Tekniske og kvantitative analytikere har anvendt statistiske prinsipper til finansmarkedet siden etableringen. Noen forsøk har vært veldig vellykkede mens noen har vært alt annet enn. Nøkkelen er å finne en måte å identifisere prisutvikling uten fallbarhet og forspenning av det menneskelige sinn. En tilnærming som kan lykkes for investorer og er tilgjengelig i de fleste kartverktøy er lineær regresjon.

Linjær regresjon analyserer to separate variabler for å definere et enkelt forhold. I kartanalyse refererer dette til variablene av pris og tid. Investorer og forhandlere som bruker diagrammer, anerkjenner oppturer og nedturer av pris som skrives ut horisontalt fra dag til dag, minutt til minutt eller uke i uken, avhengig av den evaluerte tidsrammen. De ulike markedstilnærmingene er det som gjør lineær regresjonsanalyse så attraktiv. (Lær mer om kvantitativ analyse i Kvantitativ analyse av hedgefond .)

Klokke kurve Grunnleggende
Statistikere har brukt bellkurve metoden, også kjent som en normal fordeling, for å evaluere et bestemt sett med datapunkter. Figur 1 er et eksempel på en bellkurve, som betegnes av den mørkeblå linjen. Klokkekurven representerer formen av de ulike datapunkthendelsene. Størstedelen av punktene finner normalt sted mot midten av bellkurven, men over tid svinger punktene av eller avviger fra befolkningen. Uvanlige eller sjeldne punkter er noen ganger godt utenfor den "normale" befolkningen.

Figur 1: En bellkurve, normal fordeling.

Kilde: ProphetCharts

Som et referansepunkt er det vanlig å gjennomsnittlig verdiene for å skape en gjennomsnittlig score. Den gjennomsnittlige representerer ikke nødvendigvis midten av dataene, og representerer i stedet den gjennomsnittlige poengsummen, inkludert alle eksterne datapunkter. Etter at et mål er etablert, bestemmer analytikere hvor ofte prisen avviker fra gjennomsnittet. Et standardavvik til den ene siden av gjennomsnittet er vanligvis 34% av dataene, eller 68% av datapunktene hvis vi ser på en positiv og en negativ standardavvik, som er representert av oransje pilen. To standardavvik inkluderer omtrent 95% av datapunktene, og de oransje og rosa delene blir lagt sammen. De svært sjeldne forekomsten, representert av lilla piler, forekommer i bjelkelens haler. Fordi et datapunkt som vises utenfor to standardavvik er svært sjeldent, antas det ofte at datapunktene vil bevege seg tilbake til gjennomsnittet eller regressen. (For ytterligere lesing, se Modern Portfolio Theory Stats Primer .)

Aksjekurs som datasett
Tenk om vi tok bellkurven, vendte den på sin side og lagde den på lager diagram. Dette vil tillate oss å se når en sikkerhet er overkjøpt eller oversold og klar til å gå tilbake til gjennomsnittet.I figur 2 legges den lineære regresjonsundersøkelsen til diagrammet, noe som gir investorer den blå utvendige kanalen og den lineære regresjonslinjen gjennom midten av våre prispoeng. Denne kanalen viser investorene den nåværende prisutviklingen og gir en gjennomsnittlig verdi. Ved hjelp av en variabel lineær regresjon, kan vi sette en smal kanal ved en standardavvik, eller 68%, for å opprette grønne kanaler. Selv om det ikke er en klokkekurve, kan vi se at prisen nå reflekterer klokkekurvens divisjoner, bemerket i Figur 1.

Figur 2: Illustrasjon av handel med gjennomsnitts reversering ved hjelp av fire poeng

Kilde: ProfetCharts

Handel med gjennombrudd Dette oppsettet blir enkelt handlet ved å bruke fire poeng på diagrammet, som angitt i figur 2. Nr. 1 er inngangspunktet. Dette blir bare et inngangspunkt når prisen har handlet ut til den ytre blå kanalen og har flyttet tilbake i den ene standardavvikslinjen. Vi stoler ikke bare på å ha prisen som en outlier fordi det kan komme enda lenger ut. I stedet ønsker vi at den eksterne hendelsen skal ha funnet sted og prisen for å gå tilbake til gjennomsnittet. Et trekk tilbake innen den første standardavviket bekrefter regresjonen. (Sjekk ut hvordan forutsetningene til teoretiske risikomodeller sammenligner med den faktiske markedsytelsen, les Volatilitetens bruk og grenser .)

Nr. 2 gir et stopp-poeng i tilfelle årsaken til utjevningene fortsetter å påvirke prisen negativt. Ved å angi stopp-ordre defineres handelens risikobeløp enkelt.

To prismål på nr. 3 og nr. 4 vil bli satt til lønnsomme utganger. Vår første forventning med handel var å gå tilbake til den gjennomsnittlige linjen, og i figur 2 er planen å avslutte halvparten av stillingen nær $ 26. 50 eller gjeldende middelverdien. Det andre målet fungerer under forutsetning av en fortsatt trend, så et annet mål vil bli satt i den motsatte enden av kanalen for den andre standardavvikslinjen, eller $ 31. 50. Denne metoden definerer en investors mulige belønning.

Figur 3: Fyller gjennomsnittsprisen

Kilde: ProphetCharts

Over tid vil prisen bevege seg opp og ned, og den lineære regresjonskanalen vil oppleve endringer ettersom gamle priser faller av og nye priser vises. Mål og stopp bør imidlertid forbli det samme før gjennomsnittlig prismål fylles (se figur 3). På dette tidspunktet har en fortjeneste blitt låst inn og stoppet skal flyttes opp til den opprinnelige inngangsprisen. Forutsatt at det er et effektivt og flytende marked, bør resten av handelen være uten risiko. (Lær mer i Arbeid gjennom den effektive markedshypotesen .)

Figur 4: Fylling av gjennomsnittlig pris.

Kilde: ProphetCharts

Husk at en sikkerhet ikke trenger å lukke til en bestemt pris for at bestillingen skal fylles ut; det trenger bare å nå prisen intradag. Du kan ha blitt fylt på det andre målet i noen av de tre områdene i figur 4.
Virkelig Universal
Teknikere og kvanthandlere jobber ofte med et system for en bestemt sikkerhet eller lager og finner at de samme parametrene ikke vil arbeid på andre verdipapirer eller aksjer.Den elegante lineære regresjonen er at sikkerhetsprisen og tidsperioden bestemmer systemparametrene. Bruk disse verktøyene og reglene som er definert i denne artikkelen om ulike verdipapirer og tidsrammer, og du vil bli overrasket over dens universelle natur. (For ytterligere lesing, se Bedre porteføljen din med alfa og beta og stilemateriell i finansiell modellering .)