Mouvement Moyenne Portefeuille

Un nouveau système de moyenne mobile pour les portefeuilles ETF 9 juil. 2009 8h21 J'ai récemment écrit un article sur l'importance de diversifier les stratégies de portefeuille et pas seulement les actifs. Comme je prévois faire périodiquement, je vais fournir des stratégies supplémentaires un investisseur individuel pourrait facilement employer lors de la détermination acheter et vendre des signaux tels que ceux déjà discutés ici et ici. Une torsion sur les systèmes de moyenne mobile que nous avons discuté dans le premier article est un système de croisement moyen mobile. Ce système est bien détaillé par le groupe QVM comme outil d'identification des tendances à long terme. Ils explorent quelques systèmes différents, l'un dans lequel la moyenne de 26 semaines traversant la moyenne de 52 semaines sert de signal pour les changements de tendance allant de bas en haut, ou de bas en haut, cycles. Ils discutent également du croisement de 40 semaines qui est juste un prix de base dépassant ci-dessous la moyenne mobile de 40 semaines comme le signal, semblable à celui Ive détaillée de nombreuses fois. Ils analysent également un système différent qui, je pense, pourrait offrir une diversification à partir d'un croisement de base de 200 jours. La combinaison de 40 semaines 20 semaines crée plus (plus tôt) des signaux que la combinaison de 52 semaines26 semaines, mais évite la plupart des signaux fréquents et faux de l'approche 40-weekprice. Si vous devenez difficile pour l'entrée de position longue et exigent que la moyenne plus longue soit plate ou en pente, ainsi que que la moyenne plus courte est supérieure à la moyenne plus longue et que le prix est à ou au-dessus des moyennes mobiles, vous obtenez très peu Signaux, ce qui est bon dans la recherche de tendances pluriannuelles. Et si, vous utilisez l'inverse des critères pour les sorties, vous obtenez peu de sorties (au moins dans les 20 dernières années). Bien sûr, il n'y a aucune garantie que cela continuera à l'avenir et c'est pourquoi je préconise l'utilisation de stratégies multiples pour les investisseurs dont les comptes sont assez grands pour absorber les coûts de transaction supplémentaires. Pour résumer, l'investisseur achète le stock lorsque toutes les conditions suivantes sont remplies: Prix de l'actiongt40 semaine moyenne mobile Prix des actions20 semaine moyenne mobile 20 semaine moyenne mobile40 semaine moyenne mobile (croisement) moyenne mobile de 40 semaines est en baisse (moyenne des jours précédents) Le portefeuille est indiqué ci-dessous avec les moyennes mobiles et la pente de la moyenne de 40 semaines (notez que ce sont des nombres hebdomadaires, donc il pourrait y avoir une variation par rapport aux moyennes quotidiennes). Ive a changé le système légèrement pour employer des moyennes mobiles exponentielles au lieu des moyennes mobiles simples afin de mettre plus l'accent sur des données récentes. Il est à noter que VTI a été vendue en janvier 2008 et VNQ. L'indice REIT, depuis 71607. BND est le seul ETF sur un signal d'achat. En outre, cet échantillonnage limité montre certaines des limites de ce système. DBC a déménagé si rapidement en 2008 qu'il y avait un temps de latence significatif pour la moyenne de 20 semaines pour traverser la semaine 40. Lire l'article complet Que la rupture de la moyenne de 50 jours signifie vraiment CHAPEL HILL, NC (MarketWatch) Est-ce que les marchés de rupture à la fin de la semaine dernière en dessous de sa moyenne mobile de 50 jours signifie que la tendance intermédiaire est maintenant vers le bas Sans doute une des raisons pour lesquelles le marché a plongé vendredi dernier. Mais je ne suis pas si sûr que la rupture de la moyenne mobile de 50 jours a l'importance que les techniciens lui donnent. En fait, une analyse minutieuse du marché boursier au cours des dernières décennies ne constate pas que le marché a connu une performance sensiblement meilleure quand il était au-dessus de la moyenne mobile de 50 jours. Prenez la période depuis le début de 2000, en haut de la bulle Internet. Nous avons eu deux marchés baissiers importants depuis lors, bien sûr, ce qui signifie que la période intermédiaire est précisément celle dans laquelle un système de marché comme la moyenne mobile de 50 jours devrait être en mesure de montrer ses effets. Apple39s gains du premier trimestre Un regard sur les résultats décevants Apple39s premier trimestre. Et, pourtant, il n'a pas valeur ajoutée depuis lors. Considérons un portefeuille hypothétique qui a basculé entre un fonds d'indices boursiers et des bons du Trésor à 90 jours chaque fois que l'indice SampP 500 a dépassé ou dépassé sa moyenne mobile de 50 jours. Depuis le début de 2000, ce portefeuille hypothétique a produit un rendement annualisé de 0,2 point de pourcentage au-dessous d'une simple stratégie d'achat et de détention. Notez que ces rendements tiennent compte des dividendes que le portefeuille gagnerait alors qu'ils étaient investis dans le marché boursier et des intérêts gagnés par les bons du Trésor lorsque le portefeuille était hors du marché. Cependant, ces rendements ne tiennent pas compte des coûts de transaction. Si je les avais incluses dans mes calculs, alors le portefeuille de la moyenne mobile aurait été en retard sur un buy-and-hold encore plus. En d'autres termes, même sans les coûts de transaction, ce portefeuille de 50 jours de moyenne mobile a retardé le marché depuis 2000. Pour être sûr, la moyenne mobile de 50 jours n'a pas toujours été ce pauvre d'un indicateur de marché timing. Mais vous devez revenir plusieurs décennies avant de trouver une période dans laquelle il a battu une stratégie buy-and-hold. Dans la décennie des années 1990, par exemple, la stratégie des moyennes mobiles de 50 jours a été en retrait d'une stratégie d'achat et de maintien d'une marge encore plus grande. Portefeuille de moyenne mobile de 50 jours Acquisition de la part de l'acheteur Copyright copy2017 MarketWatch, Inc. Tous droits réservés. Intraday Données fournies par SIX Financial Information et soumises aux conditions d'utilisation. Données historiques et actuelles en fin de journée fournies par SIX Financial Information. Données intraday retardées par exigences d'échange. SampPDow Jones Indices (SM) de Dow Jones amp Company, Inc. Toutes les devis sont en temps d'échange local. Données en temps réel des dernières ventes fournies par NASDAQ. Plus d'informations sur les symboles négociés NASDAQ et leur situation financière actuelle. Les données intraday ont retardé 15 minutes pour Nasdaq, et 20 minutes pour d'autres échanges. SampPDow Jones Indices (SM) de Dow Jones amp Company, Inc. Les données intrajournalières de SEHK sont fournies par SIX Financial Information et sont retardées d'au moins 60 minutes. Toutes les références sont à l `heure locale en cours. Aucun résultat trouvé Dernières actualitésVersion moyenne de réversion pour la sélection du portefeuille en ligne Bin Li a. , Steven C. H. Hoi b. . , Doyen Sahoo b. , Zhi-Yong Liu c. Une école d'économie et de gestion, Université de Wuhan, Wuhan 430072, PR Chine b École des systèmes d'information, Université de gestion de Singapour, 178902, Singapour c Institut d'automatisation, Académie chinoise des sciences, Beijing 100080, PR Chine Reçu 17 décembre 2012, 2015, Accepté le 28 janvier 2015, Disponible en ligne 2 février 2015La sélection de portefeuille en ligne, un problème fondamental dans le domaine des finances informatiques, a suscité un intérêt croissant des communautés de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique ces dernières années. Des données empiriques montrent que les cours des actions à prix élevés et bas sont temporaires et que les cours des actions devraient suivre le phénomène de la réversion moyenne. Bien que les stratégies de réversion moyenne existantes aient montré une bonne performance empirique sur de nombreux ensembles de données réels, elles font souvent l'hypothèse de réversion moyenne à une période, qui n'est pas toujours satisfaite, conduisant à de mauvaises performances dans certains ensembles de données réels. Pour surmonter cette limitation, cet article propose une réversion moyenne de plusieurs périodes. (MARM), et une nouvelle stratégie de sélection de portefeuille en ligne intitulée LdquoOn-Line Moving Average Reversionrdquo (OLMAR), qui exploite MAR via des techniques d'apprentissage en ligne efficaces et évolutives. De nos résultats empiriques sur les marchés réels, nous avons constaté que OLMAR peut surmonter les inconvénients des algorithmes de réversion moyenne existants et obtenir des résultats significativement meilleurs, en particulier sur les ensembles de données où les algorithmes de réversion moyenne existants ont échoué. En plus de ses performances empiriques supérieures, OLMAR fonctionne aussi très rapidement, en plus de son applicabilité pratique à un large éventail d'applications. Enfin, nous avons mis à la disposition de tous les ensembles de données et codes sources de ce travail sur notre site Web: OLPS. stevenhoi. org. Sélection du portefeuille L'apprentissage en ligne Réversion moyenne Réversion moyenne mobile La version courte de ce travail 42 est apparue lors de la 29e Conférence internationale sur l'apprentissage automatique (ICML 2012). Copyright copy 2015 Elsevier B. V. Tous droits réservés. Les cookies sont utilisés par ce site. Pour plus d'informations, visitez la page des cookies. Copyright 2017 Elsevier B. V. ou ses concédants de licence ou contributeurs. ScienceDirect est une marque déposée d'Elsevier B. V.