외환 동두천시: 외환 시장 효율성에 대한 경험적 테스트

효율적인 시장 가설 (EMH) 및 Forex.

효율적인 시장 가설이란 무엇입니까?

Efficient Market Hypothesis (EMH)는 금융 시장이 정보면에서 효율적이어서 투자자와 거래자가 지속적으로 시장 평균 이상의 수익을 올릴 수 없음을 의미합니다. 이를 간단히 말하면 EMH는 장기적으로 시장을 이길 수는 없다고 말합니다. 이 이론 지지자들은 사실 평균 수익률을 웃도는 사람들은 내부 정보에 대한 접근권을 갖거나 장기간 행운의 연속을 즐기기 때문에 그렇게한다고 주장합니다. 현대 시장의 효율적인 시장 가설은 1960 년대 중반 시카고 대학의 유진 파마 (Eugene Fama) 교수가 개발했으며 1990 년까지 행동 학 재정에서이 가설을 이끌어 낼 때까지 학계에서 널리 받아 들여졌다 문제. 그럼에도 불구하고 많은 학자들과 금융가들 중 일부는 오늘날까지도 유효한 시장 가설을 가지고 있습니다.

EMH를지지하는 사람들은 일반적으로 세 가지 주 형태 중 하나에서 자신의 주장을 배치합니다. 각 형태의 주장에는 약간 다른 의미가 있습니다.

약한 형태 효율성 : EMH의 공식에서 과거의 가격 성과를 단순히 분석하여 미래의 시장 가격을 예측할 수는 없습니다. 따라서 역사적 데이터에 의존하는 투자 또는 거래 전략을 사용하여 장기적으로 시장을 이길 수는 없습니다. 기술 분석을 사용하면 장기적으로 거래자가 시장을 이길 수 없지만 일부 형태의 기본적인 분석을 통해 시장 참여자가 시장을 이길 수 있습니다. 이 가설의 형태는 미래의 가격 변동이 과거와 현재의 시장 가격에 포함되지 않은 정보에 의해 결정되며, 기술적 분석의 사용을 본질적으로 배제하고 있다고 주장한다. Semi Strong Form Efficiency : EMH의 공식은 Weak Form 사촌보다 훨씬 더 자세하게 진행됩니다. 시장 가격이 새롭고 대중이 입수 할 수있는 정보에 빠르게 적응하도록 유지하는 것은 기술적 분석과 근본 분석 모두를 배제합니다. 내부 정보에 액세스 할 수있는 사람 만 장기적으로 시장을 이길 수 있습니다. 강력한 양식 효율성 : EMH의 가장 강력한 형태를 믿는 사람들은 현재 시장 가격이 공개 정보 및 개인 정보를 모두 반영하므로 아무도 내부 정보가있는 사람을 포함하여 시장을 이길 수 없다는 것을 의미합니다. 효율적인 시장 가설의이 버전은 쉽게 해명 될 수 있습니다. 많은 돈 관리자가 해마다 시장을 이길 수 있었기 때문입니다. EMH의 강경 버전을지지하는 사람들은 금융 시장을 적극적으로 바꾸는 사람들의 수가 많으면 행운을보고 매년 인상적인 수익을 올릴 것이라고 기대합니다.

EMH 및 행동 금융에 대한 비판

투자자들과 점점 더 학계의 사람들은 이론적 배경과 경험적 배경에 대한 가설에 의문을 제기하는 효율적인 시장 가설을 매우 비판적으로 받아 들였다. 행동 경제학자들은 종종 시장의 비효율 성을 지적했으며, 이는 종종인지 행동의 편차와 예측 가능한 오류의 원인이 될 수 있습니다. 알고리즘 트레이딩 및 양적 금융의 등장으로 인해 2008 년 금융 위기로 인해인지 양극화가 복잡한 양적 모델에 어떻게 작용할 수 있는지를 보여 주면서 이러한인지 적 편향에서 금융 시장을 반드시 제거하지 못했습니다. 사실 EMH가 금융 위기와 정치 지도자들로 하여금 자산 버블 붕괴의 위험을 만성적으로 과소 평가하도록하는 가설을 가지고 2007-2012 년 금융 위기를 부분적으로 책임 졌다는 것을 암시하는 사람들도 있습니다. . 행동 경제학자들의 많은 연구는 우리가 효율적인 시장 가설의 강력하고 반 강하게 버텨낼 수있는 좋은 이유가 있음을 시사한다.

Forex 시장은 효율적인 시장의 모범입니까?

효율적인 시장 가설에 관한 연구의 대부분은 주식 시장에 초점을 맞추었지만, Forex 시장이 정보면에서 효율적인지 여부를 조사한 많은 연구자들이있었습니다. 2008 년 울 런공 대학교 (University of Wollongong)의 J. Nyugen이 19 년간 연구 한 자료에 따르면 외환 시장이 비효율적 일 수 있음을 나타내는 상당한 수익률을 제공 할 수있는 거래 규칙을 만들 수 있다는 것이 발견되었습니다. 이 연구는 처음 5 년 동안 거래 규칙이 상당한 수익만을 냈다고 말하면서, FX 시장이 그 기간 동안보다 효율적으로되었거나 단순히 연구 저자가 만든 거래 규칙이 무너 졌음을 시사했습니다. 또 다른 2008 년 연구에 따르면 통계 데이터 만 사용하여 가격 변동을 예측하는 것이 가능했지만 연구 예측 모델을 사용하여 시장을 거래하는 것이 수익성이 없었습니다. 이 연구 결과에 따르면 외환 시장은 다소 효율적이지만 이익 거래 스팟 FX를 일관성있게 전환하는 것은 불가능하다는 것을 입증하지 못했습니다.

EMH (Efficient Market Hypothesis)는 20 세기 후반 학계 사람들에게 매우 인기가 있었지만, 금융 활동을하는 사람들 중 상당수는 EMH에 의해 결코 확신을받지 못했습니다. 90 년대 동안이 가설은 많은 행동 과학자들이이 가설을 심각하게 훼손하기 시작하면서 신뢰성을 잃기 시작했다. Spot FX 시장이 EMH 형태 중 하나에 의해 정의 된대로 효율적인지 여부에 대한 질문에 대해서는 결정적인 결론을 내리기위한 연구가 충분하지 않습니다. 이 데이터는 상당한 정도의 정확성으로 시장 움직임을 예측할 수있는 규칙과 거래 전략을 수립 할 수 있음을 보여줍니다. 이 연구에서의 전략은 수익성과 관련하여 어려움을 겪었지만, 이는 특정 상황에서 약한 형태 효율성을 나타내는 외환 시장에서만 암시 할 수 있습니다.

효율적인 시장 가설과 모순되는 Forex Autotrading의 경험적 증거 제공.

Antonio Alonso-Gonzalez 저자 Marta Peris-Ortiz 비센테 Almenar-Llongo.

이 백서에서는 자동화 된 운영 전략 (또는 자동 로봇)의 결과를 다른 금융 상품의 결과와 비교합니다. 우리의 목표는이 로봇의 성능을 분석하는 것입니다. 이를 위해 우리는 이동 평균 수렴 발산 (MACD) 신호의 차이를 기반으로 자동 궤적 로봇을 최적화하고 평가했습니다. 우리는 1 시간 단위로 6 가지 주요 통화 쌍 (AUD / USD, EUR / USD, GBP / USD, USD / CAD, USD / CHF 및 USD / JPY)에이 기법을 적용했습니다. 우리는 최적화 기간 (2001-2008) 및 테스트 기간 (2011 년 8 월 말 ~ 2008 년)에 대한 분석을 수행하여 모든 통화 쌍에 대해 만족스러운 결과를 얻었습니다. 또한 자동 트레이딩 로봇의 성능을 평가하기 위해 모든 통화 쌍의 결과를 다른 동종 금융 상품 즉 교환 거래 형 펀드 (ETF)의 결과와 비교했습니다. 4 개의 통화 쌍에 대한 자동 작업 로봇의 반환 값은 ETF에서 생성 한 값보다 훨씬 낫습니다. 자동 로봇의 결과는 모든 통화 쌍에 대해 항상 긍정적이었습니다. 반대로 ETF는 경우에 따라 마이너스 수익을 창출했습니다. 결과는 또한 효율적인 시장 가설에 반하는 경험적 증거를 제공한다. 따라서이 기사는 금융 시장에서의 기업가 정신에 대한 연구에 기여하고 있습니다.

5.1 소개.

역동적 인 시장에서의 이기고 잃어버린 거래를 일관되게 식별하고 경제적으로 소유자에게 이익이 될 수있는 모든 시스템 또는 전략으로부터 이익을 얻습니다. 연구원, 전문가 및 투자자는 이익 추구를 위해 이러한 유형의 시스템을 끊임없이 찾고 있습니다.

효율적인 시장 가설의 반론. 효율적인 시장 가설에 따르면 금융 시장에서 수익을 창출 할 수있는 기회는 일단 발견되면 빠르게 사라집니다. 이는 시장이 공개되어 악용 될 수있는 불완전 성을 바로 잡기 때문에 이러한 시장을 극복하는 데 사용할 수있는 시스템이 없음을 의미합니다.

따라서 본 연구의 동기와 목적은 금융 시장에서 효율적인 시장 가설에 대한 경험적 증거를 제공하는 것이다. 우리는 외환 시장에서 설계되고 구현 된 자동화 된 운영 전략에 의해 산출 된 결과에 대한 우리의 주장을 근거로합니다.

요즘 세 가지 이론이나 가설은 금융 시장의 행동이 가격 정보 처리면에서 효율적이라고 가정한다 : 효율적인 시장 가설, 무작위 걸음 걸이 가설, 자기 충족 가설. 이 세 가지 가설은 회의적인 학교라는 사고 방식에 속합니다. 대안적인 사상 학교는 효율적인 시장 가설을 넘어서서 금융 시장이 기능하는 방식을 설명한다. 로렌스 (Lawrence, 1997)는 이러한 대안 학교를 다섯 가지 범주로 분류했다 : 기술적 분석, 기초 분석, 시계열 예측의 전통적인 방법, 혼돈 이론 및 계산 기법.

현재의 연구에서 우리는 시장을 극복 할 수있는 시스템이 없다고 주장하는 효율적인 시장 가설에 반하는 경험적 증거를 제시한다. 그러므로 금융 시장이 효율적인 시장 가설에 부합하지 않는다면 최적화 방법을 개발하고, 최적의 구성을 생성하며, 특정 통화 쌍에 대한 자동 적재 로봇에 적용 할 수 있습니다. 이렇게하면 최적화 기간 (샘플 내) 및 테스트 기간 (샘플 외)에 대해 좋은 결과를 얻을 수 있습니다. 이 연구의 주요 목적은 효율적인 시장 가설에 대한 경험적 증거를 찾는 것이 었습니다. 이 증거는 자동 로봇에서 유래합니다. 부차적 인 연구 목표는이 로봇의 성능을 평가하고 악용하여 재무 분석을 수행하는 것이 었습니다.

Autotrading 로봇은 금융 시장에 널리 적용됩니다. 외환 (외환) 시장도 예외는 아닙니다. 이러한 자동화 시스템을 사용하여 거래 작업의 3 분의 2 이상이 수행됩니다. 자동 로봇을 사용하는이 붐은 자본 유입 요건이 낮은 전자 거래 플랫폼의 출현과 운영자가 최소한의 자본으로 처분 할 수있는 운영 루틴을 수립하는 개방형 프로그래밍 언어의 두 가지 진전으로 인해 가능합니다. Autotrading 로봇은 몇 가지 장점이 있습니다. 감정과 주관으로 인한 인간의 실수를 피하고, 통계적 방법을 기반으로하며, 운영 비용과 시간을 최소화 할 수있는 능력을 갖추고 있습니다. 단점은 고급 프로그래밍 기술에 대한 필요성, 정확한 과거 데이터에 대한 의존성 및 프로그램에서 생성 된 결과에 대한 인적 분석의 필요성을 포함합니다.

이 장에는 다음과 같은 구조가 있습니다. 다음 절인 이론적 배경에서, 우리는 회의론적인 학교로부터의 효율적인 시장 가설과 다른 이론들의 진화를 기술한다. 우리는 또한 호의와 반대에도 핵심 연구를 인용합니다. 방법 섹션에서는이 연구에서 사용 된 자동 로봇의 기능을 설명합니다. 우리는 최적화 된 매개 변수와 사용 된 최적화 및 테스트 방법을 자세히 설명합니다. 결과에서 각 통화 쌍의 결과를 외환 거래 형 펀드 (ETF)와 비교합니다. 이 결과들로부터 우리는 결론을 도출하는데, 결론은 마지막 절에서 논의된다.

5.2 이론적 배경.

5.2.1 금융 시장의 효율성과 거래 이익을 얻지 못함.

50 대 컴퓨터의 출현으로 연구원들은 장시간의 연구를 할 수있었습니다. 이는 금융 시장 효율성을 뒷받침하는 첫 번째 가정으로 이어졌습니다. 켄들 (Kendall, 1953)은 영국 주식 시장에 상장 된 22 개 증권의 진화를 조사했다. 그는 시장 가치의 변화에있어 0에 가까운 상관 관계를 발견 했으므로 가격이 무작위로 움직이는 것을 경험적으로 입증했습니다. 이 발견은 무작위 걸음 걸이 가설을 초래했다. 그 직후 로버트 (Roberts, 1959)는 난수 시퀀스로부터 생성 된 무작위 시리즈가 시장 분석가가 예측을 내리는 데 사용 된 미국 주식 시장의 지수 기록과 구별 할 수 없다는 것을 보여 주었다. 이러한 결과는 무작위 도보 가설의 추가 증거를 제공했다. 파마 (Fama, 1965)는 주식 가격의 움직임에 관한 문헌을 검토하고 주식 시세의 분포와 연속성을 조사했다. 그는 자신의 연구 결과가 무작위 도보 가설에 찬성하여 충분한 증거를 제공했다고 주장했다.

사무엘 슨 (1965)은 수요와 공급이 아닌 시장이 시장을 움직일 수 있다는 생각을 도입함으로써 잘 작동하는 시장의 개념을 보완했다. 그는 시장이 시장 참여자가 소유하거나 가지고있을 것으로 기대되는 정보에 의해서도 움직일 수 있다고 말했다. 이 정보는 투자자의 협상 태도를 변화시켜 시장에 영향을 줄 수 있습니다. 이 논증에 이어 파마 (Fama, 1970)는 효율적인 시장 가설을위한 기초를 놓았으며, 유효한 정보에 기반한 협상이 비정상적인 이익으로 이어지지 못하는 효율적인 시장을 정의했다.

3 가지 이론이나 가설은 효율적인 시장 가설, 무작위 걸음 가설 및 자기 실현 가설과 같이 가격 정보 처리 측면에서 효율적인 금융 시장 행동을 가정한다.

5.2.2 효율적인 시장 가설.

약한 효율적인 시장 : 현재의 시장 가격은 과거의 가격 움직임에 관한 정보만을 반영합니다. 새로운 공개 정보 또는 개인 정보 (내부 또는 기밀 정보)는 포함되지 않습니다. 따라서 과거의 패턴 만 사용하면 이익을 창출하는 것이 불가능합니다.

반 강력하고 효율적인 시장 : 현재 시장 가격은 가격 이동 및 공개 된 모든 정보와 관련된 모든 과거 정보를 반영합니다. 개인 정보 (내부 정보 또는 기밀 정보)는 제외됩니다. 이 경우 투자자는 과거 추세 및 공개 정보만을 사용하여 추가 이익을 창출 할 수 있습니다.

강력한 시장 효율성 : 현재 시장 가격은 가격 이동, 모든 공개 정보 및 모든 사적인 (기밀 또는 내부) 정보와 관련된 모든 과거 정보를 반영합니다. 모든 시장 정보를 사용하더라도 추가 이익을 창출하는 것은 불가능합니다.

아래에서 논의되는 것처럼, 시장은 강력한 형태에 의해 정의 된 것처럼 완전히 효율적이지 않은 것으로 보인다. 그러나 약점 및 반 강점 형태의 시장 효율성에 찬성하는 주장이있다. 준결승 시장 효율성을지지하는 주장은 새로운 정보에 대한 가격 조정의 속도에 근거합니다. 이와 관련한 주요 연구 도구는 사건 (사건이 발생하기 전 일정 기간 이후의 일정 기간 이후의 기간에 대한 가격의 평균 누적 수익률)을 연구하는 것입니다. Ball and Brown (1968)과 Fama et al. (1969)는 이러한 종류의 첫 번째 연구를 수행했다. 정보가 공개되기 전에 대부분의 가격 조정이 이루어지고 뉴스가 게시 될 때 나머지 조정이 빠르게 이루어지기 때문에 시장은 정보를 예측할 수 있다는 증거를 발견했습니다. 이 연구는 가격이 시장 전망의 직접적인 추정치를 반영 할뿐만 아니라 해석의 기간을 밝히고 있음을 보여줍니다. 일부 시장 요원은 시장 정보에 대해 행동하는 것이 매력적이라는 것을 알 수 있습니다. Grossman과 Stiglitz (1980)는 이러한 생각을 공식화했다.

지난 10 년 동안 학자들은 시장 효율성 가설을 현재의 재정적 패러다임에 적용하려고 시도해 왔습니다. Timmermann과 Granger (2004)는 효율적인 시장 가설에서 파생 된 모델을 제안했다. 이들은 거래 비용, 시장 정보 비용 및 공개 정보를 실시간으로 이용할 수있는 현재 예측 매개 변수를 추가했습니다. 그들은 효율적인 시장 가설만으로는 일부 시장의 움직임을 설명 할 수 없기 때문에 이러한 변수를 포함 할 필요가 있다고 결론 지었다.

5.2.3 무작위 도보 가설 및 다른 회의론.

무작위 도보 가설 하에서, 가격 변화는 순차적으로 독립적이며, 가격 이력은 미래 가격의 신뢰성있는 지표가 아니다 (Murphy 1999; Dimson and Mussavian 2000; Malkiel 2003; Islam et al. 2005). 이 진술은 기술적 분석 연구에 의해 완전히 거부되었으며, 이 프로세스는이 프로세스가 작동하는 규칙을 이해하지 못하는 사람들을 위해 임의의 프로세스가 완전히 무작위적이고 예측 불가능하다는 것을 보여줍니다 (Murphy 1999; Vanstone and Finnie 2009).

50 년대 중반에, 경쟁 시장의 가격에 대한 더 나은 이해와 함께, 연구자들은 랜덤 워크 가설을 효율적인 시장 가설에 일관되게 연결하는 관찰을 시작했다. 효율적인 시장 가설의 기본 전제는 투자자들이 새로운 정보에 즉각적으로 반응하여 이익을위한 기회를 제거한다는 것입니다. 즉, 가격은 항상 이용 가능한 모든 정보를 반영하며, 시장에 의한 무작위적인 움직임을 포함하는 투자 운영 관련 정보로부터 수익을 낼 수 없습니다. 이러한 무브먼트가 무작위 일수록 시장은 더 효율적입니다. 따라서 두 시나리오가 서로 연결되어 있지만 몇 가지 차이점이 있습니다. 무작위 시장은 시장이 효율적이거나 투자자가 합리적이라는 것을 의미하지 않습니다.

파마 (Fama, 1970)는 약한 형태의 시장 효율성을지지하는 압도적 인 증거가 존재한다고 주장했다. 그는 자신의 입장을 뒷받침하기 위해 무작위 걸음 걸이 가설을지지하는 연구, 자신의 공헌 및 역사적인 가격 순서에 포함 된 정보에 대한 다른 연구를 인용했습니다.

마지막으로, 자기 실현 가설에 따르면, 많은 운영자는 기술적 분석의 그래픽 패턴에 익숙하며 종종 비슷한 방식으로 행동하여 자기 충족 트렌드를 만듭니다. 예를 들어, 매매의 물결은 상승 또는 하락하는 패턴에 대한 반응이다 (Murphy 1999). 그러나이 주장은 의심 스럽다. 대부분의 사업자가 시장 예측에 동의하지만, 같은 방식으로 모두 동시에이 시장에 진입하는 것은 아닙니다. 또한 그래픽 트렌드는 매우 주관적이므로 각 투자자는 서로 다른시기에이를 다르게 해석하거나 이해할 수 있습니다. 더구나 투자자들은 모든 사람들이 동시에 부자가 될 수 있기 때문에 매매의 막강한 힘으로 시장에서 큰 움직임을 일으킬 수 없습니다. 시장 운동은 수요와 공급의 법칙을 따른다.

이 세 가지 가설은 금융 시장이 효율적으로 행동하는 회의적인 학교를 구성합니다. 이 가정 하에서 모든 투자자는 시장에서 이용 가능한 가격과 정보의 분석으로부터 이익을 얻을 수 없습니다.

5.2.4 금융 거래를 통한 이익 창출을위한 시장 비 효율성 및 기회.

단기 및 장기 상관 관계 및 주요 반전 : 단기 시계열의 가격 간 상관 관계는 0이 아닙니다. 이러한 가격 변동은 투자자가 악용 될 수 있습니다. 왜냐하면 해당 기간의 관찰은 확실한 추세를 따르기 때문입니다. 그러나 장기적으로이 이론은 부정적 상관 관계가 관찰 되더라도 유지되지 않습니다. 운영자가 혜택을 얻기 위해 활용할 수있는 비효율의 작은 기간에도 불구하고이 주장은 중요하다고 간주되지 않습니다 (Dupernex 2007).

시장에서 과잉 반응과 과소 반응 : 투자자들은 처음에는 효율적인 시장 가설에 반하는 새로운 정보에 과민 반응을 일으킬 수 있습니다. 이전의 관점에서 관찰 된 상관 관계는 시간에 따른 투자자의 정보 동화 정도에 기초 할 것이다 (Clarke et al., 2001; Malkiel 2003).

계절적 경향의 존재 : 시장에서의 계절적 움직임이나 추세에 대한 증거가 발견되었는데, 불행하게도 일반적으로 발견되면 사라지게된다 (Murphy 1999).

시장 규모 : 시장 규모와 투자 수익률 간에는 상관 관계가 있습니다. 시장 규모가 작을수록 수익률이 높습니다 (Dupernex 2007).

배당 수익률 : 일부 연구에서는 현재 시장 상황과 이자율과 같은 다른 요소와의 상관 관계를 기반으로 향후 배당금을 계산하는 방법을 설명합니다 (Malkiel 2003; Dupernex 2007).

가치와 성장 : 장기적으로 고 가치 시장은 고성장 시장보다 더 많은 이익을 창출하는 경향이 있습니다 (Clarke 외 2001, Malkiel 2003, Dupernex 2007).

이러한 이유는 사소한 시장 비 효율성의 가능성을 보여줍니다. 60 년대 이래, 학자들 (Working 1960, Ball and Brown 1968, Shiller 1981, Debondt and Thaler 1985, Fama and French 1992)은 효율적인 시장 가설과 가격의 무작위성과 모순되는 시장의 이상을 확인했다.

Malkiel (2003, 2005)은 금융 시장의 비정상적인 기간과 비효율적 인 존재를 증명할 수있는 충분한 반론과 재정적 이벤트가 있다는 결론을 내리고 효율적인 시장 가설의 기초를 검토했다. 마찬가지로 Dupernex (2007)는 회의적인 학교에 대한 논쟁을 열거했다. 연구에서 수많은 상충되는 아이디어를 관찰하면서, 그는 효율적인 시장 가설에 찬성하여 의미있는 결론을 내리기가 어렵다고 결론 지었다. 그는이 연구의 저자들이 데이터를 사용하여 컨버전스를 찾고 그들이 원하는 결과를 얻고 있다고 주장했습니다. 그는 또한 시장이 어느 정도 예측 될 수 있다고 주장했으나 그러한 예측으로 얻은 이익은 거래 비용에 의해 무효화 될 것이라고 주장했다.

Tsang (2009)은 많은 이론 및 실증 연구가 효율적인 시장 가설과 모순된다고 언급했다. 그는 효율적인 시장 가설의 약한 형태조차도 도전 할 수있는 일련의 변칙을 열거했다. 종종 시계열을 포함하는 연구 에서처럼 통계는 Dupernex (2007)에서 지적한대로 예상되는 결과를 뒷받침하는 경향이 있습니다.

Chourmouziadis (2010)는 다양한 금융 시나리오에서 지난 40 년간의 효율적인 시장 가설과 무작위 도보 가설에 관한 광범위한 문헌 검토를 수행했습니다. 그는 대부분의 연구에서이 가설에 찬성하거나 반대하는 강력한 결론이 결론 지어지지 않는다고 결론 지었다.

5.3.1 샘플.

이동 평균 수렴 발산 기술 (MACD)의 발산 작동 신호에 기반한 자동 적재 로봇이 사용되었습니다. 최적화 및 테스트 프로세스의 데이터는 AUD / USD, EUR / USD, GBP / USD, USD / CAD, USD / CHF 및 USD / JPY와 같은 외환 (외환) 시장의 주요 통화 쌍에 대한 과거의 지수입니다. 시간 척도는 1 시간이었다. 이 기간은 2001 년 1 월 첫 거래일부터 2011 년 8 월 마지막 거래 일까지 늘어났습니다. 역사적인 데이터 시리즈는 FXCodeBase 웹 사이트에서 가져 왔습니다.

5.3.2 자동 로봇 및 예비 고려 사항.

상승 추세의 긍정적 인 발산 : 가격 수준이 새로운 최고치에 도달했지만 MACD 지표가이 움직임을 동반하지 않았고 새로운 최고치에 도달하지 못했을 때 관찰되었습니다. 그것은 현재의 상승 추세의 둔화 신호로서, 현재의 상승 추세의 끝을 의미 할 수도 있습니다. 자동 로봇은이 신호를 잠재적 인 곰 같은 기회로 해석합니다.

하락 추세에서 긍정적 인 발산 : 가격 수준이 새로운 최저점에 도달했을 때 관찰되었지만 MACD 지표가이 움직임을 동반하지 않았고 새로운 최저점에 도달하지 못할 수도 있습니다. 그것은 현재의 하향 추세의 둔화 신호이며, 이는 현재 하향 추세의 끝을 의미 할 수도 있습니다. autotrading 로봇은이 신호를 잠재적 인 강세의 기회로 해석합니다.

상승 추세의 부정적 차이 : 가격 수준이 새로운 최고치에 도달하지 못했지만 MACD 지표가 새로운 최고치에 도달했을 때 관찰되었습니다. 현재의 상승 추세가 둔화되었다는 신호입니다. 자동 로봇은이 신호를 잠재적 인 곰 같은 기회로 해석합니다.

하락 추세에서의 부정적 차이 : 가격 수준이 새로운 최저치에 도달하지 못했지만 MACD 지표가 새로운 최저치에 도달했을 때 관찰 됨. 현재의 하향 추세가 둔화되었다는 신호입니다. autotrading 로봇은이 신호를 잠재적 인 강세의 기회로 해석합니다.

Autotrading 로봇의 프로그래밍 코드는 LUA 5.1 언어로 개발되었습니다 (Indicore SDK 2.0 소프트웨어의 LUA 편집기 및 표시기 디버거 모듈 사용). 이 코드는 반복 당 실행 시간면에서 충분히 빠르다는 것이 입증되었습니다. 연구 프로세스 중 오류가 발생하지 않고 최적화 및 테스트 단계뿐만 아니라 모든 실행에서 강력하고 신뢰할 수있었습니다. 유전 알고리즘과 철저한 알고리즘을 사용하여 로봇을 최적화함으로써 샘플 기간 동안 각 통화 쌍에 대해 최적의 구성을 얻을 수있었습니다. 개발 된 최적화 전략을 통해 우리는 Indicore SDK 2.0 소프트웨어 LUA Strategy Debugger 모듈을 사용할 수있었습니다. 우리는 매개 변수 해를보다 낮은 값의 범위로 제한하기 위해 유전 알고리즘을 사용하여 연속 근사를 얻을 수있었습니다. 나머지 솔루션과 계산 리소스의 수가 너무 많아지면 철저한 반복을 통해 프로세스를 완료했습니다.

5.3.3 최적화 및 테스트 방법론.

자동 적재 로봇에 적용된 최적화 문제는 MACD 매개 변수 m, n, r, 새로운 위치 (%)를 여는 최소 계정 여백 및 등분 매개 변수 델타를 결정하여 막힘을 놓고 이익 주문 (D)을 취하는 것이 었습니다. 매개 변수 m은 단기간 지수 이동 평균, n은 장기 지수 이동 평균, r은 신호선 지수 이동 평균입니다. 최적화 기준은 연간 계산에서 상대 편차 (RD)를 최소화하기 위해 사용되었으며, 최종 평균 유동성은 초기 자본보다 높습니다.

5.4 결과.

통화 호주 달러 트러스트 (FXA)

통화 공유 유로 트러스트 (FXE)

영국 파운드 스털링 트러스트 (FXB)

통화 가치 캐나다 달러 트러스트 (FXC)

통화 공유 스위스 프랑 트러스트 (FXF)

통화 공유 일본 엔 트러스트 (FXY)

로봇과 ETF의 자동 거래 결과.

자동 로봇이 복귀합니다.

평균 연간 수익 OPT (2001-07)

연평균 수익률 TEST (2008-11)

평균 연간 수익 (TOT) (2001-11)

연간 연간 수익 OPT (2001-07)

총 연간 회귀 테스트 TEST (2008-11)

총 연간 수익 (TOT) (2001-11)

총 연간 수익 TEST & lt; 0 년?

총 연간 수익률 TEST 선형?

상응하는 ETF가 반환됩니다.

평균 연간 수익률 ETF (2008-11)

누계 연간 수익률 ETF (2008-11)

총 연간 수익 ETF & lt; 0 년?

연간 연간 ETF 수익은?

ETF 대 각 통화 쌍에 대한 자동 작업 로봇의 최적 구성의 총 연간 수익 (테스트 기간 : 2008-2011)

AUD / USD와 USD / JPY를 제외한 자동차 자동 로봇의 연평균 수익률은 대체로 높았으며 (GBP / USD와 USD / CAD), 경우에 따라 EUR / USD와 USD / CHF).

최악의 성과는 2010 년이었고 AUD / USD, GBP / USD 및 USD / JPY는 매우 부정적 결과를 보였습니다. 그럼에도 불구하고, 로봇은 2010 년 EUR / USD와 USD / CHF로 매우 긍정적 인 결과를 도출했습니다. 일부 페어링과 몇 년 동안 로봇은 부정적인 수익 만 관리했지만 손실은 미미했습니다.

최적화 단계의 평균 수익률은 테스트 단계의 평균 수익률보다 높아야하지만, 최적화 단계에서의 평균 수익률은 테스트 단계에서 EUR / USD, GBP / USD, USD / CAD, 및 USD / CHF. 일부 쌍에서의 이러한 개선은 상당했다. 또한 테스트 단계에서 최적화 단계의 평균 수익률이 개선되지 않은 통화 쌍의 경우 AUD / USD 및 USD / JPY와 같이 크게 감소하지 않았습니다.

실적 결과는 기본 통화가 USD인지 여부에 달려 있지 않습니다. 이 증거는 USD / CHF (기본 USD) 및 EUR / USD (기본 EUR)에서 높은 평균 수익률입니다.

놀랍게도, 총 수익은 EUR / USD 및 USD / CAD에 대한 자동 작업 로봇의 테스트 단계에서 선형 적이었습니다. USD / CHF의 경우 수익성이 가장 우수 함에도 불구하고 성장률은 다소 낮았습니다. 다른 모든 쌍 (AUD / USD, GBP / USD 및 USD / JPY)은 2010 년의 총 수익률이 전반적으로 하락한 유사한 행동 패턴을 따랐습니다.

자동 거래 로봇은 EUR / USD, GBP / USD, USD / CAD 및 USD / CHF와 같은 6 개의 통화 쌍 중 4 개에서 ETF보다 평균 연간 수익률이 높았으며 수익률 간에는 상당한 차이가있었습니다 (경우에 따라 20 % , 그러나 결코 5 % 미만). 자동차 로봇의 평균 연간 수익률이 ETF (즉, AUD / USD 및 USD / JPY)의 연간 수익률보다 낮은 두 가지 경우에 차이가 10 %를 초과하지 않았습니다.

자동 로봇은 모든 통화 쌍에 대해 양의 수익을 냈습니다. 이것은 모든 ETF의 경우는 아니 었습니다. 일부는 부정적인 총 수익을 산출했다. 자동 로봇은 모든 통화 쌍에서 긍정적 인 연간 평균 수익률을 산출했습니다. 반환 값의 최대 값은 23.57 % (USD / CHF)에서 최소 1.60 % (USD / JPY)까지입니다. 반대로 ETF 통화 몫 GBP 트러스트는 음의 연평균 수익률 (-3.38 %)을 산출했으며 ETFs 통화 쉐어 EUR 트러스트 및 통화 쉐어 즈 CAD 트러스트는 연 평균 수익률 (0.20 %에서 1.25 %)을 나타 냈습니다.

자동 작업 로봇의 총 수익률에 대한 부분 결과는 2010 년 AUD / USD에 대해서만 마이너스였습니다 (값이 -4.58 %로 떨어졌을 때). 반대로 통화 스왑 (CHF Trust and Currency Shares JPY Trust)을 제외한 ETF는 일반적으로 부분 집합 수익 측면에서 음의 수익성으로 떨어졌습니다. Currency Shares GBP Trust로부터 매년 부정적 부분 누적 수익률이이 결과를 보여줍니다.

오토 트레이싱 로봇의 경우 (2 가지 경우 제외)보다 훨씬 낮지 만, ETF에 대한 총 수익률의 추세는 로봇의 경우보다 선형 패턴을 따릅니다. 예외는 EUR / USD, USD / CAD 및 USD / CHF 쌍으로, 특히 EUR / USD의 경우 전체 수익률의 경향이 거의 선형입니다.

5.5 결론.

본 연구는 특정 금융 시장의 기술적 분석에 기반한 거래 활동이 긍정적 인 수익을 가져올 수 있음을 보여줍니다. 우리는 주요 통화 쌍에 적용되는 외환 자동 로봇을 사용했습니다. 이는 최적화 (샘플 내) 단계에서 생성 된 최적 설정을 기반으로 한 테스트 (샘플 밖) 단계에서 긍정적 인 수익을 가져 왔습니다. 두 단계의 결과를 종합적으로 분석 한 결과, 자동 로봇의 최적화 프로세스가 6 개 통화 쌍 모두에 성공적 이었음을 알 수 있습니다. 또한 최적화 프로세스가 만족스러운 수익을 창출했는지 분석했습니다. (우리는 이러한 통화 쌍에 대해 긍정적 인 결과와 만족스러운 수익을 얻었습니다.)이를 위해 이러한 성과 값을 동질적인 금융 상품 인 ETF (Exchange - Traded Fund)의 수익률과 비교했습니다. 자동 거래 로봇은 6 개의 통화 쌍 중 4 개의 통화 쌍에서 ETF를 능가했습니다.

우리의 주요 결론은 효율적인 시장 가설에 위배되는 방법을 사용하여 이익과 이익에 대한 긍정적 인 수익이 창출되었다는 것입니다. 따라서이 연구는 시장 효율성을 창출하는 이론에 대한 또 다른 경험적 증거이다. 특히, 결과는 Kendall (1953), Roberts (1959), Fama (1965, 1970) 및 Samuelson (1965)의 연구로 거슬러 올라간 효율적인 시장 가설을 반박합니다. 이 글의 진기함은 금융 시장에서 기업 혁신이 매우 중요하다는 접근 방식에 있습니다.

Many authors have tried to broaden the theoretical scope of the efficient market hypothesis (Yao and Tan 2000 ; Clarke et al. 2001 ; Santos Arrarte 2007 ) or have attempted to provide empirical evidence in favor of such a hypothesis (Ball and Brown 1968 ; Fama et al. 1969 ; Grossman and Stiglitz 1980 ; Timmermann and Granger 2004 ). The present study, however, is closely aligned with research that supports the existence of market anomalies, and that challenges the assumptions of market efficiency and randomness in prices. This movement began in the sixties, and contributions in this vein continue to arise today (Working 1960 ; Ball and Brown 1968 ; Shiller 1981 ; Debondt and Thaler 1985 ; Fama and French 1992 ; Malkiel 2003 , 2005 ; Dupernex 2007 ; Tsang 2009 ; Chourmouziadis 2010 ).

In the spirit of research against market efficiency, the present study used historical data to obtain different configurations for an autotrading robot for six currency pairs (AUD/USD, EUR/USD, GBP/USD, USD/CAD, USD/CHF, and USD/JPY). This robot yielded profits (2008 to August 2011) utilizing no information sources other than historical data series (2001–2007). This article provides strong and consistent empirical evidence that contradicts the efficient market hypothesis, and shows that it is possible to develop a financial strategy to profit from forex markets. This represents a contribution to entrepreneurship in finance.

Acknowledgment.

Authors gratefully acknowledge support from the Universitat Politècnica de València through the project Paid-06-12 (Sp 20120792).

참조.

저작권 정보.

저자 및 제휴사.

Antonio Alonso-González 1 author Marta Peris-Ortiz 2 Vicente Almenar-Llongo 3 1. Universidad Sergio Arboleda Bogotá Colombia 2. Universitat Politecnica de Valencia Valencia Spain 3. Universidad Catolica de Valencia “San Vicente Martir” Valencia Spain.

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목차.

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Switch Edition.

&부; 2017 Springer International Publishing AG. 스프링거 자연의 일부입니다.

Foreign Exchange Market Efficiency Tests in Sub-Saharan Africa.

추상.

Are frequents in freely floating exchange rates attributable to stabilising speculation reflecting changes in the fundamental determinants of currencies or to destabilising behaviour of various kinds, driving prices away from fundamentals, and creating 'excess' volatility? This paper, motivated by the need to assess appropriate tests for efficiency for the growing range of liberalised and liberalising foreign exchange markets in Sub-Saharan African countries, has the following objectives: ( ) briefly to survey the empirical methodology for testing market efficiency in the forex market, with an emphasis on integrating the new cointegration methodology; (ii) highlighting the significant data difficulties in empirical work, given controls and frequent structural breaks, for the use of these techniques in Africa; (iii) illustrating the way in which some of these techniques can be applied in South Africa and some other African countries; and (iv) suggesting further research on efficiency that could be carried out using similar data. Copyright 1997 by Oxford University Press.

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서지 정보.

Issue (Month): 3 (Supplement)

Phone: +44-(0)1865 271084.

Fax: 01865 267 985.

외환 동두천시

Monday 26 March 2018

외환 시장 효율성에 대한 경험적 테스트

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