MCarloRisk for Stocks & ETFs 17.8
Bạn sẽ có thể tải xuống trong 5 giây.
Về MCarloRisk for Stocks & ETFs
Giá cổ phiếu / phân tích rủi ro xác suất và tối ưu hóa cho người đàn ông thông thường. Xem thêm hỗ trợ mới của chúng tôi cho các loại tiền điện tử hàng đầu. Bây giờ với sự hỗ trợ danh mục đầu tư, phân tích tương quan / hồi quy theo cặp về lợi nhuận hàng ngày và tối ưu hóa danh mục đầu tư. Tính về phía trước (giá, xác suất) cho danh mục đầu tư trọng số cổ phiếu của bạn. Không giống như các trình tối ưu hóa folio khác, mã này không giả định tính bình thường của lợi nhuận, cũng không yêu cầu bạn nhập ước tính biến động ... chúng được tính từ dữ liệu trả về lịch sử công cộng và bạn có thể biết nó quay lại bao xa để tính toán biến động. Hãy thử một số tối ưu hóa và so sánh với kết quả từ các mã khác! Nguồn cấp dữ liệu chính là IEX sáng tạo. Tại sao dựa vào lá trà của biểu đồ đọc khi bạn có thể áp dụng số liệu thống kê thực tế và dữ liệu lịch sử lấy mẫu lại để phân tích của bạn? Trong khi các công cụ biểu đồ như dải Bollinger, đường trung bình động và nến chỉ được tạo trên dữ liệu lịch sử, ứng dụng này lấy dữ liệu trong quá khứ và phối lại nó thông qua các phương pháp Monte Carlo để tạo ra hàng ngàn lần đi bộ giá trong tương lai có thể, sau đó tính toán xác suất của những kết quả giá đó. Cũng hoạt động cho các quỹ ETF giống như cổ phiếu và ETF ngắn (ví dụ.SH = SPY ngắn). Ước tính phân phối giá trong tương lai bằng cách sử dụng lý thuyết đi bộ ngẫu nhiên, nơi các mẫu ngẫu nhiên được chọn từ lịch sử của cổ phiếu được đề cập. Người dùng có thể kiểm soát thời gian sử dụng dữ liệu lịch sử để chỉ nắm bắt "kỷ nguyên" hiện tại hoặc tính đến hành vi lịch sử lâu dài. Tích hợp các công cụ kiểm tra, xác minh và điều chỉnh mô hình. -- Chi tiết -- Ứng dụng này mô hình cổ phiếu hàng ngày trở lại như là một quá trình stochastic ổn định và ước tính một phân phối giá trong tương lai của Monte Carlo lấy mẫu lại từ một "phân phối thực nghiệm" của một tập hợp con người dùng chỉ định trước (được biết đến) lợi nhuận hàng ngày. Đảm bảo nhấn nút Chạy Monte trên tab Monte Carlo sau khi thay đổi cài đặt hoặc tải xuống tập dữ liệu mới. Ứng dụng này tải dữ liệu lịch sử từ IEX dưới dạng dữ liệu cơ bản để làm mẫu lại. Giá được chuyển đổi thành lợi nhuận hàng ngày [P(t)/P(t-1)] trước khi lấy mẫu lại. Người dùng có thể chọn cách xa trở lại để resample. Bằng cách ước tính phân phối xác suất giá trong tương lai tại chân trời đầu tư do người dùng chỉ định theo cách này, chúng tôi có thể đưa ra ước tính rủi ro mất mát theo cách quy tắc ngón tay cái, cho xấp xỉ đầu tiên. Báo cáo ước tính giá và %loss ước tính ở mức thường được sử dụng của phân vị 1 và phân vị thứ 5 (rủi ro 1% và 5%). Cũng báo cáo ra ước tính giá trung bình (phân vị thứ 50) tại số ngày nhất định về phía trước. Tính toán được thực hiện trên dữ liệu giá đóng cửa hàng ngày. Một bộ lọc sốc nhân tạo được cung cấp, có thể được sử dụng để từ chối lấy mẫu lại lợi nhuận trước đó lớn giả tạo (do chia tách hoặc định giá lại nhân tạo khác không ảnh hưởng đến giá trị cơ bản của tài sản). Lý thuyết hoạt động được mô tả chi tiết trong tab Lý thuyết. Mô hình ngẫu nhiên có thể được điều chỉnh hoặc hiệu chuẩn bằng cách điều chỉnh số ngày tối đa về phía sau để lấy mẫu và / hoặc trở lại trong trọng lượng tuyến tính thời gian. Stochastic Model Validation (backtest) tính năng: Trên tab Monte Carlo, bạn có thể giữ lại bất kỳ số ngày gần đây nào từ mô hình và sau đó vẽ kết quả dự báo rủi ro ngẫu nhiên dưới dạng phong bì bị ràng buộc thấp hơn ở mức 1% và %5 và tất cả các mức xác suất ước tính (rủi ro) khác một cách động sau khi chạy mô hình hoàn tất. Tab Xác thực: Điều này cho phép bạn thực hiện xác thực đầy đủ về mô hình của mình bằng cách giữ lại một số điểm, tính toán mô hình, so sánh dự đoán về phía trước của mô hình so với dữ liệu dự trữ thực tế và lặp lại điều này theo thời gian cho tất cả các điểm được giữ lại. Nhà cung cấp ứng dụng không đưa ra tuyên bố về sự phù hợp của ứng dụng này cho bất kỳ mục đích nào và người dùng nên tham khảo ý kiến cố vấn đầu tư trước khi đưa ra quyết định đầu tư.