Negociando com modelos gaussianos de estatísticas Carl Friedrich Gauss era um matemático brilhante que vivia no início dos anos 1800 e deu as equações quadráticas do mundo, métodos de análise de mínimos quadrados e distribuição normal. Embora Pierre Simon LaPlace tenha sido considerado o fundador original da distribuição normal em 1809, Gauss é freqüentemente dado o crédito pela descoberta, porque ele escreveu sobre o conceito no início e tem sido objeto de muito estudo por matemáticos há 200 anos. Na verdade, essa distribuição é muitas vezes referida como Distribuição Gaussiana. Todo o estudo das estatísticas originou-se de Gauss, e nos permitiu entender os mercados. Preços e probabilidades, entre outras aplicações. A terminologia moderna define a distribuição normal como a curva do sino com parâmetros normais. E como a única maneira de entender Gauss e a curva do sino é entender as estatísticas, este artigo irá construir uma curva de sino e aplicá-la a um exemplo comercial. Média e Métodos do Modo Três existem para determinar distribuições: média. Mediana e modo. Os meios são tidos em conta adicionando todas as pontuações e dividindo pelo número de pontuações para obter a média. A mediana é tida em conta adicionando os dois números médios de uma amostra e dividindo por dois, ou simplesmente apenas tomando o valor do meio de uma seqüência ordinal. O modo é o mais freqüente dos números em uma distribuição de valores. O melhor método para obter uma visão de uma seqüência de números é usar significa que ele mede todos os números e, portanto, é mais reflexivo de toda a distribuição. Esta foi a abordagem gaussiana, e seu método preferido. O que estamos medindo aqui são parâmetros de tendência central, ou para responder aonde nossos números de amostra são dirigidos. Para entender isso, devemos traçar nossas pontuações começando com 0 no meio e traçar 1, 2 e 3 desvios padrão à direita e -1, -2 e -3 à esquerda, em referência à média. Zero refere-se ao meio de distribuição. (Muitos fundos de hedge implementam estratégias matemáticas. Para saber mais, leia Análise Quantitativa de Fundos de Hedge e Modelos Multivariados: A Análise de Monte Carlo.) Desvio Padrão e Variância Se os valores seguem um padrão normal, encontraremos 68 de todas as pontuações cairão Dentro de -1 e 1 desvio padrão, 95 caem dentro de dois desvios padrão e 99 caem dentro de três desvios padrão da média. Mas isso não é suficiente para nos contar sobre a curva. Precisamos determinar a variância real e outros fatores quantitativos e qualitativos. A variância responde a questão de como a distribuição é distribuída. Ele é um fator nas possibilidades de por que outliers pode existir em nossa amostra e nos ajuda a entender esses valores atípicos e como eles podem ser identificados. Por exemplo, se um valor cai seis desvios padrão acima ou abaixo da média, ele pode ser classificado como um outlier para efeitos da análise. Os desvios-padrão são uma métrica importante que são simplesmente as raízes quadradas da variância. Os termos modernos chamam essa dispersão. Em uma distribuição gaussiana, se conhecemos a média e o desvio padrão, podemos conhecer as percentagens dos escores que se enquadram em mais ou menos 1, 2 ou 3 desvios-padrão da média. Isso é chamado de intervalo de confiança. É assim que sabemos que 68 de distribuições estão dentro de mais ou menos 1 desvio padrão, 95 dentro de mais ou menos dois desvios padrão e 99 em mais ou menos 3 desvios-padrão. Gauss chamou essas funções de probabilidade. (Para obter mais informações sobre análise estatística, verifique as Medidas de Volatilidade Compreensivas). Inclinação e Kurtosis Até agora, este artigo tem sido sobre a explicação da média e dos vários cálculos para nos ajudar a explicá-lo mais de perto. Uma vez que planejamos nossas pontuações de distribuição, basicamente desenhamos a curva de nossa curva acima de todas as pontuações, assumindo que possuem características de normalidade. Então, isso não é suficiente porque temos caudas na nossa curva que precisam de uma explicação para entender melhor toda a curva. Para fazer isso, vamos para o terceiro e quarto momentos de estatística da distribuição chamada desvio e kurtosis. Skewness of tails mede a assimetria da distribuição. Uma inclinação positiva tem uma variância da média que é positiva e inclinada para a direita, enquanto uma inclinação negativa tem uma variância da esquerda inclinada média essencialmente, a distribuição tende a ser distorcida em um lado particular da média. Uma inclinação simétrica tem 0 variância que forma uma distribuição normal perfeita. Quando a curva do sino é desenhada primeiro com uma cauda longa. Isso é positivo. A cauda longa no início antes do nódulo da curva do sino é considerada negativamente distorcida. Se uma distribuição é simétrica, a soma dos desvios em cubos acima da média equilibrará os desvios em cubos abaixo da média. Uma distribuição direta distorcida terá uma inclinação maior do que zero, enquanto uma distribuição de esquerda distorcida terá uma inclinação menor que zero. (A curva pode ser uma poderosa ferramenta de negociação: para uma leitura mais relacionada, consulte o Risco de Mercado de ações: Wagging the Tails.) Kurtosis explica as características de concentração de pico e valor da distribuição. Um excesso de excesso de curtose. Referido como platykurtosis é caracterizada como uma distribuição bastante plana onde há uma menor concentração de valores em torno da média e as caudas são significativamente mais gordo do que uma distribuição mesokurtic (normal). Por outro lado, uma distribuição leptokurtic contém caudas finas, uma vez que grande parte dos dados está concentrada na média. Skew é mais importante para avaliar as posições comerciais do que a curtose. A análise de títulos de renda fixa requer análise estatística cuidadosa para determinar a volatilidade de uma carteira quando as taxas de juros variam. Modelos para prever a direção dos movimentos devem influenciar a afinidade e a curtose para prever o desempenho de uma carteira de títulos. Esses conceitos estatísticos são ainda aplicados para determinar movimentos de preços para muitos outros instrumentos financeiros. Tais como ações, opções e pares de moedas. Skews são usados para medir os preços das opções medindo as volatilidades implícitas. Aplicando-o a Negociação O desvio padrão mede a volatilidade e pergunta qual o tipo de retorno do desempenho que podem ser esperados. Desvios-padrão menores podem significar menos risco para uma ação, enquanto uma maior volatilidade pode significar um maior nível de incerteza. Os comerciantes podem medir os preços de fechamento da média, pois está disperso da média. A dispersão mediria a diferença do valor real para o valor médio. Uma diferença maior entre os dois significa um maior desvio padrão e volatilidade. Os preços que se desviam longe da média, muitas vezes, retornam à média, para que os comerciantes possam aproveitar essas situações. Os preços que comercializam em uma pequena gama estão prontos para uma ruptura. O indicador técnico freqüentemente usado para trocas de desvio padrão é a Banda Bollinger. Porque eles são uma medida de volatilidade definida em dois desvios padrão para bandas superiores e inferiores com uma média móvel de 21 dias. A distribuição de Gauss foi apenas o início da compreensão das probabilidades de mercado. Mais tarde, levou a Time Series e Garch Models. Bem como mais aplicações de distorção, como o Volatility Smile. Usando estatísticas e probabilidades em Opções Trading Os jogadores profissionais preferem não usar a palavra quotluckquot ao avaliar seus métodos. Em vez disso, eles optam por dizer: quotfavorable return periodquot ou quotpositive abberrationquot. Isso porque eles vêem cada jogo como um risco calculado com todas as decisões baseadas estritamente na melhor probabilidade de lucro. É preciso usar a mesma abordagem quotno nonsensequot na avaliação de negociações de opções. Uma maneira eficaz de avaliar qualquer troca de opções é reunir as seguintes informações estatísticas: risco máximo e recompensa, probabilidade de lucro, retorno esperado e zona de lucro (pontos de equilíbrio). Risco máximo e recompensa A primeira questão que se deve perguntar ao olhar para um comércio de opções é: o que mais posso fazer ou perder neste mercado. Estes números podem ser facilmente calculados em um gráfico PL vs Preço. Aqui nós construímos uma posição de spread de débito de chamada para MSFT em 121400. A Microsoft está negociando em 57.688 As opções são as seguintes: compre 1 jan-01 47 chamada 12.125 venda 1 jan-01 50 chamada 9.750 Da tabela no canto superior direito, nós Veja que a recompensa máxima para este spread é 63 e o risco máximo é (238). Como observamos a partir do gráfico PL, esta posição é rentável em qualquer ponto acima de 48,97 com o lucro máximo em 50. A próxima pergunta que se questionaria é quot quais são as chances de que este seja um negócio lucrativo. Revisaremos a probabilidade de lucro que Mostra 80.97 Finalmente, perguntamos: quot qual é o retorno projetado deste comércio, levando em consideração: recompensa máxima de risco e probabilidade. Analisaremos o retorno esperado que mostra 5. O retorno esperado é calculado como: (recompensa máxima x probabilidade de lucro) (Risco máximo x probabilidade de perda) Finalmente, gostaríamos de ver são zona de lucro neste comércio em relação ao histórico de preços do estoque: como podemos ver, esse spread é lucrativo a qualquer preço acima de 48,97 (linha amarela). O histórico de 90 preços (linha azul) do estoque foi consistentemente bem acima desse ponto. Agora, revele as estatísticas e a probabilidade para uma propagação de chamadas de proporção. Aqui, nós construímos uma posição de spread de chamada de proporção para MSFT em 121400. A Microsoft está negociando em 57.688 As opções são as seguintes: comprar 1 jan-01 57 chamada 4.875 vender 2 jan-01 60 ligar 3.500 Revisar as informações estatísticas na tabela no canto superior direito. Este spread de proporção tem uma recompensa máxima em 359 e um risco ilimitado. Como vemos a partir do gráfico PL, esse spread é lucrativo se MSFT ficar abaixo de 65.12. A probabilidade de lucro é de 74,20 e o retorno esperado mostra um risco ilimitado. Do custo líquido, receberíamos 213 quando abrimos esse spread. Em seguida, analisaríamos a tabela de preços de lucros versus preços históricos de 90 dias. Nós vemos que a partir desta posição é rentável em qualquer lugar abaixo de 65.12 (linha amarela). Os 90 preços históricos penetraram na zona de lucro de julho a setembro e durante a maior parte do ano. Atualmente está bem abaixo dele. A partir desses dois exemplos espalhados, vemos a eficácia das estatísticas e da probabilidade em avaliar qualquer propagação. Copyright 2000 Star Research, Inc. Todos os direitos reservados, sem reprodução ou re-transmissão deste documento é permitido sem permissão expressa da Star Research, Inc. Volatility Finder O Volatility Finder verifica ações e ETFs com características de volatilidade que podem prever o próximo movimento de preços , Ou pode identificar opções subjacentes ou sobrevalorizadas em relação a um histórico de preços de segurança a longo prazo para identificar potenciais oportunidades de compra ou venda. Otimizador de volatilidade O Otimizador de volatilidade é um conjunto de serviços de análise de opções e ferramentas de opções gratuitas, incluindo o índice IV, uma calculadora de opções, um scanner de estrategistas, um scanner espalhado, um classificador de volatilidade e muito mais para identificar potenciais oportunidades de negociação e analisar os movimentos do mercado. . Calculadora de Opções A Calculadora de Opções alimentada pela iVolatility é uma ferramenta educacional destinada a ajudar os indivíduos a entender como as opções funcionam e fornece valores justos e gregos em qualquer opção usando dados de volatilidade e preços atrasados. Negociação de Opções Virtuais A Ferramenta de Comércio Virtual é uma ferramenta de última geração projetada para testar seu conhecimento comercial e permite que você experimente novas estratégias ou pedidos complexos antes de colocar seu dinheiro na linha. PaperTRADE A ferramenta PaperTRADE é um sistema de negociação simulado e fácil de usar, com recursos sofisticados, incluindo análise de risco e risco, gráficos de desempenho, criação de propagação fácil usando spreadMAKER e várias personalizações de arrastar e soltar. Ofertas especiais Anúncios de terceiros thinkorswim trade w ferramentas de negociação avançadas. Abra uma conta e obtenha até 600 Trade livre por 60 dias em thinkorswim da TD Ameritrade. A TradeStation votou melhor para comerciantes de opções 2 anos consecutivos por Barrons. Trade Now. Opções de preço para o seu estilo e sem taxas para ordens de cancelamento. Comércio com a TradeStation. Economize até 1500 em comissões até junho de 2017 com a TradeStation. Abra uma conta.
Comments
Post a Comment