Forex Statistiken Und Wahrscheinlichkeiten

FOREX ist die Abkürzung von den englischen Wörtern FOReign EXchange Markt. Forex ist der größte Finanzmarkt der Welt, deren Tagesumsatz macht eineinhalb Milliarden Dollar. Im Gegensatz zu anderen Finanzmärkten hat Forex keine zentrale Börse. Es funktioniert über ein elektronisches Netzwerk (einschließlich des Internets), dessen Einheiten Banken, Kapitalgesellschaften und Privatpersonen sind, die in Währungen untereinander handeln. Fehlen einer zentralen Einheit ermöglicht Forex-Markt zu arbeiten 24h7days russian. mgforex. MG Financial Group (mgforex) - der Marktführer der Forex Online-Technologien - hat im April 1997 die erste Version seiner Online-Handelsplattform (Deal Station) veröffentlicht. Dieses Programm ermöglicht es Händlern, Währungsraten anzuzeigen, Transaktionen durchzuführen Um Positionen in Echtzeit zu verfolgen. Das besondere Merkmal der DealStation ist, dass es ständig aktualisiert alle seine Informationen (kontinuierlich). Die letzte Entwicklung - DealStation 2000 ist auf der Grundlage der neuesten Technologie Push Java konstruiert, die es erlaubt, neue Informationen auf einem Händler-Computer zu schieben, sobald es zugänglich ist. Einer der Wettbewerber der Deal Station ist ein Programmkomplex WinChart, der zur Straits-Index-Gesellschaft (straitsindex) gehört. Einer der Vorteile dieses Programms ist eine Gelegenheit, die Elemente der technischen Analyse zu studieren. Es gibt zwei Ansätze für die Analyse des Devisenmarktes grundlegende und technische. Mit Hilfe der Fundamentalanalyse kann man die Kräfte des Angebots und der Nachfrage auf der Basis finanzpolitischer und ökonomischer Theorien bestimmen, die auf der politisch-ökonomischen Situation beruhen. Die technische Analyse untersucht Tradesätze und Volumina auf Basis einer grafischen Darstellung der Wechselkurse in der Zeit und wird in Zukunft auf eine Tendenzdiagnose gerichtet. Die technische Analyse erlaubt die Vorhersage von Wechselkursbewegungen auf der Basis der letzten Handelsraten und Volumendatenforschung. Diese Art der Analyse stützt sich auf heuristische Formeln für die Verfolgung der Rate Bewegung Tendenzen und ermöglicht die Abschätzung von Möglichkeiten für Devisenverkauf oder Deviseneinkäufe. Diagramme sind: mit 5 Minuten, 15 Minuten, 60 Minuten und 24 Stunden. Es werden auch Diagramme mit wöchentlichen und monatlichen Intervallen angewendet. Die letztgenannten Diagramme dienen zur Abschätzung langfristiger Tendenzen. I. Die Beispiele der technischen Analyse. 1. 1. Stufen eines relativen Minimums und Maximums. Ebenen eines relativen Minimums und Maximums sind Punkte, bei denen das Diagramm von einer Abnahme zu einem Anstieg übergeht und im Gegenteil (Fig. 1). Die Wahrscheinlichkeit, diese Punkte zu überschreiten, wird als unbedeutend betrachtet, daher wird der Kauf oder Verkauf in den Momenten der relativen Minima und Maxima bevorzugt. 2. Direkte Linien und Kanäle der Tendenz. Direkte Leitungen sind ein einfaches, aber leistungsfähiges Werkzeug für die Trendentdeckung, d. h. die Markttendenzen. Sie verbinden einige aufeinander folgende Maxima oder Minima, die zu einem lokalen Trend gehören. Die Fortsetzung der Linie zeigt die wahrscheinlichste Richtung der Marktbewegung in der Zukunft. Der Kanal repräsentiert einen Korridor von Zitatänderungen und ist definiert als ein Teil einer Ebene zwischen den parallelen Geraden, die auf Maxima und Minima aufgebaut sind. Fig. 2 stellt das klassische Beispiel des Anstiegstrends dar, aber Fig. 3 zeigt ein Beispiel der Kanallokalisierung. 3. Aktuelle (dynamische) Mittelwerte. Der aktuelle Durchschnitt erlaubt es, die Trends zu verallgemeinern und den Durchschnittspreis für einen bestimmten Zeitraum anzuzeigen. Fig. 4 enthält drei Kurven von Durchschnittswerten, die von der Periode der Mittelung abhängen - einem Tag, einer Woche und einem Monat. Es gibt drei Arten von dynamischen mittleren Indizes: üblich, linear gewogen und exponentiell geglättet. Die exponentielle Glättung wird aus der Wahrscheinlichkeit eines Prädiktionspunktes genauer betrachtet, da sie den relativ neuen Daten ein größeres Gewicht verleiht. Der übliche Mittelwert wird nach der Formel gezählt: wobei n. Z. B. für die Anzahl der Tage. Der Current Average charakterisiert den Prozess der Angebotsänderungen im Durchschnitt. Um die Statistik der lokalen Extremwerte (Maxima und Minima) nach dem Durchschnitt zu berechnen, berechnet man ein durchschnittliches Quadrat von Abweichungen (RMS). Fig. Stellt ein Beispiel für RMS-Diagramme dar, die das Band bilden. Somit kann RMS als ein Maß für die Wahrscheinlichkeit dienen. Die Formeln für die Berechnung sind unten dargestellt. Wobei D - eine Standardabweichung ist, n die Menge an Tagen ist, I. die Elemente der probabilistischen Analyse des Devisenmarktes. Die oben dargelegten Dinge zeigen die Tatsache, dass alle Bemühungen der technischen Analyse auf eine Abschätzung der Wahrscheinlichkeit eines bevorstehenden Ereignisses abzielen. Die technische Analyse arbeitet mit den wichtigsten statistischen Merkmalen - Durchschnitt, RMS, Statistik (Momente) höherer Ordnungen. Die tatsächliche Wahrscheinlichkeit bleibt jedoch unberücksichtigt. Gleichzeitig können die probabilistischen Analyseelemente sowohl für die Berechnung von Wahrscheinlichkeiten als auch als grafisches Werkzeug, das den Händlern gut bekannt ist, erfolgreich eingesetzt werden. Die Ergebnisse der Schätzergebnisse des Zitats Forex Marktwährungen Wahrscheinlichkeiten sind unten dargestellt. Dazu gehören die spezielle Softwareentwicklung und die Realisierung (auf Basis der Software) der physikalischen Simulation und die Berechnung der wahrscheinlichen Distributionen der realen Wechselkurse. 1. Die Simulation der Verteilung der DM-Notierungen. Fig. 6 zeigt die Modellierungsverteilung des Tagesdiagramms der DM-Zitate. Es gibt drei hervorgehobene Trends a, b, c auf dem Diagramm. Trends a, b steigen, c ist neutral. Der Wert von DM 1,8376 in einem Bereich der Trend-b-Bestimmung ist mit einer roten Markierung markiert. 7 zeigt ein Diagramm der Verteilung von Wahrscheinlichkeiten. Von Anfang an ist zu beachten, dass die Trends einen regelmäßigen Fehler darstellen und grundsätzlich beseitigt werden sollten. Im Rahmen der Erfüllung einer Aufgabe dienen sie jedoch als hilfreiche Informationen. Fig. 8 zeigt eine geglättete Kurve der Verteilung der Wahrscheinlichkeiten. Aus der Analyse der Verteilungen in Abb. 7 und Abb. 8 wird deutlich, dass es eine sichtbare Trendteilung (Lokalisierung) gibt. Es ist nicht möglich in der traditionellen technischen Analyse. 2. Die Lokalisierung der Tendenzen der realen Verteilung der Notierungen DM. Abb. 9 zeigt das Tagesdiagramm der DM-Notierungen vom 30. April 1997 bis zum 14. Juni 1998. Der Gesamtbetrag beträgt 297 Berichte. DM 1.7646 ist mit einer roten Markierung markiert. Abb. 11 und Abb. 12 zeigen die Diagramme der Wahrscheinlichkeitsverteilung. Aus der Untersuchung der oben erwähnten Diagramme geht hervor, daß der analysierbare Wert zu der Gruppe der Trends der Übergangsperiode gehört, die von den niedrigen Werten der Zitate zu den höheren geht. Die Wahrscheinlichkeit, in diese Gruppe von Trends zu kommen, ist unwesentlich. Für die graphische Berechnung der Wahrscheinlichkeiten werden wir die Verteilung auf Abb. 11 in das Integral der Wahrscheinlichkeiten verwandeln, das in Abb. 12 dargestellt ist. Aus der Untersuchung der oben erwähnten Diagramme geht hervor, daß die Wahrscheinlichkeit von DM-Zitaten innerhalb des gegebenen Intervalls 1.6748 1.7646 liegt und etwa 30 ergibt. 3. Die Beseitigung eines regelmäßigen Fehlers. Um eine Berechnung der Wahrscheinlichkeiten mit der gegebenen (hohen) Genauigkeit vorzunehmen, müssen wir die Trends beseitigen (Abb.13). Übrigens wird die Entfernung von Trends auch in der traditionellen technischen Analyse praktiziert. Feige. 14 zeigt die erforderliche Verteilung der zufälligen Prozesswahrscheinlichkeiten von absoluten Zitatänderungen in 13. Das Auftreten der Verteilung ist ein guter Beweis, dass der analysierte, zufällige Prozess normal oder zumindest quasi-normal ist. Um stärkere Beweise zu erhalten, ist es notwendig, das Chi-Quadrat anzuwenden. Wenn in dem zu Fig. 14 gehörenden Diagramm ein Integral von Wahrscheinlichkeiten in einem Intervall von -0,0370 bis zu 0,0006 (rote Markierung) zählt, wird es gleich 0,1986 sein. Somit ist es möglich zu behaupten, dass die Zitierungsänderung von DM in den Grenzen von -0,0370 bis 0,0006 mit der Wahrscheinlichkeit von etwa 20 erwartet wird. Wenn wir ein Integral von Wahrscheinlichkeiten für ein symmetrisches DM-Intervall zählen, beträgt die allgemeine Wahrscheinlichkeit etwa 38. Letztere wird behaupten, dass die Änderung der DM-Notierungen in einem Intervall -0,0060 0,0060 mit der vertraulichen Wahrscheinlichkeit von 62 zu erwarten ist. 4. Anwendung Markiert Übergangswahrscheinlichkeiten. Die Prozesse der Veränderung der Wechselkurse sind Prozesse, die stochastisch sind, d. H. Sowohl festgelegte (Trend-) als auch gelegentliche Ereignisse setzen (Abb. 13, Abb. 14). Es folgt der Schlußfolgerung über die Zweckmäßigkeit der Anwendung Abgrenzung von Übergangswahrscheinlichkeiten, die den Vorgang der Übergänge (z. B. in der Zeit) der Zufallsvariablen 967 von einer Bedingung 967i in einer anderen Bedingung 967 j charakterisiert. Wenn wir über den Prozeß der Änderung der Währungszitate von Übergangswahrscheinlichkeiten sprechen, so sind die bedingten Wahrscheinlichkeiten p i, j davon, daß zum Zeitpunkt t der aktuelle Wert eines Wechselkurses j ist, vorausgesetzt, daß es zum Zeitpunkt t-1 gleich i war. Das Beispiel Abgrenzung der Verteilungen der Wahrscheinlichkeiten P (i, j) ist in Abb. 15 dargestellt. Die Grundeigenschaft Markoffs-Wahrscheinlichkeiten sind Erinnerungen früherer Übergänge. Diese Eigenschaft im Kontext eines betrachteten Problems kann folgendermaßen formuliert werden: Die Verteilung der Wahrscheinlichkeiten P t (i, j) kennzeichnet die Wahrscheinlichkeit, dass das Angebot der Währung den Wert j annimmt. Unter der Bedingung, daß nach t Schritten (z. B. t Stunden) das Zitat gleich i war. Die Formulierung einer realen Situation kann wie folgt aussehen. Auf Bestellung des Händlers gibt es Daten über die 15-minütige Änderung der Rate EUROUSD für die letzten 3 - 4 Monate. (ZB Gebotspreis). Die Folge von Werten EUROUSD bildet die Abgrenzungsschaltung P (i, j). 15-minütige Änderung der Rate EUROUSD werden wir als Übergang einer Zufallsvariablen 967 einer Bedingung 967i in einer Bedingung 967j interpretieren. Satz aller Übergänge bildet eine Matrix von Übergängen (oder relativer Frequenz N i, j), zum Beispiel: Problem. Es ist zu antworten, wenn der aktuelle Wert EUROUSD in einem Zustand j5 ist, in welchem ​​Zustand ik dieser Wert nach 15 Minuten oder nach 30, 45, 60. Minuten Lösung ist. Mit Hilfe des Diagramms (Abb. 18) werden die Werte der reellen Zitate und die Werte der Prognosen dargestellt, wobei t - 15 Minuten Zeitraum. Das Diagramm der Fehler ist in Abb. 19, wo t - 15 Minuten Zeitraum. I I. I. Vorläufige Schlussfolgerung. Die dargestellten Ergebnisse der Wahrscheinlichkeitsverteilung von Währungszitaten Forschung für den Markt Forex zeigen die folgenden. ein. Sie erlauben es, den Zustand des Devisenmarktes sowohl als graphische Form der Darstellung von Wahrscheinlichkeitsverteilungen als auch als numerische Merkmale zu interpretieren. B. Die dargestellten Zahlencharakteristiken der Wahrscheinlichkeitsanalyse (Integrale von Wahrscheinlichkeiten und vertraulichen Wahrscheinlichkeiten) haben verallgemeinernden Charakter und können für eine langfristige Prognose verwendet werden. Die Software kann im Kontext von Langzeitprognosen statisch sein, d. h. eine Datenbank von Währungszitaten verwenden. Die Software kann im Kontext von Langzeitprognosen statisch sein, d. h. eine Datenbank von Währungszitaten verwenden. Die Datenbank kann von einem Benutzer in einem manuellen Stil nachgefüllt werden. Die statische Version Entwicklung eines solchen Programms dauert 2-3 Monate. Die dynamische Version Entwicklung wird zusätzliche Mann-Stunden. Der Unterschied zwischen der dynamischen Software und der statischen ist, dass die dynamische Software, um die Währungszitate in Echtzeit zu erhalten, einen zusätzlichen Funktionsblock enthalten muss. Beispiel: c. Die Verwendung von Markoffs-Bauelementen ist zweckmäßig für die kurzfristigen Prognosen, die für Händler zutreffen. Die Entwicklung einer solchen Programmforschungsversion und deren Realisierung mittels probabilistischer Verteilungsforschung wird von 1,5 bis zu 2 Monaten dauern. Die Demo-Version der Software CPS (Currency Prediction Software) kann hier betrachtet werden. Trading mit Gaussian Models Of Statistics Carl Friedrich Gauss war ein brillanter Mathematiker, der in den frühen 1800er Jahren lebte und gab die Welt quadratische Gleichungen, Methoden der kleinsten Quadrate Analyse und Normalverteilung . Obwohl Pierre Simon LaPlace als der ursprüngliche Begründer der Normalverteilung im Jahre 1809 angesehen wurde, wird ihm Gauß oft die Anerkennung für die Entdeckung gegeben, denn er schrieb schon früh über das Konzept und ist seit 200 Jahren Gegenstand vieler Studien der Mathematiker. Tatsächlich wird diese Verteilung oft als die Gaußsche Verteilung bezeichnet. Das gesamte Studium der Statistik stammt von Gauss und erlaubte uns, die Märkte zu verstehen. Preise und Wahrscheinlichkeiten, unter anderen Anwendungen. Die heutige Terminologie definiert die Normalverteilung als Glockenkurve mit normalen Parametern. Und da die einzige Weise, Gauss und die Glockenkurve zu verstehen ist, Statistiken zu verstehen, wird dieser Artikel eine Glockenkurve bauen und sie auf ein Handelsbeispiel anwenden. Mittel, Median und Modus Es gibt drei Methoden, um die Verteilung zu bestimmen: Mittelwert. Median und Modus. Mittel werden addiert, indem alle Punkte addiert und durch die Anzahl der Punkte dividiert wird, um den Durchschnitt zu erhalten. Median wird durch Addition der beiden mittleren Zahlen einer Probe und dividiert durch zwei oder einfach nur den Mittelwert aus einer Ordnungssequenz berücksichtigt. Modus ist die häufigste der Zahlen in einer Verteilung von Werten. Die beste Methode, um Einsicht in eine Zahlenfolge zu erhalten, ist die Verwendung von Mitteln, da sie alle Zahlen mittelt und somit die gesamte Verteilung am meisten reflektiert. Dies war der Gaußsche Ansatz und seine bevorzugte Methode. Was wir hier messen, sind Parameter der zentralen Tendenz oder zu beantworten, wo unsere Stichproben gehen. Um dies zu verstehen, müssen wir unsere Punkte beginnend mit 0 in der Mitte und Plot 1, 2 und 3 Standardabweichungen auf der rechten Seite und -1, -2 und -3 auf der linken Seite in Bezug auf den Mittelwert aufzeichnen. Null bezieht sich auf das Verteilungsmittel. (Viele Hedge-Fonds implementieren mathematische Strategien) Um mehr zu erfahren, lesen Sie Quantitative Analyse von Hedge Fonds und multivariaten Modellen: Die Monte Carlo Analyse.) Standardabweichung und Abweichung Wenn die Werte einem normalen Muster folgen, werden wir finden, dass 68 aller Punkte fallen Innerhalb von -1 und 1 Standardabweichungen liegen 95 innerhalb von zwei Standardabweichungen und 99 innerhalb von drei Standardabweichungen des Mittelwerts. Aber das ist nicht genug, um uns über die Kurve zu erzählen. Wir müssen die tatsächliche Varianz und andere quantitative und qualitative Faktoren zu bestimmen. Abweichung beantwortet die Frage, wie breit unser Vertrieb ist. Es gibt Faktoren für die Möglichkeiten, warum Ausreißer in unserer Stichprobe existieren können, und hilft uns, diese Ausreißer zu verstehen und zu identifizieren. Wenn beispielsweise ein Wert sechs Standardabweichungen über - oder unterschreitet, kann er als Ausreißer für die Analyse klassifiziert werden. Standardabweichungen sind eine wichtige Metrik, die einfach die Quadratwurzeln der Varianz sind. Moderne Ausdrücke nennen diese Ausbreitung. In einer Gaußschen Verteilung können wir, wenn wir den Mittelwert und die Standardabweichung kennen, die Prozentsätze der Punkte kennen, die innerhalb von plus oder minus 1, 2 oder 3 Standardabweichungen vom Mittelwert liegen. Dies wird als Konfidenzintervall bezeichnet. So wissen wir, dass 68 der Verteilungen innerhalb von plus oder minus 1 Standardabweichung, 95 innerhalb von plus oder minus zwei Standardabweichungen und 99 innerhalb von plus oder minus 3 Standardabweichungen liegen. Gauß nannte diese Wahrscheinlichkeitsfunktionen. (Für weitere Informationen über statistische Analyse, check out Understanding Volatility Measures.) Skew und Kurtosis Bisher war dieser Artikel über die Erläuterung der Mittelwert und die verschiedenen Berechnungen, um uns helfen, es näher zu erklären. Sobald wir unsere Verteilung Kerben geplottet, zogen wir grundsätzlich unsere Glockenkurve über alle die Noten, vorausgesetzt, dass sie Eigenschaften der Normalität besitzen. So noch ist dieses nicht genug, weil wir Schwänze auf unserer Kurve haben, die Erklärung benötigen, um die gesamte Kurve besser zu verstehen. Um dies zu tun, gehen wir zum dritten und vierten Momente der Statistik der Verteilung genannt Schiefe und Kurtosis. Die Schiefe der Schwänze misst die Asymmetrie der Verteilung. Ein positiver Schiefe hat eine Abweichung von dem Mittelwert, der positiv und schräg rechts ist, während ein negativer Schiefe eine Abweichung von dem Mittelwert aufweist, der im wesentlichen nach links geneigt ist, wobei die Verteilung eine Tendenz hat, auf einer bestimmten Seite des Mittels schief zu sein. Eine symmetrische Schräge hat 0 Varianz, die eine perfekte Normalverteilung bildet. Wenn die Glockenkurve zuerst mit einem langen Schwanz gezogen wird. Das ist positiv. Der lange Schwanz am Anfang vor dem Klumpen der Glockenkurve wird als negativ versetzt betrachtet. Wenn eine Verteilung symmetrisch ist, wird die Summe der cubierten Abweichungen oberhalb des Mittels die cubierten Abweichungen unter dem Mittel ausgleichen. Eine schiefe rechte Verteilung hat eine Schiefe größer als null, während eine schräge linke Verteilung eine Schiefe kleiner als Null hat. (Die Kurve kann ein leistungsfähiges Handelsinstrument sein: für mehr verwandte Erkenntnisse beziehen sich auf Börsenrisiko: Wackeln der Schwänze.) Kurtosis erklärt die Spitzen - und Wertkonzentrationscharakteristiken der Verteilung. Eine negative überschüssige Kurtosis. Die als Platykurtose bezeichnet wird, wird als eine ziemlich flache Verteilung charakterisiert, bei der eine kleinere Konzentration von Werten um den Mittelwert und die Schwänze wesentlich dicker ist als eine mesokurtische (normale) Verteilung. Auf der anderen Seite enthält eine leptokurtische Verteilung dünne Schwänze, da viel von den Daten im Mittel konzentriert ist. Skew ist wichtiger zu bewerten Positionen als Kurtosis. Die Analyse der festverzinslichen Wertpapiere erfordert eine sorgfältige statistische Analyse zur Bestimmung der Volatilität eines Portfolios, wenn die Zinssätze variieren. Modelle, um die Richtung der Bewegungen vorherzusagen, müssen in Schiefe und Kurtosis zur Prognose der Performance eines Anleiheportfolios führen. Diese statistischen Konzepte werden weiter für die Bestimmung von Kursbewegungen für viele andere Finanzinstrumente herangezogen. Wie Aktien, Optionen und Währungspaare. Skews werden verwendet, um Optionspreise durch Messung der impliziten Volatilitäten zu messen. Anwendung auf den Handel Standardabweichung misst Volatilität und fragt, welche Art von Performance-Renditen zu erwarten sind. Kleinere Standardabweichungen können ein geringeres Risiko für eine Aktie bedeuten, während höhere Volatilität eine höhere Unsicherheit bedeuten kann. Händler können die Schlusskurse aus dem Durchschnitt messen, da sie aus dem Mittel verteilt sind. Die Dispersion mißt dann die Differenz von Istwert zu Mittelwert. Ein größerer Unterschied zwischen den beiden bedeutet eine höhere Standardabweichung und - flüchtigkeit. Preise, die weit weg vom Mittelwert abweichen, gehen oft wieder auf den Mittelwert zurück, so dass Händler diese Situationen nutzen können. Preise, die in einem kleinen Bereich handeln, sind bereit für einen Ausbruch. Der häufig verwendete technische Indikator für Standardabweichungen ist die Bollinger-Band. Da sie ein Maß für die Volatilität sind, die auf zwei Standardabweichungen für obere und untere Bande mit einem 21-tägigen gleitenden Durchschnitt eingestellt sind. Die Gaußverteilung war nur der Anfang des Verständnisses der Marktwahrscheinlichkeiten. Es führte später zu Zeitreihen und Garch Models. Sowie mehr Anwendungen von Skew wie die Volatility Smile.