Thống kê và định lượng (Kỳ 2)

11-12-2019 13:09:16+07:00
11/12/2019 13:09 6
  •  

Thống kê và định lượng (Kỳ 2)

Bạn chắc chắn phải hiểu rõ về thống kê nếu muốn trở thành nhà định lượng giỏi. Thống kê suy luận chính là lời giải cho hầu hết các bài toán khó.

Phân tích định lượng (Kỳ 1)

Nguồn: Research Optimus

Đôi điều về thống kê

Chúng tôi sử dụng thống kê suy luận để đo lường nếu ý tưởng của chúng tôi chính xác. Thống kê suy luận là nghiên cứu sự ngẫu nhiên, sai số của các tập dữ liệu và từ đó mô hình hóa và đưa ra các suy luận cho tập tổng thể.

Các suy luận này có thể: trả lời đúng hoặc sai cho các giả thuyết đặt ra (kiểm định giả thuyết thống kê), ước lượng các tham số của tổng thể, mô tả sự tác động qua lại giữa các biến số,… Các kỹ thuật mô hình hóa khác trong thống kê suy luận gồm: phân tích phương sai, chuỗi thời gian (time series) và khai phá dữ liệu (data mining).

Xem xét mẫu dữ liệu và suy luận về thứ chúng ta mong muốn xảy ra trên toàn bộ tập hợp dữ liệu. Chúng tôi đo lường toàn bộ mẫu dữ liệu và tính ra giá trị trung bình.

Nguồn: The Statistics Assignment Help

Giá trị trung bình chưa bao giờ là đủ

Tôi sẽ lấy một ví dụ để minh họa cho lập luận của mình:

- Trung bình của 10 số 5 là 5.

- Trung bình của các số: -5, -10, 0, 0, -20, 0, 0, 75 cũng bằng 5.

- Trung bình của 5 là bằng 5.

Bạn có thể dễ dàng nhận thấy trung bình của những tập hợp số liệu rất khác nhau vẫn có thể cho kết quả bằng nhau. Vì vậy, nhà phân tích không thể chỉ dựa vào mỗi giá trị trung bình. Chúng ta cần theo dõi tất cả kết quả đến từ phân phối thống kê.

Phân phối thống kê

Phân chia các mẫu dữ liệu lại thành những nhóm riêng biệt và đếm số lượng trong đó.

Phân phối chuẩn (normal distribution) là loại phân phối xác suất đặc biệt mà phân phối liên tục của nó (đường chuẩn) có dạng hình chuông đối xứng và tiệm cân trục hoành ở cả hai phía. Đường chuẩn có thuộc tính đặc trưng là xác định được khi biết giá trị bình quân và độ lệch tiêu chuẩn. Khi biết hai tham số này, chúng ta có thể tính được độ cao của đồ thị (tần suất) tương ứng khác, người ta có thể ước lượng xác suất nhận được một giá trị bằng số giữa hai số bằng diện tích tương ứng nằm dưới đồ thị.

Theo dõi phân phối chuẩn quanh vùng giá trị trung bình, chúng tôi muốn thấy đỉnh của phân phối (có độ lệch chuẩn thấp) và có kết quả lợi nhuận tốt.

Tỷ lệ thắng (win ratio hay probability of gain) là con số quan trọng nhất mà bạn cần phải chú ý. Bảng nguy cơ thua lỗ cho ta thấy có xác suất 5% thua lỗ trong mỗi giao dịch.

Risk Reward Ratio là tỷ lệ so sánh giữa rủi ro và lợi nhuận (khả năng thua lỗ 10$ nhưng khả năng lời 20$ thì tỷ lệ sẽ là 1:2).

Màu đỏ là chắc chắn thua lỗ.

Màu vàng là có nguy cơ thua lỗ

Màu xanh là có tiềm năng lợi nhuận trong dài hạn.

Nếu chúng ta có tỷ lệ thắng cao thì đây là cơ hội lớn để kiếm tiền.

Nguồn: CMT Association và Optuma

Giả thuyết vô hiệu (Null Hypothesis)

Giả thuyết vô hiệu là một giả thuyết ngược lại với những gì mà nhà nghiên cứu tin là sự thật. Nếu chúng ta có phân phối chuẩn, kết quả sẽ nằm ở đâu trên phân phối đó?

Trong thống kê, chúng ta có thể sẽ biết tới α là mức ý nghĩa được xác định trước. Khi kiểm nghiệm một giả thuyết, chúng ta chọn một mức ý nghĩa α, và sau đó tính toán số liệu thống kê dựa trên các dữ liệu để lấy được một mức ý nghĩa quan sát được (p-value). Cuối cùng, so sánh 2 mức này (α và p-value) để đưa ra quyết định bác bỏ giả thuyết hoặc không bác bỏ giả thuyết.

Nếu p<α thì bác bỏ giả thuyết vô hiệu.

Nếu p>α thì không bác bỏ giả thuyết vô hiệu.

Khu vực nằm phía trên α càng nhỏ, bài thử nghiệm của tôi càng chính xác và nó giúp tôi tự tin hơn vào nghiên cứu của mình.

Nguồn: CMT Association và Optuma

Điều gì ảnh hưởng tới lợi nhuận?

Lợi nhuận là thứ bất kỳ ai cũng muốn và nhà đầu tư không phải là ngoại lệ. Để có các chuỗi dữ liệu có thể so sánh tốt, chúng ta cần đảm bảo rằng chúng có chung đặc điểm đối với chỉ số thị trường.

Mặt khác, các chuỗi này bắt buộc phải được giao dịch vào cùng một khoảng thời gian giống nhau. Việc so sánh các chuỗi dữ liệu có thời gian khác nhau của các cổ phiếu khác nhau không mang lại nhiều giá trị cho nhà phân tích.

Nguồn: CMT Association và Optuma

Optex Bands - Một ví dụ kinh điển

Công cụ này dựa vào một thị trường biến động mạnh và giao dịch đảo chiều thường xuyên trong ngắn hạn.

Trader phải thoát vị thế (trong trường hợp này là vị thế mua) sau 21 ngày giao dịch.

Top 50 vị thế tốt nhất mang lại lợi nhuận 2% và top 10 vị thế mang lại lợi nhuận 10%.

Với tổng cộng 1,035 lần giao dịch ta có lợi nhuận vô cùng tốt cùng với xác xuất đạt được ở mức cao.

Nói tóm lại, xác suất thắng là rất cao và nhà đầu tư cần đẩy cao số tiền giao dịch hơn nữa.

Nguồn: CMT Association và Optuma

Khuyến cáo của tác giả

Không tư vấn tài chính: Thông tin từ phần trình bày này được cung cấp chỉ cho mục đích giáo dục và cung cấp tài liệu, không nhắm vào mục đích đặc biệt nào hay ngụ ý bảo đảm dưới mọi hình thức, bao gồm sự bảo đảm về mặt chính xác, đầy đủ, phù hợp cho bất kỳ mục đích cụ thể. Thông tin bao hàm hay cung cấp thông qua tài liệu này không có ý định đưa ra các lời tư vấn tài chính, tư vấn đầu tư, tư vấn giao dịch hay bất kỳ hình thức tư vấn nào khác. Bạn nên hiểu rằng việc bạn chấp nhận mọi rủi ro khi bạn đang sử dụng lượng thông tin có sẵn trong tài liệu này.

Tuyên bố rủi ro: Giao dịch chứng khoán, hợp đồng tương lai, hàng hóa, hợp đồng tương lai liên kết chỉ số, hay bất kỳ loại chứng khoán nào cũng có rủi ro tiềm năng kèm theo. Giao dịch có thể không phù hợp với toàn bộ người xem tài liệu này.

Bạn nên đủ thông minh để không mù quáng làm bất cứ điều gì ngớ ngẩn. Bạn phải tham khảo thêm ý kiến của các nhà tư vấn tài chính chuyên nghiệp. Sau đó, bạn có thể làm bất kỳ điều gì bạn thích.

Mathew Verdouw, CMT, CFTe - Nhà sáng lập kiêm giám đốc điều hành của Optuma

FILI

Loading...
×
vietstock logo
Về đầu trang