Technical analysis and the strategy-based portfolio versus random one
محل انتشار: مجله مالی ایران، دوره: 3، شماره: 2
سال انتشار: 1398
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 150
فایل این مقاله در 22 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_IJFIFSA-3-2_004
تاریخ نمایه سازی: 24 فروردین 1401
چکیده مقاله:
Market participants use different tools basically technical or fundamental analysis to have a higher return in constructing a well-maintained portfolio. Examining the efficiency of technical strategies in creating a portfolio is the main objective of this study. Technical analysis is based on using historical trading data to launch selling and buying rules that maximize return and still control risks of loss. We use the adjusted trading data of ۵۰ active stocks in the Tehran Stock Exchange as our sample which includes daily trading data from ۲۰۰۸ to ۲۰۱۹. We construct two types of portfolio; strategy-based portfolio versus random one. Then we calculate abnormal returns of each type of portfolio, applying the Monte-Carlo technique. Using Independent-Samples T-Test to compare means of the abnormal returns, our findings show that there is a significant positive abnormal return for both strategies applied in constructing a portfolio (۰.۰۵۷ and ۰.۰۶۲ mean difference for the first and second strategy, respectively), confirming the higher efficiency of applying technical strategies in portfolio management. Therefore, it is suggested to have and apply a strategy or combination of strategies for trading as an active participant, instead of constructing, rebalancing and maintaining one’s portfolio only by chance, since there will be undesirable results in the long-run.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Mohammad Bagher Karimi
, PhD Candidate, Department of Financial Management, Kish International Campus, University of Tehran, Tehran, Iran.
Reza Tehrani
Prof., Faculty of Management, University of Tehran, Tehran, Iran.
Mohammad Hossein Ghaemi
Associate Prof., Faculty of Social Sciences, Imam Khomeini International University, Gazvin, Iran.
Seyyed Mojtaba Mirlohi
Assistant Prof., Faculty of Industrial Engineering and Management, Shahrood University of Technology, Shahrood, Iran.
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :