Geri Dön

Optimizable multiresolution quadratic variation filter for high-frequency financial data

Yüksek frekanslı finansal veri için optimize edilebilir çok çözünürlüklü karesel varyasyon filitresi

  1. Tez No: 255583
  2. Yazar: AYKUT ŞEN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ERSAN AKYILDIZ, YRD. DOÇ. DR. KASIRGA YILDIRAK
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Matematik, Mathematics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2009
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Uygulamalı Matematik Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Finansal Matematik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 92

Özet

İşlem bazında finansal veriye daha kolay ulaşılabildikçe, anlık oynaklığın tahmin edilmesi önem kazanan bir konu haline gelmiştir. Bunun için yüksek frekanslı verinin doğru ve verimli şekilde işlenmesi gerekmektedir. Ancak gözlemsel bulgular, yüksek frekanslı verinin, mikroyapı etkileri nedeniyle kullanılamaz hale gelebileceğini göstermektedir. Bu sorunun üstesinden gelmek için en sık kullanılan yöntem, takvim, işlem veya işsel yoğunluk ölçütlerinde eşit aralıklı örnekleme yapmaktır. Bu konuda yapılmış karşılaştırmalı araştırmalar, en başarılı örnekleme şemasının 5 ila 20 dakikada bir örnekleme yapan bir takvimsel örnekleme şemasıolduğunu ileri sürmektedir. Ancak bu, genelde verinin yüzde 99'unun kullanılamaması anlamına gelmektedir. Bu durumda, daha iyi bir örnekleme yöntemine ihtiyac¸ duyulduğu çok açıktır. Değişik araştırmalar alternatif örnekleme teknikleri önerse de, bunların hiçbiri en iyi olarak sunulamamaktadır.Çalışmamız, verinin değişik frekanslarda taşıdığı bilgiyi kullanan ve mikro yapı etkilerine daha az maruz kalan bir örnekleme şeması üzerinde yoğunlaşmaktadır. Örnekleyicisine Optimize Edilebilir Karesel Varyasyon Filtresi adını verdiğimiz yeni bir işsel yoğunluk kavramı sunmaktayız. Filtremiz Çoklu Çözünürlük Tekniklerini kullanarak veriyi değişik frekanslara ayrıştırmakta ve karesel varyasyon kullanarak yeni bir işsel zaman ölçütü yaratmaktadır.Gözlemsel bulgularımız, filtremizin, diğer sık kullanılan örnekleme yöntemlerine göre mikroyapı etkilerine çok daha az maruz kaldığını göstermektedir. Kullandığımız veri, Türkiye Bankalararası Döviz Piyasası'nın işlem bazında verileridir. Bu piyasa günde yaklaşık 14 saat kapalı olduğundan, kapanış-açılış fiyatları arasında ciddi oynamalar görülebilmektedir. Bu oynamaların etkilerini azaltmak için ayrıca bir yumuşatma yöntemi önermekteyiz.

Özet (Çeviri)

As the tick-by-tick data of financial transactions become easier to reach, processing that much of information in an efficient and correct way to estimate the integrated volatility gains importance. However, empirical findings show that, this much of data may become unusable due to microstructure effects. Most common way to get over this problem is to sample the data in equidistant intervals of calendar, tick or business time scales. The comparative researches on that subject generally assert that, the most successful sampling scheme is a calendar time sampling which samples the data every 5 to 20 minutes. But this generally means throwing out more than 99 percent of the data. So it is obvious that a more efficient sampling method is needed. Although there are some researches on using alternative techniques, none of them is proven to be the best.Our study is concerned with a sampling scheme that uses the information in different scales of frequency and is less prone to microstructure effects. We introduce a new concept of business intensity, the sampler of which is named Optimizable Multiresolution Quadratic Variation Filter. Our filter uses multiresolution analysis techniques to decompose the data into different scales and quadratic variation to build up the new business time scale. Our empirical findings show that our filter is clearly less prone to microstructure effects than any other common sampling method.We use the classified tick-by-tick data for Turkish Interbank FX market. The market is closed for nearly 14 hours of the day, so big jumps occur between closing and opening prices. We also propose a new smoothing algorithm to reduce the effects of those jumps.

Benzer Tezler

  1. DynapSIM: a fast, optimizable, and mismatch aware mixed-signal neuromorphic chip simulator

    DynapSIM: hızlı, optimize edilebilir ve uyuşmazlık duyarlı karma sinyalli nöromorfik çip simülatörü

    UĞURCAN ÇAKAL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İLKAY ULUSOY

  2. Hipospadias olgularında inflamatuar sürecin veri madenciliği yöntemleri ile tespiti

    Detection of inflammatory process in hypospadias cases with data mining methods

    HÜLYA ACAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik Üniversitesi

    Matematik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BİROL ASLANYÜREK

    DOÇ. DR. EMRAH AYDIN

  3. Beyin tümörlerinin derin öğrenme yaklaşımlarıyla tespiti

    Detecting brain tumors using deep learning approaches

    MEHMET ALİ ATICI

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ŞEREF SAĞIROĞLU

  4. Dağıtık veri tabanlarında sorgu optimizasyonu

    Query optimization of distributed database systems

    BANU TEZEL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1995

    Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesi

    PROF.DR. MİTHAT UYSAL

  5. 18-49 yaş arası lohusaların ruhsal durumlarının emzirme tutumuna etkisi

    The effect of mental status of mothers aged 18-49 YEARS on DEC attitude to breastfeeding

    SAFİYE SEÇİL AKGÜN ÇALIŞKANYÜREK

    Tıpta Uzmanlık

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Aile HekimliğiSağlık Bilimleri Üniversitesi

    Aile Hekimliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. DUYGU İLKE YILDIRIM