विदेशी मुद्रा में मात्रात्मक विश्लेषण

मात्रात्मक विश्लेषण क्या है?

मात्रात्मक विश्लेषण व्यापारियों को निवेश प्रक्रिया से भावनाओं को हटाने की अनुमति देता है। मात्रात्मक विश्लेषण एक दृष्टिकोण है जो पेट भावनाओं पर आँकड़ों या संभावनाओं पर केंद्रित होता है। कंप्यूटर और परिष्कृत गणित मॉडल की तकनीक को देखते हुए, मात्रात्मक विश्लेषण ने वॉल स्ट्रीट पर कब्जा कर लिया है और वॉल स्ट्रीट पर या अधिक मात्रात्मक मानसिकता वाले नए व्यापारियों और कर्मचारियों के बहुमत।

मात्रात्मक विश्लेषण किसी भी अन्य बाजार की तरह एफएक्स बाजार में एक जगह है।

आप मौलिक विश्लेषण के विभिन्न तरीकों से परिचित हो सकते हैं, भले ही आप खुद को एक क्वांट नहीं मानते, जो कि एक मात्रात्मक दृष्टिकोण से बाजारों तक पहुंचता है। एक सरल वित्तीय अनुपात जैसे कलाई का इनाम, आय-प्रति-शेयर या कुछ और विकल्प जैसे मूल्य निर्धारण और रियायती नकदी प्रवाह मात्रात्मक विश्लेषण के रूप हैं। जैसा कि आप कल्पना कर सकते हैं, विश्लेषण में डेटा महत्वपूर्ण होता है अक्सर उतना ही अच्छा होता है क्योंकि इतने सारे क्वेंट्स में जाने वाले डेटा उनके गणितीय और सांख्यिकीय मॉडल को भरने के लिए उपयोग किए जाने वाले डेटा की गुणवत्ता पर ध्यान केंद्रित करते हैं।

मात्रात्मक या सांख्यिकीय विश्लेषण के उदाहरण

आपको गणित की सुपाता होनी नहीं है या सांख्यिकीय विश्लेषण से लाभ के लिए अर्थमिति में डॉक्टरेट है। आंकड़ों के साथ, आप निर्भरता या दो यादृच्छिक चर के डेटा या डेटासेट को देख रहे हैं। व्यापारियों को सहसंबंधों के सामान्य सांख्यिकीय विश्लेषण से लाभ मिलता है, जो सांख्यिकीय संबंधों और निर्भरता के एक व्यापक वर्ग को दर्शाता है।

एफएक्स बाजार में एक आम सहसंबंध है डॉलर की कमजोरी उभरते बाजारों की कमजोरी के साथ सहसंबंधित है। एक अन्य मध्यस्थ संबंध येन की ताकत और इक्विटी बाजार कमजोरी

सांख्यिकीय विश्लेषण भविष्य की संभावनाओं को निर्धारित करने में सहायक होता है लेकिन इसका मतलब पूरी तरह से भविष्य कहने वाला नहीं है। एक विशिष्ट बयान यह है कि सहसंबंध किसी कारण के कारण नहीं है।

व्यवहार को स्पष्ट कारण और प्रभाव होता है, जबकि सहसंबंध को केवल दो यादृच्छिक चर के बीच संभावित आम आंदोलनों का अर्थ है। सहसंबंध गुणांक के पैमाने 1 -1 के लिए है, जबकि नकारात्मक एक सही उलटा संबंध या सहसंबंध है, शून्य शून्य संबंध है, और एक सकारात्मक एक सही सकारात्मक सहसंबंध है, जैसे लगभग दो चर या बाजारों को एक दूसरे के हाथ में पकड़ा जाता है।

सांख्यिकीय विश्लेषण का एक और अनुकूल प्रपत्र प्रतिगमन विश्लेषण के रूप में जाना जाता है। प्रतिगमन विश्लेषण चर के बीच संबंध को देखने में मदद करने के लिए एक बहुत अनुकूल सांख्यिकीय मॉडल और मात्रात्मक विश्लेषण है। प्रतिगमन विश्लेषण एक निर्भर चर और एक या अधिक निर्भर चर के बीच के रिश्ते पर केंद्रित है। विशेष रूप से, प्रतिगमन विश्लेषण आपको यह समझने में मदद करता है कि निर्भर परिवर्तनीय परिवर्तनों का सामान्य मान जब कोई भी स्वतंत्र चर के रूप में भिन्न होता हैअधिकांश एफएक्स चार्टिंग पैकेज में एक प्रतिगमन चैनल होता है जो आपके लिए प्रतिगमन विश्लेषण की गणना करता है और सहसंबंधों की तुलना में अक्सर उपयोग करना आसान होता है।

प्रतिगमन विश्लेषण सामान्य रूप से स्वतंत्र चर के आधार पर निर्भर चर की कीमत की सशर्त अपेक्षा या दिशा का अनुमान लगाता है।

इसका मतलब एक स्थिर स्वतंत्र चर के आधार पर निर्भर चर के औसत मूल्य है। यह अक्सर एक ढलान लाइन में दिखाया जाता है उच्च या निम्न प्रवृत्ति की दिशा में कीमत के माध्यम से या बग़ल में, प्रतिगमन रेखा अक्सर फ्लैट होती है

क्या आवश्यक है?

हालांकि गणितीय मॉडल इस लेख के दायरे से परे हैं, कई व्यापारियों ने माइक्रोसॉफ्ट से एक्सेल का उपयोग किया है और यह तय करने के लिए कि क्या कोई सकारात्मक या नकारात्मक संबंध है, समय के दौरान चर के बीच संबंधों का इस्तेमाल करते हैं हालांकि, कई शोध आउटलेट सहसंबंध रिपोर्टों को बाहर करेंगे और वे ब्लूमबर्ग या रायटर जैसे अनुसंधान टर्मिनलों पर भी मिल सकते हैं।

यदि आप इन प्रकार के मॉडल को अपने आप में करने में रुचि रखते हैं, तो यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि डेटा निकाल दिए गए हैं और गायब या अपूर्ण डेटा आपको भ्रामक बना सकते हैं।

इसलिए, डेटा के प्रभावी विश्लेषण के लिए पहले आपको लापता डेटा का ध्यान रखना चाहिए। Excel सरल विश्लेषण करने के मामले में आपकी सबसे अच्छी शर्त है लेकिन कई ब्रोकर ऐसे उपकरण प्रदान करते हैं जो आपको बहुत विश्लेषण करने में सहायता कर सकते हैं।

निष्कर्ष में, सांख्यिकीय विश्लेषण का अर्थ है कि आपके व्यापार को एक पैटर्न के लिए मोटे तौर पर यादृच्छिक चर के आसपास अपने सिर को लपेटना। जोखिम हमेशा प्रबंधित किया जाना चाहिए, लेकिन ये पैटर्न लंबे समय तक भी रह सकते हैं, यहां तक ​​कि बिना मौजूदा कारणों के भी। प्रतीत होता है कि इसी तरह, बैकटेस्टिंग अक्सर सांख्यिकीय या मात्रात्मक विश्लेषण के भेड़ के कपड़े में लौकिक भेड़िया है। यह सांख्यिकीय परीक्षण के रूप में पिछली परीक्षा के बारे में जागरूक होने की जानकारी देता है क्योंकि डेटा सेट से मौजूदा माहौल अलग हो जाता है, क्योंकि अधिकतर अक्सर आदर्श डेटा सेट पर बैकस्टेस्टिंग नहीं किया जाता है जो झूठे विश्वास, अति-लाभकारी और संभावित रूप से बड़े नुकसान ला सकता है।

खुश ट्रेडिंग!