Forexticket Correlazione Ricerca

Forex Correlazione La correlazione monete consente una migliore valutazione del rischio di una combinazione di posizioni. La correlazione misura la relazione esistente tra due coppie di valute. Per esempio, ci permette di sapere se due coppie di valute si muoveranno in modo simile o meno. Due valute correlate avranno un coefficiente vicino a 100 se si muovono nella stessa direzione e -100 se si muovono in direzioni opposte. Una correlazione vicino a 0 indica che i movimenti nei due coppie di valute non sono correlati. Come viene calcolato il calcolo della correlazione in questo sito utilizza la formula standard noto come coefficiente di quotPearson correlationquot. La lunghezza della serie è dato dal campo quotNum Periodquot. Per ulteriori informazioni sul calcolo, è possibile visitare la pagina di Wikipedia: en. wikipedia. orgwikiCorrelationanddependence Com'è i dati utilizzati Gestione dei rischi Può essere importante sapere se le posizioni aperte in un portafoglio sono correlati. Se si dispone di negoziazione aperta in tre coppie di valute che sono fortemente correlati (per esempio EURUSD, USDCHF e USDNOK), è necessario anticipare il fatto che se una delle posizioni raggiunge il suo stop-loss, poi gli altri due sono molto probabile che sia anche in perdita posizioni. In questo caso, è importante regolare la dimensione delle posizioni per evitare una grave perdita. Modifica del mercato Una modifica della correlazione, principalmente nel lungo termine, può dimostrare che il mercato sta attraversando un cambiamento. Per esempio, se EURUSD e GBPUSD sono fortemente correlati per diversi mesi e poi de-correlato, che può essere un segno che il sentimento del mercato per quanto riguarda l'EUR Andor GBP è in procinto di cambiare uno può essere vedendo l'inizio o la fine di un trend in una delle due valute. Trading UtensileriaCi sono molti tipi di ricerca correlazionale. La comunanza tra tutti i tipi di ricerca correlazionale è che esplorano le relazioni tra variabili. Dove ricerca descrittiva descritto solo ciò che stava accadendo, parla di ricerca correlazionali circa il legame tra cose diverse. E 'importante capire che la ricerca di correlazione non ci dice che la variabile A ha causato variabile B, ma piuttosto che sono in qualche modo correlati. Per esempio, se ti ho detto che c'era una correlazione tra la violenza domestica (la violenza tra i membri della famiglia a) e bowling si dovrebbe guardare in modo strano. Ma c'è una relazione tra le variabili (variabile 1- la violenza domestica, e variabile 2- bowling). Mentre sempre più persone ciotola negli Stati Uniti, la violenza domestica si verifica più. Questo significa che il bowling provoca violenza - domestico come hai avuto cattivo gioco e prendersela con una persona cara. O la violenza domestica provoca bocciodromo come si combatte con un fratello e sente il bisogno di prendersela con degli spilli. Come avete già guessed - uno non causa l'altro si verifichi, ma sono Correlate per ogni volta che la gente ciotola, posso prevedere che la violenza domestica salirà, e ogni volta che la violenza domestica scende dovrei essere in grado di trovare un corsia al bowling locale. C'è una variabile nascosta che collega due insieme. In questo caso è inverno. In inverno sempre più persone ciotola e più persone a rimanere nelle loro case (che aumenta le possibilità di violenza domestica). Direzione di una correlazione Prima di esaminare i diversi tipi di metodi di ricerca di correlazione, capire che le correlazioni possono andare in due direzioni positive e negative. Correlazione positiva . quando due variabili vanno nella direzione STESSO. Ad esempio, la violenza domestica e il bowling. Quando bowling va su, così fa la violenza domestica. Quando la violenza domestica diminuisce, così fa bowling. Correlazione negativa. qui i due variabili vanno in direzioni diverse. Ad esempio, il consumo di aglio e datazione (ora sto facendo questo uno). Il meno aglio si mangia, più si data. Quanto più si mangia l'aglio, meno la data. Una variabile andando in una direzione può essere utilizzato per prevedere l'altra variabile andando nella direzione opposta. Gli scienziati misurano la forza di una correlazione utilizzando un numero chiamato un coefficiente di correlazione. Ora non c'è bisogno di sapere come ottenere il numero, ma si dovrebbe sapere cosa significa quando lo vedi. L'intervallo numerico da -1 a 1. Se due variabili (come lo studio e gradi) hanno una correlazione sopra lo zero (come .76), allora si ha una correlazione positiva e più si studia, i voti migliori che avete. Il numero è inferiore a zero (come -.42) allora hai una correlazione negativa e quando una variabile aumenta l'altro va verso il basso (come l'aglio e la datazione). Se due variabili hanno una correlazione di zero, allora non hanno alcun rapporto con l'altro. Quanto più i numeri vanno a 1 o -1, più forte è la correlazione. La forza non ha nulla a che fare con se il numero è positivo di negativo. Una correlazione di -.88 è più forte di quello che è .56. più il numero diventa a zero (positivo o negativo), più debole è la correlazione. Tipi di correlazionali studi Ci sono molti modi diversi per mostrare una correlazione tra due variabili. Consente di discutere alcuni dei modi più popolari il metodo di indagine e osservazione naturalistica. Il metodo di indagine Forse il tipo più comune di ricerca in tutto è la ricerca di indagine. Ogni volta che si riceve una lettera per posta che chiede di prendere un minuto e rispondere ad alcune domande, o di ottenere una telefonata accattonaggio per una decina di minuti del vostro tempo per parlare di come ci si sente su. si sta verificando il metodo di indagine della ricerca. Tutte le indagini hanno una cosa in comune, fanno domande. Ora ci sono cose buone e cattive su indagini nel campo della ricerca. Il bene non importa come lo fai, internet, posta elettronica, telefono, a personalità che sono abbastanza a buon mercato. È possibile coprire grandi popolazioni di persone facilmente se si utilizza il telefono o internet. I cattivi aspetti delle indagini è che 1. il tasso di risposta è davvero basso (per ogni 100 mailing si invia, sarete fortunati ad avere uno indietro). In secondo luogo, le persone possono sdraiarsi sul sondaggio in modo da poter sempre in discussione la validità dei dati. Consente di abbattere il metodo di indagine come strumento di studio di correlazione. Fingere la nostra ipotesi era la gente più aglio mangia, meno data. In primo luogo, dobbiamo venire con alcune domande del sondaggio (finta chiedono circa la quantità di aglio uno ha mangiato negli ultimi 6 mesi e quanto hanno datato negli ultimi sesto mese). Speriamo che, quando le persone rispondono al sondaggio, vedremo che le persone che hanno dichiarato di aver mangiato un sacco di aglio hanno risposto che essi hanno datato meno (una correlazione negativa). Ma chi stiamo andando a dare l'indagine di come con tutti i tipi di studi (ad eccezione di alcuni casi di studio) bisogna scegliere un campione di persone di partecipare al sondaggio (un campione è solo un gruppo di soggetti). Dobbiamo in primo luogo identificare una popolazione di persone da cui ci si sta per ottenere il campione. La popolazione comprende chiunque può eventualmente essere scelta per far parte del campione. Se stiamo studiando le donne anoressiche e le loro abitudini di datazione che avremmo scelto un campione da una popolazione di donne anoressiche (chiedere a un tizio paffuto come me non avrebbe senso per uno studio anoressica quindi non voglio essere una parte della popolazione). Nel caso di aglio e datazione, ho intenzione di limitare la mia popolazione a singoli uomini e donne di età compresa tra 18-25 dalla zona Westchester tra (se non limito la mia popolazione, allora avrei dovuto iniziare a contattare le persone da tutto Intorno al mondo). Ora, come faccio a scegliere le persone ad essere una parte del mio campione. Chiamare in tutti i miei singoli compagni nella zona di Westchester e dare loro l'sondaggio che non sarebbe un modo molto fiera di farlo. Per rendere l'indagine valido DEVO casualmente selezionare un campione dalla popolazione. Selezione casuale significa che ogni persona nella mia popolazione ha la stessa probabilità di essere selezionato per l'indagine. Se posso fare questo, allora il mio campione ha una grande probabilità che in realtà rappresenta la più grande popolazione sto studiando. Come faccio a caso assaggiare il mio population - posso casualmente scegliere i nomi da una rubrica (ma in un modo che è ingiusto per le persone singole a Westchester che non hanno telefoni) - in altre parole, trovare un campione realmente casuale non è facile. Un altro metodo di ricerca correlazionale si chiama osservazione naturalistica (anche se è possibile anche usarlo come strumento di ricerca descrittiva pure). osservazione naturalistica è quando un ricercatore tenta di osservare i loro soggetti nel loro habitat naturale senza interagire con loro a tutti. Fingere Ho avuto un marijuana ipotesi aumenta la fame (Munchies). Se volessi usare osservazione naturalistica avrei trovato un gruppo di utenti pentola e guardarli. Io li seguirà intorno alle feste, guardarli fumo, e poi vedere se mangiano. Non avrei mai interagire con loro - ma solo guardare. Se vedo che ogni volta che un utente pentola fuma mangiano, potrei affermare che il fumo e mangiare sono correlati, ma non avrei mai sapere se il fumo ha causato il mangiare (potrebbe essere uno di un milione di altre cose). Ancora una volta, al massimo questi tipi di studi mostrano correlazione. L'apice di tutta la scienza, se è dimostrare la causalità.