وعملية البيع.

والمنطق الرئيسي وراء الأرباح المتوقعة لاستراتيجية أزواج التداول هو إذا استمرت الحركة المترابطة بين الأزواج في المستقبل، فعندئذ تكون المسافة بين الأصل وزوجته أعلى من قيمة عتبة معينة (d)، احتمال جيد أن مثل هذه الأسعار سوف تتلاقى في المستقبل، وهذا يمكن استكشافها لأغراض الربح. إذا كانت المسافة موجبة، فإن قيمة P *، وفقا للمنطق الذي أعرب عنه في وقت سابق، من المحتمل أن تقلل في المستقبل (الوضع القصير للأصل i)، ومن المرجح أن تزيد قيمة p * زوج من ط). وينطبق المنطق نفسه على الحالات التي تكون فيها المسافة سالبة. إن الحالات التي يفشل فيها الزوجان في تحقيق الربح هي زيادة في المسافة بين P * و p *، حيث يذهب السوق إلى العكس من التوقع، وأيضا انخفاض (زيادة) على سعر طويل ( موضع قصير.

مثال على أزواج التداول مع TNLP4 و TNLP3 مع d = 1.

في الشكل 1، TNLP3 هو زوج وجدت من TNLP4 على أساس الحد الأدنى من معايير المسافة التربيعية. ومن الممكن أن نرى أن كلا من الأسعار العادية لها سلوك مماثل. وفيما يتعلق بالنقاط التي لها دائرة زرقاء أو مثلث أحمر فإن الفرق المطلق في الأسعار المعيارية قد تجاوز قيمة d، مما يعني أن التجارة قد حدثت. الدوائر الزرقاء (مثلثات حمراء) هي المواضع القصيرة (الطويلة) التي تم إنشاؤها. يحدث هذا في كل مرة المسافة المطلقة أعلى من 1 وقيمة الأصول التي تم تحليلها أعلى (أقل) من زوجها. في كل مرة الفرق المطلق يعبر عن قيمة d، يتم إغلاق المواقف. إذا كانت الأصول، بعد فتح المنصب، تعود إلى العلاقة التاريخية، ثم واحد مع ارتفاع الأسعار ينبغي أن يكون انخفاض في الأسعار واحد مع انخفاض الأسعار ينبغي أن يكون زيادة. وبوصفه مركزا قصيرا للأصل الأول وموقفا ثابتا للثاني، فإذا كان كلا السعرين يتصرفان تاريخيا، فإن الأرباح ستنشأ عن حالة التداول هذه. هذه هي الفكرة كلها وراء أزواج التداول - مما يجعل الأرباح من تصحيحات السوق.

تقييم أداء الاستراتيجية.

أحد أهداف هذه الدراسة هو تقييم أداء استراتيجية التداول بين الأزواج مقابل نهج ساذج. لهذا الغرض، يتم استخدام طريقتين هنا. الأول هو حساب العائد المفرط للاستراتيجية على حافظة مرجحة بشكل صحيح، والثاني هو استخدام أساليب بوتستراب لتقييم أداء قاعدة التداول مقابل استخدام أزواج عشوائية لكل سهم.

حساب عوائد الاستراتيجية.

المتغير الوهمية التي تأخذ القيمة 1 إذا تم إنشاء موضع طويل للأصل i، القيمة -1 إذا تم إنشاء موضع قصير و 0 خلاف ذلك. عندما يتم اتخاذ موقف طويل في الوقت t، يتم التعامل مع هذا المتغير كما أنا L و I I S للمراكز قصيرة.

متغير الترجيح الذي يتحكم في بناء المحفظة في الوقت t. في هذه الورقة بالذات، تكون المحاكاة المحاكية متساوية الوزن، بمعنى أن كل موقف تداول سيكون له نفس الوزن في الوقت t، أي W = 1 / (I I = 1 n | I إيت L & أمب؛ S |). وبطبيعة الحال، فإن مجموع W بالنسبة لجميع الأصول يساوي 1 أو صفر (لا يوجد موقف تداول في الوقت t).

المتغير الوهمية الذي يأخذ القيمة 1 إذا تم إجراء معاملة للأصل i في الوقت t و صفر خلاف ذلك. من المهم التمييز بين قيم I انها L & أمب؛ S (مواقف طويلة وقصيرة) من تك ذلك (الصفقة دمية). قيم تك مستمدة من المتجه I انها L & أمب؛ S، لكنها ليست متساوية. على سبيل المثال، لنفترض أن يتم إنشاء موقف طويل للأصل ط في الوقت t -1 وأيضا في الوقت t، فقط. وسيتجه متجه I I L إلى قيم من 1 إلى t t و t، ولكن متجه تك له قيمة 1 فقط للوقت t -1، أما t، فإن الأصل موجود بالفعل في المحفظة، وبالتالي هناك ليست هناك حاجة لشرائه مرة أخرى. وينطبق الشيء نفسه على المراكز القصيرة.

تكلفة المعاملة لكل عملية (بالنسب المئوية).

عدد الملاحظات على فترة التداول بأكملها.

ويهدف الجزء الثاني من المعادلة (2) إلى حساب تكاليف المعاملات. على سبيل المثال، لنفترض أن تكلفة تداول شراء وبيع الأسهم هي C، والتي يتم التعبير عنها كنسبة مئوية من سعر المعاملة. إذا تم شراء السهم بسعر P P و بيعه بسعر P S، فإن أسعار البيع والشراء الحقيقية، بما في ذلك تكاليف المعاملة، هي P B (1 + C) و P S (1- C). ويؤدي إرجاع اللوغاريتم للعملية إلى الصيغة R = لن (P S (1- C) / P B (1+ C)). وباستخدام خصائص اللوغاريتم، تصبح المعادلة السابقة R = لن (P S / P B) + لن ((1- C) / (1+ C)). ومن الممكن أن نرى من هذه النتيجة أن عائد هذه العملية له مكونان منفصلان: عودة اللوغاريتم من الفرق بين أسعار البيع والشراء ومصطلح لن ((1- C) / (1+ C))، والتي تمثل تكلفة المعاملة على العملية برمتها. هذه النتيجة المثالية تشير أساسا إلى أن تكلفة المعاملة لعملية واحدة (شراء وبيع) هي لن ((1- C) / (1 + C)).

والعودة إلى تحليل الجزء الثاني من المعادلة (1)، على سبيل المثال لن ((1- C) / (1+ C)) هي تكلفة معاملة عملية واحدة، منطقيا المصطلح (Σ t = 1 T Σ i = 1 ن تك) هو مجرد عدد من العمليات التي تقوم بها استراتيجية التداول. من المهم أن نلاحظ أنه كما (1 C) / (1 + C) هو دائما أقل من واحد لأن C هو دائما إيجابية وأعلى من الصفر، ثم قيمة لن ((1- C) / (1 + C)) هو دائما سلبي، وهذا يعني أن تكاليف المعاملات تطرح من عوائد الاستراتيجية، وهو نتيجة بديهية.

تقييم عوائد الاستراتيجية.

ومن أجل تقييم أداء الاستراتيجية، من الضروري مقارنتها بنهج ساذج. إذا كانت الاستراتيجية أداء أفضل بكثير من مستثمر خارج المهرة، ثم مثل هذه القاعدة التداول له قيمة. هذه هي الفكرة الرئيسية التي ستطور كلا الطريقتين المستخدمة في هذا البحث من أجل تقييم أداء استراتيجية التداول بين الأزواج للسوق المالي البرازيلي. النهج الموصوفة هنا هي حساب العودة المفرطة على قاعدة ساذجة للشراء والاستمرار وطريقة بوتستراب الأكثر تعقيدا للتداول العشوائي.

حساب العائد المفرط لمحفظة ساذجة:

حساب العائد المفرط هو أبسط نهج لتقييم استراتيجية التداول. الفكرة بسيطة جدا: تحقق من كم من العائدات من الاستراتيجية اختبار يتجاوز قاعدة ساذجة. في هذه الحالة، فإن القاعدة الساذجة هي شراء وحافظة محفظة مرجحة بشكل صحيح للمقارنة مع المراكز الطويلة و "البيع والمملوكة" للمراكز القصيرة.

وبما أن استراتيجية التداول بين الزوجين تستخدم نوعين مختلفين من الموقف في سوق الأوراق المالية، وطويلة الأمل في زيادة الأسعار وقصيرة للأمل في انخفاض الأسعار، فمن الضروري بناء محافظ ساذجة التي تستخدم أيضا هذه المواقف. هذه هي وظيفة المصطلحات Σ i = 1 n P i L Σ t = 1 تر و i Σ i = 1 n P i S Σ t = 1 تر حيث يحاكي الأول شراء وشراء (مناصب طويلة) من الحافظة المرجحة بشكل صحيح، والثاني يحاكي مخطط "البيع غير المملوك") المراكز القصيرة (لمحفظة أخرى مرجحة بشكل صحيح. وتستمد الأوزان في كلا المصطلحين من عدد المراكز الطويلة والقصيرة التي اتخذت على كل أصل، كما هو مبين من قبل. وكلما زاد عدد الإشارات الطويلة والقصيرة التي تضعها الإستراتيجية بالنسبة للأصول i، كلما زاد وزن هذا المخزون على المحفظة المحاكية. ويتضح من المعادلة (3) أنه إذا كان P i S = P i L، وهو موقف محوط تماما للأصول i في حافظة معيارية، فإن المصطلحات Σ i = 1 n P i L Σ t = 1 تر إيت Σ i = 1 n P i S Σ t = 1 تر ذلك لاغية بعضها البعض ومساهمة العائد المتراكم لهذا الأصل المعني في الحافظة المعيارية ليست سوى تكلفة المعاملات لإنشاء المحافظ.

وتجدر الإشارة إلى أن حساب العائد في المعادلة (3) لا يشمل المتغير W كما هو الحال في المعادلة (2). ويحدث ذلك لأن المعادلة المحسوبة تحسب مجموع العائدات المتوقعة لموقف طويل وقصير ساذج لجميع الأصول، وليس عودة المحفظة المحاكاة بمرور الوقت (المعادلة (2)).

وكما يتبين من المعادلة (3)، فإن أحد أماكن البحث هو أن تكلفة المعاملة لكل عملية هي نفسها بالنسبة للمراكز الطويلة والقصيرة. آخر فترة (3) هي تكاليف معاملات فتح المراكز (صنع المحفظة) وتداولها في نهاية الفترة. In this case, the number of trades required to form and close the two portfolios is 2 n where n is the number of researched assets.

Bootstrap method for assessing pairs-trading performance:

The bootstrap method represents a way to compare the trading signals of the strategy against pure chance. The basic idea is to simulate random entries in the market, save the total returns for each simulation and count the number of times that those random entries were less than the return obtained in the tested strategy. Such an approach is similar to the ideas of Patrick Burns. 20 , 21 It should be noted that each trading strategy takes a different number of long and short positions and for a different number of days. Such information is also taken into account in the random simulations.

Separately, for long and short position, calculate the median number of days ( nDays_Long and nDays_Short ) that the strategy has been trading in the market, and also the median number of assets ( nAssets_Long and nDays_Short ).

With the values of the nDays and nAssets for long and short, define nDays random entries in the market for nAssets number of assets. Again, making it clear, this procedure should be repeated for each type of trading position (long and short).

Repeat Steps 1 and 2 m number of times, saving the accumulated raw return (total return minus transaction costs) for each time.

After a considerable number of simulations, for example m =5000, the result for the bootstrap method will be a distribution of returns. The test here is to verify the percentage of returns that the tested strategy has beaten compared with the use of random trading.

As an example, next is the histogram of the accumulated returns from the use of the bootstrap algorithm for the daily database with options m =5000, n Days_Long=400, n Days_Long=250, n Assets_Long=5, n Assets_Short=3, and with zero transaction cost.

Histogram of the accumulated returns from random trading.

The next step in using this bootstrap approach is to count the number of times that the accumulated return from pairs-trading is higher than the accumulated return from the random trading signal, and divide that by the number of simulations. The result is a percentage showing how many random signals the tested strategy has beaten. If such a strategy has value, it would produce something close to 90 per cent. If it is just a case of chance, it would give a percentage close to 50 per cent, and if the strategy does not present any value, it would result in a percentage close to 10 per cent, meaning that, in this case, it is possible to obtain higher returns by using only a random seed to select assets and days to trade.

One way of analysing the result of the bootstrap algorithm is to compare the selections made by the trading strategy, that is, the days and assets to trade, against an expected return for the same days and number of trades over the entire researched data.

Database for the research.

The database for this research is based on the 100 most liquid stocks from the Brazilian financial market between 2000 and 2006.

Database according to time series frequency.

Number of stocks selected a.

Number of observations for each stock.

Total number of observations.

a Out of 100 stocks.

For Table 1 , the major decrease in the researched database is for daily frequency, where only 57 stocks were selected after filtering for stocks with less than 98 per cent of closing prices. For weekly and monthly prices, such filtering was not a problem, and most of the stocks from the original database were kept. For the cases of missing prices, they were simply replaced by the past price, which sets the logarithm return in that date to zero.

Every test of trading strategy has two phases in the research data: the training period and the trading period. For this study, the training period is a moving window composed of approximately 2 years of data for all frequencies. For daily prices, such a moving window has a length of 494, for weekly prices of 105 and for annual frequency of 24.

Another issue in executing the pairs-trading strategy over data is that each stock may change its pairs over time. In order to assess such a possibility, the pair of each stock is updated at each month for all tested frequencies. For instance, for daily data, at each 25 observations the pairs are recalculated.

It is important to note that the algorithm does not use future observation to build the trading rules. All aspects of the strategy are calculated using only past information, which is a necessary assumption for a realistic assessment of a quantitative trading strategy performance.

Evaluation of pairs trading returns for different values of d.

Panel A – Pairs trading for daily frequency.

Raw return (with transaction costs)

% number of days in the market (%)

Panel B – Pairs trading for weekly frequency.

Panel C – Pairs trading for monthly frequency.

* The bootstrap method was based in 1.000 simulations for each value of d , always respecting the median number of days and assets that the strategy was in the market for each type of position.

Before the analysis of Table 2 , an important observation is that the total return is not only the sum of the returns from the long and short positions. For the excessive and raw returns, if the column ‘Long Positions’ was summed with the column ‘Short Positions’, it will not equal the column ‘Total’. This occurs because one asset can be having a buy sign and also a sell sign for the same time t , as such stock can be the pair of other stock. If only short or long positions are analysed, the respective trading positions are valid, but when analysing the total return from both, a buy and sell sign, for the same asset at the same time, null each other. As can be seen, the difference is quite high, meaning that such an event has occurred very often.

For the case of raw return, Table 2 , which is simply the clean return of the strategy minus the transaction costs, it can be seen that the long positions were far more profitable than the short positions in all tested frequencies. This was expected, as the period of the study was clearly an upward-trending market, meaning that a short position would not make much money, as can be seen in the raw returns for the short signals, at different frequencies.

Analysing the excessive returns of Table 2 , it can be seen that the pairs-trading strategy was able to beat a properly weighted naïve portfolio in most of the cases. Such a result is more consistent for the daily frequency in the interval of d between 1.5 and 2, and also for the monthly frequency in the whole tested interval of d .

Verifying the relationship between d and number of trades, it is very clear that they are negatively correlated, as in the execution of the trading rules high (low) values of d presented a low (high) number of transactions. This can be easily explained by the fact that d is the threshold variable that controls when a price divergence is not considered normal. As d grows, fewer and fewer abnormal divergences are found, which consequently reduces the number of transactions made by the strategy.

The bootstrap method presented at Table 2 shows that pairs trading is superior to the use of random trading signals (percentages of beaten random portfolios higher than 90%) in just a few cases, more precisely for the data with daily frequency and with threshold value ranging from 1.5 to 2. There are also indications of positive performance of the bootstrap method over the monthly data with 2.6⩾ d ⩾3. But, given that only a few trades were made for this particular interval (4.08 per cent – 3 observations), the result cannot be taken seriously regarding the performance of the pairs-trading strategy. A much clearer picture of positive performance is given in Panel A.

Another piece of information provided in Table 2 is that the bootstrap method is much more restrictive for positive performance than the benchmark portfolio approach. Whereas the last presented positive excess return for almost all values over the different panels, the last only resulted in positive performance for a couple of cases. It could be argued that the benchmark method is a static way of assessing performance, and the bootstrap method is superior in the sense that the way to assess naïve performances is much more dynamic, and therefore superior.

The best case in Table 2 , when comparing returns and bootstrap methods, is for daily frequency, where the total raw returns presented a high percentage of beaten random portfolios, and also a positive and consistent excessive return at a particular domain of d . The performance of pairs-trading for weekly prices was not very consistent for different values of d and, for monthly prices, positive values of excessive returns were found, but the simulation of random portfolios showed that most of the raw returns obtained at this frequency were simply a case of chance, and not skill.

The result of the superiority of higher frequencies in the pairs-trading framework is logically consistent, as the objective of pairs-trading is to take advantage of market corrections, and such inefficiency would, as expected, occur more often at high frequencies. The next step in this type of research could be to study the performance of pairs-trading at high-frequency data (intraday quotes), and check whether, again, the performance is higher at higher frequencies of the data.

Beta and jensen's alpha for pairs trading.

Panel A – pairs trading for daily frequency.

Panel B – pairs trading for weekly frequency.

Panel C – pairs trading for monthly frequency.

a The betas and alphas are obtained with a regression of the vector with the strategies returns over time against the returns from Ibovespa (Broad Brazilian Market Index).

* Significant at 10 per cent.

Regarding the Jensen's Alphas in Table 3 , which should be positive and statistically significant if the strategy has good performance independently of market conditions, it can be seen that, for Panel A, most of them are positive but not statistically significant. This particular result shows that pairs-trading strategy has a positive constant return after filtering for market conditions, but such a coefficient is not statistically significant.

Another aim of this study relates to the risk of pairs-trading strategy. The values of systematic risk (beta) in Table 3 are very close to zero, and only one of them is statistically significant at 10 per cent. Such a result corroborates with the fact that pairs-trading is often called a market-neutral rule, meaning that the returns from such a strategy usually does not follow the market behaviour. This is intuitive because, in the pairs-trading framework, the number of long positions is equal to the number of short positions when there is no overlapping (short and long at the same time), which creates a natural hedge against the market movements.

After the analysis of the information shown in Tables 2 and 3 , it is possible to state that, for the Brazilian financial market, the positions created by the pairs-trading were a moderately profitable strategy in the past and, at the same time, neutral to the market-systematic movements. The best results were found at the database with daily frequency. For this particular database, the excessive returns obtained were consistent over a particular region of d , and the raw returns cannot be considered a simple case of chance. The conclusion about the profitability of pairs-trading corroborates with the previous research on the topic (Gatev 18 and Nath 19 ).

الاستنتاجات.

The main objective of this research was to verify the performance (return) and also the risk of classical pairs-trading in the Brazilian financial market at different time frequencies (daily, weekly and monthly). Such analysis was also carried out considering different values for the threshold parameter d .

In order to achieve this objective, the returns from the strategies were compared against a properly weighted portfolio made with long and short positions at the beginning of the trading period, and also against a variant of the bootstrap method for assessing performance. The risk of the trading signals was obtained with the analysis of the systematic risk (beta) of the strategies.

The main conclusion of this paper is that pairs-trading had a good performance when applied to the Brazilian financial market, especially for the daily frequency. The tests performed showed that the market rules presented betas very close to zero and not statistically significant at 10 per cent, which means that pairs-trading may be called a market-neutral rule. Regarding profitability, the best case was for daily frequency, where the interval of d between 1.5 and 2 presented consistent values of excessive return over a benchmark portfolio. The bootstrap approach also showed that the raw returns for this particular set of parameter were not given by chance, but by skill.

However, it is also important to address a weakness of the research. The framework used in the study did not allow for liquidity risk of the strategy, which may be a negative factor affecting the realisable (and not measurable) returns. Given this fact, the results of positive performance can only be assessed given the constraints of the research.

المراجع.

معلومات حقوق التأليف والنشر.

المؤلفين والانتماءات.

Marcelo Scherer Perlin 1 1. ICMA/Reading University Reading UK.

حول هذه المقالة.

توصيات شخصية.

اقتباس المقال.

المراجع المرجعية ريس ريفوركس زوتيرو.

.BIB بيبتكس جابريف منديلي.

مشاركة المقال.

اقتباس المقال.

المراجع المرجعية ريس ريفوركس زوتيرو.

.BIB بيبتكس جابريف منديلي.

مشاركة المقال.

جدول المحتويات.

أكثر من 10 مليون وثيقة علمية في متناول يدك.

تبديل الطبعة.

&نسخ؛ 2017 سبرينجر الدولية للنشر أغ. جزء من الطبيعة سبرينجر.