MCarloRisk for Stocks & ETFs 17.8

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Preço de stock / analisador de risco de probabilidade e otimizador para o homem comum. Consulte também o nosso novo suporte para criptomoedas de topo. Agora com suporte de portfólio, análise de correlação/regressão de retornos diários e otimização de portfólio. Computa para a frente (preço,probabilidade) para o seu portfólio ponderado por ações. Ao contrário de outros otimizadores de folio, este código não assume a normalidade das devoluções, nem requer que você introduza estimativas de volatilidade... estes são calculados a partir de dados de retorno histórico público, e você pode dizer-lhe o quão longe para olhar para calcular a volatilidade. Experimente algumas otimizações e compare-se com os resultados de outros códigos! O feed principal de dados é o inovador IEX. Porquê confiar nas folhas de chá da leitura do gráfico quando pode aplicar estatísticas reais e dados resmaplados históricos à sua análise? Enquanto ferramentas de cartografamento como bandas Bollinger, médias móveis e castiçais são geradas apenas em dados históricos, esta aplicação pega em dados passados e remistura-os através dos métodos de Monte Carlo para gerar milhares de possíveis caminhadas de preços futuras, e depois calcula as probabilidades desses resultados de preços. Também funciona para ETFs semelhantes a stock e ETFs curtos (por exemplo.SH = SPY curto). Estima a futura distribuição de preços utilizando a teoria da caminhada aleatória, onde amostras aleatórias são escolhidas a partir da história do stock em questão. O utilizador pode controlar até que ponto o utilizador está a usar dados históricos para capturar apenas a "época" atual ou ter em conta o comportamento histórico a longo prazo. Ferramentas de afinação de fundos incorporadas, verificação e modelação. - Detalhes - Esta aplicação modela o stock diário retorna como um processo estocástico estável e estima uma futura distribuição de preços por Monte Carlo re-amostrando de uma "distribuição empírica" de um subconjunto especificado pelo utilizador de retornos diários anteriores (conhecidos). Certifique-se de que carrega no botão Run Monte no separador Monte Carlo depois de alterar as definições ou descarregar um novo conjunto de dados. Esta aplicação descarrega dados históricos do IEX como dados base para resamar. Os preços são convertidos para devoluções diárias [P(t)/P(t-1)] antes do resampling. O utilizador pode escolher até onde voltar a ser resampar. Estimando uma distribuição de probabilidades de preços futuros no horizonte de investimento especificado pelo utilizador desta forma, podemos dar estimativas de risco de perda de forma de polegar, para uma primeira aproximação. Relatórios estimativas de preços estimados e %perdas nos níveis geralmente utilizados de percentil 1 e 5º percentil (risco de 1% e 5%). Também relata estimativas de preços medianos (percentil 50) no número de dias a prazo. Os cálculos são realizados nos dados diários de preços de fecho. É fornecido um filtro de choque artificial, que pode ser usado para rejeitar o resampling de retornos anteriores que são artificialmente grandes (devido a divisões ou outras reavaliações artificiais que não afetam o valor subjacente do ativo). A teoria da operação é descrita em detalhe no separador Teoria. O modelo estocástico pode ser afinado ou calibrado ajustando o número máximo de dias para trás para amostra e/ou uma ponderação linear no tempo. Características de Validação de Modelos Estocásticos (backtest): No separador Monte Carlo, pode reter qualquer número de dias recentes do modelo e, em seguida, traçar os resultados da previsão de risco estocástico como envelopes de baixo nível a 1% e %5 e todos os outros níveis de probabilidade (risco) estimados dinamicamente após a execução do modelo. Separador validado: Isto permite-lhe realizar uma validação exaustiva no seu modelo, retendo vários pontos, computação do modelo, comparando a previsão avançada do modelo com os dados reais reservados, e repetindo-o ao longo do tempo para todos os pontos retidos. O provedor de aplicações não faz qualquer reclamação quanto à adequação desta aplicação para qualquer fim, e o utilizador deve consultar um consultor de investimento antes de tomar decisões de investimento.

história da versão

  • Versão 7.7 postado em 2010-12-31

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