Добро пожаловать в клуб

Показать / Спрятать  Домой  Новости Статьи Файлы Форум Web ссылки F.A.Q. Логобург    Показать / Спрятать

       
Поиск   
Главное меню
ДомойНовостиСтатьиПостановка звуковФайлыКнижный мирФорумСловарьРассылкаКаталог ссылокРейтинг пользователейЧаВо(FAQ)КонкурсWeb магазинКарта сайта

Поздравляем!
Поздравляем нового Логобуржца Лен-усь со вступлением в клуб!

Реклама

На сайте снова проблемы - решаем - ждите.
Не работает АВТОРИЗАЦИЯ - вход для пользователей не возможен.
Скорее всего, проблемы решить можно только переездом на другой сервер, другой компании.
А такой переезд возможен только в следующем месяце.
Пока других решений не вижу.
Извиняюсь за неудобства.

Ваш администратор.

КНИЖНЫЙ МИР

Range-based Volatility Estimation and Forecasting   Daniel Bencik

Range-based Volatility Estimation and Forecasting

96 страниц. 2012 год.
LAP Lambert Academic Publishing
The work presented in this book views volatility modeling from the standpoint of a short term investor or speculator whose investment horizon does not exceed one trading day. A crucial question for such an investor is how large a move is to be expected once a position is open. For this purpose, predictions of different volatility measures provide different levels of usefulness. An above average standard deviation prediction indicates higher volatility, however it is difficult to assess the exact extent of future price movement, as there is no clear connection between standard deviation and ranges (differences between highest and lowest daily prices). A proper prediction of the day's range is, however, helpful as it can be directly translated into profit targets, stop losses, etc., and thus can be used for the management of an open position. Specifically, in this thesis we use an array of different models to predict daily ranges. We investigate the information content of lagged...
 
- Генерация страницы: 0.04 секунд -