Thursday 15 February 2018

Tableau 상관 관계 forex


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추세선을 단계별로 그리는 방법.


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Corrlation entre les devises les plus trader and Postu Andrew의 외환 시장 일러스트.


외환 상관.


다음 표는 외환 시장의 다양한 패리티 간의 상관 관계를 나타냅니다.


상관 계수는 두 패리티 간의 움직임의 유사성을 강조합니다.


상관 관계가 높고 (80 이상) 긍정적 인 경우 통화가 동일한 방식으로 이동합니다. 상관 관계가 높고 (80 이상) 음수이면 통화가 반대 방향으로 이동합니다. 상관 관계가 낮 으면 (60 미만) 통화가 같은 방식으로 움직이지 않습니다.


시간당.


매일.


시간당.


매일.


통화의 상관 관계는 조합의 위험을 더 잘 평가할 수있게 해줍니다. 상관 관계는 두 통화 쌍 사이에 존재하는 관계를 측정합니다. 예를 들어 두 통화 쌍이 비슷한 방식으로 움직일 지 여부를 알 수 있습니다.


두 상관 통화는 같은 방향으로 움직이는 경우 100에 가까운 계수를 가지며 반대 방향으로 움직일 경우 -100의 계수를 갖습니다. 0에 가까운 상관 관계는 두 통화 쌍의 움직임이 관련이 없음을 나타냅니다.


어떻게 계산됩니까?


이 사이트상의 상관 관계의 계산은 "상관의 피어슨 계수 (Pearson of correlation)"로 알려진 표준 공식을 사용한다. 시리즈의 길이는 "Num Period"필드에 의해 주어진다. 들. 계산에 대한 자세한 내용은 Wikipedia 페이지 (en. wikipedia. org/wiki/Correlation_and_dependence)를 참조하십시오.


데이터는 어떻게 사용됩니까?


위험 관리.


포트폴리오의 미결 위치가 상관 관계인지 여부를 아는 것이 중요 할 수 있습니다. 강한 상관 관계가있는 세 가지 통화 쌍 (예 : EURUSD, USDCHF 및 USDNOK)으로 거래가 열려있는 경우, 포지션 중 하나가 중도 상실에 도달하면 다른 두 포지션이 매우 높을 것으로 예상해야합니다 손실 - 포지션. 이 경우 심각한 손실을 피하기 위해 위치의 크기를 조정하는 것이 중요합니다.


시장의 수정.


원칙적으로 장기적으로 상관 관계를 수정하면 시장이 변화를 겪고 있음을 입증 할 수 있습니다. 예를 들어, EURUSD와 GBPUSD가 수개월 동안 강하게 상호 연관되어 있고 상관 관계가 해제 된 경우 EUR 및 / 또는 GBP에 관한 시장 심리가 변화하는 징후 일 수 있습니다. 하나는 두 통화 중 하나에서 추세의 시작 또는 끝을 볼 수 있습니다.


무역 도구.


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외환 상관 테이블 : 위험을 두 배로 늘리고 있습니까?


정확한 Forex 상관 관계 테이블은 Forex 거래자가 필요로하는 모든 도구입니다. 기술적 인 상인, 근본적인 상인 또는이 둘의 조합 인 경우 문제가되지 않습니다. 통화를 거래하는 경우 위험을 적절히 관리하려면 정확한 Forex 상관 관계 테이블이 필요합니다.


이 기사에서는 필자가 사용하는 상관 관계 테이블을 공유하려고합니다. 나는 또한 당신이 모르는 사이에 위험을 두 배로 늘리는 방법과 그것을 교정하기 위해 할 수있는 일을 설명한다.


Forex 상관 관계가 중요한 이유는 무엇입니까?


Forex 시장은 통화 쌍으로 이루어지기 때문에 각 쌍은 다른 방식과 관련이 있습니다. 일부 통화 쌍은 나란히 움직이며 다른 통화 쌍은 서로 반대 방향으로 이동합니다.


명백하게 말하면, Forex 상관 관계는 중요합니다. 왜냐하면 당신은 동일한 거래 중 두 가지를하고 싶지 않기 때문입니다. 서로 모순되는 두 가지 거래를하고 싶지 않은 것처럼. Forex 상관 관계를 인식하지 못하는 경우 이러한 두 가지 상황이 발생할 수 있습니다. 여기 & nbsp; 예 & # 8230;


EURUSD에서 오랫동안 거래하도록 설정하고 USDUSF에서 부족한 거래 설정을 확인하십시오. 두 가지 거래를 모두 취하면 본질적으로 위험은 두 배가됩니다. 방법? 이 두 통화 쌍은 대부분 음의 상관 관계가 있기 때문입니다. 따라서 EURUSD가 올라간다면 USDCHF가 하락할 가능성이 매우 높습니다.


이 상황에서 자신을 발견하면 두 가지 옵션이 있습니다.


두 거래 중 하나만 취하십시오 각 거래에서 위험을 반으로 줄이십시오.


옵션 2는 가능하지만, 내 의견으로는 논리적으로 합리적이지 않습니다. 두 통화 쌍이 거의 정반대이기 때문에 두 거래는 본질적으로 동일합니다. 왜 두 개의 동일한 거래를 관리합니까? 대개 단순화하고 두 가지 거래 중 하나만 수행하는 것이 가장 좋습니다.


또한 자신과 모순되기를 원하지 않습니다. 같은 예를 사용하면 EURUSD에서 오랫동안 거래하도록 설정하고 동시에 USDCHF에서 오랫동안 거래 설정을 볼 수 있다고 가정 해 보겠습니다.


당신은 무엇을해야합니까?


이러한 설정 중 하나가 실패 할 가능성이 있습니다. 두 통화 쌍이 음의 상관 관계가 있기 때문에 이것을 알 수 있습니다. 이런 상황에 처한 경우 도면 게시판으로 돌아가서 거래 설정을 재평가하는 것이 가장 좋습니다.


Forex 상관 관계의 중요성을 논의 했으므로 상관 관계 테이블을 사용하여 위험을 제어하는 ​​방법을 살펴 보겠습니다.


Forex 상관 관계 테이블이란 무엇입니까?


Forex 상관 관계 테이블은 다양한 통화 쌍 간의 상관 관계를 비교하여 Forex 상인이 쉽게 사용할 수 있도록합니다. 이를 통해 우리는 두 쌍이 서로 탠덤 또는 반대 방향으로 움직이는지를 신속하게 확인할 수 있습니다.


일렬로 움직이는 두 쌍의 예는 AUDUSD와 NZDUSD입니다. 이것은 그들의 경제가 공통점을 공유하기 때문입니다. 이것은 그들이 핍을 위해 핍을 움직이는 것을 의미하지는 않는다. 그러나이 글을 쓰는 시점에서이 두 가지 통화 쌍은 매일 시간 프레임에서 85 %의 양의 상관 관계를 갖는다.


위의 예에서 설명한 것처럼 서로 반대 방향으로 움직이는 두 쌍의 예제는 EURUSD와 USDCHF입니다. 현재이 두 통화 쌍은 매일 시간 프레임에서 94 %의 음의 상관 관계가 있습니다.


Forex 상관 관계에 관해서 염두에 두어야 할 한 가지는 시간이 지남에 따라 변화한다는 것입니다. 따라서 AUDUSD와 NZDUSD는 지난 50 일간 매일의 시간 프레임에서 85 %의 양의 상관 관계를 공유했지만 그 상관 관계는 지난 300 일 동안 38 %로 떨어졌습니다.


시간 프레임은 중요합니다.


모든 시간 프레임이 상관 관계가있는 것은 아닙니다. 실제로 두 시간 프레임 사이의 상관 관계는 동일한 두 통화 쌍에 대해 반대 일 수 있습니다.


다음은 네 개의 시간 프레임 (50 기간 뒤로 돌아 가기)에 걸쳐 AUDUSD와 NZDUSD 간의 상관 관계를 보여주는 스냅 샷입니다.


보시다시피 상관 관계의 방향과 강도는보고있는 시간 프레임에 크게 달려 있습니다. 물론 나는 매일 거래하는 시간과 Forex 거래 과정의 일부로 가르치는 것에 만 관심을 둡니다.


외환 상관 테이블 사용.


조만간 사용하는 상관 관계 테이블을 공유 하겠지만 먼저이 도구를 사용하는 방법에 대한 몇 가지 기본 단계를 수행하려고합니다. 테이블은 상당히 직선이지만, 이 단계를 통해 신속하게 작업을 수행 할 수 있습니다.


Forex 상관 관계 테이블에서 가장 먼저 알아야 할 것은 상관 관계 강도를 설명하는 가이드가 있다는 것입니다. 이 가이드에 익숙해 져야하고 필요할 경우 자주 참조하십시오. 두 쌍의 상관 관계를 신속하게 측정 할 수 있습니다.


Forex 상관 관계 테이블을 사용할 때 두 번째 (가장 중요한) 단계는 통화 쌍을 선택하는 것입니다. 여기에서 상관 관계 테이블에 표시 할 쌍을 선택합니다.


여기서 사용자 지정 상관 관계 기간을 입력 할 수 있습니다. 기본값은 내가 사용하는 기간 인 50 개의 기간입니다. 이 숫자를 늘리거나 줄이기로 결정했다면 상관 관계의 신뢰성에 악영향을 미칠 수 있다는 것을 알아 두십시오. 나는 내가 거래하는 방식에서 가장 정확한 50 개의 기간을 발견했습니다.


2 단계와 3 단계를 원하는대로 구성한 후 "제출"을 클릭하십시오.


결과.


제출을 클릭 한 후 아래로 스크롤하여 결과를 확인합니다. 페이지를 아래로 스크롤하면 선택한 통화 쌍에 대해 네 가지 시간 프레임이 표시됩니다.


이 글을 쓰는 시점의 일일 상관 관계에 대한 이미지가 있습니다. 양수는 통화 쌍이 양의 상관 관계가있는 것을 의미하고 음수는 음수 상관을 의미합니다. 강한 상관 관계는 80 이상이고 약 / 상관 관계는 60 이하입니다.


더 이상, 여기 있습니다 - 당신이 필요합니다 마지막 Forex 상관 관계 테이블. 나는 그것이 나를 위해 (그리고 앞으로도 계속 될 때) 당신에게 도움이되기를 바랍니다.


공기를 제거하기 위해, 나는이 도구의 개발자 인 ForexTicket과 아무런 관련이 없습니다. 나는 신용이 만기가되는 신용을주고 싶습니다. 그리고 이것은 제가 지금까지 사용해 본 최고의 Forex 상관 분석 도구였습니다.


아직 떠나지 마라.


나는 항상 의견을 찾고 있으니 아래 의견란에 남겨주세요.


질문 있니? 더욱 좋다! 아래에 질문을 남겨 주시면 최대한 빨리 답변 드리겠습니다.


고마워, 콜린. 그것은 내가 무역에서 어디에 있는지에 따라 달라집니다. 금요일 중반에 들어서고 무역 설정이 금요일까지 붕괴되기 시작하면 주말 전에 닫을 수 있습니다. 100 pips를 올렸고 모든 것이 잘되면 다음과 같이 보류합니다.


위험에 대한 내구성과 같은 개인적인 결정도 있습니다.


뉴스 이벤트에도 똑같이 적용됩니까?


네, 똑같이 사실입니다. NFP를 제외하고는 뉴스에 관심을 기울이지 않습니다.


상관 관계 테이블에 대한 링크가 깨졌습니다.


머리를 가져 주셔서 감사합니다. 이제는 효과가있다.


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Daily Price Action, LLC의 저작권 2017.


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Tableau 커뮤니티.


공분산, 추세선, 상관 계수 R 및 R - 제곱.


이 계산은 계산 된 필드의 기본 상관 값을 제공합니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.


cov (x, y) / var (x)에 사용하는 경향 선의 공분산 기울기 cov (x, y) / (stdev (x) * stdev (y) R-Squared)의 피어슨 상관 계수 "R".


Tableau는 추세선을 추가하고 추세 모델 설명을 선택할 때이 값을 반환합니다. Ad-hoc 분석에 편리하지만이 기능에는 몇 가지 단점이 있습니다.


예를 들어 툴팁이나 제목을 사용하여 뷰에 값을 표시 할 수 없습니다. 계산 된 다른 필드의 값은 사용할 수 없습니다. 데이터가 범주 형 변수로 세분화되면 Tableau는이 차원을 트렌드 모델의 일부로 취급합니다. 어떤 경우에는 각 세그먼트에 대해 독립적으로 값을 계산할 수 있습니다.


트렌드 라인 표시 및 제목에 R - 제곱 표시.


추세선 계산 및 각 부서에 대한 R - 제곱.


Tableau에서 이러한 계산을 수행 할 수있는 여러 가지 방법이 있습니다.


* COVAR () 및 CORR () 사용 - 이 일반 집계 함수는 버전 10.2에서 도입되었으며 모든 데이터 소스에서 사용 가능하지 않을 수 있습니다. COVAR () 및 CORR ()은 LOD (Level of Detail) 표현식에 포함될 수도 있습니다.


WINDOW_COVAR () 및 WINDOW_CORR () 사용 - 이 테이블 계산은 10.2에서 소개되었으며 모든 데이터 소스에서 사용할 수 있습니다.


WINDOW_AVG () 및 WINDOW_STDEV ()와 같은 테이블 계산을 프리미티브로 사용하여 결과를 계산하는 수식을 만듭니다. 이는 Tableau v10.2 이전 버전에 필요합니다.


Tableau의 R 통합 사용.


Tableau의 Python 통합 사용 - 이 기능은 버전 10.1에서 처음 사용 가능하며 여기서는 다루지 않습니다.


일정한 집합체로서의 공분산 (Tableau v10.2 이상 필요) :


// cov (profit, sales)를 정규 집계로 사용합니다.


표 계산과 공분산 (Tableau v10.2 이상 필요) :


// cov (이익, 판매); 치수를 수정하기 위해 주소 지정 / 계산을 설정하십시오.


표 계산 기본 요소로 작성된 공분산 :


// cov (이익, 판매); 치수를 수정하기 위해 주소 지정 / 계산을 설정하십시오.


정기적 인 골재로서의 경사 :


// 트렌드 라인의 기울기 = cov (x, y) / var (x)


COVAR ([Profit]), [Sales]) / VAR ([Profit])


테이블 계산으로의 기울기는 Tableau v10.2 이상 필요) :


// 트렌드 라인의 기울기 = cov (x, y) / var (x)


WINDOW_COVAR (SUM ([Profit]), SUM ([Sales]) / WINDOW_VAR (SUM ([Profit]))


테이블 계산 기본 요소로 작성된 기울기 :


// 트렌드 라인의 기울기 = cov (x, y) / var (x)


[cov (profit, sales)] / WINDOW_VAR (SUM ([Profit]))


경향 선 가로 채기 = 평균 (y) - 기울기 (x, y) * 평균 (x)


위와 같은 링크 :


정규 집계로서 가로 채기 :


// 추세선의 절편 = 평균 (y) - 기울기 * 평균 (x)


AVG (SUM ([Sales]) - COVAR ([Profit]), [Sales]) / VAR ([Profit]) * AVG ([Profit])


테이블 계산으로 가로 채기 :


// 추세선의 절편 = 평균 (y) - 기울기 * 평균 (x)


WINDOW_AVG (SUM ([Sales])) - WINDOW_AVG (SUM ([Profit]), SUM ([Sales]) / WINDOW_VAR (SUM ([이익]))


테이블 계산 기본 요소로 작성된 가로 채기 :


// 추세선의 절편 = 평균 (y) - 기울기 * 평균 (x)


WINDOW_AVG (SUM ([Sales])) - [추세 기울기 (profit, sales)] * WINDOW_AVG (SUM ([Profit]))


피어슨 상관 계수 "R"= cov (x, y) / (stdev (x) * stdev (y))


정규 집합체로서의 R :


R을 테이블 계산으로 사용 :


테이블 계산 프리미티브에서 R :


표시되는 세부 사항을 이끌어내는 차원으로 주소 지정 (using using)을 설정하십시오. 위의 예에서보기에 계산을 추가 한 후 알약을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 Compute Using를 Category로 설정합니다.


R을 실행하는 경우 다음 수식을 사용하여 Tableau에서 R의 cov 및 cor 함수를 호출 할 수 있습니다.


SCRIPT_REAL ( "cov (.arg1,.arg2)", SUM ([Sales]), SUM ([Profit]))


SCRIPT_REAL ( "cor (.arg1,.arg2)", SUM ([Sales]), SUM ([Profit]))


x 및 y 값에 날짜 및 날짜 사용 :


날짜 또는 datetimes를 x 또는 y (예 : 시간 경과에 따른 경향의 계산) 및 숫자를 다른 값으로 사용하는 경우 날짜 필드를 사용 가능한 숫자로 변환해야합니다. 이 부분에는 세 부분이 있습니다.


a) 날짜가 차원이고 다른 필드가 계수 인 경우 날짜를 집계하여 계수로 사용해야합니다 (예 : MIN () 또는 ATTR () 집계 사용).


b) 계산에 사용 된 날짜 및 날짜 부분 / 날짜 값 (예 : 연도, 월 및 연도, 년 / 월 / 일 / 시간 / 분 등)이보기에 사용 된 것과 동일한지 확인하십시오. 다음은 아래 주석의 예제 링크입니다 : 2019 년 4 월 29 일 12:23 PM.


c) 날짜 또는 날짜 시간을 숫자로 변환하고, 날짜는 INT ()를 사용하고 날짜 시간은 FLOAT ()를 사용하십시오.


예를 들어 x = 분 날짜로 잘라 버린 분 (분수로 잘라낸) 및 y = myValue를 사용하는 날짜 차원에 대한 공분산 계산은 다음과 같을 수 있습니다.


v4 : 2015-09-08 - 공분산을 사용하여 추세선 계산을 추가 한 calc를 다시 작성했습니다. Jim Wahl 2016-09-1 - Tableau v9.0에 대한 통합 문서 rSquared_v4.twbx를 추가했습니다. 2017-03-21 - Tableau v10.2의 새로운 상관 및 공분산 함수 업데이트 및 10.2.twbx의 rSquared v5 추가 Jonathan Drummey 2017-04-29 - Dates & amp; DateTimes 플러스 일부 서식을 정리.

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