Ano ang Entropy?
Ang Entropy ay isang sukatan ng randomness. Tulad ng konsepto ng kawalang-hanggan, ang entropy ay ginagamit upang makatulong sa modelo at kumakatawan sa antas ng kawalan ng katiyakan ng isang random variable. Ginagamit ito ng mga analyst sa pananalapi at mga technician sa merkado upang matukoy ang mga pagkakataon ng isang tiyak na uri ng pag-uugali ng isang seguridad o merkado.
Mga Key Takeaways
- Ang Entropy ay isang sukatan ng randomness. Tulad ng konsepto ng kawalang-hanggan, ginamit ang entropy upang makatulong sa modelo at kumakatawan sa antas ng kawalang-katiyakan ng isang random variable.Entropy ay ginagamit ng mga analyst sa pananalapi at mga technician sa merkado upang matukoy ang mga pagkakataon ng isang tiyak na uri ng pag-uugali ng isang seguridad o merkado.Entropy matagal nang naging mapagkukunan ng pag-aaral at debate ng mga analyst ng merkado at mangangalakal. Ginagamit ito sa pagsusuri ng dami at makakatulong na mahulaan ang posibilidad na ang isang seguridad ay lilipat sa isang tiyak na direksyon o ayon sa isang tiyak na pattern.
Paano Gumagana ang Entropy
Ang Entropy ay matagal nang naging mapagkukunan ng pag-aaral at debate ng mga analyst ng merkado at mangangalakal. Ginagamit ito sa pagsusuri ng dami at makakatulong na mahulaan ang posibilidad na ang isang seguridad ay lilipat sa isang tiyak na direksyon o ayon sa isang tiyak na pattern. Ang mga pabagu-bago ng seguridad ay may mas malaking entropy kaysa sa mga matatag na nananatiling medyo pare-pareho ang presyo. Ang konsepto ng entropy ay ginalugad sa "Isang Random Walk Down Wall Street."
Entropy bilang isang Panukala ng Panganib
Tulad ng beta at pagkasumpungin, ginagamit ang entropy upang masukat ang panganib sa pananalapi bilang isang sukatan ng randomness. Sa mundo ng pananalapi, ang panganib ay kapwa masama at mabuti depende sa pangangailangan ng mamumuhunan; gayunpaman, karaniwang ipinapalagay na ang mas malaking panganib ay maaaring mapahusay ang paglaki. Ang mga namumuhunan na naghahanap ng mas mataas na paglago ay itinuro upang maghanap ng mataas na stock ng beta o mataas na pagkasumpungin. Ang entropy ay ginagamit sa parehong paraan. Ang isang stock na may isang mataas na antas ng entropy ay itinuturing na riskier kaysa sa iba. Naniniwala ang ilang mga analyst na ang entropy ay nagbibigay ng isang mas mahusay na modelo ng peligro kaysa sa beta. Ipinakita na ang entropy, tulad ng beta, at karaniwang paglihis ay bumababa kapag tumataas ang bilang ng mga assets o securities sa isang portfolio.
Sa pananalapi, ang banal na butil ay upang mahanap ang pinakamahusay na paraan upang bumuo ng isang portfolio na nagpapakita ng paglago at mababang draw-downs. Ang isa pang paraan upang sabihin na, ang maximum na pagbabalik para sa hindi bababa sa halaga ng panganib. Maraming oras at enerhiya ay ginugol sa pag-aaral ng mga set ng data at pagsubok ng maraming mga variable. Kung naghahanap para sa gilid sa konstruksyon ng portfolio, maaaring maging kapaki-pakinabang ang pag-optimize ng entropy. Ang Entropy ay isang paraan para sa mga analyst at mga mananaliksik na ihiwalay ang pagiging random ng isang portfolio, o inaasahang sorpresa.
Paggamit ng Entropy
Ang pangunahing isyu sa paggamit ng entropy ay ang pagkalkula mismo. Sa mga analyst mayroong maraming magkakaibang mga teorya tungkol sa pinakamahusay na paraan upang mailapat ang konsepto sa computational finance.
Halimbawa, sa mga derivatives sa pananalapi, ginagamit ang entropy bilang isang paraan upang makilala at mabawasan ang panganib. Sa tradisyunal na modelo ng pagpepresyo ng kabisera ng Black-Scholes, ipinapalagay ng modelo ang lahat ng peligro ay maaaring mai-bakod. Iyon ay, ang lahat ng panganib ay maaaring matukoy at accounted para sa. Hindi ito palaging isang makatotohanang modelo.
Ang konsepto ng entropy ay maaaring mailapat at kinakatawan ng isang variable upang maalis ang pagkalugi na nilikha ng pinagbabatayan ng seguridad o pag-aari, na nagpapahintulot sa analyst na ibukod ang presyo ng derivative. Sa madaling salita, ang entropy ay ginagamit bilang isang paraan upang matukoy ang pinakamahusay na variable na kung saan upang tukuyin ang panganib sa loob ng isang naibigay na sistema o pag-aayos ng instrumento sa pananalapi. Ang pinakamahusay na variable ay ang isa na lumihis ng hindi bababa sa pisikal na katotohanan.
Sa pananalapi, ito ay maaaring kinakatawan sa paggamit ng mga probabilidad at inaasahang halaga. Habang ang pagkalkula mismo ay umuusbong, malinaw ang layunin; Ang mga analyst ay gumagamit ng konsepto upang makahanap ng isang mas mahusay na paraan upang mag-presyo ng mga kumplikadong instrumento sa pananalapi.
