Ценовое изменение

Cтраница 2

При составлении плана необходимо учитывать три временных диапазона наблюдения ценовых изменений. Если вы работаете на среднесрочных позициях от одного дня до недели, то ваш основной временной диапазон - дневные графики, а вспомогательные - недельные и часовые. Перед тем как анализировать дневные графики, вы должны проанализировать недельные и составить прогноз на неделю, выявив важные уровни. Если работать только с дневными графиками, то вы можете не увидеть важные уровни поддержки и сопротивления, которые существуют уже несколько лет, но которые невозможно увидеть на этих графиках. Когда вы ожидаете уровни цен, определенные вашим планом, необходимо наблюдать часовые графики, чтобы определить вероятность достижения этих цен. [16]

Волатильность ценового ряда является мерой ( степенью) отклонения ценовых изменений относительно тенденции. [17]

В последнее время традиционные модели портфелей подвергаются серьезной критике, поскольку считается, что ценовые изменения лучше всего описываются распределением Парето с бесконечной ( или неопределенной) дисперсией. Однако многие исследования доказывают, что рынки в последние годы стали ближе к нормальному распределению ( т.е. к ограниченной дисперсии и независимости результатов), на чем и основаны критикуемые модели портфелей. В моделях портфелей используется распределение прибылей, а не распределение изменений цен. Несмотря на то что распределение прибылей является трансформированным распределением изменений цены ( в результате закрытия проигрышных сделок и максимально долгого удержания выигрышных позиций), эти распределения, как правило, отличаются. Распределение прибылей не обязательно относится к классу распределений Парето, поэтому в главе 4 мы моделировали распределение P & L с помощью регулируемого распределения. Более того, существуют производные инструменты, например, опционы, которые имеют ограниченную полудисперсию или дисперсию. Например вертикальный опционный спред в дебете гарантирует ограниченную дисперсию прибылей. [18]

Графики трехлинейного прорыва представляют собой ряд вертикальных прямоугольников ( линий), высота которых определяется величиной ценовых изменений. [19]

Индекс спроса особым образом сочетает цену и объем торгов, благодаря чему он часто служит опережающим индикатором ценовых изменений. [20]

Завершению ценовых моделей должен сопутствовать большой объем сделок. На примере мы видим нисходящий треугольник. Обратите внимание на значительный показатель объема. [21]

При рассмотрении ценовых моделей в главах 5 и б мы уже отмечали, что объем является важным индикатором подтверждения ценовых изменений. Одним из первых признаков образования модели голова и плечи, свидетельствующей о достижении рынком вершины, служит то, что во время формирования головы цены росли при небольшом объеме, а последующее падение цен к линии шеи сопровождалось увеличением торговой активности. [22]

Однако, как уже упоминалось, это не исключает возможности существования других типов взаимосвязей, которые могут существовать между ценовыми изменениями и иметь более глубокую природу, которая до сих пор не определена или не дает преимущества трейдерам, потому они не рассматривают эти преимущества как обеспечивающие доходность. [23]

Exxon-Mobil ( слева и Oracle. Источник. [24]

Большая часть ( 98 %) просадок и скачков доходности очень хорошо соответствует экспоненциальной нулевой гипотезе ( основанной на условии независимости ценовых изменений) или ее незначительному обобщению, называемому растянутой экспоненциальной моделью. [25]

Этому определению вполне отвечает скользящее среднее: оно представляет собой результат математических расчетов на основе ценовых показателей и может использоваться для прогнозирования ценовых изменений. [26]

Неудивительно, что пропорция отклонений валютных курсов, которые объясняются паритетом покупательной способности, возрастает, когда существуют большие межстрановые различия в степени ценовых изменений между двумя моментами времени. Следовательно, применение теории более целесообразно, когда существуют значительные различия в темпах инфляции и когда рассматриваются длительные периоды времени, поскольку длительные периоды ассоциируются с более заметными изменениями уровня цен. [27]

Можно смоделировать различные переменные, связанные с деятельностью торговых и производственных предприятий, в частности объем продаж, спрос, колебания числа клиентов, ценовые изменения, объем производства, производственный контроль качества и текучесть кадров. Эти переменные часто моделируются с учетом непредсказуемого элемента, который можно смоделировать с помощью случайных чисел. В этих случаях приемлемо моделирование переменных с нормальным распределением. [28]

Когда фрактальная гипотеза, рассмотренная в части 2, сравнивается с гауссовой гипотезой, ее ключевой отличительной чертой выступает величина альфа, или размерность Функции плотности вероятности ценовых изменений. Гауссов-ская гипотеза утверждает, что альфа равна 2, и никак иначе. Фрактальная гипотеза отличается тем, что альфа может лежать в пределах между 1 и 2 и быть как целой так и дробной величинами. Такое обобщение функции плотности имеет значение для поведения системы. [29]

Как показано на рис. 21 - 1, фактором, влияющим на смещение графика совокупного спроса вниз, является эффект реальных денежных остатков, связанный с воздействием ценовых изменений на номинальную процентную ставку. Изменение ставки процента вследствие изменения уровня цен приводит к колебаниям совокупного объема ожидаемого потребления и соответствующему изменению реального дохода. [30]

Страницы: 1 2 3 4