Forexticket Correlação Pesquisa

Correlação Forex A correlação das moedas permite uma melhor avaliação do risco de uma combinação de posições. A correlação mede o relacionamento existente entre dois pares de moedas. Por exemplo, ele nos permite saber se dois pares de moedas vão se mover de forma semelhante ou não. Duas moedas correlacionadas terão um coeficiente próximo de 100 se elas se moverem na mesma direção e de -100 se se moverem em direções opostas. Uma correlação próxima a 0 mostra que os movimentos nos dois pares de moedas não estão relacionados. Como é calculado O cálculo da correlação neste site usa a fórmula padrão conhecida como quotPearson coeficiente de correlação. O comprimento da série é dado pelo campo quotNum Periodquot. Para mais informações sobre o cálculo, você pode visitar a página Wikipedia: en. wikipedia. orgwikiCorrelação e dependência Como os dados são utilizados Gerenciamento de riscos Pode ser importante saber se as posições abertas em um portfólio estão correlacionadas. Se você tiver negócios abertos em três pares de moedas que estão fortemente correlacionados (por exemplo, EURUSD, USDCHF e USDNOK), você deve antecipar o fato de que, se uma das posições atingir sua perda de parada, os outros dois provavelmente também serão Posições deficitárias. Neste caso, é importante ajustar o tamanho das posições para evitar uma perda séria. Modificação do mercado Uma modificação da correlação, principalmente a longo prazo, pode demonstrar que o mercado está passando por uma mudança. Por exemplo, se EURUSD e GBPUSD estiverem fortemente correlacionados por vários meses e depois des-correlatos, isso pode ser um sinal de que o sentimento do mercado em relação ao EUR e / ou GBP está em processo de mudança, um pode estar vendo o início ou fim de uma tendência em Uma das duas moedas. Ferramentas de negociação Existem muitos tipos de pesquisa correlacional. A semelhança entre todos os tipos de pesquisa correlacional é que eles exploram as relações entre as variáveis. Onde a pesquisa descritiva apenas descreveu o que estava acontecendo, a pesquisa correlacional fala sobre o vínculo entre diferentes coisas. É importante entender que a pesquisa correlacional NÃO nos diz que a variável A causou a Variável B, mas sim que eles estão de alguma forma relacionados. Por exemplo, se eu lhe dissesse que havia uma correlação entre violência doméstica (violência entre membros de uma família) e boliche, você me olharia estranhamente. Mas há uma relação entre as variáveis ​​(variável 1- violência doméstica e variável 2- boliche). À medida que mais pessoas se banham nos EUA, ocorre mais violência doméstica. Isso significa que o bowling causa violência doméstica - como se você tivesse um jogo ruim e tirá-lo de um ente querido. Ou a violência doméstica causa boliche - como você luta com um irmão e sente a necessidade de retirá-lo em alguns pinos. Como você já adivinhou, não faz com que o outro ocorra, mas eles estão relacionados - para cada vez que as pessoas cuidam, posso prever que a violência doméstica vai subir e, cada vez que a violência doméstica cair, eu poderia encontrar uma Pista na pista de boliche local. Existe uma variável oculta que liga ambos juntos. Neste caso, é inverno. No inverno, mais bolinhas e mais pessoas ficam em suas casas (o que aumenta as chances de violência doméstica). Direção de uma correlação Antes de examinar os diferentes tipos de métodos de pesquisa correlacional, entenda que as correlações podem ser positivas e negativas em duas direções. Correlação positiva . Quando duas variáveis ​​seguem a mesma direção. Por exemplo, violência doméstica e boliche. Quando a boliche aumenta, a violência doméstica também ocorre. Quando a violência doméstica diminui, o bowling também acontece. Correlação negativa. Aqui, as duas variáveis ​​vão em direções DIFERENTES. Por exemplo, o consumo de alho e namoro (agora estou fazendo isso). Quanto menos alho você comer, mais você namora. Quanto mais alho você come, menos a data. Uma variável que vai em uma direção pode ser usada para prever a outra variável indo na direção oposta. Os cientistas medem a força de uma correlação usando um número chamado coeficiente de correlação. Agora você não precisa saber como eles conseguem o número, mas você deve saber o que significa quando você vê isso. O número varia de -1 para 1. Se duas variáveis ​​(como estudar e notas) tiverem uma correlação acima de zero (como .76), você tem uma correlação positiva e quanto mais você estuda, melhores notas você tem. O número está abaixo de zero (como -.42), então você tem uma correlação negativa e, quando uma variável sobe, a outra baixa (como alho e namoro). Se duas variáveis ​​tiverem uma correlação de zero, elas não têm relação entre si. Quanto mais próximos os números passam para 1 ou -1, mais forte é a correlação. A força não tem nada a ver se o número é positivo negativo. Uma correlação de -8,8 é mais forte do que uma que é .56. Quanto mais perto o número chegar a zero (seja positivo ou negativo), mais fraca é a correlação. Tipos de Estudos Correlacionais Existem muitas maneiras diferentes de mostrar uma correlação entre duas variáveis. Vamos discutir algumas das maneiras mais populares do método de pesquisa e observação naturalista. O Método do Levantamento Talvez o tipo mais comum de pesquisa em torno seja pesquisa de pesquisa. Toda vez que você receber uma carta no correio solicitando que você tome um minuto e responda algumas perguntas, ou receba um telefonema implorando por dez minutos do seu tempo para falar sobre o que você sente. Você está experimentando o método de pesquisa da pesquisa. Todas as pesquisas têm uma coisa em comum, eles fazem perguntas. Agora, existem boas e más coisas sobre pesquisas na pesquisa. O bom - não importa como você faça isso, internet, correio, telefone, pessoalmente - eles são bastante baratos. Você pode cobrir grandes populações facilmente se você usar o telefone ou a internet. Os aspectos ruins das pesquisas são: 1. a taxa de resposta é REALMENTE baixa (para cada envio de 100 que você envia, você terá sorte de conseguir uma de volta). Em segundo lugar, as pessoas podem se debruçar sobre a pesquisa para que sempre possa questionar a validade de seus dados. Permite dividir o método da pesquisa como uma ferramenta de estudo correlacional. Prefere nossa hipótese quanto mais as pessoas com alho comem, menos elas namoram. Primeiro, temos que apresentar algumas perguntas da pesquisa (fingir que eles perguntam sobre a quantidade de alho que comiu nos últimos 6 meses e quanto eles namoraram nos últimos sextos meses). Felizmente, quando as pessoas respondem à pesquisa, veremos que as pessoas que declararam ter comido muito alho também responderam que namoraram menos (uma correlação negativa). Mas quem vamos dar a pesquisa como em todos os tipos de estudos (exceto alguns estudos de caso), devemos escolher uma amostra de pessoas para fazer a pesquisa (uma amostra é apenas um grupo de assuntos). Primeiro, devemos identificar uma população de pessoas a partir da qual vamos pegar a amostra. A população inclui qualquer pessoa que possa ser escolhida para fazer parte da amostra. Se estamos estudando mulheres anoréxicas e seus hábitos de namoro, escolheríamos uma amostra de uma população de mulheres anoréxicas (pedir um cara gordinho como eu não faria sentido para um estudo anoréxico, então NÃO EU seria uma parte da população). No caso de alho e namoro, vou limitar a minha população a homens e mulheres solteiros com idade entre 18-25 anos da área de Westchester (se eu não limitar minha população, então eu teria que começar a contatar pessoas de todos ao redor do mundo). Agora, como faço para escolher as pessoas para fazer parte da minha amostra. Ligue para todos os meus amigos únicos na área de Westchester e dê-lhes a pesquisa. Essa não seria uma maneira muito justa de fazê-lo. Para tornar a pesquisa válida, DEVO selecionar aleatoriamente uma amostra da população. A seleção aleatória significa que toda pessoa na minha população tem a mesma chance de ser selecionada para a pesquisa. Se eu posso fazer isso, minha amostra tem uma grande probabilidade de realmente representar a população maior que estou estudando. Como faço para provar aleatoriamente minha população - posso escolher aleatoriamente nomes de uma lista telefônica (mas de uma maneira que é injusta para pessoas solteiras em Westchester que não possuem telefones) - em outras palavras, encontrar uma amostra verdadeiramente aleatória não é fácil. Outro método de pesquisa correlacional é chamado de observação naturalista (embora você também possa usá-lo como ferramenta de pesquisa descritiva). A observação naturalista é quando um pesquisador tenta observar seus assuntos em seus habitats naturais sem interagir com eles. Imagine ter uma hipótese de que a maconha aumenta a fome (munchies). Se eu quisesse usar a observação naturalista, encontraria um grupo de potenciadores e os assistiria. Eu os segui para festas, observá-los fumar e depois ver se eles comem. Eu nunca interagi com eles - mas apenas assista. Se eu vejo que cada vez que um potenciador fuma eles comem, eu poderia afirmar que fumar e comer estão relacionados, mas nunca saberia se o tabagismo causou o consumo (pode ser um de um milhão de outras coisas). Mais uma vez, no máximo, esses tipos de estudos mostram correlação. O pináculo de toda ciência se provar causalidade.