MCarloRisk for Stocks & ETFs 17.8

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आम आदमी के लिए स्टॉक प्राइस/संभावना रिस्क एनालाइजर और ऑप्टिमाइज़र। शीर्ष क्रिप्टोकरेंसी के लिए हमारा नया समर्थन भी देखें। अब पोर्टफोलियो समर्थन, जोड़ीवार सहसंबंध/दैनिक रिटर्न के प्रतिगमन विश्लेषण, और पोर्टफोलियो अनुकूलन के साथ । अपने शेयर भारित पोर्टफोलियो के लिए आगे (मूल्य, संभावना) की गणना करता है। अन्य फोलियो ऑप्टिमाइज़र्स के विपरीत, यह कोड रिटर्न की सामान्यता नहीं मानता है, न ही इसे आपको अस्थिरता अनुमान दर्ज करने की आवश्यकता होती है ... इन सार्वजनिक ऐतिहासिक वापसी डेटा से गणना कर रहे हैं, और आप इसे बता सकते है कितनी दूर वापस करने के लिए अस्थिरता की गणना देखो । कुछ अनुकूलन की कोशिश करें और अन्य कोड से परिणामों की तुलना करें! मुख्य डेटा फ़ीड अभिनव IEX है। चार्ट पढ़ने की चाय की पत्तियों पर भरोसा क्यों करें जब आप अपने विश्लेषण के लिए वास्तविक आंकड़े और ऐतिहासिक पुनर्सैंण डेटा लागू कर सकते हैं? बोलिंगर बैंड, मूविंग एवरेज और कैंडलस्टिक्स जैसे टूल्स को चार्टिंग करते समय केवल ऐतिहासिक डेटा पर उत्पन्न होते हैं, यह ऐप पिछले डेटा लेता है और हजारों संभावित भविष्य की कीमत को उत्पन्न करने के लिए मोंटे कार्लो विधियों के माध्यम से इसे रीमिक्स करता है, फिर उन मूल्य परिणामों की संभावनाओं की गणना करता है। इसके अलावा स्टॉक की तरह ईटीएफ और शॉर्ट ईटीएफ (जैसे.SH = शॉर्ट जासूस) के लिए काम करता है। यादृच्छिक वॉक सिद्धांत का उपयोग करके भविष्य के मूल्य वितरण का अनुमान है, जहां यादृच्छिक नमूनों को प्रश्न में स्टॉक के इतिहास से चुना जाता है। उपयोगकर्ता केवल वर्तमान "युग" को कैप्चर करने या दीर्घकालिक ऐतिहासिक व्यवहार को ध्यान में रखने के लिए ऐतिहासिक डेटा का उपयोग करने के लिए समय पर कितनी दूर वापस आ सकता है। बिल्ट-इन बैकटेस्टिंग, सत्यापन और मॉडल ट्यूनिंग टूल। -- विवरण -- यह ऐप दैनिक स्टॉक को एक स्थिर स्टोचस्टिक प्रक्रिया के रूप में देता है और मोंटे कार्लो द्वारा भविष्य के मूल्य वितरण का अनुमान लगाता है जो पूर्व (ज्ञात) दैनिक रिटर्न के उपयोगकर्ता-निर्दिष्ट सबसेट के "अनुभवजन्य वितरण" से री-सैंपलिंग करता है। सेटिंग्स बदलने या नया डेटा सेट डाउनलोड करने के बाद मोंटे कार्लो टैब पर रन मोंटे बटन दबाना सुनिश्चित करें। यह ऐप आईईएक्स से ऐतिहासिक डेटा को आधार डेटा के रूप में डाउनलोड करता है। कीमतों को रीसमलिंग से पहले दैनिक रिटर्न [पी(टी)/पी (टी-1)] में परिवर्तित कर दिया जाता है। उपयोगकर्ता चुन सकता है कि कितनी दूर वापस resample करने के लिए । इस तरह से उपयोगकर्ता-निर्दिष्ट निवेश क्षितिज पर भविष्य की कीमतों के संभावना वितरण का अनुमान लगाकर, हम पहले सन्निकटन के लिए अंगूठे के नियम फैशन में जोखिम-हानि अनुमान दे सकते हैं। 1 शतमक और 5 वें शतमक (1% और 5% जोखिम) के आमतौर पर इस्तेमाल किए जाने वाले स्तरों पर अनुमानित मूल्य और % हानि अनुमानों की रिपोर्ट। इसके अलावा आगे दिनों की दी संख्या में औसत (50 वें शतमक) मूल्य अनुमान ों की रिपोर्ट । गणना दैनिक समापन मूल्य डेटा पर की जाती है। एक कृत्रिम शॉक फ़िल्टर प्रदान किया जाता है, जिसका उपयोग कृत्रिम रूप से बड़े पूर्व रिटर्न के पुनर्संरण को अस्वीकार करने के लिए किया जा सकता है (विभाजन या अन्य कृत्रिम पुनर्वित मूल्यांकन के कारण जो संपत्ति के अंतर्निहित मूल्य को प्रभावित नहीं करते हैं)। थ्योरी ऑफ ऑपरेशन को थ्योरी टैब के तहत विस्तार से बताया गया है। स्टोचस्टिक मॉडल को नमूना और/या समय रैखिक भार में पीछे की ओर दिनों की अधिकतम संख्या को समायोजित करके ट्यून या कैलिब्रेट किया जा सकता है । स्टोचस्टिक मॉडल सत्यापन (बैकटेस्ट) विशेषताएं: मोंटे कार्लो टैब पर, आप मॉडल से हाल के दिनों में से किसी भी संख्या को रोक सकते हैं और फिर मॉडल रन पूरा होने के बाद गतिशील रूप से 1% और % 5 पर कम-बाध्य लिफाफे और अन्य सभी अनुमानित संभावना (जोखिम) के स्तर के रूप में स्टोचस्टिक जोखिम पूर्वानुमान के परिणामों की साजिश कर सकते हैं। टैब मान्य करें: यह आपको कई बिंदुओं को रोककर, मॉडल की गणना करके, वास्तविक आरक्षित डेटा बनाम मॉडल की आगे की भविष्यवाणी की तुलना करके अपने मॉडल पर एक संपूर्ण सत्यापन करने की अनुमति देता है, और सभी रोके गए बिंदुओं के लिए समय के साथ इसे दोहरा सकता है। ऐप प्रदाता किसी भी उद्देश्य के लिए इस ऐप की उपयुक्तता के रूप में कोई दावा नहीं करता है, और उपयोगकर्ता को निवेश निर्णय लेने से पहले निवेश सलाहकार से परामर्श करना चाहिए।

संस्करण इतिहास

  • विवरण 7.7 पर तैनात 2010-12-31

कार्यक्रम विवरण