Přejít k hlavnímu obsahu

Přihlášení pro studenty

Přihlášení pro zaměstnance

Publikace detail

Automatic head and shoulders pattern recognition using nonlinear statistical modelling
Autoři: Heckenbergerová Jana | Marek Jaroslav | Mejznar Jakub
Rok: 2013
Druh publikace: článek ve sborníku
Název zdroje: APLIMAT 2013, 12th Conference on Applied Mathematics, Proceedings
Název nakladatele: Slovenská technická univezita v Bratislave
Místo vydání: Bratislava
Strana od-do: P32 - 11pp
Tituly:
Jazyk Název Abstrakt Klíčová slova
cze Detekce formace hlava a ramena pomocí nelineárního statistického modelu Grafické formace jsou jednou ze základních kapitol technické analýzy, disciplíny shrnující všechny metody pro finanční spekulace na trhu. Formace, známé jako vlajka, hlava a ramena či trojúhelník, jsou většinou nalezeny experty až dlouho po jejich výskytu. Uvádí se, že výskyt grafické formace určuje trend budoucího vývoje ceny. V tomto příspěvku je představen nový algoritmus pro automatickou detekci formace hlava s rameny. Jeho odvození je založeno na aproximaci dat nelineární funkcí a odhadu neznámých parametrů s pomocí regresního statistického modelu. Metodologie postupu je testována na dlouhé časové řadě průměrných DJ indexů. V závěru je provedena statistická analýza úspěšnosti jednotlivých nákupních strategií. Výsledky ukazují, že objevení grafické formace nemá významný vliv na budoucí vývoj cen akcií. Technická analýza, Grafické formace, Nelineární aproximace, Regresní model a linearizace, Index determinace
eng Automatic head and shoulders pattern recognition using nonlinear statistical modelling Chart Pattern recognition is one of the keystone of Technical Analysis, discipline that concentrates all methods of market development evaluation. Graphical formations such as Head and Shoulders, Flag or Triangle are usually detected only visually by experts long after their appearance. The aim of presented contribution is introduction of new automatic algorithm for Head and Shoulders Pattern (HaSP) detection. The algorithm is based on nonlinear function approximation and statistical estimation of unknown parameters. Whole procedure is tested in Case Study consisting long time series of Dow Jones average indexes. In the end, the successfulness of different market strategies is tested by statistical analysis of percentage profit. Results show that pattern appearance does not have significant effect on prices development. Technical analysis, Chart patterns, Market Strategies, Nonlinear approximation, Regression model, Linearization, Index of determination.