Trend-Folgende Trading-Strategien in Warentermingeschäften: Eine Re-Prüfung Andrew C. Szakmary a. . , Qian Shen b. , Subhash C. Sharma c. Englisch: bio-pro. de/en/region/stern/magazin/...2/index. html Institut für Wirtschaftswissenschaften, Universität für Bodenkultur Wien, Institut für Wirtschaftswissenschaften, Universität Ulm, Carbondale, IL 62901, USA Erhalten 20. Februar 2008, Akzeptiert 7. August 2009, Online verfügbar 11. August 2009Dieses Papier untersucht die Performance der Trend-Trading-Strategien in Rohstoff-Futures-Märkte mit einem monatlichen Datensatz über 48xA0years und 28 Märkte. Wir finden, dass alle Parametrisierungen der doppelten gleitenden durchschnittlichen Crossover - und Kanalstrategien, die wir implementieren, in mindestens 22 der 28 Märkte positive Transaktionsrenditen nach Transaktionskosten liefern. Wenn wir unsere Ergebnisse auf den Märkten zusammenfassen, zeigen wir, dass alle Handelsregeln außerordentlich signifikante positive Renditen erzielen, die auch in den meisten Teilperioden der Daten vorherrschen. Diese Ergebnisse sind robust in Bezug auf die Reihe von Rohstoffen, mit denen die Handelsregeln umgesetzt werden, Verteilungsannahmen, Data-Mining-Anpassungen und Transaktionskosten und helfen, divergierende Evidenz in der existierenden Literatur über die Performance von Impuls und reinen Trendfolgen zu lösen Ist sonst schwer zu erklären. JEL-Klassifizierung Trendende Trading-Regeln Momentum Commodity-FuturesTrend-nachfolgende Trading-Strategien bei Warentermingeschäften: Eine erneute Überprüfung Dieses Papier untersucht die Performance von Trend-Trading-Strategien in Rohstoff-Futures-Märkten mit einem monatlichen Datensatz über 48 Jahre und 28 Märkte. Wir finden, dass alle Parametrisierungen der doppelten gleitenden durchschnittlichen Crossover - und Kanalstrategien, die wir implementieren, in mindestens 22 der 28 Märkte positive Transaktionsrenditen nach Transaktionskosten liefern. Wenn wir unsere Ergebnisse auf den Märkten zusammenfassen, zeigen wir, dass alle Handelsregeln außerordentlich signifikante positive Renditen erzielen, die auch in den meisten Teilperioden der Daten vorherrschen. Diese Ergebnisse sind robust in Bezug auf die Reihe von Rohstoffen, mit denen die Handelsregeln umgesetzt werden, Verteilungsannahmen, Data-Mining-Anpassungen und Transaktionskosten und helfen, divergierende Evidenz in der existierenden Literatur über die Performance von Impuls und reinen Trendfolgen zu lösen Ist sonst schwer zu erklären. Wenn Sie Probleme beim Herunterladen einer Datei haben, überprüfen Sie, ob Sie die richtige Anwendung haben, um sie zuerst anzuzeigen. Bei weiteren Problemen lesen Sie bitte die IDEAS-Hilfeseite. 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