Kuidas kaubelda oma meelt ja mitte oma soo
Mis on kvantitatiivne analüüs?
Kvantitatiivne analüüs võimaldab ettevõtjatel emotsioone eemaldada investeerimisprotsessist. Kvantitatiivne analüüs on lähenemine, mis keskendub statistikale või tõenäosustele soolestiku tunde. Arvestades arvutite tehnoloogiat ja keerukaid matemaatilisi mudeleid, on kvantitatiivne analüüs üle võtnud Wall Street'i ja enamuse uutest ettevõtjatest ja töötajatelt Wall Streets'is või kvantitatiivse mõtteviisiga.
Kvantitatiivse analüüsi jaoks on FX turul koht nagu ka mis tahes muu turg.
Oled tõenäoliselt tuttav kvantitatiivse analüüsi erinevate vormidega isegi siis, kui te ei leia end quant, mis on keegi, kes lähenes turgudele kvantitatiivselt. Lihtne rahaline suhe, näiteks randmeteos, kasum aktsia kohta või midagi raskemat, nagu optsioonide hinnakujundus ja diskonteeritud rahavoog, on kvantitatiivse analüüsi vormid. Nagu võite ette kujutada, on andmed sageli kriitilise tähtsusega analüüsis sageli vaid nii head, kui nii palju kvante kui andmeid keskenduvad matemaatiliste ja statistiliste mudelite täitmiseks kasutatud andmete kvaliteedile.
Kvantitatiivse või statistilise analüüsi näited
Statistikanalüüsist kasu sa ei pea olema matemaatika viktoriin või ökonomeetria doktorikraad. Statistikaga vaatate kahe juhusliku muutuja või andmete kogumi sõltuvust või seost. Ettevõtjad saavad kasu korrelatsioonide ühisest statistilistest analüüsidest, mis viitavad statistiliste suhete ja sõltuvuse laiale klassile.
FX turu ühine korrelatsioon on dollari nõrkus, mis on seotud tekkivate turgude nõrkusega. Teine Intermarket suhe Yen tugevus ja aktsiaturg nõrkus.
Statistiline analüüs on abiks tulevaste tõenäosuste väljaselgitamisel, kuid see pole mõeldud ainult ennustamiseks. Tüüpiline väide on see, et korrelatsioon ei ole põhjuslik seos.
Põhjuslikkus tähendab selget põhjus- ja tagajärgi, korrelatsioon tähendab lihtsalt võimalikku ühist liikumist kahe juhusliku muutuja vahel. Korrelatsioonikoefitsientide skaala on -1 kuni +1, kusjuures negatiivne on täiuslik pöördvõrdeline suhe või korrelatsioon, null on null korrelatsioon ja positiivne on täiuslik positiivne korrelatsioon peaaegu nagu kaks muutujat või turud üksteisele käeraudadel.
Teine soodsa statistilise analüüsi vorm on tuntud kui regressioonanalüüs. Regressioonianalüüs on väga soodne statistiline mudel ja kvantitatiivne analüüs, mis aitab teil näha muutujate suhet. Regressioonanalüüs keskendub sõltuva muutuja ja ühe või mitme sõltuva muutuja suhtele. Täpsemalt aitab regressioonanalüüs mõista, kuidas sõltuva muutuja tüüpiline väärtus muutub, kui üks sõltumatuid muutujaid on erinev. Enamik FX-kaardistamispakettidel on regressioonikanal, mis teeb teie jaoks regressioonanalüüsi arvutuse ja on sageli lihtsam juurdepääs kui korrelatsioonid.
Regressioonianalüüs arvestab tavaliselt sõltumatu muutujaga sõltuva muutuja hinna ootust või suunda.
See tähendab sõltuva muutuja keskmist väärtust fikseeritud sõltumatu muutuja suhtes. Seda näidatakse sageli kallaku joonena, mis on kõrgem või madalam hinna suunas suundumiseks või külgsuunas, regressiooniliin on sageli lamedad.
Mida vaja?
Kuigi matemaatilised mudelid jäävad väljapoole käesoleva artikli reguleerimisala, kasutavad paljud ettevõtjad Microsofti Excelit ja kasutavad teatud ajavahemiku jooksul muutujaid korrelatsioonifunktsiooni, et teha kindlaks positiivne või negatiivne korrelatsioon. Paljud uurimiskeskused annavad siiski välja korrelatsioonide aruanded ja neid võib leida ka uurimisterminalides nagu Bloomberg või Reuters.
Kui olete huvitatud sellist tüüpi mudelite isetegemisest, on oluline märkida, et tulemused on andmetest juhitud ja puuduvad või mittetäielikud andmed võivad teid valetada.
Seetõttu peaksite kõigepealt puudutamata andmete eest hoolitsema, et saaksite andmete tõhusat analüüsi. Excel on tõenäoliselt teie parim valik lihtsa analüüsi tegemisel, kuid paljud maaklerid pakuvad tööriistu, mis aitavad teil teha palju analüüse.
Lõppkokkuvõttes on statistilise analüüsi eesmärk murda pea ümber näiliselt juhuslike muutujate jaoks, mida saab kaubelda. Riski tuleb alati hallata, kuid need mustrid võivad kesta kaua, isegi ilma põhjuseta. Kuigi paistab olevat sarnane, on backtesting sageli statistilises või kvantitatiivses analüüsis lamba-riietuses kasutatav vanasõna hunt. See tähendab, et statistilisest modelleerimisest on tagantjärele katsetamine teadlik, sest sagedamini kui backtesting tehakse ideaalsete andmekogumite kaudu, mis võivad kaasa tuua vale usalduse, liigne võimendamine ja potentsiaalselt suured kaod, kui praegune keskkond erineb andmekogumist.
Õnnelik kauplemine!