Oggetti

Descrizione

dta reg (aaaa-mm-gg)

Body

<h1>&nbsp;</h1>
Questa pagina descrive il progetto di ricerca intrapreso da <a href="http://www.forexhit.com">forexhit.com</a> per scoprire i periodi di correlazione che sono pi&ugrave; adatti per il monitoraggio a breve termine e le correlazioni giornaliere a lungo termine tra la moneta pairs.The obiettivo di questo progetto era di scoprire se ci sono periodi di correlazione (a breve ea lungo termine) che sono sempre meglio degli altri in termini di corrispondenza con il giorno per giorno le fluttuazioni dei prezzi.
La corrispondenza di un periodo correlazione con le oscillazioni giornaliere &egrave; stata misurata prendendo la media dei quotidiani differenze tra il coefficiente di correlazione e il coefficiente di proporzionalit&agrave;.
Il coefficiente di correlazione &egrave; stato calcolato per N giorni indietro a partire dal giorno precedente (N &egrave; la lunghezza del periodo di correlazione). Ad esempio, quando era 50 N, il coefficiente di correlazione &egrave; stato calcolato utilizzando i prezzi di chiusura degli ultimi 50 giorni di borsa aperta a partire da chiusura di ieri.
Il coefficiente di proporzionalit&agrave; &egrave; stato calcolato confrontando le distanze tra i livelli di Open, High, Low e Close che le due coppie hanno mostrato nel corso di ogni giornata di negoziazione. Lo scopo di questo coefficiente era di determinare il grado di effettiva corrispondenza tra i movimenti delle due coppie dei relativi pip distanze tra i quattro livelli di prezzo che vengono registrati nel loro candele quotidiane. Il coefficiente di proporzionalit&agrave; pu&ograve; anche essere pensato come una proxy per la correlazione giornaliero tra le coppie - o come un metodo per stimare la correlazione giornaliero tra le due coppie utilizzando solo i livelli registrati nel loro quotidiano candeliere e non portare il oraria o di 30 minuti grafici per lo stesso giorno. Il coefficiente di proporzionalit&agrave; &egrave;, dunque, calcolata in modo tale da essere facilmente paragonabile al coefficiente di correlazione. Prendendo la differenza quotidiana tra questi due coefficienti consentiti, in sostanza, per misurare quanto bene la correlazione giornaliera calcolata su N giorni immediatamente precedenti corrispondeva con la correlazione intraday del giorno successivo.
Entrambi i coefficienti e la loro differenza sono stati calcolati per ogni giorno di negoziazione per gli ultimi 4 anni. Quindi, la media &egrave; stata presa di tutte le differenze giornaliere tra questi due coefficienti. Pi&ugrave; piccola &egrave; la differenza media tra i coefficienti &egrave;, migliore &egrave; la correlazione periodo prevede il movimento relativo prezzo delle due coppie in futuro (il giorno successivo) e, quindi, il pi&ugrave; &egrave; utile per la pratica applicazione.
Questo calcolo &egrave; stato fatto passare attraverso per 197 periodi diversi di correlazione (a partire da 3 giorni a 200 giorni) per quindici diverse combinazioni coppia di valute. Per ogni combinazione coppia di valute un grafico di dispersione &egrave; stato creato che tracciato il livello della corrispondenza del periodo di correlazione al movimento prezzo giornaliero per ciascuno dei 197 periodi che sono stati testati. Le seguenti sono le combinazioni di coppie di valuta che sono stati utilizzati in questa analisi:
<table border="1" cellspacing="0" cellpadding="0"><colgroup> <col width="26" /> <col width="64" /> </colgroup>
<tbody>
<tr>
<td width="26" height="17">1</td>
<td width="64">USDCAD &amp; EURUSD</td>
</tr>
<tr>
<td height="17">2</td>
<td>USDCAD &amp; USDJPY</td>
</tr>
<tr>
<td height="17">3</td>
<td>USDCAD &amp; GBPUSD</td>
</tr>
<tr>
<td height="17">4</td>
<td>USDCAD e USDCHF</td>
</tr>
<tr>
<td height="17">5</td>
<td>AUDUSD &amp; USDCAD</td>
</tr>
<tr>
<td height="17">6</td>
<td>AUDUSD &amp; EURUSD</td>
</tr>
<tr>
<td height="17">7</td>
<td>AUDUSD &amp; USDJPY</td>
</tr>
<tr>
<td height="17">8</td>
<td>AUDUSD &amp; GBPUSD</td>
</tr>
<tr>
<td height="17">9</td>
<td>AUDUSD &amp; USDCHF</td>
</tr>
<tr>
<td height="17">10</td>
<td>GBPUSD &amp; USDJPY</td>
</tr>
<tr>
<td height="17">11</td>
<td>EURUSD &amp; USDJPY</td>
</tr>
<tr>
<td height="17">12</td>
<td>EURUSD e GBPUSD</td>
</tr>
<tr>
<td height="17">13</td>
<td>USDJPY e USDCHF</td>
</tr>
<tr>
<td height="17">14</td>
<td>EURUSD e USDCHF</td>
</tr>
<tr>
<td height="18">15</td>
<td>GBPUSD &amp; USDCHF</td>
</tr>
</tbody>
</table>
Nota : &egrave; possibile scaricare tutti i grafici che sono stati creati in questo progetto in un unico file PDF - <a href="correlation%20periods.pdf">periods.pdf correlazione</a> (richiede Adobe Acrobat Reader) .
Una volta che i tutti i grafici sono stati tracciati &egrave; emerso che la maggior parte delle curve di corrispondenza raggiunto i minimi intorno a due periodi - di 40 e 120 giorni . Questa tendenza &egrave; diventato pi&ugrave; chiaro quando i 15 curve sono state sovrapposte in un unico grafico. Di seguito sono riportati i due grafici sovrapposti - uno mostra solo le curve di corrispondenza, mentre l'altro aggiunge etichette periodo di correlazione ai punti sulle curve di corrispondenza. Poich&eacute; tutte le coppie includono dollaro americano, i nomi delle combinazioni di coppie in queste tabelle sono stati accorciati, escludendo il "USD" dai nomi delle coppie.
In entrambi i grafici di sovrapposizione dei 40 e 120 periodi di correlazione sono stati segnati con linee nere verticali. Queste linee lo rendono facile vedere che la maggior parte delle curve di corrispondenza inizia a salire dopo che passano questi periodi di correlazione (cio&egrave; la corrispondenza si indebolisce). Per confermare che questo era effettivamente la tendenza generale &egrave; stata calcolata una curva media da tutte le 15 curve (quadrati neri sui grafici di cui sopra) e dei suoi punti ordinati in ordine crescente - a partire dalla migliore corrispondenza (minima differenza media tra i coefficienti giornaliere di proporzionalit&agrave; e di correlazione). Di seguito sono i periodi di correlazione 20 che corrispondono ai primi 20 punti nella lista (che ha un totale di 197 punti in esso).
<table border="1" cellspacing="0" cellpadding="0"><colgroup> <col width="26" /> <col width="64" /> </colgroup>
<tbody>
<tr>
<td align="right" width="26" height="17">1</td>
<td align="right" width="64">38</td>
</tr>
<tr>
<td align="right" height="17">2</td>
<td align="right">39</td>
</tr>
<tr>
<td align="right" height="17">3</td>
<td align="right">37</td>
</tr>
<tr>
<td align="right" height="17">4</td>
<td align="right" bgcolor="#99ff00">40</td>
</tr>
<tr>
<td align="right" height="17">5</td>
<td align="right">36</td>
</tr>
<tr>
<td align="right" height="17">6</td>
<td align="right">41</td>
</tr>
<tr>
<td align="right" height="17">7</td>
<td align="right">34</td>
</tr>
<tr>
<td align="right" height="17">8</td>
<td align="right">35</td>
</tr>
<tr>
<td align="right" height="17">9</td>
<td align="right">33</td>
</tr>
<tr>
<td align="right" height="17">10</td>
<td align="right">42</td>
</tr>
<tr>
<td align="right" height="17">11</td>
<td align="right">32</td>
</tr>
<tr>
<td align="right" height="17">12</td>
<td align="right">43</td>
</tr>
<tr>
<td align="right" height="17">13</td>
<td align="right">31</td>
</tr>
<tr>
<td align="right" height="17">14</td>
<td align="right" bgcolor="#99ff00">120</td>
</tr>
<tr>
<td align="right" height="17">15</td>
<td align="right">44</td>
</tr>
<tr>
<td align="right" height="17">16</td>
<td align="right">121</td>
</tr>
<tr>
<td align="right" height="17">17</td>
<td align="right">119</td>
</tr>
<tr>
<td align="right" height="17">18</td>
<td align="right">122</td>
</tr>
<tr>
<td align="right" height="17">19</td>
<td align="right">118</td>
</tr>
<tr>
<td align="right" height="18">20</td>
<td align="right">117</td>
</tr>
</tbody>
</table>
Come si pu&ograve; facilmente vedere dalla tabella, i periodi di correlazione intorno i segni di 40 giorni e 120 giorni sono infatti generalmente migliori di altri nel legare la correlazione giornaliera alla propria attivit&agrave; giornaliera del prezzo. Questa &egrave; la ragione per cui il periodo di 40 giorni viene utilizzato per monitorare le correlazioni a breve termine in valuta e di 120 giorni viene utilizzata per monitorare le correlazioni a lungo termine in valuta su questo sito. Per i dettagli sulle correlazioni valuta recenti si prega di visitare le <a href="http://www.forexhit.com/analyze-forex/currency-correlations.html">correlazioni di valuta</a> o la <a href="http://www.forexhit.com/analyze-forex/trailing-currency-correlations.html">finale correlazioni</a> pagine web. (Nota: Le dimensioni di questa pagina &egrave; 1,3 Mb al secondo e richiede che hai installato Flash e Javascript abilitato nel tuo browser).

tipo ogg.

cat

subcat

proprietario

azienda

ute

selez1

op1

codart

codice

codclifor

motivo

url

tag

imgsrc

sunto_breve

sunto_medio

note

keyscrape

Lista tag dell'oggetto (oggettag)
cod_tag	value
correlazione	5
open	5
wpg	5

Lista delle righe dell'oggetto (oggettir)
tip_pro	cod_pro	descrizione	val_pro	pes_pro

---.