Forex interest rate differentialals table lamps

Taxa de juros Taxa de juros diferencial Tendências de moeda diferencial e de longo prazo Os seguintes materiais demonstram alta correlação entre as tendências cambiais de longo prazo e os ciclos diferenciais de taxa de juros. Como o primeiro passo, medimos o componente cíclico das tendências cambiais de longo prazo. Na segunda etapa, medimos a correlação entre o componente cíclico das tendências cambiais de longo prazo e os ciclos diferenciais da taxa de juros. 15.1. Medindo a Componente Cíclica das Tendências de Moedas de Longo Prazo. Para medir o componente cíclico das tendências monetárias de longo prazo, usamos o Oscilador de Preços Detridos (com um período de 12) nos gráficos mensais para os seguintes pares de moedas - GBPUSD, EURUSD, AUDUSD e NZDUSD. O período de 12 períodos é usado porque a duração da tendência de longo prazo para esses pares de moedas foi em média igual a 24 meses (nos últimos 7 anos). Para identificar a maioria dos ciclos nesses pares, deve ser empregado DPO de meio período (242). O indicador DPO foi escolhido porque mostra a maior correlação com os ciclos diferenciais de taxa de juros para todos os pares - de todos os indicadores técnicos comumente usados. Isso pode ser explicado pelo fato de que os diferenciais das taxas de juros se moveram em ciclos claramente visíveis para os 4 pares de moedas em questão (veja abaixo) e o Oscilador de preço decionado é usado principalmente para identificar ciclos nos dados de preços. As seguintes imagens demonstram como esse indicador rastreia as tendências do longo prazo - observe que, na maioria dos casos, a quebra da linha de tendência principal coincide perfeitamente com o cruzamento da linha zero pelo Oscilador de Preços Detridos. O fato de esse oscilador controlar de perto a progressão das principais tendências foi outro motivo pelo qual foi escolhido para a comparação com os diferenciais das taxas de juros. Clique para ampliar. Clique para ampliar. Clique para ampliar. Clique para ampliar. Vale a pena demonstrar visualmente a natureza cíclica do movimento diferencial da taxa de juros. As imagens abaixo mostram como os ciclos diferenciais da taxa de juros são limitados dos ciclos de taxas de juros individuais das moedas que formam os pares de moedas acima. As linhas de poli (a partir de quotpolynomial regressionquot) são as versões suavizadas das curvas de taxa de juros e diferencial. A função que é mostrada em cada gráfico é da curva diferencial de taxa de juros suavizada (amarelo). O quadrado R mostra a proximidade do ajuste da curva suavizada com a curva original. Cada ponto no eixo X corresponde a um mês inteiro, onde o primeiro e o último mês são especificados abaixo de cada gráfico. De 01.1985 a 09.2006 De 01.1994 a 09.2006 De 01.1999 a 10.2006 Duas das curvas diferenciais de taxa de juros suavizadas mostradas acima (nos gráficos EUA vs. EUR e EUA vs. NZD) são ondas de seno quase perfeitas (a função que é usada para codificar Ciclos de dados). Isso nos levou ainda a modelar os dados diferenciais de taxa de juros originais com o uso das seguintes equações de forma de onda que descrevem o comportamento cíclico subjacente (esses gráficos são plotados no mesmo período que os gráficos correspondentes acima): Clique para ampliar. Clique para ampliar. Citação. A onda sinusoidal é a forma de onda matemente mate que descreve um ciclo e movimento harmônico. Por John F. Ehlers em seu livro quotMESA e Trading Market Cyclesquot. 15.2. Correlação entre as tendências de moeda de longo prazo e os ciclos diferenciais de taxa de juros. Dado o comportamento cíclico dos movimentos diferenciais da taxa de juros, decidimos compará-los não ao preço da moeda bruta, mas ao Oscilador de Preços Detridos, que foi utilizado para extrair o componente cíclico das tendências cambiais de longo prazo. A tabela a seguir mostra os valores mensais do diferencial de taxa de juros para cada um dos pares, juntamente com os valores correspondentes do Oscilador de Preços Detridos. No final da tabela, você encontrará os coeficientes de correlação entre o DPO eo diferencial de taxa de juros para cada par de moedas. Os coeficientes de correlação acima podem ser posteriormente transformados nos coeficientes de determinação para medir a quantidade de variância compartilhada entre o diferencial de interesse e o DPO. O valor da variância compartilhada nos diz quanto da variação no diferencial da taxa de juros pode explicar a variância no DPO e vice-versa. Geralmente, quanto mais forte for a correlação, maior a quantidade de variância compartilhada e a maior variação que você pode explicar em uma variável ao conhecer os valores da segunda variável. Para calcular o coeficiente de determinação, precisamos multiplicar o coeficiente de correlação por si só. Se o coeficiente de correlação médio dos pares de moeda acima for igual a 0,75. Então o coeficiente médio de determinação será igual a 0,750,75 0,57 ou 57. Isso significa que, em média, 57 de todos os movimentos de longo prazo (ciclos e tendências) para esses pares de moedas podem ser explicados diretamente pelas mudanças no interesse Diferenciais de taxa. Para demonstrar essa relação, fizemos o plano de sobreposição do Oscilador de Preços Detridos e os Diferenciais de Taxas de Juros como mostrado abaixo: Clique para Ampliar. Clique para ampliar. Clique para ampliar. Clique para ampliar. 15.3. Conclusão Os materiais acima demonstram claramente a existência de uma forte relação entre o movimento dos diferenciais das taxas de juros e as tendências monetárias de longo prazo para os quatro pares de moedas que foram analisados. É necessária uma pesquisa mais extensa para estabelecer a validade dessas observações em todos os pares de moeda comumente negociados. No entanto, dado o alto nível de consistência nos coeficientes de correlação que foram identificados, podemos concluir que existe uma alta probabilidade de que os diferenciais da taxa de juros continuem a exercer uma influência poderosa nas tendências cambiais de longo prazo destes e outros pares de moedas no futuro. 15.4. Dados Sourcses Correlações de moeda Cada célula nas tabelas a seguir contém o coeficiente de correlação para dois pares de moedas (correlações de moeda) que são nomeados nos campos correspondentes do painel superior e esquerdo. O coeficiente de correlação mede quão estreitamente dois pares de moedas se movem juntos. Se ambos os pares se movem para cima e para baixo em um perfeito uníssono, seu coeficiente de correlação é 1. Se o movimento de um par não diz nada sobre o movimento do outro par, então há uma correlação zero entre esses pares. Se dois pares se movem em direções exatamente opostas, seu coeficiente de correlação é -1. As correlações também são divididas em quatro grupos de acordo com sua força. Para facilitar a visualização, todas as correlações na tabela a seguir são coloridas para mostrar sua força, conforme observado abaixo: Fraco (Branco): o valor absoluto do coeficiente de correlação não excede 0,3 (ou seja, pode ser qualquer coisa de -0,3 a 0,3). Médio (Cinza): o valor absoluto do coeficiente é maior que 0,3 mas inferior a 0,5. Forte (preto): o valor absoluto do coeficiente é maior que 0,5 mas menor que 0,8. Alto (Vermelho): o valor absoluto do coeficiente de correlação é igual ou superior a 0,8. Os coeficientes de correlação são calculados utilizando os preços de fechamento diários vistos nos últimos 40 dias de negociação (mais curto prazo) e nos últimos 120 dias de negociação (prazo maior). Estes dois períodos foram escolhidos entre os duzentos possíveis períodos de correlação com base em quão bem os coeficientes de correlação correspondem às flutuações diárias dos preços. Como você pode ver no simulador de correlação (Nota: Esta calculadora exige que você tenha o Flash instalado e o Javascript ativado no seu navegador), a correlação real geralmente divergirá mais forte do valor alvo quando for calculado por períodos de tempo mais curtos. Isso torna importante verificar as correlações de curto prazo contra as correlações de longo prazo, o que é feito na tabela REL abaixo. A tabela REL (de quotreliabilityquot) compara as correlações de curto prazo e de longo prazo e mostra a média de ambos os coeficientes quando eles permanecem próximos para ambos os períodos de tempo. Acredita-se que, se os coeficientes de correlação a curto e longo prazo concordarem, a correlação é mais confiável - mais propensos a persistir no futuro próximo. Você pode verificar como as correlações diárias a curto e longo prazo mudam ao longo do tempo para os pares de moedas mais comumente negociados na página de correlação de trailing (Nota: O tamanho desta página é de 1,3 Mbs e requer que você tenha Flash instalado e habilitado para Javascript no seu navegador). A correlação também pode ser definida como o grau de similaridade (similaridade direta quando a correlação é similaridade inversa positiva quando a correlação é negativa) que você pode esperar existir entre padrões de gráficos técnicos (por exemplo, linhas de tendência, padrões de preços, candelabros e ondas de Elliott) visíveis em duas moedas Gráficos de pares. Por exemplo, você pode esperar ver uma imagem espelhada quase exata da linha de tendência que aparece no gráfico diário do EURUSD quando você olha para o mesmo gráfico de escala de tempo do USDCHF (porque a correlação negativa desses pares é tão alta). Os coeficientes de correlação diários apresentados aqui, portanto, medem a correspondência entre os padrões intermediários (últimos 120 dias) e os menores (últimos 40 dias) visíveis nos gráficos diários dos pares de moedas para os quais são calculados. Esta informação será mais útil para os comerciantes de posições (mantendo as posições abertas de um dia a alguns dias) que dependem principalmente dos estudos diários de gráficos. Se você deseja calcular as correlações para outros períodos de tempo, você pode fazê-lo no Excel, conforme descrito na parte inferior desta página. Nota de Tabela de Correlação de Moedas. É melhor diversificar aqueles pares de moedas cuja correlação é colorida em branco ou cinza (com mais cautela) na tabela REL. Você pode reduzir ainda mais a lista de candidatos para a diversificação, excluindo os pares que gastaram menos tempo sendo debilmente correlacionados durante os últimos 100 dias de negociação - como é mostrado na página de correlações de trânsito (soma das porcentagens de tempo que os 40- As correlações do dia e do 120 dias permaneceram fracas. Por favor, note: o tamanho desta página é de 1,3 Mbs e requer que você tenha o Flash instalado e o Javascript ativado em seu navegador). Se a correlação for colorida em vermelho para dois pares na tabela REL, você pode usar isso para selecionar somente a negociação que o par que ofereça a entrada com a maior razão de recompensa / risco entre os dois. Você também pode usar essas informações para esclarecer a imagem técnica (por exemplo, contagens de ondas de Elliott) do par de moedas que você troca, observando o gráfico do (s) outro (s) par de moedas, com o qual está altamente correlacionado. Tutorial de correlações do Excel Você pode calcular correlações individuais para dois pares de moedas e para qualquer período de tempo passando por essas etapas: Selecione os pares de moedas que você deseja analisar. Exporte os dados de preços para cada um desses pares a partir de seus gráficos forex (por exemplo, Intellicharts) para um arquivo em seu computador (o formato usual para exportação de dados é CSV). Importe cada arquivo no Excel, indo para DatagtImport External DatagtImport Data e apontando para ele. Você pode precisar importar os números como texto e, em seguida, substituir os pontos por vírgulas para que o Excel possa trabalhar com os preços como números. Certifique-se de que as datas na série temporal importada concordem para cada linha (você pode ignorar esta etapa se estiver trabalhando com apenas um preço de alimentação). Elimine as colunas para Abrir, Alto e Baixo. Mude o nome das colunas com os preços de fechamento para os nomes dos pares de moeda aos quais eles pertencem. Use a função CORREL para calcular a correlação. Esta função funciona em dois arrays, que serão os intervalos de mesmo comprimento dos preços de fechamento para os dois pares. Basta digitar em uma das células vazias quotcorrel (então, pressione o botão quotfxquot ao lado da barra de fórmulas e selecione os dois intervalos. A fórmula resultante será assim: - CORREL (A1: A40B1: B40) e calculará o valor do Coeficiente de correlação entre os pares para o período de tempo escolhido. Neste exemplo, serão 40 horas, dias ou semanas, dependendo da escala de tempo dos gráficos em análise. Para calcular a matriz de correlação de qualquer número de pares, repita os passos 1 a 1 acima 3 para cada par. Corte a tabela inteira para que os nomes dos pares de moedas estejam na primeira linha e os preços de fechamento sejam apenas para o período de tempo que você deseja analisar. Em vez de usar a função CORREL, vá para a análise do ToolsgtData. Selecione quotCorrelationquot na lista de ferramentas de análise. Pressione o botão ao lado do quotInput Rangequot e, em seguida, realce o conteúdo de todas as colunas. Marque a marca ao lado de quotLabels em First Rowquot. Selecione o intervalo de saída escolhendo Uma célula à direita da mesa. Pressione quotOKquot. Nota . Talvez seja necessário instalar o pacote Análise de dados a partir do CD de Instalação do Office se não for carregado por padrão. Para instalá-lo, vá para ToolsgtAdd-Ins. Em seguida, selecione Análise ToolPak e pressione OK para começar a criar sua matriz de correlações cambiais.