あなたの心とあなたの腸ではなく取引する方法
定量分析とは？
定量分析により、トレーダーは投資プロセスから感情を取り除くことができます。 定量分析は、腸の感情に関する統計または確率に焦点を当てたアプローチです。 コンピュータと洗練された数学モデルの技術を考えると、数学的分析はウォールストリートとウォールストリートの新しいトレーダーや従業員の大半、または定量的な考え方を持った人を引き継いでいます。
定量分析は他の市場と同じようにFX市場にも存在します。
定量的な観点から市場にアプローチしている人物であるとみなされていない場合でも、さまざまな形態の定量分析に精通している可能性があります。 手首報酬、1株当たり利益またはオプション価格設定や割引キャッシュフローなどの単純な財務比率は、定量的な分析の一形態です。 あなたが想像することができるように、データ分析は非常に重要です。多くの場合、数学や統計モデルを記入するために使用されるデータの品質に重点が置かれています。
定量分析または統計分析の例
統計分析の恩恵を受けるために、数学者でなくても、計量経済学者の博士号を取得する必要はありません。 統計では、2つのランダム変数またはデータセットの依存性または関連性を調べています。 トレーダーは相関の一般的な統計分析の恩恵を受ける。統計的な関係と依存の広範なクラスを指す。
為替市場における共通の相関は、ドルの弱さが新興市場の弱さと相関していることである。 別のインターマーケット関係円の強さと株式市場の弱さ。
統計的分析は、将来の確率を決定するのに役立ちますが、純粋に予測的なものではありません。 典型的なステートメントは、相関は因果関係ではないということです。
因果関係は明示的な因果関係を意味し、相関は単に2つのランダム変数間の潜在的な共通の動きを単に意味する。 相関係数のスケールは-1から+1ですが、負のものは完全な逆の関係または相関、ゼロはゼロの相関、正のものは2つの変数またはマーケットが互いに手錠をかけたような完全な正の相関です。
統計的分析の別の好ましい形態は、回帰分析として知られている。 回帰分析は、変数間の関係を把握するのに役立つ統計モデルと定量分析に非常に適しています。 回帰分析は、従属変数と1つ以上の従属変数との間の関係に焦点を当てています。 具体的には、回帰分析は、独立変数のいずれか1つが変化したときに従属変数の典型的な値がどのように変化するかを理解するのに役立ちます。 ほとんどのFXチャートパッケージには、回帰分析の計算を行う回帰チャネルがあり、相関よりもアクセスする方が簡単です。
回帰分析は、一般に、独立変数が与えられた場合の従属変数の価格の条件付き期待または方向を推定する。
これは、固定独立変数に対する従属変数の平均値を意味します。 これは、トレンドの方向に価格を切り上げたり、横に動かしたりする回帰線で表示されることがよくあります。
何が必要とされているか？
数学的モデルはこの記事の範囲を超えていますが、多くのトレーダーはMicrosoftのExcelを利用し、特定の時間の集合にわたる変数間の相関関数を使用して正または負の相関があるかどうかを判断します。 しかし、多くのリサーチ・アウトレットでは相関レポートが出され、 ブルームバーグやロイターなどの研究端末でも見つかるはずです。
これらのタイプのモデルを自分で行うことに興味がある場合は、結果がデータ駆動であり、不足または不完全なデータがあなたを迷惑に導く可能性があることに注意することが重要です。
したがって、データの効果的な分析を行うには、欠落しているデータをまず処理する必要があります。 Excelは簡単な分析を行う上で最も効果がありますが、多くのブローカーは多くの分析を行うのに役立つツールも提供しています。
結論として、統計的分析は、あなたが交換できるパターンのための一見無作為変数の周りを頭で囲むことを意図しています。 リスクは常に管理する必要がありますが、これらのパターンは因果関係がなくても長い間持続する可能性があります。 一見似ているが、バックテスティングは、しばしば統計的または定量的分析の羊の衣服における諺的なオオカミである。 バックテストは、理想化されたデータセットよりも多くの場合、現在の環境がデータセットから逸脱したときに誤った信頼、過度のレバレッジ、および潜在的に大きな損失をもたらす可能性があるため、統計モデリングとしてのバックテストを認識する必要があります。
ハッピートレーディング！