Wpływ analizy fundamentalnej na skuteczność systemów wspomagających decyzje inwestycyjne

• Autorzy: Przemysław Juszczuk

Warianty tytułu

Impact of the Fundamental Analysis on the Financial Decision Support Systems Efficiency

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

Wskaźnik ATR (Average True Range) na rynku walutowym jest bardzo często stosowanym narzędziem umożliwiającym ustalenie poziomu zabezpieczenia. Jednak nierzadko zdarza się, iż podczas istotnych wydarzeń ekonomicznych następują silne wahania danej pary walutowej, co w konsekwencji prowadzi do zamknięcia zlecenia ze stratą. W artykule zaproponowana została modyfikacja wskaźnika ATR, uwzględniająca możliwą dynamikę zmian ceny zarówno przed, jak i po pojawieniu się danej informacji ekonomicznej. (abstrakt oryginalny)

EN

The ATR indicator is one of the main indicators used on the financial markets. It is mostly used to determine level of the Stop Loss. However, very often mostly during important economical event strong currency pairs fluctuations occur. Such situations may lead to the closure with loss. In this article we propose a new modification of the ATR indicator, which allows to take into account price dynamics during the economic events. (original abstract)

Słowa kluczowe

PL

Rynek walutowy; Analiza fundamentalna; Systemy wspomagania decyzji; Decyzje inwestycyjne

EN

Foreign Exchange (FX); Fundamental analysis; Decision Support Systems (DSS); Investment decisions

• Czasopismo: Acta Universitatis Nicolai Copernici. Ekonomia
• Rocznik: 2014
• Tom: 45
• Numer: nr 2
• Strony: 147-159

Twórcy

autor

Przemysław Juszczuk

• Uniwersytet Śląski w Katowicach

Bibliografia

• Ciskowski P., Zaton M. (2010), Neural Pattern Recognition with Self-organizing Maps for Efficient Processing of Forex Market Data Streams, "Artificial Intelligence and Soft Computing Lecture Notes in Computer Science", 6113, 307-314.
• Froelich W., Juszczuk P. (2009), Predictive Capabilities of Adaptive and Evolutionary Fuzzy Cognitive Maps - A Comparative Study, "Studies in Computational Intelligence, Springer-Verlag", 252, 153-174.
• Galan M., Dolan B. (2007), Currency Trading for Dummies, Onepress.
• Giryn Cz., Kozubski A. (2012), Fibonacci Number as a Tool for Technical Analysis in the Forex Market - the Attempt of Application, "Studies & Proceedings Polish Association for Knowledge Management", 61.
• Gunasekarage A., Power D. M. (2001), The profitability of moving average trading rules in South Asian stock markets, "Emerging Markets Review", 2(1), 17-33, DOI: http://dx.doi.org/10.1016/S1566-0141(00)00017-0.
• Jasemi M., Kimiagari Ali M., Memariani A. (2011), A modern neural net work model to do stock market timing on the basis of the ancient investment technique of Japanese Candlestick, "Expert Systems with Applications", 38(4), 3884-3890, DOI: http://dx.doi.org/10.1016/j.eswa.2010.09.049.
• Jevons Lee C. (1987), Fundamental Analysis and the Stock Market, "Journal of Business Finance & Accounting", 14(1), 131-141, DOI: http://dx.doi.org/10.1111/j.14685957.1987.tb00534.x.
• Kirkpatrick II Ch. D., Dahlquist J. R. (2010), Technical analysis. Complete resource for financial market technicians, FT Press.
• McNelis, P. D. (2005), Neural Networks in Finance: Gaining predictive edge in the market, Elsevier Academic Press.
• Meta Querry Language Documentation, http://docs.mql4.com (25.03.2014).
• Nison S. (2001), Japanese Candlestick Charting Techniques, Second Edition, Prentice Hall Press.
• Osler L. C. (2005), Stop-loss orders and price cascades in currency markets, "Journal of International Money and Finance", 24(2), 219-241, DOI: http://dx.doi.org/10.1016/j.jimonfin.2004.12.002.
• Poser S. W. (2003), Applying Elliot Wave theory profitably, John Wiley & Sons.
• Ramasamy R., Mohd Hanif Mohd Helmi (2011), Chaotic Behavior of Financial Time Series-An Empirical Assessment, "International Journal of Business and Social Science", 2(3).
• You-Hon L., Mole D. (1998), The use of fundamental and technical analyses by foreign exchange dealers: Hong Kong evidence, "Journal of International Money and Finance", 17(3), 535-545.
• Zadeh L. A. (1988), Fuzzy Logic, "Computer", 21(4), 83-93, DOI: http://doi.ieeecomputersociety.org/10.1109/2.53.

Identyfikatory

DOI

10.12775/AUNC_ECON.2014.009