ວິທີການຄ້າດ້ວຍຈິດໃຈຂອງທ່ານແລະບໍ່ແມ່ນຂີ້ຝຸ່ນຂອງທ່ານ
ການວິເຄາະທາງການເງິນແມ່ນຫຍັງ?
ການວິເຄາະທາງດ້ານ Quantitative ຊ່ວຍໃຫ້ພໍ່ຄ້າເອົາຄວາມຮູ້ສຶກຈາກຂະບວນການລົງທຶນ. ການວິເຄາະທາງ Quantitative ແມ່ນວິທີການທີ່ສຸມໃສ່ການສະຖິຕິຫຼືຄວາມເປັນໄປໄດ້ກ່ຽວກັບຄວາມຮູ້ສຶກຂອງລໍາໄສ້. ເນື່ອງຈາກເຕັກໂນໂລຢີຂອງຄອມພິວເຕີແລະແບບວິຊາເລກທີ່ມີຄວາມຊໍານານ, ການວິເຄາະປະລິມານໄດ້ຖືກໃຊ້ໃນ Wall Street ແລະສ່ວນໃຫຍ່ຂອງພໍ່ຄ້າແລະພະນັກງານໃຫມ່ຢູ່ Wall Streets ຫຼືຜູ້ທີ່ມີຄວາມຄິດບວກກ່ຽວກັບປະລິມານ.
ການວິເຄາະປະລິມານມີສະຖານທີ່ຢູ່ໃນຕະຫຼາດ FX ຄືກັນກັບຕະຫລາດອື່ນໆ.
ທ່ານອາດຈະຄຸ້ນເຄີຍກັບຮູບແບບການວິເຄາະປະລິມານທີ່ແຕກຕ່າງກັນເຖິງແມ່ນວ່າທ່ານບໍ່ໄດ້ພິຈາລະນາຕົວທ່ານເອງ, ເຊິ່ງແມ່ນຜູ້ທີ່ເຂົ້າຫາຕະຫຼາດຈາກຈຸດປະສົງປະລິມານ. ອັດຕາສ່ວນທາງດ້ານການເງິນແບບງ່າຍດາຍເຊັ່ນ: ລາງຮ້າຍ, ຜົນປະໂຫຍດຕໍ່ການແບ່ງປັນຫຼືສິ່ງທີ່ມີຄວາມຫຍຸ້ງຍາກເຊັ່ນ: ລາຄາທາງເລືອກແລະການຫຼຸດລົງຂອງເງິນສົດແມ່ນຮູບແບບຂອງການວິເຄາະປະລິມານ. ເມື່ອທ່ານສາມາດຈິນຕະນາການ, ຂໍ້ມູນທີ່ສໍາຄັນໃນການວິເຄາະແມ່ນມັກຈະເທົ່າກັບຂໍ້ມູນທີ່ຈະເກີດຂື້ນຫລາຍຂື້ນກ່ຽວກັບຄຸນນະພາບຂອງຂໍ້ມູນທີ່ໃຊ້ໃນການຕື່ມຂໍ້ມູນແບບຈໍາລອງທາງຄະນິດສາດແລະສະຖິຕິ.
ຕົວຢ່າງຂອງການວິເຄາະທາງສະຖິຕິຫຼືທາງສະຖິຕິ
ທ່ານບໍ່ຈໍາເປັນຕ້ອງມີຄະນິດສາດຫລືມີປະລິນຍາເອກໃນເສດຖະສາດເພື່ອຮັບປະໂຫຍດຈາກການວິເຄາະສະຖິຕິ. ມີສະຖິຕິ, ທ່ານກໍາລັງຊອກຫາຢູ່ໃນຄວາມຂັດແຍ້ງຫຼືການພົວພັນຂອງຕົວແປສອງຫຼືຂໍ້ມູນ. ນັກທຸລະກິດໄດ້ຮັບຜົນປະໂຫຍດຈາກການວິເຄາະສະຖິຕິທົ່ວໄປກ່ຽວກັບຄວາມກ່ຽວຂ້ອງ, ຊຶ່ງຫມາຍເຖິງການພົວພັນທາງສະຖິຕິແລະຄວາມຂັດແຍ່ງກັນ.
ການເຊື່ອມໂຍງທົ່ວໄປໃນຕະຫຼາດ FX ແມ່ນຄວາມອ່ອນເພຍຂອງເງິນໂດລາທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບຄວາມອ່ອນເພຍຕໍ່ຕະຫລາດທີ່ເກີດຂື້ນ. ອີກປະການຫນຶ່ງຄວາມສໍາພັນ Yen Intermarket ຄວາມເຂັ້ມແຂງແລະຄວາມອ່ອນແອຂອງຕະຫຼາດຫຼັກຊັບ.
ການວິເຄາະທາງສະຖິຕິແມ່ນມີປະໂຫຍດໃນການກໍານົດຄວາມອາດສາມາດໃນອະນາຄົດແຕ່ບໍ່ໄດ້ຫມາຍຄວາມວ່າຈະເປັນການຄາດເດົາຢ່າງແທ້ຈິງ. ການຖະແຫຼງແບບປົກກະຕິແມ່ນວ່າຄວາມກ່ຽວຂ້ອງບໍ່ແມ່ນເຫດຜົນ.
Causality ຫມາຍເຖິງເຫດຜົນແລະຜົນກະທົບຢ່າງຊັດເຈນ, ໃນຂະນະທີ່ການພົວພັນພຽງແຕ່ຫມາຍເຖິງການເຄື່ອນໄຫວທີ່ມີທ່າແຮງທີ່ມີທ່າແຮງລະຫວ່າງສອງຕົວແປທີ່ຫຼາກຫຼາຍ. ຂະຫນາດຂອງຕົວຄູນທີ່ກ່ຽວຂ້ອງແມ່ນ -1 ຫາ +1 ໃນຂະນະທີ່ຕົວລົບແມ່ນສາຍພົວພັນທີ່ສົມບູນແບບຫຼືການເຊື່ອມໂຍງ, ສູນແມ່ນບໍ່ກ່ຽວຂ້ອງ, ແລະເປັນຕົວບວກຫນຶ່ງແມ່ນການພົວພັນໃນທາງບວກສົມບູນເກືອບຄືກັບສອງຕົວແປຫຼືຕະຫຼາດແມ່ນ handcuffed ຕໍ່ກັນແລະກັນ.
ອີກຮູບແບບທີ່ດີທີ່ສຸດຂອງການວິເຄາະສະຖິຕິແມ່ນເປັນການວິເຄາະການກະຕຸ້ນ. ການວິເຄາະການຖອຍຫລັງແມ່ນຮູບແບບສະຖິຕິທີ່ມີຄວາມເປັນເອກະລັກແລະການວິເຄາະປະລິມານເພື່ອຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານເຫັນຄວາມສໍາພັນລະຫວ່າງຕົວແປ. ການວິເຄາະຄວາມຖີ່ຂື້ນກ່ຽວກັບຄວາມສໍາພັນລະຫວ່າງຕົວແປທີ່ຂຶ້ນກັບແລະຕົວແປຫນຶ່ງຫຼືຫຼາຍຕົວແປ. ໂດຍສະເພາະ, ການວິເຄາະການກະຕຸ້ນຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານເຂົ້າໃຈວິທີການຄ່າຕົວແປຂອງການປ່ຽນແປງຕົວແປທີ່ມີຢູ່ໃນເວລາໃດຫນຶ່ງຂອງຕົວແປອິສະລະທີ່ແຕກຕ່າງກັນ. ແພັກເກັດແຜນທີ່ FX ຫຼາຍທີ່ສຸດມີຊ່ອງທາງການກະຕຸ້ນທີ່ເຮັດການຄິດໄລ່ການວິເຄາະການກະຕຸ້ນສໍາລັບທ່ານແລະມັກຈະເຂົ້າເຖິງງ່າຍກວ່າການເຊື່ອມຕໍ່.
ການວິເຄາະການກະຕຸ້ນໂດຍທົ່ວໄປປະມານການຄາດຄະເນເງື່ອນໄຂຫຼືທິດທາງຂອງລາຄາຂອງຕົວແປທີ່ຂຶ້ນກັບຕົວແປອິສະລະ.
ນີ້ຫມາຍຄວາມວ່າຄ່າເສລີ່ຍຂອງຕົວແປທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບຕົວແປອິສະລະຄົງທີ່. ນີ້ມັກຈະສະແດງໃຫ້ເຫັນຢູ່ໃນເສັ້ນທາງລວງສູງທີ່ສູງກວ່າຫຼືຕໍ່າກວ່າການຕັດຜ່ານລາຄາໃນທິດທາງຂອງແນວໂນ້ມຫຼືຢູ່ຂ້າງຄຽງຍ້າຍເສັ້ນກະຕຸ້ນໄປເລື້ອຍໆ.
ສິ່ງທີ່ຈໍາເປັນ?
ໃນຂະນະທີ່ແບບຈໍາລອງທາງຄະນິດສາດແມ່ນເກີນຂອບເຂດຂອງບົດຄວາມນີ້, ພໍ່ຄ້າຫຼາຍຄົນໃຊ້ Excel ຈາກ Microsoft ແລະໃຊ້ການເຮັດວຽກທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັນລະຫວ່າງຕົວແປໃນໄລຍະເວລາທີ່ກໍານົດໄວ້ເພື່ອກໍານົດວ່າມີຄວາມສໍາພັນທາງບວກຫລືລົບ. ຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ຈໍານວນການຄົ້ນຄວ້າຈໍານວນຫຼາຍຈະອອກບົດລາຍງານຄວາມກ່ຽວຂ້ອງແລະພວກເຂົາຍັງສາມາດພົບເຫັນຢູ່ໃນສະຖານທີ່ຄົ້ນຄວ້າເຊັ່ນ Bloomberg ຫຼື Reuters.
ຖ້າທ່ານສົນໃຈໃນການດໍາເນີນແບບຕົວແບບເຫລົ່ານີ້ຕົວທ່ານເອງ, ມັນສໍາຄັນທີ່ຈະສັງເກດຜົນໄດ້ຮັບຂໍ້ມູນທີ່ຂັບຂີ່ແລະຂໍ້ມູນທີ່ຂາດຫາຍໄປຫຼືບໍ່ຄົບຖ້ວນອາດເຮັດໃຫ້ທ່ານຫຼົງທາງ.
ດັ່ງນັ້ນ, ທ່ານຄວນເບິ່ງແຍງຂໍ້ມູນທີ່ຂາດຫາຍໄປກ່ອນເພື່ອໃຫ້ມີການວິເຄາະຂໍ້ມູນທີ່ມີປະສິດທິພາບ. Excel ແມ່ນໂອກາດທີ່ດີທີ່ສຸດຂອງທ່ານໃນການເຮັດການວິເຄາະແບບງ່າຍດາຍແຕ່ນາຍຈ້າງຫຼາຍຄົນໃຫ້ເຄື່ອງມືທີ່ສາມາດຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານເຮັດການວິເຄາະຫຼາຍຢ່າງເຊັ່ນກັນ.
ໃນການສະຫຼຸບ, ການວິເຄາະສະຖິຕິແມ່ນຫມາຍເຖິງການຫໍ່ຫົວຂອງທ່ານທີ່ຢູ່ໃກ້ກັບຕົວແປທີ່ເບິ່ງຄືວ່າຕົວແບບທີ່ທ່ານສາມາດຊື້ຂາຍ. ຄວາມສ່ຽງຕ້ອງໄດ້ຮັບການຄຸ້ມຄອງແຕ່ຮູບແບບເຫຼົ່ານີ້ສາມາດມີເວລາດົນນານເຖິງແມ່ນວ່າບໍ່ມີເຫດຜົນ. ໃນຂະນະທີ່ຄ້າຍຄືກັນຄ້າຍຄືກັນ, backtesting ແມ່ນ wolf proverbial ໃນເຄື່ອງນຸ່ງຫົ່ມແກະຂອງການວິເຄາະສະຖິຕິຫຼືປະລິມານ. ມັນຈະຈ່າຍໃຫ້ຮູ້ເຖິງການທົດສອບຍ້ອນກັບເປັນແບບຈໍາລອງທາງສະຖິຕິເພາະວ່າມັກຈະບໍ່ໄດ້ຮັບການສະຫນັບສະຫນູນຫຼາຍກວ່າຊຸດຂໍ້ມູນທີ່ເຫມາະສົມເຊິ່ງສາມາດເຮັດໃຫ້ຄວາມເຊື່ອຫມັ້ນທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງ, ການໃຊ້ແຮງງານແລະການສູນເສຍທີ່ໃຫຍ່ຫຼວງໃນເວລາທີ່ສະພາບແວດລ້ອມໃນປະຈຸບັນແຕກຕ່າງຈາກຂໍ້ມູນ.
Happy Trading!