Wie man mit deinem Verstand und nicht dein Gut handelt
Was ist quantitative Analyse?
Quantitative Analyse ermöglicht es Händlern, Emotionen aus dem Anlageprozess zu entfernen. Quantitative Analyse ist ein Ansatz, der sich auf Statistiken oder Wahrscheinlichkeiten über Bauchgefühl konzentriert. Angesichts der Technologie von Computern und ausgeklügelten mathematischen Modellen hat die quantitative Analyse die Wall Street und die Mehrheit der neuen Händler und Angestellten an der Wall Street oder solche mit einer quantitativen Einstellung übernommen.
Quantitative Analyse hat einen Platz auf dem Devisenmarkt wie jeder andere Markt.
Sie sind wahrscheinlich mit verschiedenen Formen der quantitativen Analyse vertraut, auch wenn Sie sich selbst nicht als Quant betrachten, der sich einem Markt quantitativ nähert. Eine einfache Finanzkennzahl wie die Belohnung des Handgelenks, der Gewinn je Aktie oder etwas Schwierigeres wie Optionen und Discounted Cash Flow sind Formen der quantitativen Analyse. Wie Sie sich vorstellen können, sind Daten in der Analyse oft nur so gut wie die Daten in so vielen Quants, die sich auf die Qualität der Daten konzentrieren, die zum Ausfüllen ihrer mathematischen und statistischen Modelle verwendet werden.
Beispiele für quantitative oder statistische Analyse
Sie müssen kein Mathematik-Experte sein oder einen Doktortitel in Ökonometrie besitzen, um von einer statistischen Analyse zu profitieren. Mit Statistiken betrachten Sie die Abhängigkeit oder Assoziation von zwei Zufallsvariablen oder Datensätzen. Händler profitieren von der gemeinsamen statistischen Analyse von Korrelationen, die sich auf eine breite Klasse von statistischen Beziehungen und Abhängigkeiten beziehen.
Eine häufige Korrelation am Devisenmarkt ist, dass die Dollarschwäche mit einer Schwäche der Schwellenländer korreliert. Eine weitere Intermarket-Beziehung Yen Stärke und Aktienmarktschwäche.
Die statistische Analyse ist hilfreich bei der Bestimmung zukünftiger Wahrscheinlichkeiten, ist jedoch nicht als rein vorhersagend zu verstehen. Eine typische Aussage ist, dass Korrelation keine Kausalität ist.
Kausalität bedeutet explizite Ursache-Wirkung, während Korrelation einfach mögliche gemeinsame Bewegungen zwischen zwei Zufallsvariablen bedeutet. Die Skala der Korrelationskoeffizienten ist -1 bis +1, während die negative eine perfekte inverse Beziehung oder Korrelation ist, Null ist Null Korrelation, und eine positive ist perfekt positive Korrelation fast wie die beiden Variablen oder Märkte sind Handschellen miteinander verbunden.
Eine andere günstige Form der statistischen Analyse ist als Regressionsanalyse bekannt. Die Regressionsanalyse ist ein sehr günstiges statistisches Modell und eine quantitative Analyse, um Ihnen zu helfen, die Beziehung zwischen Variablen zu sehen. Die Regressionsanalyse konzentriert sich auf die Beziehung zwischen einer abhängigen Variablen und einer oder mehreren abhängigen Variablen. Insbesondere hilft Ihnen die Regressionsanalyse zu verstehen, wie sich der typische Wert der abhängigen Variablen ändert, wenn eine der unabhängigen Variablen variiert. Die meisten FX-Charting-Pakete haben einen Regressionskanal, der für Sie die Berechnung der Regressionsanalyse vornimmt und oft leichter zugänglich ist als Korrelationen.
Die Regressionsanalyse schätzt üblicherweise die bedingte Erwartung oder Richtung des Preises der abhängigen Variablen unter Berücksichtigung der unabhängigen Variablen.
Dies bedeutet den Durchschnittswert der abhängigen Variablen relativ zu einer festen unabhängigen Variablen. Dies wird oft in einer schrägen Linie gezeigt, die in Richtung des Trends höher oder tiefer liegt, oder in einer Seitwärtsbewegung ist die Regressionslinie oft flach.
Was wird benötigt?
Während mathematische Modelle den Rahmen dieses Artikels sprengen, verwenden viele Händler Excel von Microsoft und verwenden die Korrelationsfunktion zwischen den Variablen über einen bestimmten Zeitraum, um festzustellen, ob eine positive oder negative Korrelation vorliegt. Viele Forschungseinrichtungen werden jedoch Korrelationsberichte veröffentlichen und sie können auch auf Forschungsterminals wie Bloomberg oder Reuters gefunden werden.
Wenn Sie daran interessiert sind, diese Art von Modellen selbst zu machen, ist es wichtig zu beachten, dass die Ergebnisse Daten sind und fehlende oder unvollständige Daten Sie in die Irre führen können.
Daher sollten Sie sich zuerst um die fehlenden Daten kümmern, um eine effektive Analyse der Daten zu erhalten. Excel ist wahrscheinlich die beste Wahl in Bezug auf die einfache Analyse, aber viele Broker bieten Tools, die Ihnen helfen können, einen Großteil der Analyse zu machen.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass statistische Analysen dazu dienen, scheinbar zufällige Variablen für ein Muster, das Sie handeln können, zu umkreist. Risiko muss immer gemanagt werden, aber diese Muster können auch ohne Kausalität lange anhalten. Während das Backtesting scheinbar ähnlich ist, ist es der sprichwörtliche Wolf im Schafspelz von oft statistischer oder quantitativer Analyse. Es zahlt sich aus, Backtesting als statistische Modellierung zu betrachten, da oft Backtesting über idealisierte Datensätze durchgeführt wird, was zu falscher Sicherheit, zu hohem Leverage und möglicherweise zu großen Verlusten führen kann, wenn die aktuelle Umgebung vom Datensatz abweicht.
Glücklicher Handel!