ปริมาณ forex ซื้อขาย

การซื้อขายเชิงปริมาณประกอบด้วยการซื้อขายตามกลยุทธ์การวิเคราะห์เชิงปริมาณซึ่งขึ้นอยู่กับการคำนวณทางคณิตศาสตร์และการกระทืบจำนวนเพื่อระบุโอกาสทางการค้าเนื่องจากการซื้อขายโดยทั่วไปโดยสถาบันการเงินและกองทุนเฮดจ์ฟันด์มักใช้ขนาดใหญ่และมีขนาดใหญ่ อาจเกี่ยวข้องกับการซื้อและขายหุ้นและหลักทรัพย์อื่น ๆ นับร้อยนับพันล้านอย่างไรก็ตามการซื้อขายเชิงปริมาณเป็นการใช้งานโดยนักลงทุนรายย่อยมากขึ้น BREAKING DOWN การซื้อขายเชิงปริมาณราคาและปริมาณเป็นสองปัจจัยข้อมูลที่ใช้กันทั่วไปในการวิเคราะห์เชิงปริมาณเนื่องจาก ปัจจัยการผลิตที่สำคัญในการสร้างแบบจำลองทางคณิตศาสตร์เทคนิคการซื้อขายเชิงปริมาณ ได้แก่ การค้าอัลกอริธึมการค้าแบบความถี่สูงและการเก็งกำไรเชิงสถิติเทคนิคเหล่านี้ลุกลามอย่างรวดเร็วและโดยปกติจะมีระยะเวลาการลงทุนในระยะสั้นผู้ค้าเชิงปริมาณจำนวนมากคุ้นเคยกับเครื่องมือเชิงปริมาณเช่นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่และ oscillators คาดไม่ถึง การค้าเชิงปริมาณการค้าเชิงปริมาณใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยีที่ทันสมัยทางคณิตศาสตร์และความพร้อมของฐานข้อมูลที่ครอบคลุมสำหรับการตัดสินใจทางการค้าที่มีเหตุผลพ่อค้าปริมาณมากใช้เทคนิคการซื้อขายและสร้างแบบจำลองของมันโดยใช้คณิตศาสตร์แล้วจึงพัฒนาโปรแกรมคอมพิวเตอร์ที่ใช้ แบบจำลองไปยังข้อมูลตลาดที่ผ่านมาแบบจำลองนี้ได้รับการตรวจสอบและปรับปรุงแล้วหากได้ผลลัพธ์ที่ดีระบบจะถูกนำมาใช้งานในตลาดเรียลไทม์ด้วยเงินจริงวิธีที่สามารถอธิบายลักษณะการซื้อขายเชิงปริมาณได้โดยใช้การเปรียบเทียบพิจารณารายงานสภาพอากาศใน นักอุตุนิยมวิทยาคาดการณ์ว่ามีโอกาสเกิดฝนตกได้ 90 ครั้งในขณะที่ดวงอาทิตย์กำลังสาดส่องขึ้นนักอุตุนิยมวิทยาได้รับข้อสรุป counterintuitive นี้โดยรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลสภาพภูมิอากาศจากเซ็นเซอร์ทั่วทั้งบริเวณการวิเคราะห์เชิงปริมาณด้วยคอมพิวเตอร์จะแสดงรูปแบบเฉพาะในข้อมูลเมื่อรูปแบบเหล่านี้ถูกเปรียบเทียบกับรูปแบบเดียวกัน เปิดเผยในสภาพภูมิอากาศในอดีต backtesting ข้อมูลและ 90 จาก 100 ครั้งผลที่ได้คือฝนแล้วนักอุตุนิยมวิทยาสามารถวาดข้อสรุปด้วยความมั่นใจจึงคาดการณ์ 90 เชิงปริมาณผู้ค้าใช้กระบวนการนี้เดียวกันกับตลาดการเงินเพื่อการตัดสินใจซื้อขายข้อดีและข้อเสียของการค้าเชิงปริมาณ วัตถุประสงค์ของการซื้อขายคือการคำนวณความน่าจะเป็นที่ดีที่สุดของการดำเนินการค้าที่ทำกำไรได้ผู้ค้าทั่วไปสามารถตรวจสอบวิเคราะห์และทำการตัดสินใจซื้อขายหลักทรัพย์ในจำนวน จำกัด ก่อนที่ปริมาณข้อมูลขาเข้าจะล้นหลามกระบวนการตัดสินใจการใช้เทคนิคการซื้อขายเชิงปริมาณ เปล่งแสงขีด จำกัด นี้โดยใช้คอมพิวเตอร์ในการติดตามการวิเคราะห์และการตัดสินใจทางการค้าโดยอัตโนมัติอารมณ์ที่เอื้ออำนวยเป็นปัญหาที่แพร่หลายมากที่สุดกับการค้าขายไม่ว่าจะเป็นความกลัวหรือความโลภเมื่อการซื้อขายอารมณ์ทำาให้สามารถยับยั้งความคิดที่มีเหตุผลซึ่งมักจะนำไปสู่ความสูญเสีย คอมพิวเตอร์และคณิตศาสตร์ไม่ได้มีอารมณ์ดังนั้นการค้าเชิงปริมาณจะช่วยขจัดปัญหานี้ blem. Quantitative trading มีปัญหาตลาดการเงินเป็นหน่วยงานแบบไดนามิกที่มีอยู่มากที่สุดดังนั้นรูปแบบการซื้อขายเชิงปริมาณต้องเป็นแบบไดนามิกที่จะประสบความสำเร็จอย่างต่อเนื่องผู้ค้าเชิงปริมาณจำนวนมากพัฒนาแบบจำลองที่ทำกำไรได้ชั่วคราวสำหรับสภาวะตลาดที่พวกเขาพัฒนาขึ้น แต่พวกเขาล้มเหลวที่สุดเมื่อภาวะตลาดเปลี่ยนไปกลยุทธ์สำคัญ - เป็นกลยุทธ์สำหรับการลงทุนของคุณหรือไม่กลยุทธ์การลงทุนมีการพัฒนาให้กลายเป็นเครื่องมือที่ซับซ้อนมาก ๆ กับการถือกำเนิดของคอมพิวเตอร์สมัยใหม่ แต่รากฐานของกลยุทธ์กลับมาใช้งานมานานกว่า 70 ปีโดยทั่วไปแล้วจะมีการดำเนินการโดยมีการศึกษาสูง ทีมงานและใช้รูปแบบที่เป็นกรรมสิทธิ์เพื่อเพิ่มความสามารถในการเอาชนะตลาดได้แม้กระทั่งโปรแกรมแบบปิดที่ชั้นวางซึ่งเป็น plug-and-play สำหรับผู้ที่ต้องการความเรียบง่ายรุ่น Quant จะทำงานได้ดีเมื่อทดสอบกลับ แต่การใช้งานจริงและอัตราความสำเร็จของพวกเขา ขณะที่พวกเขาดูเหมือนจะทำงานได้ดีในตลาดวัวเมื่อตลาดไปยุ่งเหยิงกลยุทธ์ปริมาณจะอยู่ภายใต้ กับความเสี่ยงเช่นเดียวกับกลยุทธ์อื่น ๆ ประวัติหนึ่งในบรรพบุรุษผู้ก่อตั้งของการศึกษาทฤษฎีเชิงปริมาณที่ใช้ในด้านการเงินคือ Robert Merton คุณสามารถจินตนาการได้ว่ากระบวนการนี้ยากและใช้เวลานานก่อนการใช้คอมพิวเตอร์ทฤษฎีอื่น ๆ ในด้านการเงิน นอกจากนี้ยังมีวิวัฒนาการมาจากการศึกษาเชิงปริมาณครั้งแรกซึ่งรวมถึงพื้นฐานของการกระจายการลงทุนตามทฤษฎีการลงทุนสมัยใหม่การใช้ทั้งทางการเงินเชิงปริมาณและแคลคูลัสนำไปสู่เครื่องมือทั่วไปอื่น ๆ อีกมากมายรวมถึงสูตรที่มีชื่อเสียงที่สุดอย่างหนึ่งคือ Black and Scholes option, ซึ่งจะช่วยให้นักลงทุนสามารถเลือกราคาและพัฒนากลยุทธ์ได้ แต่จะช่วยให้ตลาดสามารถตรวจสอบสภาพคล่องได้เมื่อใช้โดยตรงกับการจัดการพอร์ตโฟลิโอเป้าหมายก็เหมือนกลยุทธ์การลงทุนอื่น ๆ เพื่อเพิ่มมูลค่าอัลฟาหรือส่วนเกินที่เหลือ Quants เนื่องจากนักพัฒนาซอฟต์แวร์เรียกว่า , ประกอบแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ที่ซับซ้อนเพื่อตรวจสอบโอกาสในการลงทุนมีหลายรุ่นออกมีเป็น quants ที่พัฒนาพวกเขาและ ทั้งหมดที่อ้างว่าเป็นสิ่งที่ดีที่สุดหนึ่งในจุดขายที่ดีที่สุดของกลยุทธ์การลงทุนแบบค่อยเป็นค่อยไปก็คือรูปแบบและท้ายที่สุดคอมพิวเตอร์ทำให้การตัดสินใจซื้อขายจริงไม่ใช่ของมนุษย์ซึ่งมีแนวโน้มที่จะลบการตอบสนองทางอารมณ์ใด ๆ ที่บุคคลอาจได้รับเมื่อ การซื้อหรือขายเงินลงทุนกลยุทธ์ Quant ได้รับการยอมรับในชุมชนการลงทุนและดำเนินการโดยกองทุนรวมกองทุนป้องกันความเสี่ยงและนักลงทุนสถาบันโดยปกติแล้วจะมีชื่อว่า alpha generators หรือ alpha gens. Behind the Curtain เช่นเดียวกับ Wizard of Oz ใครบางคน หลังผ้าม่านขับรถกระบวนการเช่นเดียวกับรูปแบบใด ๆ ก็เพียงเท่าที่มนุษย์เป็นผู้พัฒนาโปรแกรมในขณะที่ไม่มีความต้องการเฉพาะสำหรับการเป็น quant, บริษัท ส่วนใหญ่ทำงานรุ่น quant รวมทักษะของนักวิเคราะห์การลงทุนสถิติและโปรแกรมเมอร์ ที่รหัสกระบวนการเข้าสู่เครื่องคอมพิวเตอร์เนื่องจากลักษณะซับซ้อนของแบบจำลองทางคณิตศาสตร์และสถิติจึงเป็นเรื่องปกติที่จะเห็นข้อมูลประจำตัวเช่นปริญญาโทและปริญญาเอกใน การเงิน, คณิตศาสตร์และวิศวกรรมในทางประวัติศาสตร์เหล่านี้สมาชิกในทีมทำงานในสำนักงานหลัง แต่เป็นแบบจำลองควอนเป็นธรรมดามากขึ้นสำนักงานกลับถูกย้ายไปที่สำนักงานด้านหน้าประโยชน์ของกลยุทธ์ควอนท์ในขณะที่อัตราความสำเร็จโดยรวมเป็นที่ถกเถียงกันเหตุผล กลยุทธ์บางอย่างทำงานอยู่ที่ว่าพวกเขาจะขึ้นอยู่กับระเบียบวินัยหากรูปแบบถูกต้องวินัยช่วยให้กลยุทธ์การทำงานกับคอมพิวเตอร์ความเร็วฟ้าผ่าเพื่อใช้ประโยชน์จากความไร้ประสิทธิภาพในตลาดขึ้นอยู่กับข้อมูลเชิงปริมาณแบบจำลองตัวเองจะขึ้นอยู่เพียงไม่กี่ อัตราส่วนเช่นอัตราส่วนหนี้สินที่ก่อให้เกิดรายได้ (PE) ต่อส่วนของผู้ถือหุ้นและการเติบโตของรายได้หรือการใช้ปัจจัยการผลิตหลายพันรายการที่ทำงานร่วมกันในเวลาเดียวกันกลยุทธ์ที่ประสบความสำเร็จสามารถรับแนวโน้มในช่วงเริ่มต้นของพวกเขาในขณะที่คอมพิวเตอร์ทำงานอย่างต่อเนื่องเพื่อหาประสิทธิภาพที่ไม่ค่อยดีนัก การวิเคราะห์กลุ่มการลงทุนจำนวนมากพร้อม ๆ กันซึ่งนักวิเคราะห์แบบเดิมอาจกำลังมองหาเพียงไม่กี่ครั้งการคัดกรอง ss สามารถให้คะแนนจักรวาลได้ตามระดับชั้นเช่น 1-5 หรือ AF ขึ้นอยู่กับรุ่นนี้ทำให้กระบวนการซื้อขายที่เกิดขึ้นจริงง่ายมากโดยการลงทุนในการลงทุนที่มีการจัดอันดับสูงและขายโมเดล ones. Quant ที่มีคะแนนต่ำและยังเปิดรูปแบบต่างๆเช่น ระยะยาวสั้นและยาวสั้นเงินที่ประสบความสำเร็จเงินให้ตากระตือรือร้นในการควบคุมความเสี่ยงเนื่องจากลักษณะของรูปแบบของกลยุทธ์ส่วนใหญ่จะเริ่มต้นด้วยจักรวาลหรือเกณฑ์มาตรฐานและภาคใช้และน้ำหนักอุตสาหกรรมในรูปแบบของพวกเขานี้จะช่วยให้เงินในการควบคุมการกระจายความเสี่ยงไปยัง บางส่วนโดยไม่กระทบกับรูปแบบของตัวเองกองทุน Quant มักจะทำงานบนพื้นฐานค่าใช้จ่ายที่ต่ำกว่าเพราะพวกเขาไม่จำเป็นต้องเป็นนักวิเคราะห์แบบดั้งเดิมจำนวนมากและผู้จัดการผลงานที่จะเรียกใช้พวกเขาข้อเสียของกลยุทธ์ Quant มีเหตุผลที่ทำให้นักลงทุนจำนวนมากไม่เต็มกอดแนวคิดของ ปล่อยให้กล่องดำทำงานการลงทุนของพวกเขาสำหรับทุกกองทุนที่ประสบความสำเร็จเงินออกมีเช่นเดียวกับจำนวนมากดูเหมือนจะไม่ประสบความสำเร็จ แต่สำหรับใฐานะ nt ชื่อเสียงเมื่อพวกเขาล้มเหลวพวกเขาล้มเหลวครั้งใหญ่การจัดการทุนระยะยาวเป็นหนึ่งในที่มีชื่อเสียงที่สุดกองทุนป้องกันความเสี่ยงในขณะที่มันถูกดำเนินการโดยบางส่วนของผู้นำทางวิชาการที่ยอมรับมากที่สุดและสองรางวัลโนเบลที่ได้รับรางวัลนักเศรษฐศาสตร์ชนะ Myron S Scholes และโรเบิร์ตซีเมอร์ตันในช่วงปี 1990 ทีมของพวกเขาสร้างผลตอบแทนสูงกว่าค่าเฉลี่ยและดึงดูดทุนจากทุกประเภทของนักลงทุนพวกเขามีชื่อเสียงในการใช้ประโยชน์ไม่เพียง แต่ไม่มีประสิทธิภาพ แต่ใช้ง่ายในการสร้างทุนการเดิมพัน leveraged มหาศาลในทิศทางตลาดธรรมชาติระเบียบวินัย ของกลยุทธ์ของพวกเขาสร้างความอ่อนแอที่แท้จริงที่นำไปสู่การล่มสลายของพวกเขาการจัดการทุนระยะยาวถูกทำลายและละลายในต้นปี 2000 รูปแบบของมันไม่ได้รวมถึงความเป็นไปได้ที่รัฐบาลรัสเซียสามารถผิดนัดชำระหนี้บางส่วนของตัวเองนี้เหตุการณ์หนึ่งที่เรียกเหตุการณ์และ ปฏิกิริยาลูกโซ่ที่ขยายขึ้นโดย LTCM ความหายนะที่สร้างขึ้นมีส่วนเกี่ยวข้องอย่างมากกับการดำเนินการลงทุนอื่น ๆ ที่การล่มสลายของมันได้รับผลกระทบตลาดโลก s เรียกเหตุการณ์ที่น่าทึ่งในระยะยาว Federal Reserve ก้าวเข้ามาช่วยและธนาคารอื่น ๆ และกองทุนรวมเพื่อการลงทุนได้รับการสนับสนุน LTCM เพื่อป้องกันความเสียหายเพิ่มเติมใด ๆ นี่คือหนึ่งในเหตุผลที่เงินจำนวนมากสามารถล้มเหลวเนื่องจากพวกเขาจะขึ้นอยู่กับเหตุการณ์ทางประวัติศาสตร์ที่ อาจไม่รวมถึงเหตุการณ์ในอนาคตขณะที่ทีมควอนตัมที่เข้มแข็งจะเพิ่มลักษณะใหม่ ๆ ให้กับโมเดลต่อไปเพื่อคาดการณ์เหตุการณ์ในอนาคตเป็นไปไม่ได้ที่จะคาดเดาอนาคตได้ทุกครั้งที่ Quant funds สามารถกลายเป็นที่ครอบงำเมื่อเศรษฐกิจและตลาดกำลังประสบปัญหามากกว่า ความผันผวนของการซื้อขายหลักทรัพย์สัญญาณซื้อขายและซื้อสามารถเข้ามาได้อย่างรวดเร็วว่าการหมุนเวียนสูงสามารถสร้างคอมมิชชั่นและกิจกรรมที่ต้องเสียภาษีได้ Quant funds อาจเป็นอันตรายเมื่อมีการวางตลาดเป็นหลักฐานหรือมีพื้นฐานอยู่บนกลยุทธ์สั้น ๆ การคาดการณ์การชะลอตัวโดยใช้อนุพันธ์และการรวม ใช้ประโยชน์ได้อันตรายหนึ่งผิดสามารถนำไปสู่การระเบิดซึ่งมักจะทำให้ข่าว Bottom Line กลยุทธ์การลงทุนเชิงปริมาณมีวิวัฒนาการมาจากด้านหลัง office black boxes เป็นเครื่องมือหลักในการลงทุนพวกเขาได้รับการออกแบบมาเพื่อใช้ความคิดที่ดีที่สุดในการดำเนินธุรกิจและคอมพิวเตอร์ที่เร็วที่สุดในการใช้ประโยชน์จากความไร้ประสิทธิภาพและใช้ประโยชน์ในการวางเดิมพันในตลาดพวกเขาจะประสบความสำเร็จอย่างมากหากโมเดลเหล่านี้มีปัจจัยการผลิตที่เหมาะสมและมีความว่องไว เพียงพอที่จะคาดการณ์เหตุการณ์ที่เกิดขึ้นในตลาดที่ผิดปกติทางด้านพลิกคว่ำในขณะที่กองทุน Quant ได้รับการทดสอบอย่างเข้มงวดจนกระทั่งพวกเขาทำงานจุดอ่อนของพวกเขาคือการพึ่งพาข้อมูลทางประวัติศาสตร์สำหรับความสำเร็จของพวกเขาในขณะที่การลงทุนเชิงปริมาณมีอยู่ในตลาด ตระหนักถึงความบกพร่องและความเสี่ยงของตนเพื่อให้สอดคล้องกับกลยุทธ์การกระจายความเสี่ยงมันเป็นความคิดที่ดีที่จะรักษากลยุทธ์เชิงปริมาณเป็นรูปแบบการลงทุนและรวมกับกลยุทธ์แบบดั้งเดิมเพื่อให้เกิดความหลากหลายที่เหมาะสมกลยุทธ์การซื้อขาย FX Trading โดยใช้เหตุการณ์ Macro News บทความนี้อธิบายถึงการดำเนินงาน ของกลยุทธ์การซื้อขาย FX เชิงปริมาณแบบอัตโนมัติตามข้อมูลข่าวมหภาคที่จัดหาโดย RavenPack RavenPack sources ข่าวจากหลายแหล่งที่มาซึ่งจะผลิตอาร์เรย์ของการวิเคราะห์รวมทั้งความเชื่อมั่นความเกี่ยวข้องและความแปลกใหม่ในเวลาจริงและที่มีอยู่ในอดีตเราดำเนินการวิจัยและใช้กลยุทธ์ในแพลตฟอร์มการวิจัย Deltix QuantOffice วัตถุประสงค์ที่สร้างขึ้น สตูดิโอพัฒนา C กับคณิตศาสตร์ฝังสถิติและวิทยานิพนธ์ข้อมูลวิทยานิพนธ์ของเราคือการมาถึงของข่าวเศรษฐกิจมหภาคจากประเทศที่ใหญ่ที่สุดในโลกนำความผันผวนเพิ่มเติมให้กับตลาดข้อมูลชุดข้อมูลที่ใช้อธิบายไว้ด้านล่างข้อมูลข่าวสารตั้งแต่ 1 มีนาคม 2012 ถึง 1 สิงหาคม 2555 มีข้อความมากกว่า 1 ล้านข้อความ ใช้ข้อมูลเศรษฐกิจมหภาคในรูปแบบย่อยจำนวน 287,000 รายการเยอรมนี 7,800 ยูโร 3,700 และญี่ปุ่น 14,400 ข้อมูลตลาดวันที่ 1 มีนาคม 2555 จนถึง 1 สิงหาคม 2555 คู่สกุลเงิน EURUSD, USDJPY, EURJPY ถามราคาเสนอ 3 สกุล ข้อมูลตลาดประมาณ 100 ล้านรายข้อมูลข่าวสารถูกกรองตามประเภทข่าวต่อไปนี้ บัญชีปัจจุบันดุลบัญชีเดินสะพัดขาดดุลบัญชีเดินสะพัดขาดดุลบัญชีเดินสะพัด ดุลการค้าขาดดุลทางการค้า, ดุลการค้าเกินดุล ข่าวเกี่ยวข้อง RELEVANCE 100 ความเกี่ยวข้องสูงสุด ความแปลกใหม่ ENS 100 ความแปลกใหม่ในการทดสอบวิทยานิพนธ์เป็นค่าความผันผวนเราคำนวณค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของค่า log ในหน้าต่างภายใน 5 นาทีของแถบ 10 วินาทีเช่น 30 บาร์เราคำนวณอัตราส่วนความแปรปรวน i. VR HILO N ATR N SQRT NN 30 HILO N อยู่ในช่วงราคาที่ต่ำและ ATR N มีค่าเฉลี่ยช่วงจริงเหนือช่วง N bars สถิติทั้งหมดถูกคำนวณเป็นเวลา 5 นาทีก่อนเวลาเผยแพร่ข่าวและ 5 นาทีหลังจากยกตัวอย่างเช่นสำหรับการประกาศในสหรัฐ ในช่วงเวลา 8 น. ถึง 30 น. และ 8:30 น. ถึง 8 โมงเช้าผลประกอบการที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลข่าวเศรษฐกิจสหรัฐแสดงไว้ด้านล่างกลยุทธ์การซื้อขายเป็นที่ชัดเจนจากผลการค้นหาว่ามีการเปลี่ยนแปลงที่สำคัญใน ความผันผวนในระยะสั้นของอัตราแลกเปลี่ยนหลังจากการประกาศข้อมูลทางเศรษฐกิจขั้นตอนต่อไปในการวิจัยของเราคือการออกแบบและทดสอบกลยุทธ์การซื้อขายที่ใช้การสังเกตนี้กลยุทธ์กำหนดระดับการซื้อของฝ่าวงล้อมในช่วงห้านาทีก่อนหน้า eduled event เมื่อได้รับข่าวเหตุการณ์กลยุทธ์สร้างตำแหน่งยาวถ้าราคาสูงกว่าระดับการซื้อและสร้างตำแหน่งสั้น ๆ ถ้าตลาดเคลื่อนไปต่ำกว่าระดับการขายกลยุทธ์นั้นจะปิดตำแหน่งห้านาทีหลังจากได้รับข่าว event. In กลับ การทดสอบการทำแบบจำลองการสั่งซื้อดำเนินการโดยใช้โหมดเสนอราคาเสนอซื้อที่ดีที่สุดในราคาที่ดีที่สุดในราคาเสนอขายที่ดีที่สุดราคาเสนอขนาดที่มากสำหรับธุรกิจการค้าทั้งหมดคือ 100,000 i สถิติความแตกต่างของอัตราส่วนโดย Lo และ MacKinlay 1988.VR ใกล้เคียงกับ 1 ระบุว่าตลาดอยู่ในระบอบการเดินแบบสุ่ม VR 1 ระบุว่าตลาดอยู่ในระบอบการปกครองที่มีแนวโน้มที่มีความสัมพันธ์กันในเชิงบวกของการคืนราคา VR 1 ระบุว่าตลาดอยู่ใน หมายถึงการพลิกกลับของระบอบการปกครองที่มีความสัมพันธ์กันในเชิงลบของการกลับมาของราคาคู่มือสำหรับผู้เริ่มต้นการค้าเชิงปริมาณในบทความนี้ผมจะแนะนำคุณเกี่ยวกับแนวคิดพื้นฐานบางอย่างที่มาพร้อมกับระบบการซื้อขายเชิงปริมาณแบบ end-to-end โพสต์นี้หวังว่าจะให้บริการผู้ชมสองคน ประการแรกจะเป็นบุคคลพยายามที่จะได้งานที่กองทุนเป็นผู้ประกอบการเชิงปริมาณที่สองจะเป็นบุคคลที่ต้องการที่จะลองและตั้งค้าปลีกของตัวเองค้าปลีกของพวกเขา algorithmic การซื้อขายเชิงปริมาณเป็นพื้นที่ที่มีความซับซ้อนมากของเงินทุนการเงินมันสามารถใช้เวลา จำนวนมากของเวลาที่จะได้รับความรู้ที่จำเป็นในการผ่านการสัมภาษณ์หรือสร้างกลยุทธ์การค้าของคุณเองไม่เพียง แต่จะต้องมีการเขียนโปรแกรมที่กว้างขวางเช่น pertise อย่างน้อยที่สุดในภาษาเช่น MATLAB, R หรือ Python แต่เป็นความถี่การค้าของกลยุทธ์เพิ่มขึ้นด้านเทคโนโลยีกลายเป็นสิ่งที่เกี่ยวข้องมากขึ้นดังนั้นการทำความคุ้นเคยกับ CC จะมีความสำคัญยิ่ง. ระบบการซื้อขายเชิงปริมาณประกอบด้วย การวิเคราะห์กลยุทธ์ - การหากลยุทธ์การใช้ประโยชน์จากขอบและการตัดสินใจเกี่ยวกับความถี่ในการซื้อขายกลยุทธ์ Backtesting - การได้รับข้อมูลการวิเคราะห์ประสิทธิภาพของกลยุทธ์และการลบความลำเอียง Execution System - การเชื่อมโยงไปยังโบรกเกอร์อัตโนมัติการซื้อขายและการลดต้นทุนการทำธุรกรรม Risk การจัดการ - การจัดสรรเงินทุนที่เหมาะสมขนาดเดิมพันเคลลี่เกณฑ์และจิตวิทยาการซื้อขายเราจะเริ่มต้นโดยการดูที่วิธีการระบุกลยุทธ์การซื้อขายการระบุกลยุทธ์การประมวลผลเชิงปริมาณทั้งหมดกระบวนการเริ่มต้นด้วยช่วงเริ่มต้นของการวิจัยกระบวนการวิจัยนี้ครอบคลุมถึงการหากลยุทธ์ , เห็นว่ากลยุทธ์เหมาะสมกับพอร์ตโฟลิโอของกลยุทธ์อื่น ๆ ที่คุณอาจจะทำงาน o การรักษาข้อมูลใด ๆ ที่จำเป็นในการทดสอบกลยุทธ์และพยายามเพิ่มประสิทธิภาพกลยุทธ์เพื่อให้ได้ผลตอบแทนที่สูงขึ้นและหรือลดความเสี่ยงคุณจะต้องคำนึงถึงความต้องการด้านเงินทุนของคุณเองหากใช้กลยุทธ์เป็นผู้ค้าปลีกและวิธีการที่ต้นทุนการทำธุรกรรมจะมีผลกับกลยุทธ์ เพื่อความเชื่อที่เป็นที่นิยมเป็นจริงค่อนข้างตรงไปตรงมาในการหากลยุทธ์ที่ทำกำไรได้จากแหล่งสาธารณะต่างๆนักวิชาการมักเผยแพร่ผลการค้าเชิงทฤษฎีแม้ว่าจะส่วนใหญ่ของค่าใช้จ่ายในการทำธุรกรรมบล็อกทางการเงินเชิงปริมาณจะกล่าวถึงกลยุทธ์ในรายละเอียดวารสารการค้าจะร่างบางส่วนของกลยุทธ์ที่ใช้โดย funds. You อาจ ถามว่าทำไมบุคคลและ บริษัท มีความกระตือรือร้นที่จะหารือเกี่ยวกับกลยุทธ์ที่ทำกำไรได้โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อพวกเขารู้ว่าคนอื่น ๆ กำลังอัดแน่นการค้าอาจหยุดกลยุทธ์จากการทำงานในระยะยาวเหตุผลก็คือข้อเท็จจริงที่ว่าพวกเขาจะไม่ค่อยพูดถึงพารามิเตอร์ที่แน่นอนและวิธีการปรับแต่ง ที่พวกเขาได้ดำเนินการ Optimisations เหล่านี้เป็นกุญแจสำคัญใน turni กลยุทธ์ที่ค่อนข้างปานกลางเป็นหนึ่งในผลกำไรสูงในความเป็นจริงหนึ่งในวิธีที่ดีที่สุดในการสร้างกลยุทธ์ที่ไม่ซ้ำกันของคุณเองคือการหาวิธีการที่คล้ายกันแล้วดำเนินการขั้นตอนการเพิ่มประสิทธิภาพของคุณเองนี่คือรายการเล็ก ๆ ของสถานที่เพื่อเริ่มมองหากลยุทธ์ ความคิดหลาย ๆ ส่วนของกลยุทธ์ที่คุณจะดูจะตกอยู่ในประเภทของการพลิกกลับหมายถึงและโมเมนตัมแนวโน้มตามกลยุทธ์การคืนค่าเฉลี่ยหมายถึงกลยุทธ์ที่พยายามใช้ประโยชน์จากข้อเท็จจริงที่ว่าค่าเฉลี่ยระยะยาวในชุดราคาเช่น การกระจายตัวระหว่างสองสินทรัพย์ที่มีความสัมพันธ์อยู่และระยะเวลาสั้น ๆ ที่เบี่ยงเบนไปจากค่าเฉลี่ยนี้จะย้อนกลับไปในที่สุดยุทธศาสตร์โมเมนตัมพยายามที่จะใช้ประโยชน์จากทั้งด้านจิตวิทยาของนักลงทุนและโครงสร้างเงินทุนขนาดใหญ่โดยยึดตามแนวโน้มตลาดซึ่งสามารถรวบรวมแรงผลักดันไปในทิศทางเดียวและทำตาม เทรนด์จนกว่าจะมีการย้อนกลับสิ่งสำคัญอีกประการหนึ่งของการซื้อขายเชิงปริมาณคือความถี่ของกลยุทธ์การซื้อขายการซื้อขายความถี่ต่ำ LFT โดยทั่วไปหมายถึงกลยุทธ์ใด ๆ ที่ถืออยู่ สินทรัพย์ที่มีระยะเวลานานกว่าหนึ่งวันทำการค้าตามความถี่สูง HFT โดยทั่วไปหมายถึงกลยุทธ์ที่มีสินทรัพย์ภายในวันการซื้อขายความถี่สูงพิเศษ UHFT หมายถึงกลยุทธ์ที่มีสินทรัพย์อยู่ในลำดับที่สองและมิลลิวินาทีเนื่องจากผู้ค้าปลีก HFT และ UHFT เป็นไปได้อย่างแน่นอน แต่เฉพาะกับความรู้รายละเอียดของสแต็คเทคโนโลยีการค้าและพลวัตหนังสือสั่งซื้อเราได้รับรางวัลไม่ได้หารือเกี่ยวกับประเด็นเหล่านี้ในส่วนที่ดีในบทความเบื้องต้นนี้เมื่อกลยุทธ์หรือชุดของกลยุทธ์ได้รับการระบุว่าขณะนี้จำเป็นต้องมีการทดสอบเพื่อหากำไร เกี่ยวกับข้อมูลทางประวัติศาสตร์นั่นคือโดเมนของการทำ backtesting กลยุทธ์การทำ backtesting เป้าหมายของการทำ backtesting คือการให้หลักฐานว่ากลยุทธ์ที่ระบุผ่านกระบวนการข้างต้นเป็นประโยชน์เมื่อนำไปใช้กับข้อมูลทั้งในอดีตและนอกตัวอย่างข้อมูลนี้จะกำหนดความคาดหวังว่า กลยุทธ์จะดำเนินการในโลกแห่งความเป็นจริงอย่างไรก็ตามการทำ backtesting ไม่ใช่การรับประกันความสำเร็จด้วยเหตุผลหลายประการ พื้นที่ของการซื้อขายเชิงปริมาณเพราะมันก่อให้เกิดอคติจำนวนมากซึ่งจะต้องพิจารณาอย่างรอบคอบและกำจัดให้มากที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้เราจะหารือเกี่ยวกับประเภททั่วไปของความลำเอียงรวมทั้งมองไปข้างหน้าลำเอียงอคติการมีชีวิตอยู่รอดและการเพิ่มประสิทธิภาพอคติที่เรียกว่าเป็นข้อมูลสอดแนมอคติอื่น ๆ พื้นที่ของ ความสำคัญภายใน backtesting รวมถึงความพร้อมใช้งานและความสะอาดของข้อมูลในอดีต factoring ในค่าใช้จ่ายในการทำธุรกรรมที่สมจริงและการตัดสินใจบนแพลตฟอร์ม backtesting ที่แข็งแกร่งเราจะพูดถึงค่าใช้จ่ายในการทำธุรกรรมเพิ่มเติมในส่วนระบบการดำเนินงานด้านล่างเมื่อกำหนดกลยุทธ์ได้รับการระบุไว้ ข้อมูลที่จะทำการทดสอบและอาจปรับแต่งมีผู้ขายข้อมูลจำนวนมากในสินทรัพย์ทั้งหมดต้นทุนของพวกเขาโดยทั่วไปมีขนาดตามคุณภาพความลึกและตรงเวลาของข้อมูลจุดเริ่มต้นแบบดั้งเดิมสำหรับการเริ่มต้นผู้ค้า quant อย่างน้อยที่ ระดับค้าปลีกคือการใช้ชุดข้อมูลฟรีจาก Yahoo Finance ฉันได้รับรางวัล t อยู่ในการให้ rs มากเกินไปที่นี่ค่อนข้างฉันต้องการจะเน้นปัญหาทั่วไปเมื่อจัดการกับชุดข้อมูลทางประวัติศาสตร์ความกังวลหลักกับข้อมูลทางประวัติศาสตร์รวมถึงความถูกต้องสะอาดทำความรอดอคติและการปรับตัวสำหรับการดำเนินการขององค์กรเช่นการจ่ายเงินปันผลและแยกหุ้นความถูกต้องเกี่ยวกับ คุณภาพโดยรวมของข้อมูล - ไม่ว่าจะมีข้อผิดพลาดใด ๆ ข้อผิดพลาดบางครั้งอาจเป็นเรื่องง่ายในการระบุเช่นมีตัวกรองขัดขวางซึ่งจะคัดลอกข้อมูลในชุดข้อมูลที่ไม่ถูกต้องและแก้ไขให้ถูกต้องในบางครั้งอาจเป็นเรื่องยากที่จะตรวจจับได้ มักจำเป็นต้องมีผู้ให้บริการตั้งแต่สองรายขึ้นไปและตรวจสอบข้อมูลทั้งหมดของพวกเขาต่อกันและกันอคติในการให้กำเนิดมักเป็นคุณลักษณะของชุดข้อมูลฟรีหรือราคาถูกชุดข้อมูลที่มีความลำเอียงรอดชีวิตหมายความว่าไม่มีข้อมูลที่ไม่มีการซื้อขายอีกต่อไป กรณีของหุ้นนี้หมายถึงหุ้นที่ถูกเพิกถอนจากการเป็นผู้ถือหุ้นล้มละลายอคตินี้หมายความว่ากลยุทธ์การซื้อขายหุ้นใด ๆ ที่ผ่านการทดสอบในชุดข้อมูลดังกล่าวน่าจะมีประสิทธิภาพดีกว่าของจริง โลกเป็นผู้ชนะทางประวัติศาสตร์ได้ถูกเลือกไว้ล่วงหน้าการกระทำของ บริษัท รวมถึงกิจกรรมด้านโลจิสติกส์ที่ดำเนินการโดย บริษัท ซึ่งมักจะทำให้เกิดการเปลี่ยนแปลงขั้นตอนในราคาวัตถุดิบซึ่งไม่ควรรวมอยู่ในการคำนวณผลตอบแทนของราคาการปรับปรุงการจ่ายเงินปันผลและ การแยกหุ้นเป็นผู้กระทำผิดขั้นตอนหนึ่งที่เรียกว่าการปรับค่าใช้จ่ายด้านหลังจำเป็นต้องดำเนินการในแต่ละครั้งการกระทำนี้ต้องระมัดระวังอย่างมากเพื่อไม่ให้สต็อกแยกกับการปรับผลตอบแทนที่แท้จริงผู้ค้าหลายคนถูกจับโดย บริษัท action. In เพื่อดำเนินการขั้นตอนการทำข้อสอบหลังมีความจำเป็นต้องใช้แพลตฟอร์มซอฟต์แวร์คุณมีทางเลือกระหว่างซอฟต์แวร์ backtest เฉพาะเช่น Tradestation แพลตฟอร์มตัวเลขเช่น Excel หรือ MATLAB หรือการติดตั้งแบบกำหนดเองทั้งหมดในภาษาการเขียนโปรแกรมเช่น Python หรือ CI ได้รับรางวัล t อาศัยอยู่มากเกินไปใน Tradestation หรือคล้ายกัน Excel หรือ MATLAB เนื่องจากผมเชื่อในการสร้างสแต็คเทคโนโลยีในบ้านให้สมบูรณ์ด้วยเหตุผล ด้านล่างข้อดีประการหนึ่งของการทำเช่นนี้ก็คือซอฟต์แวร์และระบบปฏิบัติงานหลังการทดสอบสามารถผนวกรวมกันได้แม้จะมีกลยุทธ์ทางสถิติขั้นสูงมากก็ตามสำหรับกลยุทธ์ HFT โดยเฉพาะอย่างยิ่งมันเป็นสิ่งสำคัญที่จะใช้การติดตั้งแบบกำหนดเองเมื่อ backtesting ระบบหนึ่งต้องสามารถ เพื่อวัดว่ามีประสิทธิภาพดีเพียงใดเมตริกมาตรฐานอุตสาหกรรมสำหรับกลยุทธ์เชิงปริมาณคือการเบิกใช้สูงสุดและอัตราส่วน Sharpe การเบิกสูงสุดจะเป็นตัวบ่งชี้การลดลงของ peak-to-trough ที่ใหญ่ที่สุดในเส้นโค้งของบัญชีในช่วงเวลาหนึ่ง ๆ โดยปกติแล้วเป็นประจำ ที่อ้างถึงเป็นเปอร์เซ็นต์กลยุทธ์ LFT จะมีแนวโน้มที่จะมี drawdowns ใหญ่กว่ากลยุทธ์ HFT เนื่องจากปัจจัยทางสถิติจำนวนมาก backtest ประวัติศาสตร์จะแสดง drawdown สูงสุดในอดีตซึ่งเป็นคำแนะนำที่ดีสำหรับการลดลงในอนาคตของกลยุทธ์การวัดที่สองคือ อัตราส่วน Sharpe ซึ่งเป็น heuristically กำหนดเป็นค่าเฉลี่ยของผลตอบแทนเกินหารด้วยมาตรฐาน ส่วนเกินของผลตอบแทนส่วนเกินที่นี่ผลตอบแทนส่วนเกินหมายถึงการกลับมาของกลยุทธ์เหนือมาตรฐานที่กำหนดไว้ล่วงหน้าเช่นความลื่นไถล S ซึ่งเป็นความแตกต่างระหว่างสิ่งที่คุณต้องการคำสั่งซื้อของคุณจะเต็มไปเมื่อเทียบกับสิ่งที่มันถูกเติมเต็มจริงที่แพร่กระจาย ซึ่งเป็นความแตกต่างระหว่างราคาเสนอซื้อของหลักทรัพย์ที่มีการซื้อขายโปรดทราบว่าการกระจายจะไม่คงที่และขึ้นอยู่กับสภาพคล่องในปัจจุบันเช่นความพร้อมในการซื้อคำสั่งซื้อในตลาดต้นทุนการก่อการร้ายสามารถสร้างความแตกต่างระหว่างกลยุทธ์ที่ทำกำไรได้มาก มีอัตราส่วน Sharpe ที่ดีและเป็นกลยุทธ์ที่ไม่หวังผลกำไรมากด้วยอัตราส่วน Sharpe ที่แย่มากการคาดการณ์ได้อย่างถูกต้องสามารถทำนายต้นทุนการทำธุรกรรมจากการทดสอบย้อนหลังได้ขึ้นอยู่กับความถี่ของกลยุทธ์คุณจะต้องเข้าถึงข้อมูลการแลกเปลี่ยนข้อมูลซึ่งจะรวมข้อมูลติ๊ก สำหรับราคาเสนอราคาทีม Quants ทั้งหมดจะทุ่มเทให้กับการเพิ่มประสิทธิภาพของการดำเนินการในกองทุนขนาดใหญ่ด้วยเหตุผลเหล่านี้พิจารณา SC enario ที่กองทุนต้องระงับการค้าจำนวนมากซึ่งเหตุผลในการทำเช่นนั้นเป็นจำนวนมากและแตกต่างกันโดยการขายหุ้นจำนวนมากเข้าสู่ตลาดพวกเขาจะทำให้ราคาลดลงอย่างรวดเร็วและอาจไม่ได้รับการประมวลผลที่ดีที่สุดดังนั้นอัลกอริทึมที่หยดฟีดอาหาร เข้าสู่ตลาดอยู่แม้ว่าจะมีกองทุนเสี่ยงต่อการลื่นไถลนอกจากนั้นกลยุทธ์อื่น ๆ จะเป็นประโยชน์ต่อความจำเป็นเหล่านี้และสามารถใช้ประโยชน์จากความไร้ประสิทธิภาพนี้เป็นโครงสร้างของโครงสร้างเงินทุนที่สำคัญที่สุดสำหรับระบบการดำเนินงานที่เกี่ยวข้องกับความแตกต่างของผลการดำเนินงานของกลยุทธ์ จาก backtested ประสิทธิภาพนี่อาจเกิดขึ้นได้จากหลายสาเหตุเราได้กล่าวถึงอคติแบบมองไปข้างหน้าและการเพิ่มประสิทธิภาพในเชิงลึกในเชิงลึกเมื่อพิจารณา backtests อย่างไรก็ตามกลยุทธ์บางอย่างไม่ได้ทำให้ง่ายต่อการทดสอบความลำเอียงเหล่านี้ก่อนที่จะมีการใช้งานนี้เกิดขึ้นใน HFT มากที่สุด ส่วนใหญ่อาจมีข้อบกพร่องในระบบการดำเนินการรวมทั้งกลยุทธ์การซื้อขายที่ไม่ปรากฏในการทดสอบย้อนหลัง แต่แสดง การเปลี่ยนแปลงความเชื่อมั่นของนักลงทุนและปรากฏการณ์ทางเศรษฐกิจมหภาคอาจนำไปสู่ความแตกต่างในด้านการตลาดและความสามารถในการทำกำไรของกลยุทธ์ของคุณได้อย่างไร การจัดการชิ้นสุดท้ายของการซื้อขายเชิงปริมาณปริศนาเป็นกระบวนการของการบริหารความเสี่ยงความเสี่ยงรวมถึงอคติทั้งหมดก่อนหน้านี้เราได้กล่าวถึงจะรวมถึงความเสี่ยงด้านเทคโนโลยีเช่นเซิร์ฟเวอร์ร่วมอยู่ในการแลกเปลี่ยนทันทีการพัฒนาฮาร์ดดิสก์ผิดปกติซึ่งรวมถึงความเสี่ยงนายหน้า เช่นนายหน้าเป็นบุคคลล้มละลายไม่เป็นบ้าเป็นเสียงให้กลัวล่าสุดกับ MF สากลในระยะสั้นครอบคลุมเกือบทุกอย่างที่อาจจะรบกวนการดำเนินการซื้อขายซึ่งมีหลายแหล่งหนังสือทั้งหมดจะทุ่มเทให้กับการบริหารความเสี่ยงสำหรับ กลยุทธ์เชิงปริมาณดังนั้นฉันจะไม่พยายามที่จะอธิบายถึงแหล่งที่เป็นไปได้ทั้งหมดของความเสี่ยงที่นี่การจัดการความเสี่ยงยัง สิ่งที่เรียกว่าการจัดสรรทุนที่ดีที่สุดซึ่งเป็นสาขาของทฤษฎีการลงทุนนี่คือวิธีการจัดสรรทุนให้กับชุดของกลยุทธ์ที่แตกต่างกันและการค้าภายในกลยุทธ์เหล่านั้นเป็นพื้นที่ที่ซับซ้อนและอาศัยคณิตศาสตร์บางอย่างที่ไม่ใช่คณิตศาสตร์เล็กน้อย มาตรฐานอุตสาหกรรมที่จัดสรรเงินทุนที่เหมาะสมและใช้ประโยชน์จากกลยุทธ์ที่เกี่ยวข้องเรียกว่าเกณฑ์ Kelly เนื่องจากเป็นบทความเบื้องต้นฉันได้รับรางวัล t อาศัยอยู่ในการคำนวณของเคลลี่เกณฑ์ทำให้สมมติฐานบางอย่างเกี่ยวกับลักษณะทางสถิติของผลตอบแทนซึ่งไม่ได้ มักถือเป็นจริงในตลาดการเงินดังนั้น traders มักจะ conservative เมื่อมาถึงการดำเนินการองค์ประกอบอื่น ๆ ที่สำคัญของการจัดการความเสี่ยงในการจัดการกับรายละเอียดทางจิตวิทยาหนึ่งของตนเองมีอคติหลายองค์ความรู้ที่สามารถเล็ดลอดเข้าสู่การซื้อขายแม้ว่านี้เป็นที่ยอมรับน้อย ปัญหาเกี่ยวกับการค้าอัลกอริธึมหากกลยุทธ์ถูกทิ้งไว้โดยลำพังอคติทั่วไปคือการสูญเสียการสูญเสียที่สูญเสีย posi จะไม่สามารถปิดกิจการได้เนื่องจากความเจ็บปวดจากการต้องสูญเสียไปในทำนองเดียวกันกำไรอาจต้องใช้เวลาเร็วเกินไปเพราะความกลัวที่จะสูญเสียกำไรที่ได้รับไปแล้วอาจมากเกินไปได้อีกความลำเอียงทั่วไปที่รู้จักกันในชื่อ "ความเป็นมาใหม่" จากนั้นก็มีคู่แบบคลาสสิกของความอคติทางอารมณ์ - ความกลัวและความโลภสิ่งเหล่านี้มักจะนำไปสู่การใช้หรือใช้ประโยชน์ได้มากกว่าซึ่งอาจทำให้เกิดการระเบิดขึ้นได้เช่นส่วนของบัญชี มุ่งหน้าไปที่ศูนย์หรือแย่ลงหรือลดลง profits. As สามารถมองเห็นการซื้อขายเชิงปริมาณเป็นที่ซับซ้อนมากแม้ว่าน่าสนใจมากพื้นที่ของการเงินเชิงปริมาณผมมีรอยขีดข่วนแท้จริงของพื้นผิวของหัวข้อในบทความนี้และมันมีอยู่แล้วได้รับค่อนข้างยาวหนังสือทั้งหมด และเอกสารได้รับการเขียนเกี่ยวกับปัญหาที่ฉันได้รับเฉพาะประโยคหนึ่งหรือสองต่อเพราะเหตุนี้ก่อนที่จะใช้สำหรับปริมาณงานการซื้อขายกองทุนมีความจำเป็นต้องดำเนินการเป็นจำนวนมากของ gr oundwork study อย่างน้อยที่สุดคุณจะต้องมีพื้นฐานที่กว้างขวางในสถิติและ econometrics ที่มีประสบการณ์มากมายในการใช้งานผ่านทางภาษาโปรแกรมเช่น MATLAB, Python หรือ R สำหรับกลยุทธ์ที่ซับซ้อนมากขึ้นในตอนท้ายของความถี่ที่สูงขึ้นชุดทักษะของคุณคือ มีแนวโน้มที่จะรวมถึงการปรับเปลี่ยนเคอร์เนลลินุกซ์ CC การเขียนโปรแกรมแอ็พพลิเคชั่นและการเพิ่มประสิทธิภาพแฝงของเครือข่ายหากคุณสนใจในการพยายามสร้างกลยุทธ์การซื้อขายแบบอัลกอรึทึมของตัวเองคำแนะนำแรกของฉันก็คือการทำให้ดีในการเขียนโปรแกรม grabber backtester กลยุทธ์และระบบการดำเนินการด้วยตัวคุณเองเป็นไปได้ถ้าทุนของคุณเองอยู่ในบรรทัดที่คุณจะไม่นอนหลับดีขึ้นในเวลากลางคืนรู้ว่าคุณได้ทดสอบอย่างเต็มที่ระบบของคุณและตระหนักถึงข้อผิดพลาดและปัญหาเฉพาะ Outsourcing นี้ผู้ขาย, ในขณะที่อาจช่วยประหยัดเวลาในระยะสั้นอาจจะมีราคาแพงมากในระยะยาวเพียงแค่เริ่มต้นกับการค้าเชิงปริมาณ Quantitativ e Analysis in Forex. Updated 18 ตุลาคม 2016. การวิเคราะห์เชิงปริมาณคืออะไรการวิเคราะห์เชิงปริมาณช่วยให้ผู้ค้าสามารถขจัดอารมณ์ความรู้สึกออกจากกระบวนการลงทุนได้การวิเคราะห์เชิงปริมาณเป็นวิธีการที่มุ่งเน้นไปที่สถิติหรือความน่าจะเป็นมากกว่าความรู้สึกทางเดินอาหาร การวิเคราะห์เชิงปริมาณได้นำ Wall Street และผู้ค้าและพนักงานใหม่ ๆ ที่ Wall Streets หรือผู้ที่มีความคิดเชิงปริมาณการวิเคราะห์เชิงปริมาณมีสถานที่ในตลาด FX เช่นเดียวกับตลาดอื่น ๆ คุณอาจคุ้นเคยกับรูปแบบต่างๆของปริมาณ แม้ว่าคุณจะไม่คิดว่าตัวเองเป็นคนที่มีความคิดเชิงปริมาณ แต่ก็เป็นคนที่เข้าใกล้ตลาดจากมุมมองเชิงปริมาณอัตราส่วนทางการเงินที่เรียบง่ายเช่นรางวัลข้อมือรายได้ต่อหุ้นหรือสิ่งที่ยากกว่าการกำหนดราคาทางเลือกและการลดกระแสเงินสดเป็นรูปแบบเชิงปริมาณ การวิเคราะห์ตามที่คุณสามารถจินตนาการข้อมูลมีความสำคัญในการวิเคราะห์มักจะดีเท่าข้อมูลที่เกิดขึ้นเท่านั้น ใน quants จำนวนมากเน้นคุณภาพของข้อมูลที่ใช้ในการกรอกแบบจำลองทางคณิตศาสตร์และทางสถิติของพวกเขาตัวอย่างของการวิเคราะห์เชิงปริมาณหรือทางสถิติคุณ don t ต้องเป็นหวือคณิตศาสตร์หรือมีปริญญาเอกใน econometrics จะได้ประโยชน์จากการวิเคราะห์ทางสถิติกับสถิติ, คุณกำลังมองหาการพึ่งพาหรือการรวมกลุ่มของตัวแปรสุ่มสองชุดหรือชุดข้อมูลผู้ค้าได้รับประโยชน์จากการวิเคราะห์ทางสถิติร่วมกันซึ่งอ้างอิงถึงความสัมพันธ์ทางสถิติและการพึ่งพาอาศัยกันโดยทั่วไปความสัมพันธ์ในตลาดอัตราแลกเปลี่ยนคือความอ่อนแอของดอลลาร์มีความสัมพันธ์กับ ความอ่อนแอของตลาดเกิดใหม่ความสัมพันธ์ระหว่าง Intermarket ความแข็งแกร่งของเยนและความอ่อนแอของตลาดตราสารทุนการวิเคราะห์เชิงสถิติจะเป็นประโยชน์ในการกำหนดความน่าจะเป็นในอนาคต แต่ไม่ได้หมายถึงการทำนายอย่างหมดจดคำแถลงทั่วไปคือความสัมพันธ์ไม่ได้เป็นเหตุบังเอิญ ความสัมพันธ์ก็หมายถึงการเคลื่อนไหวร่วมกันที่อาจเกิดขึ้นระหว่างสองตัวแปรสุ่มขนาดของ cor ค่าสัมประสิทธิ์ความสัมพันธ์เป็น -1 ถึง 1 ในขณะที่หนึ่งในเชิงลบเป็นความสัมพันธ์ผกผันที่สมบูรณ์แบบหรือความสัมพันธ์ศูนย์เป็นศูนย์ความสัมพันธ์และบวกหนึ่งคือความสัมพันธ์ทางบวกที่สมบูรณ์แบบเกือบจะเหมือนสองตัวแปรหรือตลาดที่ถูกใส่กุญแจมือให้กันและกันอีกรูปแบบที่ดีของสถิติ การวิเคราะห์การถดถอยเป็นแบบจำลองทางสถิติที่ดีมากและการวิเคราะห์เชิงปริมาณเพื่อช่วยให้คุณสามารถมองเห็นความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรการวิเคราะห์การถดถอยจะมุ่งเน้นไปที่ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรตามและหนึ่งหรือมากกว่าตัวแปรที่ขึ้นอยู่กับความเฉพาะเจาะจงการวิเคราะห์การถดถอยช่วยให้คุณ เข้าใจว่าค่าปกติของตัวแปรอิสระจะเปลี่ยนแปลงไปอย่างไรเมื่อตัวแปรใด ๆ ที่เป็นอิสระตามที่ต่างกันส่วนใหญ่ FX charting packages มีช่องการถดถอยที่ไม่คำนวณการวิเคราะห์การถดถอยสำหรับคุณและมักจะเข้าถึงได้ง่ายกว่า correlations การวิเคราะห์การถดถอยมักประเมิน ความคาดหวังหรือทิศทางของสภาพ ราคาของตัวแปรอิสระขึ้นอยู่กับตัวแปรอิสระซึ่งหมายถึงค่าเฉลี่ยของตัวแปรอิสระที่สัมพันธ์กับตัวแปรอิสระที่คงที่ซึ่งมักจะแสดงในแนวลาดชันหรือสูงกว่าตัดไปตามทิศทางของเทรนด์หรือเลื่อนไปด้านข้าง บรรทัดการถดถอยมักจะราบรื่นสิ่งที่จำเป็นในขณะที่รูปแบบทางคณิตศาสตร์อยู่นอกเหนือขอบเขตของบทความนี้ผู้ค้าจำนวนมากใช้ Excel จาก Microsoft และใช้ฟังก์ชันความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรมากกว่าชุดใดช่วงเวลาหนึ่งเพื่อพิจารณาว่ามีค่าเป็นบวกหรือไม่ ความสัมพันธ์เชิงลบอย่างไรก็ตามหลายช่องทางการวิจัยจะนำรายงานความสัมพันธ์และพวกเขายังสามารถพบได้ในอาคารการวิจัยเช่นบลูมเบิร์กหรือรอยเตอร์ถ้าคุณมีความสนใจในการทำแบบจำลองเหล่านี้ด้วยตัวคุณเองเป็นสิ่งสำคัญที่จะต้องทราบผลเป็นข้อมูลขับรถและหายไป หรือข้อมูลที่ไม่สมบูรณ์อาจทำให้คุณหลงทางดังนั้นคุณควรดูแลข้อมูลที่ขาดหายไปก่อนเพื่อให้มีการวิเคราะห์ข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ xcel น่าจะเป็นทางออกที่ดีที่สุดของคุณในแง่ของการทำแบบวิเคราะห์ง่ายๆ แต่โบรกเกอร์หลายรายมีเครื่องมือที่สามารถช่วยคุณในการวิเคราะห์ได้เป็นอย่างดีสรุปได้ว่าการวิเคราะห์ทางสถิติหมายถึงการห่อหุ้มศีรษะรอบ ๆ ตัวแปรที่ดูเหมือนสุ่มสำหรับรูปแบบที่ คุณสามารถค้าความเสี่ยงต้องได้รับการจัดการเสมอ แต่รูปแบบเหล่านี้สามารถมีอายุการใช้งานได้เป็นเวลานานแม้ไม่มีสาเหตุที่มีอยู่ในขณะที่ดูเหมือนกัน backtesting เป็นสุภาษิตหมาป่าในเสื้อผ้าแกะของการวิเคราะห์ทางสถิติหรือเชิงปริมาณมักจะจ่ายเพื่อให้ตระหนักถึงการทดสอบกลับแหลม เป็นแบบจำลองทางสถิติเพราะบ่อยกว่าไม่ backtesting จะทำมากกว่าชุดข้อมูล idealized ซึ่งสามารถนำมาซึ่งความเชื่อมั่นเท็จ over - leveraging และอาจเกิดความเสียหายขนาดใหญ่เมื่อสภาพแวดล้อมปัจจุบัน diverges จากชุดข้อมูลแสดงบทความเต็มอ่านต่อ