Statistiche Forex Trading

Trading con modelle gaussiana delle statistiche Carl Friedrich Gauss è stato un brillante matematico che ha vissuto agli inizi del 1800 e ha dato le equazioni di secondo grado mondiali, i metodi di analisi almeno piazze e distribuzione normale. Anche se Pierre Simon Laplace è stato considerato il fondatore della distribuzione normale nel 1809, Gauss è spesso dato il credito per la scoperta, perché ha scritto a proposito del concetto nella fase iniziale, ed è stato oggetto di molte studio dai matematici per 200 anni. In realtà, questa distribuzione è spesso indicato come distribuzione gaussiana. L'intero studio di statistiche origine da Gauss, e ci ha permesso di capire i mercati. i prezzi e le probabilità, tra le altre applicazioni. terminologia moderna definisce la distribuzione normale, come la curva a campana con i parametri normali. E dal momento che l'unico modo per capire Gauss e la curva a campana è quello di comprendere le statistiche, questo articolo sarà costruire una curva a campana e applicarlo ad un esempio di trading. Media, mediana e moda tre metodi esistono per determinare le distribuzioni: media. mediana e modalità. I mezzi sono presi con l'aggiunta di tutti gli spartiti e dividendo per il numero di punteggi per ottenere la media. Mediana è scomposto sommando i due numeri centrali di un campione e dividendo per due, o semplicemente prendendo il valore medio di una sequenza ordinale. Modo è la più frequente dei numeri in una distribuzione di valori. Il metodo migliore per ottenere una visione in una sequenza di numeri è quello di utilizzare i mezzi perchè medie tutti i numeri, ed è quindi più riflessiva di tutta la distribuzione. Questo è stato l'approccio gaussiana, e il suo metodo preferito. Quello che stiamo misurando qui è parametri di tendenza centrale, o per rispondere in cui i nostri punteggi di esempio sono diretti. Per capire questo, dobbiamo tracciare spartiti inizia con 0 nel mezzo e la trama 1, 2 e 3 deviazioni standard a destra e -1, -2 e -3 a sinistra, con riferimento alla media. Zero riferisce alla media di distribuzione. (Molti hedge fund attuare strategie matematiche Per saperne di più, leggere l'analisi quantitativa di fondi hedge e modelli multivariati:.. L'analisi Monte Carlo) la deviazione standard e varianza Se i valori seguono un modello normale, troveremo 68 di tutti i punteggi cadrà all'interno -1 e 1 deviazioni standard, 95 rientrano due deviazioni standard e 99 rientrano tre deviazioni standard della media. Ma questo non è sufficiente a raccontarci la curva. Abbiamo bisogno di determinare la variazione reale e altri fattori quantitativi e qualitativi. Varianza risponde alla domanda di come si sviluppa la nostra distribuzione è. E 'Fattori di possibilità per quanto riguarda il motivo per cui possono esistere valori anomali nel nostro campione e ci aiuta a capire questi valori anomali e come può essere identificato. Ad esempio, se un valore cade sei deviazioni standard sopra o sotto la media, può essere classificato come un valore erratico ai fini dell'analisi. Le deviazioni standard sono una metrica importante che sono semplicemente le radici quadrata della varianza. termini moderni chiamano questa dispersione. In una distribuzione gaussiana, se conosciamo la media e la deviazione standard, possiamo conoscere le percentuali delle colonne che rientrano più o meno 1, 2 o 3 deviazioni standard dalla media. Questo è chiamato l'intervallo di confidenza. Questo è il modo che sappiamo 68 di distribuzioni rientrano più o meno 1 deviazione standard, 95 entro più o meno due deviazioni standard e 99 all'interno di più o meno 3 deviazioni standard. Gauss ha chiamato queste funzioni di probabilità. (Per ulteriori informazioni su analisi statistiche, controllare le misure di volatilità comprensione.) Skew e Kurtosis Finora, questo articolo è stato di circa spiegazione della media e dei vari calcoli per aiutarci a spiegare più da vicino. Una volta che abbiamo tracciato i nostri punteggi di distribuzione, abbiamo praticamente ha attirato la nostra curva a campana di sopra di tutti i punteggi, partendo dal presupposto che essi possiedono caratteristiche di normalità. Quindi, ancora questo non è sufficiente perché abbiamo code su nostra curva che hanno bisogno di spiegazioni per comprendere meglio l'intera curva. Per fare questo, andiamo al terzo e quarto momenti di statistica della distribuzione chiamato skew e curtosi. Asimmetria delle code misure asimmetria della distribuzione. Un disallineamento positivo ha una varianza dalla media che è giusto positiva e asimmetrica, mentre un'inclinazione negativa ha una varianza dalla media Skewed lasciato essenzialmente, la distribuzione ha una tendenza ad essere sbilanciata su un particolare lato della media. Una inclinazione simmetrica ha 0 varianza che forma una perfetta distribuzione normale. Quando la curva a campana è disegnato per primo con una lunga coda. questo è positivo. La lunga coda all'inizio prima che il pezzo di curva a campana è considerato negativamente distorta. Se una distribuzione è simmetrica, la somma delle deviazioni cubetti sopra la media sarà bilanciare le deviazioni cubetti di sotto della media. Una distribuzione asimmetrica destra avrà una inclinazione maggiore di zero, mentre una distribuzione asimmetrica sinistra avrà una inclinazione minore di zero. (La curva può essere un potente strumento di trading: per una lettura più correlate si riferiscono al rischio del mercato azionario:. Scuotendo le code) Kurtosis spiega le caratteristiche di punta e di concentrazione del valore della distribuzione. Una curtosi in eccesso negativo. denominato platykurtosis è caratterizzato da una distribuzione piuttosto piatta dove c'è una minore concentrazione di valori intorno alla media e le code sono significativamente più grasso di un mesokurtic (normale) distribuzione. D'altra parte, una distribuzione leptokurtic contiene code sottili tanto dei dati si concentra in corrispondenza della media. Skew è più importante per valutare le posizioni commerciali di curtosi. Analisi dei titoli a reddito fisso richiede un'attenta analisi statistiche per determinare la volatilità di un portafoglio quando i tassi di interesse variano. I modelli per prevedere la direzione dei movimenti deve fattore di asimmetria e curtosi di prevedere la performance di un portafoglio obbligazionario. Questi concetti statistici sono ulteriormente applicati per determinare i movimenti di prezzo per molti altri strumenti finanziari. quali azioni, opzioni e coppie di valute. Distorce vengono utilizzati per misurare i prezzi delle opzioni misurando volatilità implicite. Applicandolo a Trading standard misure deviazione volatilità e chiede che tipo di rendimenti di performance può essere previsto. Piccole deviazioni standard può significare meno rischi per un magazzino, mentre la volatilità più elevata può significare un più alto livello di incertezza. Gli operatori possono misurare i prezzi di chiusura rispetto alla media in quanto è dispersa dalla media. Dispersione avrebbe quindi misurare la differenza dal valore effettivo al valore medio. Una differenza più grande tra i due significa una deviazione standard più elevato e volatilità. I prezzi che si discostano molto lontano dalla media spesso ritornano alla media, in modo che gli operatori possono trarre vantaggio da queste situazioni. I prezzi che il commercio in un piccolo intervallo sono pronti per un breakout. L'indicatore tecnico, spesso utilizzato per le negoziazioni deviazione standard è la Bollinger Band. perché sono una misura della volatilità insieme a due deviazioni standard per le bande superiore e inferiore con una media mobile 21 giorni. La distribuzione di Gauss era solo l'inizio della comprensione delle probabilità di mercato. In seguito ha portato a modelli delle serie storiche e GARCH. così come più applicazioni di inclinazione, come l'avviso. Risk volatilità Sorriso: CFD trading è rischioso e può comportare la perdita del capitale investito. Si prega di assicurarsi di aver compreso i rischi e non si investe più di quanto si può permettere di perdere. Leggi l'articolo completo Rilevazione di rischio. ForexTime Ltd è regolata da CySEC licenza n ° 18512. avvertimento di rischio: Il capitale è a rischio. E 'possibile perdere più di quanto si investe. Utilizziamo i cookie per salvare le preferenze e vi forniamo un'esperienza più localizzata. Se si accetta il nostro utilizzo dei cookie è possibile continuare la navigazione. Si prega di consultare la nostra politica sui cookie per tutti i dettagli e come si può opt-out. Se si continua la navigazione, l'utente acconsente alla nostra politica sui cookie. FXTM prestazioni statistiche come un'autorità istituita nel Forex trading, le statistiche sulle prestazioni FXTM sono verificati e pubblicati. Il nostro obiettivo non è solo per ripristinare le norme e parametri di riferimento all'interno del settore Forex, ma anche a creare consapevolezza e fornire i più alti livelli di trasparenza a tutti i nostri clienti. Le statistiche rivelano sotto il tipo di condizioni commerciali ineguagliabile e un servizio clienti esemplare siamo orgogliosi. In linea con FXTMs impegno per la trasparenza, queste statistiche sono stati controllati da PricewaterhouseCoopers Limited (PwC) in accordo con la norma internazionale sui Assurance Engagements (ISAE) Soddisfazione 3000. client e servizi a FXTM andiamo al di là di assicurare che i nostri clienti ricevano la eccellente supporto che meritano, rendendo la loro esperienza di trading ottimale e user-friendly. Dalla nostra procedura di approvazione del cliente super-veloce per il nostro trattamento dei fondi cliente rapido, il nostro obiettivo è quello di fornire un servizio eccezionale in ogni modo. Cliente approvato Meno di 12 minuti