PL EN


2017 | 331 | 155-165
Article title

Modelowanie kursu walutowego w reprezentacji binarnej z wykorzystaniem zależności falowych

Content
Title variants
EN
Exchange rate modelling in binary representation with use of wave dependences
Languages of publication
PL
Abstracts
PL
Kurs pary walutowej może zostać przedstawiony w postaci reprezentacji binarnej. W pracy zaproponowano stanowy model kursu walutowego w reprezentacji binarnej z wykorzystaniem zależności falowych. W modelu zdefiniowano stany odpowiadające danym wzorcom zmian ceny oraz wzorcom przynależności do fal danego rodzaju. Proces wykrywania fal oraz wyznaczania ich parametrów wykorzystuje zaproponowane przez autora algorytmy detekcji fal w reprezentacji binarnej. Przedstawiono również przykładowe efekty modelowania kursu walutowego AUD/NZD z wykorzystaniem zaproponowanego w pracy modelu dla danych historycznych z okresu 2011-2016 wraz ze statystyczną analizą otrzymanych rezultatów.
EN
The exchange rate trajectory can be visualized in a binary representation. The binarization algorithm transforms a course trajectory given by tick data into respective binary string. In this article author introduces a new state model for an exchange rate in a binary representation with use of wave dependences. The model describes states corresponding to given price change patterns and wave membership patterns of particular parameters. The process of wave detection and appointing wave parameters uses wave detection algorithms in binary representation, created by the author. In addition, author presents exemplary results of modelling AUD/NZD exchange rate with use of abovementioned model, calculated for historical data from 2011-2016 as well as a statistical analysis of obtained results.
Year
Volume
331
Pages
155-165
Physical description
Contributors
  • Uniwersytet Ekonomiczny w Poznaniu. Wydział Zarządzania. Katedra Inwestycji i Nieruchomości
References
  • Aldridge I. (2009), High-frequency trading: a practical guide to algorithmic strategies and trading systems, John Wiley and Sons.
  • Bickford J.L. (2007), Forex wave theory: a technical analysis for spot and futures currency traders, The McGraw-Hill Companies, New York.
  • Burgess G. (2010), Trading and investing in the Forex markets using chart techniques, John Wiley and Sons.
  • Frost A.J., Prechter R.R. (2005), Elliott wave principle: key to market behaviour, Elliott Wave International.
  • Logue D.E., Sweeney R.J. (1977), White noise in imperfect markets: the case of the franc/dollar exchange rates, "The Journal of Finance", Vol. 32, Issue 3, s. 761-768.
  • Murphy J. (1999), Analiza techniczna rynków finansowych, WIG PRESS, Warszawa.
  • Neely C.J., Weller P.A. (2011), Technical analysis in the foreign exchange market, Working Paper 2011-001B, Federal Reserve Bank of St. Louis, St. Louis.
  • Oberlechner T. (2005), The psychology of the foreign exchange market, John Wiley and Sons.
  • Rukhin A., Soto J., Nechvatal J., Smid M., Barker E., Leigh S., Levenson M., Vangel M., Banks D., Heckert A., Dray J., Vo S. (2010), A statistical test suite for random and pseudorandom number generators for cryptographic applications, NIST Special Publication 800-22.
  • Schlossberg B. (2006), Technical analysis of the currency market, John Wiley and Sons.
  • Stasiak M.D. (2015), Kurs USD/PLN w ujęciu binarnym, "Studia Ekonomiczne. Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach" (przyjęty do publikacji).
  • Stasiak M.D. (2016a), Falowa analiza kursu USD/PLN w reprezentacji binarnej, "Optimum. Studia Ekonomiczne" (przyjęty do publikacji).
  • Stasiak M.D. (2016b), Modelling of currency exchange rates using a binary representation, Information Systems Architecture and Technology: Proceedings of 37th International Conference on Information Systems Architecture and Technology - ISAT 2016, Springer, Berlin-Heidelberg.
  • Stasiak M.D. (2016c), Modelling of currency exchange rates using a binary-temporal representation, Proceedings of International Conference on Accounting Finance and Financial Institution: Theory meets Practice ICAFFI 2016, Springer, Berlin- Heidelberg (przyjęty do publikacji).
  • Yao J., Tan C.L. (2000), A case study on using neural networks to perform technical forecasting of Forex, "Neurocomputing", Vol. 34, Issue 1, s. 79-98.
  • Yazdi S.H.M., Lashkari Z.H. (2013), Technical analysis of Forex by MACD indicator, "International Journal of Humanities and Management Sciences (IJHMS)", Vol. 1, Issue 2, s. 159-165.
Document Type
Publication order reference
Identifiers
ISSN
2083-8611
YADDA identifier
bwmeta1.element.cejsh-ab4a0f66-8e58-4fa6-b631-13a99725f398
JavaScript is turned off in your web browser. Turn it on to take full advantage of this site, then refresh the page.