dc.rights.license | Kūrybinių bendrijų licencija / Creative Commons licence | en_US |
dc.contributor.author | Žolnerovičiūtė, Ieva | |
dc.contributor.author | Maknickienė, Nijolė | |
dc.date.accessioned | 2025-01-06T13:01:33Z | |
dc.date.available | 2025-01-06T13:01:33Z | |
dc.date.issued | 2020 | |
dc.identifier.uri | https://etalpykla.vilniustech.lt/handle/123456789/156275 | |
dc.description.abstract | Pasaulinė išvestinių finansinių priemonių rinka yra dinamiškai augantis finansų rinkos segmentas. Nauji finansiniai produktai daro ekonominius santykius sudėtingesniais ir atsiranda naujų finansinių naujovių poreikis. Atsiranda pasaulinė tinklo ekonomika, kuri remiasi elektroninėmis jos veikimo sistemomis, per kelias sekundes perkelia milijardus dolerių į kitas rinkas. Ateities sandorių augimo dinamika pasaulyje per pastaruosius metus rodo, kad ši finansų rinkos dalis sparčiai vystosi. Maži transakcijų kaštai bei lengvas šių priemonių panaudojimas suteikia investuotojams daug galimybių kryptingai planuoti pinigų srautus bei siekti norimos grąžos. Dėl šios priežasties labai svarbu išanalizuoti ir tinkamai įvertinti ateities išvestinių sandorių galimas kainų kitimo kryptis ir tendencijas. Tam darbe sujungti du algoritmai, kaip paramos sistema investuotojui: prognozuojantis Monte Carlo metodas, kuris rodo atskirų instrumentų kitimo tendencijas, leidžia įžvelgti pirkimo ir pardavimo signalus, rinkos aktyvumą ir pasyvumą bei pasirinkti įėjimo į rinką laiką, kad prekyba būtų pelninga; kitas – optimizuojantis, leidžiantis sudaryti efektyvų portfelį, Sharpo metodas. Pasitelkiant šiais algoritminiais metodais bei jų rezultatais prognozuojamos ateities sandorių kainos ir sudaromas investicinis portfelis su tikėtina grąža ir mažesne rizika. | en_US |
dc.description.abstract | The global derivatives market is a dynamically growing segment of the financial market. New financial products complicate economic relations and require new financial innovations. The emergence of a global network economy that relies on its electronic operating systems, shifts billions of dollars to the rest of the world in seconds. Global futures growth dynamics in recent years show that the most sensitive part of the financial market is developing rapidly. The low transaction costs and ease of use of these tools provide investors with plenty of opportunities for purposeful cash flow planning and the desired return. For this reason, it is very important to analyze and properly evaluate the potential price trends and trends of future derivatives. This work combines two algorithms as an investor support system: the Monte Carlo Predictive Approach, which tracks the movement of individual instruments, provides insight into buying and selling signals, market activity and inactivity, and allows for market entry time for profitable trading; the other is the Sharp method of optimizing for an efficient portfolio. Using these algorithms and their results, futures prices are forecasted and an investment portfolio with expected returns and reduced risk is created. | en_US |
dc.format.extent | 10 p. | en_US |
dc.format.medium | Tekstas / Text | en_US |
dc.language.iso | lt | en_US |
dc.relation.uri | https://etalpykla.vilniustech.lt/handle/123456789/156166 | en_US |
dc.rights | Attribution 4.0 International | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ | * |
dc.source.uri | http://jmk.vvf.vgtu.lt/index.php/Verslas/2020/paper/view/585 | en_US |
dc.subject | išvestinės finansinės priemonės | en_US |
dc.subject | ateities sandoris | en_US |
dc.subject | rinka | en_US |
dc.subject | algoritminė prekyba | en_US |
dc.subject | Monte Carlo metodas | en_US |
dc.subject | Sharpo metodas | en_US |
dc.subject | tendencijos | en_US |
dc.subject | derivatives | en_US |
dc.subject | futures | en_US |
dc.subject | market | en_US |
dc.subject | algorithmic trading | en_US |
dc.subject | Monte Carlo method | en_US |
dc.subject | Sharp method | en_US |
dc.subject | trends | en_US |
dc.title | Investavimas į ateities sandorius naudojant Monte Carlo ir Sharpo metodus | en_US |
dc.title.alternative | Investing in future trade using Monte Carlo and Sharp methods | en_US |
dc.type | Konferencijos publikacija / Conference paper | en_US |
dcterms.accessRights | Laisvai prieinamas / Openly available | en_US |
dcterms.accrualMethod | Rankinis pateikimas / Manual submission | en_US |
dcterms.alternative | Financial management | en_US |
dcterms.issued | 2020-02-13 | |
dcterms.license | CC BY | en_US |
dcterms.references | 22 | en_US |
dc.description.version | Taip / Yes | en_US |
dc.contributor.institution | Vilniaus Gedimino technikos universitetas | en_US |
dc.contributor.institution | Vilnius Gediminas Technical University | en_US |
dc.contributor.faculty | Verslo vadybos fakultetas / Faculty of Business Management | en_US |
dc.contributor.department | Finansų inžinerijos katedra / Department of Financial Engineering | en_US |
dcterms.sourcetitle | Ekonomika ir vadyba: 23-osios jaunųjų mokslininkų konferencijos „Mokslas – Lietuvos ateitis“ teminė konferencija / Economics and Management: Proceedings of the 23rd Conference for Junior Researchers "Science - Future of Lithuania" | en_US |
dc.identifier.eisbn | 9786094762239 | en_US |
dc.identifier.eissn | 2029-7149 | en_US |
dc.publisher.name | Vilnius Gediminas Technical University | en_US |
dc.publisher.name | Vilnius Gediminas Technical University | en_US |
dc.publisher.country | Lithuania | en_US |
dc.publisher.country | Lietuva | en_US |
dc.publisher.city | Vilnius | en_US |
dc.identifier.doi | https://doi.org/10.3846/vvf.2020.040 | en_US |