विषय - सूची जोड़े व्यापार क्या है? जोड़े व्यापार सरल संभव `` डॉलर तटस्थ '' व्यापार रणनीति है। एक डॉलर तटस्थ ट्रेडिंग रणनीति पैसे की कोई परिव्यय की जरूरत है, जहां से एक है। केवल मार्जिन कॉल और ब्रोकरेज फीस को पूरा करने में यदि वास्तव में, यहां तक कि इस तरह की रणनीतियों, कुछ परिव्यय की आवश्यकता होती है। जोड़े व्यापार में, एक शेयर एक और शेयर के बराबर का डॉलर के मूल्य कम बेचा जाता है एक ही समय में लंबे समय से खरीदा जाता है। आशा व्यापार अवधि के अंत में, शुद्ध स्थिति मूल्य में इजाफा हुआ है कि है। यह अक्सर शेयर मूल्य में वृद्धि की संभावना है, जो एक लंबे समय से खरीदा है कि गलत तरीके से ग्रहण किया है, और कम बेचा एक मूल्य में खो जाने की उम्मीद से एक है। इस तरह से यह लंबी और एक साथ मूल्य में शुद्ध रणनीति लाभ के रूप में लंबे समय के रूप में वृद्धि या मूल्यों में कमी करने के लिए कम, दोनों के लिए समान रूप से अच्छी तरह से काम करता है, रणनीति के लिए एक आवश्यकता नहीं है। मैं कैसे अलग जोड़े चयन करते हैं? जोड़े व्यापार करने के लिए जो चयन आसान नहीं है। व्यापार के लिए है के लिए किसी भी पद्धति जोड़े का चयन करने के लिए व्यापार के लिए अच्छी क्षमता के लिए नमूना डेटा पर रैंक जोड़े। नमूना प्रभावशीलता के बाहर के लिए रैंकिंग नमूना परीक्षण करें। सबसे प्रभावी है कि सबसे अच्छा नमूना डेटा सेट का चयन करें। इस आवेदन को प्राप्त करने की उम्मीद है कि सबसे अच्छा एक विशेष रैंकिंग समारोह के उपयोगकर्ता परीक्षण ऐतिहासिक प्रभावशीलता के लिए करते है। ये एक पद्धति को चुनने के लिए तीन मानदंडों में से दो हैं। यह नमूना डेटा के बेहतर चयन और रैंकिंग समारोह भविष्य के प्रदर्शन का बेहतर भविष्यवाणियों प्रदान करता है कि बहुत संभावना है और संभव है। एक जोड़े के व्यापार रणनीति डॉलर तटस्थ है, क्योंकि प्रारंभिक मूल्य शून्य है, के बाद से लघुगणक रिटर्न शामिल है कि पोर्टफोलियो के प्रदर्शन के उपायों के अयोग्य हैं। अंकगणित वापसी पर शार्प अनुपात (वापसी की वार्षिक मानक विचलन के लिए वार्षिक वापसी का अनुपात) रैंकिंग समारोह के हिस्से के रूप में प्रयोग किया जाता है। शार्प अनुपात शेयर पदों के प्रारंभिक आकार की स्केलिंग को अपरिवर्तनीय है और इस तरह उनकी प्रारंभिक शेयर पदों की स्वतंत्र विभिन्न जोड़े का एक अच्छा तुलना देता है। मार्जिन की आवश्यकता है और ब्रोकरेज लागत स्थिति आकार का कार्य कर रहे हैं लेकिन, जब से पूर्ण वापसी के लिए भी महत्वपूर्ण है। पोर्टफोलियो की वापसी भी रैंकिंग समारोह में कारक होगा। आवेदन में इस्तेमाल रैंकिंग समारोह इस समारोह में निम्नलिखित गुण है: एक ही शार्प अनुपात के साथ दो रणनीतियों में से, उच्च वापसी के साथ एक चुना जाता है। एक ही वापसी के साथ दो रणनीतियों, उच्च शार्प अनुपात (या कम मानक विचलन) के साथ एक की चुना जाता है। एक कम वापसी भी कम मानक विचलन के लिए कारोबार कर रहा है। मैं कैसे आवेदन प्रयोग करते हैं? जिसमें से विश्लेषण करने के लिए शेयरों के सेट का चयन करें। इस सेट से शेयरों के जोड़े का विश्लेषण किया जाएगा। नमूना डेटा की शुरू करने की तारीख का चयन करें। नमूना डेटा के समाप्त होने की तारीख का चयन करें। परिणाम के लिए "विश्लेषण जाओ" बटन दबाएँ। महत्वपूर्ण है कि एक विशेष पकड़े क्षितिज नहीं है, तो नमूना डेटा के समाप्त होने की तारीख आज की तारीख से दूरी है कि कम से कम है कि सुनिश्चित करें। आज 2010/01/01 है, और होल्डिंग अवधि 2 वर्ष है, तो उदाहरण के लिए, एक 2005/01/01 का नमूना डेटा के लिए तिथि शुरू करने और 2008/01/01 का नमूना अवधि के लिए तारीख को समाप्त हुए हो सकता है। आवेदन तो निम्नलिखित 2 साल के लिए एक व्यापार रणनीति (2010/01/01 के लिए 2008/01/01) के चयन में डेटा के 3 साल के लायक (2008/01/01 के लिए 2005/01/01) का उपयोग कर के प्रभाव को दिखाने होगा । आवेदन तो नमूना अवधि (2007/01/01 2010/01/01 के लिए) से बाहर के लिए एक रैंकिंग बनाने के लिए 2007/01/01 के नमूने डेटा के लिए एक अंत की तारीख के साथ फिर से दौड़ना किया जा सकता सबसे मौजूदा 3 साल का उपयोग करता है वास्तविक व्यापार के लिए। मैं कैसे विश्लेषण की व्याख्या करते हैं? शेयरों के जोड़े सर्वोच्च से सबसे कम नमूना डेटा के लिए आवेदन किया जब रैंकिंग समारोह के मूल्य के आधार पर क्रम में सूचीबद्ध हैं। शेयरों की जोड़ी शेयर वर्णानुक्रम पहले शेयर shorted किया जा रहा से है कि स्टॉक के रूप में लंबे समय होने के साथ सूचीबद्ध कर रहे हैं। सांख्यिकी नमूना अवधि के लिए और "आउट-ऑफ-नमूना" अवधि के लिए सूचीबद्ध हैं, यह उपलब्ध सबसे हाल के आंकड़ों के नमूना अवधि के अंत तक की अवधि के लिए है। यह नमूना अवधि जानकारी वास्तविक व्यापार में इस्तेमाल किया गया था, तो हो गया होता कैसे वास्तविक प्रदर्शन करने के लिए एक तुलना देता है। नमूना अवधि के लिए और नमूना अवधि के बाहर रणनीति के लिए रिटर्न की सालाना मानक विचलन सूचीबद्ध हैं। इसी तरह, नमूना अवधि के लिए और नमूना अवधि के बाहर रणनीति के लिए सालाना रिटर्न सूचीबद्ध हैं। रैंक समारोह भी नमूना अवधि के लिए और नमूना अवधि के बाहर गणना की जाती है। सबसे महत्वपूर्ण नंबर विश्लेषण के शीर्ष पर सूचीबद्ध है। यह नमूना रैंकिंग से बाहर भविष्यवाणी करने के लिए रैंकिंग नमूना की शक्ति का एक सांख्यिकीय परीक्षण है, जो "महत्व की स्पीयरमैन रैंक आदेश स्तर" है। इस संख्या को कम, और अधिक संभावना दो रैंकिंग सांख्यिकीय महत्व है और न सिर्फ एक अस्थायी है। उदाहरण के लिए, 5% के एक मूल्य जोड़े का नमूना रैंकिंग के बीच और जोड़े का नमूना रैंकिंग के बाहर कहा कि सह-संबंध केवल संयोग से सही मायने में स्वतंत्र प्रक्रियाओं दिए गए समय के 5% होगा इसका मतलब है। इस संबंध में सकारात्मक या नकारात्मक हो सकता है, नमूना रैंकिंग नमूना प्रदर्शन के बाहर की एक नकारात्मक कारक हो सकता है। आगे क्या? यह आवेदन सिर्फ एक साधारण शेयर जोड़े व्यापार विश्लेषण उपकरण है। इस मूल विचार का एक्सटेंशन शामिल समय का एक बड़ा अवधि में अधिक शेयरों की बड़ी डेटाबेस। अलग रैंकिंग कार्यों की तुलना। दो से अधिक शेयरों के साथ डॉलर तटस्थ विभागों।