Wahrscheinlichkeitstheorie Devisenhandel

Was sind die Vorteile des Scoring A Winning Trade Hier ist, wo wir Probleme laufen. Lets sagen, wir haben gerade fünf profitable Trades in einer Reihe. Laut unserer Tabelle, die uns die Wahrscheinlichkeit des Rechts (oder Falsch) fünf Mal in Folge auf der Grundlage einer 50 Chance gibt, haben wir bereits einige ernste Chancen überwunden. Die Chancen auf den sechsten profitabel Handel sieht extrem Remote, aber eigentlich ist das nicht der Fall. Unsere Chancen auf Erfolg sind immer noch 50 Menschen verlieren Tausende von Dollar in den Märkten (und in Casinos), indem sie dies nicht realisieren. Der Grund dafür ist, dass die Quoten aus unserer Tabelle auf unsicheren zukünftigen Ereignissen und deren Wahrscheinlichkeit beruhen. Sobald wir fünf erfolgreiche Trades absolviert haben, sind diese Trades nicht mehr unsicher. Unser nächster Handel beginnt mit einem neuen Potenzial, und nachdem die Ergebnisse für jeden Handel stattfinden, starten wir jedes Mal wieder an die Spitze des Tisches. Das bedeutet, jeder Handel hat eine 50 Chance zu arbeiten. Der Grund ist so wichtig ist, dass oft, wenn Händler auf den Markt kommen, sie eine Reihe von Gewinnen oder Verlusten als Geschick oder Mangel an Geschick. Das ist einfach nicht wahr. Ob ein kurzfristiger Trader macht mehrere Trades oder ein Investor macht nur ein paar Trades pro Jahr, müssen wir analysieren die Ergebnisse ihrer Trades auf eine andere Art zu verstehen, wenn sie einfach Glück oder tatsächliche Geschick ist beteiligt. Statistiken gelten für alle Zeitlinien, und das müssen wir uns merken. Langfristige Ergebnisse Das obige Beispiel ergab ein kurzfristiges Handelsbeispiel, basierend auf einer Wahrscheinlichkeit von 50, richtig oder falsch zu sein. Aber dies gilt für die langfristige sehr viel so. Der Grund ist, dass, obwohl ein Händler nur langfristige Positionen nehmen kann, wird er oder sie getan weniger Trades. Daher wird es länger dauern, um Daten aus genügend Trades zu erlangen, um zu sehen, ob einfaches Glück beteiligt ist oder wenn es Geschick war. Ein kurzfristiger Trader kann 30 Trades pro Woche und zeigen einen Gewinn jeden Monat für zwei Jahre. Hat dieser Trader die Chancen mit realer Fertigkeit überwunden, scheint es so, da die Chancen, einen Lauf von 24 rentablen Monaten zu haben, extrem selten sind, es sei denn, die Chancen haben mehr zu seinen Gunsten irgendwie verschoben. Nun, was ist mit einem langfristigen Investor, der drei Trades gemacht hat in den letzten zwei Jahren, die profitabel gewesen sind Ist dieser Händler, der Geschick Nicht unbedingt. Derzeit hat dieser Trader einen Lauf von drei gehen, und das ist nicht schwer zu erreichen, auch von total zufälligen Ergebnissen. Die Lektion hier ist, dass Skill nicht nur kurzfristig reflektiert wird (egal ob es sich um einen Tag oder ein Jahr handelt), wird er sich auch langfristig widerspiegeln. Wir brauchen genügend Handelsdaten, um genau zu bestimmen, ob eine Strategie signifikant genug ist, um zufällige Wahrscheinlichkeiten zu überwinden. Und auch damit stehen wir vor einer neuen Herausforderung: Während jeder Handel ein Ereignis ist, also ein Monat und ein Jahr, in dem Trades platziert wurden. Ein Trader, der 30 Trades pro Woche platziert hat, hat die täglichen Quoten und die monatlichen Quoten für eine gute Anzahl von Perioden überwunden. Im Idealfall würde die Erprobung der Strategie über ein paar Jahre alle Zweifel, dass das Glück war aufgrund einer bestimmten Marktlage beteiligt zu löschen. Für unsere langfristigen Trader, die Trades, die mehr als ein Jahr dauern, wird es noch mehrere Jahre dauern, um zu beweisen, dass seine Strategie ist rentabel in diesem längeren Zeitrahmen und in allen Marktbedingungen. Wenn wir alle Zeitrahmen und alle Marktbedingungen betrachten, beginnen wir wirklich, zu sehen, wie man auf allen Zeitprofilen rentabel ist und wie man die Quoten mehr auf unserer Seite verschiebt und mehr als eine zufällige Wahrscheinlichkeit 50 erhält, recht zu sein. Es ist erwähnenswert, dass, wenn Gewinne größer als Verluste sind, kann ein Händler Recht weniger als 50 der Zeit und noch einen Gewinn machen. Wie profitabel Händler Geld verdienen Also, die Menschen machen Geld auf den Märkten, und das nicht nur, weil sie einen guten Lauf gehabt haben. Wie bekommen wir die Chancen zu unseren Gunsten Die profitablen Ergebnisse kommen aus zwei Konzepten. Die erste basiert auf dem, was oben diskutiert wurde - profitabel in allen Zeitrahmen oder zumindest gewinnen mehr in bestimmten Perioden als in anderen verloren geht. Das zweite Konzept ist die Tatsache, dass Trends in den Märkten existieren, und dies macht nicht mehr die Märkte ein 5050-Gamble wie in unserem Münzwurf Beispiel. Aktienkurse neigen dazu, in einer bestimmten Richtung über Zeiträume laufen, und sie haben dies wiederholt über die Marktgeschichte getan. Für diejenigen unter Ihnen, die Statistiken zu verstehen, dies beweist, dass läuft (Trends) in Aktien auftreten. So enden wir mit einer Wahrscheinlichkeitskurve, die nicht normal ist (denken Sie daran, dass Glockenkurve Ihre Lehrer immer gesprochen), sondern ist schief und allgemein als eine Kurve mit einem fetten Schwanz bezeichnet (siehe das Diagramm unten). Dies bedeutet, dass Trader auf einer konsistenten Basis rentabel sein können, wenn sie Trends nutzen, auch wenn sie sich auf einem extrem kurzen Zeitrahmen befinden. Die Bottom Line Wenn Trends bestehen, und wir können nicht mehr eine zufällige Stichprobe von Daten (Trades), weil eine Bias in diesen Trades wird wahrscheinlich spiegeln einen Trend, warum ist die 50 Chance Beispiel oben nützlich Der Grund dafür ist, dass die Lektionen noch gültig sind . Ein Händler sollte seine Positionsgröße nicht erhöhen oder mehr Risiko (relativ zur Positionsgröße) annehmen, einfach wegen einer Reihe von Siegen, die aufgrund von Fertigkeiten nicht angenommen werden sollten. Es bedeutet auch, dass ein Händler sollte nicht verringern Position Größe nach einem langen, rentablen Lauf. Diese Information sollte eine gute Nachricht sein. Neue Händler können Trost in der Tatsache, dass ihre erforschten Handelssystem kann nicht fehlerhaft sein, sondern erleben eine zufällige laufen von schlechten Ergebnissen (oder es kann noch einige Raffination). Es sollte auch Druck auf diejenigen, die profitabel, um kontinuierlich ihre Strategien zu überwachen, so dass sie profitabel bleiben. Diese Informationen können auch Investoren bei der Analyse von Investmentfonds oder Hedgefonds helfen. Trading-Ergebnisse werden oft mit spektakulären Renditen bekannt zu wissen, ein wenig mehr über Statistiken können uns helfen zu beurteilen, ob diese Renditen sind wahrscheinlich weiter oder wenn die Renditen zufällig zufällig ein zufälliges Ereignis. Englisch: eur-lex. europa. eu/LexUriServ Englisch: eur-lex. europa. eu/LexUriServ/LexUri...0053: EN: HTML Eine Abkürzung zur Schätzung der Anzahl von Jahren, die erforderlich sind, um Ihr Geld mit einer gegebenen jährlichen Rendite zu verdoppeln (siehe zusammengesetzte jährliche Zinssätze), die auf einem Darlehen belastet oder auf einer Anlage über einen bestimmten Zeitraum realisiert werden Investment-Grade-Sicherheit durch einen Pool von Anleihen, Darlehen und andere Vermögenswerte gesichert. CDOs nicht in einer Art von Schulden spezialisiert. Das Jahr, in dem der erste Zustrom von Investitionskapital an ein Projekt oder ein Unternehmen geliefert wird. Dies markiert, wenn das Kapital ist. Leonardo Fibonacci war ein italienischer Mathematiker, geboren im 12. Jahrhundert. Er ist bekannt, dass die quotFibonacci Zahlen entdeckt haben. Financial Forecasting: Die Bayessche Methode Wenn Sie nicht wissen, viel über Wahrscheinlichkeitstheorie, Bayesian Methoden wahrscheinlich klingt wie ein beängstigend Thema Das Bayes'sche Wahrscheinlichkeitsmodell in der Finanzprognose kann dazu beitragen, die Wahrscheinlichkeitsschätzungen mit Hilfe eines intuitiven Prozesses zu verfeinern. Bayes'sche Wahrscheinlichkeit Bayes'sche Wahrscheinlichkeitsanwendung im amerikanischen Unternehmen ist in hohem Maße vom Grad abhängig Des Glaubens anstelle der historischen Frequenzen von identischen oder ähnlichen Ereignissen. Sie können auch Ihre historischen Überzeugungen auf Frequenz basieren, um das Modell zu verwenden ein sehr vielseitiges Modell. Für diesen Artikel, werden wir mit den Regeln und Behauptungen der Schule des Denkens, dass die Frequenz statt Subjektivität innerhalb Bayesian Wahrscheinlichkeit betrifft. Dies bedeutet, dass die Messung von Wissen, das quantifiziert wird, auf historischen Daten basiert. Diese Ansicht des Modells ist, wo es wird besonders hilfreich bei der finanziellen Modellierung. Die Anwendung, wie wir diese in unsere Modelle integrieren können, wird im folgenden Abschnitt erläutert. Bayes Theorem Die spezielle Formel aus Bayesian Wahrscheinlichkeit, die wir verwenden werden, wird Bayes Theorem genannt. Manchmal genannt Bayes Formel oder Bayes Regel. Diese besondere Regel wird am häufigsten verwendet, um zu berechnen, was die hintere Wahrscheinlichkeit genannt wird. Die hintere Wahrscheinlichkeit ist die bedingte Wahrscheinlichkeit eines zukünftigen, ungewissen Ereignisses, das auf relevanten historischen Daten beruht. Mit anderen Worten, wenn Sie neue Informationen oder Beweise gewinnen und Sie die Wahrscheinlichkeit eines Ereignisses aktualisieren müssen, können Sie Bayes Theorem, um diese neue Wahrscheinlichkeit abzuschätzen. Die Formel lautet: P (A) ist die Wahrscheinlichkeit, dass A auftritt, und wird die vorherige Wahrscheinlichkeit genannt. P (AB) ist die bedingte Wahrscheinlichkeit von A, da B auftritt. Dies ist die hintere Wahrscheinlichkeit aufgrund ihrer variablen Abhängigkeit von B. Dies setzt voraus, daß das A nicht unabhängig von B. P (BA) ist, die Bedingungswahrscheinlichkeit von B ist, wenn A auftritt. P (B) ist die Wahrscheinlichkeit, daß B auftritt. Wenn wir an der Wahrscheinlichkeit eines Ereignisses interessiert sind, von dem wir vorherige Beobachtungen haben, nennen wir dies die vorherige Wahrscheinlichkeit. Gut erachten dieses Ereignisereignis A und seine Wahrscheinlichkeit P (A). Wenn es ein zweites Ereignis gibt, das P (A) beeinflusst, das gut Ereignis B aufruft, dann wollen wir wissen, was die Wahrscheinlichkeit von A gegeben ist, B aufgetreten ist. In probabilistischer Notation ist dies P (AB) und wird als posteriore Wahrscheinlichkeit oder revidierte Wahrscheinlichkeit bezeichnet. Dies liegt daran, dass es nach dem ursprünglichen Ereignis aufgetreten ist, daher die Post in posterior. Dies ist, wie Bayes Theorem einzigartig ermöglicht es uns, unsere bisherigen Überzeugungen mit neuen Informationen zu aktualisieren. Das Beispiel unten wird Ihnen helfen, zu sehen, wie es funktioniert, während die Integration in ein Aktienmarkt-Konzept. Ein Beispiel Lassen Sie uns sagen, wir wollen wissen, wie eine Änderung der Zinsen würde den Wert eines Aktienmarktindex beeinflussen. Alle wichtigen Börsenindizes haben eine Fülle von historischen Daten zur Verfügung, so dass Sie kein Problem haben sollten, die Ergebnisse für diese Ereignisse mit ein wenig Forschung zu finden. Für unser Beispiel verwenden wir die folgenden Daten, um herauszufinden, wie ein Aktienindex auf einen Anstieg der Zinssätze reagieren wird. P (SI) die Wahrscheinlichkeit des Aktienindexes Erhöhung P (SD) die Wahrscheinlichkeit des Aktienindex sinkt P (ID) die Wahrscheinlichkeit der Zinssätze sinkt P (II) die Wahrscheinlichkeit der Zinserhöhungen So wird die Gleichung sein: So mit Unser Beispiel, das in unserer Zahl verstopft, erhalten wir: In der Tabelle können Sie sehen, dass von 2000 Beobachtungen, 1150 Fälle zeigten, dass der Aktienindex sank. Dies ist die vorherige Wahrscheinlichkeit auf der Grundlage von historischen Daten, die in diesem Beispiel 57,5 ​​(11502000) ist. Diese Wahrscheinlichkeit berücksichtigt nicht alle Informationen über Zinssätze, und ist die, die wir aktualisieren möchten. Nach der Aktualisierung dieser vorherigen Wahrscheinlichkeit mit der Information, dass die Zinsen gestiegen sind, führt uns die Aktualisierung der Wahrscheinlichkeit, dass der Aktienmarkt von 57,5 ​​auf 95 sinkt, zu aktualisieren. 95 ist die hintere Wahrscheinlichkeit. Modellierung mit dem Bayes-Theorem Wie oben gesehen, können wir die Ergebnisse historischer Daten verwenden, um unsere Überzeugungen zugrunde zu legen, von denen wir neue aktualisierte Wahrscheinlichkeiten ableiten können. Dieses Beispiel kann in den eigenen Bilanzen auf die einzelnen Unternehmen hochgerechnet werden. Anleihen gegeben Änderungen in Kredit-Rating. Und viele andere Beispiele. (Erfahren Sie, wie die Bilanz in unserem Artikel zu analysieren, Brechen der Bilanz.) So was, wenn man nicht wissen, die genauen Wahrscheinlichkeiten, sondern hat nur Schätzungen Dies ist, wo die Subjektivisten Sicht kommt stark ins Spiel. Viele Menschen setzen eine Menge Glauben in die Schätzungen und vereinfachte Wahrscheinlichkeiten, die von Fachleuten auf ihrem Gebiet gegeben werden, das gibt uns auch die große Fähigkeit, sicher neue Schätzungen für neue und kompliziertere Fragen zu erzeugen, die durch diese unvermeidlichen Hindernisse in der Finanzprognose eingeführt werden. Anstatt zu erraten oder einfache Wahrscheinlichkeitsbäume zu verwenden, um diese Straßenblöcke zu überwinden, können wir nun Bayes Theorem verwenden, wenn wir die richtigen Informationen besitzen, mit denen wir beginnen können. (Siehe Analyst Forecasts Spell Katastrophe für einige Aktien über die Auswirkungen einer schlechten Prognose zu lesen.) Nun, da wir gelernt haben, wie korrekt zu berechnen Bayes Theorem, können wir jetzt lernen, wo es in der Finanz-Modellierung angewendet werden kann. Andere, und vieles mehr inhärent kompliziert geschäftsspezifischen, full-scale Beispiele werden nicht zur Verfügung gestellt werden, aber Situationen, wo und wie man Bayes Theorem wird. Zinsänderungen können den Wert einzelner Vermögenswerte stark beeinträchtigen. Der sich verändernde Wert von Vermögenswerten kann daher den Wert bestimmter Rentabilitäts - und Effizienzquoten, die für die Proxy-Leistung eines Unternehmens verwendet werden, erheblich beeinflussen. Geschätzte Wahrscheinlichkeiten sind weit verbreitet in Bezug auf systematische Änderungen der Zinssätze und können daher effektiv in Bayes Theorem verwendet werden. Eine weitere Avenue, wo wir unser neues Verfahren anwenden können, ist in einem Firmeneinkommensstrom. Klagen, Änderungen der Preise von Rohstoffen. Und viele andere Dinge können stark beeinflussen den Wert eines Unternehmens Nettoeinkommen. Durch die Verwendung von Wahrscheinlichkeitsschätzungen in Bezug auf diese Faktoren können wir Bayes Theorem anwenden, um herauszufinden, was für uns wichtig ist. Sobald wir die abgeleiteten Wahrscheinlichkeiten finden, die wir suchen, ist es nur eine einfache Anwendung der mathematischen Erwartungs - und Ergebnisvorhersage, um unsere Wahrscheinlichkeiten monetär zu quantifizieren. Schlussfolgerung Zum Schluss haben wir festgestellt, dass wir mit einer unzähligen verwandten Wahrscheinlichkeit die Antwort auf komplexe Fragen mit einer einfachen Formel ableiten können. Diese Methoden sind gut akzeptiert und getestet, ihre Verwendung in der Finanz-Modellierung kann sehr hilfreich und vorteilhaft, wenn richtig angewendet werden. Für weitere Messwerte auf einer anderen Prognosetechnik, werfen Sie einen Blick auf Multivariate Modelle: Die Monte Carlo Analyse. Englisch: eur-lex. europa. eu/LexUriServ Englisch: eur-lex. europa. eu/LexUriServ/LexUri...0053: EN: HTML Eine Abkürzung zur Schätzung der Anzahl von Jahren, die erforderlich sind, um Ihr Geld mit einer gegebenen jährlichen Rendite zu verdoppeln (siehe zusammengesetzte jährliche Zinssätze), die auf einem Darlehen belastet oder auf einer Anlage über einen bestimmten Zeitraum realisiert werden Investment-Grade-Sicherheit durch einen Pool von Anleihen, Kredite und andere Vermögenswerte gesichert. CDOs nicht in einer Art von Schulden spezialisiert. Das Jahr, in dem der erste Zustrom von Investitionskapital an ein Projekt oder ein Unternehmen geliefert wird. Dies markiert, wenn das Kapital ist. Leonardo Fibonacci war ein italienischer Mathematiker, geboren im 12. Jh. Es ist bekannt, dass er die Fibonacci-Zahlen entdeckt hat.