Ich studiere derzeit die Momentum-Strategie und ihre Unterschiede in den Ergebnissen (returns), wenn wir die Formel beschreiben Impuls ändern. Es gibt in der Tat keine genauen Formeln für die Umsetzung der Impulsstrategie in einem Investmentfonds. Zum Beispiel können Sie den letzten Schlusskurs abzüglich des ersten Schlusskurses der letzten 6 Monate (oder 1 Monat) verwenden, aber Sie können auch den Durchschnitt der letzten 6 Monate Preise minus den Durchschnitt der letzten 7 Tage Preise verwenden. Es gibt ein paar Beispiele für Definitionen Formeln wie die. Also ich habe den Zweck der Prüfung einer Menge dieser Formeln mit einem MATLAB-Code, aber ich kann nicht finden, diese Definitionen, vor allem neue und kreative. Also, wenn einer von euch hat einen Link oder eine Liste mit all diesen verschiedenen Formeln Definitionen oder sogar Gedanken über eine neue und anständige Impuls Formel, das wäre großartig. EDIT: Ich möchte weitere Erklärungen zu meiner Anfrage hinzufügen. - Ich suche nach einer inoffiziellen Definition des Impulses (genau das Gegenteil von dem, was ich oben als Beispiel genannt habe). Mit anderen Worten, Definitionen, die sich von der klassischen Definition von Jegadeesh amp Titman Ein Beispiel für eine kreative, und unerwartete Definitionen wäre das physische Preismomentum im Artikel gefunden Physical Approach to Price Momentum und seine Anwendung auf Momentum-Strategie (Jaehyung Choi, 2014). In diesem Artikel verwenden sie die Impulsdefinition aus Physik litterature, und berechnen die Impuls Rückkehr in SampP500, indem Sie es verwenden. Und erhalten größere Rückkehr als mit der traditionellen Impulsdefinition. Ein weiteres Beispiel ist der Artikel Eureka A Momentum Strategy, der auch in Japan arbeitet (Denis B. Chaves, 2012), der die idiosynkratischen Renditen aus Marktregressionen für seine eigene Definition von Impuls verwendet. Vielleicht möchten Sie einen Blick auf die Papiere von Jegadeesh amp Titman (1993) Rückkehr zu Buying Winners und Selling Losers: Auswirkungen auf die Börse Effizienz De Bondt amp Thaler (1985) Ist der Aktienmarkt überreagieren Sie sind (afaik) die bei weitem Die meisten zitierten Veröffentlichungen über Impuls (und die Kalender-Zeit-Methode zur Berechnung der Impulsrenditen). Sie sollten eine grundlegende Definition von Impuls in Aktienrückkehr und Impuls im Allgemeinen erhalten, nachdem sie beide Papiere gelesen haben. Es gibt auch Tonnen von Forschung über Impuls in anderen Asset-Klassen. Antwortete Jul 7 14 am 15:29 Vielen Dank für Ihre Antwort. Diese Artikel sind in der Tat bekannt. Jedoch, wie Sie korrekt gesagt haben, geben sie die quotclassicquot Definition des Impulses. Was ich suche ist einige moderne Definition (en) des Impulses. Ndash Pierre Jul 23, 2010 um 15:33 Uhr Ihre Antwort 2017 Stack Exchange, IncQuantitative Trading Was ist Quantitative Trading Quantitative Trading besteht aus Trading-Strategien auf der Grundlage quantitativer Analyse. Die sich auf mathematische Berechnungen und Zahlenknirschen stützen, um Handelsmöglichkeiten zu identifizieren. Als quantitativen Handel wird in der Regel von Finanzinstituten und Hedge-Fonds eingesetzt. Die Transaktionen sind in der Regel groß und können den Kauf und Verkauf von Hunderttausenden von Aktien und anderen Wertpapieren. Der quantitative Handel wird jedoch häufiger von einzelnen Anlegern genutzt. BREAKING DOWN Quantitatives Handelspreis und Volumen sind zwei der häufigsten Dateneingaben, die in der quantitativen Analyse als Haupteingaben für mathematische Modelle verwendet werden. Quantitative Handelstechniken umfassen den Hochfrequenzhandel. Algorithmischen Handel und statistische Arbitrage. Diese Techniken sind Schnellfeuer und haben in der Regel kurzfristige Anlagehorizonte. Viele quantitative Händler sind mit quantitativen Werkzeugen, wie etwa gleitenden Durchschnitten und Oszillatoren, vertraut. Verständnis des quantitativen Handels Quantitative Händler nutzen die moderne Technologie, die Mathematik und die Verfügbarkeit umfassender Datenbanken, um rationale Entscheidungen zu treffen. Quantitative Händler nehmen eine Handelstechnik und erstellen ein Modell davon mit Mathematik, und dann entwickeln sie ein Computerprogramm, das das Modell auf historische Marktdaten anwendet. Das Modell wird dann rückgängig gemacht und optimiert. Werden günstige Ergebnisse erzielt, wird das System dann in Realmärkten mit Realkapital umgesetzt. Wie quantitative Handelsmodelle funktionieren, lässt sich am besten anhand einer Analogie beschreiben. Betrachten Sie einen Wetterbericht, in dem der Meteorologe eine 90 Wahrscheinlichkeit des Regens prognostiziert, während die Sonne scheint. Der Meteorologe leitet diese kontraintuitive Schlussfolgerung ab, indem er Klimadaten von Sensoren im gesamten Gebiet sammelt und analysiert. Eine computerisierte quantitative Analyse zeigt spezifische Muster in den Daten. Wenn diese Muster mit den gleichen Mustern verglichen werden, die in historischen Klimadaten (Backtesting) aufgedeckt werden, und 90 von 100 mal das Ergebnis ist Regen, dann kann der Meteorologe die Schlussfolgerung mit Zuversicht ziehen, daher die 90 Prognose. Quantitative Händler wenden diesen Prozess auf den Finanzmarkt an, um Handelsentscheidungen zu treffen. Vor - und Nachteile des quantitativen Handels Das Ziel des Handels ist es, die optimale Wahrscheinlichkeit eines rentablen Handels zu berechnen. Ein typischer Händler kann effektiv überwachen, analysieren und handeln Entscheidungen über eine begrenzte Anzahl von Wertpapieren, bevor die Menge der eingehenden Daten überwältigt den Entscheidungsprozess. Die Verwendung von quantitativen Handelstechniken beleuchtet diese Grenze durch die Verwendung von Computern zur Automatisierung der Überwachungs-, Analyse - und Handelsentscheidungen. Überwindung von Emotionen ist eines der allerschwersten Probleme mit dem Handel. Sei es Angst oder Habgier, beim Handel, Emotion dient nur zu ersticken rationales Denken, die in der Regel zu Verlusten führt. Computer und Mathematik besitzen keine Emotionen, so dass der quantitative Handel dieses Problem beseitigt. Der quantitative Handel hat seine Probleme. Finanzmärkte sind einige der dynamischsten Einheiten, die es gibt. Daher müssen quantitative Handelsmodelle so dynamisch sein, dass sie konsequent erfolgreich sind. Viele quantitative Händler entwickeln Modelle, die für die Marktbedingungen, für die sie entwickelt wurden, vorübergehend profitabel sind, aber letztendlich scheitern sie, wenn sich die Marktbedingungen ändern.
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