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मात्रात्मक अनुसंधान ट्रेडिंग स्टोकेस्टिक अस्थिरता मॉडल अस्थिरता का उपयोग कर बाजार दिशा की भविष्यवाणी करने के लिए एसेट रिटर्न decomposing हम के रूप में रिटर्न की प्रक्रिया आर टी विघटित कर सकते हैं: समीकरण के बाएं हाथ की ओर अनिवार्य unforecastable है, रिटर्न के दाएँ हाथ-पक्ष के घटकों के दोनों लगातार गतिशीलता प्रदर्शित करने और इसलिए forecastable हैं। दोनों रिटर्न और रिटर्न की Magni tude के संकेत सशर्त मतलब निर्भर है और इसलिए forecastable हैं, लेकिन उनके उत्पाद सशर्त मतलब स्वतंत्र और इसलिए unforecastable है। आम feature8221, यह एक nonlinear 8220 का एक उदाहरण है; Engle और Kozicki (1993) के अर्थ में। संपत्ति रिटर्न अनिवार्य unforecastable कर रहे हैं, एक ही परिसंपत्ति वापसी के संकेत के लिए सच नहीं है (यानी दिशा-की-परिवर्तन)। जब तक रिटर्न की उम्मीद अशून्य कर रहे हैं, एक में अस्थिरता निर्भरता की भारी सबूत दिया, निर्भरता पर हस्ताक्षर की उम्मीद करनी चाहिए। यहाँ तक कि रिटर्न की उम्मीद शून्य हैं जहां परिसंपत्तियों में, निर्भरता संपत्ति रिटर्न की प्रक्रिया में विषमता द्वारा प्रेरित किया जा सकता है पर हस्ताक्षर। इसलिए बाजार के समय की क्षमता एक बहुत ही वास्तविक संभावना संपत्ति रिटर्न की प्रक्रिया का मतलब है और इसकी उच्च क्षणों के बीच के रिश्ते पर निर्भर करता है। रिश्ते की अत्यधिक अरेखीय प्रकृति, सशर्त साइन निर्भरता इस तरह के संकेत autocorrelations के रूप में पारंपरिक उपायों से पाया जाने की संभावना नहीं है इसका मतलब है कि परीक्षण या पारंपरिक बाजार समय परीक्षण चलाता है। साइन निर्भरता बहुत कम या उच्च आवृत्तियों पर महत्वपूर्ण होने के लिए 1-3 महीने के मध्यवर्ती क्षितिज पर मजबूत होने की संभावना है, और संभावना नहीं है। अनुभवजन्य परीक्षण साइन निर्भरता सकारात्मक रिटर्न की संभावनाओं पिछले 20 वर्षों में विभिन्न बिंदुओं पर 65% या अधिक करने के लिए बढ़ के साथ, वास्तविक अमेरिका इक्विटी रिटर्न में बहुत ज्यादा मौजूद है कि प्रदर्शित करता है। एक साधारण logit प्रतिगमन मॉडल बहुत सफलतापूर्वक रिश्ते की अनिवार्य कब्जा। अब, यों, दिशा-की-परिवर्तन संपत्ति रिटर्न के हस्ताक्षर में निर्भरता और इसलिए forecastability के प्रभाव पर विचार, या। एक सफलतापूर्वक की परवाह किए बिना एक रिटर्न के लिए खुद की भविष्यवाणी करने में सक्षम है या नहीं, बाजार के समय कर सकते हैं, तो यह लाभदायक व्यापार रणनीति विकसित करने के लिए संभव हो सकता है। साइन भविष्यवाणी अक्सर सफलतापूर्वक किया जा सकता है कि पर्याप्त सबूत नहीं है। इस विषय पर प्रासंगिक अनुसंधान Breen, Glosten और Jaganathan (1989), वेग और टान्नर (1991), वैगनर, Shellans और पॉल (1992), Pesaran और Timmerman (1995), कुआँ और लियू (1995), लार्सन और Wozniak (10050 शामिल , वोमैक (1996), Gençay (1998), Leung Daouk और चेन (1999), इलियट और इतो (1999) व्हाइट (2000), Pesaran और Timmerman (2000), और चेउंग, Chinn और Pascual (2003)। परिसंपत्ति में उतार-चढ़ाव की सशर्त निर्भरता और forecastability को अनुभवजन्य अनुसंधान ओर इशारा करते हुए की एक विशाल शरीर भी है। Bollerslev, चाउ और क्रेमर (1992) GARCH ढांचे, Ghysels, हार्वे और रेनॉल्ट (1996) स्टोकेस्टिक में अस्थिरता मॉडलिंग से सर्वेक्षण के परिणाम में समीक्षा सबूत, एंडरसन, Bollerslev और डाइबोल्ड (2003) का एहसास हुआ उतार-चढ़ाव मॉडलिंग से सर्वेक्षण के परिणाम हैं। गतिशीलता अस्थिरता गतिशीलता से प्रेरित इन रिटर्न प्रक्रिया आर टी आम तौर पर मतलब मी और सशर्त volatilit YST के साथ वितरित किया करते हैं। एक सकारात्मक लाभ पीआर की संभावना [आर टी + 1> 0] सामान्य सीडीएफ एफ = 1-समस्या द्वारा दिया जाता है [0, एफ] एक दिया मतलब वापसी, मीटर के लिए। एक सकारात्मक वापसी की संभावना को सशर्त उतार-चढ़ाव सेंट का एक समारोह है। मीटर = 10% और सेंट = 5% और 15% के साथ नीचे चित्र 1 में सचित्र के रूप में सशर्त में अस्थिरता बढ़ जाती है, एक सकारात्मक लाभ की संभावना है, गिर जाता है। संभावना द्रव्यमान का अधिक मूल के सही करने के लिए निहित है, क्योंकि पूर्व के मामले में, एक सकारात्मक लाभ की संभावना अधिक है। 10% की ही है, निरंतर उम्मीद की वापसी होने के बावजूद, इस प्रक्रिया को दूसरे की तुलना में पहले मामले में एक सकारात्मक लाभ पैदा करने का एक बड़ा मौका है। इस प्रकार के उतार-चढ़ाव की गतिशीलता पर हस्ताक्षर गतिशीलता ड्राइव। पूरा लेख की एक प्रति के लिए jkinlayinvestment-एनालिटिक्स पर मुझे ईमेल।