निहित अस्थिरता से मुद्रा प्रवृत्ति-अनुसरण को समायोजित करना
सारांश
दस्तावेज़ मुद्रा बाज़ारों में प्रवृत्ति-अनुसरण व्यवहार का अध्ययन करने के लिए एक संकर गतिशील मॉडल प्रस्तुत करता है। यह एट-द-मनी निहित अस्थिरता अवधि संरचना के लॉगनॉर्मल विसरण मॉडल से प्रतीकात्मक गतिशीलता उत्पन्न करता है और डेरिवेटिव से मिली जानकारी का उपयोग अंतर्निहित विनिमय-दर रिटर्न के गुणों को दर्शाने में करता है। अनुप्रयोग में JPY-USD विनिमय दर और उससे जुड़ी एक-महीने, तीन-महीने, छह-महीने तथा एक-वर्ष की निहित अस्थिरताएँ शामिल हैं।
रिपोर्ट किया गया परिणाम यह है कि डेरिवेटिव-आधारित संकेतों से ऑटोरिग्रेसिव प्रवृत्ति-अनुसरण को समायोजित करने पर विनिमय-दर श्रृंखला में लगातार चिह्न बदलावों के बीच के समय के वितरण के साथ मॉडल का मेल काफ़ी सुधरता है। यह वितरण-मेल का परिणाम है, अधिक ट्रेडिंग रिटर्न या कम जोखिम का साक्ष्य नहीं। विवरण में मॉडल के विस्तृत नियम, डेटा अवधि, तुलना माप या नमूने से बाहर सत्यापन नहीं दिए गए हैं, जिससे व्यावहारिक प्रदर्शन के निष्कर्ष सीमित रहते हैं।
मुख्य विचार
- मॉडल मुद्रा रिटर्न की गतिशीलता के लिए निहित अस्थिरता अवधि संरचना के आँकड़ों का उपयोग करता है।
- यह कई अवधियों में एट-द-मनी निहित अस्थिरताओं पर लॉगनॉर्मल विसरण लागू करता है।
- डेरिवेटिव-आधारित संकेतों से ऑटोरिग्रेसिव प्रवृत्ति-अनुसरण प्रक्रिया को समायोजित किया जाता है।
- रिपोर्ट किया गया सुधार रिटर्न के चिह्न पलटने के बीच के अंतरालों के मेल से जुड़ा है, ट्रेडिंग लाभप्रदता से नहीं।
टैग
पूरा पाठ
# Hybrid dynamics for currency modeling # Hybrid dynamics for currency modeling We present a simple hybrid dynamical model as a tool to investigate behavioral strategies based on trend following. The multiplicative symbolic dynamics are generated using a lognormal diffusion model for the at-the-money implied volatility term structure. Thus, are model exploits information from derivative markets to obtain qualititative properties of the return distribution for the underlier. We apply our model to the JPY-USD exchange rate and the corresponding 1mo., 3mo., 6mo. and 1yr. implied volatilities. Our results indicate that the modulation of autoregressive trend following using derivative-based signals significantly improves the fit to the distribution of times between successive sign flips in the underlier time series.
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।