The Statistical Analysis about Variation in the Stock Market
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Resumen
The key objective of this paper is to investigate patterns in the German Stock Exchange which allows to make predictions about stock price behaviour. To find these patterns, the stock price data is classified and divided into different segments, by making use of Signal Processing, to be more specific, the Moving Average Filter. The methodology is developed on MATLAB with the company Continental AG, which is part of the DAX. The time period examined is 1998 to 2018 on a daily base. The analysis shows that there are patterns in the stock market and that it can be divided into segments.
El objetivo clave de este trabajo es investigar patrones en la bolsa alemana el cual nos permite hacer predicciones del comportamiento de los precios del mercado. Para encontrar estos patrones, los precios están clasificados y divididos en diferentes segmentos usando el método Signal Processing, más especifico el Moving Average Filter. La metodología está desarrollada en MATLAB con los datos de la empresa Continental AG, la cual es parte del DAX. La muestra corresponde a 20 años comprendidos entre 1998 y 2018 con periodos diarios. El análisis muestra que hay patrones en el mercado y que se puede dividir en segmentos de comportamiento similar.
El objetivo clave de este trabajo es investigar patrones en la bolsa alemana el cual nos permite hacer predicciones del comportamiento de los precios del mercado. Para encontrar estos patrones, los precios están clasificados y divididos en diferentes segmentos usando el método Signal Processing, más especifico el Moving Average Filter. La metodología está desarrollada en MATLAB con los datos de la empresa Continental AG, la cual es parte del DAX. La muestra corresponde a 20 años comprendidos entre 1998 y 2018 con periodos diarios. El análisis muestra que hay patrones en el mercado y que se puede dividir en segmentos de comportamiento similar.