فار حساب الفوركس

(القيمة المعرضة للمخاطر) القيمة المعرضة للمخاطر) القيمة المعرضة للمخاطر أو القيمة المعرضة للمخاطر (قد سميت بالعلوم الجديدة إلدارة المخاطر، ولكنك ال تحتاج إلى أن تكون عالما لاستخدام القيمة المعرضة للمخاطر. هنا، في الجزء الأول من هذه السلسلة، ونحن ننظر إلى فكرة وراء فار والأساليب الثلاثة الأساسية لحساب ذلك. في الجزء 2. فإننا نطبق هذه الطرق لحساب القيمة المعرضة للمخاطر لمخزون واحد أو استثمار واحد. الفكرة وراء فار إن المقياس الأكثر شعبية وتقليديا للمخاطر هو التقلب. ومع ذلك، فإن المشكلة الرئيسية مع التقلب هي أنه لا يهتم اتجاه حركة الاستثمار: الأسهم يمكن أن تكون متقلبة لأنها تقفز فجأة أعلى. وبطبيعة الحال، فإن المستثمرين لا يشعرون بالأسى من المكاسب (انظر حدود واستخدامات التقلب). بالنسبة للمستثمرين، والمخاطر هي حول احتمالات فقدان المال، ويستند فار على حقيقة أن المنطق السليم. من خلال افتراض المستثمرين يهتمون باحتمالات خسارة كبيرة حقا، فار يجيب على السؤال، ما هو أسوأ سيناريو الحالة أو كم يمكن أن أخسر في شهر سيئة حقا الآن يتيح الحصول على محددة. تتضمن إحصائية القيمة المعرضة للمخاطر ثالثة مكونات: فترة زمنية، ومستوى ثقة، ومبلغ خسارة) أو نسبة خسارة (. ضع هذه األجزاء الثالثة في االعتبار حيث نورد بعض األمثلة عن االختالفات في السؤال الذي يجيب على القيمة المعرضة للمخاطر: ما هو أكثر ما يمكنني - بمستوى ثقة 95 أو 99 - يتوقع أن يخسر بالدولار خالل الشهر التالي ما هي النسبة القصوى) أستطيع أن أتعرض لخسارة على مدى العام القادم يمكن أن تتأكد من أن السؤال الذي يطرحه فار يحتوي على ثالثة عناصر: مستوى ثقة مرتفع نسبيا) عادة 95 أو 99 (، فترة زمنية) يوم، شهر أو سنة) وتقدیر خسائر الاستثمار (المعبر عنھا بالدولار أو بالنسب المئویة). طرق احتساب القيمة المعرضة للمخاطر يستخدم المستثمرون المؤسسيون القيمة المعرضة للمخاطر لتقييم مخاطر الحافظة، ولكننا سنستخدمها في هذه المقدمة لتقييم مخاطر مؤشر واحد يتداول مثل الأسهم: مؤشر ناسداك 100. الذي يتداول تحت مؤشر قق. ويعد مؤشر كيو كيو هو مؤشر شعبي جدا لأكبر الأسهم غير المالية التي تتداول في بورصة ناسداك. هناك ثلاث طرق لحساب فار: الطريقة التاريخية، طريقة التباين-التغاير و محاكاة مونتي كارلو. 1. الطريقة التاريخية الطريقة التاريخية ببساطة إعادة تنظيم عوائد تاريخية الفعلية. ووضعها في النظام من الأسوأ إلى الأفضل. ثم يفترض أن التاريخ سوف يكرر نفسه، من منظور المخاطر. وبدأت الشركة في مارس 1999، وإذا قمنا بحساب كل عائد يومي، فإننا ننتج مجموعة بيانات غنية من 1،400 نقطة تقريبا. يتيح وضعها في الرسم البياني الذي يقارن تردد دلاء العودة. على سبيل المثال، في أعلى نقطة من الرسم البياني (أعلى شريط)، كان هناك أكثر من 250 يوما عندما كانت العودة اليومية بين 0 و 1. في أقصى اليمين، يمكنك بالكاد رؤية شريط صغير في 13 أنه يمثل واحد يوم واحد (في يناير 2000) في غضون فترة من خمس سنوات زائد عندما كانت العودة اليومية لل كق مذهلة 12.4 لاحظ أشرطة حمراء التي تشكل الذيل الأيسر من الرسم البياني. هذه هي أدنى 5 من العوائد اليومية (منذ يتم ترتيب العائدات من اليسار إلى اليمين، والأسوأ هي دائما الذيل الأيسر). يتم تشغيل الحانات الحمراء من الخسائر اليومية من 4 إلى 8. لأن هذه هي أسوأ 5 من جميع العائدات اليومية، يمكننا أن نقول مع 95 الثقة أن أسوأ خسارة يومية لن تتجاوز 4. طريقة أخرى، نتوقع مع 95 الثقة أن لدينا كسب تتجاوز -4. هذا هو فار باختصار. يتيح إعادة صياغة الإحصائيات إلى كل من النسبة المئوية والدولار: مع الثقة 95، نتوقع أن أسوأ خسارة يومية لن تتجاوز 4. إذا استثمرنا 100، نحن 95 واثقون من أن أسوأ خسارة يومية لن تتجاوز 4 (100 x -4). يمكنك أن ترى أن فار تسمح في الواقع لنتيجة أسوأ من عودة -4. وهو لا يعبر عن اليقين المطلق، بل يجعل تقديرا احتماليا. إذا أردنا أن نزيد من ثقتنا، نحن بحاجة فقط للانتقال إلى اليسار على نفس الرسم البياني، إلى حيث أول اثنين من أشرطة حمراء، في -8 و -7 تمثل أسوأ 1 من العوائد اليومية: مع 99 الثقة، ونحن نتوقع أن فإن أسوأ خسارة يومية لن تتجاوز 7. أو، إذا استثمرنا 100، نحن 99 واثقون من أن أسوأ خسارة يومية لن تتجاوز 7. 2. طريقة التباين-التباين يفترض هذا الأسلوب أن عوائد الأسهم توزع عادة. وبعبارة أخرى، فإنه يتطلب أن نقدر عاملين فقط - عائد متوقع (أو متوسط) وانحراف معياري - مما يسمح لنا برسم منحنى توزيع عادي. هنا نحن رسم المنحنى الطبيعي ضد نفس البيانات الفعلية العودة: الفكرة وراء التباين-التغايرية هي مماثلة للأفكار وراء الطريقة التاريخية - إلا أننا نستخدم منحنى مألوف بدلا من البيانات الفعلية. ميزة منحنى العادي هو أننا نعرف تلقائيا أين أسوأ 5 و 1 تقع على منحنى. وهي عبارة عن وظيفة من ثقتنا المرغوبة والانحراف المعياري (): 3. محاكاة مونت كارلو تتضمن الطريقة الثالثة تطوير نموذج لعوائد أسعار الأسهم المستقبلية وتشغيل تجارب افتراضية متعددة من خلال النموذج. تشير محاكاة مونتي كارلو إلى أي طريقة تولد التجارب بشكل عشوائي، ولكنها في حد ذاتها لا تخبرنا بأي شيء عن المنهجية الأساسية. بالنسبة لمعظم المستخدمين، محاكاة مونتي كارلو تصل إلى مولد صندوق أسود من النتائج العشوائية. دون الدخول في مزيد من التفاصيل، أجرينا محاكاة مونتي كارلو على ف ف على أساس نمط التداول التاريخي. في محاكاة لدينا، أجريت 100 تجربة. إذا قمنا بتشغيلها مرة أخرى، فإننا سوف تحصل على نتيجة مختلفة - على الرغم من أنه من المرجح جدا أن الاختلافات ستكون ضيقة. هنا هي النتيجة مرتبة في رسم بياني (يرجى ملاحظة أنه في حين أظهرت الرسوم البيانية السابقة عوائد يومية، يعرض هذا الرسم البياني العائدات الشهرية): لتلخيص، ركضنا 100 تجارب افتراضية من العائدات الشهرية لل ق. ومن بين هذه النتائج، كانت نتيجتان تتراوحان بين -15 و -20 و 3 بين -20 و 25. وهذا يعني أن أسوأ خمس نتائج (أي أسوأ 5) كانت أقل من -15. وبالتالي فإن محاكاة مونتي كارلو تؤدي إلى استنتاج فار من نوع التالية: مع 95 الثقة، ونحن لا نتوقع أن تفقد أكثر من 15 خلال أي شهر معين. حتتسب القيمة املعرشة للمخاطر) فار (احلد األقصى للخسارة املتوقعة) أو أسوأ سيناريوهات (عىل االستثمار، عىل مدى فرتة زمنية معينة وتعطى درجة معينة من الثقة. نظرنا إلى ثلاث طرق تستخدم عادة لحساب فار. ولكن ضع في اعتبارك أن اثنين من طرقنا تحسب القيمة المعرضة للخطر اليومي والطريقة الثالثة محسوبة القيمة الشهرية. في الجزء 2 من هذه السلسلة نعرض لك كيفية مقارنة هذه الآفاق الزمنية المختلفة. لقراءة المزيد حول هذا الموضوع، انظر الفائدة المركبة بشكل مستمر. القيمة المعرضة للمخاطر) فار (يمثل حساب القيمة المعرضة للمخاطر احتمالية تجاوز أحد األصول) زوج عملة، حصة، محفظة، إلخ (خسارة معينة خالل فترة زمنية معينة) . في أداة لدينا، يتم حساب هذا الاحتمال على أساس التطور الماضي. على سبيل المثال، إذا وجدنا أن 3 مرات من أصل 10 زوج يورودولار ينخفض ​​40 نقطة في 10 ساعات أو أكثر خلال ال 100 يوم الماضية، يمكننا أن نقول أن احتمال أن يتم التوصل إلى وقف عند -40 نقطة على مدى ال 10 ساعة القادمة هو 30. وقد كان هذا الأسلوب حساب القيود. ولكي يكون توزيع الاختلافات صحيحا تماما، من المفترض أن يتبع التوزيع الطبيعي. وهذا هو الحال في الممارسة العملية. لذلك، من المستحسن تفسير النتائج بحذر وعدم استخدامها كأي شيء آخر غير أداة تكميلية. في الأداة أدناه، تحتاج إلى إدخال الزوج ليتم دراستها، والإطار الزمني، وكمية البيانات التاريخية لاستخدامها في الدراسة، فضلا عن مدة التداول في وحدات الوقت. حسنا تعطيك توزيع الاختلافات. تتم الحسابات في الوقت الحقيقي. أدوات التداول