Описание
Technical Trading Rules. Empirical Evidence from Future Data
Артикул Маркета
5951555066
Внешний вид товаров и/или упаковки может быть изменён изготовителем и отличаться от изображенных на Яндекс Маркете.
Пэй
2 026 ₽
–51%
–200 ₽
С доставкой по клику
Заказ от 1500₽
Пэй
2 026 ₽
–51%
Доставка Маркета
3 окт, по клику 0 ₽
Москва
3 окт, пункт выдачи 0 ₽
Москва
Быстрый возврат
О возвратах
Т8 Издательские Технологии
Магазин
19.1Kзаказов
593подписчика
6лет на Маркете
О товаре
Описание
Печатная книга «Technical Trading Rules. Empirical Evidence from Future Data» в мягкой обложке, язык - английский. В книге 92 страниц, она напечатана на белой офсетной бумаге плотностью 80 г/м². Формат издания — 170x244 мм. Все книги аккуратно упаковываем в прочный трёхслойный непрозрачный картонный конверт.
Most banks and the recently upcoming hedge fund industry rely to a different
extent on technical trading rules and technical analysis. The fact that these
technical trading rules yield superior returns in practice raises several
questions that will be examined in this book. First, one of the most crucial
questions is in which assets technical trading rules perform extraordinarily
well. This analysis is based on a risk-return approach with an assessment of
the negative standard deviation of each asset as a risk indicator. Second, the
statistical significance of technical trading is examined by using a simulation
method known as bootstrap. Third, null models are simulated to answer the
question to what extent autoregressive models and GARCH models are able
to capture the dependencies in the future time series. Finally, a rule optimizer
algorithm is developed to assess if any rule parameters yield superior returns
over a wide range of assets.
Most banks and the recently upcoming hedge fund industry rely to a different
extent on technical trading rules and technical analysis. The fact that these
technical trading rules yield superior returns in practice raises several
questions that will be examined in this book. First, one of the most crucial
questions is in which assets technical trading rules perform extraordinarily
well. This analysis is based on a risk-return approach with an assessment of
the negative standard deviation of each asset as a risk indicator. Second, the
statistical significance of technical trading is examined by using a simulation
method known as bootstrap. Third, null models are simulated to answer the
question to what extent autoregressive models and GARCH models are able
to capture the dependencies in the future time series. Finally, a rule optimizer
algorithm is developed to assess if any rule parameters yield superior returns
over a wide range of assets.
Характеристики
Артикул Маркета
5951555066
Внешний вид товаров и/или упаковки может быть изменён изготовителем и отличаться от изображенных на Яндекс Маркете.Возрастное ограничение 18+
Нет отзывов и оценок
Но можно задать вопрос, чтобы узнать о товаре больше
Рекомендуем
Цена с картой Яндекс Пэй 1280 ₽ вместо
Пэй
Цена с картой Яндекс Пэй 1367 ₽ вместо
Пэй
Цена с картой Яндекс Пэй 1608 ₽ вместо
Пэй
Цена с картой Яндекс Пэй 1991 ₽ вместо
Пэй
Цена с картой Яндекс Пэй 538 ₽ вместо
Пэй
Цена с картой Яндекс Пэй 327 ₽ вместо
Пэй
Цена с картой Яндекс Пэй 246 ₽ вместо
Пэй
Цена с картой Яндекс Пэй 2504 ₽ вместо
Пэй
Цена с картой Яндекс Пэй 857 ₽ вместо
Пэй
Цена с картой Яндекс Пэй 996 ₽ вместо
Пэй
Цена с картой Яндекс Пэй 1299 ₽ вместо
Пэй
Цена с картой Яндекс Пэй 503 ₽ вместо
Пэй
Цена с картой Яндекс Пэй 641 ₽ вместо
Пэй
Цена с картой Яндекс Пэй 1769 ₽ вместо
Пэй
Войдите в аккаунтИ тогда откроется корзина, а цены на Маркете могут стать ниже
