ปริมาณ การวิเคราะห์ forex ซื้อขาย

การซื้อขายเชิงปริมาณการซื้อขายเชิงปริมาณการซื้อขายเชิงปริมาณประกอบด้วยกลยุทธ์การซื้อขายตามการวิเคราะห์เชิงปริมาณ ซึ่งขึ้นอยู่กับการคำนวณทางคณิตศาสตร์และการกระทืบตัวเลขเพื่อระบุโอกาสทางการค้า เนื่องจากสถาบันการเงินและกองทุนเฮดจ์ฟันด์มักใช้การซื้อขายเชิงปริมาณ การทำธุรกรรมมักมีขนาดใหญ่และอาจเกี่ยวข้องกับการซื้อและขายหุ้นและหลักทรัพย์อื่น ๆ นับแสนหุ้น อย่างไรก็ตามการซื้อขายเชิงปริมาณมีการใช้กันโดยทั่วไปมากขึ้นโดยนักลงทุนรายย่อย การลดราคาและปริมาณการซื้อขายเป็นสองปัจจัยที่ใช้กันทั่วไปในการวิเคราะห์เชิงปริมาณเป็นปัจจัยหลักในการสร้างแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ เทคนิคการซื้อขายเชิงปริมาณ ได้แก่ การซื้อขายด้วยความถี่สูง การค้าอัลกอริทึมและการเก็งกำไรเชิงสถิติ เทคนิคเหล่านี้ลุกลามอย่างรวดเร็วและโดยปกติจะมีระยะเวลาการลงทุนระยะสั้น ผู้ค้าเชิงปริมาณจำนวนมากคุ้นเคยกับเครื่องมือเชิงปริมาณเช่นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่และออสซิลเลเตอร์ การทำความเข้าใจเกี่ยวกับการซื้อขายเชิงปริมาณผู้ค้าเชิงปริมาณใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยีสมัยใหม่คณิตศาสตร์และความพร้อมใช้งานของฐานข้อมูลที่ครอบคลุมสำหรับการตัดสินใจทางการค้าที่มีเหตุผล ผู้ค้าเชิงปริมาณใช้เทคนิคการซื้อขายและสร้างแบบจำลองโดยใช้คณิตศาสตร์และพัฒนาโปรแกรมคอมพิวเตอร์ที่ใช้โมเดลกับข้อมูลการตลาดที่ผ่านมา แบบจำลองนี้ได้รับการตรวจสอบและปรับแต่งแล้ว ถ้าผลดีจะประสบความสำเร็จระบบจะดำเนินการแล้วในตลาดเรียลไทม์ที่มีเงินจริง วิธีการทำงานของรูปแบบการซื้อขายเชิงปริมาณสามารถอธิบายได้ดีที่สุดโดยใช้การเปรียบเทียบ พิจารณารายงานสภาพอากาศซึ่งนักอุตุนิยมวิทยาคาดการณ์ว่าโอกาสเกิดฝนจะตก 90 ดวงในขณะที่ดวงอาทิตย์กำลังส่องแสง นักอุตุนิยมวิทยาได้ข้อสรุป counterintuitive นี้โดยรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลสภาพอากาศจากเซ็นเซอร์ทั่วทั้งบริเวณ การวิเคราะห์เชิงปริมาณด้วยคอมพิวเตอร์จะแสดงรูปแบบเฉพาะในข้อมูล เมื่อเปรียบเทียบรูปแบบเหล่านี้กับรูปแบบเดียวกันที่เปิดเผยในข้อมูลสภาพภูมิอากาศในอดีต (ผลการทดสอบย้อนหลัง) และ 90 ครั้งจาก 100 ครั้งผลที่ได้คือฝนจะทำให้นักอุตุนิยมวิทยาสามารถสรุปข้อสรุปด้วยความมั่นใจ ผู้ค้าเชิงปริมาณใช้กระบวนการเดียวกันนี้กับตลาดการเงินเพื่อทำการตัดสินใจซื้อขาย ข้อดีและข้อเสียของการซื้อขายหลักทรัพย์เชิงปริมาณวัตถุประสงค์ของการซื้อขายคือการคำนวณความน่าจะเป็นที่ดีที่สุดในการดำเนินการค้าที่มีกำไร ผู้ประกอบการทั่วไปสามารถตรวจสอบวิเคราะห์และตัดสินใจเกี่ยวกับการซื้อขายหลักทรัพย์ในจำนวนที่ จำกัด ก่อนที่ปริมาณข้อมูลที่จะเข้ามาจะครอบงำกระบวนการตัดสินใจ การใช้เทคนิคการซื้อขายเชิงปริมาณจะช่วยเพิ่มขีด จำกัด นี้โดยใช้คอมพิวเตอร์ในการตรวจสอบการวิเคราะห์และการตัดสินใจทางการค้าโดยอัตโนมัติ เอาชนะความรู้สึกเป็นปัญหาที่แพร่หลายมากที่สุดกับการซื้อขาย ไม่ว่าจะเป็นความกลัวหรือความโลภในการซื้อขายความรู้สึกทำหน้าที่เพียงเพื่อยับยั้งความคิดที่มีเหตุผลซึ่งมักจะนำไปสู่ความสูญเสีย คอมพิวเตอร์และคณิตศาสตร์ไม่มีอารมณ์ดังนั้นการค้าเชิงปริมาณช่วยขจัดปัญหานี้ การค้าเชิงปริมาณมีปัญหา ตลาดการเงินเป็นหน่วยงานแบบไดนามิกที่มีอยู่มากที่สุด ดังนั้นรูปแบบการซื้อขายเชิงปริมาณจะต้องเป็นแบบไดนามิกที่จะประสบความสำเร็จอย่างสม่ำเสมอ ผู้ค้าเชิงปริมาณจำนวนมากพัฒนาแบบจำลองที่ทำกำไรได้ชั่วคราวสำหรับสภาวะตลาดที่พวกเขาพัฒนาขึ้น แต่จะล้มเหลวที่สุดเมื่อสภาวะตลาดเปลี่ยนไปการวิเคราะห์เชิงปริมาณการวิเคราะห์เชิงปริมาณการวิเคราะห์เชิงปริมาณการวิเคราะห์เชิงปริมาณโดยทั่วไปแล้วการวิเคราะห์เชิงปริมาณสามารถเข้าใจได้ง่ายที่สุดว่าเป็นเพียงวิธีวัดผล หรือประเมินสิ่งต่างๆผ่านการตรวจสอบค่าทางคณิตศาสตร์ของตัวแปร ประโยชน์หลักของการวิเคราะห์เชิงปริมาณคือการศึกษาความแม่นยำค่านิยมที่สามารถเปรียบเทียบได้ง่ายเช่นรายได้หรือรายได้ของ บริษัท ในแต่ละปี ในโลกการเงินนักวิเคราะห์ที่พึ่งพาการวิเคราะห์เชิงปริมาณมักเรียกว่า quants หรือ jockeys แบบควอนตัม รัฐบาลพึ่งพาการวิเคราะห์เชิงปริมาณเพื่อตัดสินใจทางการเงินและนโยบายเศรษฐกิจอื่น ๆ รัฐบาลและธนาคารกลางมักติดตามและประเมินข้อมูลทางสถิติเช่น GDP และตัวเลขการจ้างงาน การใช้ประโยชน์จากการวิเคราะห์เชิงปริมาณในการลงทุนรวมถึงการคำนวณและการประเมินอัตราส่วนทางการเงินที่สำคัญเช่นอัตราส่วนรายได้ (EPS) หรือกำไรต่อหุ้น (EPS) การวิเคราะห์เชิงปริมาณนับจากการตรวจสอบข้อมูลทางสถิติที่เรียบง่ายเช่นรายได้การคำนวณที่ซับซ้อนเช่นการลดกระแสเงินสดหรือการกำหนดราคาตัวเลือก ปริมาณ Vs. การวิเคราะห์เชิงคุณภาพแม้ว่าการวิเคราะห์เชิงปริมาณจะทำหน้าที่เป็นเครื่องมือในการประเมินผลที่มีประโยชน์โดยตัวของมันเอง แต่มักใช้ร่วมกับเครื่องมือการวิจัยและประเมินผลที่สมบูรณ์ของการวิเคราะห์เชิงคุณภาพ ตัวอย่างเช่น บริษัท สามารถใช้การวิเคราะห์เชิงปริมาณเพื่อประเมินตัวเลขต่างๆเช่นรายได้จากการขายอัตรากำไรหรือผลตอบแทนจากสินทรัพย์ (ROA) แต่ บริษัท อาจต้องการประเมินข้อมูลที่ไม่สามารถลดค่าทางคณิตศาสตร์ได้อย่างง่ายดาย เป็นชื่อเสียงแบรนด์หรือขวัญกำลังใจของพนักงานภายใน ในโครงการการวิเคราะห์เชิงคุณภาพและเชิงปริมาณ บริษัท นักวิเคราะห์หรือนักลงทุนอาจต้องการประเมินความแข็งแรงของผลิตภัณฑ์เฉพาะที่ บริษัท ผลิตและจำหน่าย ส่วนการวิเคราะห์เชิงคุณภาพของโครงการสามารถดำเนินการได้โดยใช้เครื่องมือต่างๆเช่นแบบสำรวจลูกค้าที่ถามผู้บริโภคเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ การวิเคราะห์เชิงปริมาณของผลิตภัณฑ์สามารถเริ่มต้นได้ด้วยการตรวจสอบข้อมูลเกี่ยวกับจำนวนลูกค้าที่ทำซ้ำการร้องเรียนของลูกค้าและจำนวนการรับประกันที่อ้างสิทธิ์ในช่วงเวลาที่กำหนดการวิเคราะห์เชิงปริมาณใน Forex วันที่ 18 ตุลาคม 2016 การวิเคราะห์เชิงปริมาณคืออะไร การวิเคราะห์ช่วยให้ผู้ค้าสามารถขจัดอารมณ์ความรู้สึกออกจากกระบวนการลงทุนได้ การวิเคราะห์เชิงปริมาณเป็นวิธีการที่มุ่งเน้นไปที่สถิติหรือความน่าจะเป็นเกี่ยวกับความรู้สึกทางเดินอาหาร การวิเคราะห์เชิงปริมาณได้นำมาใช้กับ Wall Street และผู้ค้าและพนักงานรายใหม่ ๆ ที่ Wall Streets หรือผู้ที่มีความคิดเชิงปริมาณ การวิเคราะห์เชิงปริมาณมีสถานที่ในตลาด FX เช่นเดียวกับตลาดอื่น ๆ คุณมีแนวโน้มคุ้นเคยกับรูปแบบต่างๆของการวิเคราะห์เชิงปริมาณแม้ว่าคุณจะไม่คิดว่าตัวเองเป็นคนค่อยเป็นค่อยไปซึ่งเป็นคนที่เข้าใกล้ตลาดจากมุมมองเชิงปริมาณ อัตราส่วนทางการเงินที่เรียบง่ายเช่นรางวัลข้อมือรายได้ต่อหุ้นหรือสิ่งที่ยากขึ้นเช่นการกำหนดราคาตัวเลือกและการลดกระแสเงินสดเป็นรูปแบบของการวิเคราะห์เชิงปริมาณ ตามที่คุณสามารถจินตนาการข้อมูลสำคัญในการวิเคราะห์มักจะดีเท่าข้อมูลที่เกิดขึ้นใน quants จำนวนมากเน้นคุณภาพของข้อมูลที่ใช้ในการกรอกแบบจำลองทางคณิตศาสตร์และสถิติของพวกเขา ตัวอย่างของการวิเคราะห์เชิงปริมาณหรือทางสถิติคุณไม่จำเป็นต้องเป็นหวือคณิตศาสตร์หรือมีปริญญาเอกในเศรษฐมิติเพื่อรับประโยชน์จากการวิเคราะห์ทางสถิติ ด้วยสถิติคุณกำลังมองหาการพึ่งพาหรือการรวมกันของตัวแปรสุ่มสองชุดหรือชุดข้อมูล ผู้ค้าได้รับประโยชน์จากการวิเคราะห์ทางสถิติทั่วไปเกี่ยวกับความสัมพันธ์ซึ่งอ้างอิงถึงความสัมพันธ์ทางสถิติและการพึ่งพาในวงกว้าง ความสัมพันธ์กันโดยทั่วไปในตลาดอัตราแลกเปลี่ยนคือความอ่อนแอของดอลลาร์มีความสัมพันธ์กับความอ่อนแอของตลาดเกิดใหม่ อีกความสัมพันธ์ Intermarket ความแรงเยนและความอ่อนแอของตลาดตราสารทุน การวิเคราะห์ทางสถิติเป็นประโยชน์ในการกำหนดความน่าจะเป็นในอนาคต แต่ไม่ได้หมายถึงการทำนายอย่างหมดจด คำแถลงทั่วไปคือความสัมพันธ์ไม่ได้เป็นสาเหตุ Causality หมายถึงสาเหตุและผลที่ชัดเจนในขณะที่ความสัมพันธ์หมายถึงการเคลื่อนไหวร่วมที่เป็นไปได้ระหว่างสองตัวแปรสุ่ม สัดส่วนของค่าสัมประสิทธิ์ความสัมพันธ์คือ -1 ถึง 431 ในขณะที่ค่าลบหนึ่งคือความสัมพันธ์ผกผันที่สมบูรณ์แบบหรือความสัมพันธ์ศูนย์เป็นศูนย์ความสัมพันธ์และบวกหนึ่งคือความสัมพันธ์เชิงบวกที่สมบูรณ์แบบเกือบจะเหมือนกับสองตัวแปรหรือตลาดถูกใส่กุญแจมือให้กันและกัน อีกรูปแบบหนึ่งของการวิเคราะห์ทางสถิติที่นิยมเรียกว่าการวิเคราะห์การถดถอย การวิเคราะห์การถดถอยเป็นรูปแบบสถิติที่ดีมากและการวิเคราะห์เชิงปริมาณเพื่อช่วยให้คุณเห็นความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร การวิเคราะห์การถดถอยมุ่งเน้นไปที่ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรตามและตัวแปรตามตัวใดตัวหนึ่งหรือมากกว่า โดยเฉพาะการวิเคราะห์การถดถอยจะช่วยให้คุณเข้าใจว่าค่าปกติของตัวแปรตามจะเปลี่ยนแปลงอย่างไรเมื่อตัวแปรอิสระใด ๆ ที่เปลี่ยนแปลงไป แพคเกจแผนภูมิ FX ส่วนใหญ่มีช่องการถดถอยที่ไม่ใช้การคำนวณการวิเคราะห์การถดถอยสำหรับคุณและมักเข้าถึงได้ง่ายกว่าความสัมพันธ์ การวิเคราะห์การถดถอยมักประมาณความคาดหวังหรือทิศทางของราคาของตัวแปรอิสระที่กำหนดให้กับตัวแปรอิสระ ซึ่งหมายความว่าค่าเฉลี่ยของตัวแปรอิสระที่สัมพันธ์กับตัวแปรอิสระคงที่ นี้มักจะแสดงในแนวลาดสูงหรือต่ำตัดผ่านราคาในทิศทางของแนวโน้มหรือในการย้ายไปด้านข้างเส้นถดถอยมักจะราบ สิ่งที่จำเป็นขณะที่แบบจำลองทางคณิตศาสตร์อยู่นอกเหนือขอบเขตของบทความนี้ผู้ค้าจำนวนมากใช้ Excel จาก Microsoft และใช้ฟังก์ชันความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรในช่วงเวลาหนึ่ง ๆ เพื่อพิจารณาว่ามีความสัมพันธ์ทางบวกหรือเชิงลบ อย่างไรก็ตามศูนย์วิจัยหลายแห่งจะนำเสนอรายงานความสัมพันธ์และสามารถพบได้ในอาคารวิจัยเช่น Bloomberg หรือ Reuters หากคุณสนใจที่จะทำแบบจำลองเหล่านี้ด้วยตัวคุณเองสิ่งสำคัญที่ต้องทราบผลคือข้อมูลที่ขับออกไปและข้อมูลที่ขาดหายไปหรือไม่สมบูรณ์อาจทำให้คุณหลงทางได้ ดังนั้นคุณควรดูแลข้อมูลที่ขาดหายไปก่อนเพื่อให้สามารถวิเคราะห์ข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ Excel น่าจะเป็นทางออกที่ดีที่สุดของคุณในแง่ของการทำแบบง่ายๆ แต่โบรกเกอร์หลายรายมีเครื่องมือที่สามารถช่วยคุณทำการวิเคราะห์ได้เป็นอย่างดี สรุปได้ว่าการวิเคราะห์ทางสถิติหมายถึงการห่อหุ้มศีรษะของคุณรอบ ๆ ตัวแปรที่ดูเหมือนสุ่มสำหรับรูปแบบที่คุณสามารถค้าได้ ความเสี่ยงต้องได้รับการจัดการเสมอ แต่รูปแบบเหล่านี้สามารถใช้งานได้เป็นเวลานานแม้ว่าจะไม่มีเหตุอันควรก็ตามก็ตาม ในขณะที่ดูเหมือนจะคล้ายกัน backtesting เป็นสุภาษิตหมาป่าในเสื้อผ้าแกะจากการวิเคราะห์ทางสถิติหรือเชิงปริมาณบ่อยครั้ง จะต้องให้ความสำคัญกับการทดสอบย้อนกลับว่าเป็นแบบจำลองทางสถิติเพราะบ่อยครั้งกว่าการทำ backtesting ทำได้ผ่านชุดข้อมูลที่ไม่เป็นความจริงซึ่งอาจนำไปสู่ความเชื่อมั่นเท็จการใช้ประโยชน์มากกว่าและการสูญเสียที่มีขนาดใหญ่เมื่อสภาพแวดล้อมปัจจุบันแตกต่างจากชุดข้อมูล แสดงบทความเต็มอ่านต่อ