Cum sa tranzactionezi cu mintea ta si nu cu gura ta
Care este analiza cantitativă?
Analiza cantitativă permite comercianților să elimine emoțiile din procesul de investire. Analiza cantitativă este o abordare care se concentrează pe statistici sau probabilități asupra sentimentelor intestinale. Având în vedere tehnologia calculatoarelor și modele matematice sofisticate, analiza cantitativă a preluat Wall Street și o majoritate de noi comercianți și angajați la Wall Street sau cei cu o mentalitate cantitativă.
Analiza cantitativă are un loc pe piața valutară la fel ca orice altă piață.
Probabil sunteți familiarizați cu diferite forme de analiză cantitativă chiar dacă nu vă considerați un cant, ceea ce este cineva care abordează piețele din punct de vedere cantitativ. Un simplu raport financiar, cum ar fi recompensa încheieturii, câștigurile pe acțiune sau ceva mai dificil, cum ar fi prețul opțiunilor și fluxul de numerar actualizat, sunt forme de analiză cantitativă. După cum vă puteți imagina, datele sunt esențiale în analiză este adesea la fel de bună ca datele care se întâmplă în atât de multe quants se concentrează pe calitatea datelor utilizate pentru a completa modelele lor matematice și statistice.
Exemple de analiză cantitativă sau statistică
Nu trebuie să fii un matematician sau să ai un doctorat în econometrie pentru a beneficia de analize statistice. Cu statistici, vă uitați la dependența sau asocierea a două variabile aleatorii sau la seturi de date. Comercianții beneficiază de analiza statistică comună a corelațiilor, care se referă la o clasă largă de relații statistice și dependență.
O corelație comună pe piața valutară este slăbirea dolarului fiind corelată cu o slăbiciune a piețelor emergente. O altă relație Intermarket relație Yen puterea și slăbiciunea pieței de capital.
Analiza statistică este utilă în determinarea probabilităților viitoare, dar nu este menită a fi pur predictivă. O afirmație tipică este că corelația nu este cauzalitatea.
Cauza înseamnă cauză-efect și explicită, în timp ce corelația înseamnă pur și simplu mișcări comune comune între două variabile aleatorii. Scala coeficienților de corelație este de la -1 la +1, în timp ce cea negativă este o relație perfectă sau o corelație perfectă, zero este corelație zero, iar una pozitivă este o corelație perfectă pozitivă aproape ca cele două variabile sau piețele fiind legate una cu cealaltă.
O altă formă favorabilă de analiză statistică este cunoscută ca analiză de regresie. Analiza de regresie este un model statistic foarte favorabil și o analiză cantitativă pentru a vă ajuta să vedeți relația dintre variabile. Analiza de regresie se concentrează pe relația dintre o variabilă dependentă și una sau mai multe variabile dependente. În mod specific, analiza de regresie vă ajută să înțelegeți cum se modifică valoarea tipică a variabilei dependente atunci când oricare dintre variabilele independente variază. Cele mai multe pachete de diagramă FX au un canal de regresie care face calculul analizei de regresie pentru dvs. și este adesea mai ușor de accesat decât corelațiile.
Analiza de regresie evaluează în mod obișnuit așteptarea condiționată sau direcția prețului variabilei dependente, dată de variabila independentă.
Aceasta înseamnă valoarea medie a variabilei dependente în raport cu o variabilă independentă fixă. Acest lucru este adesea arătat într-o linie înclinată mai mare sau mai mică decupare prin preț în direcția tendinței sau într-o mișcare laterală linia de regresie este adesea plat.
Ce e necesar?
În timp ce modelele matematice depășesc domeniul de aplicare al acestui articol, mulți comercianți utilizează Excel de la Microsoft și utilizează funcția de corelare între variabile într-un anumit set de timp pentru a determina dacă există o corelație pozitivă sau negativă. Cu toate acestea, multe institute de cercetare vor scoate rapoarte de corelare și pot fi găsite și pe terminale de cercetare precum Bloomberg sau Reuters.
Dacă sunteți interesat în a face aceste tipuri de modele de tine, este important să rețineți că rezultatele sunt date de conducere și lipsesc sau date incomplete poate duce la rătăcire.
Prin urmare, ar trebui să aveți grijă mai întâi de datele lipsă pentru a avea o analiză eficientă a datelor. Excel este probabil cel mai bun pariu în ceea ce privește analiza simplă, dar mulți brokeri oferă instrumente care vă pot ajuta să faceți o mulțime de analize, de asemenea.
În concluzie, analiza statistică are rolul de a vă împacheta capul în jurul variabilelor aparent aleatorii pentru un model pe care îl puteți schimba. Riscul trebuie să fie întotdeauna gestionat, însă aceste modele pot dura mult timp chiar și fără existența cauzalității. Deși aparent asemănător, backtestingul este lupul proverbial în îmbrăcămintea de oaie, de multe ori analiză statistică sau cantitativă. Se cuvine să fim conștienți de testarea retroactivă ca model de statistică deoarece, de cele mai multe ori, backtesting-ul se face pe seturi de date idealizate, care pot provoca falsă încredere, supra-pârghie și potențiale pierderi mari atunci când mediul actual deviază de la setul de date.
Happy Trading!