Dynamic Portfolio Strategies: quantitative methods and empirical rules for incomplete information
Idioma: inglés
Editorial: Springer, Springer Jan 2002, 2002
Serie: Libro 37 de 323 - International Series in Operations Research & Management Science
- Tapa dura
- Nuevo
Librería: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Alemaniabuchversandmimpf2000
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This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Dynamic Portfolio Strategies: Quantitative Methods and Empirical Rules for Incomplete Information investigates optimal investment problems for stochastic financial market models. It is addressed to academics and students who are interested in the mathematics of finance, stochastic processes, and optimal control, and also to practitioners in risk management and quantitative analysis who are interested in new strategies and methods of stochastic analysis.While there are many works devoted to the solution of optimal investment problems for various models, the focus of this book is on analytical strategies based on 'technical analysis' which are model-free. The technical analysis of these strategies has a number of characteristics. Two of the more important characteristics are: (1) they require only historical data, and (2) typically they are more widely used by traders than analysis based on stochastic models. Hence it is the objective of this book to reduce the gap between model-free strategies and strategies that are 'optimal' for stochastic models. We hope that researchers, students and practitioners will be interested in some of the new empirically based methods of 'technical analysis' strategies suggested in this book and evaluated via stochastic market models.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 228 pp. Englisch.…
N° de ref. del artículo 9780792376484
- Título
- Dynamic Portfolio Strategies: quantitative methods and empirical rules for incomplete information
- Autor
- Nikolai Dokuchaev
- Editorial
- Springer, Springer Jan 2002
- Año de publicación
- 2002
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Buch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 079237648X
- ISBN 13
- 9780792376484
- Peso del artículo
- 512 gramos
- Dimensiones
- 241x160x17 mm
- Serie
- Libro 37 de 323: International Series in Operations Research & Management Science
Dynamic Portfolio Strategies: Quantitative Methods and Empirical Rules for Incomplete Information investigates optimal investment problems for stochastic financial market models. It is addressed to academics and students who are interested in the mathematics of finance, stochastic processes, and optimal control, and also to practitioners in risk management and quantitative analysis who are interested in new strategies and methods of stochastic analysis.
While there are many works devoted to the solution of optimal investment problems for various models, the focus of this book is on analytical strategies based on "technical analysis" which are model-free. The technical analysis of these strategies has a number of characteristics. Two of the more important characteristics are: (1) they require only historical data, and (2) typically they are more widely used by traders than analysis based on stochastic models. Hence it is the objective of this book to reduce the gap between model-free strategies and strategies that are "optimal" for stochastic models. We hope that researchers, students and practitioners will be interested in some of the new empirically based methods of "technical analysis" strategies suggested in this book and evaluated via stochastic market models.
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Reseña del editor
Dynamic Portfolio Strategies: Quantitative Methods and Empirical Rules for Incomplete Information investigates optimal investment problems for stochastic financial market models. It is addressed to academics and students who are interested in the mathematics of finance, stochastic processes, and optimal control, and also to practitioners in risk management and quantitative analysis who are interested in new strategies and methods of stochastic analysis.
While there are many works devoted to the solution of optimal investment problems for various models, the focus of this book is on analytical strategies based on "technical analysis" which are model-free. The technical analysis of these strategies has a number of characteristics. Two of the more important characteristics are: (1) they require only historical data, and (2) typically they are more widely used by traders than analysis based on stochastic models. Hence it is the objective of this book to reduce the gap between model-free strategies and strategies that are "optimal" for stochastic models. We hope that researchers, students and practitioners will be interested in some of the new empirically based methods of "technical analysis" strategies suggested in this book and evaluated via stochastic market models.
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