فراکتال در بازارهای مالی

منوچهر حامدی 2020-07-14

1 606 2 دقایق

Фрактальный анализ финансовых рынков Петерс Э.(Peters E.) , 2004

استراتژی معاملاتی فراکتال بلستر

نمونه فیلم - دوره طراحی استراتژی - مدیریت ریسک و سرمایه. بازار با نوسانات شدید، بهترین فرصت برای نوسان گیری است. به عنوان مثال ، برای جفت یورو استراتژی معاملاتی فراکتال بلستر / دلار آمریکا (یورو / دلار آمریکا) 2 پیپ و برای جفت دلار استرالیا / دلار آمریکا (حسابرس / دلار آمریکا) ، در حال حاضر سه پیپ است. برای ارزهای عجیب و غریب ، گسترش حتی بیشتر خواهد شد .

اقدام پژوهی معلم پایه دوم ابتدایی چگونه توانستم رنگ آمیزی دانش آموزم افشین را در کلاس دوم دبستان بهبود بخشم .؟اقدام پژوهی معلم پایه دوم ابتدایی چگونه توانستم رنگ آمیزی دانش آموزم افشین را در کلاس دوم دبستان بهبود بخشم… انواع روش های تحلیلی در بازار سرمایه: بطور عمومی سه نوع روش تحلیلی در بازارهای مالی رایج است که عبارتند از

شروع این کار ساده تر نمی شود، زیرا MQL5 در واقع با ترمینال تجاری MT4 شما ساخته شده است، بنابراین حساب جدید HotForex Auto خود را باز کرده و عضو MQL5، یکی از بزرگترین جوامع تجاری در جهان می شود. رقابت در این محیط کاملاً زیاد است ، اما به یاد داشته باشید که همه می توانند سفارشی دریافت کنند که نه تنها سود مورد نظر را به همراه داشته باشد ، بلکه باعث افزایش رتبه و افزودن کار جدید به نمونه کارها شود.

📅 تاریخ میلادی: 22 آپریل 2019 📆 تاریخ شمسی: 2 اردیبهشت 1398.

لیست رتبه بندی شرکت های کارگزاری در این لینک قرار دارد که اطلاعات خوبی به شما در انتخاب کارگزاری خوب می دهد. دیجیاتو هیچ توصیه‌ای به مخاطبان گرامی نسبت به انتخاب یا عدم انتخاب یک کارگزاری خاص ندارد. 🔻 🔻 استراتژی معاملاتی فراکتال بلستر ارزهای رمز نگاری شده Cryptocurrencies جفت ارزهای دیجیتال از جمله Bitcoin ، Ethereum و Litecoin را در بروکر باینری Binary Com ترید کنید .

استراتژی معاملاتی پایــــه #3 (خطوط میانگین متحرک 28 و 100)

باینری آپشن روشی برای کسب درآمد اینترنتی و آنلاین از بازارهای مالی. بی‌ شک گرد مضمون‌ ها و نکته‌ های تازه در شعر، به ویژه در غزل، گردیدن بسیار شایسته و در خور است؛ بدان شرط که نخست در این راه زیاده روی نکنند و دوم به خاطر معنی لفظ را بیهوده نگذارند؛ ولی بیان از. معنی فراکتال در بازارهای مالی واژهٔ ی در لغت‌ نامه دهخدا به فارسی، انگلیسی و عربی از واژه‌ یاب.

اسیلاتور دی تی

بروزترین اخبار اقتصادی و بازار بورس ایران و جهان به صورت جامع و حرفه ای. تحلیل روزانه فارکس در خصوص جفت ارزهای اصلی به صورت روزانه بر روی وب سایت فارکس سنتر تقدیم شما عزیزان خواهد شد - استراتژی معاملاتی فراکتال بلستر تحلیل تکنیکال - فارکس سنتر.

تجزیه و تحلیل بنیادی از گزینه های باینری ،استراتژی معاملاتی فراکتال بلستر

برای در امان ماندن از آسیبفرهنگ های وارداتی،توان تحلیل و سطح سواد رسانه ای مردم باید ارتقاء یابد.

پلتفرم معاملاتی متاتریدر5 احتمالاً بهترین و مدرن ترین. بهترین پلتفرم‌ ها وبسایت‌ هایی هستند که کاربران می توانند از طریق آن‌ ها. همچنین می توانید یک تابع را مستقیماً در نوار فرمول ثبت کنید. چرا که همانطور که شما میدانید فارکس بازار پویایی است استراتژی معاملاتی فراکتال بلستر که ممکن است هر استراتژی یا اکسپرت فارکسی را.

اگر نمودار قیمت به منطقه‌ای بالاتر از نوار بالایی برسد، به خصوص در یک روند رو به بالا، نشان‌دهنده قدرت روند است و رسیدن استراتژی معاملاتی فراکتال بلستر قیمت به بخش پایین‌تر از نوار پایینی، ضعف روند را نشان می‌دهد. تنها کاری که باید انجام دهید این است که در سایت مورد نظر خود ثبت نام کنید. شرایط خدمات را بپذیرید ، جزئیات پرداخت خود را تنظیم کنید و سپس فروشگاه خود را راه‌اندازی کنید. روند صعودی وجود دارد - این همان چیزی است که بازارهای مالی رشد ارزش یک دارایی را به قیاس با یک گاو ، که قربانی خود را در شاخ می زند ، می نامند. یک روند نزولی وجود دارد - این یک کاهش در ارزش هر ابزار مالی است ، به قیاس با خرس ، که قارچ خود فراکتال در بازارهای مالی را با پنجه آن از بالا به پایین میخکوب می کند.

خواص فراکتال چندگانه بازار مالی هند

هزینه ترجمه مقاله بر اساس تعداد کلمات مقاله انگلیسی محاسبه می شود.

این مقاله تقریباً شامل 3566 کلمه می باشد.

هزینه فراکتال در بازارهای مالی ترجمه مقاله توسط مترجمان با تجربه، طبق جدول زیر محاسبه می شود:

شرح	تعرفه ترجمه	زمان تحویل	جمع هزینه
ترجمه تخصصی - سرعت عادی	هر کلمه 70 تومان	7 روز بعد از پرداخت	249,620 تومان
ترجمه تخصصی - سرعت فوری	هر کلمه 140 تومان	4 روز بعد از پرداخت	499,240 تومان

Publisher : Elsevier - Science Direct (الزویر - ساینس دایرکت)

Journal : Physica A: Statistical Mechanics and its Applications , Volume 388, Issue 8, 15 April 2009, Pages 1593–1602

پیش نمایش مقاله خواص فراکتال چندگانه بازار مالی هند

چکیده انگلیسی

We investigate the multifractal properties of the logarithmic returns of the Indian financial indices (BSE & NSE) by applying the multifractal detrended fluctuation analysis. The results are compared with that of the US S&P 500 index. Numerically we find that qqth-order generalized Hurst exponents h(q)h(q) and τ(q)τ(q) change with the moments qq. The nonlinear dependence of these scaling exponents and the singularity spectrum f(α)f(α) show that the returns possess multifractality. By comparing the MF-DFA results of the original series to those for the shuffled series, we find that the multifractality is due to the contributions of long-range correlations as well as the broad probability density function. The financial markets studied here are compared with the Binomial Multifractal Model (BMFM) and have a smaller multifractal strength than the BMFM.

مقدمه انگلیسی

The financial markets exhibit very complex dynamics and in recent years have been the focus of some physicists’ attempts to apply statistical mechanics to economic problems. The financial markets are open systems in which many subunits interact nonlinearly in the presence of feedback [1] and many records of the non-stationary time series have been investigated [2], [3] and [4]. The simplest multifractal analysis is based on the standard partition function multifractal formalism, which has been developed for the multifractal characterization of normalized, stationary measurements [5], [6] and [7]. Unfortunately, this standard formalism does not give correct results for non-stationary time series that are affected by trends or that cannot be normalized. Thus, in the early 1990s an improved multifractal formalism was developed, the wavelet transform modulus maxima method (WTMM) [8], which is based on wavelet analysis and involves tracing the maxima lines in the continuous wavelet transform over all scales. The other method, the multifractal detrended fluctuation analysis (MF-DFA) [9], [21], [22], [23] and [24], is based on the identification of scaling of the qqth-order moments depending on the signal length and is a generalization of the standard DFA using only the second moment q=2q=2. The MF-DFA does not require the modulus maxima procedure in contrast to the WTMM method, and hence does not require more effort in programming and computing than the conventional DFA. On the other hand, often experimental data are affected by non-stationarity trends, which have to be well distinguished from the intrinsic fluctuations of the system in order to find the correct scaling behavior of the fluctuations. In addition very often we do not know the reasons for the underlying trends in collected data فراکتال در بازارهای مالی and even worse we do not know the scales of the underlying trends. Usually the available record data is small. For the reliable detection of correlations, it is essential to distinguish trends from the fluctuations intrinsic in the data. Hurst’s rescaled-range analysis [10] and other non-detrending methods work well if the records are long and do not involve trends. But if trends are present in the data, they might give wrong results. Detrended fluctuation analysis (DFA) is a well-established method for determining the scaling behavior of noisy data in the presence of trends without knowing their origin and shape [11], [12], [13], [14] and [15]. By comparing the multifractal-DFA results for the original time series with those of the shuffled time series one can distinguish two different kinds of multifractality: (i) Multifractality due to a broad probability density function for the values of the time series, this multifractality cannot be removed by shuffling the series. (ii) Multifractality due to different long-range correlations for small and large fluctuations, here the corresponding shuffled series will exhibit non-multifractal scaling, since all long-range correlations are destroyed by the shuffling procedure. If both kinds of multifractality are present in a given time series than the shuffled series will show weaker multifractality than the original one [9]. The Hurst exponent, proposed by Hurst [10] provides a measure for long-term memory and fractality of a time-series. Since it is robust with few assumptions about the underlying system, it has broad applicability for time-series analysis and gives information about the stochastic phenomena behind the fluctuations present in the series. H=0.5H=0.5 indicates a random series, H>0.5H>0.5 and H

نتیجه گیری انگلیسی

The MF-DFA method allows a reliable multifractal characterization of the Indian financial markets (BSE and NSE indices) and the US S&P 500 index. We find that the multifractal scaling exponents h(q)h(q) and τ(q)τ(q) have a nonlinear dependence on the moment qq. On the basis of the nonlinearity of these scaling exponents and singularity spectrum f(α)f(α), we prove that the Indian and US markets both exhibit multifractality. By analyzing the results for the original and shuffled time series, we find that the multifractality in these financial markets is due to long-range correlations and broad probability density function. The above results are compared with the series generated by the BMFM. We find that the multifractal strengths for the financial markets are smaller than the BMFM.

Фрактальный анализ финансовых рынков: применение теории Хаоса в инвестициях и экономике

عنوان فارسی: تجزیه و تحلیل فراکتال بازارهای مالی: استفاده از تئوری هرج و مرج در سرمایه گذاری و اقتصاد
ناشر: Интернет-Трейдинг
سال: 2004
زبان: روسی
تعداد صفحه (نسخه چاپی - نسخه الکترونیکی): 286-286
شابک: 590236003X
نوع فایل: DJVU دانلود نرم افزار مطالعه
حجم: 5.00 مگابایت

دانلود این کتاب

افزودن خلاصه فارسی

خلاصه کتاب و اطلاعات بیشتر

Настоящая книга посвящена изложению гипотезы фрактального рынка, как альтернативе гипотезы эффективного рынка. Фракталы, как следствие геометрии Демиурга присутствуют повсеместно в нашем мире и играют существенную роль, в том числе, и в структуре финансовых рынков, которые локально случайны, но глобально детерминированы, по мнению автора. В книге будут рассмотрены методы фрактального анализа рынков акций, облигаций и валют, методы различения независимого процесса, нелинейного стохастического процесса и нелинейного детерминированного процесса и исследовано влияние этих различий на пользовательские инвестиционные стратегии и способности моделирования. Такие стратегии и способности فراکتال در بازارهای مالی моделирования тесно связаны с типом активов и инвестиционным горизонтом пользователя.Для риск-менеджеров, финансистов, инвестиционных стратегов, технических аналитиков рынка, а فراکتال در بازارهای مالی также индивидуальных инвесторов и валютных спекулянтов самостоятельно выходящих на финансовые рынки мира, в том числе, и на рынок FOREX и рынки России.

گزارش اشکال ⚠