Forex trading sannolikheter statistik

Sannolikhet: Det bästa av båda världarna Beslutet att ta kontroll över din ekonomiska framtid genom att handla marknaderna är spännande och befriande. Men det finns många beslut kvar att göra, inklusive marknadstillval och önskad innehavstid. Det enskilt viktigaste beslutet kan vara handelsstil: Hur näringsidkaren kommer att välja och driva affärer. De två vanligaste metoderna är diskretionära och mekaniska eller systemgenererade. Många handlare kämpar med diskretionär handel på grund av sin inneboende flexibilitet och subjektivitet, vilket ger för mycket utrymme för känslomässiga beslut. Omvänt kämpar andra med att använda rent mekaniska, automatiserade system på grund av deras styvhet och komplexitet. Det finns ett tredje alternativ som ofta förbises: Sannolikhetsbaserad handel. Med den omfattande antagandet av kalkylbladstillämpningar som Excel och spridningen av tillförlitliga intradagdata kan handlare undvika många fallgropar av diskretionära och systematiska metoder, samtidigt som de åtnjuter fördelarna med varandra. Här undersöker wersquoll fördelarna och nackdelarna med dessa två tillvägagångssätt och visar varför ett hybrid-tillvägagångssätt baserat på sannolikhetsbaserat utförande kan vara den optimala metoden för många detaljhandlare. Den diskretionära näringsidkaren Den diskretionära näringsidkaren kan fatta beslut baserade på grundläggande, tekniska eller en kombination av båda. Han kan göra handelsbeslut baserade på tolkning av prisdiagram med indikatorer och prismönster men har inte svåra och snabba regler baserade på prisåtgärder. Detta tillvägagångssätt är tilltalande eftersom det ger en känsla av kontroll som är attraktiv för många. Andra fördelar är: Enkelt att lära sig grunderna Frihet och flexibilitet att anpassa varje handel efter behov. Klagomål till många handlares självständiga karaktär Även om känslan av kontroll lockar de flesta handlare, är det slumpmässan av framgång som slår in även den mest slående individen. Det är allmänt accepterat att de allra flesta självstyrda handlare använder diskretionära tekniker och att mer än 90 av dem misslyckas. Många tror att det är på grund av dålig penninghantering. Och medan det är sant, är dålig penninghantering ofta en biprodukt av falska förväntningar när det gäller lätthet och snabbhet för att uppnå en konsekvent framgång. Med positiva och kanske naiva förväntningar, förvirrar den nya handlaren lätt att vinna affärer med skicklighet och förlorar handel med otur. Värre, sannolikhetslagen kan sammanfoga att måla en extremt vilseledande bild. Relaterade artiklar Vad är oddsen för att göra en vinnande handel När många av oss tänker på sannolikheter är det första som kommer att tänka på en myntkastning - ha en chans att ha rätt på en given kasta. Kan någonting så enkelt som ett myntkast effektivt tillämpas på marknaden Det kan åtminstone ge oss några verktyg för att närma sig marknaderna, och det kan tillämpas på många fler sätt än man kan förvänta sig. En aktörs nuvarande syn på sannolikhet kan vara helt fel, och de kan mycket väl vara varför de inte gör pengar på marknaderna. Denna artikel är en introduktion till sannolikheten för handel och till en vanligt förbisedd men integrerad del av det finansiella systemet - statistiken. Var inte rädd av ordstatistiken allt kommer att förklaras på vanlig engelska och utan många siffror eller formler. Förstå myntet på kort sikt. vad som helst kan hända det är därför myntkastet är en lämplig analogi för aktiemarknaden. Låt oss anta att det vid ett givet tillfälle kunde lagras lika lätt som det skulle kunna röra sig ner (även i ett intervall går lagren upp och ner). Således är vår sannolikhet att göra vinst (om kort eller lång) på en position 50. Medan förhoppningsvis ingen skulle göra helt slumpmässiga kortfristiga affärer kommer vi att börja med detta scenario. Om vi ​​har lika stor sannolikhet för att få en snabb vinst (som en myntkastning), visar en vinst eller förlust av vad framtida resultat kommer att vara Nej Inte på slumpmässiga affärer. Detta är en vanlig missuppfattning. Varje händelse har fortfarande en 50 sannolikhet, oavsett vilka resultat som kom före. Runs händer i slumpmässiga 5050 händelser. En körning avser ett antal identiska resultat som uppträder i rad. Här är en tabell som visar sannolikheten för en sådan lopp med andra ord, oddsen om att vända ett visst antal huvuden eller svansar i rad. Här är där vi stöter på problem. Låt oss säga att vi just har gjort fem lönsamma affärer i rad. Enligt vårt bord, vilket ger oss sannolikheten för att vara rätt (eller fel) fem gånger i rad baserat på en 50 chans, har vi redan övervunnit några allvarliga odds. Oddsen att få den sjätte lönsamma handeln ser extremt avlägsen, men det är faktiskt inte så. Våra odds för framgång är fortfarande 50 Folk förlorar tusentals dollar på marknaderna (och i kasinon) genom att inte inse detta. Anledningen är att oddsen från vårt bord är baserad på osäkra framtida händelser och sannolikheten att de kommer att inträffa. När vi har avslutat en körning av fem framgångsrika affärer är dessa branscher inte längre osäkra. Vår nästa handel startar en ny potentiell körning, och efter resultaten är in för varje handel, börjar vi bakom bordet varje gång. Det innebär att varje handel har 50 chanser att träna. Anledningen till att detta är så viktigt är att ofta när handlare kommer in på marknaden, misstar de en sträng vinst eller förluster som antingen skicklighet eller brist på skicklighet. Det här är helt enkelt inte sant. Huruvida en kortfristig näringsidkare gör flera affärer eller en investerare gör bara ett fåtal affärer om året, måste vi analysera resultaten av deras affärer på ett annat sätt för att förstå om de bara är lyckliga eller faktiska färdigheter är inblandade. Statistik gäller på alla tidslinjer, och det här är vad vi måste komma ihåg. Ovanstående exempel gav ett korttidsexempel baserat på en 50 chans att vara rätt eller fel. Men gäller det på lång sikt Mycket mycket så. Anledningen är att även om en näringsidkare endast kan ta långsiktiga positioner, kommer han eller hon att göra färre affärer. Således tar det längre tid att uppnå data från tillräckligt många affärer för att se om enkel tur är inblandad eller om det var skicklighet. En kortfristig näringsidkare kan göra 30 affärer per vecka och visa en vinst varje månad i två år. Har denna handlare övervunnit oddsen med verklig skicklighet Det verkar så, eftersom oddsen att ha en löpning på 24 lönsamma månader är extremt sällsynt om inte oddsen har skiftat mer till hans fördel på något sätt. Vad sägs om en långsiktig investerare som har gjort tre affärer under de senaste två åren som har varit lönsam Är den här näringsidkaren uppvisar kompetens Inte nödvändigtvis. För närvarande har denna näringsidkare en löpning på tre går, och det är inte svårt att åstadkomma även från helt slumpmässiga resultat. Läran här är att kunskapen inte bara återspeglas på kort sikt (oavsett om det är en dag eller ett år, det kommer att skilja sig från handelsstrategi) det kommer också att reflekteras på lång sikt. Vi behöver tillräckligt med handelsdata för att bestämma om en strategi är tillräckligt stor för att övervinna slumpmässiga sannolikheter. Och även med detta står vi inför en annan utmaning: Medan varje handel är en händelse, så är det en månad och ett år då handeln placerades. En näringsidkare som placerat 30 trades i veckan har övervunnit de dagliga oddsen och de månatliga oddsna under ett gott antal perioder. Idealt sett skulle bevisa strategin över några år förlänga all tvivel om att lycka var inblandad på grund av ett visst marknadsförhållande. För att vår långsiktiga näringsidkare gör affärer som varar mer än ett år, kommer det att ta flera år att bevisa att hans strategi är lönsam över denna längre tid och under alla marknadsförhållanden. När vi överväger alla tidsramar och alla marknadsförutsättningar börjar vi faktiskt se hur vi kan vara lönsamma på alla tidsramar och hur man flyttar oddsen mer på vår sida, och uppnår större än en slumpmässig 50 chans att vara rätt. Det är värt att notera att om vinst är större än förluster, kan en näringsidkare vara rätt mindre än 50 av tiden och fortfarande göra vinst. Hur lönsamma handlare tjäna pengar Så det är uppenbarligen att människor tjänar pengar på marknaderna, och det är inte bara för att de har haft en bra löp. Hur får vi oddsen till vår fördel? De lönsamma resultaten kommer från två begrepp. Den första är baserad på vad som diskuterats ovan - att vara lönsamt i alla tidsramar eller åtminstone vinna mer i vissa perioder än förlorat i andra. Det andra konceptet är det faktum att trender finns på marknaderna, och det gör inte längre marknaderna en 5050-spelning som i vårt myntutssexempel. Aktiekurserna tenderar att springa i en viss riktning över tidsperioder, och de har gjort detta upprepade gånger över marknadshistoria. För de av er som förstår statistik visar det sig att det går att gå (trender) i aktier. Således slutar vi med en sannolikhetskurva som inte är normal (kom ihåg att klockkurvan som dina lärare alltid talade om) men är skevade och brukar kallas en kurva med en fet svans (se diagrammet nedan). Det innebär att handlare kan vara lönsamma konsekvent om de använder trender, även om det är på en extremt kort tidsram. Om trender finns, och vi kan inte längre ha en slumpmässig sampling av data (handlar), eftersom en förspänning i dessa branscher sannolikt kommer att återspegla en trend, varför är det 50 chansexemplet ovan användbart. Anledningen är att lektionerna fortfarande är giltiga. En näringsidkare bör inte öka sin positionsstorlek eller ta större risk (i förhållande till positionsstorlek) helt enkelt på grund av en sträng vinst, vilket inte skulle antas uppstå som ett resultat av skicklighet. Det innebär också att en näringsidkare inte ska minska positionens storlek efter att ha haft en lång lönsam löptid. Denna information ska vara bra nyheter. Nya handlare kan ta tröst i det faktum att deras undersökta handelssystem kanske inte är felaktigt men snarare upplever en slumpmässig körning av dåliga resultat (eller det kan fortfarande behöva vissa raffineringar). Det bör också sätta press på de som har varit lönsamma att kontinuerligt övervaka sina strategier så att de är lönsamma. Denna information kan också hjälpa investerare när de analyserar fonder eller hedgefonder. Handelsresultat publiceras ofta och visar spektakulära avkastningar med att veta lite mer om statistik kan hjälpa oss att bedöma om dessa avkastningar sannolikt kommer att fortsätta eller om avkastningen bara råkar vara en slumpmässig händelse. Ett förhållande som utvecklats av Jack Treynor som mäter avkastning som förvärvats över det som kunde ha blivit förtjänat på en risklös. Återköp av utestående aktier (återköp) av ett företag för att minska antalet aktier på marknaden. Företag. En skatteåterbäring är en återbetalning av skatter som betalas till en individ eller hushåll när den faktiska skatteskulden är mindre än beloppet. Det monetära värdet av alla färdiga varor och tjänster som produceras inom ett land gränsar under en viss tidsperiod. Den takt som den allmänna prisnivån på varor och tjänster ökar och följaktligen köpkraften hos. Merchandising är någon form av att främja varor eller tjänster för detaljhandel, inklusive marknadsföringsstrategier, bildskärmsdesign och. MÅSTE LÄS 8211 Hur statistik kan hjälpa till med handel Statistiken är en matematisk vetenskapsområde som gäller insamling, klassificering, presentation, tolkning och analys av data. Låter bekant Det borde, för det här är valutamarknaden allt om. Statistik. Forex marknaden är totalt oförutsägbar men ändå förutsägbar under vissa förutsättningar. Vad som är sant för långsiktigt bild kanske inte är sant för kort sikt och vanligtvis är det här sättet är. Statistik är en disciplin som ger oss en viktig fördel när vi handlar forex. Detta är inte en artikel om statistik, it8217s en artikel om hur statistik kan vara användbar i valutahandel och vilka principer bör alltid ha i åtanke när du handlar. 1. Övergripande marknadsrörelser kan förutsägas men under vissa omständigheter kan vissa rörelser förutsägas, vilket är hur vinsterna görs. Naturligtvis förlorar 95 av handlare sina pengar, men det här händer bara för att de inte har någon aning om vad handel verkligen är. Handel är statistik. 8220Today EURUSD kommer att gå upp8221 8211 Detta är ett grundläggande felaktigt uttalande, under inga omständigheter. 8220EURUSD kommer sannolikt att gå upp idag8221 8211 detta är rätt uttalande. I forex handlar vi inte om certituder, vi handlar bara om sannolikheter. 2. Historia tenderar att upprepa sig själv. Detta är den mest grundläggande regeln för teknisk analys. Faktum är att om detta hade varit sant, ingen, och jag menar att ingen skulle ha gjort vinster från valutamarknaden. Men lyckligtvis är handel inte spelande och historia tenderar att återkomma. Det förflutna återfinns, men vissa aspekter av det upprepas om och om igen. Det är upp till oss att upptäcka dem. 3. Vilket system som helst kan vara lönsamt under en mycket kort tidsperiod. Även det mest dumma systemet kan vara väldigt lönsamt för en dag eller två men det går naturligtvis misslyckat över en lång tid. Och nu är tiden för lagen eller stora tal att förklaras. Enligt sin definition Lag av stora tal 8220 är en stämning som beskriver resultatet av att utföra samma experiment ett stort antal gånger. Enligt lagen bör medelvärdet av resultaten från ett stort antal försök vara nära det förväntade värdet och tenderar att bli närmare när fler försök utförs.8221 Vad betyder det egentligen Ett mynt har två sidor. Om du kastar ett mynt är sannolikheten att du kommer upp huvudet och svansen 12,5 50. Om du slänger ett mynt 10 gånger kan allt hända, du kan till och med få 10 huvuden eller 10 svansar i rad, även om den totala sannolikheten är 50 eftersom antalet försök helt enkelt är för kort och statistiskt inte signifikant. Men om du kasta ett mynt 10.000 gånger förändras saker. Du kommer att få ett resultat mer nära den totala sannolikheten för 50, något som 4,999 huvuden och 5,001 svansar. Hur är storlekslagen viktig i analysen av valutasystem Först och främst säger den att korta resultat betyder ingenting. Något dåligt system kan vara 10, 20 eller till och med 50 vinner i rad men det är ändå garanterat att misslyckas på lång sikt. Antag att det för 2 dagar inte finns några grundläggande faktorer alls. Som ett resultat går marknaden upp och ner med 50 pips och stödresistansnivåer bryts inte. Om du köper när marknaden berör den lägre nivån och säljer när den berör den övre nivån kan du tjäna bra vinster ... tills de första stora effekterna träffar. Samma händer om marknadsutvecklingen. Fortsätt handla med trenden och tjäna bra vinster ... tills trenden slutar. Systemets långsiktiga robusthet måste testas först innan den används live. Ett bra system måste kunna överleva över olönsamma perioder utan många förluster och vinna allt tillbaka plus mycket mer under lönsamma perioder. 4. Antal branscher återspeglar systemets robusthet. Antalet affärer i sig är inte relevant om det tas ur sammanhanget. Till exempel säger let8217s att vi har ett system som gör 1 000 affärer per år. Är det ett robust system Svaret är 8220we don8217t know8221 även om antalet o handlar är stort. Varför För ett år gick det inte igenom alla marknadsaspekter. Om det gör 13 000 affärer under 13 år och förblir lönsamt med 13 x X så ja, det8217 är ett bra system. Om det gör 13 000 affärer under 13 år utan vinst, är det inte ett bra system. Det överlever, men it8217s kurva är endast anpassad för en enda marknadsaspekt. Om det gör 3 000 affärer under 13 år och är lönsamt, är det fortfarande ett dåligt system. Varför Om det inte handlade under ett okänt marknadsförhållande, är det en kurva som endast är anpassad för en enda marknadsaspekt. Om det gör 13 000 affärer och vinsten fördubblas (I8217m nämner inget om drawdown här) betyder det att det gjorde X under ett år och X under 12 år, en mycket ojämn fördelning av vinsten. 5. Varje system kan vara lönsamt vid backtests endast om många regler läggs till. Lägga till flera regler betyder kurvmontering på it8217s renaste form. Systemet kommer att misslyckas med direkt handel eftersom statistisk relevans förstörs. Dessa regler kan inte vara giltiga för framtida marknader, även om de arbetade tidigare. Kurvmontering genom att lägga till flera regler är ett knep som används av kommersiella EA-leverantörer. Jag kan berätta om systemet är kurvan fyllt bara titta på sin egenkapitalkurva. Kortfristiga regler som inte ger mening på lång sikt läggs till för att dölja drawd0wn-perioderna (till exempel 8220handeln är inte handel mellan 12.03.2007 och 30.04.20078221). Om aktiekurvan pekar rakt upp så är it8217s det första tecknet på kurvanpassning, that8217s varför jag tycker om fula utseendekapitalkurvor visar tydligt neddragningsperioden. Statistiska principer och metoder är ovärderliga verktyg i forex, ignorera dem och gör sig redo att misslyckas. I följande artiklar kommer jag att förklara två av de mest använda statistiska metoderna som hjälper till att testa robustheten i våra system: Monte Carlo och Walk Forward. Men först kan ett praktiskt exempel hjälpa till. Statistik bidrar också till att utveckla framgångsrika handelssystem. Innan jag tänker på ett system behöver jag en tydlig titt på långsiktig bild. Jag behöver veta hur många pips per dag ett visst par flyttar. Det valda paret för denna studie är EURUSD. Använda 13 år Alpari UK inga håldata här är mina resultat: Mellan 0 8211 60 pips - gt 311 dagar Mellan 60 8211 90 pips - gt 850 dagar Mellan 90 8211 120 pips - gt 847 dagar Mellan 120 8211 150 pips - gt 586 dagar Mellan 150 8211 180 pips - gt 326 dagar Mellan 180 8211 210 pips - gt 214 dagar Mellan 210 8211 600 pips - gt 286 dagar Genom att studera tabellen ovan märker jag att marknaden ofta rör sig mellan 60 och 150 pips (850 847 586 2280 dagar ut av totalt 3420 dagar vilket betyder 66). Den första tanken som kommer in i mitt sinne är att handla återköp. Till exempel, om trenden går upp, väntar jag på en liten retracement och köper EURUSD (2 och 4 Elliot-vågor, mitt hopp är att fånga vågor 3 och 5, se artikeln om hur valutamarknaden går). Men hur länge är den 2 eller 4-våg jag vet inte, så jag lät MT4 optimizer få reda på det bästa alternativet. Gå lång regel: trenden gick rakt upp föregående dag (Close1-Open1gt0) och priset återställer en viss procent av tidigare High 8211 tidigare Low. retracementupLow1 (procent (High1-Low1)) Gå kort regel: trenden gick ner under föregående dag (Close1-Open1lt0) och priset återställer en viss procent av tidigare High 8211 tidigare Low. retracementdownHigh1- (procent (High1-Low1)) Stopp förlust och ta vinst är inte mer än 150 pips vardera. Tog mig 20 minuter för att koda det här systemet, här är backtest: Efter 30 sekunder med att titta på aktiekurvan avvisade jag det från början eftersom det verkar vara bara ett marknadsförhållande, se min gröna kvadrat. Det fungerade bra mellan 2007-2009 och inte så bra resten av åren. Maximal drawdown under 13 år är 2000 pips och total vinst är 10 000 pips. 10 00013 769 pips i genomsnitt per år för maximal risk för 2.000 pips. Så belöningen: risk ratio är 1: 3 vilket är ganska dåligt, för att inte nämna att tidigare prestanda inte är en garanti för framtida prestanda. Men historien tenderar att upprepa sig själv. Nu ser du varför statistiken är så användbar när det gäller Forex trading Tack för din tid Om du haft den här artikeln, vänligen dela länken. Kunskap och delning är makt Zamolxis Tradind System Prenumerera och ladda ner ZamolxisTrading med gaussiska modeller av statistik Carl Friedrich Gauss var en lysande matematiker som bodde i början av 1800-talet och gav världens kvadratiska ekvationer, metoder för minsta kvadratanalys och normal fördelning. Även om Pierre Simon LaPlace betraktades som den ursprungliga grundaren av normalfördelningen 1809, fick Gauss ofta krediten för upptäckten, eftersom han skrev om konceptet tidigt och det har varit föremål för mycket studier av matematiker i 200 år. Faktum är att denna distribution ofta kallas Gaussian Distribution. Hela undersökningen av statistik härstammar från Gauss och lät oss förstå marknader. priser och sannolikheter bland andra applikationer. Modern terminologi definierar den normala fördelningen som klockkurvan med normala parametrar. Och eftersom det enda sättet att förstå Gauss och klockkurvan är att förstå statistik kommer denna artikel att bygga en klockkurva och applicera den på ett handelsexempel. Medel, Median och Mode Det finns tre metoder för att bestämma fördelningar: medelvärde. median och läge. Medlen är fakturerade genom att lägga till alla poäng och dela med antalet poäng för att få genomsnittet. Median är fakturerad genom att lägga till de två mellannivåerna i ett prov och dela med två, eller helt enkelt bara ta medeltalet från en ordinär sekvens. Läge är det vanligaste av numren i en fördelning av värden. Den bästa metoden för att få insikt i en talföljd är att använda betyder eftersom det är medelvärdet för alla tal och är sålunda mest reflexiva för hela distributionen. Detta var den gaussiska inställningen, och hans föredragna metod. Vad vi mäter här är parametrar för central tendens, eller för att svara på var våra provresultat leder. För att förstå detta måste vi plotta våra poäng som börjar med 0 i mitten och plot 1, 2 och 3 standardavvikelser till höger och -1, -2 och -3 till vänster, i förhållande till medelvärdet. Noll hänvisar till distributionsmedelvärdet. (Många hedgefonder genomför matematiska strategier. För att läsa mer, läs Kvantitativ analys av hedgefonder och multivariata modeller: Monte Carlo-analysen.) Standardavvikelse och varians Om värdena följer ett normalt mönster kommer vi att hitta 68 av alla poäng som kommer att falla inom -1 och 1 standardavvikelser faller 95 inom två standardavvikelser och 99 faller inom tre standardavvikelser av medelvärdet. Men det här räcker inte för att berätta om kurvan. Vi behöver bestämma den faktiska variansen och andra kvantitativa och kvalitativa faktorer. Varianter svarar på hur spridningen av vår distribution är. Det kan finnas faktorer i möjligheterna till varför avvikelser i vårt urval och hjälper oss att förstå dessa outliers och hur de kan identifieras. Till exempel, om ett värde faller sex standardavvikelser över eller under medelvärdet kan det klassificeras som en outlier för analysens syfte. Standardavvikelser är en viktig metrik som bara är variansens ruta. Moderna termer kallar denna dispersion. Vid en Gauss-fördelning kan vi känna till procentandelen av de poäng som faller inom plus eller minus 1, 2 eller 3 standardavvikelser från medelvärdet, om vi vet medel - och standardavvikelsen. Detta kallas förtroendeintervallet. Så här vet vi att 68 fördelningar faller inom plus eller minus 1 standardavvikelse, 95 inom plus eller minus två standardavvikelser och 99 inom plus eller minus 3 standardavvikelser. Gauss kallade dessa sannolikhetsfunktioner. (För mer information om statistisk analys, kolla in Förstå volatilitetsåtgärder.) Skew och Kurtosis Hittills har den här artikeln varit en förklaring av medelvärdet och de olika beräkningarna som hjälper oss att förklara det närmare. När vi en gång hade ritat våra distributionspoäng, drog vi i grunden vår klockkurva framför alla poäng, förutsatt att de hade normala egenskaper. Så här räcker det inte för att vi har svansar på vår kurva som behöver förklaring för att bättre förstå hela kurvan. För att göra detta går vi till tredje och fjärde stunderna av statistiken över fördelningen kallad skew och kurtosis. Sätsak av svans mäter asymmetri av fördelningen. En positiv skev har en avvikelse från det medelvärde som är positivt och vridet rätt, medan en negativ skev har en avvikelse från det genomsnittliga snedställda väsentligen, har fördelningen en tendens att vara skevad på en viss sida av medelvärdet. En symmetrisk skev har 0 varians som bildar en perfekt normal fördelning. När klockkurvan ritas först med en lång svans. detta är positivt. Den långa svansen i början före klumpkurvan klarar sig negativt skevad. Om en fördelning är symmetrisk kommer summan av kubade avvikelser över medelvärdet att balansera de kubade avvikelserna under medelvärdet. En snedställd rätt fördelning kommer att ha en skev större än noll, medan en skev vänster fördelning kommer att ha en skev mindre än noll. (Kurvan kan vara ett kraftfullt handelsverktyg: för mer relaterad läsning hänvisas till aktiemarknadsrisk: Wagging the Tails.) Kurtosis förklarar fördelningens topp - och värdekoncentrationsegenskaper. Ett negativt överskott av kurtos. kallad platykurtos kännetecknas som en ganska platt fördelning där det finns en mindre koncentration av värden runt medelvärdet och svansarna är betydligt fetare än en mesokurtisk (normal) fördelning. Å andra sidan innehåller en leptokurtisk fördelning tunna svansar, eftersom mycket av data är koncentrerad till medelvärdet. Skew är viktigare för att bedöma handelspositioner än kurtosis. Analys av räntebärande värdepapper kräver noggrann statistisk analys för att bestämma volatiliteten i en portfölj när räntorna varierar. Modeller för att förutsäga rörelseriktningen måste vara en faktor i skævhet och kurtos för att prognostisera en obligationsportföljs resultat. Dessa statistiska begrepp tillämpas vidare för att bestämma prisrörelser för många andra finansiella instrument. såsom aktier, optioner och valutapar. Skews används för att mäta optionspriser genom mätning av underförstådda volatiliteter. Applicera den för handel Standardavvikelseåtgärder volatilitet och frågar vilken typ av resultatavkastning som kan förväntas. Mindre standardavvikelser kan innebära mindre risk för ett lager, medan högre volatilitet kan innebära en högre osäkerhet. Traders kan mäta stängningspriser från genomsnittet eftersom det är dispergerat från medelvärdet. Dispersionen mäter då skillnaden från verkligt värde till medelvärde. En större skillnad mellan de två innebär en högre standardavvikelse och volatilitet. Priser som avviker långt ifrån medelvärdet återgår ofta till medelvärdet, så att handlare kan utnyttja dessa situationer. Priser som handlar i ett litet sortiment är redo för en paus. Den ofta använda tekniska indikatorn för standardavvikshandlingar är Bollinger Band. eftersom de är ett mått på volatilitet som är inställd på två standardavvikelser för övre och nedre band med ett 21-dagars glidande medelvärde. Gaussdistributionen var bara början på förståelsen av marknadssannolikheter. Det ledde senare till Time Series och Garch Models. liksom fler tillämpningar av skew som Volatility Smile. Ett förhållande som utvecklats av Jack Treynor som mäter avkastning som förvärvats över det som kunde ha blivit förtjänat på en risklös. Återköp av utestående aktier (återköp) av ett företag för att minska antalet aktier på marknaden. Företag. En skatteåterbäring är en återbetalning av skatter som betalas till en individ eller hushåll när den faktiska skatteskulden är mindre än beloppet. Det monetära värdet av alla färdiga varor och tjänster som produceras inom ett land gränsar under en viss tidsperiod. Den takt som den allmänna prisnivån på varor och tjänster ökar och följaktligen köpkraften hos. Merchandising är någon form av att främja varor eller tjänster för detaljhandel, inklusive marknadsstrategier, bildskärmsdesign och.