Como negociar com sua mente e não seu intestino
O que é análise quantitativa?
A análise quantitativa permite que os comerciantes removam a emoção do processo de investimento. A análise quantitativa é uma abordagem que se concentra em estatísticas ou probabilidades sobre os sentimentos intestinais. Dada a tecnologia dos computadores e modelos matemáticos sofisticados, a análise quantitativa tomou conta de Wall Street e da maioria dos novos traders e funcionários da Wall Streets ou daqueles com uma mentalidade quantitativa.
A análise quantitativa tem um lugar no mercado de câmbio como qualquer outro mercado.
É provável que você esteja familiarizado com diferentes formas de análise quantitativa, mesmo que você não se considere um quant, que é alguém que aborda os mercados do ponto de vista quantitativo. Um índice financeiro simples, como recompensa por pulso, lucro por ação ou algo mais difícil, como precificação de opções e fluxo de caixa descontado, são formas de análise quantitativa. Como você pode imaginar, os dados são críticos na análise, mas muitas vezes são tão bons quanto os dados em tantos outros focam na qualidade dos dados usados para preencher seus modelos matemáticos e estatísticos.
Exemplos de análise quantitativa ou estatística
Você não precisa ser um especialista em matemática ou ter um doutorado em econometria para se beneficiar da análise estatística. Com as estatísticas, você está olhando para dependência ou associação de duas variáveis aleatórias ou para conjuntos de dados. Os comerciantes se beneficiam da análise estatística comum de correlações, que se referem a uma ampla classe de relações estatísticas e dependência.
Uma correlação comum no mercado de câmbio é a fraqueza do dólar está correlacionada com uma fraqueza nos mercados emergentes. Outro relacionamento Intermarket Yen força e fraqueza do mercado de ações.
A análise estatística é útil para determinar as probabilidades futuras, mas não pretende ser puramente preditiva. Uma afirmação típica é que a correlação não é causalidade.
Causalidade significa causa explícita e efeito, enquanto a correlação significa simplesmente movimentos comuns potenciais entre duas variáveis aleatórias. A escala dos coeficientes de correlação é de -1 a +1, enquanto a negativa é uma relação ou correlação inversa perfeita, zero é correlação zero, e uma correlação positiva é quase perfeita, como se as duas variáveis ou mercados fossem algemados uns aos outros.
Outra forma favorável de análise estatística é conhecida como análise de regressão. A análise de regressão é um modelo estatístico muito favorável e uma análise quantitativa para ajudá-lo a ver a relação entre as variáveis. A análise de regressão concentra-se na relação entre uma variável dependente e uma ou mais variáveis dependentes. Especificamente, a análise de regressão ajuda você a entender como o valor típico da variável dependente muda quando qualquer uma das variáveis independentes varia. A maioria dos pacotes de gráficos de FX tem um canal de regressão que faz o cálculo da análise de regressão para você e é frequentemente mais fácil de acessar do que as correlações.
A análise de regressão geralmente estima a expectativa condicional ou a direção do preço da variável dependente dada a variável independente.
Isso significa o valor médio da variável dependente em relação a uma variável independente fixa. Isto é frequentemente mostrado em uma linha inclinada de corte superior ou inferior através do preço na direção da tendência ou em um movimento lateral a linha de regressão é frequentemente plana.
O que é preciso?
Embora os modelos matemáticos estejam além do escopo deste artigo, muitos traders utilizam o Excel da Microsoft e usam a função de correlação entre as variáveis em um determinado período de tempo para determinar se há uma correlação positiva ou negativa. No entanto, muitos canais de pesquisa publicam relatórios de correlação e também podem ser encontrados em terminais de pesquisa como a Bloomberg ou a Reuters.
Se você estiver interessado em fazer esses tipos de modelos por conta própria, é importante observar que os resultados são dados direcionados e dados ausentes ou incompletos podem levá-lo ao erro.
Portanto, você deve cuidar dos dados ausentes primeiro para ter uma análise efetiva dos dados. Excel é provavelmente a sua melhor aposta em termos de fazer a análise simples, mas muitos corretores fornecem ferramentas que podem ajudá-lo a fazer um monte de análise também.
Em conclusão, a análise estatística tem o objetivo de envolver sua cabeça em torno de variáveis aparentemente aleatórias para um padrão que você pode negociar. O risco deve sempre ser gerenciado, mas esses padrões podem durar por muito tempo, mesmo sem haver causalidade. Embora pareça semelhante, o backtesting é o proverbial lobo em vestimenta de ovelha, geralmente de análise estatística ou quantitativa. Vale a pena estar ciente dos atrasos nos testes lançados como modelagem estatística porque, na maioria das vezes, o backtesting é feito em conjuntos de dados idealizados que podem gerar falsa confiança, super alavancagem e perdas potencialmente grandes quando o ambiente atual diverge do conjunto de dados.
Negociação Feliz!