اوپن، ہائی، لو اور کلوز قیمتوں سے تصادفی اتار چڑھاؤ کا تخمینہ
خلاصہ
مقالہ تصادفی اتار چڑھاؤ کے ایسے ماڈل تیار کرتا ہے جو افتتاحی اور اختتامی قیمتوں کے ساتھ ہر مدت کی مشاہدہ شدہ بلند اور کم ترین قیمتیں استعمال کرتے ہیں۔ وجہ یہ ہے کہ کسی مدت کے اندر انتہائی قیمتوں میں اتار چڑھاؤ کی ایسی معلومات ہوتی ہیں جو صرف اختتام تا اختتام مشاہدات سے چھوٹ سکتی ہیں۔ ماڈل اثاثے کی قیمت کے اتار چڑھاؤ کی بنیادی حرکات کا تخمینہ لگانے کے لیے یہ چار قیمتیں استعمال کرتے ہیں اور سابقہ لٹریچر کے متعلقہ طریقوں سے ان کا موازنہ کیا جاتا ہے۔
مقالہ ماڈلوں کو موزوں کرنے کے لیے ترتیبی مونٹی کارلو طریقوں پر بھی بحث کرتا ہے۔ یہ نقل کے مطالعے اور ایس اینڈ پی 500 انڈیکس ڈیٹا کے ذریعے ان کی خصوصیات دکھاتا ہے۔ فراہم کردہ وضاحت مخصوص تقابلی کارکردگی کے نتائج نہیں دیتی اور نہ ثابت کرتی ہے کہ طریقہ ٹریڈنگ کے نتائج بہتر بناتا ہے۔ اس کا دائرہ اتار چڑھاؤ کا تخمینہ ہے، اور استنباط کا معیار ماڈل، موزوں کرنے کے طریقے اور مدت کی انتہائی قیمتوں میں محفوظ معلومات پر منحصر ہے۔
اہم خیالات
- مدت کے اندر بلند اور کم قیمتیں افتتاحی اور اختتامی قیمتوں سے آگے اتار چڑھاؤ کی معلومات دے سکتی ہیں۔
- تجویز کردہ ماڈل زمرہ اتار چڑھاؤ کی حرکیات اخذ کرنے کے لیے اوپن، ہائی، لو اور کلوز مشاہدات یکجا کرتا ہے۔
- مقالہ ماڈلوں کا موجودہ تحقیق کے متعلقہ طریقوں سے موازنہ کرتا ہے۔
- ماڈلوں کو موزوں کرنے کے لیے ترتیبی مونٹی کارلو الگورتھم زیر بحث ہیں۔
- طریقہ نقل اور ایس اینڈ پی 500 انڈیکس ڈیٹا سے واضح کیا گیا ہے۔
ٹیگز
مکمل متن
# Stochastic Volatility Models Including Open, Close, High and Low Prices # Stochastic Volatility Models Including Open, Close, High and Low Prices Mounting empirical evidence suggests that the observed extreme prices within a trading period can provide valuable information about the volatility of the process within that period. In this paper we define a class of stochastic volatility models that uses opening and closing prices along with the minimum and maximum prices within a trading period to infer the dynamics underlying the volatility process of asset prices and compares it with similar models that have been previously presented in the literature. The paper also discusses sequential Monte Carlo algorithms to fit this class of models and illustrates its features using both a simulation study and data form the SP500 index.
ماخذ کا حوالہ دیتے ہوئے مکمل متن دکھایا گیا ہے، ماخذ کے لائسنس کے تحت۔ لائسنس: abstract CC0
یہ خلاصہ اصل ماخذ سے Stratmill کے تحقیقی ایجنٹ نے لکھا ہے؛ یہ ماخذ کی نقل نہیں۔