Application of technical analysis on algorithmic trading
Application of technical analysis on algorithmic trading
bakalářská práce (OBHÁJENO)

Zobrazit/ otevřít
Trvalý odkaz
http://hdl.handle.net/20.500.11956/70974Identifikátory
SIS: 137554
Kolekce
- Kvalifikační práce [18347]
Autor
Vedoucí práce
Oponent práce
Křehlík, Tomáš
Fakulta / součást
Fakulta sociálních věd
Obor
Ekonomie
Katedra / ústav / klinika
Institut ekonomických studií
Datum obhajoby
18. 6. 2014
Nakladatel
Univerzita Karlova, Fakulta sociálních vědJazyk
Angličtina
Známka
Velmi dobře
Klíčová slova (česky)
technická analýza, akciové trhy, automatické obchodní systémy, cenové indikátory, opožděné ukazateleKlíčová slova (anglicky)
technical analysis, financial markets, automatic trading, algoritmic trading profitability, price indicators, backtesting, market timingTato bakalářská práce se zabývá otázkou výnostnosti algortimického obchodování založeného na trendových indikátorů a indikátorů momenta a zdali je možno obdržet systematický profit. Práce shrnuje relevantní literaturu za posledních 100 let ke zjištění toho, zdali fundamentální procesy mohou být kvantifikovány a modelovány. Na třech zásadních amerických akciových indexech je poté testováno několik strategií k určení, zdali v dlouhém období může aktivní obchodování předčit pasivní investici. Přínos práce leží v backtestingu několik strategií and interpretaci výsledků vzhledem k unikátním vlastnostem jednotlivých indexů.
The thesis takes on the question of profitability of algorithmic trading based on trend and momentum indicators and examines whether or not it is possible to acquire systematic profits. It reviews the development of relevant literature over the last 100 years to determine whether the inner workings of the market can be quantified and plausibly modelled. On three major U.S. stock indices are then tested several different strategies to determine whether in the long- term, passive investment can be outperformed by active trading. Merit of the work lies in backtesting several strategies and interpreting the results according to unique characteristics of the indices.