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Análise quantitativa em Forex.
Como negociar com sua mente e não com seu intestino.
O que é análise quantitativa?
A análise quantitativa permite que os comerciantes removam a emoção do processo de investimento. A análise quantitativa é uma abordagem que se concentra em estatísticas ou probabilidades sobre sentimentos intestinais. Dada a tecnologia de computadores e sofisticados modelos de matemática, a análise quantitativa assumiu Wall Street e a maioria dos novos comerciantes e funcionários em Wall Streets ou aqueles com mentalidade quantitativa.
A análise quantitativa tem um lugar no mercado FX, assim como qualquer outro mercado.
Você provavelmente está familiarizado com diferentes formas de análise quantitativa, mesmo que você não se considere um quant, que é alguém que aborda mercados do ponto de vista quantitativo. Uma relação financeira simples, como recompensa de pulso, ganhos por ação ou algo mais difícil, como preço de opções e fluxo de caixa descontado, são formas de análise quantitativa. Como você pode imaginar, os dados são críticos na análise, muitas vezes é tão bom quanto os dados em tantos quantos se concentram na qualidade dos dados utilizados para preencher seus modelos matemáticos e estatísticos.
Exemplos de Análise Quantitativa ou Estatística.
Você não precisa ser um matemático ou ter um doutorado em econometria para se beneficiar da análise estatística. Com estatísticas, você está olhando dependência ou associação de duas variáveis aleatórias ou conjuntos de dados. Os comerciantes se beneficiam da análise estatística comum das correlações, que se referem a uma ampla classe de relações estatísticas e dependência.
Uma correlação comum no mercado FX é que a fraqueza do dólar está correlacionada com uma fraqueza para os mercados emergentes. Outra relação inter-mercado Yen força e fraqueza do mercado de ações.
A análise estatística é útil na determinação de probabilidades futuras, mas não se destina a ser puramente preditiva. Uma afirmação típica é que a correlação não é causalidade.
Causalidade significa causa-efeito explícito, enquanto que a correlação simplesmente significa movimentos comuns em potencial entre duas variáveis aleatórias. A escala dos coeficientes de correlações é -1 para & # 43; 1 enquanto que a negativa é uma relação inversa perfeita ou correlação, zero é correlação zero e uma positiva é a correlação positiva perfeita quase como as duas variáveis ou os mercados são algemados a cada de outros.
Outra forma favorável de análise estatística é conhecida como análise de regressão. A análise de regressão é um modelo estatístico muito favorável e uma análise quantitativa para ajudá-lo a ver a relação entre as variáveis. A análise de regressão enfoca a relação entre uma variável dependente e uma ou mais variáveis dependentes. Especificamente, a análise de regressão ajuda você a entender como o valor típico da variável dependente muda quando uma das variáveis independentes variou. A maioria dos pacotes de gráficos de FX tem um canal de regressão que faz o cálculo da análise de regressão para você e, muitas vezes, é mais fácil de acessar do que as correlações.
A análise de regressão geralmente estima a expectativa condicional ou a direção do preço da variável dependente dada a variável independente.
Isso significa o valor médio da variável dependente em relação a uma variável independente fixa. Isso geralmente é mostrado em uma linha inclinada maior ou menor, cortando o preço na direção da tendência ou em um movimento lateral, a linha de regressão geralmente é plana.
O que é preciso?
Enquanto os modelos matemáticos estão além do escopo deste artigo, muitos comerciantes utilizam o Excel da Microsoft e usam a função de correlação entre as variáveis em um determinado período de tempo para determinar se existe uma correlação positiva ou negativa. No entanto, muitos pontos de pesquisa estabelecem relatórios de correlação e também podem ser encontrados em terminais de pesquisa como Bloomberg ou Reuters.
Se você estiver interessado em fazer esses tipos de modelos você mesmo, é importante observar que os resultados são dados e dados faltantes ou incompletos podem desencadear você.
Portanto, você deve cuidar dos dados perdidos primeiro para ter uma análise efetiva dos dados. Excel é provavelmente a sua melhor aposta em termos de análise simples, mas muitos corretores fornecem ferramentas que podem ajudá-lo a fazer uma grande parte da análise também.
Em conclusão, a análise estatística pretende envolver sua cabeça em variáveis aparentemente aleatórias para um padrão que você pode negociar. O risco sempre deve ser gerenciado, mas esses padrões podem durar por muito tempo, mesmo sem causalidade existente. Embora aparentemente parecido, o teste é o lobo proverbial na roupa de ovelha de análises muitas vezes estatísticas ou quantitativas. Vale a pena estar ciente de testes de atraso lançados como modelagem estatística, porque muitas vezes o backtesting é feito em conjuntos de dados idealizados que podem causar falsas confianças, alavancagem excessiva e perdas potencialmente grandes quando o ambiente atual diverge do conjunto de dados.
Uma Introdução aos Modelos Quant: Parte 1.
Aqui, no Littlefish FX, nosso negócio primário está em modelos quant e sistemas de negociação de construção.
Agora, ao longo dos últimos anos, os quants tiveram muita atenção e principalmente, na minha opinião, má imprensa. Não tenho a intenção de colocar o registro em linha reta (é honestamente a única vez na minha vida que eu poderia considerar-me qualquer coisa perto de um menino ruim, então eu estou levando e # 8230;). No entanto, o que eu pensava que eu faria é dar-lhe um pouco de visão sobre o que fazemos na tigela para desbloquear um pouco do mistério em torno de quants e estes # 8220; evil & # 8221; algoritmos & # 8230;
Vou me concentrar no que fazemos aqui no Littlefish FX e, em alguns casos, isso será um pouco diferente da norma, mas se você estiver realmente interessado em saber mais sobre o comércio de quant, eu sugiro que você leia # 8116; Inside the Black Caixa # 8216; (veja o nosso Clube de livros aqui), é uma leitura muito fácil que divide todos os componentes de uma equipe de quantos resultados.
O que é um quant?
Então, vamos começar com a diferença entre um quant (analista quantitativo) e um comerciante discricionário.
Minha visão sobre isso é bastante simples. Um quant usa modelos matemáticos consistentes para estabelecer regras para colocar negócios, enquanto um comerciante discricionário usa discrição para determinar os melhores negócios a serem colocados.
Na minha opinião, um quant terá um conjunto rígido de regras que poderiam ser codificadas por um computador para definir todas as decisões comerciais. Agora, estes poderiam ser bastante complexos. mas há regras claramente definidas.
A segunda parte é que, para um quant, as regras terão que ser comprovadas e isso toma uma das duas formas tipicamente. Ou uma teoria é formulada e então provada e a teoria se torna as regras. Ou as regras são definidas por dados históricos de mineração de dados. Na verdade, eu realmente acho que a realidade é que esses dois agora se sobrepõem muito no mundo cuantos os modelos avançam.
O papel dos quants no LFX é direto na descrição e desafiador na execução. O ponto inteiro de um quant é gerar o que chamamos de & # 8216; alpha & # 8217 ;, que é um retorno em excesso de uma taxa livre de risco (pense nisso como o retorno obtido em sua conta de poupança em um banco) e o FTSE100 / S & P500. Além disso, também devemos garantir que não estamos correlacionados com os mercados de ações (FTSE100 / S & P500) e gerenciamos nossa exposição ao risco.
Essencialmente, o quant na LFX precisa projetar e construir estratégias de negociação, chegando a uma teoria, testando-a em mais de 10 a 20 anos de dados de consistência, estabelecendo regras para inclusão em nossas carteiras.
Eles então precisam elaborar uma ampla gama de parâmetros que poderiam ser usados com o sistema; usamos muitos sistemas de portfólio para proteger contra o ajuste da curva temida, o que significa que cada estratégia comercial deve funcionar independentemente dos parâmetros fornecidos.
No geral, os quants terão algumas abordagens diferentes. Você precisa analisar prazos muito longos de dados de teste para garantir a consistência através da maior variedade de cenários possíveis, ou você precisa analisar prazos muito curtos e aceitar ajuste de curva # 8211; garantindo que seu modelo possa se adaptar às condições em mudança.
O problema que a maioria das pessoas vê quando tenta isso é que eles encontram algo que funciona incrivelmente bem por dois ou três anos e então explode quando as condições do mercado mudam. Para a maioria, a maioria desses & # 8216; scam & # 8217; Os robôs que você vê na FX podem ter sido bem intencionados: eles eram simplesmente ingênuos a como eles estavam ajustando as curvas para condições específicas.
Então, uma vez que o nosso quant tem sua teoria, provou isso e temos um conjunto de parâmetros, então o executamos em modelos de custos e modelos de risco para garantir que ele seja bom o bastante para realmente ser executado. Se assim for, que por este ponto é um subconjunto muito pequeno do que começamos, então ele passa a ser testado.
Então, é seu iniciante por dez. Fique atento para a próxima vez que eu vejo os diferentes tipos de modelos que usamos, a estratégia, o custo e os modelos de risco.
Tem uma pergunta para o Sam? Tweet ele diretamente no @LFXSam ou entre em contato conosco aqui & # 8230;
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