Technical Analysis for Algorithmic Pattern Recognition (Paperback)

Prodromos E. Tsinaslanidis

ISBN 10: 3319353950 ISBN 13: 9783319353951
Edité par Springer International Publishing AG, Cham, 2016
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Description :

Paperback. The main purpose of this book is to resolve deficiencies and limitations that currently exist when using Technical Analysis (TA). Particularly, TA is being used either by academics as an economic test of the weak-form Efficient Market Hypothesis (EMH) or by practitioners as a main or supplementary tool for deriving trading signals. This book approaches TA in a systematic way utilizing all the available estimation theory and tests. This is achieved through the developing of novel rule-based pattern recognizers, and the implementation of statistical tests for assessing the importance of realized returns. More emphasis is given to technical patterns where subjectivity in their identification process is apparent. Our proposed methodology is based on the algorithmic and thus unbiased pattern recognition. The unified methodological framework presented in this book can serve as a benchmark for both future academic studies that test the null hypothesis of the weak-form EMH and for practitioners that want to embed TA within their trading/investment decision making processes. The main purpose of this book is to resolve deficiencies and limitations that currently exist when using Technical Analysis (TA). Shipping may be from our Sydney, NSW warehouse or from our UK or US warehouse, depending on stock availability. N° de réf. du vendeur 9783319353951

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Synopsis :

Technical Analysis.- Preprocessing Procedures.- Assessing the Predictive Performance of Technical Analysis.- Horizontal Patterns.- Zigzag Patterns.- Circular Patterns.- Technical Indicators.- A Statistical Assessment.- Dynamic Time Warping for Pattern Recognition.

À propos de l?auteur:

Prodromos E. Tsinaslanidis, Ph.D., is Lecturer of Finance in the Business School at the Canterbury Christ Church University. Dr. Tsinaslanidis' research interests include technical analysis, pattern recognition, efficient market hypothesis and design and assessment of investment and trading strategies.

Achilleas D. Zapranis, Ph.D., is Professor of Finance in the Department of Accounting and Finance at the University of Macedonia, where he is also Rector. In addition, Dr. Zapranis is a member of the Board of Directors of Thessaloniki's Innovation Zone.



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Détails bibliographiques

Titre : Technical Analysis for Algorithmic Pattern ...
Éditeur : Springer International Publishing AG, Cham
Date d'édition : 2016
Reliure : Paperback
Etat : new

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Tsinaslanidis, Prodromos E.
Edité par Springer 2016-08, 2016
ISBN 10 : 3319353950 ISBN 13 : 9783319353951
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Etat : New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Proposes unbiased, novel rule-based techniques for recognizing technical patterns Implements a statistical framework for assessing realizing returnsPresents a unified methodological framework Prodromos E. Tsinaslanidis, Ph. N° de réf. du vendeur 448746728

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Taschenbuch. Etat : Neu. Technical Analysis for Algorithmic Pattern Recognition | Achilleas D. Zapranis (u. a.) | Taschenbuch | xiv | Englisch | 2016 | Springer International Publishing | EAN 9783319353951 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu Print on Demand. N° de réf. du vendeur 109581830

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Taschenbuch. Etat : Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - The main purpose of this book is to resolve deficiencies and limitations that currently exist when using Technical Analysis (TA). Particularly, TA is being used either by academics as an 'economic test' of the weak-form Efficient Market Hypothesis (EMH) or by practitioners as a main or supplementary tool for deriving trading signals. This book approaches TA in a systematic way utilizing all the available estimation theory and tests. This is achieved through the developing of novel rule-based pattern recognizers, and the implementation of statistical tests for assessing the importance of realized returns. More emphasis is given to technical patterns where subjectivity in their identification process is apparent. Our proposed methodology is based on the algorithmic and thus unbiased pattern recognition. The unified methodological framework presented in this book can serve as a benchmark for both future academic studies that test the null hypothesis of the weak-form EMH and for practitioners that want to embed TA within their trading/investment decision making processes. N° de réf. du vendeur 9783319353951

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Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -The main purpose of this book is to resolve deficiencies and limitations that currently exist when using Technical Analysis (TA). Particularly, TA is being used either by academics as an 'economic test' of the weak-form Efficient Market Hypothesis (EMH) or by practitioners as a main or supplementary tool for deriving trading signals. This book approaches TA in a systematic way utilizing all the available estimation theory and tests. This is achieved through the developing of novel rule-based pattern recognizers, and the implementation of statistical tests for assessing the importance of realized returns. More emphasis is given to technical patterns where subjectivity in their identification process is apparent. Our proposed methodology is based on the algorithmic and thus unbiased pattern recognition. The unified methodological framework presented in this book can serve as a benchmark for both future academic studies that test the null hypothesis of the weak-form EMH and for practitioners that want to embed TA within their trading/investment decision making processes. 220 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9783319353951

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