Technical Analysis Strategy And Abnormal Returns In Tehran Stock Exchange (2008-2014)
Анотація
На сучасному етапі значного прогресу у фінансовій науці одним з найбільш поширених методів, який використовують інвестори, щоб прийняти інвестиційне рішення, є стратегія технічного аналізу, яка використовує знання передумов цін та пов’язані дані для прогнозу майбутніх цін. Загалом відповідно до різних думок існує три різних метода інвестування в акції: фундаментальний аналіз, технічний аналіз та стратегія купівлі й утримання. Це дослідження оцінює рентабельність стратегії технічного аналізу в отриманні аномального прибутку, використовуючи показники RSI (показник відносної сили), MFI (індекс грошового потоку), CCI (індекс товарного каналу), MACD (сходження/розходження змінних середніх), RFI (індекс відносної сили). Тому, оцінено прибутки торгового сигналу, здійсненого завдяки цим чотирьом показникам. У даному дослідженні були зібрані бізнес дані всіх компаній, прийнятих на фондову біржу Тегерану, та в період «між 2007 та 2013 роками» шляхом видалення тих компаній, які не мали суттєвої інформації, випробовування цього дослідження було здійснене на основі відповідних даних 25 компаній, посилаючись на вартість угоди. Результати виявили позитивні прибутки відповідно до технічного аналізу; прибутків показників технічного аналізу є значно вищими, ніж безризикова процентна ставка. Згідно з результатами, RSI, CCI, MACD, MFI мають в послідовності більше прибутків, та всі їх прибутки були вищими, ніж безризикова процентна ставка.
Завантаження
Посилання
2. Bulkowski, Thomas. 2013. Getting Started in Chart Patterns. Wiley.
3. Carmona René, Statistical Analysis of Financial Data, Springer Texts in Statistics, 2013.
4. Fama E. (1969) “Efficient Capital Markets: A Review of Theory and Empirical Works,” Papers and Proceedings of the Twenty-Eighth Annual Meeting of the American Finance Association, 28-30.
5. Ghobadi Mohsen. 2014. “Profitability of Technical Analysis Strategy to Earn Abnormal Returns in TSE(2007-2013).” Paper presented at The Accounting, Economics and Financial Management Conference, Tehran, Iran, October 26–27.
6. Ghobadi Mohsen. 2014. “Profitability of Technical Analysis Indicators to Earn Abnormal Returns in International Exchange Markets.” Journal of Economics, Finance and Accounting (JEFA) 2014, VOLUME 1, ISSUE 4, ISSN 2148-6697.
7. Lim Mark Andrew, a Handbook of Technical Analysis: The Practitioner’s Comprehensive Guide to Technical Analysis, Wiley, 2014.
8. MacKinlay, A.C. and M. Richardson (1991) “Using generalized method of moments to test meanvariance efficiency,” Journal of Finance, 46, 511-27.
9. MacKinlay, A.C. (1997) “Event Studies in Economics and Finance,” Journal of Economic Literature, 35, 13-39.
10. Park, J (1995) “A market microstructure explanation for predictable variations in stock returns following large price changes,” Journal of Financial and Quantitative Analysis, 30, 241-256.
11. Pring Martin J., Technical Analysis Explained, Wiley, 2013.
12. Trabelsi, Elleuch, J. L.,(2009)“Fundamental Analysis Strategy and the Prediction of Stock Returns”, International Research Journal of Finance and Economics, ISSN,1450-2887,Issue30.
13. Tonks Hon M T,.I, Momentum in the UK stock market , Journal of Multinational Financial Management, Title (or Abbreviated Title) of Journal, 13 (1), PP. 43–70. 2003.
14. Viskanta Tadas , Abnormal Returns: Winning Strategies from the Frontlines of the Investment Blogosphere, the McGraw-Hill companies, 2012
Переглядів анотації: 80 Завантажень PDF: 38
