prikaz prve stranice dokumenta Estimacija linearnih trendova u financijskim vremenskim nizovima
Rad nije dostupan
završni rad
Estimacija linearnih trendova u financijskim vremenskim nizovima
Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2016. urn:nbn:hr:168:047850
Kovačević, Tomislav
Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva

Institucijski repozitorij: Repozitorij FER-a

Citirajte ovaj rad

Kovačević, T. (2016). Estimacija linearnih trendova u financijskim vremenskim nizovima (Završni rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:047850

Kovačević, Tomislav. "Estimacija linearnih trendova u financijskim vremenskim nizovima." Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2016. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:047850

Kovačević, Tomislav. "Estimacija linearnih trendova u financijskim vremenskim nizovima." Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2016. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:047850

Kovačević, T. (2016). 'Estimacija linearnih trendova u financijskim vremenskim nizovima', Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, citirano: 12.01.2025., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:047850

Kovačević T. Estimacija linearnih trendova u financijskim vremenskim nizovima [Završni rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva; 2016 [pristupljeno 12.01.2025.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:047850

T. Kovačević, "Estimacija linearnih trendova u financijskim vremenskim nizovima", Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb, 2016. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:047850

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:047850
Podaci o radu
NaslovEstimacija linearnih trendova u financijskim vremenskim nizovima
Naslov (engleski)Linear trend estimation in financial time series
AutorTomislav Kovačević
MentorZvonko Kostanjčar (mentor)
Član povjerenstvaZvonko Kostanjčar (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaMarko Subašić (član povjerenstva)
Član povjerenstvaJuraj Petrović (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva
Zagreb
Datum i država obrane2016-09-09, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Elektrotehnika
Sažetak
Strategije trgovanja trendom temelje se na indikatorima trenda. Kao indikator trenda mogu nam poslužiti mnogobrojne matematičke procjene vremenske serije. Procjene vremenske serije ovise o svojim parametrima. Često nam jedna procjena nije dovoljna te njenu snagu i potvrdu možemo dobiti koristeći isti indikator trenda, ali varirajući njegove parametre. Za SMA to je duljina vremenskog okvira, dok je za L1 trend filtriranje to duljina vremenskog okvira kao i smisleni raspon lambdi za odabrani okvir. Ovisno o parametrima indikatora, oni će brže odnosno sporije reagirati na promjene vremenske serije, a upravo koristeći veći broj parametara za procjenu serije možemo dobiti bolju potvrdu i snagu trenda u prosjeku. „Sigurnijim“ indikatorom trenda, lakše je osmisliti strategiju trgovanja koja garantira veću dobit uz manji rizik. Koristeći L1 trend filtriranje pokušavamo postići snagu i potvrdu trenda, te na temelju dobivenog rezultata osmisliti i opisati strategiju trgovanja koja osigurava što veću dobit. Svi dobiveni rezultati prikazani su na ilustrirajućim primjerima.
Sažetak (engleski)
Trend strategies are based on trend indicators. As an indicator of the trend we can use numerous mathematical estimations of the given time series. Estimates of the time series depend on their parameters. Often, one assessment of time series is not enough for us, so strength and confirmation of the trend can be obtained using the same indicator, but varying its parameters. For the Simple Moving Average it's the length of the time period, while for L1 trend filtering it is the length of time period as well as a meaningful range of lambda parameter for the selected period. Depending on the parameters of indicators, they will more quickly or more slowly react to changes in the time series, but just using a larger number of parameters to estimate the series we can get a better confirmation of the trend strength in average. With safer trend indicator, it is easier to devise a trend strategy that guarantees higher profits with less risk. By using the L1 trend filtering we are trying to achieve power and confirmation of the trend and afterwards based on the results, design and describe the trend trading strategy that provides higher profits. All the results are shown in the illustrating examples.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:168:047850
Studijski programNaziv: Elektrotehnika i informacijska tehnologija
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: preddiplomski
Akademski / stručni naziv: sveučilišni/a prvostupnik/ prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka elektrotehnike i informacijske tehnologije (univ. bacc. ing. el. techn. inf.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaZatvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Javna napomena
Datum i vrijeme pohrane2018-02-06 09:50:51