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The development of industrially oriented small and medium size enterprises in Ukraine in 2000: results of a business survey
Approche statistique pour l'optimisation des stratégies d'analyses techniques basées sur des seuils
In this thesis we have proposed several approaches to improve and optimize one of the most popular technical analysis techniques - trading bands strategies. Parts I and II concentrate on the optimization of the components of trading bands: the middle line (in the form of the moving average) and bandlines. Part III is dedicated to the improving of the decision-making process. In Part I we proposed the use of kriging method, a geostatistical approach, for the optimization of the moving average weights. The kriging method allows obtaining optimal estimates that depend on the statistical characteristics of the data rather than on the historical data itself as in the case of the simulation studies. Unlike other linear methods usually used in finance, this method can be applied to both equally spaced data (in our context, traditional time series) and data sampled at unequal intervals of time or other axis variables. Part II proposes a method based on the transformation of the data into a normal variable, which enables the definition of the extreme values and, therefore, the bands' values, without constraining assumptions about the distribution function of the residuals. Finally, Part III presents the application of disjunctive kriging method, another geostatistical approach, for more informative decision making about the timing and the value of a position. Disjunctive kriging allows estimating the probability of certain thresholds being reached in the future. The results of the analysis prove that the proposed techniques can be incorporated into successful trading strategies.Cette thèse propose des approches probabilistes pour améliorer et optimiser un des instruments les plus populaires de l'analyse technique, les bandes de trading. Les parties I et II se concentrent sur l'optimisation des composantes des bandes de trading: ligne centrale (représentée par la moyenne mobile) et lignes des bandes. La partie III est dédiée à l'amélioration du processus de prise de décision. Dans la partie I on propose d'utiliser le krigeage, une approche géostatistique, pour l'optimisation des poids des moyennes mobiles. Le krigeage permet d'obtenir l'estimateur optimal, qui incorpore les caractéristiques statistiques des données. Contrairement aux méthodes classiques, qui sont utilisées en finance, celle ci peut être appliquée aux données échantillonnées à maille régulière ou irrégulière. La partie II propose une méthode, basée sur la transformation des données en une variable normale, qui permet de définir les valeurs extrêmes et en conséquence les valeurs des bandes sans imposition de contraintes sur la distribution des résidus. Enfin, la partie III présente l'application des méthodes de krigeage disjonctif , une autre méthode géostatistique, pour les décision plus informative sur le timing et le type de position. Le krigeage disjonctif permet d'estimer les probabilités que certain seuils seront atteints dans le futur. Les résultats expérimentaux prouvent que les techniques proposées sont prometteuses et peuvent être utilisées en pratique