Karachi Börsen Handel Signale

Lahore-Börse geht mit neuem algorithmischem Handelssystem in Bewegung Pakistans zweitgrößter Handelsplatz, die Lahore Stock Exchange (LSE), erweitert ihre elektronischen Handelskapazitäten um die Einführung eines neuen algorithmischen Handelssystems. Die neue Lösung ermöglicht es Maklern und Händlern, die Liquidität zu verbessern und neue Handelsstrategien zu ergreifen, um die Handelsaktivitäten an der Börse zu stärken. Die Bewegung unterstreicht das Engagement der Länder für die Entwicklung ihrer nationalen Finanzmärkte Betriebsumfeld. Das neue System wird es der LSE ermöglichen, auf regionaler Ebene gegen die Karachi Stock Exchange und die Islamabad Stock Exchange zu konkurrieren. Das Unternehmen CEO und Managing Director, Aftab Ahmed, erklärte in einem Medienbriefing, dass abgesehen von der Effizienz, Händler, die Suche nach Arbitrage-Gelegenheiten von dem neuen System profitieren können. Herr Ahmed kommentiert in einer Erklärung: Der Algo wird den Preisunterschied zwischen den beiden Börsen auf der Grundlage der Spread von der Broker selbst definiert. Der Start der Plattform fiel mit einer internen Konferenz, die Pakistan Finanzmärkte in der Weltwirtschaft finanzielle Hauptstadt, London gefördert. Eine Reihe von Veranstaltungen im ganzen Land wurden mit einer spezifischen Veranstaltung, die auf die Vorteile der pakistanischen Finanzmärkte an der London Stock Exchange konzentriert abgeschlossen. Das neue algorithmische System sollte den Markt für institutionelle Investoren öffnen. Der CEO fügte hinzu: Mit der Verbesserung der Liquidität aufgrund der jüngsten Entwicklung wird institutionelle Investoren an der LSE zu gewinnen und es wird gehofft, dass die Handelsaktivitäten bei LSE erheblich zunehmen würde. Proprietäre Technologie Die LSE war Pakistans erste Börse, um ein automatisiertes Handelssystem im Jahr 1996 zu starten. Dies wurde von Online-Handelssysteme durch das World Wide Web für Broker und Privatanleger gefolgt. Die LSE ist ein Pionier von E-Trading-Systemen im Land und entwickelte eine eigene Immobilientechnologie. Der Veranstaltungsort skizzierte die Plattform auf ihrer Website und erklärte: ULTRA TRADE ein indigen entwickeltes, anspruchsvolles automatisiertes Handelssystem an der Börse Märkte rund um den Globus. Es bietet seinen Kunden einen vollständig integrierten Ansatz über den gesamten Investitions-Lebenszyklus durch die Integration von Marktdaten für eine bessere Preisfindung durch automatisierte Trade-Ausführung, mit effizienten Matching-Algorithmen. Das LSE kooperierte mit der Ghana Stock Exchange und verkaufte sein System an die aufstrebende westafrikanische Nation im Jahr 2008. Das System hat eine Reihe von Funktionalität einschließlich Order Book zeigt den Status eines Brokers Bestellungen in Echtzeit. Message Window zeigt die Order - und Trade-Bestätigungen, Stornierungen, Firmenmitteilungen, Bulletins und Mitteilungen von anderen Händlern. Markt besten Aufträge Fenster und Markt besten Preisniveau Fenster werden verwendet, um die besten besten Aufträge und die Markttiefe zu sehen. Water Fall Ticker können die Händler beobachten die Marktaktivität in Echtzeit zusammen mit Symbol Statistiken. Dynamische Berichte stehen zur Verfügung, um die geschätzte Mitgliedergeschichte, das Orderbuch, die Ereignisprotokolle usw. anzuzeigen. Financial Literacy Im Jahr 2014 startete die LSE ein Online-Trainingswettbewerb für Teilnehmer, um die Börse zu lernen und zu verstehen. Die Lahore Stock Exchange ist proaktive bei der Förderung der finanziellen Kompetenz in der südasiatischen Nation. Es ist die einzige Börse in Pakistan, die über ein reguläres Programm für Finanzkompetenz verfügt. Aftab Ahmed Die Firma berichtet, dass sie sich mit der Südasiatischen Föderation der Austäusche (SAFE) verbunden hat, um grundlegende finanzielle Kenntnisse zu den Kursteilnehmern aller Altersstufen über der Nation zur Verfügung zu stellen. Im Anschluss an das FLI-Programm hat LSE erfolgreich Virtual Investment Competition eingeführt, um das Programm auf ein fortgeschrittenes Niveau zu führen. Lahore ist eine der größten Regionen für FX und CFD Handel in dem Land mit mehreren einführen Makler in der Stadt. Die meisten Unternehmen kooperieren mit internationalen Brokern in Großbritannien und Dubai, insbesondere City Credit Capital, einem in London ansässigen Anbieter von ausländischen Produkten, der eine formale Kooperation mit Harvest Topworth und Excel Financial Services unterhält. Karachi-basierte Pakistan Mercantile Exchange (PMEX) war die erste Börse in Südasien, um die MetaTrader 5 Handelsplattform zu starten. Die Rohstoff-Derivate konzentrierten Veranstaltungsort bietet eine Reihe von Verträgen einschließlich der Gold-, Silber-und Öl-Futures-Produkte gewinnt Traktion unter inländischen Investoren. Unternehmlichkeit und Handelsvolumen von Karachi Stock Exchange Die Studie wird vorgeschlagen, um den Vorschlag mit KSE-Daten, die hoch zu testen Beobachtete Marktrenditen machen Investoren überfällig über ihre Fähigkeiten des Handels und der Bewertung und folglich handeln sie mehr. Die Beziehung zwischen dem Handelsvolumen und der Marktrendite wird unter Verwendung eines vektorautoregressiven (VAR) Modells und einer Impulsantwortfunktion untersucht. Eine positive Korrelation zwischen Marktrendite und Handelsvolumen wird erwartet, die als Vorliegen von Überversprechen in früheren Studien argumentiert wird. Einleitung Die moderne Portfolio-Theorie (MPT) und die effiziente Markthypothese (EMH) sind die beiden Säulen der Standardfinanzierung. Im Jahr 1952, während ein Doktorand an der Universität von Chicago Harry Markowitz erstellt moderne Portfolio-Theorie (MPT) und assoziiert die Rendite oder Rendite einer Investition mit dem erwarteten Wert oder Wahrscheinlichkeit gewichteten Mittelwert der möglichen Ergebnisse und das Risiko mit der Varianz Oder quadratische Abweichung dieser Ergebnisse um den Mittelwert (erwarteter Wert). Bestände oder Portfolios erwartete Rendite, Standardabweichung und ihre Korrelation mit den anderen Beständen oder Investmentfonds, die im Portfolio gehalten werden, bilden das MPT. Ein effizientes Portfolio kann mit diesen drei Konzepten für jede Gruppe von Aktien oder Anleihen erstellt werden. Ein effizientes Portfolio ist eine Gruppe von Aktien, die die höchste erwartete Rendite für eine gegebene Risikobereitschaft hat oder im Gegenteil das geringstmögliche Risiko für ein gegebenes Niveau der erwarteten Rendite enthält. Die effiziente Markthypothese (EMH), die andere Säule, hat viel dazu beigetragen, die Entwicklung des Bereichs der Standardfinanzierung seit den letzten dreißig Jahren zu formen. Die EMH hält die Prämisse, dass ein Wertpapierpreis oder Marktwert alle verfügbaren Informationen widerspiegelt und dass der aktuelle Kurs, zu dem die Aktie oder Anleihe für heute gehandelt wird, ihr beizulegender Zeitwert ist. Da Aktien als mit ihrem beizulegenden Zeitwert angesehen werden und nur neue Informationen den Preis ändern können, argumentieren Befürworter, dass aktive Händler oder Portfoliomanager den Markt im Hinblick auf die Rendite über die Zeit nicht übertreffen können, siehe Ricciardi und Simon 2000. Mit anderen Worten: Auf bereits veröffentlichten und verfügbaren Informationen können nicht abnorme Renditen zu generieren, siehe Miller 1999. Die EMH argumentiert, dass der Wettbewerb unter den Anlegern, um die abnorme Gewinne auf dem Markt zu treiben die Preise auf ihren richtigen Wert. Die EMH gehen davon aus, dass alle Anleger rational sind, aber davon ausgehen, dass die Märkte rational sind. Des Weiteren geht die EMH nicht davon aus, dass die Märkte die Zukunft voraussehen können, aber sie geht davon aus, dass die Märkte unvoreingenommene Prognosen der Zukunft liefern, siehe Ritter 2003. Implikationen von EMH sind, dass alle Teilnehmer am Markt, die Gewinne suchen, Buy-and-Hold-Strategie ist die beste Strategie auf dem Markt. Auch technische und fundamentale Analysen können den Anlegern nicht helfen, anomale Gewinne zu erzielen, da die Vermögenspreise bereits ihre fundamentalen Werte widerspiegeln, die auf zukünftigen Cashflows basieren. Jede Abweichung von diesem Wert muss eine sofortige Reaktion von rationalen Händlern auslösen, die zu einem schnellen Verschwinden des Fehlentscheidungsprozesses führen wird, siehe Konte 2010. Wenn es einigen Teilnehmern gelingt, überraschende Renditen zu erzielen, die nur ein Zufallsspiel sein könnten . Im Gegensatz zu EMH gibt es jedoch einige empirische Belege, die den Implikationen einer effizienten Markthypothese widersprechen. De Bondt und Thaler (1985, 1987) identifizierten eine Überreaktion der Investoren und Umkehrungseffekte, während Jegadeesh und Titman (1993) die Impulseffekte zeigen. Auf der anderen Seite kann es zu Abweichungen bei den Assetpreisen von keinem Arbitragewert kommen. Einige Bestände sind in der Vergangenheit überbewertet oder unterbewertet. Internet-Aktien werden oft als Beispiel für eine Überbewertung genannt, siehe Ofek und Richardson 2003. Solche Anomalien (abnorme Verhaltensweisen) bleiben bisweilen an den Finanzmärkten bestehen, bevor sie verschwinden. Eine grundlegende Frage stellt sich hier, dass, wie diese Anomalien zu erklären. Ricciardi und Simon 2006 definieren Verhaltensfinanzierung in der folgenden Weise, Verhaltensfinanzierung ist eine Wissenschaft, die sich bemüht, um zu helfen, diese Frage zu beantworten, nachdem die Identifizierung der Überreaktion auf den Finanzmärkten von Thaler 1985 und anschließend Black Monday Crash im Oktober 1987 stattgefunden hat Um Erläuterungen zu geben und den Einblick in das Gesamtentscheidungsverfahren der Anleger zu verbessern. Dazu gehören die kognitiven Vorurteile und die affektiven (emotionalen) Aspekte des Entscheidungsprozesses von Anfänger und Experten. Sheffin (2000) unterscheidet zwischen kognitiven und affektiven (emotionalen) Faktoren, die kognitiven Aspekte betreffen die Art und Weise, wie Menschen ihre Informationen organisieren, während die emotionalen Aspekte die Art und Weise behandeln, wie Menschen sich bei der Registrierung von Informationen fühlen. Die Grundlage der Verhaltensfinanzierung ist ein interdisziplinärer Ansatz, der sich auf sozialwissenschaftliche und betriebswirtschaftliche Studien stützt. Es umfasst die Bereiche Psychologie, Soziologie, Anthropologie, Ökonomie und Verhaltensökonomie aus der gesellschaftlichen Perspektive, während es Management, Marketing, Finanzen, Buchhaltung und Technologie von der betriebswirtschaftlichen Seite wickelt. Genauer gesagt, Verhaltensfinanzierung hat zwei Bausteine: Kognitive Psychologie und Grenzen der Arbitrage. Kognitive Psychologie bezieht sich darauf, wie Menschen denken und verhalten 1) wenn sie Informationen verarbeiten und 2), wenn sie finanzielle Entscheidungen zu treffen. Die psychologische Literatur zeigt, dass die Menschen systematische Fehler machen, wenn sie denken: Sie belasten die Erfahrungen der jüngsten Vergangenheit zu sehr, sie sind übertrieben, sie sind eine kleine Sample-Bias, etc. Ihre Präferenzen können auch die finanziellen Entscheidungen verzerren. Grenzen auf Arbitrage bezieht sich auf die Vermutung, in welchen Situationen Arbitrage-Kräfte wirksam sein werden, und wenn sie nicht sein werden. Es gibt bestimmte Kräfte, die den Arbitrageprozess einschränken können, wie das grundlegende Risiko und die Implementierungskosten. Zahlreiche Muster, wie sich Menschen verhalten, wurden von kognitiven Psychologen dokumentiert. Einige dieser Muster sind: Heuristik, Overconfidence, Framing, Mental Accounting, Dispositionseffekt, Konservatismus und Repräsentativität. Das Muster, das in diesem speziellen Forschungsprojekt untersucht wird, ist Übertreibung. Mahajan (1992) definiert die Überschätzung in der folgenden Weise eine Überschätzung der Wahrscheinlichkeiten für eine Reihe von Ereignissen. Operativ wird es durch den Vergleich dargelegt, ob die zugeordnete spezifische Wahrscheinlichkeit größer ist als der Anteil, der für alle mit der gegebenen Wahrscheinlichkeit zugewiesenen Bewertungen korrekt ist. Das Thema Overconfidence hat weiterhin eine beträchtliche Präsenz in den Bereichen Psychologie und Verhaltensfinanzierung. Als Investoren haben die Menschen eine natürliche Fähigkeit zu übersehen oder nicht aus ihren früheren Fehlern (bekannt als finanzielle kognitive Dissonanz), wie eine schlechte Investition oder finanzielle Entscheidung zu lernen. Overconfidence Dilemma Verbindungen, wenn die Menschen nicht aus ihren früheren Investitionen Entscheidungen zu lernen. (Anleger überbewerten ihre Wertschätzung und Trading) erklären das hohe Handelsvolumen in der Emerging Karachi Stock Exchange (KSE) Zweck der Studie Ziel des Forschungsprojektes ist es, die Auswirkungen des Überversicherungsphänomens auf die Des Handelsvolumens und seiner Bedeutung für die Bildung des Überschussvolumens an der Karachi-Börse (KSE). Literatur Rezension Odean (1998), und dann Gervais und Odean (2001) entwickelten ein mehrperiodisches Modell, in dem die Übertreibung der Lärmhändler (irrationale Händler) zunimmt, da sie hohe Renditen in Bullenmärkten auf ihre Handelsfähigkeiten zurückführen. Viele andere Studien beleuchten den Vorschlag, dass die Anlegerüberkonjunktur das hohe Handelsvolumen auf den Finanzmärkten wie De Bondt und Thaler (1995), Odean (1998a, 1998b, 1999), Barberis und Thaler (2003) sowie Statman, Thorley und Vorkink hervorbringt (2006). Diese Studien prognostizieren, dass überbewertete Anleger mehr als die rationalen Investoren handeln. De Bondt und Thaler (1995) argumentieren, dass der Schlüsselverhaltensfaktor, der benötigt wird, um das Handelspuzzlespiel zu verstehen, Übertreibung ist. Überbewertete Anleger überschätzen ihre Bewertungskompetenz und Präzision, sie geben mehr Gewicht und neigen dazu, die Genauigkeit ihrer privaten Informationssignale zu überschätzen (Daniel, Hiershleifer und Subrahmanyam, 1998 Gervais und Odean, 2001). Wie von Zaiane und Abaoub (2009) angemerkt, gibt es zwei Annahmen, unter denen die Forscher Theorie und prüfbare Implikationen entwickelt haben: 1) dass die Anleger über die Präzision und Genauigkeit ihrer privaten Informationen übertrieben sind 2), dass der Grad der Übertreibung variiert Realisierte Markt-Ergebnisse aufgrund der voreingenommenen Selbst-Zuschreibung. Deaves, Luders und Luo (2008) schlussfolgern, dass Overconfidence ein facettenreiches dynamisches Phänomen zu sein scheint, und es ist nicht klar, wie man es am besten messen kann. Glaser und Weber (2007) deuten darauf hin, dass Überconfidence sich in vier Facetten manifestieren kann: 1) Miscalibration (Lichtenstein et al. 1982 Yate, 1990 Keren, 1991 Mcclelland und Bolger, 1994), 2) besser als der Durchschnitt (Svenson, 1981, Taylor et al Brown, 1988), 3) Illusion der Kontrolle (Langer, 1975 Presson und Benassi, 1998) und 4) unrealistischer Optimismus (Weinstein, 1980). Deaves, Luders und Luo (2008) zeigen, dass die Kalibrierungstechnik am ehesten mit den neuen Überkonfigurationsmodellen übereinstimmt. Es gibt wenig Unterschiede in den Implikationen der Handelsmuster zwischen der besseren als der durchschnittlichen Version von overconfidence und miscalibration ein (Statman, Thorley und Vorkink, 2006). Ich werde nicht zwischen ihnen in meinem Studium zu unterscheiden und wird sich an früheren Studien, die Modell overconfidence als die Idee, dass die Anleger überschätzen ihre privaten Informationen Signale zu halten. Statman, Thorley und Vorkink (2006) argumentieren, dass die Anleger die Investoren dazu ermutigen, asymmetrisch zwischen Gewinnen und Verlusten zu handeln, so dass sie als Treiber des Dispositionseffekts wirken (Verkauf von Gewinnern zu früh und Verlierer zu lang). Wir können auf zwei Arten zwischen Überempfindlichkeit und Dispositionseffekt unterscheiden. Erstens bezieht sich der Dispositionseffekt auf die Einstellung der Anleger zu einer bestimmten Aktie im Portfolio (Odean, 1998b Dhar und Zhu, 2002). Allerdings wirkt sich das Überempfinden auf die Börse im Allgemeinen aus. Zweitens erklärt der Dispositionseffekt den Anreiz für nur eine Seite eines Handels, die der Übertretung zuwiderläuft, die beide Seiten einer bestimmten Transaktion erklären kann. Verschiedene Studien, die auf entwickelten Märkten durchgeführt wurden, prognostizieren eine Verbindung zwischen dem aktuellen Volumen und den verzögerten Renditen (Statman, Thorley und Vorkink, 2006 Chuang und Lee, 2006 Glaser und Weber, 2007), Nardi und Stulz (2007) sowie Zaiane und Abaoub (2009) Finden wenig Beweise in emergenten Märkten. Darüber hinaus sind die Schwellenländer deutlich kleiner und weniger liquide als die entwickelten Märkte. Diese Tatsache kann eine wichtige Rolle bei der Bestimmung des Verhältnisses zwischen Aktienrenditen und Handelsvolumen spielen, was möglicherweise die bisherigen Erkenntnisse der entwickelten Märkte verändern könnte (Pisedtasalasai und Gunasekarage, 2006). Forschungsfragen Inwieweit Überversicherung mit dem Handelsvolumen in KSE korreliert ist Gibt es eine Beziehung zwischen Handelsvolumen und vergangenen Renditen in KSE Research Hypothesis Ho: Es gibt keine Beziehung zwischen früheren Rückkehr und Handelsvolumen. H1: Vergangene Renditen und Handelsvolumen sind positiv korreliert. Datenbeschreibung Die Datenbank besteht aus monatlichen Beobachtungen der Karachi-Börse von Januar 2000 bis Dezember 2009. Es werden monatliche Beobachtungen für Handelsvolumen und - erträge verwendet. Der Grund für die Verwendung von monatlichen Daten stimmt mit dem Argument überein, dass Veränderungen in der Überbelegung der Anleger über monatliche oder jährliche Horizonte stattfinden (Odean, 1998 Gervais und Odean, 2001, Statman, Thorley und Vorkink, 2006). Empirische Methodik nach Statman et al. (2006) werden vektorautoregressive (VAR) und Impulsantwortfunktionen verwendet, um die Wechselwirkung zwischen Marktrenditen und Handelsproxys (Volumen) zu untersuchen. Definition von Variablen: mret. Die monatliche Börsenrendite (wertgewichtet) mturn. Das monatliche Volumen (Aktien gehandelt detrended natürlichen Logarithmus des Marktvolumens) msig. Die monatliche zeitliche Volatilität der Marktrendite basierend auf täglichen Marktrenditen innerhalb des Monats, Korrektur für realisierte Autokorrelation, wie in Französisch, Schwert und Stambaugh (1987) angegeben. Disp: Querschnitts-Standardabweichung der Renditen für alle Bestände im Monat t. Vektor Autoregressives Modell: wobei Yt ein nx1-Vektor der Perioden t-Beobachtungen von endogenen Variablen ist, zum Beispiel Umsatz und Rückkehr, Xt ein Vektor von Perioden t-Beobachtungen der exogenen (d. h. Steuervariablen) und et ein nx1-Restvektor ist. Die Regressionskoeffizienten Ak und Bl schätzen die zeitlichen Beziehungen zwischen den endogenen und exogenen Variablen, wobei K die Anzahl der verzögerten endogenen Beobachtungen ist und L die Anzahl der verzögerten exogenen Beobachtungen ist. Die VAR-Methode erlaubt eine Kovarianzstruktur im Restvektor et, der die zeitgleiche Korrelation zwischen endogenen Variablen einfängt. Impulsantwort Funktionen: Bedeutung der Studie Diese Studie wird dazu beitragen, die Rolle der Übertreibung in emergente Märkte zu erklären. Die Studie wird auch empirische Evidenz zugunsten oder gegen die Überversicherung Hypothese aus einem emergenten Markt, die bei der Ableitung Theorien über das Thema der Übertreibung in Zukunft hilfreich sein könnte. Aktivität Zeit in Monaten (ca.) Literaturübersicht eineinhalb Monate Datenerhebung und Zusammenfassung eines Monats Datenanalyse einen Monat Schreiben Sie einen und einen halben Monat auf. Insgesamt fünf Monate Brauchen Sie Hilfe bei Ihrer Literaturrecherche? Unsere qualifizierten Forscher sind hier um Ihnen zu helfen. Klicken Sie auf die Schaltfläche unten, um mehr zu erfahren: Literatur Bewertung Schreiben Service Ähnliche Inhalte Neben der Beispiel-Literatur-Überprüfung oben haben wir auch eine Reihe von kostenlosen Materialien, um Sie mit Ihrer eigenen Dissertation: