Kvantitativ Analyse Forex Trading

Kvantitativ handel Hva er kvantitativ handel Kvantitativ handel består av handelsstrategier basert på kvantitativ analyse. som er avhengige av matematiske beregninger og nummerkrepping for å identifisere handelsmuligheter. Som kvantitativ handel er generelt brukt av finansinstitusjoner og hedgefond. Transaksjonene er vanligvis store i størrelse og kan innebære kjøp og salg av hundre tusen aksjer og andre verdipapirer. Imidlertid blir kvantitativ handel mer vanlig brukt av individuelle investorer. BREAKING DOWN Kvantitativ handel Pris og volum er to av de vanligste datainngangene som brukes i kvantitativ analyse som hovedinngangene til matematiske modeller. Kvantitative handelsmetoder inkluderer høyfrekvent handel. algoritmisk handel og statistisk arbitrage. Disse teknikkene er hurtigbrann og har vanligvis kortsiktige investeringshorisonter. Mange kvantitative handelsfolk er mer kjent med kvantitative verktøy, for eksempel bevegelige gjennomsnitt og oscillatorer. Forstå kvantitativ handel Kvantitative handelsfolk utnytter moderne teknologi, matematikk og tilgjengeligheten av omfattende databaser for å gjøre rasjonelle handelsbeslutninger. Kvantitative handelsfolk tar en handelsteknikk og lager en modell av det ved hjelp av matematikk, og deretter utvikler de et dataprogram som bruker modellen til historiske markedsdata. Modellen blir deretter testet og optimalisert. Dersom gunstige resultater oppnås, implementeres systemet i sanntidsmarkeder med reell kapital. Måten kvantitative handelsmodeller fungerer best kan beskrives ved hjelp av en analogi. Tenk på en værmelding der meteorologen regner med en 90 sjanse for regn mens solen skinner. Meteorologen oppnår denne motstridende konklusjonen ved å samle og analysere klimadata fra sensorer over hele området. En datastyrt kvantitativ analyse avslører spesifikke mønstre i dataene. Når disse mønstrene blir sammenlignet med de samme mønstrene som er avslørt i historiske klima data (backtesting), og 90 av 100 ganger resultatet er regn, kan meteorologen trekke konklusjonen med tillit, derved 90-prognosen. Kvantitative handelsfolk bruker samme prosess til finansmarkedet for å foreta handelsbeslutninger. Fordeler og ulemper med kvantitativ handel Målet med handel er å beregne den optimale sannsynligheten for å utføre en lønnsom handel. En typisk handelsmann kan effektivt overvåke, analysere og foreta handelsbeslutninger på et begrenset antall verdipapirer før mengden av innkommende data overstyrer beslutningsprosessen. Bruken av kvantitative trading teknikker belyser denne grensen ved hjelp av datamaskiner for å automatisere overvåking, analyse og handelsbeslutninger. Overvinne følelser er en av de mest gjennomgripende problemene med handel. Det er frykt eller grådighet, når handel, følelser tjener bare å kvele rasjonell tenkning, som vanligvis fører til tap. Datamaskiner og matematikk har ikke følelser, så kvantitativ handel eliminerer dette problemet. Kvantitativ handel har problemer. Finansmarkedene er noen av de mest dynamiske enhetene som eksisterer. Derfor må kvantitative handelsmodeller være like dynamiske for å være konsekvent vellykket. Mange kvantitative handelsfolk utvikler modeller som er midlertidig lønnsomme for markedsforholdene de ble utviklet for, men de svikter til slutt når markedsforholdene endres. Kvantitativ analyse i Forex Oppdatert 18. oktober 2016 Hva er kvantitativ analyse Kvantitativ analyse tillater handelsmenn å fjerne følelser fra investeringsprosess. Kvantitativ analyse er en tilnærming som fokuserer på statistikk eller sannsynligheter over tarmfølelser. Gitt teknologien til datamaskiner og sofistikerte matematikkmodeller, har kvantitativ analyse tatt over Wall Street og et flertall av nye handelsmenn og ansatte på Wall Streets eller de med en kvantitativ tankegang. Kvantitativ analyse har et sted i valutamarkedet, akkurat som alle andre markeder. Du er sannsynligvis kjent med ulike former for kvantitativ analyse selv om du ikke anser deg selv som en kvant, som er noen som nærmer seg markeder fra et kvantitativt synspunkt. Et enkelt økonomisk forhold som håndleddsbelønning, inntjening per aksje eller noe vanskeligere som opsjonsprising og diskontert kontantstrøm er former for kvantitativ analyse. Som du kan forestille deg, er data kritisk i analysen er ofte bare så god som dataene som går i så mange quants fokuserer på kvaliteten på dataene som brukes til å fylle ut sine matematiske og statistiske modeller. Eksempler på kvantitativ eller statistisk analyse Du trenger ikke å være en matematisk whiz eller ha en doktorgrad i økonometri for å dra nytte av statistisk analyse. Med statistikk ser du på avhengighet eller tilknytning av to tilfeldige variabler eller til datasett. Traders dra nytte av den vanlige statistiske analysen av korrelasjoner, som refererer til en bred klasse av statistiske relasjoner og avhengighet. En vanlig korrelasjon i valutamarkedet er dollar svakhet er korrelert med svakhet til fremvoksende markeder. Et annet intermarket-forhold Yen styrke og aksjemarkedssvikt. Statistisk analyse er nyttig for å bestemme fremtidige sannsynligheter, men er ikke ment å være rent prediktiv. En typisk uttalelse er at korrelasjon ikke er årsakssammenheng. Kausalitet betyr eksplisitt årsak og effekt, mens korrelasjon bare betyr potensielle fellesbevegelser mellom to tilfeldige variabler. Skalaen til korrelasjonskoeffisientene er -1 til 431, mens den negative er et perfekt omvendt forhold eller korrelasjon, null er null korrelasjon, og en positiv er perfekt positiv korrelasjon nesten som de to variablene eller markedene er håndjernet til hverandre. En annen gunstig form for statistisk analyse er kjent som regresjonsanalyse. Regresjonsanalyse er en svært gunstig statistisk modell og kvantitativ analyse for å hjelpe deg med å se forholdet mellom variabler. Regresjonsanalyse fokuserer på forholdet mellom en avhengig variabel og en eller flere avhengige variabler. Spesifikt hjelper regresjonsanalyse deg til å forstå hvordan den typiske verdien av den avhengige variabelen endres når en av de uavhengige variablene varierer. De fleste FX-kartpakker har en regresjonskanal som gjør beregningen av regresjonsanalyse for deg og er ofte lettere å få tilgang til enn korrelasjoner. Regresjonsanalyse estimerer vanligvis betinget forventning eller retning av prisen på den avhengige variabelen gitt den uavhengige variabelen. Dette betyr gjennomsnittsverdien av den avhengige variabelen i forhold til en fast uavhengig variabel. Dette er ofte vist i skrå linje høyere eller lavere skjære gjennom pris i retning av trenden eller i en sidelengs bevegelse er regresjonslinjen ofte flat. Hva er nødvendig Mens matematiske modeller er utenfor omfanget av denne artikkelen, bruker mange forhandlere Excel fra Microsoft og bruker korrelasjonsfunksjonen mellom variablene over et bestemt tidsrom for å avgjøre om det er en positiv eller negativ korrelasjon. Imidlertid vil mange undersøkelser legge ut korrelasjonsrapporter, og de kan også bli funnet på forskningsterminaler som Bloomberg eller Reuters. Hvis du er interessert i å gjøre disse typer modellene selv, er det viktig å merke seg at resultatene er datatrafikk og mangler eller ufullstendige data kan føre deg på avvei. Derfor bør du ta vare på de manglende dataene først for å få en effektiv analyse av dataene. Excel er sannsynligvis din beste innsats når det gjelder å gjøre den enkle analysen, men mange meglere gir verktøy som kan hjelpe deg med å gjøre mye av analysen også. Til slutt er statistisk analyse ment å vikle hodet rundt tilsynelatende tilfeldige variabler for et mønster som du kan handle. Risiko må alltid styres, men disse mønstrene kan vare lenge, selv uten kausalitet. Mens tilsynelatende ligner, er backstesting den ordspråklige ulven i sheeps klær av ofte statistisk eller kvantitativ analyse. Det lønner seg å være klar over tilbakest testing som statistisk modellering, fordi oftest enn ikke backtesting er gjort over idealiserte datasett som kan forårsake falsk tillit, over-bruk og potensielt store tap når det nåværende miljøet avviker fra datasettet. Analyse BREAKING DOWN Kvantitativ analyse Generelt kan kvantitativ analyse best forstås som bare en måte å måle eller evaluere ting ved å undersøke matematiske verdier av variabler. Den primære fordelen ved kvantitativ analyse er at det innebærer å studere presise, endelige verdier som enkelt kan sammenlignes med hverandre, for eksempel en selskaps årlige inntekter eller inntjening. I finansmarkedet refereres analytikere som strenge på kvantitativ analyse ofte som quants eller quant jockeys. Regjeringene er avhengige av kvantitativ analyse for å gjøre pengepolitiske og andre økonomiske politiske beslutninger. Regjeringer og sentralbanker sporer og evaluerer generelt statistiske data som BNP og sysselsettingstall. Vanlige bruksområder av kvantitativ analyse i investeringer inkluderer beregning og evaluering av nøkkelrelaterte nøgletal som prisvinstforholdet (PE) eller resultat per aksje (EPS). Kvantitativ analyse spenner fra undersøkelse av enkle statistiske data som inntekter, til komplekse beregninger som nedsatt kontantstrøm eller opsjonsprising. Kvantitativ Vs. Kvalitativ analyse Selv om kvantitativ analyse tjener som et veldig nyttig evalueringsverktøy i seg selv, blir det ofte kombinert med det komplementære forsknings - og evalueringsverktøyet for kvalitativ analyse. For eksempel er det enkelt for et selskap å bruke kvantitativ analyse for å vurdere tall som salgsinntekter, fortjenestemarginer eller avkastning på eiendeler (ROA), men selskapet kan også ønske å evaluere informasjon som ikke lett kan reduseres til matematiske verdier, slik som som merkevare omdømme eller intern ansatt moral. I et kombinert kvalitativt og kvantitativt analyseprosjekt kan et selskap, analytiker eller investor ønske å vurdere styrken til et bestemt produkt som et selskap produserer og selger. Den kvalitative analysen av prosjektet kan gjennomføres ved hjelp av verktøy som kundeundersøkelser som spør forbrukerne om deres meninger om produktet. En kvantitativ analyse av produktet kan også igangsettes ved undersøkelse av data angående antall repeterende kunder, kundeklager og antall garantikrav over en gitt tidsperiode.