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정량 분석이란 무엇입니까? 정량 분석을 통해 거래자는 투자 프로세스에서 감정을 제거 할 수 있습니다. 정량 분석은 직감에 대한 통계 또는 확률에 초점을 맞춘 접근법입니다. 컴퓨터 기술과 정교한 수학 모델을 바탕으로 월스트리트와 Wall Street의 새로운 상인과 직원 또는 양적 사고 방식을 가진 사람들의 다수가 정량 분석을 통해 인수되었습니다.
양적 분석의 다른 형태에 익숙 할 가능성이 높습니다. 양적인 측면에서 시장에 접근하는 사람이라고 생각하지 않더라도. 손목 보상, 주당 수익 또는 옵션 가격 책정 및 할인 현금 흐름과 같은 간단한 재무 비율은 정량 분석의 한 형태입니다. 여러분이 상상할 수 있듯이, 분석에서 중요한 데이터는 종종 들어가는 데이터만큼 우수합니다. 많은 퀀트는 수학 및 통계 모델을 작성하는 데 사용되는 데이터의 품질에 중점을 둡니다.
정량적 분석 또는 통계 분석의 예
통계 분석의 이점을 얻기 위해 계량 경제학에 박사 학위를 소지하거나 수학을 전공 할 필요는 없습니다. 통계를 사용하면 두 개의 임의 변수 또는 데이터 세트의 종속성 또는 연관성을 조사하고 있습니다. 거래자는 광범위한 통계적 관계와 의존성을 나타내는 상관 관계에 대한 일반적인 통계 분석의 이점을 누릴 수 있습니다.외환 시장의 공통 상관 관계는 달러 약세가 신흥 시장의 약세와 관련이 있다는 것입니다. 다른 Intermarket 관계 엔 힘과 주식 시장 약점.
통계 분석은 미래의 확률을 결정하는 데 도움이되지만 순전히 예측 적이는 것은 아닙니다. 일반적인 진술은 상관 관계가 인과 관계가 아니라는 것입니다. 인과 관계는 명백한 인과 관계를 의미하는 반면, 상관 관계 란 단순히 두 가지 무작위 변수 간의 잠재적 인 공통적 인 움직임을 의미합니다. 상관 계수의 척도는 -1에서 +1이며, 반면에 음의 값은 완전한 역 관계 또는 상관이고, 0은 0의 상관이며, 양의 값은 두 변수 또는 시장이 서로 수갑을 채우는 것과 거의 완벽한 양의 상관 관계입니다. 또 다른 유리한 형태의 통계 분석은 회귀 분석 (regression analysis)으로 알려져있다. 회귀 분석은 변수 사이의 관계를 파악하는 데 도움이되는 매우 바람직한 통계 모델 및 정량 분석입니다. 회귀 분석은 종속 변수와 하나 이상의 종속 변수 간의 관계에 초점을 맞 춥니 다. 특히 회귀 분석을 통해 독립 변수 중 하나가 다양 할 때 종속 변수의 일반적인 값이 어떻게 변하는지를 이해할 수 있습니다.대부분의 FX 차트 패키지에는 회귀 분석 계산을 수행하는 회귀 채널이 있으며 상관 관계보다 액세스하기가 쉽습니다. 회귀 분석은 일반적으로 독립 변수에 대한 종속 변수의 가격의 조건부 기대 또는 방향을 추정합니다.
이것은 고정 독립 변수에 대한 종속 변수의 평균값을 의미합니다. 이것은 경향의 방향으로 가격을 높이거나 낮추는 경 사진 선으로 종종 보입니다. 또는 회귀선은 종종 평평합니다.무엇이 필요합니까?
수학적 모델은이 기사의 범위를 벗어나는 반면 많은 트레이더는 Microsoft의 Excel을 사용하고 특정 시간 집합에 대한 변수 간의 상관 함수를 사용하여 양수 또는 음수 상관 관계가 있는지를 결정합니다. 그러나 많은 연구 기관이 상관 관계 보고서를 작성하고 Bloomberg 나 Reuters와 같은 연구 단말기에서도 발견 될 수 있습니다.
이러한 유형의 모델을 직접 수행하는 데 관심이있는 경우 데이터가 몰리고 누락되거나 불완전한 데이터가 누락 될 수 있음을주의하는 것이 중요합니다.
따라서 데이터를 효과적으로 분석하려면 누락 된 데이터를 먼저 처리해야합니다. Excel은 간단한 분석을 수행하는 데있어 최선의 방법 일 가능성이 높지만 많은 브로커는 많은 분석을 수행하는 데 도움이되는 도구를 제공합니다. 결론적으로, 통계 분석은 당신이 거래 할 수있는 패턴에 대해 겉보기 임의의 변수 주위를 감싸는 것을 의미합니다. 위험은 항상 관리되어야하지만 이러한 패턴은 인과 관계가 없어도 오랫동안 지속될 수 있습니다. 겉보기에는 비슷하지만 백 테스팅은 종종 통계 또는 정량 분석의 양복에 속한 속담의 늑대입니다. 현재의 환경이 데이터 세트와 다른 경우에 대해 잘못된 신뢰, 초과 레버리지 및 잠재적 손실을 야기 할 수있는 이상화 된 데이터 세트를 통해 백 테스트를 수행하는 것보다 더 자주 수행되기 때문에 통계 모델링으로 다시 테스트하는 것을 숙지하는 것이 좋습니다.
행복한 거래!