การซื้อขายคู่: การกลับไปเป็นค่าเฉลี่ยการซื้อขายคู่คืออะไรจับคู่ที่มีความเกี่ยวข้องสูงเช่น AUDUSDNZDUSD เมื่อแยกย้ายกันไปสั้น ๆ ให้ซื้อที่ต่ำกว่าโดยคาดหวังว่าจะกลับมาเป็นค่าเฉลี่ย ปิด. เกือบทั้งหมด threadsforums ที่กล่าวถึงคู่ค้า FX เริ่มต้นและสิ้นสุดในความสับสน ผู้ค้าดูเหมือนจะชอบความคิดของคู่ซื้อขาย FX แต่ Ive ไม่เห็นกลยุทธ์คิดเป็นอย่างดีนับประสาซื้อขายดี เธรดนี้จะพยายามตัดแนวโน้มนี้ กลยุทธ์การซื้อขายคู่: Ive เจอตัวบ่งชี้ที่น่าสนใจ MT4 ที่ conceptualises คู่ค้าคู่ FX ให้ฉันเป็นจุดเริ่มต้นที่ดี ภาพที่แนบมาแสดงตัวบ่งชี้การค้นหาแบบ bollinger band อย่างไรก็ตามความแตกต่างนี้คือ oscillator แสดงถึงความแตกต่างของราคาระหว่าง 2 คู่ เมื่อออสซิลเลเตอร์เคลื่อนที่ไปที่สุดโต่ง 2 คู่แสดงว่ามีการแบ่งแยก (decoupling) ซื้อคู่ต่ำกว่าคู่ที่สูงกว่านั้น TP จะกลับไปเป็นค่าเฉลี่ย อย่างไรก็ตามเช่นเดียวกับการซื้อขายแบบ bollinger band ราคาติดต่อกับวงเบี่ยงเบนมาตรฐานไม่ได้หมายถึงการซื้อหรือขาย สัญญาณเหล่านี้ต้องได้รับการกรองอย่างชาญฉลาด หมายเหตุ: เนื่องจากตัวบ่งชี้ที่ฉันอ้างถึงเป็นเชิงพาณิชย์และฉันไม่ต้องการให้หัวข้อนี้ย้ายไปที่ส่วนเชิงพาณิชย์ฉันจะไม่พูดถึงชื่อหรือลิงก์ที่นี่ ความหวังของฉันคือว่ามีอยู่แล้วรุ่นฟรีที่ดีของตัวบ่งชี้นี้ลอยรอบหรือใครบางคนเข้าใจเทคโนโลยีสามารถแส้ขึ้นสำหรับเรา วัตถุประสงค์ของกระทู้นี้: 1 thrash out ข้อดีข้อเสียของการซื้อขายคู่ 2 ถ้าเราสามารถผ่านที่สร้างกลยุทธ์ภาพที่แนบมา (คลิกเพื่อดูภาพขยาย) เข้าร่วมตุลาคม 2012 สถานะ: สมาชิก 1,959 บทความแม้ว่าฉันจะยอมรับว่า AUDUSD และ NZDUSD มีความสัมพันธ์กันผมคิดว่าการวางกลยุทธ์ในการย้อนกลับไปหาค่าเฉลี่ยมีความเสี่ยง ถ้าสองคู่มีแนวโน้มที่จะเปลี่ยนกลับไปเป็นค่าเฉลี่ยคุณจะเห็นแผนภูมิ AUDNZD สั่นรอบแกนและไม่ใช่กรณีนี้ แน่นอนว่ามองไปที่แผนภูมิคุณอาจจะสามารถระบุสถานที่ที่เกิดเหตุการณ์เช่นนี้ได้ แต่ในเวลาจริงไม่ใช่เรื่องง่าย กรุณาอย่า PM Me With Coding สอบถามข้อมูลเข้าร่วมสิงหาคม 2011 สถานะ: สมาชิก 1,132 โพสต์คุณไม่สามารถเพียงแค่ซื้อออสซี่และขายกีวี การทำเช่นนี้ทำให้คุณจบลงด้วยตำแหน่งที่ยาวนานใน AUDNZD คุณต้องปรับขนาดของตำแหน่งขึ้นอยู่กับปัจจัยการรวมตัวกันในปัจจุบันของทั้งสองคู่ ตัวกรองที่คุณต้องการคือการทดสอบรากฐานของหน่วยเช่นการทดสอบ DickeyFuller ที่เพิ่มขึ้นโปรดทราบว่าการทดสอบเหล่านี้จำเป็นต้องมีตัวอย่างจำนวนมากเพื่อให้การอ่านที่ถูกต้อง (ล่าช้า) - ทำข้อมูลเกี่ยวกับตลาดไม่ถูกต้อง ไม่กลัว. เพียงคณิตศาสตร์ เข้าร่วม ก. ค. 2552 สถานะ: Trade ทบทวน ปรับปรุง 986 โพสต์ 7bit เขียน EA ซึ่งทำเกือบทุกอย่างสำหรับคุณ ตัวกรองที่คุณต้องการคือการทดสอบ root unit เช่น theAugmented DickeyFuller test โปรดทราบว่าการทดสอบเหล่านี้ต้องมีตัวอย่างจำนวนมากเพื่อให้อ่านได้ถูกต้อง (lag) - ทำข้อมูลเกี่ยวกับตลาดไม่ถูกต้อง (series เวลาแบบ fractionally integrated) ไม่ได้เป็น 7bits EA สำหรับ co - บูรณาการไม่ได้มีความสัมพันธ์ซึ่งเป็นสิ่งที่ PeterE กำลังพูดถึง Im ตระหนักถึงสองโรงเรียนหลักของความคิดเกี่ยวกับการซื้อขายคู่ ทั้งสองเกี่ยวข้องกับการพลิกกลับหมายถึง ทั้งสองมี plusses และ minuses 1) empirical หรือ free-model (free-correlation) โรงเรียนประจักษ์คำนวณการแพร่กระจายของคู่ที่มีความเกี่ยวพันสูงสอง (หรือมากกว่า) และมีส่วนเบี่ยงเบนไปในค่าเฉลี่ยหรือจุดอื่น ๆ การคำนวณสามารถเป็นได้เช่น: Spread A coef1 - B coef2 ในกรณีที่ A และ B เป็นคู่ที่มีความสัมพันธ์กัน 2 ตัวและ coef1 และ coef2 แสดงค่าสัมประสิทธิ์ของค่าสัมประสิทธิ์ของ betas ค่าคงที่ที่ช่วยในการทำให้เป็น normalize ทำให้การแพร่กระจายเคลื่อนที่ได้มากขึ้นเพื่อให้การพลิกกลับค่าเฉลี่ยได้ง่ายขึ้น ฉันรู้ 3 วิธีในการคำนวณค่าสัมประสิทธิ์: a) ความผันผวนเช่น ATR1 ATR2 (ที่ 1 และ 2 เป็นคู่สกุลเงินที่มีความสัมพันธ์กัน) b) betas เช่น betaA cov (A, B) var (B) เพื่อหาค่า Beta สำหรับสัญลักษณ์ A ใน เงื่อนไขของสัญลักษณ์ B c) การรวมกันเพื่อคำนวณค่าเวคเตอร์ของเบต้าเพื่อใช้เป็นน้ำหนัก Pro: การซื้อขายคู่แบบฟรีเป็นเรื่องง่ายที่จะเข้าใจได้ง่ายและค่อนข้างง่ายในการซื้อขาย เมื่อคุณกำหนดน้ำหนักบางอย่างแล้วคุณสามารถใช้กฎเพื่อกระจายการพลิกกลับโดยเฉลี่ยได้ สมมติว่าคู่ A และ B มีความเกี่ยวข้องกันคุณจะได้รับการพลิกกลับโดยเฉลี่ย เป็นที่น่าสังเกตว่าความสัมพันธ์ตามข้อมูลตลาดเป็นความไม่น่าเชื่อถืออย่างฉาวโฉ่ Con: หากเกิดแรงกระแทกเกิดขึ้นที่จุด A decouple การแพร่กระจายจะมีแนวโน้มและกลยุทธ์การพลิกกลับโดยเฉลี่ยจะนำไปสู่ความสูญเสีย 2) Model based (cointegration) วิธีการรวมกันตามรูปแบบโดยทั่วไปจะใช้วิธีการสองขั้นตอน Engle-Granger หรือ Johansen ซึ่งจะทดสอบความร่วมมือในระยะยาวระหว่างคู่ การเคลื่อนไหวร่วมจะแตกต่างจากความสัมพันธ์ในลักษณะที่คู่ไม่จำเป็นต้องเคลื่อนที่ร่วมกันตลอดเวลา (เช่นเดียวกับความสัมพันธ์) พวกเขาก็จำเป็นต้องย้อนกลับ (แทนที่จะลอย) และอยู่ในระยะห่างที่แตกต่างออกไป มีการทดสอบอื่น ๆ เช่นการทดสอบ Phillips-Ouliaris ซึ่งพยายามพิจารณาการแบ่งโครงสร้างในข้อมูล ในกรณีของ Engle-Granger ขั้นตอนสองขั้นตอนเบต้าของการถดถอยให้ขนาดการค้าสำหรับคู่ กับ Johansen, eigenvectors จะใช้ในการขนาดการค้าการแพร่กระจาย Con: แบ่งโครงสร้าง (เช่นในโรงเรียนประจักษ์) ไม่สามารถระบุได้อย่างง่ายดายก่อนที่จะเกิดขึ้นและเป็นผลแนวโน้มอาจเกิดขึ้นได้ในการซื้อขายจริงที่ไม่เกิดขึ้นในการทดสอบ นอกจากนี้การถดถอยเป็นวิธีการเพิ่มประสิทธิภาพและเป็นผลอาจมีแนวโน้มตามธรรมชาติสำหรับการคำนวณการแพร่กระจายจะ overfit Pro: การทดสอบทางสถิติเพิ่มเติมเช่น ADF (เพิ่ม dickey fuller) สามารถใช้เพื่อตรวจสอบหรือได้รับความเชื่อมั่นบางอย่างเกี่ยวกับความสัมพันธ์ที่ cointegrating จริงมีอยู่จริงในตอนแรก แต่ก็เป็นที่น่าสังเกตว่าเช่นการทดสอบสถิติทั้งหมดผ่าน ADF ไม่ได้รับประกันว่าการแพร่กระจายจะยังคง cointegrated เกี่ยวกับข้อมูลที่มองไม่เห็นใหม่ บทสรุปอาจเป็นคำถามแรกที่ควรจะเป็น: ควรใช้วิธีการพลิกกลับค่าเฉลี่ยในตลาดการเงินหรือไม่ตลาดมีการแจกจ่ายไขมันที่มีไขมันและทำให้กลยุทธ์การพลิกกลับหมายถึงเริ่มต้นที่โครงสร้างข้อเสียกับโครงสร้างตลาด ซึ่งโดยทั่วไปหมายถึงคู่และสเปรดที่คำนวณจากคู่เหล่านั้นจะมีแนวโน้มตามธรรมชาติที่จะไม่คงนิ่งและการกระจายตัวอาจไม่ได้หมายความว่าจะย้อนกลับไปในระยะยาว ตลาดมีการแจกจ่ายไขมันหางและกลยุทธ์การพลิกกลับหมายถึงเริ่มต้นที่โครงสร้างข้อเสียกับโครงสร้างตลาด ซึ่งโดยทั่วไปหมายถึงคู่และสเปรดที่คำนวณจากคู่เหล่านั้นจะมีแนวโน้มตามธรรมชาติที่จะไม่คงนิ่งและการกระจายตัวอาจไม่ได้หมายความว่าจะย้อนกลับไปในระยะยาว ฉันได้เริ่มต้นเขียนโพสต์ใหญ่ แต่เห็นได้ชัดว่าไม่ใช่เรื่องที่เกี่ยวข้องกับการซื้อขายคู่และการเสียพื้นที่เพื่อลบมัน จุด OP มีความเกี่ยวข้องมากกว่าคำถามของคุณ ตลาดมีหางไขมัน แต่ยังมีแนวโน้มที่จะเปลี่ยนกลับไปเป็นค่าเฉลี่ย (มากกว่าบางส่วน) และใช้เวลาส่วนใหญ่ เมื่อหางไขมันเกิดขึ้นเป็นที่คาดการณ์ได้มากเวลา (ประกาศข่าวที่สำคัญตลาด openscloses ฯลฯ ) คุณเข้าใจผิดว่ากลยุทธ์การพลิกกลับเฉลี่ยมีข้อเสีย แก้ไข: ไม่แย้งความสัมพันธ์ของคุณและ cointegration stuff, ข้อมูลที่ดีเข้าร่วมสิงหาคม 2009 สถานะ: สมาชิก 303 บทความบางสิ่งบางอย่างที่คุณอาจต้องการดูที่จะได้รับจำนวนมากฝูงค้าปลีกออกด้านข้างเมื่อฉันกล่าวว่าเป็นค่าเฉลี่ยมาหลายคน ผู้ค้ากระจายและจับคู่หุ้นการค้ามากกว่าพูดใส่ในตำแหน่งเต็มหนึ่งจุดอาจป้อนครึ่งหนึ่งจุดหนึ่งแล้วอีกครึ่งหนึ่งที่จุดอื่น (ถ้าได้รับมี) หรือทำในสาม ฯลฯ คุณจำเป็นต้อง ยืดหยุ่นขึ้นอยู่กับความผันผวนของคู่ค้าและสภาวะตลาด ส่วนตัวฉันจะมองไปที่คู่ค้าหุ้นหรือกระจายตราสารอื่น ๆ มากกว่าการจับคู่ซื้อขายแลกเปลี่ยนตามที่คุณมีประสิทธิภาพเพียงแค่การซื้อขายคู่ข้าม หรืออาจจะแพร่กระจายสกุลเงินไปกับตราสารอื่นแทนสกุลเงินอื่น ถ้าฉันสามารถกลับไปที่จุดเริ่มต้นของการเดินทางเพื่อการค้าของฉันหรือแนะนำให้คนอื่นเริ่มต้นซื้อขายได้ฉันคิดว่าการเทรดเป็นเรื่องที่ดี เข้าร่วมมกราคม 2007 สถานะ: กำลังพัฒนา อาจเป็นคำถามแรกที่ควรจะเป็นจริง: ควรใช้วิธีการพลิกกลับค่าเฉลี่ยในตลาดการเงินตลาดมีการแจกจ่ายไขมันโดยสรุปและทำให้กลยุทธ์การพลิกกลับค่าเฉลี่ยเริ่มต้นที่โครงสร้างข้อเสียกับโครงสร้างตลาด ซึ่งโดยทั่วไปหมายถึงคู่และสเปรดที่คำนวณจากคู่เหล่านั้นจะมีแนวโน้มตามธรรมชาติที่จะไม่คงนิ่งและการกระจายตัวอาจไม่ได้หมายความว่าจะย้อนกลับไปในระยะยาว สำหรับผู้ที่สนใจในการทำความเข้าใจเกี่ยวกับธรรมชาติของการพลิกกลับเสียเปรียบหมายถึงฉันพูดถึง:
No comments:
Post a Comment