जटिल मूल्य पथों के लिए न्यूनतम नियतात्मक ट्रेडिंग नियम

सारांश

दस्तावेज़ एक संक्षिप्त नियतात्मक मॉडल का वर्णन करता है जिसमें निवेशक हाल की बाज़ार चालों पर प्रतिक्रिया करता है। कुछ टिक पहले लगातार दो बार कीमत बढ़ने या घटने के बाद यह नियम बिक्री का संकेत देता है; अन्यथा खरीद का संकेत देता है। प्रस्तावित मॉडल को जटिल वित्तीय मूल्य व्यवहार उत्पन्न करने में सक्षम सबसे छोटे नियतात्मक निर्माण के रूप में प्रस्तुत किया गया है; इसके सामान्यीकरण से अधिक विविध पैटर्न बनते हैं।

बताया गया साक्ष्य रैंडम वॉक से तुलना है: कहा गया है कि मॉडल मोटी पूँछ वाले रिटर्न और अधिक बार क्रैश उत्पन्न करता है, जिन्हें लेखक वास्तविक बाज़ारों के अधिक करीब मानते हैं। इसमें पैरामीटर फिट करने की आवश्यकता नहीं है। अंश में सटीक समय-संबंधी परिपाटी, परिसंपत्ति डेटा, मूल्यांकन प्रक्रिया या देखे गए बाज़ारों से मात्रात्मक मेल नहीं दिया गया है, इसलिए इस विवरण से यथार्थवाद के दावे का आकलन नहीं हो सकता। यह मूल्य-पथ निर्माण का मॉडल प्रस्तुत करता है, रिपोर्ट की गई लाभप्रदता वाली परीक्षित ट्रेडिंग रणनीति नहीं।

मुख्य विचार

• एक सरल नियतात्मक नियम कीमत की हालिया लगातार चालों को खरीद या बिक्री के निर्णयों में बदलता है।
• प्रस्तावित मॉडल पैरामीटर फिट किए बिना जटिल मूल्य पथ उत्पन्न करता है।
• रैंडम वॉक की तुलना में इससे अधिक मोटी पूँछें और अधिक बार क्रैश होने का दावा किया गया है।
• अंश में अनुभवजन्य सत्यापन का ब्यौरा या ट्रेडिंग लाभप्रदता का साक्ष्य नहीं है।

टैग

# The Minimal Model of Financial Complexity


# The Minimal Model of Financial Complexity









A representative investor generates realistic and complex security price paths by following this trading strategy: if, a few ticks ago, the market asset had two consecutive upticks or two consecutive downticks, then sell, and otherwise buy. This simple, unique, and robust model is the smallest possible deterministic model of financial complexity, and its generalization leads to complex variety. Compared to a random walk, the minimal model generates time series with fatter tails and more frequent crashes, thus more closely matching the real world. It does all this without any parameter fitting.

स्रोत के लाइसेंस के तहत श्रेय सहित पूरा पाठ दिखाया गया है। लाइसेंस: abstract CC0

यह सारांश मूल स्रोत के आधार पर Stratmill के शोध एजेंट ने लिखा है; यह स्रोत की प्रति नहीं है।