Bitte beachten Sie, dass, sobald Sie Ihre Auswahl treffen, es gilt für alle zukünftigen Besuche der NASDAQ gelten. Wenn Sie zu einem beliebigen Zeitpunkt daran interessiert sind, auf die Standardeinstellungen zurückzukehren, wählen Sie bitte die Standardeinstellung oben. Wenn Sie Fragen haben oder Probleme beim Ändern Ihrer Standardeinstellungen haben, senden Sie bitte eine E-Mail an isfeedbacknasdaq. Bitte bestätigen Sie Ihre Auswahl: Sie haben ausgewählt, Ihre Standardeinstellung für die Angebotssuche zu ändern. Dies ist nun Ihre Standardzielseite, wenn Sie Ihre Konfiguration nicht erneut ändern oder Cookies löschen. Sind Sie sicher, dass Sie Ihre Einstellungen ändern möchten, haben wir einen Gefallen zu bitten Bitte deaktivieren Sie Ihren Anzeigenblocker (oder aktualisieren Sie Ihre Einstellungen, um sicherzustellen, dass Javascript und Cookies aktiviert sind), damit wir Sie weiterhin mit den erstklassigen Marktnachrichten versorgen können Die Sie von uns erwarten können. Korrelationskoeffizient Korrelationskoeffizient Einleitung Der Korrelationskoeffizient ist ein statistisches Maß, das die Korrelation zwischen zwei Wertpapieren widerspiegelt. Mit anderen Worten, diese Statistik sagt uns, wie eng eine Sicherheit mit der anderen zusammenhängt. Der Korrelationskoeffizient ist positiv, wenn sich beide Wertpapiere in die gleiche Richtung, nach oben oder nach unten bewegen. Der Korrelationskoeffizient ist negativ, wenn die beiden Wertpapiere sich in entgegengesetzten Richtungen bewegen. Die Bestimmung der Beziehung zwischen zwei Wertpapieren ist nützlich für die Analyse von Beziehungen zwischen Märkten, Branchen / Aktienbeziehungen und Branchen / Marktbeziehungen. Dieser Indikator kann auch Investoren diversifizieren, indem sie Wertpapiere mit einer niedrigen oder negativen Korrelation zum Aktienmarkt identifiziert. Berechnung Die Berechnung des Korrelationskoeffizienten ist ziemlich kompliziert, also fühlen Sie sich frei, diesen Abschnitt zu überspringen. Wir werden einfach die Grundlagen anschauen, um einige der Methoden hinter dem Wahnsinn zu sehen. Dieser Indikator steht im Mittelpunkt der klassischen Statistik. Der erste Schritt besteht darin, zwei Wertpapiere auszuwählen. In diesem Beispiel werden wir Intel (INTC) und die Nasdaq 100 ETF (QQQ) verwenden. Wir wollen nämlich den Grad der Korrelation zwischen Intel und QQQ sehen. Die excel Tabelle unten legt die Grundlagen. Die INTC-Spalte zeigt die Preise von Intel über einen Zeitraum von 20 Tagen mit einem Durchschnitt an der Unterseite. Die QQQ-Spalte zeigt dieselbe für QQQ an. Die nächsten beiden Spalten zeigen jeden Zeitraum039s Preis quadriert mit dem Durchschnitt an der Unterseite. Die letzten Spalten zeigen INTC multipliziert mit QQQ für jede Periode mit einem Durchschnitt an der Unterseite. Unter Verwendung der unteren Zeile können wir nun den Variance-, Kovarianz - und Korrelationskoeffizienten berechnen. Die Excel-Formel wird entlang der langen Formel angezeigt. Wie die Ergebnisse zeigen, zeigte Intel im 20-tägigen Zeitraum vom 22. Juni bis zum 20. Juli eine starke positive Korrelation (.95) mit der Nasdaq 100 ETF. Hier039s ein Excel-Kalkulationstabelle, die den Korrelationskoeffizienten in Aktion zeigt. Einige Zahlen können aufgrund von Rundungsproblemen etwas abweichen. Interpretation Der Korrelationskoeffizient schwankt zwischen -1 und 1. Er ist jedoch kein Impulsoszillator. Stattdessen bewegt es sich von Perioden der positiven Korrelation zu Perioden negative Korrelation. 1 gilt als vollkommene Korrelation, die selten ist. Alles zwischen 0 und 1 zeigt an, dass sich zwei Wertpapiere in die gleiche Richtung bewegen. Der Grad der positiven Korrelation ist wahrscheinlich im Laufe der Zeit variieren. Ölbestände und Öl sind die meiste Zeit positiv korreliert. Das folgende Beispiel zeigt den Energy SPDR (XLE) mit Spot Light Crude (WTIC). Überraschenderweise bleibt der 20-Tage-Korrelationskoeffizient nach wie vor weitgehend positiv. Es gibt eindeutig eine positive Beziehung zwischen diesen beiden Wertpapieren. Im Allgemeinen zeigt alles über 50 eine starke positive Korrelation. Am anderen Ende des Spektrums wird -1 als perfekte negative Korrelation betrachtet, was selten ist. Alles zwischen 0 und -1 zeigt an, dass sich zwei Wertpapiere in entgegengesetzte Richtungen bewegen. Der Grad der negativen Korrelation ist wahrscheinlich im Laufe der Zeit variieren. Gold und der Dollar sind die ersten beiden Wertpapiere, die in den Sinn kommen für eine negative Korrelation. Die Grafik unten zeigt Spot Gold Spot (GOLD) mit dem US Dollar Index (USD). Obwohl der Korrelationskoeffizient eine angemessene Zeitdauer im positiven Bereich verbringt, ist er die Mehrheit der Zeit negativ. Im Allgemeinen zeigt etwas unter -50 eine starke negative Korrelation. Diversifikation Der Korrelationskoeffizient kann verwendet werden, um nicht korrelierte Wertpapiere zu identifizieren, die für die Entwicklung eines diversifizierten Portfolios von Bedeutung sind. Überraschenderweise sind die neun SampP-Sektoren meist positiv mit dem SampP 500 korreliert. Einige sind jedoch positiver korreliert als andere. Zum Beispiel haben die Technologie ETF (XLK) und die Consumer Discretionary SPDR (XLY) eine starke positive Korrelation mit dem SampP 500 in den letzten drei Jahren. Die Korrelationskoeffizienten unten basieren auf 50 Tagen. Der Konsumgütersektor tauchte nur einmal in den letzten drei Jahren unter 50 auf. Der Technologiebereich tauchte nie unter 0,50 auf, da die Tech - nologien stark mit dem Markt korrelierten. Im Gegensatz dazu fiel der Korrelationskoeffizient für den Sektor der Konsumgüter weniger als 0,50 ein und der Korrelationskoeffizient für den Versorgungssektor sogar zweimal unter Null. Dieser Indikator zeigt uns, dass die Konsumgüter - und Versorgungssektoren weniger mit dem SampP 500 korrelieren als die Konsumgüter - und Technologiebranchen. Um wirklich aus Aktien zu diversifizieren, ist es oft notwendig, außerhalb der Börse zu suchen. Die nachstehende Grafik zeigt vier ETFs, die viele negative Korrelationen mit dem Aktienmarkt (SPY) aufweisen. Beachten Sie, dass die Korrelationskoeffizienten mehrmals unter Null fallen. In diesem Beispiel verwende ich auch den 50-Tage-Korrelationskoeffizienten. Die 20-jährige Anleihe-ETF (TLT) stellt Anleihen dar, die die meiste Zeit negativ mit Beständen korrelieren. Gold (rot) bewegt sich zwischen Perioden der positiven und negativen Korrelation. Insgesamt war es in den letzten drei Jahren positiver als negativ. Der Yen Trust (grün) scheint seine Zeit zwischen Perioden der positiven und negativen Korrelation aufzuteilen. Überraschenderweise zeigt der US Dollar Fund (UUP) eine Neigung, negativ mit dem Aktienmarkt korreliert zu werden. Schlussfolgerungen Der Korrelationskoeffizient gibt die Beziehung zwischen zwei Wertpapieren an. Über einen bestimmten Zeitraum bewegen sich die beiden Wertpapiere zusammen, wenn der Korrelationskoeffizient positiv ist. Umgekehrt bewegen sich die beiden Wertpapiere in entgegengesetzte Richtungen, wenn der Korrelationskoeffizient negativ ist. Die obigen Beispiele zeigen 20-Tage - und 50-Tage-Korrelationskoeffizienten. Längerfristige Anleger können 150 oder sogar 250 Tage (ein Jahr) für glattere Linien verwenden, die längerfristige Beziehungen widerspiegeln. SharpCharts Der Korrelationskoeffizient ist in SharpCharts unter Indikatoren verfügbar. Erstellen Sie zunächst ein Diagramm mit der Basis-Sicherheit, die im Symbol-Feld am oberen Rand des Diagramms (INTC) eingegeben wird. Wählen Sie im Dropdown-Menü den Korrelationskoeffizienten als Indikator aus. Drittens geben Sie das Symbol für die andere Sicherheit und den Zeitrahmen im Parameterfeld (SPX, 20) ein. Diese beiden werden durch ein Komma getrennt. Das folgende Beispiel zeigt Intel im Hauptfenster mit dem 10-Tage-Korrelationskoeffizienten im Indikatorfenster. Dies zeigt, wie Intel mit dem SampP 500 korreliert. Beachten Sie auch, dass die SampP 500 Preiszeichnung (rot gestrichelt) hinter dem Intel-Preis-Plot zum Vergleich platziert wird. Klicken Sie hier für Live-Diagramm mit dem Korrelationskoeffizienten. Es ist eine einmalige Sache, die ich selbst nicht von diesen Epidemie immunisiert wird, aber fühlen sich frei, nicht einverstanden, vorzugsweise mit relevanten Informationen amp Beweise. Meine einheitliche Antwort auf persönliche Bemerkungen wie z. B. quatBlah blah blahquot ist Whateverquot. Was in diesem Forum / in der Gesellschaft weit verbreitet ist: 1. Menschen, die emtpy Behauptungen aussuchen, ohne Beweise, um sie zu unterstützen, was auch immer sie zu viel auf System 1-Intuition anstatt System 2-kognitiver Funktion setzen, wenn sie komplexe sozialwissenschaftliche Probleme haben. Ex. Ich habe gerade entschieden, dass du nach 5 Sekunden tiefes Denken falsch liegst und bitte aus meinem Gesicht herauskommst Google - quotThinking, Fast und Slowquot 2. Die Leute können das wahre Wissen nicht von oberflächlichen Kenntnissen unterscheiden, das heißt vom Unterschied zwischen prozeduralen Kenntnissen und konzeptionellem Wissen. Ex. Ich weiß nicht, was ich spreche, aber natürlich möchte ich meine Eingabe auf Kalman Filters Google - quotprocedural Wissen vs konzeptionelle Wissensquote 3. Die Menschen wurden entweder erzogen aus ihrer Fähigkeit, Ungewissheit seit der Grundschule zu verarbeiten oder es war Teil der menschlichen Natur Alles ist richtig, oder in Sicherheit zu verbergen ist wichtiger als die Annahme des Zustandes der Relativität und Crescendo Kulmination Google - "Taleb Bücherquot quotBeing Recht oder Making Moneyquot Nach dem Rant, heres eine Kartoffel. Ich meine eine Information für dich, ciao. Anhänge: Forex Trader Success Rate (Exness) Hervorheben Sie das kausale Ereignis oder argumentieren, dass ein Ereignis ist die Korrelation, aber nicht unbedingt abhängig und erinnern Sie sich Regel 1. nie über Kampfverein sprechen Es gibt allgemeine amp kritischen Lehren, die über die Entwicklung des Handelssystems gelernt werden Phänomenalereignisse wie dieses, obwohl Im nicht Insynuating 1 Ereignis verursachte einen anderen trotz der Gegenwart der zeitlichen Priorität zu beweisen, Kausalität würde man viel stringent deterministric Prozess, die oft fehlt in komplexen Situationen mit mehreren Gegenparteien (Auch das Experiment ist nicht wiederholbar Ampere keine Kontrollgruppe) Aufrechtzuerhalten. Aber unter der Annahme, dass es Kausalität zu finden, dann ein neues, quotcausequot wurden aus der Luft geschaffen. Das war die beobachtbare, stellen Sie sich vor, wie viele unauffindbare undurchdringliche Quotcauseszur jeden Tag hergestellt wurden, dass Taleb den Begriff "Black Swanquot" prägte, um sie zu beschreiben. So ist für mich die Lehre: Als Systementwickler, obwohl ich vielleicht einen ursächlichen Zusammenhang zwischen einer gewissen Kombination von Handelsregeln und der Profitabilität gefunden habe, braucht es nur eine verkehrsbedingte Veränderung im Markt, um mein System nutzlos zu machen. Handel ist ein Spiel des Krieges.
No comments:
Post a Comment