Zufällig Mit Drift Investopedia Forex

Random Walk Theory BREAKING DOWN Random Walk Theory Ein Anhänger der zufälligen Walk Theorie hält es für unmöglich, den Markt zu übertreffen, ohne zusätzliches Risiko einzugehen. Kritiker der Theorie behaupten jedoch, dass Aktien die Preisentwicklung im Laufe der Zeit behaupten, dass es möglich sei, den Markt durch sorgfältige Auswahl von Ein - und Ausspeisepunkten für Beteiligungen zu übertreffen. Effiziente Märkte sind zufällig Diese Theorie erhöhte eine Menge Augenbrauen im Jahr 1973, als Autor Burton Malkiel schrieb eine zufällige Walk Down Wall Street. Das Buch popularisiert die effiziente Markt-Hypothese, eine frühere Theorie von der University of Chicago Professor William Sharp gestellt. Die effiziente Markthypothese besagt, dass die Aktienkurse alle verfügbaren Informationen und Erwartungen vollständig widerspiegeln, so dass die aktuellen Kurse die beste Annäherung des Unternehmenswerts sind. Dies würde jedermann davon abhalten, fehlerhafte Aktien konsistent zu nutzen, da die Preisbewegungen weitgehend zufällig sind und von unvorhergesehenen Ereignissen getrieben werden. Sharp und Malkiel zu dem Schluss, dass die Anleger aufgrund der kurzfristigen Zufälligkeit der Renditen besser in einen passiv verwalteten, gut diversifizierten Fonds investieren würden. In seinem Buch, Malkiel theoretisiert, dass ein mit verbundenen Augen Affe werfen Darts an einer Zeitung Finanzseiten konnte ein Portfolio, das genau so gut wie ein sorgfältig ausgewählt von Experten zu wählen. Geben Sie die Dart-Werfen Monkeys 1988, schuf das Wall Street Journal einen Wettbewerb, um Malkiels Random Walk Theorie durch die Schaffung der jährlichen Wall Street Journal Dartboard Contest, Lochfraß professionelle Investoren gegen Darts für Stock Picking Vormachtstellung. Wall Street Journal-Mitarbeiter spielten die Rolle der Dart-Werfen Affen. Nach 100 Wettbewerben stellte das Wall Street Journal die Ergebnisse vor, die zeigten, dass die Experten 61 von den Wettbewerben gewonnen und die Pfeilwerfer gewonnen wurden 39. Allerdings konnten die Experten nur den Dow Jones Industrial Average (DJIA) in 51 Wettbewerben schlagen. Malkiel kommentiert, dass die Experten-Picks durch die Werbe-Sprung in den Preis einer Aktie, die tendenziell auftreten, wenn Bestands-Experten eine Empfehlung zu unterstützen unterstützt wurden. Passiv-Management Befürworter behaupten, dass, weil die Experten konnten nur den Markt schlagen die Hälfte der Zeit, die Investoren würden besser dran investieren in einem passiven Fonds, die weit niedrigere Verwaltungsgebühren Gebühren. Einführung in stationäre und nicht-stationäre Prozesse Finanzinstitute und Konzerne sowie (ZB Vermögenspreise, Wechselkurse, BIP Inflation und andere makroökonomische Indikatoren) in ökonomischen Prognosen, Börsenanalysen oder Studien der Daten selbst nutzen. Aber Raffinieren von Daten ist der Schlüssel, um es auf Ihre Bestandsanalyse anwenden zu können. In diesem Artikel zeigen Sie außerdem, wie Sie die Datenpunkte isolieren, die für Ihre Bestandsberichte relevant sind. Kochen Rohdaten Datenpunkte sind oft nicht stationär oder haben Mittelwerte, Abweichungen und Kovarianzen, die sich mit der Zeit ändern. Nichtstationäre Verhaltensweisen können Trends, Zyklen, zufällige Wanderungen oder Kombinationen der drei sein. Nicht-stationäre Daten sind in der Regel nicht vorhersehbar und können nicht modelliert oder prognostiziert werden. Die Ergebnisse, die durch die Verwendung nichtstationärer Zeitreihen erhalten werden, können insofern falsch sein, als sie auf eine Beziehung zwischen zwei Variablen hindeuten, wenn sie nicht existieren. Um konsistente, zuverlässige Ergebnisse zu erhalten, müssen die nichtstationären Daten in stationäre Daten umgewandelt werden. Im Gegensatz zu dem nichtstationären Prozeß, der eine variable Varianz und einen Mittelwert aufweist, der nicht in der Nähe bleibt oder zu einem langfristigen Mittel über die Zeit zurückkehrt, kehrt der stationäre Prozeß um einen konstanten Langzeitmittelwert zurück und hat eine konstante Varianzunabhängigkeit von Zeit. Copryright 2007 Investopedia Arten von nichtstationären Prozessen Bevor wir an den Punkt der Transformation für die nichtstationären finanziellen Zeitreihendaten gelangen, sollten wir zwischen den verschiedenen Typen der nichtstationären Prozesse unterscheiden. Dies wird uns ein besseres Verständnis der Prozesse und ermöglichen es uns, die richtige Transformation anzuwenden. Beispiele für nichtstationäre Prozesse sind Zufallswanderungen mit oder ohne Drift (eine langsame stetige Veränderung) und deterministische Trends (Trends, die konstant, positiv oder negativ sind, unabhängig von der Zeit für die gesamte Lebensdauer der Serie). Copryright 2007 Investopedia Pure Random Walk (Y t Y t-1 t) Der Zufallswanderweg sagt voraus, dass der Wert zum Zeitpunkt t gleich dem letzten Periodenwert plus einer stochastischen (nicht-systematischen) Komponente ist, die ein weißes Rauschen bedeutet Ist unabhängig und gleichverteilt mit Mittelwert 0 und Varianz. Zufallswanderung kann auch ein Prozess genannt werden, der von irgendeiner Ordnung, einem Prozess mit einem Einheitswurzel oder einem Prozess mit einem stochastischen Trend integriert ist. Es handelt sich um einen nicht mittleren Wiederherstellungsprozess, der sich von dem Mittel entweder in einer positiven oder einer negativen Richtung wegbewegen kann. Ein weiteres Merkmal einer zufälligen Wanderung ist, dass die Varianz entwickelt sich im Laufe der Zeit und geht ins Unendliche wie die Zeit geht bis unendlich daher ein Zufall kann nicht vorhergesagt werden. Random Walk mit Drift (Y t Y t-1 t) Wenn das Random-Walk-Modell voraussagt, dass der Wert zum Zeitpunkt t gleich dem letzten Periodenwert plus einer Konstanten oder Drift () und einem weißen Rauschterm (t) ist Der Prozess ist zufällig zu Fuß mit einer Drift. Es geht auch nicht um eine langfristige Mittelwert und hat Varianz abhängig von der Zeit. Deterministischer Trend (Y t t t) Oft wird ein Zufallswanderweg mit Drift für einen deterministischen Trend verwechselt. Beide schließen eine Drift und eine weiße Rauschkomponente ein, aber der Wert zum Zeitpunkt t bei einem zufälligen Weg wird auf den letzten Periodenwert (Y t - 1) zurückgerechnet, während im Fall eines deterministischen Trends auf einem Zeit-Trend (t). Ein nicht-stationärer Prozess mit einem deterministischen Trend hat einen Mittelwert, der um einen festen, konstanten und zeitunabhängigen Trend wächst. Ein weiteres Beispiel ist ein nicht-stationärer Prozess, der einen Zufallswanderweg mit einer Driftkomponente () und einem deterministischen Trend (t) kombiniert. Er spezifiziert den Wert zum Zeitpunkt t Durch den letzten Periodenwert, eine Drift, einen Trend und eine stochastische Komponente. Trend und Differenz Stationär Ein Zufallswanderweg mit oder ohne Drift kann durch Differenzieren in einen stationären Prozeß verwandelt werden (Subtraktion von Yt-1 von Yt, wobei die Differenz Y t - Y t-1) entsprechend Y t - Y t-1 t oder Y t - Y t-1 t und dann wird das Verfahren differenz-stationär. Der Nachteil der Differenzierung besteht darin, dass der Prozeß jedes Mal eine Beobachtung verliert, wenn die Differenz genommen wird. Copryright 2007 Investopedia Ein nicht stationärer Prozess mit einem deterministischen Trend wird nach dem Entfernen des Trends oder der Detrending stationär. Zum Beispiel wird Yt t t in einen stationären Prozess transformiert, indem der Trend t: Yt - t t subtrahiert wird, wie in Abbildung 4 unten gezeigt. Es wird keine Beobachtung verloren, wenn eine Deposition verwendet wird, um einen nichtstationären Prozess in einen stationären Prozess umzuwandeln.