Szerzői információk:
Nagy Attila Zoltán https://orcid.org/0009-0007-3261-249X: Pécsi Tudományegyetem, PhD-hallgató. E-mail: nagy.attila.zoltan@ktk.pte.hu
Absztrakt:
Számos szakirodalmi forrás alátámasztja, hogy az időzítésen alapuló, egyszerű befektetési módszerekkel felülteljesítés érhető el, így ezek a hagyományos befektetési stratégiák alternatívái lehetnek. A tanulmány ezt a feltevést a Budapesti Értéktőzsde részvényindexén vizsgálja, így 4 619 db mozgóátlagot használó, egyszerű időzítésen alapuló stratégia került tesztelésre 554 935 db ügyletkötésen, az 1998 és 2022 közötti időszakban. A vizsgálat szerint a 4 619 változat széles köre jó eredményt mutat mintán belüli adatokon, de mintán kívül többségükkel nem lehetett felülteljesítést elérni. Egyes esetekben nem zárható ki a túltanítás, továbbá a véletlen hatása az alacsony esetszám következtében. A mintán belüli adatokon kiválasztott robusztus változat kereskedési költségek mellett felülteljesít mintán kívül és a teljes időszakon. Ugyanakkor ezen változat Monte-Carlo-vizsgálata egy százalékos szignifikanciaszint mellett nem teszi lehetővé a nullhipotézis elutasítását, azaz nem zárható ki, hogy a véletlen, a piaci zaj okozta az eredményeket.
Hivatkozás (APA):
Nagy, A. Z. (2024). Időzítésen alapuló befektetési módszerek a Budapesti Értéktőzsdén. Hitelintézeti Szemle, 23(2), 105–130. https://doi.org/10.25201/HSZ.23.2.105
Rovat:
Tanulmány
Journal of Economic Literature (JEL) kódok:
G17, C15, C41
Kulcsszavak:
időzítés, technikai elemzés, részvénypiacok, BUX-index
Felhasznált irodalom:
Abudy, M. – Kaplanski, G. – Mugerman, Y. (2023): Market Timing with Moving Average Distance: International Evidence. SSRN Electronic Journal. https://doi.org/10.2139/ssrn.4652949
Anarkulova, A. – Cederburg, S. – O’Doherty, M.S. (2022): Stocks for the long run? Evidence from a broad sample of developed markets. Journal of Financial Economics, 143(1): 409–433. https://doi.org/10.1016/j.jfineco.2021.06.040
Aronson, D.R. (2006): Evidence-Based Technical Analysis: Evidence-Based Technical Analysis: Applying the Scientific Method and Statistical Inference to Trading Signals. Wiley. https://doi.org/10.1002/9781118268315
Avramov, D. – Kaplanski, G. – Subrahmanyam, A. (2021): Moving average distance as a predictor of equity returns. Review of Financial Economics, 39(2): 127–145. https://doi.org/10.1002/rfe.1118
Bessembinder, H. – Chan, K. (1995): The profitability of technical trading rules in the Asian stock markets. Pacific-Basin Finance Journal, 3(2–3): 257–284. https://doi.org/10.1016/0927-538X(95)00002-3
Bessembinder, H. – Chan, K. (1998): Market Efficiency and the Returns to Technical Analysis. Financial Management, 27(2): 5–17. https://doi.org/10.2307/3666289
Bihary Zsolt – Csóka Péter – Kondor Gábor (2018): A részvénytartás spektrális kockázata hosszú távon. Közgazdasági Szemle, 65(7–8): 687–700. https://doi.org/10.18414/KSZ.2018.7-8.687
Birău, R. (2015): Emerging capital market efficiency: a comparative analysis of weak-form efficiency in Romania and Hungary in the context of the global financial crisis. AI & Society, 30(2): 223–233. https://doi.org/10.1007/s00146-013-0505-8
Brock, W. – Lakonishok, J. – LeBaron, B. (1992): Simple Technical Trading Rules and the Stochastic Properties of Stock Returns. The Journal of Finance, 47(5): 1731–1764. https://doi.org/10.2307/2328994
Buczynski, W. – Cuzzolin, F. – Sahakian, B. (2021): A review of machine learning experiments in equity investment decision-making: why most published research findings do not live up to their promise in real life. International Journal of Data Science and Analytics, 11(3): 221–242. https://doi.org/10.1007/s41060-021-00245-5
Chabot, B. – Ghysels, E. – Jagannathan, R. (2009): Momentum Cycles and Limits to Arbitrage – Evidence from Victorian England and Post-Depression US Stock Markets. NBER Working Paper 15591. https://doi.org/10.3386/w15591
Csiki Máté – Kiss Gábor Dávid (2018): Tőkepiaci fertőzések a visegrádi országok részvénypiacain a Heckman-féle szelekciós modell alapján. Hitelintézeti Szemle, 17(4): 23–52. http://doi.org/10.25201/HSZ.17.4.2352
Csillag J. Balázs – Granát P. Marcell – Neszveda Gábor (2022): A környezeti kérdésekre irányuló médiafigyelem és az ESG-befektetések. Hitelintézeti Szemle, 21(4): 129–151. https://doi.org/10.25201/HSZ.21.4.129
Csillag Balázs – Neszveda Gábor (2020): A gazdasági várakozások hatása a tőzsdei momentumstratégiára. Közgazdasági Szemle, 67(11): 1093–1111. http://doi.org/10.18414/KSZ.2020.11.1093
De Bondt, W.F.M. – Thaler, R. (1985): Does the Stock Market Overreact? The Journal of Finance, 40(3): 793–805. https://doi.org/10.2307/2327804
Falck, A. – Rej, A. – Thesmar, D. (2021): When Systematic Strategies Decay. Quantitative Finance, 22(11): 1955–1969. https://doi.org/10.2139/ssrn.3845928
Fama, E.F. (1970): Efficient Capital Markets: A Review of Theory and Empirical Work. The Journal of Finance, 25(2): 383–417. https://doi.org/10.2307/2325486
Fang, J. – Jacobsen, B. – Qin, Y. (2012): Predictability of the Simple Technical Trading Rules: An Out-of-Sample Test. Review of Financial Economics, 23(1): 30–45. https://doi.org/10.1016/j.rfe.2013.05.004
Fernández, M.F. – Henry, Ó. – Pybis, S. – Stamatogiannis, M.P. (2023): Can we forecast better in periods of low uncertainty? The role of technical indicators. Journal of Empirical Finance, 71(March): 1–12. https://doi.org/10.1016/j.jempfin.2022.12.014
Gao, Z. – Jiang, W. – Xiong, W.A. – Xiong, W. (2023): Daily Momentum and New Investors in an Emerging Stock Market. NBER Working Paper. https://doi.org/10.3386/w31839
Harvey, C.R. – Liu, Y. – Zhu, H. (2016): … and the Cross-Section of Expected Returns. The Review of Financial Studies, 29(1): 5–68. https://doi.org/10.1093/rfs/hhv059
Hou, K. – Xue, C. – Zhang, L. (2018): Replicating Anomalies. The Review of Financial Studies, 33(5): 2019–2133. https://doi.org/10.1093/rfs/hhy131
Hudson, R., – Dempsey, M. – Keasey, K. (1996): A note on the weak form efficiency of capital markets: The application of simple technical trading rules to UK stock prices – 1935 to 1994. Journal of Banking & Finance, 20(6): 1121–1132. https://doi.org/10.1016/0378-4266(95)00043-7
Jegadeesh, N. (1990): Evidence of Predictable Behavior of Security Returns. The Journal of Finance, 45(3): 881–898. https://doi.org/10.2307/2328797
Jegadeesh, N. – Titman, S. (1993): Returns to Buying Winners and Selling Losers: Implications for Stock Market Efficiency. The Journal of Finance, 48(1): 65–91. https://doi.org/10.1111/j.1540-6261.1993.tb04702.x
Joó István – Ormos Mihály (2011): Diszpozíciós hatás a magyar tőkepiacon. Közgazdasági Szemle, 58(szeptember): 743–758.
Komáromi György (2002): A hatékony piacok elméletének elméleti és gyakorlati relevanciája. Közgazdasági Szemle, 49(5): 377–395.
Kresta, A. – Franek, J. (2015): Analysis of Moving Average Rules Applicability in Czech Stock Market. Procedia Economics and Finance, 30: 364–371. https://doi.org/10.1016/S2212-5671(15)01303-9
Lakatos Máté (2016): A befektetői túlreagálás empirikus vizsgálata a Budapesti értéktőzsdén. Közgazdasági Szemle, 63(7–8): 762–786. https://doi.org/10.18414/KSZ.2016.7-8.762
Li, Y. – Luo, Y. – Xiao, Z. (2023): Moving Average as a Psychological Barrier: Evidence from International Markets. SSRN Electronic Journal. https://doi.org/10.2139/ssrn.4486459
Malkiel, B.G. (2003): The Efficient Market Hypothesis and Its Critics. Journal of Economic Perspectives, 17(1): 59–82. https://doi.org/10.1257/089533003321164958
Marek, P. – Šedivá, B. (2017): Optimization and Testing of RSI. Conference Paper, 11th International Scientific Conference on Financial Management of Firms and Financial Institutions. 11th International Scientific Conference. Proceedings (Part II.), VŠB – Technical University of Ostrava, pp. 530–537. https://www.ekf.vsb.cz/share/static/ekf/www.ekf.vsb.cz/export/sites/ekf/frpfi/.content/galerie-souboru/2017/proceedings/Part_II_final.pdf
Markowitz, H. (1952): Portfolio Selection. The Journal of Finance, 7(1): 77–91. https://doi.org/10.2307/2975974
Marshall, B.R. – Cahan, R.H. – Cahan, J. (2010): Technical Analysis Around the World. SSRN Electronic Journal. https://doi.org/10.2139/ssrn.1181367
Marshall, B.R. – Sun, Q. – Young, M.R. (2009): Is Technical Analysis Profitable on U.S. Stocks With Certain Size, Liquidity or Industry Characteristics? Applied Financial Economics, 19(15): 1213–1221. https://doi.org/10.1080/09603100802446591
Mérő Balázs – Nagy Olivér – Neszveda Gábor (2019): Új faktorok tesztelése az empirikus eszközárazásban. Szigma, 50(4): 263–281. https://journals.lib.pte.hu/index.php/szigma/article/view/3197
Molnár Márk András (2006): A Budapesti Értéktőzsde hatékonysága. Hitelintézeti Szemle, 5(5–6): 28–35. https://www.bankszovetseg.hu/Content/Hitelintezeti/2cikk.pdf
McQuarrie, E.F. (2021): Stock Market Charts You Never Saw. SSRN Electronic Journal. https://doi.org/10.2139/ssrn.3050736
Mills, T.C. (1997): Technical Analysis and the London Stock Exchange: Testing Trading Rules Using the FT 30. International Journal of Finance Economics, 2(4): 319–331. https://doi.org/10.1002/(SICI)1099-1158(199710)2:4<319::AID-JFE53>3.0.CO;2-6
Nagy Bálint – Ulbert József (2007): Tőkepiaci anomáliák. Statisztikai Szemle, 85(12): 1014–1032.
Neely, C.J. – Rapach, D. – Tu J. – Zhou G. (2011): Forecasting the Equity Risk Premium: The Role of Technical Indicators. Management Science, 60(7): 1772–1791. https://doi.org/10.2139/ssrn.1787554
Neszveda Gábor – Simon Péter (2022): Szezonalitás, január-hatás és a momentum-stratégia. Szigma, 52(4): 335–352.
Neszveda Gábor – Vágó Ákos (2021): A likviditásnyújtás kereskedési stratégiájának hozamvizsgálata a magyar részvénypiacon. Közgazdasági Szemle, 68(7–8): 794–814. https://doi.org/10.18414/KSZ.2021.7-8.794
Rádóczy Klaudia – Tóth-Pajor Ákos (2021): Az extrém eseményekre adott befektetői reakciók a magyar tőkepiacon. Hitelintézeti Szemle, 20(3): 5–30. https://doi.org/10.25201/HSZ.20.3.530
Welch, I. – Goyal, A. (2008): A Comprehensive Look at the Empirical Performance of Equity Premium Prediction. The Review of Financial Studies, 21(4): 1455–1508. https://doi.org/10.1093/rfs/hhm014
Williams, O.D. (2006): Empirical Optimization of Bollinger Bands for Profitability. SSRN Electronic Journal. https://doi.org/10.2139/ssrn.2321140