Handel ilościowym Co to jest handel ilościowy Handel ilościami składa się z strategii handlowych opartych na analizie ilościowej. które opierają się na obliczeniach matematycznych i liczeniu liczb w celu określenia możliwości handlowych. Ponieważ handel ilościowy jest powszechnie używany przez instytucje finansowe i fundusze hedgingowe. transakcje są zwykle duże i mogą obejmować kupno i sprzedaż setek tysięcy akcji i innych papierów wartościowych. Jednakże handel ilościowy staje się coraz powszechniej używany przez indywidualnych inwestorów. BREAKING DOWN Ilościowa Cena i Wolumen obrotu to dwa bardziej powszechne dane wprowadzane w analizie ilościowej jako główne dane wejściowe do modeli matematycznych. Ilościowe techniki obrotu obejmują handel o wysokiej częstotliwości. handlu algorytmicznego i arbitrażu statystycznego. Techniki te są szybkie i zazwyczaj mają krótkoterminowe horyzonty inwestycyjne. Wielu handlowców ilościowych jest bardziej zaznajomionych z narzędziami ilościowymi, takimi jak średnie ruchome i oscylatory. Zrozumienie ilościowego handlu Ilościowe podmioty gospodarcze korzystają z nowoczesnej technologii, matematyki i dostępności kompleksowych baz danych do podejmowania racjonalnych decyzji handlowych. Ilościowi handlowcy podejmują technikę handlową i tworzą jej model za pomocą matematyki, a następnie opracowują program komputerowy, który stosuje model do historycznych danych rynkowych. Model jest następnie sprawdzany i zoptymalizowany. Jeśli osiągnięte zostaną korzystne wyniki, system jest następnie wdrażany na rynkach czasu rzeczywistego z prawdziwym kapitałem. Sposób, w jaki funkcjonują modele ilościowe, można najlepiej opisać stosując analogię. Zastanów się nad raportem pogodowym, w którym meteorolog przewiduje 90 szans na deszcz, podczas gdy słońce świeci. Meteorolog wyciąga ten sprzeczny ze sobą wniosek, zbierając i analizując dane klimatyczne z czujników na całym obszarze. Skomputeryzowana analiza ilościowa ujawnia konkretne wzorce w danych. Kiedy te wzorce są porównywane z tymi samymi wzorcami ujawnionymi w historycznych danych klimatycznych (backtesting), a 90 na 100 razy wynikiem jest deszcz, to meteorolog może wyciągnąć wnioski z ufnością, stąd prognoza 90. Ilościowe podmioty gospodarcze stosują ten sam proces na rynku finansowym do podejmowania decyzji handlowych. Zalety i wady obrotu ilościowego Celem handlu jest wyliczenie optymalnego prawdopodobieństwa realizacji dochodowego handlu. Typowy przedsiębiorca może efektywnie monitorować, analizować i podejmować decyzje handlowe na ograniczonej liczbie papierów wartościowych, zanim ilość przychodzących danych przewyższy proces podejmowania decyzji. Wykorzystanie ilościowych technik handlu rozświetla ten limit, wykorzystując komputery do automatycznego monitorowania, analizy i podejmowania decyzji handlowych. Pokonywanie emocji jest jednym z najbardziej rozpowszechnionych problemów z handlem. Czy to strach czy chciwość, gdy handel, emocje służą tylko do strofowania racjonalnego myślenia, co zwykle prowadzi do strat. Komputery i matematyka nie posiadają emocji, więc wymiana ilościowa eliminuje ten problem. Handel ilościami ma swoje problemy. Rynki finansowe to jedne z najbardziej dynamicznych podmiotów, które istnieją. Dlatego też modele ilościowego handlu muszą być tak dynamiczne, aby były konsekwentnie skuteczne. Wielu przedsiębiorców ilościowych rozwija modele, które są czasowo opłacalne dla warunków rynkowych, dla których zostały opracowane, ale w końcu nie działają, gdy zmieniają się warunki rynkowe. Analiza ilościowa PRZEGLĄDANIE Analiza ilościowa Ogólnie rzecz biorąc, analiza ilościowa może być najlepiej rozumiana jako prosty sposób pomiaru lub oceny rzeczy poprzez badanie wartości matematycznych zmiennych. Podstawową zaletą analizy ilościowej jest to, że obejmuje studiowanie precyzyjnych, ostatecznych wartości, które można łatwo porównywać ze sobą, takich jak przychody lub dochody z roku na rok. W świecie finansowym analitycy, którzy polegają ściśle na analizie ilościowej, są często określani jako quants lub quant jockeys. Rządy opierają się na analizie ilościowej w celu podejmowania decyzji dotyczących polityki pieniężnej i innych polityk gospodarczych. Rządy i banki centralne często śledzą i oceniają dane statystyczne, takie jak dane o PKB i zatrudnieniu. Wspólnymi metodami analizy ilościowej w inwestycjach są obliczanie i ocena kluczowych wskaźników finansowych, takich jak stosunek ceny do dochodów (PE) lub zysk na akcję (EPS). Analiza ilościowa polega na zbadaniu prostych danych statystycznych, takich jak dochody, do złożonych obliczeń, takich jak dyskontowane przepływy pieniężne lub wycenę opcji. Ilościowe vs. Analiza jakościowa Chociaż analiza ilościowa służy jako samo bardzo przydatne narzędzie oceny, często jest ono połączone z komplementarnym narzędziem analizy i analizy jakościowej. Na przykład firma może łatwiej wykorzystać analizę ilościową, aby ocenić takie dane jak przychody ze sprzedaży, marże zysku lub zwrot z aktywów (ROA), ale firma może również oceniać informacje, których nie można łatwo zmodyfikować do wartości matematycznych, np. jako reputację marki lub morale pracowników wewnętrznych. W połączonym projekcie analizy jakościowej i ilościowej firma, analityk lub inwestor może chcieć ocenić siłę konkretnego produktu, który firma produkuje i sprzedaje. Część analizy jakościowej projektu może być przeprowadzona przy użyciu narzędzi, takich jak badania klientów, które wymagają od użytkowników opinii o produkcie. Analizę ilościową produktu można również zainicjować poprzez zbadanie danych dotyczących liczby klientów powtarzających się, skarg klientów oraz liczby roszczeń gwarancyjnych w określonym przedziale czasowym. Analiza ilościowa na rynku Forex Zaktualizowano 18 października 2018 r. Co to jest Analiza ilościowa Ilościowa analiza pozwala handlowcom na usunięcie emocji z procesu inwestycyjnego. Analiza ilościowa to podejście skupiające się na statystyce lub prawdopodobieństwach uczucia jelit. Biorąc pod uwagę technologię komputerów i wyrafinowane modele matematyczne, analiza ilościowa przejęła Wall Street i większość nowych handlowców i pracowników Wall Streets lub tych, którzy myśleli ilościowo. Analiza ilościowa ma miejsce na rynku walutowym podobnie jak w innych rynkach. Prawdopodobnie jesteś zaznajomiony z różnymi formami analizy ilościowej, nawet jeśli nie uważasz się za kwantową, czyli ktoś, kto zbliża się do rynków z punktu widzenia ilościowego. Prosta analiza finansowa, taka jak nagroda nadgarstka, zarobek na akcję czy też coś trudniejszego do określania cen opcji i zdyskontowanych przepływów środków pieniężnych są formami analizy ilościowej. Jak można sobie wyobrazić, dane są krytyczne w analizie jest często tak dobre, jak dane przebiegające w tak wielu kwestiach skupiają się na jakości danych użytych do wypełnienia ich modeli matematycznych i statystycznych. Przykłady analizy ilościowej lub statystycznej Nie musisz być matematyką ani mieć doktoratu w ekonometrii, aby skorzystać z analizy statystycznej. Z statystykami szukasz zależności lub skojarzenia dwóch zmiennych losowych lub zbiorów danych. Handlowcy korzystają ze wspólnej statystycznej analizy korelacji, odnoszącej się do szerokiej klasy zależności statystycznych i zależności. Wspólną korelacją na rynku walutowym jest osłabienie dolara koreluje z osłabieniem na rynki wschodzące. Kolejny związek między Intermarket relacje Yen i słabość na rynku akcji. Analiza statystyczna jest pomocna w określaniu przyszłych prawdopodobieństw, ale nie ma być czysto predykcyjna. Typowym stwierdzeniem jest to, że korelacja nie jest przyczynowością. Causality oznacza wyraźne działanie przyczynowo-skutkowe, podczas gdy korelacja po prostu oznacza potencjalne wspólne przemieszczenia pomiędzy dwiema zmiennymi losowymi. Skala współczynników korelacji wynosi od -1 do 431, podczas gdy ujemna jest idealnym odwrotnym związkiem lub korelacją, zero jest zerem korelacji, a pozytywna jest doskonałą korelacją dodatnią, podobnie jak dwie zmienne lub rynki są kajdankami ze sobą. Inną korzystną formą analizy statystycznej jest analiza regresji. Analiza regresji jest bardzo korzystnym modelem statystycznym i analizą ilościową, aby pomóc zrozumieć relacje między zmiennymi. Analiza regresji skupia się na zależności między zmienną zależną a jedną lub większą liczbą zmiennych zależnych. W szczególności analiza regresji pomaga zrozumieć, jak zmienia się typowa wartość zmiennej zależnej, gdy zmienna niezależna jest zmienna. Większość pakietów wykresów walutowych ma kanał regresji, który oblicza dla Ciebie regresję i często jest łatwiej dostępny niż korelacje. Analiza regresji często szacuje oczekiwanie warunkowe lub kierunek ceny zmiennej zależnej, biorąc pod uwagę zmienną niezależną. Oznacza to średnią wartość zmiennej zależnej od stałej niezależnej zmiennej. Często jest to widoczne w ukośnej linii, wyższe lub niższe wycięcie przez cenę w kierunku tendencji lub w bok, linia regresji jest często płaska. Co jest potrzebne Podczas gdy modele matematyczne wykraczają poza zakres niniejszego artykułu, wielu przedsiębiorców korzysta z programu Excel od firmy Microsoft i wykorzystuje funkcję korelacji między zmiennymi w określonym czasie, aby ustalić, czy istnieje dodatnia lub ujemna korelacja. Jednak wiele placówek badawczych publikuje raporty korelacyjne i mogą one znajdować się również na terminali badawczych, takich jak Bloomberg czy Reuters. Jeśli jesteś zainteresowany wykonywaniem tych typów modeli, ważne jest, aby pamiętać, że wyniki są prowadzone przez dane i brakujące lub niekompletne dane mogą doprowadzić Cię do zbłąkania. Dlatego najpierw należy dbać o brakujące dane, aby mieć skuteczną analizę danych. Excel najprawdopodobniej najlepiej, jeśli chodzi o przeprowadzenie prostej analizy, ale wielu pośredników dostarcza narzędzia, które pomogą Ci wiele analizować. Podsumowując, analiza statystyczna ma na celu owinięcie głowy wokół pozornie zmiennych losowych dla wzorca, który można handlować. Należy zawsze zarządzać ryzykiem, ale te wzorce mogą trwać długo, nawet bez istnienia przyczyny. Choć wydaje się podobny, badanie wstępne jest przysłowiowym wilkiem w odzież owiec o często statystycznej lub ilościowej analizie. Opłaca się być świadomym tylnych testów, jak na przykład modelowania statystycznego, ponieważ częściej niż nie testowanie wsteczne odbywa się za pomocą wyidealizowanych zbiorów danych, które mogą powodować fałszywe zaufanie, nadmierne wykorzystanie energii i potencjalnie duże straty, gdy obecne środowisko różni się od zestawu danych. Pokaż pełne artykuły Czytaj dalej.
No comments:
Post a Comment