When analyzing investments based on

When analyzing investments based on the moving average strategy in natural gas futures markets, the
time scale of the data is a notable factor. Most studies on moving average investment strategies have
focused on one specific time scale. In this paper, moving average performances based on data at different
time scales are compared and analyzed. Weekly, daily and hourly natural gas futures prices from the New
York Mercantile Exchange are used as target data. The types of strategies, the lengths of the time periods
and the range parameters are coded into a binary string, and genetic algorithm is used to search for
suitable lengths, appropriate calculation methods and other parameters. According to the results of three
experiments using data at different time scales, the performances differ in type of moving average
strategy selection and adoption of range parameter. Generally, experiments based on daily scale data
show better performance than weekly and hourly scales in rate of return, return times and return stability. The results from this study could help in choosing data when using moving average strategy in
natural gas futures markets.

Kết quả (Việt) 1:

Khi phân tích đầu tư dựa trên chiến lược di chuyển trung bình trong các thị trường tương lai khí tự nhiên, cácthời gian quy mô của dữ liệu là một yếu tố đáng chú ý. Hầu hết các nghiên cứu về di chuyển chiến lược đầu tư trung bình cótập trung vào một thời gian cụ thể quy mô. Trong bài báo này, di chuyển trung bình biểu diễn dựa trên dữ liệu khác nhauquy mô thời gian được so sánh và phân tích. Hàng tuần, hàng ngày và hàng giờ khí thiên nhiên tương lai giá cả từ phiên bản mớiYork Mercantile Exchange được sử dụng như là dữ liệu mục tiêu. Các loại chiến lược, độ dài của khoảng thời gianvà các thông số phạm vi được mã hoá thành một chuỗi nhị phân, và thuật toán di truyền được sử dụng để tìm kiếmđộ dài thích hợp, phương pháp tính toán thích hợp và tham số khác. Theo kết quả của bathí nghiệm bằng cách sử dụng dữ liệu đúng ở thời gian khác nhau, các buổi biểu diễn khác nhau trong loại di chuyển trung bìnhlựa chọn chiến lược và nhận con nuôi của tham số phạm vi. Nói chung, thử nghiệm dựa trên dữ liệu quy mô hàng ngàyHiển thị các hiệu suất tốt hơn hơn lượt và quy mô theo giờ trong tỷ lệ trả lại, trở về thời gian và trở về sự ổn định. Các kết quả từ nghiên cứu này có thể giúp trong việc lựa chọn dữ liệu khi sử dụng di chuyển trung bình chiến lược trongkhí thiên nhiên tương lai thị trường.

Kết quả (Việt) 2:

Khi phân tích đầu tư dựa trên các chiến lược trung bình động trong thị trường tương lai khí thiên nhiên,
quy mô thời gian của dữ liệu là một yếu tố đáng chú ý. Hầu hết các nghiên cứu về di chuyển các chiến lược đầu tư trung bình đã
tập trung vào một quy mô thời gian cụ thể. Trong bài báo này, di chuyển biểu diễn trung bình dựa trên dữ liệu khác nhau ở
quy mô thời gian được so sánh và phân tích. Tương lai giá cả khí đốt tự nhiên hàng tuần, hàng ngày và hàng giờ từ New
Mercantile Exchange York được sử dụng như là dữ liệu mục tiêu. Các loại chiến lược, độ dài của khoảng thời gian
và phạm vi các thông số được mã hóa thành một chuỗi nhị phân, và thuật toán di truyền được sử dụng để tìm kiếm cho
độ dài phù hợp, phương pháp tính toán thích hợp và các thông số khác. Theo kết quả của ba
thí nghiệm bằng cách sử dụng dữ liệu ở thời gian khác nhau, các màn trình diễn khác nhau về loại hình di chuyển trung bình
lựa chọn chiến lược và thông qua các tham số phạm vi. Nói chung, các thí nghiệm dựa trên dữ liệu quy mô hàng ngày
cho hiệu suất tốt hơn so với quy mô hàng tuần và hàng giờ trong tỉ suất lợi nhuận trở lại lần và trở lại ổn định. Các kết quả từ nghiên cứu này có thể giúp đỡ trong việc lựa chọn dữ liệu khi sử dụng di chuyển chiến lược trung bình trong
thị trường tương lai khí đốt tự nhiên.