УСПЕХ НА ФОРЕКСЕ ЭТО ВКЛАД ЗНАНИЙ ИЛИ ФАКТОР СЛУЧАЙНОСТИ

Лучшие Форекс брокеры 2021 года:

Содержание страницы:

Эмоции и чувства, положительно влияющие на успех в трейдинге

Многие люди, которые начали свою карьеру в трейдинге, мечтают иметь огромный успех, но мало кто догадывается, что успех зависит не только от случайности и везения. Если трейдер будет полагаться только на эти две составляющие, то в ближайшее время ему придется столкнуться с неудачами и денежными потерями. Для того, чтобы добиться успеха, иметь большую прибыль и добиваться значительных результатов, нужно уметь контролировать ситуацию и полностью владеть своими чувствами и эмоциями. Стоит учитывать и то, что не всегда трейдинг может принести положительный результат, иногда приходится терпеть потери, идти на риск и смиряться с неудачами. Даже самые опытные трейдеры удачно закрывают сделки только в 80% из 100%.

Успех на форексе – это не физическое явление, которое можно однажды достигнуть и руководствоваться ним. Для начала, вам нужна собственная стратегия. Во время работы с рынком вам придется создать тактику, с помощью которой вы бы свели до минимума риск, и получали бы максимальный доход. Также, вы должны иметь некие познания, ведь для того, чтобы овладеть новыми пространством, вам нужно узнать о нем как можно больше. Не стоит спешить в этом деле, постепенно познавайте правила и секреты форекс, углубляйтесь в его тенденции, создавайте для себя собственное руководство для успеха. Новичкам лучше всего попробовать начать работу с демо-счетом, провести несколько сделок, понять принципы работы, и только после того, как вы начнете показывать положительную доходность, можно начинать вкладывать собственные сбережения.

Успех на форекс принципиально зависит от эмоций и чувств трейдера. Именно поэтому нельзя приступать к работе, если вы не в настроении, чувствуете усталость, вас беспокоят бытовые проблемы, а попытки сосредоточиться не увенчиваются успехом. Каждый трейдер должен понимать, что эмоции имеют сильное влияние на человека и на продуктивность его работы. Не нужно думать, что эмоции только негативно влияют на человека. Весьма наоборот – в некоторых случаях именно эмоции и чувства способны привести трейдера к успеху. Для того чтобы понять, что такое эмоции и чувства и как их использовать для успеха, необходимо более детально разобраться в данном вопросе.

Что представляют собой эмоции и чувства

Еще со времени жизни Платона всю человеческую жизнь, в психическом смысле, разделили на три, так сказать, сущности, среди которых умственная, эмоциональная и волевая сущность. В то время как эмоциональная и умственная сущность действуют под руководством человека, эмоции появляются и руководствуются против желания человека. Конечно, люди могут стараться не проявлять свои эмоции внешне, но те в свою очередь не станут слабее, и будут мучить человека, или же примут агрессивную форму защиты. Дабы избегать множественных неприятностей, которые могут возникать из-за неумения держать эмоции – следует научиться их управлению, а это невозможно, если не знать, что они собой являют.

Эмоции и чувства – это образования лично каждого субъекта, они являются социально-психологическими характеристиками человека. Также они представляют собой отражение, или же переживания, за какие-либо сложившиеся ситуации, а не рефлексией. Иногда эмоции могут отражаться на тех событиях, которые только могут случиться, происходит это из-за воображения пережитых прежде, или просто вымышленных, ситуаций. Иногда, выразить свои чувства человеку необходимо так же, как и дышать или пить.

Надежные Форекс брокеры:

Эмоции существуют самых различных видов: тоска, страх, вина, скука, удовольствие, гнев и прочие. Тоской можно назвать траурным, или чувством потери во время этой эмоции, человек испытывает тяжести и душевные боли. Страх – эмоция, которая проявляется в случае возникновения угрозы биологического или социального состояния индивидуума, она может возникать в случае либо действительной, либо воображаемой опасности. Вина представляет собой эмоцию, которая возникает в том случае, когда человек винит сам себя в чем-либо. Скука – переживание за отсутствие каких-либо целей или интересов. Удовольствие – чувство, возникающее в случае удовлетворения какой-либо потребности, или отчего-нибудь приятного. Гнев – эмоция полного недовольства чем-либо, или какой-нибудь возникшей ситуации, сопровождается агрессивным или враждебным отношением. Но это далеко не весь список эмоций, которые присущи человеку.

Оптимистическое настроение появляется у человека лишь при положительных эмоциях, к примеру, при радости, блаженстве или же симпатии, и способствуют развитию воли, отрицательные же эмоции, такие как горе, зависть, испуг или ненависть в свою очередь приведут к безволию и слабости. Правда в каждой из эмоции есть полезная частичка. Взять, к примеру, человека, который не знает что такое печаль, он также несчастен, как и тот, кто не знает радости, или не обладает чувством юмора вообще. Отрицательные эмоции подобно яду, если они присутствуют в небольшом количестве, то они могут пойти на пользу, в этом случае они закаляют человека, помогая находить новые методы решения, подходы. Существуют также и нейтральные эмоции переживания, таковыми являются обычное наблюдение, любопытство, удивление, а также апатия.

Forex Club. Торговая система «Бонсай» — знакомство

Эмоции также имеют немаловажное значение в физическом плане, ведь они напрямую связаны с нервной системой человека. Исходя из этого, можно сделать вывод, что эмоции положительного характера способствуют выздоровлению организма, а негативные наоборот разрушают его. Еще одно влияние, которое имеют эмоции, относится к темпераменту человека, отсюда также выплывает то, что положительные эмоции имеют позитивное влияние на поведение человека, а также на его тип мышления.

Позитивное мышление. Пребывая в веселом настроении, каждый человек мыслит не так же, как если бы его настроение было плохим. Было проведено исследование ТАТ, когда людям показывают картинки с неопределенным содержанием, по каждой из которых они должны были составить историю. В этом тесте было выявлено, что люди в приподнятом настроении сочиняют более позитивные истории. По интерпретации ответов, можно было сказать про черты каждого человека, по его настроение во время прохождения теста, о чувстве уверенности, самоуважения.

Память. На самом деле, будучи в веселом настроении, легче всего вспомнить какие-либо радостные события или моменты жизни. Объясняется это тем, что память основывается на ассоциации, и напрямую взаимодействует с эмоциями, а значит, что когда человек пребывает в каком-либо состоянии, ему легче вспомнить множество событий, в которых он пребывал в этом же состоянии, или же ассоциирующиеся с этим состоянием.

Лучшие Форекс площадки:

Решение проблем. Люди, будучи в приподнятом настроении, подбирают подход к решению возникшей трудности по иному, не так как те, чье настроение находится на нейтральном уровне или вовсе плохое. Они отличаются высокой реакцией, могут быстро выработать самую простую стратегию решения проблемы и принять первое, найденное ими решение. Во время проведения исследований было выяснено, что человек, находясь в бодром настроении, приводит уникальные и многообразные вербальные ассоциации, следственно, можно сказать о более широком творческом мышлении. При всем этом, повышается творческая отдача, которая позитивно влияет на решение каких-либо задач.

Помощь, замкнутость и симпатия. Было проведено множество исследований, благодаря которым стало известно, что счастливые люди больше расположены к щедрости, и способности оказать помощь другим людям. Такие же черты проявляются и у тех людей, которым положительные эмоции были вызваны искусственным путем, к примеру, подарком, или каким либо приятным воспоминанием. Многие из тех людей, кто пребывает в приподнятом настроении, считают, что если помогать людям, улучшая их настроение, то это способствует сохранению веселого настроения и у себя. Во время еще одного наблюдения, было выявлено, что обладатели бодрого настроения, которые замечают настроение отличное от них, стараются, как бы сбалансировать свое эмоциональное состояние с другим, или же вовсе положительно расположить другого. Также, люди с хорошим настроением способны оценивать окружающий мир с хорошей точки зрения, проявлять симпатию к совершенно незнакомым им людям. Известно также, что на взаимоотношение людей влияет и окружающая их обстановка.

КАКИЕ ЭМОЦИИ ЗАЧАСТУЮ ИСПЫТЫВАЕТ ТРЕЙДЕР

Практически каждый человек, в любой жизненной ситуации может испытывать такие эмоции, как азарт, надежда, страх и жадность. К сожалению, в процессе работы на рынке эти эмоции могут навредить трейдеру в самый ответственный момент. Поскольку эмоции имеют свойство влиять на подсознание человека, они также становятся некой основой для принятия решений. Зачастую, решения, принятые под влиянием эмоций, не приносят ожидаемого результата. Очень важно осознавать свои положительные и негативные стороны, распознавать эмоции, которые вы испытываете, и понимать, каким образом они повлиять на вашу работоспособность. Если трейдер научится понимать свое психологическое состояние – он сможет надеяться на гарантируемый успех.

Одним из самых главных чувств, которое практически заставляет человека совершать те или иные торговые операции на финансовом рынке является жадность. Жадность – это жажда быстро получить большую прибыль. Не нужно думать, что в данном деле жадность это негативное чувство, которое приведет вас к убытку. Это совсем не так. Длительные наблюдения показывают, что если у трейдера присущее такое качество как жадность в минимальном количестве, то он будет проводить очень мало сделок, получая при этом незначительную прибыль. Если же жадность у трейдера является передовым чувством, то она постоянно будет идти на риск, теряя огромные суммы денег. Поэтому трейдер должен быть жадным, но в меру, ведь тогда он не будет упускать отличные моменты для заработка.

Еще одно чувство, которое практически и делает трейдера из простого человека – это азарт. Согласитесь, как же без этого? Только азартный человек может тратить время и усилия на работу на финансовом рынке. Если честно признаться, то трейдера без азарта не существует. Только одним трейдерам удается контролировать азарт, а другие становятся его рабами, совершая необдуманные поступки.

Стоит также упомянуть еще одно чувство – это надежда. Не сложно догадаться, какую надежду испытывает любой участник в торговле – это надежда получить большую прибыль. Имея надежду, трейдер может вновь приступить к продуктивной работе, даже после того, как потерпел целый ряд неудач. Но и тут присутствует две стороны медали – если надежда является ведущим чувством, то человек начинает переоценивать свои возможности и идет на большой риск. Иногда беспочвенная надежда может довести новичка до разорения, после чего появится разочарование. Поэтому каждому трейдеру идеально было бы иметь коктейль чувств с надежды, жадности и холодного расчета. Примечательно то, что надежда посещает трейдера именно в тот момент, когда это наиболее необходимо, т.е. после неудачи, и потери некой суммы денег. Действие надежды на трейдера можно поделить на три этапа:

  1. Трейдер теряет некую сумму, сознавая незначительность убытка, и возможности вернуть потери. На этом этапе надежда служит необходимым чувством, которое помогает трейдеру реабилитироваться.
  2. Второй этап наступает в тот момент, когда неудачи трейдера не прекращаются, но надежда еще помогает рейдеру держаться на плаву и владеть ситуацией.
  3. Если первые два этапа надежды служат чувством, которое положительно влияет на успех в форекс трейдинге, то третий этап является губительным. На данном этапе надежда смешивается с отчаянием, во время которого притупляется бдительность трейдера, он совершает необдуманные действия и вскоре разоряется. Поэтому очень важно не доводить себя до третьего этапа.

Одним из самых мощных психологических стимуляторов есть страх. Он также может влиять на трейдера как позитивно, так и негативно. Довольно часто страх парализует волю человека, из-за чего тот может понести убытки – это негативное действие страха. Позитивное действие – человек под чувством страха не совершает глупых поступков, обдумывает каждое решение и может вовремя остановиться. Очень важно, чтобы страх не перерос в панику, для этого лучше всего всегда следовать своей проверенной стратегии. Наличие всех вышеперечисленных эмоций, при правильном использовании и при хорошем самоконтроли человека, смогут любого трейдера сделать успешным.

Эмоции, которые помогают человеку стать успешным рейдером

Эмоции – это реакции, которые тесно связаны с определенным моментом. Это своеобразная ситуативная реакция человека на любые изменения и действия в текущий час. Естественно, каждый человек может испытывать любые эмоции, но трейдерам приходится с ними справляться, дабы те не мешали ему совершать выгодные сделки. О том, какие эмоции могут навредить трейдеру, говорилось уже не раз, а вот какие эмоции смогут помочь трейдеру стать успешным – следует разобраться. Если проанализировать работу современных психологов, которые исследовали поведение трейдера, то можно выделить такие эмоции, что помогают стать человеку успешным трейдером:

  1. Эмоции радости – это своеобразное переживание удовлетворенности определенной ситуации, которая очень важна человеку, и, возможно, может содержать в себе такие элементы, как неожиданность, необычность и нестандартность. Именно испытывая радость от успешно закрытой сделки, трейдер заключает новые сделки, повторяя предыдущую тактику, что в некоторой мере гарантирует ему успех.
  2. Эмоция страха – это защитная реакция организма в той ситуации, когда здоровью и благополучию человека может грозить опасность. Немного выше была описана данная эмоция, и то, как она может влиять на трейдера. Но все же напоминаем, что чувство страха способно остановить трейдера в нужный момент, и уберечь его от возможности допустить ошибку. Главное, чтобы страх денежной потери не заставил трейдера отказаться от работы. Для этого нужно правильно оценивать ситуацию и помнить, что успех на бирже зависит именно от вас. Ведь именно трейдер – это ключевая фигура на рынке, и результат его торговли зависит от того, как он мыслит, рассуждает и действует. Поэтому, причины успеха или неудачи на форексе на самом деле имеют внутренний, а не внешний характер. С этого всего следует, что причиной успеха или неудачи являетесь именно вы, поэтому бояться не стоит, но и идти на необоснованный риск также не нужно. Запомните, что чувство страха должно помогать вам не допускать ошибки, но ни в коем случае не останавливать вас.
  3. Волнение – эта эмоция, которая появляется перед очень важным моментом вашей жизни. Волнение – это возбужденное состояние, которое сопровождается осторожностью, обдуманностью и щепетильностью. Перед завершением сделки, или на момент ее заключения трейдер испытывает волнение, во время которого более детально обдумывает свои действия. Но чрезмерное волнение может выбить трейдера с колеи.
  4. Интерес – эта эмоция, которая может перерасти в длительное чувство и отвечает за познавательный аспект личности. Если интерес сопровождает человека во время его работы, то этот человек добивается отличных результатов, это же касается и трейдеров. Во-первых, трейдер должен испытывать интерес к собственной работе, во-вторых, интерес должен быть к всевозможной информации о форекс трейдинге. То, что вы читаете данную статью, уже свидетельствует о том, что вы произвели интерес. Благодаря интересу, вы можете ежедневно получать большие объемы необходимой полезной информации, которая в дальнейшем поможет вам стать успешным трейдером.

Также психологи выделяют три основных группы внутренних установок трейдера: настрой, дисциплина и вера. На этих принципах основывается успех не только в трейдинге, но и в бытовой жизни. Стоит рассмотреть детальнее каждое условие:

  1. Вера – это внутренняя уверенность в том, что вас ожидает успех. Вера базируется на персональной ответственности и отсутствии внутренних конфликтов. Именно вера помогает трейдеру не впадать в отчаяние, и провоцирует его заключать новые сделки.
  2. Настрой – осознание трейдером того, что его торговые операции будут иметь положительный исход. К настрою также можно отнести способность и готовность трейдер самостоятельно обдумывать ситуацию, и принимать правильные решения.
  3. Дисциплина – это система самоконтроля. Она необходима для того, чтобы рейдер мог держать себя в руках, какая бы ситуация е сложилась на бирже. В понятие «дисциплина» входят рациональный подход к торговле, владение необходимыми навыками, контроль над риском, самоконтроль.

Не стоит думать, что все вышеперечисленные обстановки это совокупность знаний и везения. На самом деле это просто фильтры для вашего мышления и поведения. Благодаря этим фильтрам трейдер может последовательно принимать решения, осуществлять выгодные сделки, и уверенно идти к успеху.

Чувства, которые помогают человеку стать успешным трейдером

Естественно, любой человек ежеминутно испытывает какие-либо чувства. Романтики утверждают, что самым сильным чувством является любовь, а психологи утверждают, что это одно из самых нестойких и относительных чувств. В любом случае это чувство не поможет трейдеру стать успешным, разве что каким-то образом повлияет на его желание работать (зарабатывать на подарок любимому человеку, или чтобы пригласить любимого куда-то). Тогда какие именно чувства помогают человеку стать успешным трейдером? В этом стоит разобраться.

Первое чувство, которое стоило бы отметить – это чувство вдохновения. Именно во время вдохновения великие люди создавали что-то такое, чем до сих пор восхищается весь мир. Хотя трейдеру не нужно изобретать невероятные вещи, но для того, чтобы его работа проходила легко, чтобы он не отчаивался в минуты, когда сделки были закрыты неудачно, чтобы с легкой душой и чистым разумом продолжал заключать сделки, ему просто необходимо вдохновение. То, что вдохновение нужно только представителям искусства – это ложь. Даже женщине на кухне нужно вдохновение, дабы приготовить вкусное блюдо. Поэтому не пренебрегайте данным чувством, обязательно ловите волну вдохновения и совершайте выгодные сделки.

Второе чувство – это чувство ответственности. Иногда новички в трейдинге не могут привыкнуть к мысли, что это не компьютерная игра, в которую, проиграв, можно начать играть сначала, а большая и серьезная компания, что сможет дать им большую прибыль. Поэтому к данному делу нужно подойти ответственно, обращая внимание на разные нюансы и учитывать их. Также не забывайте о том, что вы несете ответственность за свою семью и не имеете права идти на сумасшедшие риски, ставя на кон все деньги, ведь после потери придет осознание того, что семью нужно кормить, а денег нет.

Третье чувство – чувство справедливости. Каждый трейдер должен понимать, что для того, чтобы получить хорошую прибыль иногда нужно чем-то пожертвовать. Сегодня вам не очень повезло, а завтра настанет ваш черед получать большие деньги. Это справедливо и закономерно. Необходимо принять это и смириться, тогда вы более спокойно будете реагировать на неудачно закрытые сделки, и не будете воспламеняться безумным азартом, если выиграете несколько сделок подряд.

Пятое чувство – это чувство меры. Отличное чувство для тех, у кого иногда зашкаливает жадность. Естественно, вы должны быть нацелены на большую прибыль, но не стоит перегибать палку и пытаться сорвать «джек-пот» в трейдинге. Такого не бывает, стоит довольствоваться тем, чего вы достигли, постепенно повышать планку и активнее работать. Но самое важное – испытывать чувство меры и понимать, когда нужно отступить.

Шестое чувство – одно из достаточно важных чувств. Как вы думаете, что это? Вы будете удивлены, но это чувство юмора. Да, именно оно. Чувство юмора еще нашим предкам помогало справиться с разнообразными трудностями. Иногда до неудач и потерь нужно относиться с юмором, тогда пережить и принять их будет намного легче, чем, если бы вы взялись долго и нудно анализировать причину того, что произошло. Хороший трейдер – это трейдер с отменным чувством юмора, благодаря которому он так легко держится на плаву и регулярно совершает некое количество опираций.

Естественно, список чувств и эмоций, которые испытывает трейдер, не ограничен, да и стоит учитывать, что каждый трейдер – это индивидуальность и те или иные чувства и эмоции на каждого может влиять по-разному. Но один факт остается без сомнений – любое чувство или эмоцию можно направить в правильное русло, усовершенствуя свои навыки и идти к успеху в форекс-трейдинге.

Настроение как фактор, влияющий на продуктивность работы

Настроение – это одно из самых длительных эмоциональных состояний, которое влияет на поведение человека. Настроение от эмоций отличает меньшая интенсивность и предметность. Настроение это подсознательное чувство, которое выражает общую бессознательную оценку всего происходящего. Оно может проявляться радостью или печалью, весельем или угнетенностью, бодрствованием или подавлением, спокойствием или раздражением, и т.п.

Ни для кого не секрет, что настроение зависит от здоровья человека, от того, насколько правильно работают его железы внутренней секреции, а также от того, в каком состоянии пребывает его нервная система. Зачастую, человеку не совсем ясно, почему он пребывает в том или ином настроении, но это не означает, что у настроения нет причин. Хотя причины настроение и не осознанны, но ими могут выступать хорошая погода, приятная обстановка, некие события, какие-то конкретные люди, выполненная работа и многое другое. Мало кто знает, что на собственное настроение можно повлиять, для этого нужны хорошая музыка, вкусный обед, приятный разговор, активный отдых, использование арома-лампы с любимым запахом или что-то другое. Каждому трейдеру необходимо знать, что его настроение – это своеобразная аура, в которой он работает, и от нее напрямую зависит то, каким будет исход проведенных сделок. Хотя настроение это не какое-либо конкретное чувство, а совокупность чувств и эмоций, его стоит учитывать как фактор, который может положительно влиять на успех в трейдинге. Ни в коем случае нельзя приступать к работе в плохом настроении. Стоит использовать несколько методик для поднятия настроения, сбалансировать эмоции, дабы достичь гармонии чувств и эмоций.

Настроение, чувства, эмоции беспощадно влияют на образ мышления трейдера. Идеально, если это влияние позитивное, тогда трейдер форекса сможет формулировать правильные установки и достичь успеха. Он должен понимать, что манера торговать, система торговли, капитал и технические условия не есть базовыми составляющими успеха. На самом деле успех обеспечивает правильные установки, хорошее настроение, благоприятные эмоции и положительная мотивация. Именно внутренний мир человека, его эмоциональное состояние могут стать решающим фактором в работе трейдера. Самое приятное то, что эти факторы можно контролировать и улучшать.

Запомните, что настоящий победитель еще до того, как начать сражение, заранее уверен в своей победе, это правило должно стать для вас основой в форекс трейдинге. Еще до начала сделки вы должны быть нацелены на успех и отчетливо представлять себе спрогнозированную прибыль. Контролируйте собственные эмоции, даже если вы проиграли несколько сделок подряд, не опускайте руки, ведь две или три сделки ничего не решают, поэтому не позвольте им управлять вашим настроением. Если вами управляют нужные и полезные эмоции и чувства у вас обязательно все получится, вы должны быть убеждены в том, что вы можете стать успешным трейдером, тогда вы не будет бояться убытка или провала, потому что вы точно будете уверены в том, что в конечном результате получите прибыль. Именно такие установки смогут защитить вас от разочарования, негативного настроения и пессимизма. Ловите позитивные эмоции и чувства, удерживайте их в себе на время работы и успех вам гарантирован.

Может ли наставник по торговле на Форексе стать вашим секретным оружием на пути к успеху?

Стать следующим мастером торговли на Форекс может оказаться долгим и одиноким путешествием. Учитывая инновационный характер торговли на форекс, нелегко найти много людей, заинтересованных в одних и тех же маневрах валютного рынка, которые крутятся у вас в голове в течение всего дня..

Если у вас нет хорошего опыта торговли на Форексе, работая в отделе торговли в банке, вам, вероятно, сильно не хватает непосредственного взаимодействия с другими опытными трейдерами Форекс..

Конечно, вы смотрите на многих гуру форекс-трейдинга, читая горячие советы по достижению успеха и устойчивой прибыли, которыми они делятся в социальных сетях, электронных книгах и практически во всем остальном, что хорошо рекламируется как лучшая формула для «мгновенного успеха»..

Однако ничто не может сравниться с личным общением с наставником форекс, который может предоставить вам полезные и ценные советы и рекомендации по торговле иностранной валютой, оценить и помочь вам улучшить свои торговые стратегии, проанализировать ошибки, которые вы делаете, и предоставить вам адекватная обратная связь, советы о том, как повысить вашу толерантность к риску, и в целом направить ваш путь к карьере трейдера на Форекс.

Кто такой наставник форекс?

Любой желающий может стать вашим наставником на форексе. Друг, член вашей семьи, ваш коллега, профессор вашего университета, незнакомец, которого вы встретили онлайн на форуме по торговле форекс, квалифицированный профессионал, который предлагает свои услуги через онлайн-платформу для наставничества по форекс, или кто-то, кто предоставил вы с курсом обучения торговле на форекс.

Неважно, кого вы выберете. Важно иметь возможность выбрать человека с хорошим опытом торговли на Форекс и, что еще важнее, с наставничеством..

Идеальное сочетание наставничества и торговых качеств – лучшая комбинация, которая поможет вам эффективно изучить торговлю на Форекс. Активный трейдер форекс обладает современными знаниями и видением рынка форекс и может быть полезным наставником..

С какого депозита начать торговлю на рынке форекс?!

Наставник по форекс-трейдингу с богатым портфолио может помочь вам получить большой опыт и знания рынка из первых рук..

Наставник по торговле на форексе должен подходить к вам с терпением и терпимостью, он должен уметь смотреть на рынок вашими глазами, а не навязывать вам свою точку зрения..

И наставник по торговле на форексе должен знать, где расставлены самые опасные психологические ловушки, и помогать вам избегать их на своем пути. Знаете ли вы кого-нибудь из вашего социального окружения, кто все это?

Вам также может понравиться: 4 распространенных ошибки, которые совершают трейдеры Форекс

Помощь наставников очень нужна в ситуациях, когда вы новичок в торговле на Форекс, пробивающий свой путь к тому, чтобы стать опытным трейдером Форекс..

Значительный процент новичков в торговле на форекс не в состоянии полностью раскрыть свой потенциал и достичь своих целей просто из-за одной начальной турбулентной рыночной ситуации, которая заставляет их уйти раньше, чем ожидалось..

Надежный наставник форекс – это тот, кто поможет вам предотвратить ошибки новичков в реальной торговле форекс., тот, который выходит за рамки стимулирующих демо-торговых счетов и денег в вашем распоряжении для тренировок.

Хотя было бы полезно иметь наставника по форекс, он, скорее всего, не поможет вам научиться торговать на форексе с нуля. В этом случае вы можете начать с надежного учебного курса по торговле на Форекс, такого как один из многих, предлагаемых Trading Education, который предоставит вам ценные основы навыков и знаний..

Наставник форекс очень нужен, чтобы составить вам компанию в этой сфере, где рынок не всегда благосклонен к вашим деньгам..

Вы можете встретить единомышленников и поделиться идеями и мнениями во время посещения одного из замечательных курсов, которые мы предлагаем. Однако наставник форекс может стать последним недостающим звеном на пути к профессиональному уровню..

Наставник Форекс – это столь необходимая поддержка, которая поможет вам освоить торговлю на Форекс. Профессионал форекс-трейдинга будет вашим пониманием мира рыночных практик и стратегий, поставщиком полезных инструментов, советов и рекомендаций, тем, кто следит за вашим управлением рисками, кто делится с вами всеми новостями и тенденциями форекс-трейдинга и в целом тот, за которым вы будете следовать как лидер до тех пор, пока форекс-наставник, наконец, не поможет вам стать лидером.

Читают также: 8 причин начать вкладывать деньги

Представьте себе момент, когда вы овладеете форекс-трейдингом. Что ж, возможно, это не совсем возможно, поскольку торговля на форексе – это путь самообразования и самосовершенствования на всю жизнь, но надежный и опытный наставник по форекс определенно может оказать вам поддержку, чтобы начать каждый день торговли валютой с чувством собственного достоинства. и знания.

Фактически, надлежащий набор навыков, приобретенных с помощью курсов обучения трейдингу, и под руководством надежного наставника форекс могут помочь вам стать ближе к воплощению ваших мечтаний и быть вдали от орущего босса или сна на пути к пенсии. стол письменный.

Чтобы внести свой вклад в мастерство и профессионализм наставника форекс, мы в Trading Education предоставляем вам ежедневную дозу учебных материалов и полезных статей, интерактивных, развлекательных и информативных видео и викторин, а также содержательных вебинаров. Итак, теперь вы создали базу знаний, затем вас поддержит ваш наставник, и, наконец, у вас есть шанс превратить торговлю на форексе в работу своей мечты..

Независимо от того, растет ли рынок форекс или падает, он всегда имеет свою справедливую долю в формировании миллионеров..

Чтобы стать успешным трейдером форекс, часто нужно следовать карьерному пути крупных трейдеров и волшебников рынка форекс. Это метод, который многие применяют на начальном этапе своей карьеры, поскольку он доказал свою эффективность..

Торговые легенды сформировали рынок форекс таким, каким он является в настоящее время, и в списке вдохновляющих гигантов есть много имен, которые могут сориентироваться в этой области с большим потенциалом в качестве ярких примеров эффективности торговли и мотивации..

Дело в том, что шанс стать трейдером форекс есть у каждого. Неважно, с чем вы работаете, – в модном офисе или в подвале родительского дома. Очарование валютного рынка кроется в том, что, независимо от фона, каждый является новичком в торговле на форексе, ставя одни и те же цели на ближайшее будущее..

Нет сомнений в том, что каждому тоже нужно хорошее наставничество. На самом деле, наличие наставника описывается как главный фактор их успеха многими известными игроками в сфере форекс..

Возможность найти кого-то, у кого есть опыт с ярким и запоминающимся стилем торговли и впечатляющими навыками управления рисками, терпением и дисциплиной, чтобы наставлять свой собственный рост и развитие, считается благословением для многих трейдеров. Фактически, изматывающие нервы потери, с которыми почти каждый новичок столкнется на ранней стадии работы на валютном рынке, определенно могут заставить вас навсегда уйти со сцены. Тем не менее, хороший наставник поделится своими секретами о том, как перерасти ваши страхи, научит вас уважать рынок и рисковать, а также посоветует, как попасть в ловушку дилетантского поведения чрезмерной торговли из мести, используя маржинальный капитал и не учитывая возможность еще большей аварии. Такому поведению нет места в сфере профессиональных валютных стратегий, и хороший наставник покажет вам и научит профессионализму..

Смотрите также: Важность управления вашими торговыми ожиданиями на Форекс

Как найти наставника форекс?

Многие новички форекс начинают с чтения книг гуру рынка в надежде принять эффективные готовые торговые стратегии и маневры, а также вдохновиться ярким и смелым стилем торговли. Все надеются, что мудрые слова, изложенные в этих книгах, помогут им избежать кровотечения из ран, нанесенных самим себе, с которыми борются многие новички форекс. Однако не покупайте книги, в которых продаются горячие советы, чтобы добиться успеха в мгновение ока. Они точно не сделают вас хорошим трейдером форекс просто потому, что они не раскрывают правду о том, как авторы стали миллионерами. На самом деле, не торговля на форексе принесла им все деньги, а тот факт, что миллионы покупают их продаваемые книги. Прочтите авторов, которые имеют действительно успешный опыт в торговле на Форекс, и попробуйте выбрать разных людей с разными стилями торговли. Некоторые из них будут следовать трендам, некоторые из них будут использовать подход технического анализа, в то время как другие зарабатывают деньги с помощью подхода фундаментального анализа, вам необходимо провести исследование, чтобы вы могли решить, какой подход больше всего соответствует вашему стилю торговли. Единомышленники часто станут для вас лучшими наставниками.

Интернет – еще одно прекрасное место, где можно найти наставника по торговле на Форекс. Нет, вам не нужно просматривать весь спектр чепухи, доступной в Интернете, вам нужно доверять людям с проверенным опытом и набором глубоких знаний. Например, мы в Trading Education можем эффективно направить вашего ошеломленного новичка к точке, где вы почувствуете себя знающими и изучите некоторые из ключевых элементов торговли на Форекс. Обладая совершенным и актуальным опытом смешивания, необходимыми навыками, упорным трудом, дисциплиной и деловой хваткой, мы можем быть вашей рукой в ​​деле прокладки вашего пути к пониманию торговли на Форекс.

Как отличить настоящего наставника форекс от обманщика?

Прежде всего, когда вы ищете наставника форекс, вам нужен тот, кто одновременно наставник и торгует. Очевидно, вы смотрите на этого человека и пытаетесь учиться у него, поэтому он должен быть в курсе всех новостей о рынке форекс и знать, какие стратегии работают лучше всего в текущий момент..

Удивительно, но многие люди, называющие себя профессиональными форекс-наставниками, на самом деле не смогли торговать. Что вам нужно, так это личный опыт и успешный путь, по которому вы можете идти. Однако есть также много успешных трейдеров форекс, которые получают значительную прибыль, но остаются незамеченными и не участвуют в содействии миру наставничества по ряду причин..

Честно говоря, найти подходящего форекс-наставника – непростая задача, но она определенно стоит всех усилий..

Лучший способ узнать, является ли тот, кто говорит вам, что он профессиональный и опытный наставник и трейдер, – это судить о нем по информации, которую он сам предоставляет. Изучите их в Интернете, внимательно посмотрите, как они описывают свой опыт, не бойтесь задавать вопросы. Если вы не можете найти достаточно информации о людях, которых исследуете в Интернете, и об успехе, о котором они заявляют, скорее всего, эти люди не говорят всей правды. Двигайтесь и продолжайте искать, пока не найдете идеальную пару. Если вы не чувствуете себя счастливыми и довольными тем, как форекс-наставник объясняет концепции и их подход к обучению, вам также следует продолжить поиски лучшего учителя..

Не пропустите: Как обычный человек без опыта приобретает навыки, необходимые для торговли на Форекс?

Характеристики наставника форекс должны иметь

  • Достоверность – Каждый наставник форекс, предлагающий свои услуги по обучению и поддержке, должен быть в состоянии доказать, что он знает, что делает и о чем говорит. Подтвержденный послужной список – хорошее начало работы как свидетельство надежности. Запись должна быть подробной и подробно объяснять их прогресс в торговле на Форекс..
  • Вдохновение – Быть хорошим наставником форекс выходит за рамки простого профессионального трейдера. Наставник должен быть харизматичным и вдохновляющим человеком, на которого вы равняетесь. Кроме того, ваш наставник по форекс должен поддерживать множество связанных тем, а не только основы самого рынка форекс, поэтому ищите кого-то, кто может обсудить и проконсультировать вас по таким темам, как стремления, цели, возможности, отношения и даже вера..
  • Надежность – Конечно, вы должны быть уверены, что можете доверять своему наставнику по форекс. Отношения между вами и консультантом должны строиться на надежности. Если вы не чувствуете, что полностью доверяете их мнению, вам будет очень трудно открыть свой разум и учиться у них..
  • Честность – Как вы, наверное, уже знаете, рынок форекс не тот, на котором каждый день будут хорошо относиться к вашим деньгам. Так что, если ваш наставник обещает вам 100% успех, вам лучше подумать дважды и усомниться в его честности..
  • Поддерживать – Будут времена, когда вам придется торговать в одиночку, и если у вас будет хороший наставник по форекс, у вас также будет все удобство, уверенность и дисциплина, чтобы делать это в одиночку. Профессиональный наставник знает, как развить ваш потенциал до такой степени, чтобы вы могли работать как индивидуальный трейдер. Учитывая тот факт, что как бы редко это ни происходило, но некоторые форекс-трейдеры действительно собираются предоставить вам свое наставничество бесплатно, вы, вероятно, не можете ожидать, что они будут оставаться с вами 24/7. Однако хороший наставник знает, как сформировать из вас индивидуального и уверенного трейдера..
  • Истинные намерения – Это может быть трудно уловить наставнику форекс, учитывая тот факт, что большинство из них предлагают свое наставничество за определенную плату, и иногда вам нужно даже идти своим нутром, и судья советника действительно имеет искренние намерения, предлагая свои услуги . Если вы чувствуете, что они просто пытаются вам что-то продать, но у них нет искреннего намерения научить вас и убедиться, что вы понимаете все концепции, тогда, возможно, вам лучше продолжить поиск наставника..

Чего ожидать от своего наставника по форекс?

Прежде всего, прежде чем искать наставника по форекс, хорошо знать, что вы на самом деле ищете. Если вы не знаете, чему вы хотите научиться у своего наставника по форекс, если вы надеетесь, что они просто научат вас чему-то, что поможет вам стать успешным трейдером форекс с высокой прибылью, возможно, они поделятся чем-то вроде секрет, который отправит вас прямо к финишу этого долгого и увлекательного пути трейдинга, тогда вам, скорее всего, будет очень сложно найти стиль наставничества, который вам подходит.

Есть много факторов, которые вы должны учитывать при сужении выбора форекс-наставников, которые могут вам помочь. Постарайтесь подумать, сколько времени вы можете проводить в ежедневной торговле, каковы ваши цели, пытаетесь ли вы стать дневным трейдером или позиционным трейдером, сколько у вас начальных средств, каков ваш стиль обучения, сколько риска, который вы можете терпеть, и т. д. Короче говоря, если вы не знаете свой конечный пункт назначения, вам будет действительно сложно спланировать, как к нему добраться.

Конечно, главное, чему вы будете ожидать от своего наставника, – это эффективная торговая стратегия, которую вы можете принять. Несмотря на то, что многие новички форекс предполагают, что успешная торговая стратегия основана на умелом использовании какого-то модного торгового программного обеспечения или использовании запаздывающих индикаторов, это определенно не вся правда, и если это все, что вы можете узнать на форексе. наставник, с которым вы работаете, вам лучше попросить свои деньги обратно.

Фактически, хороший наставник Форекс научит вас иметь собственное видение и понимание динамики рынка Форекс. В долгосрочной перспективе ваша собственная точка зрения больше всего поможет вам в оценке, навигации и даже прогнозировании рынка форекс. Это убережет вас от бурных событий и придаст больше уверенности в том, что вы сможете проявить смелость в случае необходимости. Как только вы разовьете такую ​​перспективу, вы, наконец, сможете снять «тренировочные колеса» форекс-наставника и отправиться покорять форекс самостоятельно. Это также точный момент, насколько важно и важно учиться у опытного и надежного наставника форекс..

Вам также может понравиться: Изучите онлайн-торговлю на Форекс бесплатно

Резюме:

Торговля на Форекс может быть уединенным путешествием, в котором нет единомышленников, с которыми можно было бы поделиться своими идеями и стремлениями. Опытный и надежный форекс-наставник не только составит вам компанию и окажет поддержку, когда вы собираетесь взлететь или упасть на валютном рынке, но и научит вас, как иметь эффективную перспективу на рынке. Сузить круг выбора при поиске подходящего наставника форекс – непростая задача, и вам нужно сосредоточиться на том, чтобы найти человека, обладающего авторитетом, честностью, большим опытом и природной харизмой.

Считаете ли вы, что эта статья может помочь другим? Обязательно поделитесь им! Оставив комментарий, вы тоже начнете интересное обсуждение, не упустите возможность принять участие в нем.!

Проблемы активного управления

В этой части курса мы сделаем выводы о применимости активных подходов к управлению портфелем, рассмотрев их через призму гипотезы эффективного рынка и исследований статистики активных управляющих.

Математическое ожидание спекулянта равно нулю.

Луи Башелье, Теория спекуляций (1900)

  • 95% дневных трейдеров получают убыток от своей торговли.
  • 90% активных фондов в США проиграли индексу за последние 20 лет.

Как следует инвестировать, чтобы не потерять капитал, а достичь свои финансовые цели? Какой подход является статистически надежным на долгосрочном периоде? Ответом на эти вопросы является пассивное инвестирование.

Но прежде чем его изучать, стоит ознакомиться с идеями других школ и историей их развития, ведь пассивный подход — это результат естественной эволюции знаний о финансовых рынках и самих рынков.

Объединяющим критерием подходов, историю и критику которых вы прочитаете далее, является их активность, то есть необходимость постоянного участия инвестора в процессе для разработки стратегий, их исполнения и анализа результатов.

  • 1) История
    • 1.1) Первые индексы, Теория Доу и технический анализ
    • 1.2) Фундаментальный анализ
    • 1.3) Путь к открытию эффективности финансовых рынков
    • 2.1) Всегда ли рынок эффективен?
      • 2.1.1) Локальные неэффективности
      • 2.1.2) Долгосрочные рыночные аномалии
      • 3.1) (!) Доходность портфелей определяется распределением активов
      • 3.2) Активные фонды не работают
        • 3.2.1) Доходность активных фондов уступает пассивным
        • 3.2.2) Активные фонды невозможно выбрать по прошлым результатам
        • 3.2.3) Активные фонды имеют слишком большие издержки
        • 3.3.1) Наблюдение на российских акциях
        • 3.6.1) Конкурс «Лучший частный инвестор»

        История

        Первые индексы, Теория Доу и технический анализ

        Как ни странно, исторический рассказ про активное инвестирование начнётся с зарождения индексирования — основного метода современных пассивных инвесторов.

        В ноябре 1882 года в США Чарльзом Доу, Эдвардом Джонсом и Чарльзом Бергстрессером была основана компания Dow Jones & Company, Inc. Это было издательство и агентство финансовой информации, одним из продуктов которого в 1889 году стала знаменитая газета The Wall Street Journal.

        Где-то между этими событиями, в 1885 году компанией был создан первый фондовый индекс Dow Jones Transportation Average, который до сих пор отслеживает 20 компаний транспортного сектора США. А спустя 11 лет, в 1896 году был создан второй, более знаменитый сегодня индекс Dow Jones Industrial Average (DJIA). Он отслеживает 30 компаний США и, хотя называется Industrial, к промышленности многие из них имеют мало отношения.

        Сегодня этот индекс уже не считается точно отслеживающим рынок акций США, потому что в него входит мало компаний, и он считается исходя из цен акций, а не рыночной капитализации. Место более современных индексов на акции США заняли S&P 500, включающий 500 крупных компаний, и более широкие индексы, в которых могут быть уже тысячи компаний с меньшей капитализацией. Но Dow Jones Industrial Average по прежнему существует и часто упоминается в новостях о рынке.

        У Чарльза Доу была своя теория о поведении цен акций во времени, которая так и называется — Теория Доу. Она состоит из шести постулатов, в которые мы не будем углубляться, но существует мнение, что из-за использования трендов эта теория стала основой для технического анализа, апологеты которого пытаются предсказывать будущее поведение финансовых активов по их прошлым ценам и объемам торгов, обычно изображенных на графике.

        На практике технический анализ может выглядеть как поиск сигналов «поддержки» или «сопротивления», определенных «фигур» на графике цены актива (таких как «голова и плечи» или «треугольник»), появление которых должно предсказывать дальнейшее движение цены. Также используются всевозможные средние, линии тренда и более сложные показатели (осцилляторы). Всё это якобы должно предсказывать поведение инвесторов на рынке, которое обусловлено эмоциями, а именно страхом и жадностью.

        Как можно догадаться, проблема здесь в слове «предсказывать», потому что это именно то, что у технического анализа не получается, но об этом мы будем говорить ниже.

        Новички на фондовом рынке или, того хуже, в форексе, часто доверяются этому методу, потому что в нём за всё время было создано множество научно выглядящих терминов. Графики выглядят впечатляюще, а брокеры авторитетно преподают технический анализ в своих статьях и вебинарах, ведь торговля по нему генерирует для них хорошие комиссии.

        Фундаментальный анализ

        В 1934 году выходит книга двух профессоров Колумбийской школы бизнеса Бенджамина Грэма и Дэвида Додда «Анализ ценных бумаг», в которой авторы закладывают основы новой школы стоимостного (или фундаментального) инвестирования.

        Если технический анализ полагается на предсказывание массового сознания (тех самых трендов), то смысл фундаментального, напротив, быть независимым от поведения толпы и полагаться исключительно на «справедливую цену» бумаги конкретной компании, найденную через тщательный анализ её финансовой отчетности. То есть смотреть глубже просто цены, в основу факторов её формирования на рынке.

        Фундаментальные инвесторы находятся в постоянном поиске выгодных предложений — недооцененных компаний, цены на акции которых рынок по каким-то причинам занизил, вследствие чего эти акции имеют повышенную ожидаемую доходность в будущем. Естественно, компания должна иметь хороший потенциал, который нужно обнаружить.

        Главной задачей такого инвестора является правильно предсказать будущий поток прибыли и дивидендов компании, чтобы выяснить является ли текущая цена справедливой, используя модель дисконтированных денежных потоков. Как и в случае с техническим анализом, ключевое слово здесь, опять же, «предсказать».

        Анализом отдельных компаний, впрочем, ничего не ограничивается, ведь каждая компания существует в своём секторе экономики, а сектор — в целой экономике, а экономика одной страны — в мировой экономике. Как видите, раздолье для анализа широкое и фундаментальный инвестор должен со всем этим справляться. А ведь мы ещё не упомянули про то, что будущее всегда несёт в себе сюрпризы и то, что проанализировано сегодня, должно быть перепроверено с самого начала завтра.

        В 1949 году Грэм публикует новую книгу «Разумный инвестор», которая становится культовой (до сих пор каждый инвестор считает своим долгом её прочесть). В этой книге Грэм впервые проводит различие между инвестированием и спекуляцией, даёт определения активному и пассивному инвестору (актуальные до сих пор, хотя в случае пассивного инвестора не имеющее отношение к современному формальному определению) и предлагает всегда иметь в портфеле не только акции, но и облигации, меняя их соотношение в зависимости от условий на рынке.

        В том же году книгу читает Уоррен Баффет. Тогда ему было всего 19 лет, а в 1954-ом он устраивается на работу к Грэму и спустя два года начинает свой бизнес. В последствии Баффет стал знаменитым в широких кругах инвестором, который десятки лет успешно применял стоимостной подход к инвестированию и заработал огромный капитал, став одним из богатейших людей планеты.

        Сегодня, впрочем, Баффет советует широкому кругу инвесторов выбирать пассивные индексные фонды, потому что понимает, что время фундаментального анализа отдельных бумаг давно закончилось. Да и Бенджамин Грэм ещё в 1976 году в одном из интервью сказал, что больше не рекомендует тщательный анализ и отбор отдельных акций.

        Советуете ли вы тщательный анализ и отбор отдельных эмитентов для портфеля из акций?
        В целом, нет. Я больше не являюсь сторонником сложных методов анализа ценных бумаг в целях нахождения наилучшей стоимости. Это было выгодным занятием, скажем, 40 лет назад, когда впервые вышла наша книга Грэма и Додда, но с тех пор ситуация сильно изменилась.

        A Conversation with Benjamin Graham
        Financial Analysts Journal, 1976

        Путь к открытию эффективности финансовых рынков

        В 1828 году шотландский ботаник Роберт Броун заметил под микроскопом, что зёрна пыльцы, взвешенные в жидкости, имеют быстрое колебательное движение. Позднее это случайное движение назвали броуновским.

        В 1863 году помощник биржевого маклера Жюль Рено в своей книге «Расчёт вероятностей и философия фондовой биржи» делает примечательные наблюдения о случайности на фондовой бирже и выясняет, что чем дольше держится ценная бумага, тем больше можно заработать или проиграть на волатильности её цены, потому что вероятность, что цена инструмента будет дальше от начальной цены, растёт с течением времени, однако делает это не линейно, а пропорционально квадратному корню времени.

        В 1900 году французский математик Луи Башелье опубликовал кандидатскую диссертацию «Теория спекуляций», в которой броуновское движение было впервые смоделировано. В своей работе он также сделал вывод, что «математическое ожидание спекулянта равно нулю».

        Нельзя сказать, что эти работы были очень популярны и не были забыты до середины XX века, но концепции из них стали основой для гипотезы случайного блуждания цен на фондовом рынке, согласно которой изменение цены на каждом следующем шаге не зависит от предыдущей цены и, таким образом, не может быть предсказано.

        Позже многие ученые в своих работах исследовали этот вопрос, а с развитием компьютеров им стал доступен анализ таких массивов данных, о ручной обработке которых ранее не приходилось и мечтать. Количество исследований со временем только росло, и я никогда не смогу описать их все, как и вы не сможете дочитать это до конца, поэтому здесь упомянуты лишь те работы, которые показались мне одними из основных.

        В 1963 году Бенуа Мандельброт представил и протестировал новую модель поведения цен, а в 1966 доказал одни из первых теорем, показав непредсказуемость доходностей на конкурентном фондовом рынке.

        В 1965 году Пол Самуэльсон опубликовал первый формальный экономический аргумент в пользу эффективности рынков.

        В том же году Юджин Фама объяснил как гипотеза о случайном блуждании цен на рынке акций создает проблемы для сторонников технического и фундаментального анализа.

        Гарри Робертс в 1967 году впервые использовал термин «гипотеза эффективного рынка» и сделал различие между её слабой и сильной формой, что в 1970 году в своей обзорной статье «Эффективные рынки капитала: обзор теоретических и практических работ» использовал Юджин Фама.

        В работе 1970 года Фама дает такое определение: «рынок, цены в котором полностью отражают всю доступную информацию, называется эффективным».

        В 1973 году Бертон Малкиел публикует свою знаменитую книгу «Случайная прогулка по Уолл-стрит», которая популяризировала идею и следствия гипотезы эффективного рынка.

        За эту и другую работу о ценообразовании на фондовых рынках Юджин Фама и другие исследователи в 2022 году получили нобелевскую премию по экономике. Спустя десятки лет и работы многих академиков на тему эффективности рынков капитала, гипотеза выстояла критику и является передовым фреймворком мышления о рынках по сей день. В 2022 году ей исполнится 50 лет.

        Гипотеза эффективного рынка

        Рынок является эффективным в отношении какой-либо информации, если она сразу и полностью отражается в цене актива.

        Википедия

        Суть гипотезы эффективного рынка заключается в том, что все участники рынка смотрят на одну и ту же доступную им информацию, поэтому по мере появления новой информации об активе она незамедлительно используется для торгов, а прошлая информация уже учтена в ценах.

        Таким образом, цена актива отражает всю доступную о нём информацию, а такого явления как недооцененный или переоцененный актив не существует. Но не путайте эту цену с некой «справедливой ценой». Последняя у каждого аналитика будет своя, потому что это лишь оценочное суждение. Как говорит Бертон Малкиел, рыночная цена вообще никогда не справедлива. И на эффективном рынке её лучше воспринимать как общий консенсус — то, на чем все согласились в ходе своей торговли с учетом всей доступной им информации.

        Исходя из категорий информации, использовавшихся в тестах на исторических данных (прошлые цены, публичная информация и инсайдерская информация), в ранних статьях Фама выделял три формы гипотезы (изначально взятых из работы Робертса 1967 года):

        1. Слабая форма эффективности. Цена актива полностью отражает прошлую информацию.
        2. Полу-сильная форма эффективности. Цена актива полностью отражает не только прошлую, но и публичную информацию, доступную в текущий момент времени (из отчётов эмитентов, новостей, прогнозов и подобных источников).
        3. Сильная форма эффективности. Цена актива полностью отражает всю информацию — прошлую, публичную и конфиденциальную (инсайдерскую) информацию, которая известна ограниченному кругу лиц.

        Исходя из определения эффективности рынка и её форм, можно сделать следующие выводы:

        1. Технический анализ не позволяет стабильно получать доходность выше рыночной даже при слабой форме эффективности рынка, ведь входными данными для него являются прошлые цены и объёмы торгов.
        2. Фундаментальный анализ не позволяет стабильно получать доходность выше рыночной при средней форме эффективности рынка, потому что публичная информация доступна всем и уже заложена в цене (нельзя найти недооцененную компанию для покупки или понять когда она стала переоцененной, чтобы продать).
        3. Инсайдерская торговля перестает работать только на полностью эффективном рынке.

        Под стабильным получением доходности выше рыночной понимается продолжительность этого процесса во времени, когда доходность получается не в результате удачи — единичного случая, а как закономерный результат усилий инвестора, способный повторяться многократно.

        Начиная с 1969 года, многие исследования показали, что рынок очень быстро реагирует на любые изменения информации по активам, меняя цены на них соответствующим образом. Первой в 1969 году была работа Фамы, Фишера, Дженсена и Ролла с анализом влияния событий дробления акций на рыночные цены на месячных данных.

        Избыточная доходность относительно нормальной рыночной доходности (по оси ординат) за 30 месяцев до и после анонса дробления акций (месяц 0 на оси абсцисс).

        Идея анализа заключалась в том, что дробление акций компаний хоть и не оказывает влияния на рыночную капитализацию и процентные доли акционеров, но является положительным сигналом и может подразумевать, например, будущее увеличение дивидендов. Результаты исследования показали, что в месяцы, предшествующие анонсу события дробления, цена на 940 таких акций увеличивалась по сравнению с целым рынком (в следствие положительной выборки растущих компаний, что и привело к дроблению акций, либо инсайдерской торговли), а после события дробления поведение цен стало неотличимо от остального рынка.

        Это стало открытием, ведь 71,5% компаний (672 из 940) действительно увеличивали размер дивидендов в последующие 30 месяцев, но это не привело к изменению цен, потому что эти увеличения оказались уже заложены в ценах, а значит рынок оказался достаточно эффективным, чтобы устранить возможность заработать на этом. До нулевого месяца широкий круг инвесторов ещё не знал о дроблении акций (это не было анонсировано), а после пытаться заработать на этом сигнале было поздно, потому что его следствия уже были учтены в рыночных ценах.

        Ещё одним примером работы эффективного рынка могут служить данные из исследования Асквита и Маллинза 1986 года на дневных данных. Они проанализировали совокупные доходности выше нормальной компенсации за риск до и после анонсов об изменении дивидендной политики.

        Линия на графике построена по агрегированным данным и показывает среднее отклонение от нормальной дневной доходности за 12 дней до и после большого числа анонсов о том, что дивиденды будут увеличены (событие в день 0 по оси абсцисс). Такой тип события вызывает незамедлительный скачок цены акций, потому что увеличение дивидендов значит и увеличение будущих денежных потоков по бумаге, а значит она должна подорожать. При этом до события и после него цена движется случайно без видимого резкого тренда вверх или вниз, а рост цены происходит не после анонса, а буквально до него. Таким образом:

        • прошлые движения цены никак не предсказывали будущий скачок доходности, что является примером несостоятельности краткосрочных подходов, основанных на анализе прошлых цен (как технический анализ);
        • рынок достаточно эффективен, чтобы незамедлительно реагировать на любые новости об активах, делая движение цены актива после события непредсказуемым, что создаёт большую проблему для фундаментального анализа — нет никакого продолжительного периода, в котором публичная информация ещё не была бы отражена в цене актива, чтобы его можно было купить и ожидать предсказуемое увеличение цены в будущем.

        Всегда ли рынок эффективен?

        Локальные неэффективности

        Конечно, полностью эффективным рынок быть не может и, вероятно, никогда не будет. Однако правильный вопрос заключается не в том, всегда ли корректно рынок устанавливает цены на активы, а в том, сможете ли вы воспользоваться его неэффективностью.

        И этот вопрос раскрывается во множество, на все из которых инвестору, решившему искать неэффективности на рынке, придется давать ответы:

        • Сможете ли вы обнаружить локальные неэффективности на рынке?
          • Есть ли у вас достаточно экспертизы?
          • Есть ли у вас достаточно времени и ресурсов?
          • Есть ли у вас техническая возможность?
          • Какой «глубиной» обладает найденная неэффективность? (Сколько денег можно направить в стратегию без вреда для неё?)
          • Эта глубина достаточна для того чтобы эксплуатация найденной неэффективности могла быть выгодной?
          • Есть ли у вас достаточно денег, чтобы выгодно эксплуатировать эту неэффективность?

          Возможности получения прибыли выше рыночной за счет эксплуатации локальных неэффективностей рынка со временем обнаруживаются новыми игроками, вследствие чего такие возможности исчезают, а рынок становится всё более эффективным (своего рода «сглаживание неровностей»).

          Долгосрочные рыночные аномалии

          Периодически на рынке можно наблюдать как цены на активы начинают отрываться от фундаментальных показателей по этим активам, то есть инвесторы начинают платить больше денег за каждый доллар будущей прибыли. Такую ситуацию называют «пузырём».

          Можно подумать, что раз цены иногда перестают быть адекватны фундаментальной оценке, значит и рынок не является в полной мере эффективным. А значит на этом можно стабильно зарабатывать.

          Всё это звучит как отличная возможность, но задним умом мы все крепки, а в реальности распознать существование такого пузыря на рынке, найти его начало и определить где будет конец (то есть предсказать будущее) без хрустального шара невозможно. На сегодняшний день статистически надежных методов определения четких границ рыночного пузыря представлено не было.

          Одним из последних случаев был «пузырь доткомов», надувавшийся с 1994 по 2000 год, когда популярность интернета и технологических компаний испытывали взрывной рост. В 2000 году тренд переломился, после чего вплоть до 2003 года пузырь постепенно «сдувался».

          Роберт Шиллер, американский экономист, профессор Йельского университета и лауреат Нобелевской премии по экономике 2022 года, в своей книге Иррациональный оптимизм (2000) рассмотрел тему пузырей на финансовых рынках, а также назвал текущее на тот момент состояние рынка акций переоцененным, что в дальнейшем подтвердилось — ровно в месяц публикации книги пузырь доткомов начал сдуваться.

          По мнению Шиллера, фондовый рынок — это место для сделок между людьми, поэтому на рынке периодически можно наблюдать долгосрочные аномалии, так или иначе отражающие человеческую психологию и возникающие в обществе «нарративы» — яркие истории, распространяющиеся среди людей как вирус во время эпидемии и заставляющие их покупать какие-либо активы.

          Шиллер также разработал показатель оценённости рынка акций CAPE (cyclically adjusted price-to-earnings ratio, циклически скорректированный показатель отношения цены акции к прибыли). По своей сути он идентичен обычному показателю P/E — цена акции, деленная на прибыль компании на одну акцию, но в знаменателе находится средняя прибыль за 10 лет, скорректированная на инфляцию.

          Этот показатель обычно применяется к целым рынкам акций, а не отдельным бумагам. Например, страновым, региональным или акциям всего мира, и позволяет сравнить текущую оцененность рынка со средней исторической.

          Существуют исследования, доказывающие взаимосвязь текущего показателя CAPE для рынка и его будущей доходности, которая видна для всех и отдельных стран на графике ниже — чем дороже рынок (больше CAPE), тем меньше доходности он принесёт в будущем.

          Взаимосвязь текущего CAPE (по оси абсцисс) и средних реальных доходностей в последующие 10-15 лет (по оси ординат). Источник: starcapital.de.

          Другое исследование (от Vanguard) показывает, что CAPE объясняет только 43% дисперсии будущих доходностей, что лучше других показателей в плане прогностической ценности (например, обычного P/E), но недостаточно для успешного маркет-тайминга. На графике выше из исследования StarCapital можно увидеть аналогичное значение коэффициента детерминации R 2 — 48%. Иными словами, больше половины доходности рынков объясняется другими факторами.

          Часто CAPE называют сломанными часами, которые показывают время правильно, но только раз в 12 часов. Знать о переоцененности рынка недостаточно для конкретных действий — надо знать когда точно рынок упадёт и сколько доходности инвестор упустит, если выйдет сейчас.

          Рынок может оставаться иррациональным дольше, чем вы можете оставаться платежеспособным.

          Джон Мейнард Кейнс

          Так следует ли считать такие разрывы между реальными рыночными ценами и тем, что принято считать рациональной и справедливой оценкой, «пузырями», то есть чем-то иррациональным и неэффективным?

          Шиллер апеллирует к тому, что рыночные цены на долгосрочных периодах показывают слишком много волатильности относительно их постфактум оценок (то есть какими бы цены должны были быть согласно идеально верным фундаментальным прогнозам по уже известным прошлым данным) и относит эту разницу к неполной эффективности рынков, которую объясняет поведенческими факторами.

          Фама же эту точку зрения не разделяет, называет поведенческую экономику лишь частью эффективного рынка и указывает на фактическое отсутствие проверяемой поведенческой ценовой модели.

          По мнению Фамы, пузырь может быть назван пузырём только в том случае, если мы можем заранее предсказать его конец (момент падения цен). Иначе цены просто отражают всю доступную в текущий момент информацию и меняются случайно при появлении новой (априори случайной) информации. То есть эффективность рынка одним фактом повышения его оцененности не нарушается.

          Важным является правильное понимание сути самой гипотезы эффективного рынка — она не означает справедливость цен, а лишь постулирует наличие в цене актива всей доступной информации. О пузырях в контексте эффективного рынка скорее нужно думать так: я вижу, что на рынке пузырь, но это видят и все остальные, а значит цены на рынке уже учли в себе как вероятность ошибочности этой теории о пузыре, так и её правдивости.

          Эффективность рынка возрастает

          В условиях, когда весь мир смотрит на одну и ту же историю цен и объёмов торгов, отчётность, макроэкономические данные, новости, считает одни и те же доступные показатели и мультипликаторы, когда всё это компьютеризировано и зачастую вычисляется и торгуется на мощностях, недоступных частному инвестору, рынок становится достаточно эффективным, чтобы его было очень сложно обыграть.

          Со временем эффективность рынка только растёт. Количество дипломированных финансовых аналитиков среди держателей акций возрастает.

          Количество держателей акций на рынке США, являющихся дипломированными финансовыми аналитиками (CFA), в пересчете на одну акцию. Источник: theirrelevantinvestor.com

          Год от года растёт вычислительная мощность компьютеров и объём накопленных в мире данных, а значит всё больше данных анализируется и растёт скорость этого анализа.

          Количество транзисторов в одном микропроцессоре и объём данных всего мира. Источник: J.P. Morgan Asset Management

          50 лет назад, когда гипотеза эффективного рынка только зарождалась, вся Нью-Йоркская фондовая биржа (NYSE) генерировала объём торгов, равный 3 миллионам бумаг в день. Сегодня одна только акция Apple на NASDAQ имеет средний дневной объём в 26 миллионов акций, а Facebook — в 16 миллионов. Даже один ETF (биржевой фонд) SPY на рынок акций США S&P 500 может торговаться с объёмом по 40 или 150 миллионов бумаг в день. А общий дневной объём на NYSE (и это лишь одна биржа из всех) измеряется в миллиардах бумаг в день.

          Объем торгов на бирже NYSE. Источник: theirrelevantinvestor.com.

          Последствия для активных подходов

          Возрастающая эффективность рынков ставит проблемы для любых активных подходов, требующих от инвесторов выбора отдельных бумаг (stock picking) или времени совершения операций (market timing).

          Если просто перечислить, то на сегодняшнем рынке не работает, то есть в среднем приносит доходность хуже рыночной (пассивной), любое из следующего:

          • выбор отдельных бумаг по любым критериям (stock picking);
          • выбор времени входа в отдельные активы и выхода из них с целью получения повышенной доходности (market timing).
          • выбор отдельных рыночных секторов;
          • выбор рынков отдельных стран.

          Отклонение портфеля от рыночного распределения ведёт к неизбежной концентрации риска и по сути есть ход против агрегированных рынком знаний (эффективно обработанной информации) о совокупности отдельных активов. Проще говоря, человек, идущий против рынка, заявляет, что он умнее всех, и чаще всего оказывается неправ.

          Проблемы активного управления капиталом

          Давайте теперь попробуем отвлечься от рассмотрения инвестиционных подходов через призму эффективности рынка, не будем больше теоретизировать, погрузимся в суровую реальность и посмотрим на сухую статистику результатов профессиональных активных управляющих.

          Ещё в 1933 году американский экономист Альфред Коулз III первым проанализировал результаты инвестиционных профессионалов и заключил, что рыночные прогнозисты не могут ничего предсказать. В 1944 году, в продолжении его публикации 1933 года, Коулз вновь сообщил, что профессиональные инвесторы не обыгрывают рынок. Таких исследований с тех пор проведено огромное множество.

          К сожалению, давление финансовой индустрии долгое время сильно превосходило популярность выводов из исследований. В мире доминировало обратное убеждение, что профессиональный управляющий может стабильно получать доходность выше рыночной благодаря свои навыкам. А редкая удача отдельных управляющих выставлялась примером их навыка.

          Более свободное распространение информации в современном мире делает ситуацию лучше — результаты исследований теперь на слуху, появились книги, блогеры и подкастеры, которые их озвучивают и рекомендуют правильные пути для инвесторов. На Западе есть и независимые финансовые советники, пытающиеся нести свет в массы.

          А самое главное — появились подходящие инвестиционные инструменты: дешёвые пассивные индексные фонды.

          Фонды на разные классы активов существуют уже очень давно и по подходу к управлению их разделяют на два вида:

          1. современные дешевые пассивные индексные фонды — это просто «корзины» для ценных бумаг, которые отслеживают какой-нибудь индекс, то есть они не решают во что и когда вкладываться, а воспроизводят эталон, заявленный в их проспекте;
          2. активные фонды — это тоже наборы ценных бумаг, которые вы тоже можете удобно купить в виде одного пая, но у них есть профессиональный управляющий активами, который действует согласно инвестиционной политики фонда и решает что и когда будет куплено или продано, чтобы показать доходность выше рыночной (превзойти свой бенчмарк).

          Разумеется, расходы на управление активным фондом превышают таковые у пассивного фонда, потому что активный управляющий стоит денег, да и торговля его не бесплатна (больше транзакционные и налоговые издержки). В связи с этим и с избежанием ошибок активного управляющего, пассивные фонды в среднем превосходят активные по доходности. Но прежде чем поговорить о светлой стороне силы, мы всё же должны обсудить тёмную и окунуться в мир отстающих активных фондов.

          Мы начнём немного издалека, с краткого определения и роли распределения активов, но это очень важно понимать, поэтому прошу сосредоточиться и в полной мере осознать следующий подзаголовок.

          (!) Доходность портфелей определяется распределением активов

          Распределением активов называются доли отдельных классов активов (акций, облигаций, денег и так далее) внутри портфеля. Например, в классическом варианте инвестиционного портфеля 60% может приходиться на класс акций, а 40% на класс облигаций.

          В 1986 году Гари Бринсон, Рэндольф Худ и Гилберт Бибауэр публикуют главное исследование о влиянии распределения активов на доходность фондов. Потом для краткости его назовут по фамилиям авторов: BHB.

          С помощью регрессионного анализа авторы оценили разные составляющие доходности 91 пенсионного фонда в США (в них были активы разных классов) и пришли к таким выводам о влиянии рассмотренных инвестиционных стратегий и тактик на дисперсию (разброс, вариацию) общей доходности фондов:

          • распределение активов в портфелях фондов объясняет 94% всей полученной доходности;
          • выбор отдельных бумаг определяет 4% доходности;
          • выбор времени входа или выхода определяет 2% доходности.

          Результаты исследования вызвали немаленькую дискуссию в финансовых кругах и впервые поставили острый вопрос о нужности активных управляющих ребром. Ниже представлена пара изображений, визуализирующих эти результаты.

          Политика (распределение активов) — в среднем 93,6%.
          Политика + время совершения операций — в среднем 95,3% (95,3% – 93,6% = 1,7%).
          Политика + выбор отдельных бумаг — в среднем 97,8% (97,8% – 93,6% = 4,2%).
          Прочие факторы 100% – 93,6% – 1,7% – 4,2% = 0,5% Данные: Gary P. Brinson, L. Randolph Hood and Gilbert L. Beebower (1986), иллюстрация: capital-gain.ru.

          Это исследование показало, что практически вся доходность определяется изначальным решением о распределении активов, а не действиями активных управляющих фондами, работа которых влияла всего на 6% получаемых результатов.

          И как влияла — действия управляющих в среднем не добавили этим фондам доходности, а отняли 1% среднегодовой доходности на периоде в 10 лет. Иными словами, активные управляющие не смогли сделать то, за что им платили, доходность фондов в среднем была бы лучше без них, а расходы на управление значительно ниже.

          Источник: Gary P. Brinson, L. Randolph Hood ,Gilbert L. Beebower (1986)

          Позже исследование было многократно воспроизведено на разных фондах в разных странах с аналогичными результатами.

          В качестве примера на изображении ниже приведены результаты анализа от Vanguard на данных сбалансированных фондов от Morningstar (это фонды, в которые зашито распределение активов — в них есть и акции, и облигации, так же как в фондах из исследования BHB).

          В общей сложности в нём был проанализирован 2741 фонд из 5 стран и распределение активов объяснило 86,8% дисперсии доходности (взвешенная по количеству фондов средняя по медианам на изображении).

          Таким образом, можно сделать вывод, что услуги активных управляющих переоценены и пассивное инвестирование (без выбора отдельных бумаг и времени совершения операций) по стратегии распределения активов в конечном итоге принесёт больше денег более простым путём.

          Активные фонды не работают

          Доходность активных фондов уступает пассивным

          SPIVA

          Авторитетное и широко используемое научное исследование на эту тему проводит компания S&P Dow Jones Indices под брендом SPIVA (S&P Dow Jones Indices Versus Active). Раз в полгода они сравнивают активные фонды с подходящими бенчмарками (эталонными индексами) и публикуют результаты.

          Прежде чем ознакомиться с ними, важно отметить особенности этого исследования:

          • В нём есть коррекция на ошибку выжившего — в исследовании учитываются результаты всех фондов, в том числе ликвидированных и объединенных, а не только тех, кто дожил до конца периода исследования. Дело в том, что у вас, как у инвестора, при выборе фонда нет возможности заранее не выбрать фонд, который будет закрыт или объединен с другим, поэтому их результаты тоже важно учитывать. Это вносит значимую поправку в данные, а активные управляющие часто опускают эту деталь в своих маркетинговых материалах.
          • В рамках исследования сравнивается только подобное с подобным. Часто фонды сравниваются с популярным бенчмарком — индексом S&P 500, хотя инвестировать средства они могут в активы другого стиля управления, например, акции стоимости или малой капитализации, что может давать повышенную доходность в отдельные периоды, но и риск будет иметь другой. В этом исследовании доходности фондов сравниваются с доходностью подходящих им бенчмарков.
          • Часто средняя доходность фондов определяется простым средним, то есть фонды имеют равный вес в итоговой средней доходности. Более репрезентативно взвешивать доходности отдельных фондов по стоимости чистых активов фондов. В исследовании SPIVA даются оба варианта средних доходностей: равновзвешенные и взвешенные по чистым активам.
          • Исследование рассчитывает последовательность стиля управления фондами как отдельный показатель. Со временем активные фонды испытывают тенденцию отклоняться от своего первоначально выбранного стиля управления (инвестирование в акции крупной или малой капитализации, акции роста или стоимости и т. п.), что может повлиять на решения инвестора о распределении активов.

          По результатам исследования (данные на июнь 2022), за последние 15 лет в США 87.76% всех активных фондов акций проиграли индексу. Это значит, что инвестор, выбравший 15 лет назад активный фонд, с вероятностью 88% проиграл бы рынку, а значит и пассивному фонду.

          Период % активных фондов в США, уступивших индексу
          15 лет 87.76%
          10 лет 87.88%
          5 лет 81.66%
          3 года 69.46%
          1 год 70.97%

          Среди фондов на облигации США, вопреки расхожему мнению, что активные управляющие лучше умеют работать с облигациями, статистика ещё хуже. Так, по долгосрочным облигациям США уступившие индексу активные фонды на сроке в 5 лет составили 98.31%.

          Более подробная статистика по классам активов и категориям фондов в США доступна на изображении ниже, а по другим странам — на сайте SPIVA или в полном PDF.

          Проценты активных фондов, уступающим своим индексам-бенчмаркам, категоризированные по классам активов и стилям управления. Источник: S&P Dow Jones Indices

          Ситуация не уникальна для США и наблюдается по всему миру. На инфографике ниже указаны проценты уступивших индексам активных фондов в разных регионах планеты на горизонте в 1, 3 и 5 лет.

          Источник: S&P Dow Jones Indices. PDF-версия.

          В целом же по регионам эта статистика выглядит так:

          Категория фонда акций 5 лет 10 лет 15 лет
          Весь мир 77,13% 79,71% 81,91%
          Развитые рынки, кроме США 74,23% 81,56% 90,21%
          Развитые рынки, кроме США
          (малая капитализация)
          62,71% 66,67% 73,33%
          Развивающиеся рынки 83,10% 77,87% 94,34%

          Morningstar

          Другим источником подобной информации служит Morningstar’s Active/Passive Barometer — отчёт, обновляющийся раз в полгода. Важным его отличием от SPIVA является то, что активные фонды здесь сравниваются не с индексами, а с аналогичными пассивными фондами, что позволяет учесть их более низкие комиссии. Morningstar тоже делит фонды по стилю инвестирования.

          По результатам этого исследования, на горизонте в 20 лет 82% активных фонда на акции США крупной капитализации уступили аналогичным пассивным, причем чем выше комиссия активного фонда, тем меньше его шанс обыграть аналогичные пассивные. Так, доля уступивших активных фондов с наименьшими комиссиями составила 81.3%, а с наибольшими — 98.9%.

          Примеры результатов для других периодов и стран (процент в таблице соответствует количеству активных фондов, уступивших группе аналогичных пассивных фондов):

          Категория фондов акций 5 лет 10 лет 15 лет 20 лет
          США,
          крупная капитализация
          86,4% 92% 85,5% 82%
          Все развитые рынки,
          крупная капитализация
          66,3% 68,2% 71,3%
          Развивающиеся рынки 44,2% 51%

          Полная версия отчёта за август 2022 года доступна по ссылке.

          Российские ПИФы против индекса

          Похожий анализ для российского рынка акций в 2022 году провела компания FinEx. Они взяли открытые ПИФы (паевые инвестиционные фонды), инвестирующие в российские акции крупной капитализации и не являющиеся отраслевыми, и сравнили их результаты за последние 1, 3 и 5 лет с индексом Московской биржи полной доходности (с учетом дивидендов).

          Доли отстающих от индекса ОПИФов на разных периодах получились такими:

          1 год 3 года 5 лет
          92% 77% 54%

          На горизонте в 3 года почти 80% активных фондов уступили индексу, хотя за 5 лет этот процент составил чуть больше половины.

          Интерпретировать эти результаты можно так: статистически вкладываться выгоднее в те фонды, которые оказываются успешнее в большем количестве случаев (больше половины) на максимально длительном промежутке времени. Тогда вероятность получить доходность, превосходящую доходность фондов из другой группы, оказывается на вашей стороне.

          В какой части мира вы бы не инвестировали, шанс получить рыночную доходность выше, если использовать пассивный фонд с минимальными издержками, отслеживающий индекс.

          Как показывают эти исследования, профессиональные управляющие не могут не то что обыграть рынок, но даже стабильно получать рыночную доходность.

          Активные фонды невозможно выбрать по прошлым результатам

          Начнём с отчета SPIVA Persistence Scorecard. Новые отчеты готовятся S&P ежегодно и их идея такова:

          1. Берем 25% активных фондов с лучшей прошлой 5-тилетней доходностью (верхний квартиль).
          2. Наблюдаем за ними следующие 5 лет.

          Если для выбора активного фонда, который хорошо покажет себя в будущем, достаточно просто взять лучший по прошлой доходности, то ожидается, что фонды, ставшие лучшими в прошлом 5-тилетнем периоде, останутся таковыми и в следующие 5 лет.

          Результаты этого исследования по данным декабря 2022 года впечатляющие — 0,88% из всех лучших фондов на акции США остаются такими через 5 лет. Это 5 из 567 фондов исходного верхнего квартиля!

          Если взять не все фонды, а фонды на акции США крупной капитализации, то спустя 5 лет по данным этого отчета от верхнего квартиля не осталось ни одного фонда. То есть 0% фондов сохранили своё лидерство.

          Если брать не 25% лучших фондов, а половину, то через 5 лет результатом будет 8,37% фондов, сохранивших своё лидерство.

          Таким образом, прошлая доходность никак не помогает нам выбрать правильный активный фонд, который покажет хорошие результаты в будущем.

          Тот факт, что фонды с хорошей доходностью постоянно меняются, говорит нам о том, что хорошей прошлой доходности активный фонд в подавляющем большинстве случаев обязан не мастерству управляющего, а банальной удаче.

          В деле выбора активных фондов стоит учесть и тот факт, что, как и за любыми активными инвестициями, за активными фондами необходимо следить. Действия управляющего в какой-то момент могут перестать вас устраивать. Или его могут заменить на другого и тот решит управлять фондом иначе.

          Активные фонды имеют слишком большие издержки

          Если активные фонды заявляют, что могут показать доходность выше рыночной, то им предстоит победить не только рынок, но и собственные повышенные издержки, необходимые для компенсации комиссий и налогов, генерируемых активной торговлей активами, и оплаты работы профессиональных управляющих.

          Чтобы показывать такие результаты постоянно, а не случайно, активные управляющие должны обладать большим мастерством.

          Одним из исследований на тему удачи и мастерства управляющих является работа Юджина Фамы и Кеннета Френча, в которой они обнаружили, что лишь малая часть активных фондов имела управляющих, способных своим мастерством покрыть повышенные издержки.

          В другом исследовании на эту тему Марк Кархарт заключил:

          Результаты говорят об отсутствии обладающих высоким мастерством или информированностью управляющих взаимными фондами.

          Вот Она Тайна Богатых! Роберт Кийосаки — Лучшие Цитаты!

          В обоих этих работах исследовалась возможность активных управляющих предоставить инвесторам повышенную по сравнению с аналогичными пассивными фондами доходность при условии инвестирования в аналогичные активы.

          Данные указывают на то, что инвестору стоит предпочесть любых активных управляющих простым пассивным фондам, отслеживающим индекс с низкими издержками. Отслеживая индекс, такие фонды добиваются:

          • хорошей диверсификации;
          • низкого торгового оборота (что снижает транзакционные и налоговые издержки);
          • низких комиссий за управление (дорогие управляющие им просто не нужны);
          • ликвидации ошибок управляющих.

          В статье 1991 года нобелевский лауреат по экономике Уильям Шарп так описал арифметику активного управления:

          1. До вычитания издержек на управление доходность на средний активно управляемый доллар будет равна доходности на средний пассивно управляемый доллар.
          2. После вычитания издержек на управление доходность на средний активно управляемый доллар будет меньше доходности на средний пассивно управляемый доллар.

          Средний активно и пассивно управляемый доллар до вычета издержек в этом умозаключении равны, потому что пассивную рыночную доходность своей торговлей формируют активные управляющие.

          В статье 2022 года о том как рейтинги и издержки фондов предсказывают их результаты Рассел Киннел пишет:

          В каждом временном периоде, точке данных, фонды с низкими издержками побеждают фонды с высокими издержками. Издержки являются сильным предиктором будущей доходности. В каждом классе активов и за любой период фонды из наиболее дешевого квантиля оказывались лучше фондов из самого дорогого квантиля.

          Аналогичные результаты в своём исследовании получила компания Vanguard — более дорогие фонды проигрывали по доходности дешёвым в разных классах активов и стилях управления.

          Выбор отдельных активов ухудшает ваши шансы на успех

          Мантра «инвестируй в то, что знаешь», если она применяется для выбора отдельных компаний на рынке, давно устарела. Сегодня является самообманом думать, что ты знаешь что-то лучше других на рынке, и этот самообман может дорого стоить инвестору.

          Дело в том, что на рынке в целом, который отслеживает какой-либо индекс, процент отдельных акций, приносящих доходность выше рынка, меньше, чем процент остальных акций.

          Иными словами, бо́льшая часть акций приносит доходность ниже рынка, а значит шансы таковы, что стратегия отбора отдельных акций в портфель не принесет доходность выше рыночной, а проиграет покупке всего рынка через пассивный фонд (что мы и увидели выше в статистике результатов активных фондов).

          В 2022 году Майкл Сембалест из J.P. Morgan провел подробный анализ широкого индекса акций США Russell 3000. Касательно доходности отдельных акций в индексе его находками было следующее:

          • Медианная акция в индексе уступила всему рынку -54% доходности, которая считалась с момента публичного размещения акции. Это значит, что выбравшему отдельные акции инвестору в большинстве случаев было лучше купить индексный фонд.
          • Две трети акций проиграли индексу в доходности с момента их добавления в индекс, а доходность 40% от всех акций была отрицательной и в абсолютном выражении.
          • Всего 7% акций из индекса превысили его доходность больше, чем на два стандартных отклонения. Это значит, что очень маленький процент акций вытянул на себе остальные акции из индекса с меньшей доходностью, и инвестор, выбирающий отдельные акции, должен был угадать достаточное количество таких акций (шансы на что малы).

          На графике из этого исследования видно, что большинство акций проиграли в доходности индексу, а количество акций, принесших больше двух стандартных отклонений доходности относительно индекса (extreme winners), мало. Таким образом, рыночная доходность получается за счёт нескольких процентов лучших бумаг.

          Этот вывод подтверждается и в исследовании Хендрика Бессембиндера, опубликованном в 2022 году. Проанализировав период с 1926 по 2022 год, автор заключает:

          • Всего 4,3% акций обеспечили весь прирост стоимости американского фондового рынка (это 1092 акции из 25300 акций, которые существовали за период с 1926 года).
            • Всего 5 лучших акций обеспечили 10% от этого прироста: ExxonMobil, Apple, Microsoft, General Electric, International Business Machines.
            • Половину от этого прироста обеспечили 90 лучших акций (треть от 1% процента от общего числа акций).

            На нём изображены риск (среднегодовое стандартное отклонение по оси абсцисс) и доходность (по оси ординат) отдельных акций, входящих в индекс акций США крупной капитализации S&P 500, за 25 лет с 1988 по 2022 год, в сравнении с самим индексом.

            Как видно на этом графике, в индексе есть отдельные составляющие с доходностью, превышающей индекс, но все они несут и больший риск, а значит даже в случае угадывания инвестором нужных акций, он будет нести больший риск по сравнением с покупкой индексного фонда.

            Vanguard пишет в своей статье: «инвестору не следует ожидать, что любая отдельная акция может стабильного давать пониженный риск или доходность, сравнимую с рыночной».

            Наблюдение на российских акциях

            Для российского рынка я провёл своё наблюдение (не стану называть это анализом и тем более исследованием), которое дало похожие результаты.

            Источник данных: Московская биржа. Расчёты: capital-gain.ru

            В таблице на картинке выше (доступна по ссылке, там же есть вкладка с графиками и статистикой) показаны акции из индекса РТС по состоянию на конец 2009 года, по которым были доступны котировки за полные 10 лет (из 50 акций в индексе таким образом для анализа осталось 32).

            • По каждой отдельной акции были посчитаны полные (с учетом дивидендов) рублевые среднегодовые доходности за этот период.
            • За тот же период была посчитана среднегодовая доходность индекса полной доходности Московской биржи.
            • Вычитание доходности индекса из доходностей отдельных акций дало колонку с разницей в среднегодовой доходности.

            Как видно по таблице и графикам, количество акций-победителей индекса (с доходностью выше рынка) меньше остальных акций, которые уступили рынку в доходности.

            • Индекс полной доходности за последние 10 лет показал среднегодовую доходность в 13,4%.
            • Всего треть акций из анализируемых показали доходность выше индекса — 11 из 32 или 34%, что соответствует результатам аналогичного исследования FinEx на скользящих периодах. Из них:
              • среднегодовую доходность выше индекса на 5% показали лишь 8 акций или 25%;
              • среднегодовую доходность выше индекса на 10% показали 2 акции или 6%.

              Таким образом, выбирая отдельные акции на российском рынке, сложно получить даже рыночную доходность, а шансы превысить её хотя бы на 5%, что могло бы стать компенсацией за усилия инвестора по сравнению с пассивным подходом, ещё меньше.

              Это значит, что если бы в 2009 году вы поставили бы себе задачу выбора таких акций, портфель из которых превзошёл бы рыночную доходность на 5%, то вероятность выбрать правильные акции при случайном выборе была бы явно меньше половины. А раз так, то стабильно повторять хороший результат было бы невозможно. Единственный выбор правильного набора акций мог бы стать примером удачи, но чтобы стать примером стабильного обыгрывания рынка, фокус пришлось бы повторять год от года в течение многих лет.

              Вероятность получить доходность выше рыночной при случайном отборе акций из индекса сильно меньше игры в орлянку и на рынке США, и на российском рынке. Такой инвестор, хоть и может случайно угадать нужные акции, в среднем будет терпеть поражение индексу.

              Конечно, это не значит, что выбрать правильные акции невозможно. Однако, как показывают исследования по фондам, на которые я ссылался выше, у профессиональных управляющих это обычно не получается. Тогда стоит ли пытаться частным инвесторам?

              Нужно также учитывать, что при выборе отдельных акций снижается диверсификация портфеля, а значит повышается дисперсия (разброс) возможных доходностей, то есть снижается стабильность результатов инвестора и вероятность достижения его финансовых целей.

              Выбор времени нахождения в рынке опасен для вашей доходности

              Одной из способностей активных управляющих является чувство надвигающегося кризиса, позволяющее им вовремя выйти в защитные активы из рисковых. К сожалению, в реальности это чувство не работает и по статистике активные фонды продолжают быть хуже пассивных в любые времена, в том числе кризисные.

              Процент активных фондов в Великобритании, обыгравших свои бенчмарки на 5-летних периодах, заканчивающихся в отображенных датах. За вычетом издержек и без учёта налогов. Источник: Vanguard.

              Анализ, проведенный Vanguard и рассматривающий период с 1995 года, показал, что, несмотря на неплохой результат в начале нулевых (кризис доткомов), активные фонды не смогли повторить свои результаты в следующих годах.

              Они взяли фонды, которые превзошли пассивные в 5-летнем периоде, закончившемся в сентябре 2002-го (лучший результат активных фондов) и обнаружили, что повторить свой успех в следующем 5-летнем периоде смогли лишь меньше трети фондов.

              Процент активных фондов, обыгравших свои бенчмарки во время бычьих и медвежьих периодов. Показаны фонды (по порядку) на акции Великобритании, США, Европы, всего мира и развивающихся стран. Источник: Vanguard.

              В следующем медвежьем рынке превзойти свои бенчмарки смогли меньше 50% фондов (порога случайного выбора). Активные управляющие не показывают стабильного умения вовремя выходить из медвежьего рынка и возвращаться обратно в бычий.

              Для нахождения вне рынка у активных управляющих может быть две основные причины:

              1. Они считают, что в каких-то активах приближается период отрицательных доходностей, который следует избежать. Тогда активы продаются.
              2. Они считают, что активы переоценены, и ждут когда те подешевеют, чтобы их купить.

              У такой тактики нахождения вне рынка акций в ожидании удачного момента для входа (market timing) есть негативная особенность.

              Прирост инвестированных в 1979 году $100 в индекс американских акций крупной капитализации S&P 500. Подписи слева направо: пропуск 10 худших дней, 10 лучших дней, 10 лучших и худших дней, отсутствие пропуска дней. Источник: seekingalpha.com.

              Рыночная доходность распределена во времени неравномерно. Чем короче измеряемые периоды времени (например, если это дни, а не годы), тем более вероятны аномальные выбросы доходности (положительной или отрицательной) на концах кривой распределения.

              Если взять отдельные лучшие дни, которые очень легко пропустить, ожидая время входа в рынок (потому что их появление непредсказуемо), то результат инвестирования окажется сильно хуже простой стратегии «купи и держи».

              Исследование 7802 торговых дней за период в 31 год с 1963 по 1993, проведенное профессором H. Nejat Seyhun из Университета Мичигана, показало:

              • 95% всего прироста стоимости дали 90 дней;
              • в среднем это всего 3 лучших дня в году или 1,2% от всех дней.

              Конечно, пропустить можно и худшие дни, и тогда полученная доходность превзойдёт результат постоянного нахождения в рынке. Однако предсказать появление лучших или худших дней априори невозможно, потому что они маловероятны, а значит инвестору заранее не может быть известно какие из дней он пропустит и лучшей стратегией с точки зрения стабильности результатов является «купи и держи».

              Чтобы отдельно адресовать переживания тех инвесторов, которые считают рынок переоцененным (на момент написания статьи эти переживания популярны), приведу ещё один график.

              На нём показано сравнение торговой стратегии, основанной на выборе времени входа в рынок (buy low, sell high — покупай дешево, продавай дорого), и простая динамика индекса S&P 500 (buy and hold — купи и держи).

              Стратегия тайминга заключаются в том, что инвестор покупает акции на просадках в 10% (low), а продаёт на следующем достижении рынком своего исторического пика (high). Из описания может показаться, что стратегия разумна, ведь мы покупаем акции дешевле и фиксируем прибыль, когда они подорожали. Однако, пропущенные дни дают о себе знать — находясь вне рынка какое-то время от пика до следующей просадки в 10%, мы упускаем доходность.

              На самом деле на прошлых данных вполне возможно создать эффективную торговую стратегию, которая обыграет рынок. Проблема лишь в том, что данные не повторяются, и в будущем стратегия уже не будет работать.

              Прогнозы аналитиков бесполезны

              В 1973 году Бертон Малкиел в книге «Случайная прогулка по Уолл-стрит» писал:

              Обезьяна с завязанными глазами, бросающая дротики на страницы финансовой газеты, может таким образом составить инвестиционный портфель, который будет ничем не хуже, чем тот портфель, который подберет финансовый эксперт.

              Секреты торговли на международном валютном рынке от 19 ноября 2015 г.

              Позже газета The Wall Street Journal даже воспроизвела этот эксперимент. Они бросали дротики на страницы газет с биржевыми новостями и позвали автора сделать первый бросок, а затем сравнили результаты с предсказаниями экспертов. В итоге результат получился примерно одинаковым.

              Более аутентичный эксперимент с настоящей обезьяной провели в России. В 2008 году журнал Финанс. дал обезьяне Лукерии выбрать 8 из 30 акций (по закону о паевых фондах один инструмент не должен занимать больше 15% портфеля). Спустя 10 лет Олег Анисимов посчитал результаты и сравнил их с крупными ПИФами акций с активным управлением: портфель обезьяны вырос в 7,5 раз, а результаты фондов варьировались с приростами от 2,2 до 5,1 раза.

              Есть и другие обезьяны и коты, которые пытались обыграть прогнозистов, и у них получилось. Конечно, стратегия выбора нескольких акций с помощью животного — это просто шутка и издёвка над профессионалами, которые всерьёз дают прогнозы по отдельным бумагам. Как мы уже разобрали выше, случайный выбор отдельных акций не способен стабильно обыгрывать индекс.

              Но если анализировать прогнозы аналитиков более серьезно, статистика показывает, что, какими бы умными они не казались, их прогнозы бесполезны даже для целого рынка, не говоря уже про отдельные бумаги. Приведу некоторые цифры из недавней статьи в The New York Times.

              • Рыночные прогнозисты чаще угадывают направление рынка, чем нет. Но лишь потому, что чаще всего они предсказывают рост рынка в следующем году, что происходит в 70% случаев.
              • Медианный консенсус-прогноз на следующий год, начиная с 2000-го, предсказывал рост рынка на 9.8%. Фактический ценовой рост S&P 500 за этот период составил 5.5% в год.
              • Разрыв между медианным прогнозом и рыночной доходностью составил 4.31%, ошибка почти в 45%.
              • Медианный прогноз предсказывал рост рынка на каждый год за эти 20 лет, но рынок падал 6 из 20 лет. Консенсус оказался неверным в 30% случаев.
              • В 2008 году индекс S&P 500 упал на 38.5%, а медианный прогноз был, как обычно, безоблачным — рост на 11.1%. Ошибка составила 49.6% и имела катастрофические последствия для тех, кто полагался на этот консенсус.

              Статистика трейдинга не утешительна

              Торговые стратегии с развитием компьютеров и технологий давно ушли от простого технического анализа и чартистов (людей, которые строят и анализируют графики в целях предсказания будущей доходности).

              Сегодня количественный анализ и алгоритмическая торговля на его основе может быть очень сложной и очень быстрой, задействовать передовые методы финансовой математики и даже машинного обучения, совершать гигантское количество сделок в секунду. А может, наоборот, быть простой и неторопливой.

              Но какой бы сложной или простой ни была торговая стратегия, входные данные для неё всегда будут из прошлого и настоящего, а значит она всегда будет бороться со всё возрастающей эффективностью конкурентного рынка.

              Это накладывает отпечаток на результаты трейдеров:

              У обычного брокера на бирже в первый год 90% людей теряют деньги, 5% в нуле и 5% зарабатывают. И если вы думаете, что на второй год ситуация улучшается, я вам просто мило улыбнусь. Но не расстраивайтесь вот так сразу. На форексе статистика ещё хуже: по информации от одного европейского брокера, там 95% клиентов сливают счета, а средний счёт — всего 4000 долларов. Добро пожаловать в ад, нищеброды!

              Алексей Марков, Хулиномика 3.1 (2022)

              В 2022 году было опубликовано исследование на данных Тайваньской фондовой биржи, в котором анализировалась торговля дейтрейдеров с 1992 по 2006 год с целью выяснить владеют ли они выдающимися способностями. Результатами стали такие факты:

              • лишь около 5% трейдеров торговали с прибылью и меньше 3% показывали статистически предсказуемую положительную доходность (то есть относящуюся к какой-то форме мастерства, а не удачи);
              • агрегированные результаты торговли трейдеров были отрицательными в каждом году из 15 проанализированных лет;
              • неожиданным стало то, что трейдеры, несущие потери, зачастую всё равно продолжают торговать (что намекает на игровую зависимость).

              Конкурс «Лучший частный инвестор»

              Каждый год Московская биржа проводит конкурс для трейдеров, в котором они соревнуются в отрицательной доходности. Денежные призы достаются трейдерам, получившим наибольшую доходность за 3 месяца проведения конкурса (то есть срок маловат, чтобы можно было назвать участников инвесторами — это всё-таки спекулянты).

              На официальном сайте конкурса публикуются результаты участников. Если агрегировать их за последние 5 лет, как это сделал Сергей Симонов, то получится такая статистика:

              Получается, что торговля всех участников конкурса с 2022 по 2022 год принесла отрицательный результат в -3% от размера участвовавшего капитала, что составило суммарный убыток в 229 млн. руб. 56% из всех участников не заработали, а потеряли деньги.

              В 2022 году индекс Московской биржи (полной доходности) принёс 38%, а доля участников ЛЧИ, получивших доходность выше 30%, составила около 5% (опять это число!). Чтобы обыграть почти всех участников конкурса в 2022 году, достаточно было просто купить индекс и ничего не делать.

              За 5 лет капитал, вложенный в индекс российских акций, с учетом дивидендов увеличился бы почти в 3 раза. Как показали результаты конкурса ЛЧИ, капитал, вложенный в спекулятивную торговлю, в среднем уменьшился бы на 3%.

              Заключение

              Частному инвестору, который не хочет превращать управление своим капиталом в полную занятость, важна простота и надежность выбранного подхода к управлению своим капиталом. Традиционные активные подходы, основанные на выборе отдельных бумаг и времени совершения операций, не дают ни того, ни другого, а значит не могут быть использованы в портфеле.

              • Есть вопросы? Задайте их в комментариях.
              • Если статья была полезной, я буду благодарен за подписку на Boosty или перевод.
              • Чтобы не пропустить новые статьи, подпишитесь на Telegram, Twitter, Facebook, VK или на рассылку анонсов по почте:
              • Метки

              23 ответа к “Проблемы активного управления”

              Букв много… Понял, что лучше быть инвестором и не лезть в торги

              Очень полезный, толковый, детальный лонгрид. Прям кайфанул, когда читал )
              Автор, ты лучший!

              Благодарю за труд. Это лучшее, что читал про инвестиции на просторах рунета.

              Дмитрий, добрый день! Как бы вы прокомментировали результаты по фондам акций, акций малой капитализации и облигаций от УК Арсагера(фонд с активным управлением)? Все 3 фонда опережают бенчмарки(индекс Мосбиржи Брутто и индекс C-Bonds). Трудно объяснить везением успех на всей линейке фондов, особенно учитывая тот факт, что в своих материалах они подробно рассказывают о своём подходе к подбору бумаг в свои портфели(он в целом имеет много общего с идеями Б.Грэма). При этом им же не удаётся(пока?) обыгрывать индексы рынков развитых стран. Мне видится вероятным предположение о низкой эффективности конкретно российского рынка, которую они эксплуатируют.

              По существу никак не могу прокомментировать, потому что результаты фондов я не изучал (знаю только то, что они есть и успешные). Могу сказать, что на западном рынке, если компания, занимающаяся активным управлением, сравнивает свои фонды с обычными индексами (blend, без overweight’а в какой-либо фактор, например, стоимости или малой капитализации) и рапортует альфу, то этот overweight на регрессионном анализе результатов фонда там можно увидеть, а значит и риск фонд несет другой (то есть это не альфа, а некорректный бенчмарк).

              В общем, если бы я анализировал их фонды, то попытался бы учесть соответствие бенчмарку и объяснить альфу простым тилтом инвестиционного стиля (в статье, в секции про SPIVA, про это есть). Такую «альфу» по крайней мере на западном рынке можно получить полу-пассивно (факторным фондом, хотя я скорее против них, чем за, но об этом ещё не писал подробно).

              Арсагера, кстати, свой фонд на акции малой и средней капитализации сравнивает с MCFTR — индексом на российские large cap’ы, то есть уже альфу в сравнении с таким бенчмарком искать бессмысленно.

              Дмитрий, добрый день! С каким бенчмарком правильно сравнивать фонд на акции малой и средней капитализации?

              Спасибо. Просто не мог оторваться от чтения.

              Спасибо! ПРосто шикарно!

              Спасибо за статью, материал отличный!
              Как мне кажется, есть небольшая — в месте, где вы приводите результаты своего сравнения акций российского рынка с индексом есть такая фраза:
              «Медианная акция приносила убыток в -4,37% в год.»
              По-видимому, имеется в виду, что медианная акция показывала результат хуже индекса на 4,37% — иначе все было бы совсем грустно ��

              Небольшая ошибка*, конечно

              Спасибо, исправил, имелось в виду отставание от индекса, конечно.

              Большое спасибо! Столь подробного объяснения пока не встречал. Для себя я выбрал только пассивное индексное инвестирование. Т.к. я не умнее, не фин. образованней, не более и оперативнее информирован большинства. А главное, не хочу тратить своё свободное время на ежедневное изучение бесконечной ленты финансовых новостей и аналитики. Но мне кажется, что не всё так однозначно свидетельствует в пользу пассивного инвестирования. С молодости я столкнулся с тем, что некоторые выводы учёных, когда узнаёшь как они сделаны, рушатся даже от примитивной критики. Потому стал осторожно относиться к любым выводам любых авторитетов. Не все доводы за пассивность, приведённые вами, мне кажутся объективными. Хотел бы узнать об этом ваше мнение. Ваша статья столь большая, что у меня всё перемешалось. Потому буду писать не по порядку упоминания в статье.

              Пассивный инвестор паразитирует на труде активных инвесторов. Ведь именно активные игроки, пытаясь предсказать будущую доходность/риск, устанавливают цену. Поэтому критиковать попытку оценить справедливую стоимость акции нелепо. Ведь именно эти попытки разных участников рынка и устанавливают цену. Я думаю следующее. Участники рынка по своим интеллектуальным, информационным, техническим и временным возможностям находятся в разном положении. А цена формируется как плод консенсуса. Значит цена никогда не сможет идеально учитывать все факторы, т.к. на её установление влияют и глупые (выражаюсь грубо и упрощённо) игроки. Потому наиболее умные участники, личная оценка которых правильнее оценки рынка, в итоге выигрывают. Но таковые всегда в меньшинстве. А большинство проигрывает рынку. Истории сверх богатых инвесторов нельзя объяснить случайностью — постоянное случайное обыгрывание ими рынка не вписывается в теорию вероятности.
              Полностью согласен с вами, что эффективность рынка с годами возрастает. Но это пока пассивных инвестиций не намного больше активных. А что будет дальше? Предположим, что скоро количество активных участников (и их капиталы) будет на порядок меньше пассивных. Что произойдёт? Рынок перестанет быть эффективным. Предположим, что цена на некую акцию пошла вниз. Изменится индекс. Фонды автоматически начнут в огромных количествах (для масштабов немногочисленных активных участников) продавать акции. Но кто такое количество сможет купить? Произойдёт страшный обвал цены. Фонды почти даром распродадут акцию. На низах, почти бесплатно, их купят активные игроки. А далее произойдёт всё наоборот. Мрачное будущее для пасивщиков.
              Рынок не сможет до конца быть эффективным и из-за политики, искажающей ценообразование. Вот, например, сейчас. Подробностей не знаю, но читал, что над иностранными инвесторами довлеет риск политических запретов на инвестирование в Россию. Цена это учитывает — вложения в еврооблигации и P/E России более доходны. Для западного инвестора цена вложений в Россию адекватно отражает риски. Но рядовому российскому инвестору не грозят санкции. Потому для него цена российских бумаг недооценена. Размеры капиталов российских инвесторов много меньше западных. Потому своими активными вложениями в Россию они не смогут поднять цену российских ценных бумаг так, чтоб полностью уничтожить бОльшую выгодность вложений в Россию, чем в остальной мир. Инвесторы из разных стран не всегда в равных условиях. И это влияет на эффективность глобального рынка. Последние годы наблюдается разворот в политике многих стран в сторону протекционизма. Так что говорить об окончательной и полной победе глобализма пока рано.

              Далее пойдут мелкие замечания к приведённым вами доказательствам.

              Вы пишете о том, что выбирая бенчмарк для оценки активного фонда, надо сравнивать подобное с подобным. На мой взгляд это в корне неверно. Ведь если мы выбираем какой-то определённый тип компаний для пассивного инвестирования, то мы считаем его более выгодным в наших прогнозах. Это означает отрицание эффективности рынка. И активную позицию и стратегию. Действительно пассивна лишь стратегия вложения в широкий рынок.
              В одной из оценок (там же) вы пишете, что фонды при оценке надо взвешивать не в равных долях, а по СЧА. Не согласен. В вашем варианте мастерству разных управляющих будет даваться разный вес. Это несправедливо. Кроме того, больший вес будут иметь большие фонды. Но именно они находятся в наиболее невыгодном положении, т.к. не могут набрать или сбросить позицию, не повлияв сильно на цену.
              Вы пишете в качестве довода то, что акции обыгрывающие индекс в меньшинстве, следовательно вероятность их угадать низка. Но ведь акции выбирают не случайным образом. Поэтому довод о низкой вероятности угадать не совсем уместен.
              Вы приводите слова профессора о том, что в среднем 3 дня в году дают прирост 95% цены акции. При всём уважении к профессору, я не поверю в это пока не увижу примеры. А всё потому, что я своими глазами вижу графики. На абсолютном большинстве графиков большая часть цены образуется от постепенного роста (и падения) цены изо дня в день.
              Когда вы пишете про CAPE, то говорите о том, что CAPE не может предсказать время падения рынка. А зачем это предсказывать? График говорит о том, сколько человек заработает в течение следующих 10 — 15 лет после покупки. Тут взлёты и падения рынка вообще никак не фигурируют. Статистика все исторические варианты взлётов и падений уже учла. И результат на графике. Просто купите акции с низким CAPE и за 10 — 15 лет получите больше, чем если купить с более высоким CAPE. Другое дело, что теория CAPE строится на прошлых данных. Но эффективность рынка растёт. И сейчас, возможно, ориентир на CAPE не принесёт прибыли больше рынка.

              Писал всё это не для спора, но чтоб разобраться. Глубже вашего разбора волнующих меня вопросов, я пока не встречал. Я был вынужден год назад продать квартиру, чтоб купить её вновь лет через 20-ать. Положил деньги на вклад в надежде не потерять (главное) покупательную способность и слегка приумножить. Но ставки и инфляция лишили меня всех надежд. Гугл подсказал — инвестирование. Я тогда даже точно не знал, что такое акция. Сейчас я уже достаточно узнал и хочу вложить деньги в фондовый рынок. Но сумма большая и для меня не восполнимая. Потому я очень осторожен и дотошен. Вклад не вариант — деньги гарантированно обесценятся. То, что не даёт надежду на сохранение покупательной способности моих денег мне точно не подходит. Я решил вложиться через фонды для того, чтобы не следить постоянно за состоянием дел компаний и экономики в целом. Плюс избавлюсь от нужды в постоянных ребалансировках. Кроме того на российских биржах вложиться в остальной мир (кроме России и США) не через фонды невозможно. Прямо сейчас выбираю фонды и их пропорции. Так и попал к вам на сайт. Чтобы сделать выбор хочу до конца понять насколько надёжно индексное индексирование по капитализации. В первую очередь интересуют надёжность и уязвимости этой стратегии при возможных изменениях и потрясениях рынка в долгосроке. Прочёл ваши статьи о страновой диверсификации. Сейчас размышляю, что надёжнее, вложить основную часть средств в FXWO ради большей диверсификации по странам (в первую очередь ради этого), т.к. на половину стран туда входящих нет иных фондов? И ради меньшего риска попадания на пузырь (т.к. при росте пузыря CAPE растёт). FXWO планирую дополнить фондами на отсутствующие в нём страны, ориентируясь на их капитализацию. Так же вес долей стран из FXWO, на которые имеются отдельные фонды, возможно, приближу, через эти фонды, к их долям по капитализации. Или всё-же довериться, как вы предлагаете, эффективности рынка и попытаться создать диверсифицированный портфель на весь мир по капитализации оперируя всего-лишь 4 странами? Дилемма.

              Про обвал цены в будущем если фонды начнут массово продавать акции отвечать не нужно. Подумал и понял свою ошибку. Массовых продаж не будет. Т.к. с падением цены автоматически доля этой акции в портфеле бумаг фонда уменьшится. В идеале продажи акций фондом на основе капитализации будут лишь при включении или исключении акции из индекса.

              Критиковать активных инвесторов, действительно, бессмысленно — благодаря их работе на рынке и происходит ценообразование. Тут речь о выборе стратегии инвестирования для себя, а не о критике активных инвесторов или трейдеров. И целью статьи было показать, что превзойти средний результат всех активных инвесторов на рынке (что и есть рыночная доходность) тяжело, особенно если вычесть издержки.

              Насчет Ваших соображений про влияние пассивных инвестиций на рынок запланирована статья, пока не знаю когда она выйдет, но есть ещё комментарий по теме: https://capital-gain.ru/posts/portfolio-passive-investing/#comment-627

              Выбор правильного бенчмарка для оценки результатов активных управляющих очень важен, Morningstar это поняли ещё в 2004 году, если правильно помню, с тех пор весь анализ фондов ими проводится через т. н. style box, что позволяет отличить альфу управляющего от экспозиции на определенные риск-факторы кроме рыночного, которую можно дешевле получить через индексный подход. Не пассивный, а именно т.н. rules-based подход, когда инвестирование происходит по заранее определенным правилам, а не желанию управляющего. В общем, речь здесь не о том лучше или хуже ли это пассивного инвестирования, а просто о корректном подсчете результатов управляющих.

              Про взвешивание фондов при анализе — это мнение исследователей из S&P/SPIVA, которое я перечислил в статье среди других особенностей исследования. В любом случае они дают и равновзвешенные результаты тоже.

              Про количество акций на рынке, обыгрывающих индекс или хотя бы безрисковые активы имелось в виду следующее — хотя отбор акций активными инвесторами делается не случайно, каждый раз, когда им надо делать этот отбор (а это в виду активности стратегии происходит часто), выбирать иголку приходится из стога сена. То есть каждый раз чисто по количеству хороших и плохих вариантов шансы находятся не на стороне активного инвестора. Ну и надо ли говорить, что случайность в нашем мире может лучшую сегодня компанию сделать завтра худшей. Глядя на статистику из работы Бессембиндера, лично я думаю, что это происходит достаточно часто, чтобы рано или поздно испортить результаты даже относительно диверсифицированных активных портфелей из нескольких десятков акций.

              Насчет надежности — благодаря широкой диверсификации я не знаю лучших по надежности стратегий, чем стремление владеть всем рынком в противовес выбору отдельных бумаг, пусть даже десятков. Насчет взвешивания именно стран по капитализации или CAPE у меня есть статья https://capital-gain.ru/posts/global-weighting/ Но по-моему это уже не так важно, потому что если в Вашем портфеле есть разные страны, то, как бы они ни были взвешены, при условии не слишком высоких издержек на поддержание этих весов долгосрочные результаты и риск портфелей вряд ли будут отличаться драматически, а львиная доля денег в портфель придет вообще извне — от пополнений.

              ООЧЕНЬ благодарен вам за ваш ответ. Подпишусь на ваши публикации и с нетерпением буду ждать вашей статьи о будущем пассивного инвестирования! Т.к. для меня это самый важный на данный момент вопрос. Я для себя выбрал пассивное инвестирование. Но опасности роста процента пассивных инвестиций меня более всего тревожат из всех вопросов о инвестировании. Хотя из вашего комментария, ссылку на который вы мне дали, я в минимально-достаточной мере понял вашу позицию. Этого мне хватит, чтобы решиться действовать. Но анонсированную вами статью обязательно прочту. Для большей глубины понимания и уверенности.

              Я прочёл, что вы программист. Удивлён, что при этом у вас хватает времени на столь глубокое погружение в экономику. Т.к. даже у профессионалов по экономике, которые объясняют простым людям о инвестировании, я пока не встречал столь глубоких разборов ключевых вопросов изложенных доступным для непрофессионала языком. Помогай вам Бог! Только одна просьба. При применении какой-либо аббревиатуры в первый раз в статье (в том числе на графиках), пожалуйста, указывайте в скобочках её расшифровку. А то я не всё чётко понимаю в ваших статьях из-за этого. Приходится в таких случаях просто доверять вашим выводам, не имея возможности самому полноценно оценить очередной график или пояснения к нему.

              Я ещё и вышивать умею! (c)
              Про термины в виде аббревиатур — обычно я их раскрывал в начале курса (статьи из введения, например, про СКО), а дальше пытался не повторяться.

              Корреляция (Correlation) — это

              Корреляция — это статистическая взаимосвязь двух или нескольких случайных величин

              Понятие корреляции, виды корреляции, коэффициент корреляции, корреляционный анализ, корреляция цен, корреляция валютных пар на Форекс

              Структура публикации

              Корреляция — это, определение

              Корреляция — это один из основных терминов теории вероятности, показывающий меру зависимости между двумя и более случайными величинами. Данная зависимость выражается через коэффициент корреляции. Коэффициент корреляции принимает значения от -1 до +1. Чем выше значение коэффициента корреляции, тем больше зависимость между величинами. Корреляция бывает положительной и отрицательной.

              Корреляция — это статистическая взаимосвязь двух или нескольких случайных величин (либо величин, которые можно с некоторой допустимой степенью точности считать таковыми). При этом изменения значений одной или нескольких из этих величин сопутствуют систематическому изменению значений другой или других величин. Математической мерой корреляции двух случайных величин служит корреляционное отношение, либо коэффициент корреляции. В случае, если изменение одной случайной величины не ведёт к закономерному изменению другой случайной величины, но приводит к изменению другой статистической характеристики данной случайной величины, то подобная связь не считается корреляционной, хотя и является статистической.

              Корреляция — это понятие, которым отмечают связь между явлениями, если одно из них входит в число причин, определяющих другие, или если имеются общие причины, воздействующие на эти явления (функция является частным случаем корреляции); кореляция может быть более или менее тесной (т.е. зависимость одной величины от другой — более или менее ясно выраженной); число, показывающее степень тесноты корреляции, называется коэффициентом корреляции (это число заключено между -1 и 1).

              Корреляция — это взаимная связь явлений, находящихся в известной зависимости друг от друга. Рост безработицы и количество уголовных преступлений находятся в прямой корреляции друг к другу.

              Корреляция — это степень зависимости между двумя переменными. Линейная корреляция между двумя переменными х и у определяется знаком и величиной. Между двумя переменными существует положительная корреляция, если данная сумма положительна, и отрицательная корреляция, если сумма отрицательна. Степень корреляции измеряется коэффициентом корреляции r, который меняется от +1 до –1, достигая значения +1, когда х и у полностью положительно коррелируются между собой, и –1, когда х и у полностью отрицательно коррелируются между собой; если r = 0, х и у являются независимыми переменными. r не зависит от единиц измерения х и у.

              Корреляция — это вероятностная или статистическая зависимость. В отличие от функциональной зависимости корреляция возникает тогда, когда зависимость одного из признаков от другого осложняется наличием ряда случайных факторов.

              Корреляция — это статистическая взаимосвязь двух или нескольких случайных величин (либо величин, которые можно с некоторой допустимой степенью точности считать таковыми). При этом изменения одной или нескольких из этих величин приводят к систематическому изменению другой или других величин. Мерой корреляции двух случайных величин служит коэффициент корреляции.

              Коэффициент корреляции — это математическая мера корреляции двух величин. Коэффициенты корреляции могут быть положительными и отрицательными. Если при увеличении значения одной величины происходит уменьшение значений другой величины, то их коэффициент корреляции отрицательный. В случае, когда увеличение значений первого объекта наблюдения приводит к увеличениям значения второго объекта, то можно говорить о положительном коэффициенте. Возможна еще одна ситуация отсутствия статистической взаимосвязи — например, для независимых случайных величин.

              Коэффициент корреляции — это мера выражения тенденции роста одной переменной при увеличении другой. Его значения всегда находятся внутри диапазона -1; +1. Чем ближе значение переменной к -1 или 1, тем значительнее коррелируют между собой исследуемые величины. При К=0 можно говорить о полном отсутствии корреляции между наблюдаемыми величинами. Если К=-1 или К=1, то говорят уже о функциональной зависимости величин.

              Коэффициент корреляции или парный коэффициент корреляции в теории вероятностей и статистике — это мера линейной зависимости двух случайных величин.

              Коэффициент корреляции — это статистическая мера направления и степени линейной зависимости между двумя случайными переменными (меняется от -1 до +1).

              Коэффициент корреляции — это величина, характеризующая направление и силу связи между признаками. Коэффициент корреляции, который одним числом дает представление о направлении и силе связи между признаками (явлениями), пределы его колебаний от 0 до + — 1.

              Коэффициент корреляции — это статистический показатель, показывающий, насколько связаны между собой колебания значений двух других показателей. Например, насколько движение доходности ПИФа связано, перекликается (коррелирует) с движением индекса, выбранного для расчета коэффициента бета для этого ПИФа. Чем ближе значение коэффициента корреляции к 1, тем больше коррелируют ПИФ и индекс, а значит коэффициент бета и, следовательно, коэффициент альфа можно принимать к рассмотрению. Если значение этого коэффициента корреляции меньше 0,75, то указанные показатели бессмысленны.

              Коэффициент корреляции — это величина, которая может варьировать в пределах от +1 до -1. В случае полной положительной корреляции этот коэффициент равен плюс 1, а при полной отрицательной — минус 1.

              Сущность понятия корреляция

              Термин «корреляция» впервые применил французский палеонтолог Ж. Кювье, который вывел «закон корреляции частей и органов животных» (этот закон позволяет восстанавливать по найденным частям тела облик всего животного). В статистику указанный термин ввел в 1886 году английский биолог и статистик Френсис Гальтон (не просто связь — relation, а «как бы связь» — co-relation). Однако точную формулу для подсчёта коэффициента корреляции разработал его ученик — математик и биолог — Карл Пирсон (1857 — 1936).

              Корреляционным называется исследование, проводимое для подтверждения или опровержения гипотезы о статистической связи между несколькими (двумя и более) переменными. В психологии переменными могут выступать психические свойства, процессы, состояния и др.

              «Корреляция» в прямом переводе означает «соотношение». Если изменение одной переменной сопровождается изменением другой, то можно говорить о корреляции этих переменных. Наличие корреляции двух переменных ничего не говорит о причинно-следственных зависимостях между ними, но дает возможность выдвинуть такую гипотезу. Отсутствие же корреляции позволяет отвергнуть гипотезу опричинно-следственной связи переменных. Различают несколько интерпретаций наличия корреляционной связи между двумя измерениями:

              1. Прямая корреляционная связь. Уровень одной переменной непосредственно соответствует уровню другой. Примером является закон Хика: скорость переработки информации пропорциональна логарифму от числа альтернатив. Другой пример: корреляция высокой личностной пластичности и склонности к смене социальных установок.

              2. Корреляция, обусловленная третьей переменной. Две переменные (а, с) связаны одна с другой через третью (в), не измеренную в ходе исследования. По правилу транзитивности, если есть R (а, b) и R (b, с), то R (а, с). Примером подобной корреляции является установленный психологами США факт связи уровня интеллекта с уровнем доходов. Если бы такое исследование проводилось в сегодняшней России, то результаты были бы иными. Очевидно, все дело в структуре общества. Скорость опознания изображения при быстром предъявлении и словарный запас испытуемых также положительно коррелируют. Скрытой переменной, обусловливающей эту корреляцию, является общий интеллект.

              3. Случайная корреляция, не обусловленная никакой переменной.

              4. Корреляция, обусловленная неоднородностью выборки. Представим себе, что выборка, которую мы будем обследовать, состоит из двух однородных групп. Например, мы хотим выяснить, связана ли принадлежность к полу с уровнем экстраверсии. Считаем, что «измерение» пола трудностей не вызывает, экстраверсию же измеряем с помощью опросником Айзенка ETI-1. У нас две группы: мужчины-математики и женщины-журналистки. Не удивительно, если мы получим линейную зависимость между полом и уровнем экстраверсии — интроверсии: большинство мужчин будут интровертами, большинство женщин — экстравертами.

              Корреляция рассматривается как признак, указывающий на взаимосвязь ряда числовых последовательностей. Иначе говоря, корреляция характеризует силу взаимосвязи в данных. Если это касается взаимосвязи двух числовых массивов xt и у, то такую корреляцию называют парной.

              При поиске корреляционной зависимости обычно выявляется вероятная связь одной измеренной величины x (для какого-то ограниченного диа-пазона ее изменения, например от x1 до xn) с другой измеренной величиной у (также изменяющейся в каком-то интервале у1 . yn). В таком случае мы будем иметь дело с двумя числовыми последовательностями, между которыми и надлежит установить наличие статистической (корреляционной) связи. На этом этапе пока не ставится задача определить, является ли одна из этих случайных величин функцией, а другая — аргументом. Отыскание количественной зависимости между ними в форме конкретного аналитического выражения — это задача уже другого анализа, регрессионного. Статистический смысл термина значимость означает, что анализируемая зависимость проявляется сильнее, чем это можно было бы ожидать от чистой случайности.

              Таким образом, корреляционный анализ позволяет сделать вывод о силе взаимосвязи между парами данных х и у, а регрессионный анализ используется для прогнозирования одной переменной (у) на основании другой (х). Иными словами, в этом случае пытаются выявить причинно-следственную связь между анализируемыми совокупностями.

              Строго говоря, принято различать два вида связи между числовыми совокупностями — это может быть функциональная зависимость или же статистическая (случайная). При наличии функциональной связи каждому значению воздействующего фактора (аргумента) соответствует строго определен-ная величина другого показателя (функции), т.е. изменение результативного признака всецело обусловлено действием факторного признака.

              Аналитически функциональная зависимость представляется в следующем виде:

              В случае статистической связи значению одного фактора соответствует какое-то приближенное значение исследуемого параметра, его точная величина является непредсказуемой, непрогнозируемой, поэтому получаемые показатели оказываются случайными величинами. Это значит, что изменение результативного признака у обусловлено влиянием факторного при-знака х лишь частично, т.к. возможно воздействие и иных факторов, вклад которых обозначен как s равно или меньше.

              По своему характеру корреляционные связи — это соотносительные связи. Примером корреляционной связи показателей коммерческой деятельности является, например, зависимость сумм издержек обращения от объема товарооборота. В этой связи помимо факторного признака х (объема товарооборота) на результативный признак у (сумму издержек обращения) влияют и другие факторы, в том числе и неучтенные, порождающие вклад s.

              Такая зависимость графически изображается в виде экспериментальных точек, образующих поле рассеяния, или, как принято говорить, поле корреляции. Следовательно, такие двумерные данные можно анализировать с использованием диаграммы рассеяния в координатах «х — у», которая дает визуальное представление о взаимосвязи исследуемых совокупностей.

              Для количественной оценки существования связи между изучаемыми совокупностями случайных величин используется специальный статистический показатель — коэффициент корреляции r. Если предполагается, что эту связь можно описать линейным уравнением, то принято говорить о существовании линейной корреляции.

              Корреляция (correlation) — это такой тип ассоциации одной переменной с другой, при котором изменение одной величины сопровождается изменением другой, то есть имеется сопутствующая вариация. Корреляция бывает положительной или отрицательной. Первая описывает ситуацию, в которой при увеличении одной переменной увеличивается и другая, а вторая — в которой переменные изменяются обратно пропорционально: одна увеличивается, а другая уменьшается.

              Корреляция может измеряться статистически, коэффициентом корреляции или коэффициентом ассоциации, подобных форм существует множество. Большинство из них сосредоточено на линейной связи (изменение одной переменной прямо пропорционально изменению другой). В виде графика идеальная связь означает прямую линию, соединяющую все точки. Коэффициенты корреляции изобретены по существу как меры отклонения от этой линии. Криволинейная корреляция означает нелинейное изменение переменных — темпы изменения одной быстрее, чем у другой. При отсутствии ассоциации говорят, что переменные имеют статистическую независимость.

              Методика корреляционного анализа используется главным образом для данных интервального уровня, но тесты существуют и для других уровней. Нахождение корреляции не подразумевает причинность. Между переменными иногда обнаруживаются фальшивые связи, поэтому нужны другие доказательства для обоснования вывода о влиянии одной переменной на другую. Нужно также помнить, что кажущаяся ассоциация способна вызываться третьим фактором, систематически воздействующим на обе переменные. Если задействованы три или более переменных, применяются методы многомерного анализа.

              Корреляция и взаимосвязь величин

              Качество корреляционной зависимости обратно пропорционально плотности точек (Один из постулатов Мэрфи). Исследование отдельных статистических объектов позволяет получить о них полезную информацию и описать их стандартными показателями. При этом изучаемую совокупность можно представить в виде ряда распределения путем ранжирования (в порядке возрастания или убывания анализи-руемого количественного признака), дать характеристику этой совокупности, указав центральные значения ряда (среднее арифметическое, медиана, мода), размах варьирования, форму кривой распределения. Такого рода сведения могут быть вполне достаточными в случаях, когда приходится иметь дело с одномерными данными (т.е. лишь с одной характеристикой, например, зарплатой) о каждой единице совокупности (скажем, о сотруднике фирмы).

              Когда же мы анализируем двумерные данные (например, зарплата и образование), всегда есть возможность изучать каждое измерение по отдельности — как часть одномерной совокупности данных. Однако реальную отдачу можно получить лишь при совместном изучении обоих параметров. Основное назначение такого подхода — возможность выявления взаимосвязи между параметрами.

              Следовательно, помимо традиционных измерений и последующих вычислений при анализе статистических данных приходится решать проблему и более высокого уровня — выявление функциональной зависимости между воздействующим фактором и регистрируемой (изучаемой) величиной.

              Указанные ситуации весьма типичны в статистической практике, и в этом смысле аналитическая работа коммерсанта весьма богата такими примерами.

              Зависимость одной случайной величины от значений, которые принимает другая случайная величина (физическая характеристика), в статистике называется регрессией. Если этой зависимости придан аналитический вид, то такую форму представления изображают уравнением регрессии. Процедура поиска предполагаемой зависимости между различными числовыми совокупностями обычно включает следующие этапы: становление значимости связи между ними; возможность представления этой зависимости в форме математического выражения (уравнения регрессии).

              Первый этап в указанном статистическом анализе касается выявления так называемой корреляции, или корреляционной зависимости.

              Корреляцию и регрессию принято рассматривать как совокупный процесс статистического исследования, поэтому их использование в статистике часто именуют корреляционно-регрессионным анализом. Если между парами совокупностей просматривается вполне очевидная связь (ранее нами это исследовалось, есть публикации на данную тему и т.д.), то, минуястадию корреляции, можно сразу приступать к поиску уравнения регрессии.

              Если же исследования касаются какого-то нового процесса, ранее не изучавшегося, то наличие связи между совокупностями является предметом специального поиска. При этом условно можно выделить методы, которые позволяют оценить наличие связи качественно, и методы, дающие количественные оценки. Чтобы выявить наличие качественной корреляционной связи между двумя исследуемыми числовыми наборами экспериментальных данных, существуют различные методы, которые принято называть элементарными. Ими могут быть приемы, основанные на следующих операциях: параллельном сопоставлении рядов; построении корреляционной и групповой таблиц; графическом изображении с помощью поля корреляции.

              Другой метод, более сложный и статистически надежный, — это количественная оценка связи посредством расчета коэффициента корреляции и его статистической проверки. Познакомимся со способом оценки корреляционной связи посредством расчета коэффициента корреляции, рассмотрев конкретный пример.

              Пусть у нас имеются n серии значений двух параметров X и Y:

              Подразумевается, что у одного и того же объекта измерены два параметра. Нам надо выяснить есть ли значимая связь между этими параметрами. Как известно, случайные величины X и Y могут быть либо зависимыми, либо независимыми. Существуют следующие формы зависимости — функциональная и статистическая. В математике функциональной зависимостью переменной Y от переменной Х называют зависимость, где каждому допустимому значению X ставится в соответствие по определенному правилу единственно возможное значение Y.

              Однако, если X и Y случайные величины, то между ними может существовать зависимость иного рода, называемая статистической. Дело в том, что на формирование значений случайных величин X и Y оказывают влияние различные факторы. Под воздействием этих факторов и формируются конкретные значения X и Y. Допустим, что на Х и У влияют одни те же факторы, например Z1, Z2, Z3, тогда X и Y находятся в полном соответствии друг с другом и связаны функционально. Предположим теперь, что на X воздействуют факторы Z1, Z2, Z3, а на только Y и Z1, Z2. Обе величины и X и Y являются случайными, но так как имеются общие факторы Z1 и Z2, оказывающие влияние и на X и на Y, то значения X и Y обязательно будут взаимосвязаны. И связь это уже не будет функциональной: фактор Z3, влияющий лишь на одну из случайных величин, разрушает прямую (функциональную) зависимость между значениями X и Y, принимаемыми в одном и том же испытании. Связь носит вероятностный случайный характер, в численном выражении меняясь, от испытания к испытанию, но эта связь определенно присутствует и называется статистической. При этом каждому значению X может соответствовать не одно значение Y, как при функциональной зависимости, а целое множество значений.

              Определение. Зависимость случайных величин называют статистической, если изменения одной из них приводит к изменению закона распределения другой.

              Определение. Если изменение одной из случайных величин влечет изменение среднего другой случайной величины, то статистическую зависимость называют корреляционной. Сами случайные величины, связанные коррреляционной зависимостью, оказываются коррелированными.

              Примерами коррреляционной зависимости являются: зависимость массы от роста:

              — каждому значению роста (X) соответствует множество значений массы (Y), причем, несмотря на общую тенденцию, справедливую для средних, большему значению роста соответствует и большее значение массы — в отдельных наблюдениях субъект с большим ростом может иметь и меньшую массу;

              — зависимость заболеваемости от воздействия внешних факторов, например, запыленности, уровня радиации, солнечной активности и т.д.;

              — количество (X) вводимого объекту препарата и его концентрация в крови (Y);

              — между показателями уровня жизни населения и процентом смертности;

              — между количеством пропущенных студентами лекций и оценкой на экзамене.

              Именно корреляционные зависимости наиболее часто встречаются в природе в силу взаимовлияния и тесного переплетения огромного множества самых различных факторов, определяющих значения изучаемых показателей. Корреляционную зависимость Y от X можно описать с помощью уравнения вида:

              Уравнение называется выборочным уравнением регрессии Y на X. Функцию f(x) называют выборочной регрессией Y на X, а ее график — выборочной линией регрессии Y на X. Совершенно аналогично выборочным уравнением регрессии X на Y является уравнение:

              В зависимости от вида уравнения регрессии и формы соответствующей линии регрессии определяют форму корреляционнной зависимости между рассматриваемыми величинами — линейной, квадратической, показательной, экспоненциальной. Важнейшим является вопрос выбора вида функции регрессии f(x) или ф(y), например линейная или нелинейная (показательная, логарифимическая и т.д.) На практике вид функции регрессии можно определить, построив на координатной плоскости множество точек, соответствующих всем имеющимся парам наблюдений (x;y).

              Например, на графике 1 видна тенденция роста значений Y с ростом X, при этом средние значения Y располагается визуально на прямой. Имеет смысл использовать линейную модель (вид зависимости Y от X принято называть моделью) зависимости Y от X. На графике 2 средние значения Y не зависят от x, следовательно линейная регрессия незначима (функция регрессии постоянна и равна ). На графике 3 прослеживается тенденция нелинейности модели.

              Две случайные величины X и У называют коррелированными, если их корреляционный момент (или, что то же, коэффициент корреляции) отличен от нуля; X и У называют некоррелированными величинами, если их корреляционный момент равен нулю. Две коррелированные величины также и зависимы. Действительно, допустив противное, мы должны заключить, что:

              Обратное предположение не всегда имеет место, т. е. если две величины зависимы, то они могут быть как коррелированными, так и некоррелированными. Другими словами, корреляционный момент двух зависимых величин может быть не равен нулю, но может и равняться нулю. Убедимся на примере, что две зависимые величины могут быть некоррелированными.

              Пример. Двумерная случайная величина (X, Y) задана плотностью распределения:

              Доказать, что X и Y — зависимые некоррелированные величины.

              Решение. Воспользуемся ранее вычисленными плотностями распределения составляющих X и Y:

              Внутренний интеграл равен нулю (подынтегральная функция нечетна, пределы интегрирования симметричны относительно начала координат), следовательно:

              Итак, из коррелнрованности двух случайных величин следует их зависимость, но из зависимости еще не вытекает коррелированность. Из независимости двух величин следует их некоррелированность, но из некоррелированности еще нельзя заключить о независимости этих величин. Заметим, однако, что из некоррелированности нормально распределенных величин вытекает их независимость. Это утверждение будет доказано в следующем параграфе.

              Виды корреляции

              Виды корреляционной связи между измеренными переменными могут быть различны: так корреляция бывает линейной и нелинейной, положительной и отрицательной. Она линейна, если с увеличением или уменьшением одной переменной, вторая переменная также растёт, либо убывает. Она нелинейна, если при увеличении одной величины характер изменения второй не линеен, а описывается другими законами (полиномиальная, гиперболическая).

              Если повышение уровня одной переменной сопровождается повышением уровня другой, то речь идет о положительной корреляции. Чем выше личностная тревожность, тем больше риск заболеть язвой желудка. Возрастание громкости звука сопровождается ощущением повышения его тона.

              Если рост уровня одной переменной сопровождается снижением уровня другой, то мы имеем дело с отрицательной корреляцией. По данным Зайонца, число детей в семье отрицательно коррелирует с уровнем их интеллекта. Чем боязливей особь, тем меньше у нее шансов занять доминирующее положение в группе. Нулевой называется корреляция при отсутствии связи переменных.

              В психологии практически нет примеров строго линейных связей (положительных или отрицательных). Большинство связей — нелинейные. Классический пример нелинейной зависимости — закон Йеркса-Додсона:. возрастание мотивации первоначально повышает эффективность научения , а затем наступает снижение продуктивности (эффект «перемотивации»). Другим примером является связь между уровнем мотивации достижений и выбором задач различной трудности. Лица, мотивированные надеждой на успех, предпочитают задания среднего диапазона трудности — частота выборов на шкале трудности описывается колоколообразной кривой.

              Примеры распределений испытуемых в пространстве двух признаков: а) строгая положительная корреляция, б) сильная положительная корреляция, в) слабая положительная корреляция, г) нулевая корреляция, д) отрицательная корреляция, е) строгая отрицательная корреляция, ж) нелинейная корреляция, з) нелинейная корреляция.

              Отрицательная и положительная корреляция

              Некоторые виды коэффициентов корреляции могут быть положительными или отрицательными (возможна также ситуация отсутствия статистической взаимосвязи — например, для независимых случайных величин). Если предполагается, что на значениях переменных задано отношение строгого порядка, то отрицательная корреляция — корреляция, при которой увеличение одной переменной связано с уменьшением другой переменной, при этом коэффициент корреляции может быть отрицательным; положительная корреляция в таких условиях — корреляция, при которой увеличение одной переменной связано с увеличением другой переменной, при этом коэффициент корреляции может быть положительным.

              Автокорреляция — статистическая взаимосвязь между случайными величинами из одного ряда, но взятых со сдвигом, например, для случайного процесса — со сдвигом по времени. Рассмотрим следующую задачу. Была проведена серия измерений двух случайных величин X и Y, причем измерения проводились попарно: т.е. за одно измерение мы получали два значения — xi и yi . Имея выборку, состоящую из пар (xi , yi ), мы хотим определить, имеется ли между этими двумя переменными зависимость.

              Зависимость между случайными величинами может иметь функциональный характер, т.е. быть строгим функциональным отношением, связывающим их значения. Однако при обработке экспериментальных данных гораздо чаще встречаются зависимости другого рода: статистические зависимости. Различие между двумя видами зависимостей состоит в том, что функциональная зависимость устанавливает строгую взаимосвязь между переменными, а статистическая зависимость лишь говорит о том, что распределение случайной величины Y зависит от того, какое значение принимает случайная величина X.

              Отрицательная корреляция — это вид корреляционной зависимости между случайными величинами, при к-рой условные средние значения одной из них уменьшаются при возрастании значений другой величины. Об отрицательной корреляции между величинами с корреляции коэффициентомr говорят в том случае, когда p меньше0.

              Связь между двумя переменными может быть следующей — когда значения одной переменной убывают, значения другой возрастают. Это и показывает отрицательный коэффициент корреляции. Про такие переменные говорят, что они отрицательно коррелированы.

              Примером отрицательной корреляции может быть взаимосвязь между бесполезно потраченным временем и средним баллом. Бесполезно потраченное время можно операционально определить как количество часов в неделю, потраченное на определенные занятия, например на игру в видеоигры, просмотр телесериалов или игру в гольф (конечно, эти виды! деятельности можно назвать и «терапией»). Ниже приведены гипотетические данные для других восьми студентов. На этот раз вы увидите обратную взаимосвязь между количеством часов в неделю, потраченных впустую, и средним баллом:

              Взаимосвязь между временем, посвященным занятиям, и оценками является примером положительной корреляции. Приведенные ниже данные, полученные в ходе гипотетического исследования восьми студентов, говорят о наличии положительной корреляции. В данном случае первой переменной является время, операционально определенное как количество часов в неделю, потраченных на учебу, а второй — средний балл (СБ), варьирующийся от 0,0 до 4,0.

              Значительное время, потраченное на учебу (42 часа), связано с высоким средним баллом (3,3), а самое малое время (16 часов) — с низким баллом (1,9).

              Примером отрицательной корреляции может быть взаимосвязь между бесполезно потраченным временем и средним баллом. Бесполезно потраченное время можно операционально определить как количество часов в неделю, потраченное на определенные занятия, например на игру в видеоигры, просмотр телесериалов или игру в гольф (конечно, эти виды! деятельности можно назвать и «терапией»). Ниже приведены гипотетические данные для других восьми студентов. На этот раз вы увидите обратную взаимосвязь между количеством часов в неделю, потраченных впустую, и средним баллом:

              Обратите внимание, что при отрицательной корреляции переменные имеют обратную взаимосвязь: большое количество потраченного зря времени (42) связано с низким средним баллом (1,8), а небольшое (16) — с более высоким (3,7).

              Силу корреляции показывает особая величина описательной статистики, носящая название «коэффициент корреляции». Коэффициент корреляции равен -1,00 в случае прямой отрицательной корреляции, 0,00 при отсутствии взаимосвязи и + 1,00 при полной положительной корреляции. Наиболее распространенным коэффициентом корреляции является пирсоново r, названное так в честь британского ученого, соперничающего в известности с сэром Рональдом Фишером. Пирсоново r вычисляется для данных, полученных с помощью интервальной шкалы или шкалы отношений. В случае других шкал измерений рассматриваются другие виды корреляции. К примеру, для порядковых данных (т. е. упорядоченных) вычисляется «ро» Спирмена. В приложении С показано, как вычислять пирсоново r.

              Так же как среднее арифметическое и стандартное отклонение, коэффициент корреляции является величиной описательной статистики. В ходе заключительного анализа определяется, является ли конкретная корреляция значимо большей (или меньшей) нуля. Таким образом, для корреляционных исследований нулевая гипотеза (Н0) говорит, что действительное значение r равно 0 (т. е. нет никаких взаимосвязей), а альтернативная гипотеза (Н) — что r № 0. Отвергнуть нулевую гипотезу — значит решить, что между двумя переменными существует значимая взаимосвязь. В приложении С показано, как определить, является ли корреляция статистически значимой.

              Линейная и нелинейная корреляция

              Корреляционный анализ занимается степенью связи между двумя случайными величинами Х и Y. Корреляционный анализ экспериментальных данных для двух случайных величин заключает в себе следующие основные приемы:

              — вычисление выборочных коэффициентов корреляции;

              — составление корреляционной таблицы;

              — проверка статистической гипотезы значимости связи.

              Определение. Корреляционная зависимость между случайными величинами Х и Y называется линейной корреляцией, если обе функции регрессии f(x) и ф(x) являются линейными. В этом случае обе линии регрессии являются прямыми; они называется прямыми регрессии.

              Для достаточно полного описания особенностей корреляционной зависимости между величинами недостаточно определить форму этой зависимости и в случае линейной зависимости оценить ее силу по величине коэффициента регрессии. Например, ясно, что корреляционная зависимость возраста Y учеников средней школы от года Х их обучения в школе является, как правило, более тесной, чем аналогичная зависимость возраста студентов высшего учебного заведения от года обучения, поскольку среди студентов одного и того же года обучения в вузе обычно наблюдается больший разброс в возраcте, чем у школьников одного и того же класса.

              Для оценки тесноты линейных корреляционных зависимостей между величинами Х и Y по результатам выборочных наблюдений вводится понятие выборочного коэффициента линейной корреляции, определяемого формулой:

              Следует отметить, что основной смысл выборочного коэффициента линейной корреляции rB состоит в том, что он представляет собой эмпирическую (т.е. найденную по результатам наблюдений над величинами Х и Y) оценку соответствующего генерального коэффициента линейной корреляции r. Принимая во внимание формулы:

              Видим, что выборочное уравнение линейной регрессии Y на Х имеет вид:

              Основные свойства выборочного коэффициента линейной корреляции:

              1. Коэффициент корреляции двух величин, не связанных линейной корреляционной зависимостью, равен нулю.

              2. Коэффициент корреляции двух величин, связанных линейной корреляционной зависимостью, равен 1 в случае возрастающей зависимости и -1 в случае убывающей зависимости.

              3. Абсолютная величина коэффициента корреляции двух величин, связанных линейной корреляционной зависимостью, удовлетворяет неравенству 0 меньше r меньше 1.

              4. Чем ближе r к 1, тем теснее прямолинейная корреляция между величинами Y, X.

              По своему характеру корреляционная связь может быть прямой и обратной, а по силе — сильной, средней, слабой. Кроме того, связь может отсутствовать или быть полной.

              Пример 4. Изучалась зависимость между двумя величинами Y и Х. Результаты наблюдений приведены в таблице в виде двумерной выборки объема 11:

              1. Вычислить выборочный коэффициент корреляции.

              2. Оценить характер и силу корреляционной зависимости.

              3. Написать уравнение линейной регрессии Y на Х.

              Решение. По известным формулам:

              Таким образом, следует сделать вывод, что рассматриваемая корреляционная зависимость между величинами Х и Y является по характеру — обратной, по силе — средней. Уравнение линейной регрессии Y на Х:

              Пример 5. Изучалась зависимость между качеством Y (%) и количеством Х (шт). Результаты наблюдений приведены в виде корреляционной таблицы:

              Требуется вычислить выборочный коэффициент линейной корреляции зависимости Y от Х.

              Решение. Для упрощения вычислений перейдем к новым переменным — условным вариантам (ui, vi), воспользовавшись формулами при

              Для удобства перепишем данную таблицу в новых обозначениях:

              Вывод: Корреляционная зависимость между величинами Х и Y — прямая и сильная.

              Выбрав вид функции регрессии, т.е. вид рассматриваемой модели зависимости Y от Х (или Х от У), например, линейную модель, необходимо определить конкретные значения коэффициентов модели. При различных значениях а и b можно построить бесконечное число зависимостей, т.е на координатной плоскости имеется бесконечное количество прямых, нам же необходима такая зависимость, которая соответствует наблюдаемым значениям наилучшим образом. Таким образом, задача сводится к подбору наилучших коэффициентов.

              Линейную функцию ищем, исходя лишь из некоторого количества имеющихся наблюдений. Для нахождения функции с наилучшим соответствием наблюдаемым значениям используем метод наименьших квадратов. В методе наименьших квадратов требуется, чтобы еi, разность между измеренными yi и вычисленными по уравнению значениям Yi, была минимальной. Следовательно, находим коэффициенты а и b так, чтобы сумма квадратов отклонений наблюдаемых значений от значений на прямой линии регрессии оказалась наименьшей:

              Исследуя на экстремум эту функцию аргументов а и с помощью производных, можно доказать, что функция принимает минимальное значение, если коэффициенты а и b являются решениями системы:

              Если разделить обе части нормальных уравнений на n, то получим:

              При этом b называют коэффициентом регрессии; a называют свободным членом уравнения регрессии и вычисляют по формуле:

              Полученная прямая является оценкой для теоретической линии регрессии. Имеем:

              Регрессия может быть прямой (b больше 0) и обратной (b меньше 0). Прямая регрессия означает, что при росте одного параметра, значения другого параметра тоже увеличиваются. А обратная, что при росте одного параметра, значения другого параметра уменьшаются.

              Пример 1. Результаты измерения величин X и Y даны в таблице:

              Предполагая, что между X и Y существует линейная зависимость, способом наименьших квадратов определить коэффициенты a и b. Решение. Здесь n=5:

              Решая эту систему, получим:

              Пример 2. Имеется выборка из 10 наблюдений экономических показателей (X) и (Y).

              Требуется найти выборочное уравнение регрессии Y на X. Построить выборочную линию регрессии Y на X.

              Решение. 1. Проведем упорядочивание данных по значениям xi и yi. Получаем новую таблицу:

              Для упрощения вычислений составим расчетную таблицу, в которую занесем необходимые численные значения.

              Согласно формуле, вычисляем коэффициента регрессии:

              Нанесем на координатной плоскости точки (xi; yi) и отметим прямую регрессии.

              На графике видно, как располагаются наблюдаемые значения относительно линии регрессии. Для численной оценки отклонений yi от Yi, где yi наблюдаемые, а Yi определяемые регрессией значения, составим таблицу:

              Значения Yi вычислены согласно уравнению регрессии. Заметное отклонение некоторых наблюдаемых значений от линии регрессии объясняется малым числом наблюдений. При исследовании степени линейной зависимости Y от X число наблюдений учитывается. Сила зависимости определяется величиной коэффициента корреляции.

              Показатели и коэффициенты корреляции

              Случайная величина описывается двумя числовыми характеристиками: математическим ожиданием и дисперсией. Чтобы описать систему из двух случайных величин кроме «основных» характеристик используют так же корреляционный момент и коэффициент корреляции. Корреляционным моментом случайных величин X и У называют математическое ожидание произведения отклонений этих величин:

              Для нахождения корреляционного момента дискретных величин используют формулу:

              а для непрерывных величин — формулу :

              Корреляционный момент характеризует наличие (отсутствие) связи между величинами X и У. Ниже будет доказано, что корреляционный момент равен нулю, если X и У независимы; Если же корреляционный момент для случайных величин X и Y не равен нулю, то между ними имеется завимость.

              Замечание 1. Приняв во внимание, что отклонения есть центрированные случайные величины, можно дать корреляционному моменту определение, как математическому ожиданию произведения двух центрированных случайных величин:

              Замечание 2. Не сложно доказать, что корреляционный момент можно записать в виде:

              Теорема 1. Корреляционный момент двух независимых случайных величин X и Y равен нулю.

              Доказательство. Так как X и У — независимые случайные величины, то их отклонения X-М (X) и У-М (У) также независимы. Пользуясь свойствами математического ожидания (математическое ожидание произведения независимых случайных величин равно произведению математических ожиданий сомножителей) и отклонения (математическое ожидание отклонения равно нулю), получим:

              Из определения корреляционного момента следует, что он имеет размерность, равную произведению размерностей величин X и У. Другими словами, величина корреляционного момента зависит от единиц измерения случайных величин. По этой причине для одних и тех же двух величин величина корреляционного момента имеет различные значения в зависимости от того, в каких единицах были измерены величины. Пусть, например, X и У были измерены в сантиметрах и mxy = 2 см2; если измерить X и У в миллиметрах, то mxy = 200 мм. Такая особенность корреляционного момента является недостатком этой числовой характеристики, поскольку сравнение корреляционных моментов различных систем случайных величин становится затруднительным. Для того чтобы устранить этот недостаток, вводят новую числовую характеристику-коэффициент корреляции.

              Коэффициентом корреляции гху случайных величин X и У называют отношение корреляционного момента к произведению средних квадратических отклонений этих величин:

              Так как размерность mxy равна произведению размерностей величин X и У, x имеет размерность величины X, y имеет размерность величины Y, то rxy — безразмерная величина. Таким образом, величина коэффициента корреляции не зависит от выбора единиц измерения случайных величин. В этом состоит преимущество коэффициента корреляции перед корреляционным моментом. Очевидно, коэффициент корреляции независимых случайных величин равен нулю (так как mxy = 0).

              Замечание 3. Во многих вопросах теории вероятностей целесообразно вместо случайной величины X рассматривать нормированную случайную величину X, которую определяют как отношение отклонения к среднему квадратическому отклонению:

              Нормированная величина имеет математическое ожидание, равное нулю, и дисперсию, равную единице. Действительно, используя свойства математического ожидания и дисперсии, имеем:

              Легко убедиться, что коэффициент корреляции rху равен корреляционному моменту нормированных величин X и Y :

              Теорема 2. Абсолютная величина корреляционного момента двух случайных величин X и Y не превышает среднего геометрического их дисперсий:

              Теорема 3. Абсолютная величина коэффициента корреляции не превышает единицы.

              Доказательство: Разделим обе части полученного двойного неравенства на произведение положительных чисел:

              Параметрические показатели корреляции

              Рассмотрим двумерную случайную величину (X, Y). Если обе функции регрессии У на X и X на У линейны, то говорят, что X и Y связаны линейной корреляционной зависимостью. Очевидно, что графики линейных функций регрессии — прямые линии, причем можно доказать, что они совпадают с прямыми среднеквадратической регрессии. Имеет место следующая важная теорема.

              Теорема. Если двумерная случайная величина (X, Y) распределена нормально, то X и Y связаны линейной корреляционной зависимостью.

              Доказательство. Двумерная плотность вероятности:

              Плотность вероятности составляющей X:

              Найдем функцию регрессии для чего сначала найдем условный закон распределения величины Y при Х=х:

              Полученное условное распределение нормально с математическим ожиданием (функцией регрессии У на X):

              Аналогично можно получить функцию регрессии X на Y:

              Так как обе функции регрессии линейны, то корреляция между величинами X и Y линейная, что и требовалось доказать. Принимая во внимание вероятностный смысл параметров двумерного нормального распределения, заключаем, что уравнения прямых регрессии совпадают с уравнениями прямых среднеквадратической регрессии:

              Ковариация

              Ковариация (корреляционный момент, ковариационный момент) в теории вероятностей и математической статистике мера линейной зависимости двух случайных величин. Пусть X, Y — две случайные величины, определённые на одном и том же вероятностном пространстве. Тогда их ковариация определяется следующим образом:

              Предполагается, что все математические ожидания Е в правой части данного выражения определены.

              Пусть X1, X2, . ,Xn, Y1, Y2, . ,Yn — выборки Xn и Yn случайных величин, определённых на одном и том же вероятностном пространстве. Тогда ковариацией между выборками Xn и Yn является:

              Если ковариация положительна, то с ростом значений одной случайной величины, значения второй имеют тенденцию возрастать, а если знак отрицательный — то убывать. Однако только по абсолютному значению ковариации нельзя судить о том, насколько сильно величины взаимосвязаны, так как её масштаб зависит от их дисперсий. Масштаб можно отнормировать, поделив значение ковариации на произведение среднеквадратических отклонений (квадратных корней из дисперсий). При этом получается так называемый коэффициент корреляции Пирсона, который всегда находится в интервале от −1 до 1.

              Случайные величины, имеющие нулевую ковариацию, называются некоррелированными. Независимые случайные величины всегда некоррелированы, но не наоборот. Обсудим достоинства и недостатки ковариации, как величины, характеризующей зависимость двух случайных величин.

              1. Если ковариация отлична от нуля, то случайные величины зависимы. Чтобы судить о наличии зависимости согласно любому из определений независимости, требуется знать совместное распределение пары случайных величин. Но найти совместное распределение часто бывает сложнее, чем посчитать математическое ожидание произведения случайных величин. Если нам повезёт, и математическое ожидание произведения случайных величин не будет равняться произведению их математических ожиданий, мы скажем, что случайные величины зависимы, не находя их совместного распределения! Это очень хорошо.

              2. Величина ковариации не является «безразмерной»: если е — объем газа в сосуде, а n — давление этого газа, то ковариация измеряется в м3Па. Иначе говоря, при умножении этих величин на какое-нибудь число ковариация тоже умножается на это число. Но умножение на число не сказывается на «степени зависимости» величин (они от этого «более зависимыми» не становятся), так что большое значение ковариации не означает более сильной зависимости. Это очень плохо.

              Нужно как-то нормировать ковариацию, получив из неё «безразмерную» величину, абсолютное значение которой: не менялось бы при умножении случайных величин на число и свидетельствовало бы о «силе зависимости» случайных величин.

              Замечание: Говоря о «силе» зависимости между случайными величинами, мы имеем в виду следующее. Самая сильная зависимость — функциональная, а из функциональных — линейная зависимость, когда:

              Бывают гораздо более слабые зависимости. Так, если по последовательности независимых случайных величин построить величины:

              то эти величины зависимы, но очень «слабо»: через единственное общее слагаемое Е25. Сильно ли зависимы число гербов в первых двадцати пяти подбрасываниях монеты и число гербов в испытаниях с двадцать пятого по девяностое? Итак, следующая величина есть всего лишь ковариация, нормированная нужным образом.

              Теорема (неравенство Коши — Буняковского):

              Ковариационная матрица (или матрица ковариаций) в теории вероятностей — это матрица, составленная из попарных ковариаций элементов одного или двух случайных векторов. Ковариационная матрица случайного вектора — квадратная симметрическая матрица, на диагонали которой располагаются дисперсии компонент вектора, а внедиагональные элементы — ковариациями между компонентами.

              Такая матрица ковариации является обобщением дисперсии для многомерной случайной величины, а ее след — скалярным выражением дисперсии многомерной случайной величины. Собственные векторы и собственные числа этой матрицы позволяют оценить размеры и форму облака распределения такой случайной величины, аппроксимировав его эллипсоидом (или эллипсом в двумерном случае).

              Свойства мартиц ковариации:

              Линейный коэффициент корреляции (коэффициент корреляции Пирсона)

              Линейный корреляционный анализ позволяет установить прямые связи между переменными величинами по их абсолютным значениям. Формула расчета коэффициента корреляции построена таким образом, что если связь между признаками имеет линейный характер, коэффициент Пирсона точно устанавливает тесноту этой связи. Поэтому он называется также коэффициентом линейной корреляции Пирсона.

              В общем виде формула для подсчета коэффициента корреляции такова:

              Расчет коэффициента корреляции Пирсона предполагает, что переменные X и Y распределены нормально. Даная формула предполагает, что из каждого значения xi переменной X, должно вычитаться ее среднее значение x. Это не удобно, поэтому для расчета коэффициента корреляции используют не данную формулу, а ее аналог, получаемый с помощью преобразований:

              Используя данную формулу, решим следующую задачу: 20 школьникам были даны тесты на наглядно-образное и вербальное мышление. Измерялось среднее время решения заданий теста в секундах. Психолога интересует вопрос: существует ли взаимосвязь между временем решения этих задач? Переменная X — обозначает среднее время решения наглядно-образных, а переменная Y — среднее время решения вербальных заданий тестов.

              Для решения данной задачи представим исходные данные в виде таблицы, в которой введены дополнительные столбцы, необходимые для расчета по формуле В таблице 12 даны индивидуальные значения переменных X и Y, построчные произведения переменных X и Y, квадраты переменных всех индивидуальных значений переменных X и Y, а также суммы всех вышеперечисленных величин.

              Рассчитываем эмпирическую величину коэффициента корреляции по формуле:

              Определяем критические значения для полученного коэффициента корреляции. Величины критических значений коэффициентов линейной корреляции Пирсона даны по абсолютной величине. Следовательно, при получении как положительного, так и отрицательного коэффициента корреляции по формуле оценка уровня значимости этого коэффициента проводится по той же таблице приложения без учета знака, а знак добавляется для дальнейшей интерпретации характера связи между переменными X и Y.

              При нахождении критических значений для вычисленного коэффициента корреляции Пирсона число степеней свободы рассчитывается как

              Строим соответствующую «ось значимости»:

              Ввиду того, что величина расчетного коэффициента корреляции попала в зону значимости — Н0 отвергается и принимается гипотеза Н1. Иными словами, связь между временем решения наглядно-образных и вербальных задач статистически значима на 1% уровне и положительна. Полученная прямо пропорциональная зависимость говорит о том, что чем выше среднее время решения наглядно-образных задач, тем выше среднее время решения вербальных и наоборот.

              Для применения коэффициента корреляции Пирсона, необходимо соблюдать следующие условия: сравниваемые переменные должны быть получены в интервальной шкале или шкале отношений, распределения переменных X и Y должны быть близки к нормальному, число варьирующих признаков в сравниваемых переменных X и Y должно быть одинаковым.

              Пример решения задачи при помощи коэффициента Пирсона. На основании наблюдений за развивающимся сайтом и изменением его средневзвешенной позиции по основным запросам в поисковой системе необходимо проверить, можно ли говорить о линейной зависимости между позицией сайта и числом посетителей. Исходные данные: X (число посетителей в сутки), Y (усредненная позиция сайта в поисковой системе). В таблице представлены значения признаков X и Y:

              1. На основании исходных данных, приведенных в таблице, расчитаем средние значения для X и Y:

              Все необходимые для расчета коэффициента корреляции промежуточные данные и их суммы представлены в таблице:

              Оценим полученное нами эмпирическое значение коэффициента Пирсона, сравнив его с соответствующим критическим значением для заданного уровня значимости из таблицы критических значений коэффициента корреляции Пирсона. Для выборки с числом элементов m = 9 и уровнем значимости p = 0,05 критическое значение коэффициента Пирсона = 0,67, с уровнем значимости p = 0,01 критическое значение коэффициента Пирсона = 0,8. Так как абсолютное значение, полученного нами коэффициента корреляции меньше критического значения, взятого из таблицы (находится вне зоны значимости), мы принимаем гипотезу Н0 об отсутcтвии корреляционной зависимости между выборками. Полученный результат свидетельствует об отсутствии линейной зависимости между числом посетителей сайта и его позицией в поисковой системе, однако это не означает, что эти параметры не связаны между собой.

              Непараметрические показатели корреляции

              Непараметрические методы как раз и разработаны для тех ситуаций, достаточно часто возникающих на практике, когда исследователь ничего не знает о параметрах исследуемой популяции (отсюда и название методов — непараметрические). Говоря более специальным языком, непараметрические методы не основываются на оценке параметров (таких как среднее или стандартное отклонение) при описании выборочного распределения интересующей величины. Поэтому эти методы иногда также называются свободными от параметров или свободно распределенными.

              По существу, для каждого параметрического критерия имеется, по крайней мере, один непараметрический аналог. Эти критерии можно отнести к одной из следующих групп: критерии различия между группами (независимые выборки); критерии различия междугруппами (зависимые выборки); критерии зависимости между переменными.

              Различия между независимыми группами. Обычно, когда имеются две выборки (например, мужчины и женщины), которые вы хотите сравнить относительно среднего значения некоторой изучаемой переменной, вы используете t-критерий для независимых выборок (в модуле Основные статистики и таблицы). Непараметрическими альтернативами этому критерию являются: критерий серий Вальда-Вольфовица, U критерий Манна-Уитни и двухвыборочный критерий Колмогорова-Смирнова. Если вы имеете несколько групп, то можете использовать дисперсионный анализ. Его непараметрическими аналогами являются: ранговый дисперсионный анализ Краскела-Уоллиса и медианный тест.

              Различия между зависимыми группами. Если вы хотите сравнить две переменные, относящиеся к одной и той же выборке (например, математические успехи студентов в начале и в конце семестра), то обычно используется t-критерий для зависимых выборок (в модуле Основные статистики и таблицы. Альтернативными непараметрическими тестами являются: критерий знаков и критерий Вилкоксона парных сравнений. Если рассматриваемые переменные по природе своей категориальны или являются категоризованными (т.е. представлены в виде частот попавших в определенные категории), то подходящим будет критерий хи-квадрат Макнемара. Если рассматривается более двух переменных, относящихся к одной и той же выборке, то обычно используется дисперсионный анализ (ANOVA) с повторными измерениями. Альтернативным непараметрическим методом является ранговый дисперсионный анализ Фридмана или Q критерий Кохрена (последний применяется, например, если переменная измерена в номинальной шкале). Q критерий Кохрена используется также для оценки изменений частот (долей).

              Зависимости между переменными. Для того, чтобы оценить зависимость (связь) между двумя переменными, обычно вычисляют коэффициент корреляции. Непараметрическими аналогами стандартного коэффициента корреляции Пирсона являются статистикиСпирмена R, тау Кендалла и коэффициент Гамма. Если две рассматриваемые переменные по природе своей категориальны, подходящими непараметрическими критериями для тестирования зависимости будут: Хи-квадрат, Фи коэффициент, точный критерий Фишера. Дополнительно доступен критерий зависимости между несколькими переменными так называемый коэффициент конкордации Кендалла. Этот тест часто используется для оценки согласованности мнений независимых экспертов (судей), в частности, баллов, выставленных одному и тому же субъекту.

              Описательные статистики. Если данные не являются нормально распределенными, а измерения, в лучшем случае, содержат ранжированную информацию, то вычисление обычных описательных статистик (например, среднего, стандартного отклонения) не слишком информативно. Например, в психометрии хорошо известно, что воспринимаемая интенсивность стимулов (например, воспринимаемая яркость света) представляет собой логарифмическую функцию реальной интенсивности (яркости, измеренной в объективных единицах — люксах). В данном примере, обычная оценка среднего (сумма значений, деленная на число стимулов) не дает верного представления о среднем значении действительной интенсивности стимула. (В обсуждаемом примере скорее следует вычислить геометрическое среднее.) Модуль Непараметрическая статистика вычисляет разнообразный набор мер положения (среднее, медиану, моду и т.д.) и рассеяния (дисперсию , гармоническое среднее, квартильный размах и т.д.), позволяющий представить более «полную картину» данных.

              Нелегко дать простой совет, касающийся использования непараметрических процедур. Каждая непараметрическая процедура в модуле имеет свои достоинства и свои недостатки. Например, двухвыборочный критерий Колмогорова-Смирнова чувствителен не только к различию в положении двух распределений, например, к различиям средних, но также чувствителен и к форме распределения. Критерий Вилкоксона парных сравнений предполагает, что можно ранжировать различия между сравниваемыми наблюдениями. Если это не так, лучше использовать критерий знаков. В общем, если результат исследования является важным (например, оказывает ли людям помощь определенная очень дорогостоящая и болезненная терапия?), то всегда целесообразно применить различные непараметрические тесты. Возможно, результаты проверки (разными тестами) будут различны. В таком случае следует попытаться понять, почему разные тесты дали разные результаты. С другой стороны, непараметрические тесты имеют меньшую статистическую мощность (менее чувствительны), чем их параметрические конкуренты, и если важно обнаружить даже слабые отклонения (например, является ли данная пищевая добавка опасной для людей), следует особенно внимательно выбирать статистику критерия.

              Большие массивы данных и непараметрические методы. Непараметрические методы наиболее приемлемы, когда объем выборок мал. Если данных много (например, n больше 100), то не имеет смысла использовать непараметрические статистики. Главное здесь состоит в том, что когда выборки становятся очень большими, то выборочные средние подчиняются нормальному закону, даже если исходная переменная не является нормальной или измерена с погрешностью. Таким образом, параметрические методы, являющиеся более чувствительными (имеют большую статистическую мощность), всегда подходят для больших выборок. Большинство критериев значимости многих непараметрических статистик, описанных далее, основываются на асимптотической теории (больших выборок) поэтому соответствующие тесты часто не выполняются, если размер выборки становится слишком малым. Обратитесь к описаниям определенных критериев, чтобы узнать больше об их мощности и эффективности.

              Книги по трейдингу для начинающих

              Всем известно: для успешной торговли на бирже трейдер должен непрерывно развиваться. Важным этапом самосовершенствования является чтение полезной литературы, написанной инвесторами, уже добившимися успеха.

              ТОП-10 лучших книг для трейдеров и инвесторов

              Книги для заработка на бирже позволяют использовать опыт других людей, избежать их ошибок в процессе ведения торгов. Зачастую попытки поиска в интернете информации и книг выдают многомиллионные выкладки. Прочитать все невозможно, а понять, что принесет практическую пользу непросто. С этой проблемой в свое время столкнулась и я. Благо, что были хорошие наставники, которые и подсказали, что стоит прочесть обязательно, а к чему и подходить не стоит.

              Чтобы вы не запутались в бурном потоке информации, я попыталась собрать воедино информацию о полезной, на мой взгляд, литературе. Так и родился ТОП-10 лучших книг для трейдера, который я представляю сегодня вашему вниманию.

              Книга-бестселлер о психологии трейдинга

              Многие опытные спекулянты на просьбу посоветовать книгу по трейдингу для новичков, с которой стоит начать обучение, рекомендуют «Воспоминания биржевого спекулянта». написанные Эдвином Лефевром. Меня сначала это очень сильно удивило: мало того, что она выпущена еще в 1923 году, так еще и сильно похожа на художественную литературу.

              Тем не менее, познакомившись с этим произведением поближе, большинство читателей отмечают насколько емко и точно описаны здесь ошибки трейдера, какие уроки он извлек, и как в конце концов прозрел. Я, как и многие финансисты отметил для себя, насколько актуально это произведение и по сей день. Очень живо и с интересом рассказано о влиянии психологии толпы на рынок. Уверен, что «Воспоминания…» никогда не утратят своей актуальности.

              Лучшая книга по техническому анализу

              Лучшая книга по техническому анализу, как я убедился, тоже очень помогает в торговле. Хорошему трейдеру недостаточно знать основы поведения рынка. Важно также уметь проводить анализ, предсказывать дальнейшее движение.

              Книга «Технический анализ. Полный курс». принадлежащая перу Джека Швагера, является одним из лучших изданий, посвященных этой тематике. Здесь не только даны основы технического анализа, но и приведен большой список экспериментов автора над рынком. Огромное количество примеров, основой которых являются реальные данные, позволяет более полно и точно понять и изучить приемы, используемые в этом виде анализа, разобраться в различных индикаторах и методах торговли.

              Важной отличительной особенностью труда Швагера является его практическая направленность. Данные для иллюстрирования информации взяты с большого количества площадок. Поэтому представленная книга позволяет убедиться в работоспособности тех или иных методов торговли.

              Универсальная книга по трейдингу для начинающих и опытных

              В книгах по трейдингу начинающие игроки рынка нередко ищут стратегии, которые основываются на принципах Фибоначчи. Я много слышал о теориях, разработанных этим знаменитым математиком, но никак не мог свести их все воедино. На помощь пришла книга Роберта Фишера «Новые методы торговли по Фибоначчи» .

              Именно автор этой книги по трейдингу сумел наиболее полно и точно описать принципы торговли на рынках, основанные на методах Фибоначчи. Важнейшими параметрами при торговле на рынке являются цена и время. Поэтому автор использует именно эти параметры, анализируя их и выявляя лучшие моменты для входа на рынок и выхода из него. Роберт Фишер разъясняет, как использовать специальные программы и индикаторы, в основе которых лежат принципы, разработанные Фибоначчи.

              Пример лучшей книги для трейдеров

              Литература по трейдингу крайне важна, особенно на начальном этапе торговли. Когда я начал читать Марка Дагласа «Дисциплинированный трейдер». я мало что знал о психологии и торговли и был ошеломлен. Автор невероятно реалистично описывает, почему большинство новичков не достигают успеха.

              Даглас не только выявляет существующие на рынке психологические барьеры. Он четко и емко поясняет, как избавиться от застаревших понятий и перестроить себя на получение прибыли. Автор «Дисциплинированного трейдера» учит применять тактики, которые позволят преодолеть барьеры и стать успешным игроком рынка.

              Литература по трейдингу для профессионалов и новичков

              Информация для трейдеров чаще всего подразделяется на предназначенную для новичков и подходящую для профессионалов. Но есть и такие, которые придутся по вкусу и будут понятны абсолютно всем. Именно таковой и является труд Эрика Л. Наймана «Малая энциклопедия трейдера». Эта книга будет полезна абсолютно всем – новичкам и профессионалам, трейдерам и инвесторам.

              Труд Наймана является качественным, но при этом доступным изложением материала по широкому спектру вопросов:

              • психология трейдинга;
              • управление рисками;
              • технический анализ;
              • фундаментальный анализ.

              Лучшая книга по фундаментальному анализу и прочим вопросам торговли от Наймана помимо теоретических основ содержит огромное количество примеров из практики торговли, а также инструкции о том, как принять правильное решение в складывающихся ситуациях.

              Книги для заработка на бирже – лучший помощник трейдера

              Книги для трейдеров в большинстве своем пишут иностранные авторы. Но есть и российский специалист в области финансов и волнового анализа (многие считают, что единственный), труды которого признаны во всем мире – это Дмитрий Ввозный. Одна из самых популярных его книг – «Код Эллиотта – волновой анализ рынка FOREX» .

              Представленное пособие признано помочь тем, кто желает разобраться во всех особенностях торговли с применением волнового принципа. Ввозный написал книгу именно потому, что самостоятельно разобраться в применении волн Эллиотта бывает непросто. Автор в своем труде не просто изложил теорию. Он систематизировал волновой принцип, создал каталог моделей. Особой популярностью книга пользуется в связи с ее ориентацией на становящийся все более популярным рынок Форекс.

              Лучшая книга для торговли на Форекс

              Большинство трейдеров сходятся во мнении, что лучшая книга для торговли на Форексе – это труд Василия Якимкина «Рынок форекс — ваш путь к успеху». Это пособие нередко называют энциклопедией этого непростого многообразного рынка. Здесь подробно рассмотрены следующие тематики:

              • три вида анализа – фундаментальный, технический, интуитивный;
              • техника торговли;
              • психология ведения торгов.

              При этом в произведении акцент делается на торговлю на краткосрочном периоде. Важной особенностью книги Якимкина является ее ориентация на российского трейдера с учетом особенностей психологии и торговли именно в нашей стране.

              Джон Мэрфи – автор лучшей книги по инвестициям

              Литература по инвестированию – важная составляющая, помогающая развиваться специалистам в области финансов. При этом важно, чтобы книги соответствовали реальным рыночным ситуациям. Именно таковым и является труд Джона Мэрфи «Визуальный инвестор. Как определять тренды» .

              Это произведение знакомит читателей с особенностями методов анализа при помощи графиков. Мэрфи объяснил, что визуальный анализ проводить можно даже самостоятельно. Он гораздо проще, чем применение всевозможных математических формул, а также приемов анализа. Благодаря простому и понятному языку книга подойдет не только специалистам, но и частным инвесторам.

              Прекрасная книга для инвестора от Грехема

              Книги по инвестициям полезны для всех. Ярким примером такой литературы является труд Б. Грехема «Разумный инвестор». Он должен быть на столе у любого, кто желает получить доход от фондового рынка.

              В представленной книге приведены различия инвестирования и спекуляции. Кроме того, труд посвящен описанию типов инвесторов и стратегий, которые они используют.

              Отличная книга про реальную историю обогащения

              Книга для инвестора не обязательно должна быть посвящена исключительно методологии. Она может рассказывать об инвестировании на примере биографии богатых людей. Одним из таких знаменитых инвесторов является Уоррен Баффет. О нем написано огромное количество книг. Многие считают, что самая глубокая и аналитическая из них – труд Роберта Хагстрома «Уоррен Баффет. Как 5 долларов превратить в 50 миллиардов. Простые правила великого инвестора». Она будет интересна абсолютно всем.

              На личном опыте я прочувствовал, насколько важно подобрать лучшие книги для трейдера и инвестора. Важно читать их в любое свободное время. Главное делать это не бегло, а вдумчиво, делая пометки на полях. Мысли, которые кажутся мне особенно важными, я выписываю в маленький блокнотик, который стал для меня настольным сборником прекрасных идей.

              В последнее время в российском интернете набирают популярность книги известного управляющего Евгения Филиппова. Первая книга посвящена инвесторам на финансовых рынках, а вторая — непосредственно трейдерам.

              Бесплатно скачать книги можно по ссылкам ниже :

              Семь лучших книг, которые помогут заработать начинающим трейдерам

              Рад вас снова видеть на моем блоге, дорогие любители прибыльной торговли. Практика – это, несомненно, залог успеха в любом деле. С другой стороны, не имея хотя бы начальной теоретической базы, вы будете обречены на массу досадных ошибок. Чтобы их избежать, я посоветую вам книги для начинающих трейдеров, собственноручно отобранные мной за время торговли фьючерсами.

              Условно, я бы разделил всю литературу по теме трейдинга на три большие группы:

              1. Учебники по техническому и фундаментальному анализу. энциклопедии и пособия
              2. Художественная литература (интервью, истории известных трейдеров. философия и психология трейдинга)
              3. Кейсы, инструкции и практические руководства .

              Я буду рекомендовать литературу первого класса, поскольку она, по моему мнению, незаменима в работе. Кейсы и инструкции я часто привожу в статьях по торговле, так что читайте на здоровье. А интервью и прочее – это скорее внеклассное чтение, им можно побаловаться в отпуске, лёжа на солнышке.

              Полезных книг, действительно, огромное множество и если читать все без разбору, то можно погрязнуть в страницах не на один месяц. Так что я отобрал по нескольку книг по разным направлениям, которые стоит прочитать новичку в первую очередь.

              Биржевое дело

              Для общего понимания рынка и принципов торговли в первую очередь пригодятся книги Эрика Наймана. профессионального трейдера и финансового аналитика с большим стажем, не понаслышке знакомого с реалиями развивающихся рынков (работает в Украине и России). Его стиль изложения достаточно прост, несмотря на обилие терминов и сложных понятий.

              “Алхимия финансов” гуру валютных спекуляций Джорджа Сороса, это вообще уникальное в своём роде издание, которое поможет начинающему трейдеру, если не погрузится в суть происходящего на финансовых рынках, то уж точно избежать общепринятых заблуждений о его функционировании.

              Валютный рынок

              Книг по Форекс не счесть по пальцам всех рук и ног. Поэтому предлагаю вашему вниманию пособие В. Максимова «Основы успеха валютных спекуляций» — здесь всего по чуть-чуть – и о методах технического анализа, и о психологии масс, и торговых платформах и многом другом. Эта книга позволит быстро освоить базовые понятия и начать торговать, не углубляясь в тонкости и нюансы.

              Для более продвинутых трейдеров – А. Эрлих написал «Технический анализ товарных и финансовых рынков». В книге представлена исчерпывающая информация об инструментах технического анализа финансовых рынков.

              Производные инструменты

              Фьючерсы, CDS, биржевые и бинарные опционы – это инструменты, которым посвящено не так много книг, но все они достаточно объемны и подробны. “Опционы, фьючерсы и другие производные финансовые инструменты” Джона Халла – очень массивное пособие, которое охватывает все виды и аспекты деривативов .

              Но если вас интересуют только бинарные опционы – сперва, рекомендую изучить практические рекомендации, которые выпускает практически каждый брокер, посмотрите обучающее видео и поучаствуйте в вебинарах, где можно онлайн задать любые интересующие вопросы. Если и этого вам покажется мало – вот книга, которая посвящена исключительно бинарным опционам (правда она на английском), сам не читал, но бинарщики рекомендуют:

              Options Trading A Newbies' Guide: An Everyday Guide to Trading Options, что в переводе означает «Торговля опционами. Путеводитель новичка на каждый день», Алана Норскотта. Как следует из названия – это прекрасное пособие для начинающих торговцев бинарными опционами.

              Возможно благодаря тому, что автор книги – финансовый консультант и тренер, его книга это лучший образец подачи базовых знаний с использованием наглядных примеров, таблиц и диаграмм. Неплохо проиллюстрированы базовые аспекты технического анализа опционов. Жаль, что про пошаговые алгоритмы, системы и стратегии в этой книге информации нет.

              И на последок моя самая любимая из всего этого списка — « Один хороший трейд ». Она написана основателем компании «SMB Capital» Майком Беллафиоре. На западе он очень известен, существовал даже сериал, с его участием про Уолл-стрит!

              Все перечисленные мной книги можно скачать на просторах интернета совершенно бесплатно. Ясное дело, мой список далеко не полный. Так что, друзья, пишите в комментариях отзывы о прочитанных вами книгах, которые помогли вам начать торговать. До скорого профита!

              Начинающим трейдерам

              Учебник написан в соответствии с государственным образовательным стандартом высшего профессионального образования второго поколения. Рассматриваются история развития биржевой торговли, виды бирж и органы их управления, биржевые сделки, хеджирование, организация биржевой торговли, дается характеристика фондовой биржи и валютного рынка. Приводятся задачи, упражнения и тесты для самостоятельной работы.

              В учебнике рассмотрены различные аспекты современных биржевых операций: организация и техника биржевых сделок, условия биржевых контрактов, стратегия и тактика различных категорий участников биржевой торговли, правовое регулирование биржевой торговли. Представлена новейшая информация по современным фьючерсным и опционным рынкам мира, охарактеризованы новые биржевые рынки и контракты. Значительное внимание уделено вопросам ценообразования срочных рынков, особенностям биржевых цен, взаимосвязи би .
              Скачать книгу.

              В этой книге Лизелотт Сурен удалось не только систематизировать информацию о валютных операциях, но и рассказать, как применять все эти сведения в реальной жизни. В книге рассматриваются различные виды валютных контрактов (спот, форвард, опцион, своп и т.д.), валютные риски и способы управления ими, порядок проведения валютных операций. По каждому виду операций автор приводит практические примеры. Книга предназначена для широкого круга читателей, интересующихся теорией и практикой валютного рынк .
              Скачать книгу.

              Эта книга позволит вам в кратчайшие сроки получить общее представление обо всех аспектах работы на валютных рынках, начиная от причин их возникновения и механизмов функционирования и заканчивая терминологией и профессиональным жаргоном. Здесь рассмотрены также инструменты денежного и валютного рынков, приведены основные методики ведения торговли. Книга убедительно приглашает в увлекательный мир рынка иностранных валют Форекс начинающих инвесторов, студентов и преподавателей экономических ВУЗов, .
              Скачать книгу.

              "Внутридневная торговая система: 5 баллов за успех" — это продолжение консультаций по спецкурсу В.И. Сафина, дистанционное участие в своеобразном конкурсе трейдеров. Эта книга содержит целостную систему, совокупная оценка которой может быть выполнена путем последовательной оценки трейдером сигналов от каждого элемента, входящего в систему. Итогом прохождения полного спецкурса является приобретение трейдером практических навыков по методике создания собственных торговых систем, ориентированных на .
              Скачать книгу.

              Как утверждает автор книги, каждый идет своей дорогой к трейдингу. Но чтобы правильно выбрать эту дорогу, нужно научиться философии трейдинга, изучить методики биржевой игры и анализа рынка. Джон Пайпер собрал в данной книге всю необходимую информацию для Вас. Он не только поможет Вам разработать свою стратегию торговли на финансовом рынке. Автор подскажет Вам наиболее перспективную сферу финансовых спекуляций, какой, по его мнению, является торговля фьючерсами и опционами.

              Если Вы хотите не только получить представление о финансовых рынках, но и научиться самому вести эффективную игру на бирже- книга П. Кравченко может стать для Вас незаменимым пособием. Если Вы начинаете заниматься торговлей на валютном рынке или рынке ценных бумаг и не можете определиться с выбором стратегии — Вам также стоит прочитать эту книгу. Если Вы изучаете финансы в университете и стремитесь систематизировать свои знания о финансовых рынках, ознакомиться с практической стороной деятельнос .
              Скачать книгу.

              Данная книга знакомит трейдеров и инвесторов с наиболее популярными на Уолл-Стрит экономическими индикаторами, раскрывает их смысл и значимость как для валютного рынка, так и рынка ценных бумаг, так как финансовые рынки всего мира уже давно следуют в кильватере американской экономики. Этот труд полезен представителям широкой индустрии управления капиталовложениями, инвестиционным консультантам и менеджерам пенсионных фондов, а также трейдерам и аналитикам…

              ы готовы потратить два часа на то, чтобы узнать, как справиться с рынком? Как ни трудно в это поверить, профессор Джоэл Гринблатт, инвестиционная фирма которого уже 20 лет приносит в среднем по 40 % ежегодной прибыли, готов вас этому научить. Вы сможете добиться результатов, от которых даже у лучших профессионалов и ученых в области инвестиций полезут глаза на лоб. Самостоятельно и без особого риска вы узнаете, как получать ежегодную прибыль вдвое выше среднерыночной. Нет необходимости составл .
              Скачать книгу.

              Получение прибыли — главная задача любого трейдера. Именно об этом говорит Эрик Найман, вводя понятие. Мастер-трейдинг основывается на принципе получения прибыли и на профессионализме финансового спекулянта. Всему этому обязуется научить Вас автор. В книге рассказывается о видах анализа рынка, излагаются математические и экономические теории изменения цен, описывается практика трейдинга и инвестирования. В дополнение приводятся сведения о различных финансовых инструментах, способах управления .
              Скачать книгу.

              Жизнь — это дело случая. Каждый человек, кем бы он ни был, постоянно играет в рулетку с госпожой Удачей. Трейдер на бирже рискует потерпеть убытки от колебания цен, студент на экзамене — вытянуть тот единственный билет, который он не учил. Водители такси, равно как и ученые мужи, одинаково подчиняются случайности, как бы они ее не отрицали и не просчитывали. И все они в одинаковой мере могут быть ею одурачены. Об этом и многом другом читайте в книге Нассима Николаса — читайте, и учитесь плясать .
              Скачать книгу.

              Мировой валютный рынок, на самом деле, более динамичен, чем нам пытаются его представить центральные банки. Цена валюты постоянно изменяется, а потому тот, кто научится предугадывать изменения этой цены, будет постоянно получать прибыль. "Основы успеха валютных спекуляций. Как научиться зарабатывать на курсовой разнице ведущих мировых валют" — это та книга, которая поможет Вам разобраться в механизмах торговли валютой на рынке Forex и откроет Вам секреты заработка на колебании валютных курсов. Е .
              Скачать книгу.

              Это первая книга, написанная участником легендарного эксперимента в области трейдинга. Впервые излагаются подробности того, чему и как обучал новичков инициатор эксперимента Ричард Деннис – "Принц Ямы", как его окрестили в биржевых кругах. Вы узнаете, на каких рынках торговали Черепахи, какие тактики входа и выхода они применяли, за какими трендами следовали, как рассчитывали риски, какие ограничения были обязаны соблюдать и почему одни Черепахи потерпели фиаско, а другие заработали миллионы. И .
              Скачать книгу.

              Эта книга предназначена вдумчивому читателю, способному освоить изложенный в ней материал — как профессиональным трейдерам рынка Форекс, так и широкому кругу заинтересованных читателей. Ее цель — помочь читателю разобраться в тонкостях разнообразных конверсионных операций. Здесь приведены основные положения интуитивного, фундаментального и технического и анализов рынка Форекс и способы постановки стоп-ордеров, раскрыта техника управления капиталом и принципы организации валютных торгов, а также .
              Скачать книгу.

              Для того, чтобы реально ориентироваться в процессах ценообразования на рыках валют, в тонкостях страхования валютного риска и искусства извлечения прибыли из валютообменных операций, необходимо глубокое знание всех тех механизмов и техник, которые изложены в данной книге. Здесь представлены и сведения о принципах работы валютного механизма, и методы выражения стоимости одной денежной единицы посредством других денежных единицах, и способы хеджирования неизменно возникающих при подобных операциях .
              Скачать книгу.

              "Торговая система трейдера. Фактор успеха" — это книга, которая научит Вас построению собственной торговой системы и поможет достичь успеха в торговле на валютном рынке. Автор научит Вас разрабатывать свою собственную стратегию поведения на финансовом рынке, а также расскажет о программных продуктах, которые Вам в этом помогут. После прочтения этой книги, Вы сможете работать с программой RUMUS. которая значительно облегчит для Вас анализ информации о рынке. С ее помощью Вы сможете не только обра .
              Скачать книгу.

              Эта выдающаяся книга легко и просто трансформирует ваши представления об успешном трейдинге. Она обогатит вас знаниями обо всех важнейших рыночных аспектах, включая психологические основы и понимание шести ключевых элементов, необходимых для того, чтобы делать деньги на биржевом рынке. Она научит вас самостоятельно разрабатывать торговые системы, соответствующие вашему характеру и поставленным вами целям. Более яркий и более прибыльный трейдинг начинается прямо сейчас с книгой доктора Ван Тарпа.

              Основатель компании TeachTrade.Com и отличный трейдер фьючерсами S&P Льюис Борселино предоставляет свой богатый опыт в распоряжение новичков: техника и дисциплина дэйтрейдинга в его изложении — это реальный способ продвижения на пути изучения тонкостей биржевой торговли. Ошибка многих начинающих трейдеров — уверенность в том, что для успешной торговли достаточно онлайнового торгового счета, источника верных котировок в режиме реального времени и надежного источника рыночной информации. Льюис Бор .
              Скачать книгу.

              Эта книга — великолепное учебное пособие для начинающих углубленное изучение фондовых рынков. Она дает общее представление обо всех аспектах их работы и адресована как студентам и преподавателям экономических вузов, так и начинающим инвесторам, специалистам брокерских фирм и банков. Несмотря на сложность финансовых рынков, все большему числу людей в силу профессиональных потребностей или личного интереса необходимы практические знания об их инструментах, структуре, игроках, регулировании и друг .
              Скачать книгу.

              Эта книга — о потенциальных возможностях торговца валютой и о подстерегающих его опасностях. В отличие от многих прочих подобных изданий, книга не ставит своей целью дать знания о валютном дилинге или научить методам анализа рынка, но стремится помочь заинтересованному читателю постичь многообразие конверсионных операций и разобраться в их многочисленных хитросплетениях. Автор оптимистично утверждает, что заработать приличные деньги в этом бизнесе может каждый человек, который сочетает в себе ря .
              Скачать книгу.

              В основу книги "Форекс для начинающих" положен многолетний опыт автора по торговле на рынке FOREX. Излагаются основы современного подхода к анализу рынка, управления капиталом, построения торговых систем и психологического поведения на бирже. Книга состоит из двух разделов: основная часть (общие современные концепции торговли на бирже) и приложения. В рамках основной части дается необходимая информация для составления первичного представления о работе на бирже. В приложениях собраны и системати .
              Скачать книгу.

              Юрий Иванов советует Вам: прежде чем бросаться в спекуляции на FOREX, как в омут с головой, изучите валютный рынок в теории, рассмотрите опыт бывалых игроков. И лишь после этого, уже вооружившись определенной базой знаний, приступайте непосредственно к торговле на электронном рынке. Из данного пособия Вы можете получить всю необходимую информацию о функционировании валютного рынка. Прочитав его, Вы будете готовы противостоять всем трудностям спекулятивного дела и научитесь избегать многих из них .
              Скачать книгу.

              (Correlation)

              Корреляция — это статистическая взаимосвязь двух или нескольких случайных величин

              Понятие корреляции, виды корреляции, коэффициент корреляции, корреляционный анализ, корреляция цен, корреляция валютных пар на Форекс

              Содержание

              • Корреляция — это, определение
              • Сущность понятия корреляция
              • Корреляция и взаимосвязь величин
              • Виды корреляции
              • Отрицательная и положительная корреляция
              • Линейная и нелинейная корреляция
              • Показатели и коэффициенты корреляции
              • Параметрические показатели корреляции
              • Ковариация
              • Линейный коэффициент корреляции (коэффициент корреляции Пирсона)
              • Непараметрические показатели корреляции
              • Коэффициент ранговой корреляции Кенделла
              • Коэффициент ранговой корреляции Спирмена
              • Коэффициент корреляции знаков Фехнера
              • Коэффициент множественной ранговой корреляции (конкордации)
              • Свойства коэффициента корреляции
              • Корреляционный анализ
              • Ограничения корреляционного анализа
              • Задачи корреляционного анализа
              • Область применения корреляционного анализа
              • Практическое применение корреляции
              • Корреляция валютных пар на Форексе
              • Корреляция валют
              • Корреляция индексов фондового рынка
              • Корреляция цен товаров и валют
              • Корреляция цен на продовольственные товары и энергоносители
              • Корреляция между ценой на золото и размером процентных ставок
              • Корреляция между индексом РТС, индексом S&P500 и ценами на нефть
              • Корреляция ценных бумаг
              • Корреляция инвестиций
              • Корреляция курса доллара и цены на нефть и обратная пропорциональность
              • Корреляция курса рубля и цены на нефть
              • Корреляция цен на нефть и ВВП России
              • Корреляция в психологии
              • Корреляция в повседневной жизни
              • Источники и ссылки

              Корреляция — это, определение

              Корреляция — это один из основных терминов теории вероятности, показывающий меру зависимости между двумя и более случайными величинами. Данная зависимость выражается через коэффициент корреляции. Коэффициент корреляции принимает значения от -1 до +1. Чем выше значение коэффициента корреляции, тем больше зависимость между величинами. Корреляция бывает положительной и отрицательной.

              Корреляция — это статистическая взаимосвязь двух или нескольких случайных величин (либо величин, которые можно с некоторой допустимой степенью точности считать таковыми). При этом изменения значений одной или нескольких из этих величин сопутствуют систематическому изменению значений другой или других величин. Математической мерой корреляции двух случайных величин служит корреляционное отношение, либо коэффициент корреляции. В случае, если изменение одной случайной величины не ведёт к закономерному изменению другой случайной величины, но приводит к изменению другой статистической характеристики данной случайной величины, то подобная связь не считается корреляционной, хотя и является статистической.

              Корреляция — это понятие, которым отмечают связь между явлениями, если одно из них входит в число причин, определяющих другие, или если имеются общие причины, воздействующие на эти явления (функция является частным случаем корреляции); кореляция может быть более или менее тесной (т.е. зависимость одной величины от другой — более или менее ясно выраженной); число, показывающее степень тесноты корреляции, называется коэффициентом корреляции (это число заключено между -1 и 1).

              Корреляция (Correlation) — это

              Корреляция — это взаимная связь явлений, находящихся в известной зависимости друг от друга. Рост безработицы и количество уголовных преступлений находятся в прямой корреляции друг к другу.

              Корреляция — это степень зависимости между двумя переменными. Линейная корреляция между двумя переменными х и у определяется знаком и величиной. Между двумя переменными существует положительная корреляция, если данная сумма положительна, и отрицательная корреляция, если сумма отрицательна. Степень корреляции измеряется коэффициентом корреляции r, который меняется от +1 до –1, достигая значения +1, когда х и у полностью положительно коррелируются между собой, и –1, когда х и у полностью отрицательно коррелируются между собой; если r = 0, х и у являются независимыми переменными. r не зависит от единиц измерения х и у.

              Корреляция — это вероятностная или статистическая зависимость. В отличие от функциональной зависимости корреляция возникает тогда, когда зависимость одного из признаков от другого осложняется наличием ряда случайных факторов.

              Корреляция — это статистическая взаимосвязь двух или нескольких случайных величин (либо величин, которые можно с некоторой допустимой степенью точности считать таковыми). При этом изменения одной или нескольких из этих величин приводят к систематическому изменению другой или других величин. Мерой корреляции двух случайных величин служит коэффициент корреляции.

              Корреляция (Correlation) — это

              Коэффициент корреляции — это математическая мера корреляции двух величин. Коэффициенты корреляции могут быть положительными и отрицательными. Если при увеличении значения одной величины происходит уменьшение значений другой величины, то их коэффициент корреляции отрицательный. В случае, когда увеличение значений первого объекта наблюдения приводит к увеличениям значения второго объекта, то можно говорить о положительном коэффициенте. Возможна еще одна ситуация отсутствия статистической взаимосвязи — например, для независимых случайных величин.

              Коэффициент корреляции — это мера выражения тенденции роста одной переменной при увеличении другой. Его значения всегда находятся внутри диапазона -1; +1. Чем ближе значение переменной к -1 или 1, тем значительнее коррелируют между собой исследуемые величины. При К=0 можно говорить о полном отсутствии корреляции между наблюдаемыми величинами. Если К=-1 или К=1, то говорят уже о функциональной зависимости величин.

              Коэффициент корреляции или парный коэффициент корреляции в теории вероятностей и статистике — это мера линейной зависимости двух случайных величин.

              Коэффициент корреляции — это статистическая мера направления и степени линейной зависимости между двумя случайными переменными (меняется от -1 до +1).

              Коэффициент корреляции — это величина, характеризующая направление и силу связи между признаками. Коэффициент корреляции, который одним числом дает представление о направлении и силе связи между признаками (явлениями), пределы его колебаний от 0 до + — 1.

              Коэффициент корреляции — это статистический показатель, показывающий, насколько связаны между собой колебания значений двух других показателей. Например, насколько движение доходности ПИФа связано, перекликается (коррелирует) с движением индекса, выбранного для расчета коэффициента бета для этого ПИФа. Чем ближе значение коэффициента корреляции к 1, тем больше коррелируют ПИФ и индекс, а значит коэффициент бета и, следовательно, коэффициент альфа можно принимать к рассмотрению. Если значение этого коэффициента корреляции меньше 0,75, то указанные показатели бессмысленны.

              Коэффициент корреляции — это величина, которая может варьировать в пределах от +1 до -1. В случае полной положительной корреляции этот коэффициент равен плюс 1, а при полной отрицательной — минус 1.

              Сущность понятия корреляция

              Термин «корреляция» впервые применил французский палеонтолог Ж. Кювье, который вывел «закон корреляции частей и органов животных» (этот закон позволяет восстанавливать по найденным частям тела облик всего животного). В статистику указанный термин ввел в 1886 году английский биолог и статистик Френсис Гальтон (не просто связь — relation, а «как бы связь» — co-relation). Однако точную формулу для подсчёта коэффициента корреляции разработал его ученик — математик и биолог — Карл Пирсон (1857 — 1936).

              Корреляционным называется исследование, проводимое для подтверждения или опровержения гипотезы о статистической связи между несколькими (двумя и более) переменными. В психологии переменными могут выступать психические свойства, процессы, состояния и др.

              «Корреляция» в прямом переводе означает «соотношение». Если изменение одной переменной сопровождается изменением другой, то можно говорить о корреляции этих переменных. Наличие корреляции двух переменных ничего не говорит о причинно-следственных зависимостях между ними, но дает возможность выдвинуть такую гипотезу. Отсутствие же корреляции позволяет отвергнуть гипотезу опричинно-следственной связи переменных. Различают несколько интерпретаций наличия корреляционной связи между двумя измерениями:

              1. Прямая корреляционная связь. Уровень одной переменной непосредственно соответствует уровню другой. Примером является закон Хика: скорость переработки информации пропорциональна логарифму от числа альтернатив. Другой пример: корреляция высокой личностной пластичности и склонности к смене социальных установок.

              2. Корреляция, обусловленная третьей переменной. Две переменные (а, с) связаны одна с другой через третью (в), не измеренную в ходе исследования. По правилу транзитивности, если есть R (а, b) и R (b, с), то R (а, с). Примером подобной корреляции является установленный психологами США факт связи уровня интеллекта с уровнем доходов. Если бы такое исследование проводилось в сегодняшней Российской Федерации, то результаты были бы иными. Очевидно, все дело в структуре общества. Скорость опознания изображения при быстром предъявлении и словарный запас испытуемых также положительно коррелируют. Скрытой переменной, обусловливающей эту корреляцию, является общий интеллект.

              3. Случайная корреляция, не обусловленная никакой переменной.

              4. Корреляция, обусловленная неоднородностью выборки. Представим себе, что выборка, которую мы будем обследовать, состоит из двух однородных групп. Например, мы хотим выяснить, связана ли принадлежность к полу с уровнем экстраверсии. Считаем, что «измерение» пола трудностей не вызывает, экстраверсию же измеряем с помощью опросником Айзенка ETI-1. У нас две группы: мужчины-математики и женщины-журналистки. Не удивительно, если мы получим линейную зависимость между полом и уровнем экстраверсии — интроверсии: большинство мужчин будут интровертами, большинство женщин — экстравертами.

              Корреляция рассматривается как признак, указывающий на взаимосвязь ряда числовых последовательностей. Иначе говоря, корреляция характеризует силу взаимосвязи в данных. Если это касается взаимосвязи двух числовых массивов xt и у, то такую корреляцию называют парной.

              Корреляция (Correlation) — это

              При поиске корреляционной зависимости обычно выявляется вероятная связь одной измеренной величины x (для какого-то ограниченного диа-пазона ее изменения, например от x1 до xn) с другой измеренной величиной у (также изменяющейся в каком-то интервале у1. yn). В таком случае мы будем иметь дело с двумя числовыми последовательностями, между которыми и надлежит установить наличие статистической (корреляционной) связи. На этом этапе пока не ставится задача определить, является ли одна из этих случайных величин функцией, а другая — аргументом. Отыскание количественной зависимости между ними в форме конкретного аналитического выражения — это задача уже другого анализа, регрессионного. Статистический смысл термина значимость означает, что анализируемая зависимость проявляется сильнее, чем это можно было бы ожидать от чистой случайности.

              Таким образом, корреляционный анализ позволяет сделать вывод о силе взаимосвязи между парами данных х и у, а регрессионный анализ используется для прогнозирования одной переменной (у) на основании другой (х). Иными словами, в этом случае пытаются выявить причинно-следственную связь между анализируемыми совокупностями.

              Строго говоря, принято различать два вида связи между числовыми совокупностями — это может быть функциональная зависимость или же статистическая (случайная). При наличии функциональной связи каждому значению воздействующего фактора (аргумента) соответствует строго определен-ная величина другого показателя (функции), т.е. изменение результативного признака всецело обусловлено действием факторного признака.

              Аналитически функциональная зависимость представляется в следующем виде:

              В случае статистической связи значению одного фактора соответствует какое-то приближенное значение исследуемого параметра, его точная величина является непредсказуемой, непрогнозируемой, поэтому получаемые показатели оказываются случайными величинами. Это значит, что изменение результативного признака у обусловлено влиянием факторного при-знака х лишь частично, т.к. возможно воздействие и иных факторов, вклад которых обозначен как s равно или меньше.

              Корреляция (Correlation) — это

              Forex Club. Торговая система «Поймай волну» — знакомство.

              По своему характеру корреляционные связи — это соотносительные связи. Примером корреляционной связи показателей коммерческой деятельности является, например, зависимость сумм затрат обращения от объема товарооборота. В этой связи помимо факторного признака х (объема товарооборота) на результативный признак у (сумму расходов обращения) влияют и другие факторы, в том числе и неучтенные, порождающие вклад s.

              Такая зависимость графически изображается в виде экспериментальных точек, образующих поле рассеяния, или, как принято говорить, поле корреляции. Следовательно, такие двумерные данные можно анализировать с использованием диаграммы рассеяния в координатах «х — у», которая дает визуальное представление о взаимосвязи исследуемых совокупностей.

              Для количественной оценки существования связи между изучаемыми совокупностями случайных величин используется специальный статистический показатель — коэффициент корреляции r. Если предполагается, что эту связь можно описать линейным уравнением, то принято говорить о существовании линейной корреляции.

              Корреляция (Correlation) — это

              Корреляция (correlation) — это такой тип ассоциации одной переменной с другой, при котором изменение одной величины сопровождается изменением другой, то есть имеется сопутствующая вариация. Корреляция бывает положительной или отрицательной. Первая описывает ситуацию, в которой при увеличении одной переменной увеличивается и другая, а вторая — в которой переменные изменяются обратно пропорционально: одна увеличивается, а другая уменьшается.

              Корреляция может измеряться статистически, коэффициентом корреляции или коэффициентом ассоциации, подобных форм существует множество. Большинство из них сосредоточено на линейной связи (изменение одной переменной прямо пропорционально изменению другой). В виде графика идеальная связь означает прямую линию, соединяющую все точки. Коэффициенты корреляции изобретены по существу как меры отклонения от этой линии. Криволинейная корреляция означает нелинейное изменение переменных — темпы изменения одной быстрее, чем у другой. При отсутствии ассоциации говорят, что переменные имеют статистическую независимость.

              Методика корреляционного анализа используется главным образом для данных интервального уровня, но тесты существуют и для других уровней. Нахождение корреляции не подразумевает причинность. Между переменными иногда обнаруживаются фальшивые связи, поэтому нужны другие доказательства для обоснования вывода о влиянии одной переменной на другую. Нужно также помнить, что кажущаяся ассоциация способна вызываться третьим фактором, систематически воздействующим на обе переменные. Если задействованы три или более переменных, применяются методы многомерного анализа.

              Корреляция и взаимосвязь величин

              Качество корреляционной зависимости обратно пропорционально плотности точек (Один из постулатов Мэрфи). Исследование отдельных статистических объектов позволяет получить о них полезную информацию и описать их стандартными показателями. При этом изучаемую совокупность можно представить в виде ряда распределения путем ранжирования (в порядке возрастания или убывания анализи-руемого количественного признака), дать характеристику этой совокупности, указав центральные значения ряда (среднее арифметическое, медиана, мода), размах варьирования, форму кривой распределения. Такого рода сведения могут быть вполне достаточными в случаях, когда приходится иметь дело с одномерными данными (т.е. лишь с одной характеристикой, например, зарплатой) о каждой единице совокупности (скажем, о сотруднике фирмы).

              Когда же мы анализируем двумерные данные (например, зарплата и образование), всегда есть возможность изучать каждое измерение по отдельности — как часть одномерной совокупности данных. Однако реальную отдачу можно получить лишь при совместном изучении обоих параметров. Основное назначение такого подхода — возможность выявления взаимосвязи между параметрами.

              Следовательно, помимо традиционных измерений и последующих вычислений при анализе статистических данных приходится решать проблему и более высокого уровня — выявление функциональной зависимости между воздействующим фактором и регистрируемой (изучаемой) величиной.

              Указанные ситуации весьма типичны в статистической практике, и в этом смысле аналитическая работа коммерсанта весьма богата такими примерами.

              Зависимость одной случайной величины от значений, которые принимает другая случайная величина (физическая характеристика), в статистике называется регрессией. Если этой зависимости придан аналитический вид, то такую форму представления изображают уравнением регрессии. Процедура поиска предполагаемой зависимости между различными числовыми совокупностями обычно включает следующие этапы: становление значимости связи между ними; возможность представления этой зависимости в форме математического выражения (уравнения регрессии).

              Первый этап в указанном статистическом анализе касается выявления так называемой корреляции, или корреляционной зависимости.

              Корреляция (Correlation) — это

              Корреляцию и регрессию принято рассматривать как совокупный процесс статистического исследования, поэтому их использование в статистике часто именуют корреляционно-регрессионным анализом. Если между парами совокупностей просматривается вполне очевидная связь (ранее нами это исследовалось, есть публикации на данную тему и т.д.), то, минуястадию корреляции, можно сразу приступать к поиску уравнения регрессии.

              Если же исследования касаются какого-то нового процесса, ранее не изучавшегося, то наличие связи между совокупностями является предметом специального поиска. При этом условно можно выделить методы, которые позволяют оценить наличие связи качественно, и методы, дающие количественные оценки. Чтобы выявить наличие качественной корреляционной связи между двумя исследуемыми числовыми наборами экспериментальных данных, существуют различные методы, которые принято называть элементарными. Ими могут быть приемы, основанные на следующих операциях: параллельном сопоставлении рядов; построении корреляционной и групповой таблиц; графическом изображении с помощью поля корреляции.

              Другой метод, более сложный и статистически надежный, — это количественная оценка связи посредством расчета коэффициента корреляции и его статистической проверки. Познакомимся со способом оценки корреляционной связи посредством расчета коэффициента корреляции, рассмотрев конкретный пример.

              Пусть у нас имеются n серии значений двух параметров X и Y:

              Подразумевается, что у одного и того же объекта измерены два параметра. Нам надо выяснить есть ли значимая связь между этими параметрами. Как известно, случайные величины X и Y могут быть либо зависимыми, либо независимыми. Существуют следующие формы зависимости — функциональная и статистическая. В математике функциональной зависимостью переменной Y от переменной Х называют зависимость, где каждому допустимому значению X ставится в соответствие по определенному правилу единственно возможное значение Y.

              Однако, если X и Y случайные величины, то между ними может существовать зависимость иного рода, называемая статистической. Дело в том, что на формирование значений случайных величин X и Y оказывают влияние различные факторы. Под воздействием этих факторов и формируются конкретные значения X и Y. Допустим, что на Х и У влияют одни те же факторы, например Z1, Z2, Z3, тогда X и Y находятся в полном соответствии друг с другом и связаны функционально. Предположим теперь, что на X воздействуют факторы Z1, Z2, Z3, а на только Y и Z1, Z2. Обе величины и X и Y являются случайными, но так как имеются общие факторы Z1 и Z2, оказывающие влияние и на X и на Y, то значения X и Y обязательно будут взаимосвязаны. И связь это уже не будет функциональной: фактор Z3, влияющий лишь на одну из случайных величин, разрушает прямую (функциональную) зависимость между значениями X и Y, принимаемыми в одном и том же испытании. Связь носит вероятностный случайный характер, в численном выражении меняясь, от испытания к испытанию, но эта связь определенно присутствует и называется статистической. При этом каждому значению X может соответствовать не одно значение Y, как при функциональной зависимости, а целое множество значений.

              Определение. Зависимость случайных величин называют статистической, если изменения одной из них приводит к изменению закона распределения другой.

              Определение. Если изменение одной из случайных величин влечет изменение среднего другой случайной величины, то статистическую зависимость называют корреляционной. Сами случайные величины, связанные коррреляционной зависимостью, оказываются коррелированными.

              Примерами коррреляционной зависимости являются: зависимость массы от роста:

              — каждому значению роста (X) соответствует множество значений массы (Y), причем, несмотря на общую тенденцию, справедливую для средних, большему значению роста соответствует и большее значение массы — в отдельных наблюдениях субъект с большим ростом может иметь и меньшую массу;

              — зависимость заболеваемости от воздействия внешних факторов, например, запыленности, уровня радиации, солнечной активности и т.д.;

              — количество (X) вводимого объекту препарата и его концентрация в крови (Y);

              — между показателями уровня жизни населения и процентом смертности;

              — между количеством пропущенных студентами лекций и оценкой на экзамене.

              Именно корреляционные зависимости наиболее часто встречаются в природе в силу взаимовлияния и тесного переплетения огромного множества самых различных факторов, определяющих значения изучаемых показателей. Корреляционную зависимость Y от X можно описать с помощью уравнения вида:

              Уравнение называется выборочным уравнением регрессии Y на X. Функцию f(x) называют выборочной регрессией Y на X, а ее график — выборочной линией регрессии Y на X. Совершенно аналогично выборочным уравнением регрессии X на Y является уравнение:

              В зависимости от вида уравнения регрессии и формы соответствующей линии регрессии определяют форму корреляционнной зависимости между рассматриваемыми величинами — линейной, квадратической, показательной, экспоненциальной. Важнейшим является вопрос выбора вида функции регрессии f(x) или ф(y), например линейная или нелинейная (показательная, логарифимическая и т.д.) На практике вид функции регрессии можно определить, построив на координатной плоскости множество точек, соответствующих всем имеющимся парам наблюдений (x;y).

              Например, на графике 1 видна тенденция роста значений Y с ростом X, при этом средние значения Y располагается визуально на прямой. Имеет смысл использовать линейную модель (вид зависимости Y от X принято называть моделью) зависимости Y от X. На графике 2 средние значения Y не зависят от x, следовательно линейная регрессия незначима (функция регрессии постоянна и равна ). На графике 3 прослеживается тенденция нелинейности модели.

              Корреляция (Correlation) — это

              Две случайные величины X и У называют коррелированными, если их корреляционный момент (или, что то же, коэффициент корреляции) отличен от нуля; X и У называют некоррелированными величинами, если их корреляционный момент равен нулю. Две коррелированные величины также и зависимы. Действительно, допустив противное, мы должны заключить, что:

              Обратное предположение не всегда имеет место, т. е. если две величины зависимы, то они могут быть как коррелированными, так и некоррелированными. Другими словами, корреляционный момент двух зависимых величин может быть не равен нулю, но может и равняться нулю. Убедимся на примере, что две зависимые величины могут быть некоррелированными.

              Пример. Двумерная случайная величина (X, Y) задана плотностью распределения:

              Доказать, что X и Y — зависимые некоррелированные величины.

              Решение. Воспользуемся ранее вычисленными плотностями распределения составляющих X и Y:

              Внутренний интеграл равен нулю (подынтегральная функция нечетна, пределы интегрирования симметричны относительно начала координат), следовательно:

              Итак, из коррелнрованности двух случайных величин следует их зависимость, но из зависимости еще не вытекает коррелированность. Из независимости двух величин следует их некоррелированность, но из некоррелированности еще нельзя заключить о независимости этих величин. Заметим, однако, что из некоррелированности нормально распределенных величин вытекает их независимость. Это утверждение будет доказано в следующем параграфе.

              Виды корреляции

              Виды корреляционной связи между измеренными переменными могут быть различны: так корреляция бывает линейной и нелинейной, положительной и отрицательной. Она линейна, если с увеличением или уменьшением одной переменной, вторая переменная также растёт, либо убывает. Она нелинейна, если при увеличении одной величины характер изменения второй не линеен, а описывается другими законами (полиномиальная, гиперболическая).

              Если повышение уровня одной переменной сопровождается повышением уровня другой, то речь идет о положительной корреляции. Чем выше личностная тревожность, тем больше риск заболеть язвой желудка. Возрастание громкости звука сопровождается ощущением повышения его тона.

              Если рост уровня одной переменной сопровождается снижением уровня другой, то мы имеем дело с отрицательной корреляцией. По данным Зайонца, число детей в семье отрицательно коррелирует с уровнем их интеллекта. Чем боязливей особь, тем меньше у нее шансов занять доминирующее положение в группе. Нулевой называется корреляция при отсутствии связи переменных.

              Корреляция (Correlation) — это

              В психологии практически нет примеров строго линейных связей (положительных или отрицательных). Большинство связей — нелинейные. Классический пример нелинейной зависимости — закон Йеркса-Додсона:. возрастание мотивации первоначально повышает эффективность научения, а затем наступает снижение продуктивности (эффект «перемотивации»). Другим примером является связь между уровнем мотивации достижений и выбором задач различной трудности. Лица, мотивированные надеждой на успех, предпочитают задания среднего диапазона трудности — частота выборов на шкале трудности описывается колоколообразной кривой.

              Примеры распределений испытуемых в пространстве двух признаков: а) строгая положительная корреляция, б) сильная положительная корреляция, в) слабая положительная корреляция, г) нулевая корреляция, д) отрицательная корреляция, е) строгая отрицательная корреляция, ж) нелинейная корреляция, з) нелинейная корреляция.

              Отрицательная и положительная корреляция

              Некоторые виды коэффициентов корреляции могут быть положительными или отрицательными (возможна также ситуация отсутствия статистической взаимосвязи — например, для независимых случайных величин). Если предполагается, что на значениях переменных задано отношение строгого порядка, то отрицательная корреляция — корреляция, при которой увеличение одной переменной связано с уменьшением другой переменной, при этом коэффициент корреляции может быть отрицательным; положительная корреляция в таких условиях — корреляция, при которой увеличение одной переменной связано с увеличением другой переменной, при этом коэффициент корреляции может быть положительным.

              Автокорреляция — статистическая взаимосвязь между случайными величинами из одного ряда, но взятых со сдвигом, например, для случайного процесса — со сдвигом по времени. Рассмотрим следующую задачу. Была проведена серия измерений двух случайных величин X и Y, причем измерения проводились попарно: т.е. за одно измерение мы получали два значения — xi и yi. Имея выборку, состоящую из пар (xi, yi ), мы хотим определить, имеется ли между этими двумя переменными зависимость.

              Корреляция (Correlation) — это

              Зависимость между случайными величинами может иметь функциональный характер, т.е. быть строгим функциональным отношением, связывающим их значения. Однако при обработке экспериментальных данных гораздо чаще встречаются зависимости другого рода: статистические зависимости. Различие между двумя видами зависимостей состоит в том, что функциональная зависимость устанавливает строгую взаимосвязь между переменными, а статистическая зависимость лишь говорит о том, что распределение случайной величины Y зависит от того, какое значение принимает случайная величина X.

              Отрицательная корреляция — это вид корреляционной зависимости между случайными величинами, при к-рой условные средние значения одной из них уменьшаются при возрастании значений другой величины. Об отрицательной корреляции между величинами с корреляции коэффициентомr говорят в том случае, когда p меньше0.

              Связь между двумя переменными может быть следующей — когда значения одной переменной убывают, значения другой возрастают. Это и показывает отрицательный коэффициент корреляции. Про такие переменные говорят, что они отрицательно коррелированы.

              Примером отрицательной корреляции может быть взаимосвязь между бесполезно потраченным временем и средним баллом. Бесполезно потраченное время можно операционально определить как количество часов в неделю, потраченное на определенные занятия, например на игру в видеоигры, просмотр телесериалов или игру в гольф (конечно, эти виды! деятельности можно назвать и «терапией»). Ниже приведены гипотетические данные для других восьми студентов. На этот раз вы увидите обратную взаимосвязь между количеством часов в неделю, потраченных впустую, и средним баллом:

              Взаимосвязь между временем, посвященным занятиям, и оценками является примером положительной корреляции. Приведенные ниже данные, полученные в ходе гипотетического исследования восьми студентов, говорят о наличии положительной корреляции. В данном случае первой переменной является время, операционально определенное как количество часов в неделю, потраченных на учебу, а второй — средний балл (СБ), варьирующийся от 0,0 до 4,0.

              Значительное время, потраченное на учебу (42 часа), связано с высоким средним баллом (3,3), а самое малое время (16 часов) — с низким баллом (1,9).

              Примером отрицательной корреляции может быть взаимосвязь между бесполезно потраченным временем и средним баллом. Бесполезно потраченное время можно операционально определить как количество часов в неделю, потраченное на определенные занятия, например на игру в видеоигры, просмотр телесериалов или игру в гольф (конечно, эти виды! деятельности можно назвать и «терапией»). Ниже приведены гипотетические данные для других восьми студентов. На этот раз вы увидите обратную взаимосвязь между количеством часов в неделю, потраченных впустую, и средним баллом:

              Обратите внимание, что при отрицательной корреляции переменные имеют обратную взаимосвязь: большое количество потраченного зря времени (42) связано с низким средним баллом (1,8), а небольшое (16) — с более высоким (3,7).

              Корреляция (Correlation) — это

              Силу корреляции показывает особая величина описательной статистики, носящая название «коэффициент корреляции». Коэффициент корреляции равен -1,00 в случае прямой отрицательной корреляции, 0,00 при отсутствии взаимосвязи и + 1,00 при полной положительной корреляции. Наиболее распространенным коэффициентом корреляции является пирсоново r, названное так в честь британского ученого, соперничающего в известности с сэром Рональдом Фишером. Пирсоново r вычисляется для данных, полученных с помощью интервальной шкалы или шкалы отношений. В случае других шкал измерений рассматриваются другие виды корреляции. К примеру, для порядковых данных (т. е. упорядоченных) вычисляется «ро» Спирмена. В приложении С показано, как вычислять пирсоново r.

              Так же как среднее арифметическое и стандартное отклонение, коэффициент корреляции является величиной описательной статистики. В ходе заключительного анализа определяется, является ли конкретная корреляция значимо большей (или меньшей) нуля. Таким образом, для корреляционных исследований нулевая гипотеза (Н0) говорит, что действительное значение r равно 0 (т. е. нет никаких взаимосвязей), а альтернативная гипотеза (Н) — что r № 0. Отвергнуть нулевую гипотезу — значит решить, что между двумя переменными существует значимая взаимосвязь. В приложении С показано, как определить, является ли корреляция статистически значимой.

              Линейная и нелинейная корреляция

              Корреляционный анализ занимается степенью связи между двумя случайными величинами Х и Y. Корреляционный анализ экспериментальных данных для двух случайных величин заключает в себе следующие основные приемы:

              — вычисление выборочных коэффициентов корреляции;

              — составление корреляционной таблицы;

              — проверка статистической гипотезы значимости связи.

              Определение. Корреляционная зависимость между случайными величинами Х и Y называется линейной корреляцией, если обе функции регрессии f(x) и ф(x) являются линейными. В этом случае обе линии регрессии являются прямыми; они называется прямыми регрессии.

              Корреляция (Correlation) — это

              Для достаточно полного описания особенностей корреляционной зависимости между величинами недостаточно определить форму этой зависимости и в случае линейной зависимости оценить ее силу по величине коэффициента регрессии. Например, ясно, что корреляционная зависимость возраста Y учеников средней школы от года Х их обучения в школе является, как правило, более тесной, чем аналогичная зависимость возраста студентов высшего учебного заведения от года обучения, поскольку среди студентов одного и того же года обучения в вузе обычно наблюдается больший разброс в возраcте, чем у школьников одного и того же класса.

              Для оценки тесноты линейных корреляционных зависимостей между величинами Х и Y по результатам выборочных наблюдений вводится понятие выборочного коэффициента линейной корреляции, определяемого формулой:

              Следует отметить, что основной смысл выборочного коэффициента линейной корреляции rB состоит в том, что он представляет собой эмпирическую (т.е. найденную по результатам наблюдений над величинами Х и Y) оценку соответствующего генерального коэффициента линейной корреляции r. Принимая во внимание формулы:

              Видим, что выборочное уравнение линейной регрессии Y на Х имеет вид:

              Основные свойства выборочного коэффициента линейной корреляции:

              1. Коэффициент корреляции двух величин, не связанных линейной корреляционной зависимостью, равен нулю.

              2. Коэффициент корреляции двух величин, связанных линейной корреляционной зависимостью, равен 1 в случае возрастающей зависимости и -1 в случае убывающей зависимости.

              3. Абсолютная величина коэффициента корреляции двух величин, связанных линейной корреляционной зависимостью, удовлетворяет неравенству 0 меньше r меньше 1.

              4. Чем ближе r к 1, тем теснее прямолинейная корреляция между величинами Y, X.

              По своему характеру корреляционная связь может быть прямой и обратной, а по силе — сильной, средней, слабой. Кроме того, связь может отсутствовать или быть полной.

              Пример 4. Изучалась зависимость между двумя величинами Y и Х. Результаты наблюдений приведены в таблице в виде двумерной выборки объема 11:

              1. Вычислить выборочный коэффициент корреляции.

              2. Оценить характер и силу корреляционной зависимости.

              3. Написать уравнение линейной регрессии Y на Х.

              Решение. По известным формулам:

              Таким образом, следует сделать вывод, что рассматриваемая корреляционная зависимость между величинами Х и Y является по характеру — обратной, по силе — средней. Уравнение линейной регрессии Y на Х:

              Пример 5. Изучалась зависимость между качеством Y (%) и количеством Х (шт). Результаты наблюдений приведены в виде корреляционной таблицы:

              Требуется вычислить выборочный коэффициент линейной корреляции зависимости Y от Х.

              Решение. Для упрощения вычислений перейдем к новым переменным — условным вариантам (ui, vi), воспользовавшись формулами при

              Для удобства перепишем данную таблицу в новых обозначениях:

              Корреляция (Correlation) — это

              Вывод: Корреляционная зависимость между величинами Х и Y — прямая и сильная.

              Выбрав вид функции регрессии, т.е. вид рассматриваемой модели зависимости Y от Х (или Х от У), например, линейную модель, необходимо определить конкретные значения коэффициентов модели. При различных значениях а и b можно построить бесконечное число зависимостей, т.е на координатной плоскости имеется бесконечное количество прямых, нам же необходима такая зависимость, которая соответствует наблюдаемым значениям наилучшим образом. Таким образом, задача сводится к подбору наилучших коэффициентов.

              Линейную функцию ищем, исходя лишь из некоторого количества имеющихся наблюдений. Для нахождения функции с наилучшим соответствием наблюдаемым значениям используем метод наименьших квадратов. В методе наименьших квадратов требуется, чтобы еi, разность между измеренными yi и вычисленными по уравнению значениям Yi, была минимальной. Следовательно, находим коэффициенты а и b так, чтобы сумма квадратов отклонений наблюдаемых значений от значений на прямой линии регрессии оказалась наименьшей:

              Исследуя на экстремум эту функцию аргументов а и с помощью производных, можно доказать, что функция принимает минимальное значение, если коэффициенты а и b являются решениями системы:

              Если разделить обе части нормальных уравнений на n, то получим:

              При этом b называют коэффициентом регрессии; a называют свободным членом уравнения регрессии и вычисляют по формуле:

              Полученная прямая является оценкой для теоретической линии регрессии. Имеем:

              Регрессия может быть прямой (b больше 0) и обратной (b меньше 0). Прямая регрессия означает, что при росте одного параметра, значения другого параметра тоже увеличиваются. А обратная, что при росте одного параметра, значения другого параметра уменьшаются.

              Пример 1. Результаты измерения величин X и Y даны в таблице:

              Предполагая, что между X и Y существует линейная зависимость, способом наименьших квадратов определить коэффициенты a и b. Решение. Здесь n=5:

              Решая эту систему, получим:

              Пример 2. Имеется выборка из 10 наблюдений экономических показателей (X) и (Y).

              Требуется найти выборочное уравнение регрессии Y на X. Построить выборочную линию регрессии Y на X.

              Решение. 1. Проведем упорядочивание данных по значениям xi и yi. Получаем новую таблицу:

              Мани менеджмент для Форекс — как рассчитать лот?

              Для упрощения вычислений составим расчетную таблицу, в которую занесем необходимые численные значения.

              Согласно формуле, вычисляем коэффициента регрессии:

              Нанесем на координатной плоскости точки (xi; yi) и отметим прямую регрессии.

              На графике видно, как располагаются наблюдаемые значения относительно линии регрессии. Для численной оценки отклонений yi от Yi, где yi наблюдаемые, а Yi определяемые регрессией значения, составим таблицу:

              Значения Yi вычислены согласно уравнению регрессии. Заметное отклонение некоторых наблюдаемых значений от линии регрессии объясняется малым числом наблюдений. При исследовании степени линейной зависимости Y от X число наблюдений учитывается. Сила зависимости определяется величиной коэффициента корреляции.

              Корреляция (Correlation) — это

              Показатели и коэффициенты корреляции

              Случайная величина описывается двумя числовыми характеристиками: математическим ожиданием и дисперсией. Чтобы описать систему из двух случайных величин кроме «основных» характеристик используют так же корреляционный момент и коэффициент корреляции. Корреляционным моментом случайных величин X и У называют математическое ожидание произведения отклонений этих величин:

              Для нахождения корреляционного момента дискретных величин используют формулу:

              а для непрерывных величин — формулу:

              Корреляционный момент характеризует наличие (отсутствие) связи между величинами X и У. Ниже будет доказано, что корреляционный момент равен нулю, если X и У независимы; Если же корреляционный момент для случайных величин X и Y не равен нулю, то между ними имеется завимость.

              Замечание 1. Приняв во внимание, что отклонения есть центрированные случайные величины, можно дать корреляционному моменту определение, как математическому ожиданию произведения двух центрированных случайных величин:

              математическое ожидание» src=»https://investments.academic.ru/pictures/investments/img1973465_Korrelyatsionnyiy_moment_kak_matematicheskoe_ozhidanie.png» style=»width: 400px; height: 168px;» title=»Корреляционный момент как математическое ожидание» />

              Замечание 2. Не сложно доказать, что корреляционный момент можно записать в виде:

              Теорема 1. Корреляционный момент двух независимых случайных величин X и Y равен нулю.

              Доказательство. Так как X и У — независимые случайные величины, то их отклонения X-М (X) и У-М (У) также независимы. Пользуясь свойствами математического ожидания (математическое ожидание произведения независимых случайных величин равно произведению математических ожиданий сомножителей) и отклонения (математическое ожидание отклонения равно нулю), получим:

              Из определения корреляционного момента следует, что он имеет размерность, равную произведению размерностей величин X и У. Другими словами, величина корреляционного момента зависит от единиц измерения случайных величин. По этой причине для одних и тех же двух величин величина корреляционного момента имеет различные значения в зависимости от того, в каких единицах были измерены величины. Пусть, например, X и У были измерены в сантиметрах и mxy = 2 см2; если измерить X и У в миллиметрах, то mxy = 200 мм. Такая особенность корреляционного момента является недостатком этой числовой характеристики, поскольку сравнение корреляционных моментов различных систем случайных величин становится затруднительным. Для того чтобы устранить этот недостаток, вводят новую числовую характеристику-коэффициент корреляции.

              Корреляция (Correlation) — это

              Коэффициентом корреляции гху случайных величин X и У называют отношение корреляционного момента к произведению средних квадратических отклонений этих величин:

              Так как размерность mxy равна произведению размерностей величин X и У, x имеет размерность величины X, y имеет размерность величины Y, то rxy — безразмерная величина. Таким образом, величина коэффициента корреляции не зависит от выбора единиц измерения случайных величин. В этом состоит преимущество коэффициента корреляции перед корреляционным моментом. Очевидно, коэффициент корреляции независимых случайных величин равен нулю (так как mxy = 0).

              Замечание 3. Во многих вопросах теории вероятностей целесообразно вместо случайной величины X рассматривать нормированную случайную величину X, которую определяют как отношение отклонения к среднему квадратическому отклонению:

              Нормированная величина имеет математическое ожидание, равное нулю, и дисперсию, равную единице. Действительно, используя свойства математического ожидания и дисперсии, имеем:

              Легко убедиться, что коэффициент корреляции rху равен корреляционному моменту нормированных величин X и Y:

              Теорема 2. Абсолютная величина корреляционного момента двух случайных величин X и Y не превышает среднего геометрического их дисперсий:

              Теорема 3. Абсолютная величина коэффициента корреляции не превышает единицы.

              Доказательство: Разделим обе части полученного двойного неравенства на произведение положительных чисел:

              Параметрические показатели корреляции

              Рассмотрим двумерную случайную величину (X, Y). Если обе функции регрессии У на X и X на У линейны, то говорят, что X и Y связаны линейной корреляционной зависимостью. Очевидно, что графики линейных функций регрессии — прямые линии, причем можно доказать, что они совпадают с прямыми среднеквадратической регрессии. Имеет место следующая важная теорема.

              Теорема. Если двумерная случайная величина (X, Y) распределена нормально, то X и Y связаны линейной корреляционной зависимостью.

              Доказательство. Двумерная плотность вероятности:

              Плотность вероятности составляющей X:

              Найдем функцию регрессии для чего сначала найдем условный закон распределения величины Y при Х=х:

              Полученное условное распределение нормально с математическим ожиданием (функцией регрессии У на X):

              Аналогично можно получить функцию регрессии X на Y:

              Так как обе функции регрессии линейны, то корреляция между величинами X и Y линейная, что и требовалось доказать. Принимая во внимание вероятностный смысл параметров двумерного нормального распределения, заключаем, что уравнения прямых регрессии совпадают с уравнениями прямых среднеквадратической регрессии:

              Корреляция (Correlation) — это

              Ковариация

              Ковариация (корреляционный момент, ковариационный момент) в теории вероятностей и математической статистике мера линейной зависимости двух случайных величин. Пусть X, Y — две случайные величины, определённые на одном и том же вероятностном пространстве. Тогда их ковариация определяется следующим образом:

              Предполагается, что все математические ожидания Е в правой части данного выражения определены.

              Пусть X1, X2. Xn, Y1, Y2. Yn — выборки Xn и Yn случайных величин, определённых на одном и том же вероятностном пространстве. Тогда ковариацией между выборками Xn и Yn является:

              Если ковариация положительна, то с ростом значений одной случайной величины, значения второй имеют тенденцию возрастать, а если знак отрицательный — то убывать. Однако только по абсолютному значению ковариации нельзя судить о том, насколько сильно величины взаимосвязаны, так как её масштаб зависит от их дисперсий. Масштаб можно отнормировать, поделив значение ковариации на произведение среднеквадратических отклонений (квадратных корней из дисперсий). При этом получается так называемый коэффициент корреляции Пирсона, который всегда находится в интервале от −1 до 1.

              Случайные величины, имеющие нулевую ковариацию, называются некоррелированными. Независимые случайные величины всегда некоррелированы, но не наоборот. Обсудим достоинства и недостатки ковариации, как величины, характеризующей зависимость двух случайных величин.

              Корреляция (Correlation) — это

              1. Если ковариация отлична от нуля, то случайные величины зависимы. Чтобы судить о наличии зависимости согласно любому из определений независимости, требуется знать совместное распределение пары случайных величин. Но найти совместное распределение часто бывает сложнее, чем посчитать математическое ожидание произведения случайных величин. Если нам повезёт, и математическое ожидание произведения случайных величин не будет равняться произведению их математических ожиданий, мы скажем, что случайные величины зависимы, не находя их совместного распределения! Это очень хорошо.

              2. Величина ковариации не является «безразмерной»: если е — объем газа в сосуде, а n — давление этого газа, то ковариация измеряется в м3Па. Иначе говоря, при умножении этих величин на какое-нибудь число ковариация тоже умножается на это число. Но умножение на число не сказывается на «степени зависимости» величин (они от этого «более зависимыми» не становятся), так что большое значение ковариации не означает более сильной зависимости. Это очень плохо.

              Нужно как-то нормировать ковариацию, получив из неё «безразмерную» величину, абсолютное значение которой: не менялось бы при умножении случайных величин на число и свидетельствовало бы о «силе зависимости» случайных величин.

              Замечание: Говоря о «силе» зависимости между случайными величинами, мы имеем в виду следующее. Самая сильная зависимость — функциональная, а из функциональных — линейная зависимость, когда:

              Бывают гораздо более слабые зависимости. Так, если по последовательности независимых случайных величин построить величины:

              то эти величины зависимы, но очень «слабо»: через единственное общее слагаемое Е25. Сильно ли зависимы число гербов в первых двадцати пяти подбрасываниях монеты и число гербов в испытаниях с двадцать пятого по девяностое? Итак, следующая величина есть всего лишь ковариация, нормированная нужным образом.

              Теорема (неравенство Коши — Буняковского):

              Ковариационная матрица (или матрица ковариаций) в теории вероятностей — это матрица, составленная из попарных ковариаций элементов одного или двух случайных векторов. Ковариационная матрица случайного вектора — квадратная симметрическая матрица, на диагонали которой располагаются дисперсии компонент вектора, а внедиагональные элементы — ковариациями между компонентами.

              Такая матрица ковариации является обобщением дисперсии для многомерной случайной величины, а ее след — скалярным выражением дисперсии многомерной случайной величины. Собственные векторы и собственные числа этой матрицы позволяют оценить размеры и форму облака распределения такой случайной величины, аппроксимировав его эллипсоидом (или эллипсом в двумерном случае).

              Свойства мартиц ковариации:

              Корреляция (Correlation) — это

              Линейный коэффициент корреляции (коэффициент корреляции Пирсона)

              Линейный корреляционный анализ позволяет установить прямые связи между переменными величинами по их абсолютным значениям. Формула расчета коэффициента корреляции построена таким образом, что если связь между признаками имеет линейный характер, коэффициент Пирсона точно устанавливает тесноту этой связи. Поэтому он называется также коэффициентом линейной корреляции Пирсона.

              В общем виде формула для подсчета коэффициента корреляции такова:

              Расчет коэффициента корреляции Пирсона предполагает, что переменные X и Y распределены нормально. Даная формула предполагает, что из каждого значения xi переменной X, должно вычитаться ее среднее значение x. Это не удобно, поэтому для расчета коэффициента корреляции используют не данную формулу, а ее аналог, получаемый с помощью преобразований:

              Используя данную формулу, решим следующую задачу: 20 школьникам были даны тесты на наглядно-образное и вербальное мышление. Измерялось среднее время решения заданий теста в секундах. Психолога интересует вопрос: существует ли взаимосвязь между временем решения этих задач? Переменная X — обозначает среднее время решения наглядно-образных, а переменная Y — среднее время решения вербальных заданий тестов.

              Корреляция (Correlation) — это

              Для решения данной задачи представим исходные данные в виде таблицы, в которой введены дополнительные столбцы, необходимые для расчета по формуле В таблице 12 даны индивидуальные значения переменных X и Y, построчные произведения переменных X и Y, квадраты переменных всех индивидуальных значений переменных X и Y, а также суммы всех вышеперечисленных величин.

              Рассчитываем эмпирическую величину коэффициента корреляции по формуле:

              Определяем критические значения для полученного коэффициента корреляции. Величины критических значений коэффициентов линейной корреляции Пирсона даны по абсолютной величине. Следовательно, при получении как положительного, так и отрицательного коэффициента корреляции по формуле оценка уровня значимости этого коэффициента проводится по той же таблице приложения без учета знака, а знак добавляется для дальнейшей интерпретации характера связи между переменными X и Y.

              При нахождении критических значений для вычисленного коэффициента корреляции Пирсона число степеней свободы рассчитывается как

              Строим соответствующую «ось значимости»:

              Ввиду того, что величина расчетного коэффициента корреляции попала в зону значимости — Н0 отвергается и принимается гипотеза Н1. Иными словами, связь между временем решения наглядно-образных и вербальных задач статистически значима на 1% уровне и положительна. Полученная прямо пропорциональная зависимость говорит о том, что чем выше среднее время решения наглядно-образных задач, тем выше среднее время решения вербальных и наоборот.

              Для применения коэффициента корреляции Пирсона, необходимо соблюдать следующие условия: сравниваемые переменные должны быть получены в интервальной шкале или шкале отношений, распределения переменных X и Y должны быть близки к нормальному, число варьирующих признаков в сравниваемых переменных X и Y должно быть одинаковым.

              Корреляция (Correlation) — это

              Пример решения задачи при помощи коэффициента Пирсона. На основании наблюдений за развивающимся сайтом и изменением его средневзвешенной позиции по основным запросам в поисковой системе необходимо проверить, можно ли говорить о линейной зависимости между позицией сайта и числом посетителей. Исходные данные: X (число посетителей в сутки), Y (усредненная позиция сайта в поисковой системе). В таблице представлены значения признаков X и Y:

              1. На основании исходных данных, приведенных в таблице, расчитаем средние значения для X и Y:

              Все необходимые для расчета коэффициента корреляции промежуточные данные и их суммы представлены в таблице:

              Оценим полученное нами эмпирическое значение коэффициента Пирсона, сравнив его с соответствующим критическим значением для заданного уровня значимости из таблицы критических значений коэффициента корреляции Пирсона. Для выборки с числом элементов m = 9 и уровнем значимости p = 0,05 критическое значение коэффициента Пирсона = 0,67, с уровнем значимости p = 0,01 критическое значение коэффициента Пирсона = 0,8. Так как абсолютное значение, полученного нами коэффициента корреляции меньше критического значения, взятого из таблицы (находится вне зоны значимости), мы принимаем гипотезу Н0 об отсутcтвии корреляционной зависимости между выборками. Полученный результат свидетельствует об отсутствии линейной зависимости между числом посетителей сайта и его позицией в поисковой системе, однако это не означает, что эти параметры не связаны между собой.

              Непараметрические показатели корреляции

              Непараметрические методы как раз и разработаны для тех ситуаций, достаточно часто возникающих на практике, когда исследователь ничего не знает о параметрах исследуемой популяции (отсюда и название методов — непараметрические). Говоря более специальным языком, непараметрические методы не основываются на оценке параметров (таких как среднее или стандартное отклонение) при описании выборочного распределения интересующей величины. Поэтому эти методы иногда также называются свободными от параметров или свободно распределенными.

              По существу, для каждого параметрического критерия имеется, по крайней мере, один непараметрический аналог. Эти критерии можно отнести к одной из следующих групп: критерии различия между группами (независимые выборки); критерии различия междугруппами (зависимые выборки); критерии зависимости между переменными.

              Корреляция (Correlation) — это

              Различия между независимыми группами. Обычно, когда имеются две выборки (например, мужчины и женщины), которые вы хотите сравнить относительно среднего значения некоторой изучаемой переменной, вы используете t-критерий для независимых выборок (в модуле Основные статистики и таблицы). Непараметрическими альтернативами этому критерию являются: критерий серий Вальда-Вольфовица, U критерий Манна-Уитни и двухвыборочный критерий Колмогорова-Смирнова. Если вы имеете несколько групп, то можете использовать дисперсионный анализ. Его непараметрическими аналогами являются: ранговый дисперсионный анализ Краскела-Уоллиса и медианный тест.

              Различия между зависимыми группами. Если вы хотите сравнить две переменные, относящиеся к одной и той же выборке (например, математические успехи студентов в начале и в конце семестра), то обычно используется t-критерий для зависимых выборок (в модуле Основные статистики и таблицы. Альтернативными непараметрическими тестами являются: критерий знаков и критерий Вилкоксона парных сравнений. Если рассматриваемые переменные по природе своей категориальны или являются категоризованными (т.е. представлены в виде частот попавших в определенные категории), то подходящим будет критерий хи-квадрат Макнемара. Если рассматривается более двух переменных, относящихся к одной и той же выборке, то обычно используется дисперсионный анализ (ANOVA) с повторными измерениями. Альтернативным непараметрическим методом является ранговый дисперсионный анализ Фридмана или Q критерий Кохрена (последний применяется, например, если переменная измерена в номинальной шкале). Q критерий Кохрена используется также для оценки изменений частот (долей).

              Зависимости между переменными. Для того, чтобы оценить зависимость (связь) между двумя переменными, обычно вычисляют коэффициент корреляции. Непараметрическими аналогами стандартного коэффициента корреляции Пирсона являются статистикиСпирмена R, тау Кендалла и коэффициент Гамма. Если две рассматриваемые переменные по природе своей категориальны, подходящими непараметрическими критериями для тестирования зависимости будут: Хи-квадрат, Фи коэффициент, точный критерий Фишера. Дополнительно доступен критерий зависимости между несколькими переменными так называемый коэффициент конкордации Кендалла. Этот тест часто используется для оценки согласованности мнений независимых экспертов (судей), в частности, баллов, выставленных одному и тому же субъекту.

              Описательные статистики. Если данные не являются нормально распределенными, а измерения, в лучшем случае, содержат ранжированную информацию, то вычисление обычных описательных статистик (например, среднего, стандартного отклонения) не слишком информативно. Например, в психометрии хорошо известно, что воспринимаемая интенсивность стимулов (например, воспринимаемая яркость света) представляет собой логарифмическую функцию реальной интенсивности (яркости, измеренной в объективных единицах — люксах). В данном примере, обычная оценка среднего (сумма значений, деленная на число стимулов) не дает верного представления о среднем значении действительной интенсивности стимула. (В обсуждаемом примере скорее следует вычислить геометрическое среднее.) Модуль Непараметрическая статистика вычисляет разнообразный набор мер положения (среднее, медиану, моду и т.д.) и рассеяния (дисперсию, гармоническое среднее, квартильный размах и т.д.), позволяющий представить более «полную картину» данных.

              Нелегко дать простой совет, касающийся использования непараметрических процедур. Каждая непараметрическая процедура в модуле имеет свои достоинства и свои недостатки. Например, двухвыборочный критерий Колмогорова-Смирнова чувствителен не только к различию в положении двух распределений, например, к различиям средних, но также чувствителен и к форме распределения. Критерий Вилкоксона парных сравнений предполагает, что можно ранжировать различия между сравниваемыми наблюдениями. Если это не так, лучше использовать критерий знаков. В общем, если результат исследования является важным (например, оказывает ли людям помощь определенная очень дорогостоящая и болезненная терапия?), то всегда целесообразно применить различные непараметрические тесты. Возможно, результаты проверки (разными тестами) будут различны. В таком случае следует попытаться понять, почему разные тесты дали разные результаты. С другой стороны, непараметрические тесты имеют меньшую статистическую мощность (менее чувствительны), чем их параметрические конкуренты, и если важно обнаружить даже слабые отклонения (например, является ли данная пищевая добавка опасной для людей), следует особенно внимательно выбирать статистику критерия.

              Большие массивы данных и непараметрические методы. Непараметрические методы наиболее приемлемы, когда объем выборок мал. Если данных много (например, n больше 100), то не имеет смысла использовать непараметрические статистики. Главное здесь состоит в том, что когда выборки становятся очень большими, то выборочные средние подчиняются нормальному закону, даже если исходная переменная не является нормальной или измерена с погрешностью. Таким образом, параметрические методы, являющиеся более чувствительными (имеют большую статистическую мощность), всегда подходят для больших выборок. Большинство критериев значимости многих непараметрических статистик, описанных далее, основываются на асимптотической теории (больших выборок) поэтому соответствующие тесты часто не выполняются, если размер выборки становится слишком малым. Обратитесь к описаниям определенных критериев, чтобы узнать больше об их мощности и эффективности.

              Корреляция (Correlation) — это

              Коэффициент ранговой корреляции Кенделла

              Коэффициент корреляции Кенделла (Kendall tau rank correlation coefficient) — мера линейной связи между случайными величинами. Корреляция Кенделла является ранговой, то есть для оценки силы связи используются не численные значения, а соответствующие им ранги. Коэффициент инвариантен по отношению к любому монотонному преобразованию шкалы измерения.

              Коэффициент корреляции Кенделла вычисляется по формуле:

              Коэффициент Кенделла принимает значения отрезка -1; +1. Значение +1 — указывает на строгую прямую линейную зависимость, -1 — на обратную.

              Для измерения степени согласия Кенделл предложил следующий коэффициент:

              Таким образом, коэффициент Кенделла можно считать мерой неупорядоченности второй последовательности относительно первой.

              Статистическая проверка наличия корреляции. Нулевая гипотеза Н0: Выборки x и y не коррелируют. Рассмотрим центрированную и нормированную статистику Кенделла:

              Нулевая гипотеза отвергается (против альтернативы Н1 — наличие корреляции), если:

              Ниже приведены примеры вычисления корреляций Кенделла и Спирмена. Значения коэффициентов указаны над каждым изображением. Заметно, что в большинстве случаев коэффициент Спирмена больше коэффициента Кенделла. Объяснение этого эффекта приводится ниже.

              Направление линейной зависимости.

              Коэффициенты корреляции реагируют на изменение направления и зашумлённость линейной зависимости между переменными.

              Наклон линейного тренда.

              Коэффициенты корреляции реагируют на изменение направления, но не реагируют на изменение наклона тренда. На первом, четвёртом и седьмом рисунках дисперсия одной из переменных близка к нулю, поэтому не удаётся зафиксировать факт линейной зависимости.

              Корреляции Кенделла и Спирмена не отражают меры нелинейной зависимости между переменными.

              Линейная и нелинейная зависимости. На каждой из приведённых ниже иллюстраций осуществляется переход от линейной зависимости к нелинейной. Коэффициенты корреляции Кенделла и Спирмена реагируют на это одинаковым образом.

              По мере смены линейной зависимости нелинейной значения коэффициентов корреляции падают. В случае выборок из нормального распределения коэффициент корреляции Кенделла может быть использован для оценки коэффициента корреляции Пирсона по формуле:

              Выборкам x и y соответствуют последовательности рангов:

              Проведем операцию упорядочивания рангов.

              Коэффициент корреляции Кенделла и коэффициент корреляции Спирмена выражаются через ранги следующим образом:

              Заметно, что в случае с коэффициентом Спирмана инверсиям придаются дополнительные веса, таким образом коэффициент Спирмана сильнее реагирует на несогласие ранжировок, чем коэффициент Кенделла. Этот эффект проявляется в приведённых выше примерах: в большинстве из них коэффициент Спирмана больше коэффициент Кенделла.

              Утверждение. Если выборки x и y не коррелируют (выполняется гипотеза Н0), то величины Кенделла и Спирмена сильно закоррелированы. Коэффициент корреляции между ними можно вычислить по формуле:

              Коэффициент ранговой корреляции Спирмена

              Коэффициент ранговой корреляции Спирмена (Spearman rank correlation coefficient) — мера линейной связи между случайными величинами. Для оценки силы связи между величиными используются не численные значения, а соответствующие им ранги. Этот коэффициент определяет степень тесноты и направленность связи признаков. Величина коэффициента лежит в интервале от +1 до -1. Абсолютное значение характеризует тесноту связи, а знак — направленность связи между двумя признаками.

              Корреляция (Correlation) — это

              Преимущество: можно ранжировать по признакам, которые нельзя выразить численно: субъективные оценки, предпочтения и т.д. При экспертных оценках можно ранжировать оценки разных экспертов и найти их корреляции друг с другом, чтобы затем исключить из рассмотрения оценки эксперта, слабо коррелирующие с оценками других. Коэффициент корреляции рангов применяется для оценки устойчивости тенденции динамики.

              Недостатки: недостатком коэффициента корреляции рангов является то, что одинаковым разностям рангов могут соответствовать совершенно отличные разности значений (в случае количественных признаков). Недоучет размеров отклонений признаков от их средних величин занижает меру тесноты связи. Поэтому для количественных признаков корреляция рангов обладает меньшей информативностью, чем коэффициент корреляции числовых значений этих признаков.

              Свойства коэффициента ранговой корреляции Спирмена:

              1. Нормируемость. Коэффициент корреляции рангов может принимать значения от -1 до +1. Значение 1 свидетельствует о возможном наличии прямой связи, значение — 1 свидетельствует о возможном наличии обратной связи.

              Корреляция (Correlation) — это

              2. Ограниченность. Для оценки данных необходима выборка от 5 до 40 наблюдений по каждой переменной. При большом количестве одинаковых рангов по сопоставляемым переменным коэффициент дает приближенные значения. При совпадении значений вносится поправка на одинаковые ранги. В этом случае формула имеет вид:

              3. Независимость. Чтобы получить адекватный результат, необязательно наличие нормального закона распределения коррелируемых рядов.

              Коэффициент корреляции рангов используется для оценки качества связи между двумя совокупностями. Кроме этого, его статистическая значимость применяется при анализе данных на гетероскедастичность.

              При ранжировании возможно появление одинаковых рангов в каждом ряду. Одинаковые ранги называются связками. Возможно присутствие нескольких связок в одном ряду рангов. Повторяющиеся ранги для X и Y отсутствуют: количество значений переменных в X и Y — должно быть одинаково; разность рангов для пары значений X и Y.

              Повторяющиеся ранги для X и Y есть. В этом случае вводится поправка на связки в ранговых рядах. Поправка рассчитывается для каждого ряда отдельно. Поправка для каждого ряда рассчитывается с учетом всех связок в этом ряду: поправка для связок рангов в ряду X; поправка для связок рангов в ряду Y; номер связки в ряду X; количество одинаковых рангов в связке с номером j; номер связки в ряду Y; количество одинаковых рангов в связке с номером k.

              Пример решения задачи с использованием коэффициента Спирмана: На основании наблюдений за развивающимся сайтом и изменением его средневзвешенной позиции по основны м запросам в поисковой системе необходимо проверить, можно ли говорить о линейная зависимость между позицией сайта и числом посетителей.

              Исходные данные: X (число посетителей в сутки), Y (усредненная позиция сайта в поисковой системе). В таблице представлены значения признаков X и Y:

              Проранжируем каждый из элементов признаков (X и Y) в порядке возрастания значений (самому маленькому элемнту присвоим ранг 1 и т. д. до самого большого элемента последовательности, который получит ранг m). Результаты ранжирования представлены в таблице:

              Кроме рангов, для каждого элемента из наборов признаков X и Y в таблице расчитаны Di — разность рангов и D2 — квадрат разности рангов пары соответствующих элементов X и Y. Для расчета коэффициена ранговой корреляции Спирмена используется формула:

              Найдем сумму квадратов разностей рангов, сложив для этого элементы столбца. Подставим полученные значения в формулу, и найдем значение коэффициента Спирмена.

              Оценка коэффициента корреляции Спирмена. Оценим полученное нами эмпирическое значение коэффициента Спирмена, сравнив его с соответствующим критическим значением для заданного уровня значимости из таблицы критических значений коэффициента ранговой корреляции Спирмена. Для выборки с числом элементов m = 9 и уровнем значимости p = 0,05 критическое значение коэффициента Спирмена = 0,68.

              Корреляция (Correlation) — это

              Так как абсолютное значение, полученного нами коэффициента корреляции больше критического значения, взятого из таблицы, мы отклоняем гипотезу H0 об отсуттвии корреляционной зависимости между выборками и принимаем альтернативную гипотезу о статистической значимости отличия коэффициента корреляции от нуля, и наличии связи.

              Оценка коэффициента корреляции Спирмена на основании t-критерия. Произведем оценку значимости полученного нами коэффициента ранговой корреляции Спирмена, используя таблицу «Стьюдента».

              Так как коэффициент ранговой корреляции больше t-критерия мы отклоняем гипотезу H0 об отсуттвии корреляционной зависимости между выборками и принимаем альтернативную гипотезу о статистической значимости отличия коэффициента корреляции от нуля, и наличии отрицательной связи между числом посетителей сайта и его позицией в поисковой системе.

              Заметим, что для тех же исходных данных при подсчете коэффициента корреляции Пирсона в результате было получено заключение об отсутствии связи. Такой результат можно обьяснить тем, что коэффициент корреляции Пирсона подтверждает или опровергает наличие линейной зависимости. Коэффициент рангов Спирмена подтверждает присутствие монотонно-возрастающей или убывающей зависимости (не обязательно линейной). В нашем случае зависимость нелинейная, но монотонно-убывающая.

              Коэффициент корреляции знаков Фехнера

              Коэффициент Фехнера — это оценка степени согласованности направлений отклонений индивидуальных значений факторного и результативного признаков от средних значений факторного и результативного признаков. Коэффициент Фехнера наряду с такми коэффициентами, как коэффициент Спирмэна и коэффициент Кэндэла, относится к коэффициентам корреляции знаков.

              Г. Фехнер предложил очень простой способ оценки степени связи между составляющими двумерной выборки без использования уравнения регрессии. Для определения индекса Фехнера вычисляют средние Х и У, а затем для каждой пары определяют знаки отклонений. Для каждой пары возможны четыре сочетания знаков: ++; +-; -+; —.

              Очевидно, что i больше либо равно -1 и i меньше либо равно +1, и что при i больше 0 имеем положительную корреляцию, при i меньше 0 — отрицательную, при i = 0 связь в указанном смысле отсутствует. Коэффициент Фехнера изменяется в пределах -1; +1 и применяется для оценки тесноты связи качественных признаков (непараметрические методы).

              Расчет коэффициента Фехнера состоит из следующих этапов:

              1. Определяют средние значения для каждого признака (X и Y).

              2. Определяют знаки отклонения (-,+) от среднего значения каждого из признаков.

              3. Если знаки совпадают, присваивают значение А, иначе В.

              4. Считают количество А и В, вычисляя коэффициент Фехнера по формуле:

              Найдем индексы Фехнера для примера.

              Коэффициент множественной ранговой корреляции (конкордации)

              До сих пор рассматривались модели простой корреляции, т.е. корреляционной зависимости между двумя признаками Однако в практике экономического анализа часто приходится изучать явления, которые складываются под влиянием не одного, а многих различных факторов, каждый из которых в отдельности может не производить решающего влияния Совокупный же влияние факторов иногда оказывается достаточно сильным, чтобы по их изменениях можно было делать виснет овкы о величинах показателя изучаемого явления Методы измерения корреляционной связи одновременно между двумя, тремя и более корреляционными признакам создают учение о множественной корреляции.

              Корреляция (Correlation) — это

              В моделях множественной корреляции зависимая переменная рассматривается как функция нескольких (в общем случае п) независимых переменных. Множественное корреляционное уравнение устанавливает связь между исследуемыми признаками и позволяет вычислить ожидаемые значения результативного признака под влиянием включенных в анализ признаков-факторов, связанных да аниме уравнением.

              Для оценки степени тесноты связи между результативным и факторными признаками вычисляют коэффициент множественной корреляции Величина его всегда положительное число, которое находится в пределах от 0 до 1. В множественных корреляционно-регрессионных моделях коэффициент простой корреляции между результативным признаком и факторными, а также между самими факторными признаками.

              Методы корреляции произведения моментов Пирсона и линейного регрессионного анализа Гальтона были обобщены и расширены в 1897 г. Джорджем Эдни Юлом до модели множественной линейной регрессии, предполагающей использование многомерного нормального распределения. Методы множественной корреляции позволяют оценить связь между множеством непрерывных независимых переменных и одной зависимой непрерывной переменной. Коэффициент множественной корреляции обозначается через R0. Его вычисление требует решения совместной системы линейных уравнений. Число линейных уравнений равно числу независимых переменных.

              Корреляция (Correlation) — это

              Иногда необходимо исключить эффект третьей переменной, с тем чтобы определить «чистую» связь между любой парой переменных. Частный (парциальный) коэффициент корреляции выражает связь между двумя переменными при исключенном (элиминированном) влиянии еще одной или несколко других переменных. В простейшем случае частный коэффициент корреляции вычисляется как функция парных корреляций (произведений моментов) между Y, X1 и Х2.

              При небходимости можно воспользоваться услугами группы из m-экспертов, установить результирующие ранги целей, но тогда возникнет вопрос о согласованности мнений этих экспертов или конкордации. Пусть у нас имеются ранжировки 4 экспертов по отношению к 6 факторам, которые определяют эффективность некоторой системы.

              Заметим, что полная сумма рангов составляет 84, что дает в среднем по 14 на фактор. Для общего случая n факторов и m экспертов среднее значение суммы рангов для любого фактора определится выражением.

              Теперь можно оценить степень согласованности мнений экспертов по отношению к шести факторам. Для каждого из факторов наблюдается отклонение суммы рангов, указанных экспертами, от среднего значения такой суммы. Поскольку сумма этих отклонений всегда равна нулю, для их усреднения разумно использовать квадраты значений.

              В нашем случае сумма таких квадратов составит S= 64, а в общем случае эта сумма будет наибольшей только при полном совпадении мнений всех экспертов по отношению ко всем факторам:

              М. Кэндэллом предложен показатель согласованности или коэффициент конкордации, определяемый как:

              В нашем примере значение коэффициента конкордации составляет около 0,229, что при четырех экспертах и шести факторах достаточно, чтобы с вероятностью не более 0.05 считать мнения экспертов несогласованными. Дело в том, что как раз случайность ранжировок, их некоррелированность просчитывается достаточно просто. Так для нашего примера указанная вероятность соответствует сумме квадратов отклонений S = 143,3, что намного больше 64.

              Корреляция (Correlation) — это

              В заключение вопроса об особенностях метода экспертных оценок в системном анализе отметим еще два обстоятельства. В первом примере мы получили результирующие ранги 10 целей функционирования некоторой системы. Как воспользоваться этой результируюзей ранжировкой? Как перейти от ранговой шкалы целей к шкале весовых коэффициентов — в диапазоне от 0 до 1?

              Здесь обычно используются элементарные приемы нормирования. Если цель 3 имеет ранг 1, цель 8 имеет ранг 2 и т. д., а сумма рангов составляет 55, то весовой коэффициент для цели 3 будет наибольшим и сумма весов всех 10 целей составит 1. Вес цели придется определять как:

              При использовании групповой экспертной оценки можно не только выяснять мнение экспертов о показателях, необходимых для системного анализа. Очень часто в подобных ситуациях используют так называемый метод Дельфы (от легенды о дельфийском оракуле). Опрос экспертов проводят в несколько этапов, как правило — анонимно. После очередного этапа от эксперта требуется не просто ранжировка, но и ее обоснование. Эти обоснования сообщаются всем экспертам перед очередным этапом без указания авторов обоснований.

              Имеющийся опыт свидетельствует о возможностях существенно повысить представительность, обоснованность и, главное, достоверность суждений экспертов. В качестве “побочного эффекта” можно составить мнение о профессиональности каждого эксперта.

              Свойства коэффициента корреляции

              Коэффициент корреляции р для генеральной совокупности, как правило, неизвестен, поэтому он оценивается по экспериментальным данным, представляющим собой выборку объема n пар значений (Xi, Yi), полученную при совместном измерении двух признаков Х и Y. Коэффициент корреляции, определяемый по выборочным данным, называется выборочным коэффициентом корреляции (или просто коэффициентом корреляции). Его принято обозначать символом r.

              Корреляция (Correlation) — это

              Коэффициенты корреляции — удобный показатель связи, получивший широкое применение в практике. К их основным свойствам необходимо отнести следующие:

              1. Коэффициенты корреляции способны характеризовать только линейные связи, т.е. такие, которые выражаются уравнением линейной функции. При наличии нелинейной зависимости между варьирующими признаками следует использовать другие показатели связи.

              2. Значения коэффициентов корреляции — это отвлеченные числа, лежащее в пределах от -1 до +1.

              3. При независимом варьировании признаков, когда связь между ними отсутствует.

              4. При положительной, или прямой, связи, когда с увеличением значений одного признака возрастают значения другого, коэффициент корреляции приобретает положительный (+) знак и находится в пределах от 0 до +1.

              5. При отрицательной, или обратной, связи, когда с увеличением значений одного признака соответственно уменьшаются значения другого, коэффициент корреляции сопровождается отрицательным (–) знаком и находится в пределах от 0 до –1.

              6. Чем сильнее связь между признаками, тем ближе величина коэффициента корреляции к 1. Если коэффициент корреляции + — 1, то корреляционная связь переходит в функциональную, т.е. каждому значению признака Х будет соответствовать одно или несколько строго определенных значений признака Y.

              7. Только по величине коэффициентов корреляции нельзя судить о достоверности корреляционной связи между признаками. Этот параметр зависит от числа степеней свободы. Чем больше n, тем выше достоверность связи при одном и том же значении коэффициента корреляции.

              В практической деятельности, когда число коррелируемых пар признаков Х и Y невелико, то при оценке зависимости между показателями используется следующую градацию:

              — высокая степень взаимосвязи — значения коэффициента корреляции находится в пределах от 0,7 до 0,99;

              — средняя степень взаимосвязи — значения коэффициента корреляции находится в пределах от 0,5 до 0,69;

              — слабая степень взаимосвязи — значения коэффициента корреляции находится от 0,2 до 0,49.

              Корреляция (Correlation) — это

              Корреляционный анализ

              Одна из наиболее распространенных задач статистического исследования состоит в изучении связи между выборками. Обычно связь между выборками носит не функциональный, а вероятностный (или стохастический) характер. В этом случае нет строгой, однозначной зависимости между величинами. При изучении стохастических зависимостей различают корреляцию и регрессию.Корреляционный анализ состоит в определении степени связи между двумя случайными величинами X и Y. В качестве меры такой связи используется коэффициент корреляции. Коэффициент корреляции оценивается по выборке объема п связанных пар наблюдений (xi, yi) из совместной генеральной совокупности X и Y. Существует несколько типов коэффициентов корреляции, применение которых зависит от измерения (способа шкалирования) величин X и Y.

              Для оценки степени взаимосвязи величин X и Y, измеренных в количественных шкалах, используется коэффициент линейной корреляции (коэффициент Пирсона), предполагающий, что выборки X и Y распределены по нормальному закону. Корреляционный анализ измеряет степень взаимосвязи между двумя переменными — например, ценой бумаги и индикатором. Полученная величина (именуемая «коэффициент корреляции») показывает, приведут ли изменения одной переменной (например, индикатора) к изменениям другой (например, цены).

              Корреляция (Correlation) — это

              При корреляционном анализе двух переменных одна из них называется «зависимая», а другая — «независимая». Цель анализа — определить, приведут ли изменения независимой переменной (обычно это индикатор) к изменениям зависимой (обычно это цена бумаги). Данные корреляционного анализа помогают определить прогностические возможности индикаторов.

              Коэффициент корреляции может изменяться в диапазоне + — 1,0. Коэффициент +1,0 (полная положительная корреляция) означает, что изменения независимой переменной приведут к идентичным изменениям зависимой (т.е. изменение индикатора вызовет такое же изменение цены бумаги). Коэффициент 1,0 (полная отрицательная корреляция) означает, что изменения независимой переменной вызовут идентичные изменения зависимой, но в противоположном направлении. Коэффициент, равный нулю, свидетельствует об отсутствии связи между переменными, то есть изменения независимой переменной не влияют на изменения зависимой.

              Низкий коэффициент корреляции (менее + — 0,10) означает, что связь между переменными слаба или вовсе отсутствует. Высокий коэффициент корреляции (ближе к +1 или 1) показывает, что зависимая переменная (например, цена бумаги) обычно изменяется при изменении независимой (например, индикатора).

              Направление изменения зависимой переменной определяется знаком коэффициента корреляции. Если значение коэффициента положительно, то зависимая переменная изменится в том же направлении, что и независимая; если же его значение отрицательно, то зависимая переменная будет двигаться в направлении, противоположном изменению независимой.

              Корреляционный анализ имеет два основных назначения: определение прогностических возможностей индикаторов и характера взаимосвязи двух финансовых инструментов.

              В случае сравнения индикатора и цены бумаги высокий положительный коэффициент корреляции (скажем, больше +0,70) означает, что за изменением индикатора должно последовать соответствующее изменение цены. Высокая отрицательная корреляция (напр., меньше 0,70) говорит о том, что изменение индикатора обычно вызывает изменение цены в противоположном направлении. Низкий (т.е. близкий к нулю) коэффициент корреляции означает слабую взаимосвязь цены и индикатора.

              Корреляция (Correlation) — это

              Корреляционный анализ также используется для измерения взаимосвязи двух финансовых инструментов. Нередко один из них «опережает» другой, позволяя предсказать его будущую динамику. Так, коэффициент корреляции между ценой на золото и курсом доллара говорит о сильной отрицательной зависимости. Это означает, что рост курса доллара обычно предвещает падение цен на золото.

              Следующий график иллюстрирует взаимосвязь цен на кукурузу и живых свиней. Высокие значения коэффициента корреляции показывают, что эта взаимосвязь сильна (исключая короткие периоды в феврале и мае): если цены на кукурузу изменяются, цены на свиней движутся в том же направлении.

              Цель корреляционного анализа — обеспечить получение некоторой информации об одной переменной с помощью другой переменной. В случаях, когда возможно достижение цели, говорят, что переменные коррелируют. В самом общем виде принятие гипотезы о наличии корреляции означает что изменение значения переменной X, произойдет одновременно с пропорциональным изменением значения Y.

              Корреляционная связь не предполагает причинной зависимости между переменными. Корреляционный анализ может использоваться для определения тесноты и направления связи и в причинных моделях. Инструментами корреляционного анализа являются разнообразные меры связи. Выбор мер (коэффициентов) связи зависит от способов измерения переменных и характера связи между ними.

              Для количественных, порядковых и дихотомических переменных используются понятия прямой и обратной связи. Связь между количественными и/или порядковыми переменными является прямой, если значения двух переменных одновременно возрастают или убывают; обратной — если возрастание значений одной переменной сопровождается убыванием значений второй.

              Для дихотомических переменных связь является прямой, если измеряемые ими свойства объектов чаще встречаются или не встречаются одновременно, чем порознь; обратной — если соответствующие свойства чаще встречаются порознь.

              Для номинальных переменных, за исключением дихотомических, понятия прямой и обратной связи не определены, связь между ними рассматривается как ненаправленная.

              Отдельную методологическую проблему представляет так называемая «ложная корреляционная зависимость», проявляющаяся в корреляционной связи (иногда достаточно сильной) между переменными, которые заведомо не могут взаимно обусловливать друг друга. Причиной обычно является наличие некого неучтенного в анализе фактора, который влияет на каждую из исследуемых переменных. Например,корреляция сорта губной помады с политическими убеждениями женщины объясняется ее общественным положением и уровнем благосостояния. Ложные корреляции, так же, как вызывающие их факторы, могут быть выявлены только в результате глубокого теоретического анализа структуры связей между переменными. Для их устранения применяется аппарат коэффициентов частной корреляции.

              Ограничения корреляционного анализа

              Поскольку корреляционная связь является статистической, первым условием возможности ее изучения является общее условие всякого статистического исследования: наличие данных по достаточно большой совокупности явлений. По отдельным явлениям можно получить совершенно превратное представление о связи признаков, ибо в каждом отдельном явлении значения признаков кроме закономерной составляющей имеют случайное отклонение (вариацию). Например, сравнивая два хозяйства, одно из которых имеет лучшее качество почв, по уровню урожайности, можно обнаружить, что урожайность выше в хозяйстве с худшими почвами. Ведь урожайность зависит от сотен факторов и при том же самом качестве почв может быть и выше, и ниже. Но если сравнивать большое число хозяйств с лучшими почвами и большое число — с худшими, то средняя урожайность в первой группе окажется выше и станет возможным измерить достаточно точно параметры корреляционной связи.

              Какое именно число явлений достаточно для анализа корреляционной и вообще статистической связи, зависит от цели анализа, требуемой точности и надежности параметров связи, от числа факторов, корреляция с которыми изучается. Обычно считают, что число наблюдений должно быть не менее чем в 5-6, а лучше — не менее чем в 10 раз больше числа факторов. Еще лучше, если число наблюдений в несколько десятков или в сотни раз больше числа факторов, тогда закон больших чисел, действуя в полную силу, обеспечивает эффективное взаимопогашение случайных отклонений от закономерного характера связи признаков.

              Вторым условием закономерного проявления корреляционной связи служит условие, обеспечивающее надежное выражение закономерности в средней величине. Кроме уже указанного большого числа единиц совокупности для этого необходима достаточная качественная однородность совокупности. Нарушение этого условия можег извратить параметры корреляции. Например, в массе зерновых хозяйств уровень продукции с гектара растет по мере концентрации площадей, т.е. он выше в крупных хозяйствах. В массе овощных и овоще-молочных хозяйств (пригородный тип) наблюдается та же прямая связь уровня продукции с размером хозяйства. Но если соединить в общую неоднородную совокупность те и другие хозяйства, то связь уровня продукции с размером площади пашни (или посевной площади) получится обратной. Причина в том, что овощные и овоще-молочные хозяйства, имея меньшую площадь, чем зерновые, производят больше продукции с гектара ввиду большей интенсивности производства в данных отраслях, чем в производстве зерна.

              Иногда как условие корреляционного анализа выдвигают необходимость подчинения распределения совокупности по результативному и факторным признакам нормальному закону распределения вероятностей. Это условие связано с применением метода наименьших квадратов при расчете параметров корреляции: только при нормальном распределении метод наименьших квадратов дает оценку параметров, отвечающую принципам максимального правдоподобия. На практике эта. предпосылка чаще всего выполняется приближенно, но и тогда метод наименьших квадратов дает неплохие результаты.

              Корреляция (Correlation) — это

              Однако при значительном отклонении распределений признаков от нормального закона нельзя оценивать надежность выборочного коэффициента корреляции, используя параметры нормального распределения вероятностей или распределения Стьюдента.

              Еще одним спорным вопросом является допустимость применения корреляционного анализа к функционально связанным признакам. Можно ли, например, построить уравнение корреляционной зависимости размеров выручки от продажи картофеля, от объема продажи и цены? Ведь произведение объема продажи и цены равно выручке в каждом отдельном случае. Как правило, к таким жестко детерминированным связям применяют только индексный метод анализа. Однако на этот вопрос можно взглянуть и с другой точки зрения. При индексном анализе выручки предполагается, что количество проданного картофеля и его цена независимы друг от друга, потому-то и допустима абстракция от изменения одного фактора при измерении влияния другого, как это принято в индексном методе. В реальности количество и цена не являются вполне независимыми друг от друга.

              Корреляционно-регрессионный анализ учитывает межфакторные связи, следовательно, дает нам более полное измерение роли каждого фактора: прямое, непосредственное его влияние на результативный признак; косвенное влияние фактора через его влияние на другие факторы; влияние всех факторов на результативный признак. Если связь между факторами несущественна, индексным анализом можно ограничиться. В противном случае его полезно дополнить корреляционно-регрессионным измерением влияния факторов, даже если они функционально связаны с результативным признаком.

              Корреляция (Correlation) — это

              Ограничения корреляционного анализа:

              1. Применение возможно при наличии достаточного количества наблюдений для изучения. На практике считается, что число наблюдений должно быть не менее, чем в 5-6 раз превышать число факторов (также встречается рекомендация использовать пропорцию не менее, чем в 10 раз превышающую количество факторов). В случае, если число наблюдений превышает количество факторов в десятки раз, в действие вступает закон больших чисел, который обеспечивает взаимопогашение случайных колебаний.

              2. Необходимо, чтобы совокупность значений всех факторных и результативного признаков подчинялась многомерному нормальному распределению. В случае, если объём совокупности недостаточен для проведения формального тестирования на нормальность распределения, то закон распределения определяется визуально на основе корреляционного поля. Если в расположении точек на этом поле наблюдается линейная тенденция, то можно предположить, что совокупность исходных данных подчиняется нормальному закону распределения.

              3. Исходная совокупность значений должна быть качественно однородной.

              4. Сам по себе факт корреляционной зависимости не даёт основания утверждать, что одна из переменных предшествует или является причиной изменений, или то, что переменные вообще причинно связаны между собой, а не наблюдается действие третьего фактора.

              Задачи корреляционного анализа

              В соответствии с сущностью корреляционной связи ее изучение имеет две цели: измерение параметров уравнения, выражающего связь средних значений зависимой переменной со значениями независимой переменной (зависимость средних величин результативного признака от значений одного или нескольких факторных признаков); измерение тесноты связи двух (или большего числа) признаков между собой.

              Корреляция (Correlation) — это

              Вторая задача специфична для статистических связей, а первая разработана для функциональных связей и является общей. Основным методом решения задачи нахождения параметров уравнения связи является метод наименьших квадратов (МНК), разработанный К. Ф. Гауссом (1777-1855). Он состоит в минимизации суммы квадратов отклонений фактически измеренных значений зависимой переменной у от ее значений, вычисленных по уравнению связи с факторным признаком (многими признаками) х.

              Для измерения тесноты связи применяется несколько показателей. При парной связи теснота связи измеряется прежде всего корреляционным отношением, которое обозначается греческой буквой п. Квадрат корреляционного отношения — это отношение межгрупповой дисперсии результативного признака, которая выражает влияние различий группировочного факторного признака на среднюю величину результативного признака, к общей дисперсии результативного признака, выражающей влияние на него всех причин и условий. Квадрат корреляционного отношения называется коэффициентом детерминации:

              Формула применяется при расчете показателя тесноты связи по аналитической группировке. При вычислении корреляционного отношения по уравнению связи (уравнению парной или множественной регрессии) применяется формула:

              Сумма квадратов в числителе — это объясненная связью с фактором х (факторами) дисперсия результативного признака у. Она вычисляется по индивидуальным данным, полученным для каждой единицы совокупности на основе уравнения регрессии.

              Если уравнение выбрано неверно или сделана ошибка при расчете его параметров, то сумма квадратов в числителе может оказаться большей, чем в знаменателе, и отношение утратит тот смысл, который оно должно иметь, а именно какова доля общей вариации результативного признака, объясняемая на основе выбранного уравнения связи его с факторным признаком (признаками). Чтобы избежать ошибочного результата, лучше вычислять корреляционное отношение по другой формуле, не столь наглядно выявляющей сущность показателя, но зато полностью гарантирующей от возможного искажения:

              В числителе формулы стоит сумма квадратов отклонений фактических значений признака у от его индивидуальных расчетных значений, т. е. доля вариации этого признака, не объясняемая за счет входящих в уравнение связи признаков-факторов. Эта сумма не может стать равной нулю, если связь не является функциональной. При неверной формуле уравнения связи или ошибке в расчетах возрастают расхождения фактических и расчетных значений, и корреляционное отношение снижается, как логически и должно быть.

              В основе перехода от формулы к формуле лежит известное правило разложения сумм квадратов отклонений при группировке совокупности:

              При расчете n не по группировке, а по уравнению корреляционной связи (уравнению регрессии) мы используем формулу. В этом случае правило разложения суммы квадратов отклонений результативного признака записывается как:

              Важнейшее положение, которое следует теперь усвоить любому, желающему правильно применять метод корреляционно-регрессионного анализа, состоит в интерпретации формул. Это положение гласит: Уравнение корреляционной связи измеряет зависимость между вариацией результативного признака и вариацией факторного признака (признаков). Меры тесноты связи измеряют долю вариации результативного признака, которая связана корреляционно с вариацией факторного признака (признаков).

              Корреляция (Correlation) — это

              Интерпретировать корреляционные показатели строго следует лишь в терминах вариации (различий в пространстве) отклонений от средней величины. Если же задача исследования состоит в измерении связи не между вариацией двух признаков в совокупности, а между изменениями признаков объекта во времени, то метод корреляционно-регрессионного анализа требует значительного изменения.

              Из вышеприведенного положения об интерпретации показателей корреляции следует, что нельзя трактовать корреляцию признаков как связь их уровней. Это ясно хотя бы из следующего примера. Если бы все крестьяне области внесли под картофель одинаковую дозу удобрений, то вариация этой дозы была бы равна нулю, а следовательно, она абсолютно не могла бы влиять на вариацию урожайности картофеля. Параметры корреляции дозы удобрений с урожайностью будут тогда строго равны нулю. Но ведь и в этом случае уровень урожайности зависел бы от дозы удобрений — он был бы выше, чем без удобрений.

              Итак, строго говоря, метод корреляционно-регрессионного анализа не может объяснить роли факторных признаков в создании результативного признака. Это очень серьезное ограничение метода, о котором не следует забывать.

              Следующий общий вопрос — это уже рассмотренный в разделе о группировке вопрос о «чистоте» измерения влияния каждого отдельного факторного признака. Как отмечалось в главе 6, группировка совокупности по одному факторному признаку может отразить влияние именно данного фактора на результативный признак при условии, что все другие факторы не связаны с изучаемым, а случайные отклонения и ошибки взаимопогасились в большой совокупности. Если же изучаемый фактор связан с другими факторами, влияющими на результативный признак, будет получена не «чистая» характеристика влияния только одного фактора, а сложный комплекс, состоящий как из непосредственного влияния фактора, так и из его косвенных влияний, через его связь с другими факторами и их влияние на результативный признак. Данное положение полностью относится и к парной корреляционной связи.

              Однако коренное отличие метода корреляционно-регрессионного анализа от аналитической группировки состоит в том, что корреляционно-регрессионный анализ позволяет разделить влияние комплекса факторных признаков, анализировать различные стороны сложной системы взаимосвязей. Если метод комбинированной аналитической группировки, как правило, не дает возможность анализировать более 3 факторов, то корреляционный метод при объеме совокупности около ста единиц позволяет вести анализ системы с 8-10 факторами и разделить их влияние.

              Наконец, развивающиеся на базе корреляционно-регрессионного анализа многомерные методы (метод главных компонент, факторный анализ) позволяют синтезировать влияние признаков (первичных факторов), выделяя из них непосредственно не учитываемые глубинные факторы (компоненты). Например, изучая корреляцию ряда признаков интенсификации сельскохозяйственного производства, таких, как фондообеспеченность, издержки труда на единицу площади, энергообеспеченность, внесение удобрений на единицу площади, плотность поголовья скота, можно синтезировать общую часть их влияния на уровень продукции с единицы площади или на эффективность труда, получив обобщенный фактор «интенсификация производства», непосредственно не измеримый, не отражаемый единым показателем.

              Правильное применение и интерпретация результатов корреляционно-регрессионного анализа возможны лишь при понимании всех специфических черт, достоинств и ограничений метода. Поэтому нужно рекомендовать вернуться к данному разделу заново после изучения остальных разделов данной главы и после приобретения некоторой практики применения метода к решению различных задач.

              Необходимо сказать и о других задачах применения корреляционно-регрессионного метода, имеющих не формально математический, а содержательный характер:

              1. Задача выделения важнейших факторов, влияющих на результативный признак (т.е. на вариацию его значений в совокупности). Эта задача решается в основном на базе мер тесноты связи факторов с результативным признаком.

              2. Задача оценки хозяйственной деятельности по эффективности использования имеющихся факторов производства. Эта задача решается путем расчета для каждой единицы совокупности тех величин результативного признака, которые были бы получены при средней по совокупности эффективности использования факторов и сравнения их с фактическими результатами производства.

              3. Задача прогнозирования возможных значений результативного признака при задаваемых значениях факторных признаков. Такая задача решается путем подстановки ожидаемых, или планируемых, или возможных значений факторных признаков в уравнение связи и вычисления ожидаемых значений результативного признака.

              Корреляция (Correlation) — это

              Приходится решать и обратную задачу: вычисление необходимых значений факторных признаков для обеспечения планового или желаемого значения результативного признака в среднем по совокупности. Эта задача обычно не имеет единственного решения в рамках данного метода и должна дополняться постановкой и решением оптимизационной задачи на нахождение наилучшего из возможных вариантов ее решения (например, варианта, позволяющего достичь требуемого результата с минимальными затратами).

              4. Задача подготовки данных, необходимых в качестве исходных для решения оптимизационных задач. Например, для нахождения оптимальной структуры производства в районе на перспективу исходная информация должна включать показатели производительности на предприятиях разных отраслей и форм собственности. В свою очередь, эти показатели могут быть получены на основе корреляционно-регрессионной модели либо на основании тренда динамического ряда (а тренд — это тоже уравнение регрессии).

              При решении каждой из названных задач нужно учитывать особенности и ограничения корреляционно-регрессионного метода. Всякий раз необходимо специально обосновать возможность причинной интерпретации уравнения как объясняющего связь между вариацией фактора и результата. Трудно обеспечить раздельную оценку влияния каждого из факторов. В этом отношении корреляционные методы глубоко противоречивы. С одной стороны, их идеал — измерение чистого влияния каждого фактора. С другой стороны, такое измерение возможно при отсутствии связи между факторами и случайной вариации признаков. А тогда связь является функциональной, и корреляционные методы анализа излишни. В реальных системах связь всегда имеет статистический характер, и тогда идеал методов корреляции становится недостижимым. Но это не значит, что эти методы не нужны.

              Данное противоречие означает попросту недостижимость абсолютной истины в познании реальных связей. Приближенный характер любых результатов корреляционно-регрессионного анализа не является поводом для отрицания их полезности. Всякая научная истина — относительна. Забыть об этом и абсолютизировать параметры регрессионных уравнений, меры корреляции было бы ошибкой, так же как и отказаться от использования этих мер.

              Область применения корреляционного анализа

              Данный метод обработки статистических данных весьма популярен в экономике и социальных науках (в частности в психологии и социологии), хотя сфера применения коэффициентов корреляции обширна: контроль качества промышленной продукции, металловедение, агрохимия, гидробиология, биометрия и прочие. В различных прикладных отраслях приняты разные границы интервалов для оценки тесноты и значимости связи. Популярность метода обусловлена двумя моментами: коэффициенты корреляции относительно просты в подсчете, их применение не требует специальной математической подготовки. В сочетании с простотой интерпретации, простота применения коэффициента привела к его широкому распространению в сфере анализа статистических данных.

              Корреляционно-регрессионной моделью системы взаимосвязанных признаков является такое уравнение регрессии, которое включает основные факторы, влияющие на вариацию результативного признака, обладает высоким (не ниже 0,5) коэффициентом детерминации и коэффициентами регрессии, интерпретируемыми, в соответствии с теоретическим знанием о природе связей в изучаемой системе.

              Приведенное определение КРМ включает достаточно строгие условия: далеко не всякое уравнение регрессии можно считать моделью. В частности, полученное выше по 16 хозяйствам уравнение не отвечает последнему требованию из-за противоречащего экономике сельского хозяйства знака при факторе х2 — доля пашни. Однако в учебных целях используем его как модель.

              Теория и практика выработали ряд рекомендаций для построения корреляционно-регрессионной модели:

              1. Признаки-факторы должны находиться в причинной связи с результативным признаком (следствием). Поэтому, недопустимо, например, в модель исходной стоимости у вводить в качестве одного из факторов хj коэффициент рентабельности, хотя включение такого «фактора» значительно повышает коэффициент детерминации.

              2. Признаки-факторы не должны быть составными частями результативного признака или его функциями, о чем уже сказано ранее.

              3. Признаки-факторы не должны дублировать друг друга, т. е. быть коллинеарными (с коэффициентом корреляции более 0,8). Так, не следует в модель эффективности труда включать и энерговооруженность рабочих, и их фондовооруженность, так как эти факторы тесно связаны друг с другом в большинстве объектов.

              4. Не следует включать в модель факторы разных уровней иерархии, т. е. фактор ближайшего порядка и его субфакторы. Например, в моделях начальной стоимости зерна не следует включать и урожайность зерновых культур, и дозу удобрений под них или расхода на обработку гектара, показатели качества семян, плодородия почвы, т. е. субфакторы самой урожайности.

              5. Желательно, чтобы между результативным признаком и факторами соблюдалось единство единицы совокупности, к которой они отнесены. Например, если у — валовой доход предприятия, то и все факторы должны относиться к предприятию: стоимость производственных фондов, уровень специализации, численность работников и т. д. Если же у — средняя зарплата рабочего на предприятии, то факторы должны относиться к рабочему: разряд или классность, стаж работы, возраст, уровень образования, энерговооруженность и т. д. Правило это не категорическое, в модель зарплаты рабочего можно включить, например и уровень специализации предприятия.

              6. Математическая форма уравнения регрессии должна соответствовать логике связи факторов с результатом в реальном объекте. Например, такие факторы урожайности, как дозы разных удобрений, уровень плодородия, число прополок и т. п., создают прибавки величины урожайности, мало зависящие друг от друга; урожайность может существовать и без любого из этих факторов. Такому характеру связей отвечает аддетивное уравнение регрессии.

              Корреляция (Correlation) — это

              Наоборот, если у — объем валовой продукции завода, х1 — число работников, х2 — стоимость основных производственных фондов, х3 — издержки на энергию, топливо, сырье, материалы, то результат без любого из факторов не существует, поэтому большинство экономистов-статистиков строят КРМ (называемую производственной функцией, что весьма не удачно терминологически) в мультипликативной форме.

              7. Принцип простоты: предпочтительнее модель с меньшим числом факторов при том же коэффициенте детерминации или даже при несущественно меньшем коэффициенте. Для анализа степени эффективности управления производством можно использовать сравнение единиц совокупности по показателям отклонений результативного признака от средней величины и от значения, расчитанного по уравнению регрессии.

              Первое слагаемое в правой части равенства — это отклонение, которое возникает за счет отличия индивидуальных значений факторов у данной единицы совокупности от их средних значений по совокупности. Его можно назвать эффектом факторообеспеченности. Второе слагаемое — отклонение, которое возникает за счет не входящих в модель факторов и отличия индивидуальной эффективности факторов по данной единице совокупности от средней эффективности факторов в совокупности, измеряемой коэффициентами условно-чистой регрессии. Его можно назвать эффектом фа-тороотдачи.

              Корреляция (Correlation) — это

              Рассмотрим пример расчета и анализа отклонений по ранее построенной модели уровня валового дохода в 16 хозяйствах. Знаки тех и других отклонений 8 раз совпадают и 8 раз не совпадают. Коэффициент корреляции рангов отклонений двух видов составил 0,156. Это означает, что связь вариации факторообеспеченности с вариацией фактороотдачи слабая, несущественная.

              Обратим внимание на хозяйство 15 с высокой факторообеспеченностью (15-е место) и самой худшей фактороотдачей (1-й ранг), из-за которой хозяйство недополучило по 122 руб. Дохода с 1 га. Напротив, хозяйство 5 имеет факторообеспеченность ниже средней, но благодаря более эффективному использованию факторов получило на 125 руб. Дохода с 1 га больше, чем было бы получено при средней по совокупности эффективности факторов. Более высокая эффективность фактора х1 (расхода труда) может означать более высокую квалификацию работников, лучшую заинтересованность работников в качестве выполняемой работы. Более высокая эффективность фактора х3 с точки зрения доходности может состоять в высоком качестве молока (жирности, охлажденности), ввиду которого оно реализовано по более высоким ценам. Коэффициент регрессии при х2, как уже отмечено, экономически не обоснован.

              Использование регрессионной модели для прогнозирования состоит в подстановке в уравнение регрессии ожидаемых значений факторных признаков для расчета точечного прогноза результативного признака или (и) его доверительного интервала с заданной вероятностью. Сформулированные там же ограничения прогнозирования по уравнению регрессии сохраняют свое значение и для многофакторных моделей. Кроме того, необходимо соблюдать системность между подставляемыми в модель значениями факторных признаков.

              Формулы для расчета средних ошибок оценки положения гиперплоскости регрессии в заданной многомерной точке и для индивидуальной величины результативного признака весьма сложны, требуют применения матричной алгебры и здесь не рассматриваются. Средняя ошибка оценки значения результативного признака, рассчитанная по программе ПЭВМ «Microstat», равна 79,2 руб. на 1 га. Это лишь среднее квадратическое отклонение фактических значений дохода от расчетных по уравнению, не учитывающее ошибки положения самой гиперплоскости регрессии при экстраполяции значений факторных признаков. Поэтому ограничимся точечными прогнозами в нескольких вариантах.

              Для сравнения прогнозов с базисным уровнем средних по совокупности значений признаков введена первая строка таблицы. Краткосрочный прогноз рассчитан на малые изменения факторов за короткое время и снижение трудообеспеченности.

              Результат неблагоприятен, доход снижается. Долгосрочный прогноз А — «осторожный», он предполагает весьма умеренный прогресс факторов и соответственно небольшое увеличение дохода. Вариант Б — «оптимистический», рассчитан на существенное изменение факторов. Вариант 5 построен по способу, которым Агафья Тихоновна в комедии Н. В. Гоголя «Женитьба» мысленно конструирует портрет «идеального жениха»: нос взять от одного претендента, подбородок от другого, рост от третьего, характер от четвертого. вот если бы соединить все нравящиеся ей качества в одном человеке, она бы не колеблясь вышла замуж. Так и при прогнозировании мы объединяем лучшие (с точки зрения модели дохода) наблюдаемые значения факторов: берем значение x1 от хозяйства 10, значение x2 от хозяйства 2, значение х3 от хозяйства 16. Все значения факторов уже существуют реально в изучаемой совокупности, они не «ожидаемые», не «взятые с потолка», это хорошо. Однако могут ли эти значения факторов сочетаться в одном предприятии, системны ли эти значения? Решение данного спорного вопроса выходит за рамки статистики, оно требует конкретных знаний об объекте прогнозирования.

              Практическое применение корреляции

              Начнем с самого понимания «корреляции», что это вообще, и почему лично я так много внимания этому уделяю. Корреляция, если простыми словами, — это взаимосвязь двух или более событий, т.е. когда происходит одно, то вероятно (статистически подтверждено) и другое. Когда-то корреляции на рынке были невыраженными в моменте, они были растянуты во времени. Вот, к примеру, как рассуждают экономисты/Analysti: «Если индекс доллара упадет, цена на нефть должна расти…» или «Если индекс SNP упадет, цена на золото должна вырасти или наоборот)))…», ну это как бы простые причинно-следственные связи. Однако совершенно очевидно, что если все так просто, то все бы с легкостью зарабатывали, чего, как мы все прекрасно знаем, не происходит. Пример самой жесткой корреляции — это пары типа евро/доллар. Они намертво связаны между собой. Малейшее изменение цены одного приводит к мгновенному изменению цены другого. Тут, понятно, корреляция обратная, и речь идет о торгуемых инструментах, например, на СМЕ. И данная корреляция действительна в обе стороны. Есть же, например, бумаги, которые сами «ничего не решают», но есть у них «старший», который и скажет, куда им «идти». А есть ситуации, в которых таких «старших» два и более, вот тут совсем все интересно становится.

              Корреляция (Correlation) — это

              Когда речь заходит о корреляциях, в том смысле, в каком я их понимаю, неизбежно возникает вопрос: «а кто главный (ведущий)?». Для этого введем понятие «Поводырь» — это будет любой торгуемый инструмент, изменение цены которого приведет к какой-либо реакции того, за которым мы наблюдаем (торгуем).

              Основные поводыри для Американского фондового рынка следующие (в порядке убывания силы глобального влияния):

              1. Фьючерсный контракт на индекс SNP 500 — главный поводырь, самый влиятельный, нет ни одного ликвидного инструмента, на который бы не оказало влияние изменение цены фьючерсного контракта хотя бы на тик, реакция есть всегда. Вопрос о первичности (кто за кем «ходит»), индекс или фьючерсный контракт, всегда рождает много споров, но нас, спекулянтов, скальперов, волнует только одно — кто из них быстрее. Я могу ответственно заявить, что фьючерсный контракт — быстрее, изменчивее (в разы) и главнее в данном контексте.

              2. Фьючерс на нефть марки Light Sweet — углеводороды, что тут еще сказать. Сильное влияние оказывает на некоторые сектора, на отдельные индустрии, связанные с нефтедобычей и нефтепереработкой, а также на те отрасли, где существенная статья издержек — топливо и ГСМ, например авиакомпании. Сам актив несколько зависим от Индекса доллара.

              3. Фьючерсный контракт на золото (и другие драг металлы) — Au рулит по-прежнему, ибо мировое «золотое плечо» уже вылезло за все допустимые рамки, не дам источник, но цитату приведу: «В мире обещания продать золото, больше в 100 раз, чем самого золота», как-то так. Т.е. это и мерило ценности некоторых валют, и надежный (однако!) для многих актив, и инструмент хеджирования рисков и еще много чего полезного делает. Также как и нефть, оказывает серьезное влияние на компании, занимающиеся золотодобычей, переработкой, реализацией и прочим. Сам по себе поводырь зависим (в моменте) от Индекса доллара.

              4. Индекс доллара — с появлением евро все сильнее стал подвержен колебаниям, связанным с проблемами в Еврозоне, также изменчив за счет спекулятивных действий в торгуемой валютной паре евро/доллар. Сам зависим от макроэк. статистики, стоимости облигаций (и наоборот тоже, тут уже сложный аналитический расклад, который данной статьи никак не касается, тем более, я не аналитик и тем более, не экономист, а спекулянт. Оказывает влияние на многие товарные фьючерсные контракты, расчет по которым ведется в американских долларах.

              Корреляция (Correlation) — это

              Поводырем вторичным (а иногда и первичным) может также являться акция, которая в данный момент самая сильная/слабая в секторе/индустрии, которая сама по себе является более весомой в индексе из всего сектора. Например, если $C (Citigroup) измениться резко в цене на полпроцента, это мгновенно скажется на остальных акциях, связанных с банковской деятельностью и с финансами, не так сильно отразиться на $JPM и $BAC, но точно «дернет» $BBT и $PNC, к примеру, а уж $FAZ и $FAS отреагируют как следует, по взрослому, с резким изменением котировок и объемом. А вот обратное не будет иметь такого влияния. Если $PNC или какой-нибудь банк Испании или Ирландии не обрушиться на пару процентов, то никто из «толстых» не заметит, однако по цепочке может привести к некоей корректировке на графике. Скажем так, $PNC также входит в состав портфеля, торгуемого в виде ETF $FAZ ($FAS), так вот сильное его ($PNC) изменение приведет к неминуемому (но небольшому) изменению цены индекса, что, закономерно, приведет к корректировке даже $C и $BAC, первого на несколько центов, а второго, возможно, ни на сколько, разве стакан уплотниться в «сильную» сторону. Это один из вариантов, комбинаций может быть очень много. На графике видно, как акции вторичные стоят в рэйндже, пока сильнейшие представители сектора «смотрят» в разные стороны, и как послушно они «идут» за всеми, если направление сильных совпадает:

              На графике изображены: SPY — SPDR S&P 500 (белая линия), C — Citigroup, Inc., JPM — JP Morgan and Co., BAC — Bank of America Corp Corporation, GS — The Goldman Sachs Group, Inc., BBT — BB&T Corporation, PNC — PNC Financial Services Group Inc.

              Корреляция (Correlation) — это

              Теперь давайте рассмотрим какой-нибудь самый необычный пример. Вот Авиакомпании. Например $UAL или $DAL или $LCC, не входят в состав индекса SNP 500 и тем более DJIA, однако довольно объемны, имеют высокую капитализацию, в целом привязаны к рынку, как таковому, но главное — зависят от цен на топливо. И не нужно рассказывать, что у них все поставки фьючерсные, с фиксированной ценой на пару лет вперед и прочее, это все так, но откройте их график минутный и понаблюдайте, что происходит, когда нефть очень резко изменяется в цене. А теперь добавьте сюда индекс доллара, который влияет на них самих, т.к. Цены их услуг — они в долларах и сама нефть зависит от него (доллара), ну и SNP 500, который частенько идет в противоход нефти… Вот их (акции авиакомпаний) разрывает в разные стороны. А еще помню день был, когда у $LCC отчет случился и нефть с рынком в разные стороны… Вот остальных трепало! График выглядел интересно. Вот пример за эту неделю, $LCC валится на растущей черного золота и растущем фьючерсе, и отрастает на падающей черного золота (тикер $USO):

              На графике изображены: SPY — SPDR S&P 500 (белая линия), USO — United States Oil, UAL — United Continental Holdings, Inc., LCC — US Airways Group, Inc., DAL — Delta Air Lines Inc.

              Также, для дальнейшего понимания написанного мною, потребуется ввести еще один термин — «Драйвер», под которым понимается некое событие, которое сильно влияет на поведение торгуемого актива, либо, что немаловажно, поводыря, за которым мы также наблюдаем, это может быть новость в компании, отчет, понижение/повышение рейтинга или новость, касающаяся сектора в целом, макроэк. статистика, изменение ставки вложения инвистиций и другие. Т.е. драйверы глобальные влияют на фьючерсные контракты (поводыри, описанные выше), а те, в свою очередь, на торгуемые инструменты и т.д.

              Теперь вопрос: почему акции так одинаково ходят и кто за всем этим стоит? Да все, особенно скальперы, роботы-скальперы, люди-скальперы. Роботы-арбитражеры в первую очередь, а также алгоритмы, котирующие акцию (читай маркетмейеры). Ведь иначе невозможно было бы такую массу акций заставить двигаться более менее одинаково, речь, понятно, внутри дня. Потому что, если мы взглянем на большие таймфреймы, то выясниться, что многие сектора живут своей отдельной жизнью. Вот например, график месячный, с 2000 года:

              На нем изображены: XLK — Technology Select Sector SPDR, XLF — Financial Select Sector SPDR, XLP — customer Staples Select Sector SPDR, XLE — energy Select Sector SPDR, XLV — Health Care Select Sector SPDR, XLI — Industrial Select Sector SPDR, XLB — Materials Select Sector SPDR, XLU — Utilities Select Sector SPDR, XLY — customer Discret Select Sector SPDR, SPY — SPDR S&P 500 (белая линия).

              Ютилитис какие слабенькие. Интересно, они рванут вверх, за ростом фьючерсного контракта или на малейшем его откате шлёпнутся еще ниже? Разброс относительно $SPY приличный. А вот, что на меньших масштабах времени, дневка, за 2022 год:

              Действующие лица те же. В общем есть некое понимание, что графики похожи, но одни сильнее рынка в целом, а другие слабее, в абсолютном выражении, при расчете на начало года. Это все глобально, на год, а вот на месяц:

              Действующие лица те же. Меня же в торговле интересует арбитраж внутридневной, график — от пятиминутного до минутного:

              Или, например, технологический сектор в пятницу (14.09.2022), смотрите, как на откатах фьючерсного контракта вниз они «валяться» и «стоят» на его росте, между прочим — это и есть входы в шорт:

              На графике изображены: SPY — SPDR S&P 500 (белая линия), T — AT&T, Inc., VZ — Verizon Communications Inc., XLK — Technology Select Sector SPDR.

              Это, что касательно фьючерсного контракта SNP 500 (на графиках, для моего удобства показан не сам фьючерсный контракт, а ETF на индекс SNP 500, учитывая, что график — линия, различий нет совсем). А вот пример акций нефтяной индустрии, в сравнении с черным золотом:

              На графике изображены: USO — United States Oil, XOM — Exxon Mobil, SLB — Schlumberger Limited, CVX — Chevron. Или, например, «золотые» акции, в сравнении, понятно, с золотом:

              На графике изображены: GLD — SPDR gold Shares, NEM — Newmont mining industry Corp., KGC — Kinross gold Corporation, ABX — Barrick gold Corporation.

              Однако, график — одно, а стакан с лентой (LEVEL II + Time & sales) — совсем другое дело (кстати, именно это и позволяет торговать $SPY, опираясь на фьючерсный контракт). Показать в картинках, что происходит и какая реакция — сложно, потому распишу немного словами. Что можем видеть на ведомых, если на ведущих есть большое движение? В первую очередь — изменение котировки без сделок, оно и понятно, акции скоррелированы, а торговать-то некому, ибо акции не первого эшелона, но машинки-котировщики будут исправно двигать биды с оферами, в след за «старшим» братом, держа при этом некий спред, обычно больше 3-4 ц. Если же движение общее, не только на сильных акциях, а на всем рынке в целом, то может произойти сильное движение, с объемом, и с еще большим расширением спреда в противоположную от него (движения) сторону. Например, нефть ($USO) улетела вверх на полпроцента за секунду, в $SLB будет расширен спред в сторону оферов (ASK), чтобы продать повыше, а потом закрыться пониже, поднимая биды (BID). Это один из десятков сценариев, понятно, что всегда есть вариации, но уловить общее можно, если тщательно понаблюдать и проанализировать поведение акций и их поводырей.

              Корреляция (Correlation) — это

              Стиль торговли таким образом называется «арбитраж», торгуется, как правило, минимум два инструмента, причем часто в разные стороны, но можно торговать один, рассматривая другие инструменты, как поводырей. Стиль сегодня очень роботизирован, но и для «мануальных скальперов» еще есть место.

              Сложим все варианты арбитража в одну табличку и определим четыре варианта действий (простым языком, не пинайте, но так понятно всем будет): что отросло и главное — продавать, а что недоросло — покупать; что упало и главное — покупать, а что недоупало — продавать; что отросло и главное — не трогать, а что недоросло — продавать; что упало и главное — не трогать, а что недоупало — покупать.

              Имея ввиду торговлю одного инструмента, чаще поступают так, торгуя по тренду сектора (индустрии): что не главное и отросло сильно — продавать, в случае, когда главное — «стоит и смотрит» вниз (было на вебинаре, кто помнит, $TCK); что не главное и упало сильно — покупать, в случае, когда главное — «стоит и смотрит» вверх.

              Еще более кратко сам процесс можно описать так: определяем глобально (по секторам), кто сильный, кто слабый — по дневке; смотрим внутри сектора (на дневках) между акциями тоже самое; смотрим внутри дня на акции (по тренду сектора), опираясь на фьючерсный контракт (+ другие поводыри).

              Корреляция (Correlation) — это

              Теперь, как определить «главного» в секторе/индустрии. Те, кто первый в столбце, те и рулят, как правило. НО. В случае, если нет глобальных новостей по сектору или если нет отчетов у разных акций из этого сектора. Т.е. их главенство имеет место быть в самый скучный понедельник, а не в день статистики, газовых запасов, безработицы да еще с отчетом старших акций.

              Корреляция валютных пар на Форексе

              Некоторые валюты имеют тенденцию двигаться в одном направлении, другие — в. Это мощные знания для тех, кто торгует более чем на одной валютной паре. Такой метод позволяет хеджировать, диверсифицировать, или удваивать прибыльные позиции. Статистически измеряется производительность, валютные пары так называемые «коэффициенты корреляции» от +1 до -1. Корреляция +1 означает, что две валютные пары движутся в одном направлении, относительно друг друга. Корреляция -1 означает, что они будут двигаться в противоположном направлении, относительно друг друга. Корреляция ноль означает, что никакой связи между валютными парами не существует.

              Как читать таблицу корреляции: Каждая ячейка таблицы показывает коэффициент корреляции, между двумя валютными парами, за соответствующий период времени. Следующие категории указывают на быстрый способ интерпретации значения таблицы. Обратите внимание, что отрицательная корреляция означает, что две пары валют коррелируют в противоположных направлениях (например, когда цена на одной идет вверх, другая идет вниз и наоборот):

              — 0,0 до 0,2 Очень слабая корреляция и не значительная;

              — 0,2 до 0,4 Слабая, низкая корреляция, не очень значительная;

              — 0,4 до 0,7 Умеренная корреляция;

              — 0,7 до 0,9 Сильнае, высокая корреляция;

              — 0,9 до 1,0 Очень сильная корреляция.

              Пример сильной положительной корреляции между двумя парами валюты: англиский Фунт стерлингов / USD и EUR / USD. Они имеют коэффициент корреляции более 0,90, что означает, что, когда EUR / USD идет вверх, англиский Фунт стерлингов / USD также идет вверх. Известный пример двух противоположных движущихся валютных пар EUR / USD и USD / CHF, они имеют очень высокий коэффициент на -0,90, что означает, что они движутся в противоположном направлении.

              Валютные пары положительной корреляции:

              — EUR / USD и англиский Фунт стерлингов / USD;

              — EUR / USD и доллар Новозеландии / USD;

              — Англиский Фунт стерлингов / USD и доллар Новой Зеландии / USD;

              — USD / CHF и USD / JPY;

              — Австралийский доллар / USD и англиский Фунт стерлингов / USD;

              Австралийский доллар / USD и EUR / USD.

              Валютные пары отрицательной корреляции:

              — EUR / USD и USD /CHF;

              — Англиский Фунт стерлингов / USD и USD / JPY;

              — Англиский Фунт стерлингов / USD и USD / CHF;

              Австралийский доллар / USD и USD / доллар Канады;

              — Австралийский доллар / USD и USD / JPY.

              При положительной корреляции, на одной валютной паре открываем ордер на покупку, а на второй на продажу, таким образом мы можем фиксировать прибыль, когда общая прибыль выше убыточной, но в любом случае будет прибыль. Например знаем, что EUR/USD и USD / CHF движутся в противоположном направлении, соответственно по индикаторам находим максимальные отклонения на обоих валютных парах, и входим в рынок, но лучше использовать индикаторы корреляции, некоторые из которых есть на нашем сайте в разделе индикаторов.

              Корреляция (Correlation) — это

              Торговля в положительной корреляции ещё называют хежированием риска одной валютной паре с другой. Например, трейдер открыл длинные позиции по валютным парам положительной корреляции в одно время. Так как валютные пары движутся в противоположных направлениях, одна из валютных пар делает некоторые убытки, другая пара пойдет в прибыль, и со временем общая прибыль будет значительно больше убыточного ордера.

              Торговля по отрицательной корреляции, позволяет работать в профита сразу на обоих валютных парах, но есть и недостаток, не всегда в момент входа в рынок, мы можем получить прибыль, бывает и так, что при входе в рынок, обе валютные пары нам могут делать убытки, таким образом риск торговли с отрицательной корреляцией, значительно выше торговли с положительной корреляцией. Нет точных инструментов, которые могут показать начало отрицательной корреляции, и это может удвоить убытки, потому что убытки будут сразу на двух валютных парах. Не всегда корреляция бывает отрицательной, бывают дни, когда валютные пары движутся в одном направлении. Вывод: Лучше в торговле использовать положительную корреляцию.

              Корреляция валют

              Вычисление корреляций между валютными парами в вашем портфеле — отличный способ оценить инвестиционный риск. Инвестируя в разные пары, вы, возможно, думаете, что диверсифицируете свой портфель, но на самом деле многие из них могут параллельно изменяться в одном или противоположных направлениях. Валютные корреляции бывают сильными и слабыми и могут длиться неделями, месяцами и даже годами. Размер корреляции показывает, насколько близко или насколько противоположно двигались курсы двух пар за конкретный период. Значение корреляции представлено в десятичной форме, и чем оно ближе к 1, тем сильнее взаимозависимость.

              Если неудобно использовать десятичные дроби, то можно выражать корреляцию в процентах, умножив число в таблице на 100 (в нашем случае корреляция между EUR/USD и новозеландский доллар /USD равна 94%). Высокая корреляция означает, что курсы валютных пар изменяются более или менее синхронно. Низкая корреляция говорит о том, что курсы изменяются по-разному.

              Корреляция (Correlation) — это

              Следовательно, высокая корреляция между EUR/USD и NZD / USD указывает на то, что инвестиции и в эти пары приводят к удвоению позиций. Кроме того, не надо открывать длинную позицию по одной паре и короткую по другой, поскольку рост курса первой пары может спровоцировать рост курса второй. В конечном счете, сумма ваших прибылей и убытков не будет равняться нулю, потому что курсы обеих пар в пунктах отличаются. Однако они движутся настолько одинаково, что открытие противоположных позиций может привести к уменьшению профита или даже к убыткам.

              Движение валютных пар оценивают не только с помощью положительной корреляции; отрицательная корреляция также может быть очень полезна. Как и с положительными корреляциями, чем ближе число к -1, тем сильнее связаны колебания курсов двух пар, но на этот раз они изменяются в противоположных направлениях. В качестве примера используем пару EUR/USD. При сильной положительной корреляции между доллар Новозеландии / USD и EUR/USD одновременно у EUR/USD сильная отрицательная корреляция с доллар — Франк, которая за год составила -0,98, а в месяц -0,99. Эти цифры показывают, что рассматриваемые пары валют имеют сильную тенденцию изменяться в противоположных направлениях. Следовательно, открытие противоположных позиций по данным парам аналогично открытию одинаковых позиций по парам с сильной положительной корреляцией, т. е. оно означает удвоение позиций, что также может привести к увеличению риска портфеля. Но длинная или короткая позиция по обеим парам, скорее всего, будет непродуктивна и приведет к почти нулевой сумме прибылей и убытков, поскольку курсы обеих пар изменяются противоположно. Если одна сторона сделки приносит прибыль, то другая — убытки.

              Мы представляем в данной статье исследование величины корреляции между движениями различных валют на январь. Как уже многие обратили внимание, корреляции между различными валютными парами изменяются через какое-то время, поэтому чрезвычайно важно регулярно следовать изменениям в корреляции. В представляемый обзор мы включили 3 месячные и 1-летние корреляции, чтобы трейдеры могли лучше почувствовать исторические тенденции и добавили 6-месячные скользящие корреляции в качестве дальнейшего подтверждения результатов корреляции.

              Чтобы быть эффективным трейдером, также важно понимать, как различные валютные пары двигаются относительно друг друга. Существует несколько причин, почему это существенно, но наиболее важно то, что это позволяет трейдерам понимать тот риск, которому они подвергаются. Например, портфель, состоящий из EUR/USD и NZD — USD отличается от портфеля, состоящего из EUR/USD и USD — CHF. Как показано в таблицах ниже, за прошлые шесть месяцев, курс EUR/USD имел сильную положительную корреляцию (+0.94) с Новозеландский доллар — Доллар США и сильную отрицательную корреляцию с USD / CHF (-0.85). Поэтому наличие длинной позиции по EUR/USD и длинной по Доллар / Франк привело бы в общем случае к отрицательной или почти нулевой профита, потому что при повышении курса EUR/USD, курс Доллар США — Швейцарский Франк в большинстве случаев снижается. Конечно, эти две валюты имеют различные ценности одного пункта, так что соотношение профита к потерям может не быть точно нулевым. С другой стороны, удерживая длинную позицию по EUR/USD и длинную по Новозеландский доллар / Доллар США, это было бы подобно удвоению позиции, поскольку корреляция была очень сильной. Кроме того, из представленных таблиц, мы можем увидеть, что корреляции изменяются со временем. Если валютные пары EUR/USD и GBP — USD имели сильную положительную корреляцию в долгосрочном периоде (то есть 6-месячный и 1-летний период), корреляция не была столь сильной в прошлом месяце (-0.18). Зная об этом, трейдеры могут эффективно диверсифицировать и управлять своими портфелями.

              Изменения, подобно этим, можно частично объяснить изменениями монетарной политики или изменениями внутренних условий. Для Великобритании, ожидания изменения монетарной политики в сторону возможности снижения ставок подтолкнули трейдеров к закрытию длинных позиций по GBPUSD, усиливая движения валютной пары и приводя к нарушению ее корреляции с EURUSD.

              Корреляция (Correlation) — это

              Независимо от вашей торговой стратегии и вашего намерения диверсифицировать свои позиции или найти дополнительные валютные пары для торговли, очень важно иметь в виду корреляцию между различными валютными парами и тенденции их изменения. Трейдеру, работающему на валютный рынок, необходимо быть уверенным в характеристиках валютного рынка. Без знания основных тенденций той или иной валютной пары, трейдеры подвергают себя неоправданному риску. Один из самых мощных инструментов для анализа рынка, которым может вооружиться трейдер на форексе, это историческая корреляция между валютными парами. Понимание закономерностей корреляции позволяет трейдерами не только хеджировать позиции, но и может подсказать момент для открытия сделки.

              Термин «корреляция» используется для описания взаимоотношения между двумя связанными переменными. Математически корреляция выражается в диапазоне от +1 до -1. Корреляция +1 означает, что переменные полностью коррелируют, т.е. что движение на 1 пункт по одной валютной паре на другом валютном сегменте также сопровождается движением на 1 пункт в том же самом направлении. Корреляция -1 означает, что две валютные пары движутся в полностью противоположном направлении. Корреляция равная 0 указывает на независимое движение валютных пар и отсутствие в нем взаимосвязи.

              Корреляция (Correlation) — это

              Обладание информацией о точной взаимосвязи между валютами бесценно. Многие трейдеры сравнивают графики, накладывая их друг на друга, чтобы выявить корреляцию, однако намного более точным будет определение корреляции при помощи вычислений. Кроме того, хотя и не все это признают, анализ «на глаз» является субъективным и далеко не всегда отражает истинную картину на рынке. Самый простой способ определения корреляции — расчета при помощи пакета анализа данных Microsoft Excel.

              Microsoft Excel позволяет анализировать корреляцию между двумя валютными парами простым щелчком мыши. Сложность анализа заключается по большей степени в получении данных, а не в их обработке. Если вы имеете доступ к историческим данным, вы можете просто скопировать и вставить их в соответствующую колонку Microsoft Excel. Цены закрытия можно использовать как для дневных, так и для внутредневных диапазонов, главное, чтобы выбранный диапазон совпадал для обеих валютных пар.

              Корреляция (Correlation) — это

              После того, как вы разделили данные по двум отдельным колонкам, убедитесь, что программа готова к статистическому анализу. Для этого необходимо зайти в меню Tools и нажать на опцию Data Analysis в выпадающем меню. Если вы не видите Data Analysis, необходимо загрузить пакет для анализа данных, выбрав Add-Ins в том же самом меню. После этого кликните по Analysis Toolpak и следуйте инструкциям.

              Теперь выделенные данные готовы для корреляции. Кликнув по меню Tools, выберете в выпадающем меню опцию Data Analysis. Выберете ее. Перед вами появится окно, в который необходимо ввести «входной диапазон». Другими словами, вам надоответить, какие данные будут учитываться в анализе. Убедитесь в том, что вы выбрали колонки, а не ряды групп данных. Кликните мышью и протяните ее по данным, которые будут подвергаться анализу, после чего нажмите OK. Результатом будет таблица, в которой будет определен коэффициент корреляции между двумя валютными парами.

              Как было отмечено выше, коэффициент корреляции будет находиться в диапазоне от +1 до -1. +1 указывает на полную позитивную корреляцию, тогда как — 1 на полную негативную корреляцию. На приведенном внизу примере видно, что для выбранного периода позитивная корреляция валюты Швейцарии и евро составила.9667. Это и не удивительно, хорошо известно, что две эти валютные пары часто двигаются в тандеме. Для наглядности можно нанести полученные данные на график, выбрав опцию Chart. График намного лучше демонстрирует корреляцию между валютными парами. Если на графике видна наклонная восходящая диагональная линия — значит две переменных положительно коррелируют друг с другом. Если на графике видно наклонная нисходящая диагональная линия, значит корреляция между двумя переменными негативная. Случайное распределение точек на графике, на котором нельзя увидеть определенных фигур, указывает на отсутствие корреляции между парами. Корреляция инвестиционных активов является важной характеристикой для оценки актива с целью включения его в портфель. «Это мера, предназначенная для оценки статической зависимости между двумя временными рядами, например доходности некоторого актива и средней рыночной доходности».

              Согласно теории ценообразования на капитальные активы (САРМ), премия за риск по активу зависит от параметра «бета» (степени изменчивости актива по отношению к рынку), который, в свою очередь, зависит от перемещений этого актива вместе с портфелем. Чтобы установить премию за риск по тому или иному классу активов, надо оценить, до какой степени взаимосвязаны эти параметры. Такой оценкой является коэффициент корреляции. Это статистическая мера степени корреляции между двумя временными рядами показателей, например ценами на акции в США и Мексике. Коэффициент корреляции принимает значение от минус единицы, что отражает полную отрицательную зависимость, до плюс единицы, что означает, что эти ряды абсолютно положительно зависимы. Нулевая корреляция означает, что ценовые вариации в двух странах абсолютно не связаны. Чем меньше коэффициент корреляции, тем значительнее выгоды от диверсификации. Временные ряды цен акций в различных странах в общем положительно коррелируются, но коэффициент корреляции обычно значительно ниже единицы.

              В связи с тем что фондовый рынок США представляет собой значительную часть мирового рынка, коэффициент корреляции американского рынка с мировым сравнительно высокий. Это действительно так, хотя на протяжении ряда лет этот показатель, судя по всему, понижался по мере того, как большее значение приобретали рынки других стран. А это означает, что дальнейшее расширение мирового инвестиционного рынка будет способствовать увеличению эффекта от диверсификации.

              Корреляция (Correlation) — это

              Растущая интеграция экономических систем и рынков не означает, что движения активов на разных рынках стали похожими. Из этой интеграции вытекает только то, что потоки капитала встречают сейчас на своем пути меньше препятствий. Многие замечали, что при росте одной валютной пары, другая стремительно падает, и, причем, помимо краткосрочного движения зеркально отражает движение этой пары.

              Следует разобраться, почему это происходит и как это может помочь нам в торговле? Если знать корреляцию валютных пар, то полученную информацию можно использовать для эффективного управления своими средствами. Для начала определим, что корреляцией будем называть некое статистическое отношение между двумя ценными бумагами. Коэффициент корреляции расположен между –1 и +1. Когда корреляция показывает +1 – это означает, что 2 валютные пары 100% времени двигаются в одном и том же направлении. И, наоборот, при значении –1 — можно сказать, что 2 валютные пары 100% своего времени двигаются в противоположных направлениях.

              Нулевое же значение сигнализирует об отсутствии закономерности движения между валютными парами. Корреляцию определить легко. Существует так называемый вариант «на глаз» путем наложения графика друг на друга. Этот прием больше является субъективным, и часто может приводить к ошибочным действиям. Например, если я покупаю валютную пару EUR / JPY. То фактически я совершаю операции с парами: EUR/USD и USD JPY (рис.1). Но это элементарный пример, объясняющий, что все валюты существуют парами.

              Но существуют ещё более сложные корреляционные зависимости, которые можно вычислить. Для того, чтобы рассчитать зависимость между валютными парами вам понадобиться Microsoft Exel и несколько простых операций. Для терминала Rate Streamer — это будет выглядеть так: задаем необходимый период для анализа, открываем файл — сохранить как…, открываем Microsoft Exel, данные — внешние данные — импорт текстового файла — загрузка сохраненных ранее котировок, редактируете — и вот готовые исторические котировки, необходимые для анализа.

              Корреляция (Correlation) — это

              Правило расчета корреляции: выбрать необходимые для анализа валютные пары, определить необходимый период для анализа, создайте две колонки для каждой пары, заполните их, под одной из колонок напишите функцию корреляции CORREL, выделите анализируемый временной диапазон через запятую, должна получить формула типа: КОРРЕЛ или CORREL (A1:А50, В1:В50), число, которое получиться, и есть долгожданная корреляция.

              Корреляция индексов фондового рынка

              Все в мире взаимосвязано в той или иной степени. И на рынке акций есть подобная взаимосвязь различных индексов и показателей, которая называется корреляция. Изучение характера взаимного влияния различных факторов друг на друга и на движение рынка ценных бумаг помогает лучше понимать происходящие процессы и более эффективно управлять портфелем ценных бумаг.

              Корреляционный анализ применяется для изучения и прогнозирования движений рынка акций. Внутренняя корреляция индексов позволяет отслеживать моменты, наиболее благоприятные для применения дисперсионных стратегий опционной торговли. С его помощью мы имеем возможность, например, сопоставить динамику изменения биржевых индексов различных отраслей и стран, установить наличие связи между значениями индексов и происходящими в экономике процессами, с определенной долей вероятности предположить величину и направление изменения цен. Стоит заметить, что для более достоверного отражения связи между переменными величинами как объектом выборки расчетных данных, так и период времени, за который делается выборка, должны быть достаточно велики.

              Коэффициент корреляции указывает нам на степень согласованности изменения двух величин. Если параметры этих величин изменяются синхронно, то, соответственно, коэффициент равен единице, а в случае независимого изменения параметров — нулю. Когда параметры взаимосвязаны, но изменяются в строго противоположных направлениях, то есть в противофазе, коэффициент корреляции становится отрицательной величиной и равен -1.

              Оценивая корреляцию между ведущими биржевыми индексами экономически развитых стран, можно сделать вывод о том, что эти индексы объективно отражают не только процессы, происходящие на уровне национальных экономик, но и на уровне мирового масштаба. Из этого, в свою очередь, можно заключить, что рынок акций все более глобализуется и, фактически, представляет собой единое торговое пространство. Общие экономические процессы и представляют собой причину сходной динамики национальных индексов.

              Российский рынок акций на современном этапе его развития стоит отнести к развивающимся рынкам. Экономика Российской Федерации не имеет достаточно сильной интеграции со странами Еврозоны, Америки, Азии. Положительная корреляция российских биржевых индексов с индексами развитых стран существует, в основном, в периоды относительной стабильности. Сохраняется положительная корреляция и в периоды кризисов.

              Можно заметить, что между российскими и зарубежными индексами сейчас существует достаточно сильная взаимосвязь на небольших временных промежутках. С началом торговой сессии на европейских и американских биржах можно четко проследить такую зависимость, сравнивая графики интересующих нас инструментов. Однако временами, на крупных тайм-фреймах, отмечается отрицательная взаимосвязь.

              Отрицательная корреляция характерна, в первую очередь, для периодов выхода из кризиса. Всемирная экономика сейчас переживает процесс медленного восстановления. Экономика развитых стран оздоравливается как за счет внутренних ресурсов, так и благодаря развивающимся рынкам, что, вероятно, и является причиной отрицательной корреляции. Кроме этого можно отметить взаимосвязь между национальными индексами и мировыми ценами на нефть, золото и курсами ключевых валют.

              Подводя итог, отметим, что методами корреляционного анализа конъюнктуры рынка ценных бумаг решаются две основные задачи. Первая – установление взаимосвязи между интересующими нас параметрами. Вторая задача — прогнозирование поведения параметра, коррелирующего с опережающим его иным параметром.

              Корреляция цен товаров и валют

              Профессиональные трейдеры мирового валютного рынка Forex давно знают, что торговля валютами требует выхода за пределы самого мира Форекса. Прогнозирование следующего движения цены на финансовом рынке — ключ к зарабатыванию денег. В реальной торговле — трейдинге,- претворить столь простое понятие в жизнь не столь очевидно, как кажется вначале. Известно, что валютами движут многие факторы — спрос и предложение, экономический рост и процентные ставки, политика и природные катаклизмы. Если говорить более определенно, то, поскольку экономический рост и непосредственно экспорт связаны с внутренней промышленностью страны, естественно, что и валюты плотно коррелированны с ценами на товары.

              В 2005 году нефть и золото (медь, никель, серебро, сахар) зафиксировали новые максимумы за последние 25 и более лет и были двумя крупнейшими стимуляторами движений валют друг относительно друга. Фактически, основная мировая резервная валютадоллар Соединенных Штатов очень по-разному вела себя по отношению к различным валютам именно из-за корреляции отдельной валюты с ценами на товары. Знание того, какая валюта коррелирует с какими товарами и почему, может помочь трейдерам понять и предсказать движения на финансовых рынках.

              Нефть и канадский доллар. Нефть жизненно необходима всем в мире, по крайней мере, пока, и большинство людей в развитых странах не могут обойтись без нее. В 2005 году цена черного золота на пике была почти на 65% выше, чем на начало января того же года. После достижения максимума выше $70 за баррель в августе 2005 года, цена черного золота откатилась на 18%, завершив 2005 год приблизительно на 40% выше его начала. Было время, когда мы могли ожидать такую изменчивость только от самых дешевых акций. Рост цен на нефть весьма порадовал нефтепромышленников, добавив жирный куш к их доходам. Потребители же теперь вынуждены экономить на каждом центе. Как чистый экспортер черного золота, Канада получила наибольшую прибыль от роста цены черного золота, в то время как Япония — основной импортер — оказалась наиболее пострадавшей стороной.

              За последние три года корреляция между долларом Канады и ценами на нефть составила приблизительно 80%. Канада — девятый по величине производитель черного золота в мире, причем она продолжает подниматься вверх по списку, регулярно наращивая производство. В 2000 году Канада обошла Саудовскую Аравию, став основным поставщиком черного золота для Соединенных Штатов. Мало кому известно, что величина нефтяных запасов Канады уступает лишь той же Саудовской Аравии. Географическая близость США и Канады вместе с растущей политической нестабильностью на Ближнем Востоке и в пылающему континенту делает Канаду одним из наиболее привлекательных мест, откуда США могут импортировать нефть. Но Канада удовлетворяет не только американский спрос. Обширные нефтяные ресурсы страны начинают привлекать внимание Китая, тем более, что Канада недавно обнаружила новое месторождение в Альберте. Все это делает канадский доллар валютой, лучше всего подходящей для извлечения профита из продолжающегося роста цен на нефть.

              Из рисунка ясно видна положительная корреляция между черным золотом и канадским луни. Ничего удивительного, что цена черного золота фактически работает, как опережающий индикатор для цены «Канадец»/USD. Так как торгующийся инструмент инвертирован — USD — CAD, важно обратить внимание, что, когда цены на нефть повышаются, USD / CAD падает.

              Корреляция (Correlation) — это

              Нефть и валюта Японии. На другом конце спектра располагается Япония, которая импортирует 99% необходимой ей черного золота (для сравнения, США импортируют 50%). Это — один из крупнейших в мире чистых импортеров черного золота. Нехватка внутренних источников энергии и необходимость импортировать гигантское количество черного золота, Природного газа и других ресурсов энергии, делают Японию особенно чувствительной к изменениям цен на нефть. В 2003 году зависимость страны от импорта первичных энергоносителей составила более 79%. Нефть обеспечивала Японии 50% от общей потребности в энергии, уголь — 17%, атомная энергия — 14 %, Природный газ — 14%, гидроэлектростанции (ГЭС) — 4%, а возобновляемые источники — всего 1,1 %. Поэтому, когда цены на нефть растут, японская экономика страдает.

              С точки зрения чистого экспортирования/импорта черного золота, наиболее торгуемой парой валют относительно цен на нефть становится канадский доллар против валюты Японии. Фактически, за последние два года Луни/JPY показал 85%-ную положительную корреляцию с ценами на нефть. На рисунке видно, что цена черного золота весьма часто оказывалась опережающим индикатором (как в случае с Доллар США — Канадский доллар) для цены доллар Канады/JPY, с существенной задержкой. По мере взлета цены черного золота «Канадец»/JPY легко пробил уровень $100 и дошел до максимума $105 перед тем, как развернуться. График «нефть против Луни/JPY» также ясно показывает отсроченный разворот доллар Канады/JPY — превосходная возможность для сделки.

              Золото. Неподготовленный человек может быть чрезвычайно удивлен, услышав, что торговля австралийской национальной валютой в точности соответствует торговле золотом. Как третий по величине производитель золота в мире, Австралия имеет 85%-ную положительную корреляцию с этим драг металлом. Это означает, что, когда золото растет в цене, доллар Австралии от него не отстает. Близость Новой Зеландии и Австралии делает Австралию привилегированным экспортером новозеландских товаров. Поэтому экономика Новой Зеландии тесно связана с австралийской, что объясняет, почему пары Новозеландский доллар Доллар США и AUD — USD за последние три года показали 96%-ную положительную корреляцию. Довольно интересно, что доллар Новой Зеландии относительно американского (Новозеландский доллар-Доллар США) имеет еще более сильную корреляцию с золотом, чем австралийский против доллара Соединенных Штатов (AUD / USD) — эта корреляция составила за последние три года 90%.

              NZD / USD» src=»/pictures/investments/img1973684_Korrelyatsiya_mezhdu_tsenoy_zolota_i_tsenoy_paryi_NZD_USD.gif» style=»width: 800px; height: 497px;» title=»Корреляция между ценой золота и ценой пары NZD / USD» />

              Более слабая, но все еще значимая корреляция обнаруживается между золотом и валютой Швейцарии. Политический нейтралитет страны и то, что ее валюта на 40% реально обеспечивается золотом, сделали франк валютой выбора во времена политической нестабильности. С декабря 2002 г. по сентябрь 2005 г. Доллар США-Швейцарский Франк и золото показали 85%-ную положительную корреляцию. Однако эти взаимоотношения несколько нарушились в сентябре 2005 г., когда американский доллар немного разошелся с золотом.

              Торговля валютами в дополнение к торговле черным золотом или золотом. Опытным товарным трейдерам, возможно, стоит рассмотреть валюты, как альтернативу или дополнение к торговле товарами. При торговле валютами в первую очередь необходимо помнить, что национальные банки стран проводят свою собственную, основанную на оценке внутренней экономической ситуации, монетарную политику, эффективно повышая или понижая учетные ставки. Цикл повышения-понижения в разных странах различен. Образуемый дифференциал в процентных ставках — мощный двигательный механизм цикличного усиления-ослабевания той или иной валюты относительно другой. Например, при торговле «Канадец»/JPY трейдер, вставший в длинную позицию (покупка) по Луни/JPY, не только сделал бы хорошую прибыль, но и заработал бы до 3% на процентных ставках. Эти 3% возникают от начисления учетной ставки центробанка Канады, которая добавляется на счет и вычитания 0%, за продажу японской йены. Это ставки без плеча, и понятно, что с плечом 10, например, доход был бы намного выше.

              Лучший способ использовать товарные цены в торговле состоит в том, чтобы всегда держать в поле зрения движения на нефтяном или золотом рынке, наблюдая, как реагирует на эти движения рынок валют. Из-за несколько отсроченного воздействия этих движений на валютный рынок Forex могут возникать возможности прибыльных сделок.

              Корреляция (Correlation) — это

              Международные эксперты и Аналисты в настоящее время повышают прогноз стоимости золота до $630 за унцию на 2006 год и до $750 за унцию на 2007 год с $560 и 600 соответственно. В средней и долгосрочной перспективе, по-прежнему, ожидается снижение курса доллара, а также сигнала от Федерального резерва о том, что она завершила цикл ужесточения денежно-кредитной политики. Эксперты также ожидают рост стоимости серебра до $13,4 за унцию в 2006 году и до $15 в 2007 году. Рост стоимости платины ожидается до $1 100 в этом году и до $1 200 в 2007 году.

              Геополитический риск для доллара Соединенных Штатов Америки — на опасениях сбоя поставок черного золота — несет в себе Иран. Опасения дефицита энергосырья отражает колоссальный рост цен на нефть. Опасения начала военных действий при участии США отражает рост цен на золото. В этом ключе укрепление евро против доллара отчасти нивелирует негативное влияние увеличения стоимости «нефти». Для США нефть дорожает сильнее, чем для Европы. Что же касается риска войн, то зоной безопасности выступает не только золото, но и швейцарский Франк, дешевая к заимствованию йена и даже евро.

              Так что выводы напрашиваются сами собой — стоит возобновить игру на понижение доллара США против основных мировых валют, как это было эффективно с конца 2001 по конец 2004 годов.

              Корреляция цен на продовольственные товары и энергоносители

              В связи с засухой, которая наблюдалась с начала 2022г., цены на пшеницу, кукурузу и сою на мировом рынке взлетели к настоящему моменту на 30, 25 и 42%. Эти зерновые традиционно являются кормовыми культурами. Засуха сказывается на состоянии сельскохозяйственных угодий в США, где половина пастбищ находится в очень плохом или неудовлетворительном состоянии, в связи с чем потребность в закупках зерна растет.

              Стоит отметить, что рост цен на кукурузу стимулирует еще и тот факт, что в Америке ее все чаще используют в качестве сырья для получения биотоплива, так что значительная часть зерна идет на производство этанола для нужд автомобильной индустрии.

              Эксперты HSBС уверены, что именно по этой причине цены на пищевые продукты и энергоносители стали характеризоваться значительно более сильной корреляцией, чем в прошлом. В результате напряженность на Ближнем Востоке в совокупности с низким урожаем способна подтолкнуть вверх цены не только на нефть, но и на продовольственные товары. После снижения до 90 долл./барр. в июне 2022г. Цены на «черное золото» к настоящему моменту укрепились почти на 30%. Специалисты напоминают, что в 2008 и 2022гг. давление на сырьевые товары хотя и временно, но смогло ослабнуть.

              В 2022г. Цены на нефть всего за семь месяцев упали на 35 долл./барр. с уровня 145 долл./барр. Отчасти это позволило смягчить картину, не дав дополнительного импульса к скачку котировок на сельскохозяйственные культуры, передает ИА «Казах-Зерно».

              Стоит отметить, что ООН в попытках сдержать рост цен на продовольствие призывает правительство США немедленно приостановить государственный мандат на производство этанола. Однако это очень деликатный вопрос, и с учетом приближения выборов президента США, которые состоятся в октябре, неясно, будет ли он решен. Если действие мандата все-таки будет приостановлено, можно будет увидеть снижение цен на продукты питания, которое, однако, будет сопровождаться резким скачком стоимости черного золота.

              динамика индекса РТС и цен на нефть» src=»https://investments.academic.ru/pictures/investments/img1973872_Sravnitelnaya_dinamika_indeksa_RTS_i_tsen_na_neft.png» style=»width: 800px; height: 747px;» title=»Сравнительная динамика индекса РТС и цен на нефть» />

              Котировки золота и серебра на валютный рынок Форекс движутся с максимальной степенью синхронности как минимум с 1950 года: потеря доверия к золоту как к средству сбережения оказывает поддержку менее ценному драгметаллу, который более широко применяется в промышленности. “Основная причина усиления корреляции заключается в том, что многие инвесторы больше не считают золото и серебро средством сбережения или способом застраховаться от инфляции и выводят средства в пользу других активов, — говорит аналитик Института международных финансов bank of China Ltd. Сюй Ихань в Пекине. — Долгосрочные прогнозы зависят от фундаментальной специфики обоих металлов, и, скорее всего, их траектории разойдутся вновь”.

              Корреляция (Correlation) — это

              На графике отслеживается динамика золота и серебра за последние 13 лет, а на нижней панели дан коэффициент корреляции цен на оба металла, который на этой неделе вырос до 0,93 по итогам наблюдений за 120-дневный период. Это максимальный уровень как минимум с 1950 года.

              Золото и серебро обвалились до минимумов почти за три года, после того как глава Федеральной резервной системы Соединенных штатов Бен Бернэйнк на прошлой неделе обнародовал потенциальный сценарий выхода США из программы стимулирования, благодаря которой золото достигало пика 12-летнего ралли. Сюй из bank of China сказал, что эти два металла могут вернуться к более естественной корреляции на уровне примерно 0,6, как только станет понятно, какой следующий шаг предпримет Бернанке. Как только всемирная экономика окрепнет, а спрос на промышленные товары повысится, серебро, которое широко используется в таких отраслях, как электроника и производство солнечных батарей, окажется в выигрышном положении, написали в обзоре от 24 июня Analysti UBS AG Эдель Талли и Джони Тевес. Серебро, с начала года демонстрирующее худшую динамику среди сырьевых товаров в индексе Standard & Poor’s GSCI, подешевело на 38 процентов, а котировки золота опустились на 27 процентов. Согласно среднему значению цен за последнюю неделю, золото дороже серебра в 65 раз.

              Корреляция между ценой на золото и размером процентных ставок

              Обратная корреляция цен на золото с процентными ставками — это одна из очень популярных у псевдо-экспертов и вводящих в заблуждение идей, которая получена из нескольких месяцев любительских наблюдений за рынками. Логика в этом следующая: вместо того, чтобы купить золото, лучше взять деньги и потратить их на гранд латте по $4.99, так как завтра оно будет стоить $6.99. В общем, продавайте сейчас. И на первый взгляд, это даже кажется правильным ходом мыслей. Жаль, что на самом деле все не так. Если бы те же самые люди, основывающие свои выводы на четверти бизнес цикла, обладали бы инструментами для увеличения срока своего анализа, то они бы обнаружили, что золото вообще не коррелируется со ставками на десятилетние облигации (за одним важным исключением).

              Почему начинать в 1980 году, спросите вы? Отличный вопрос. Потому что если мы пойдем еще чуть-чуть назад, то увидим единственное настоящее исключение из нашего правила… И оно полностью опровергает устоявшееся заблуждение. Когда доходность по десятилеткам взорвалась в конце 1979 года и начале 1980 года и лишь вмешательство Пола Волькера (PaulVolcker) в самый последний момент предотвратило неконтролируемый инфляционный эпизод (когда десятилетка сдвинулась 9% до 13% за полгода), цена на золото … удвоилась и достигла исторического максимума с поправкой на инфляцию в $800. Другими словами, рост ставок породил величайший прорыв золота в истории.

              Надеемся, что на этом дебаты по поводу корреляции цены на золото со ставками окончены. Ее нет. С чем она действительно коррелируется, так это с предрасположенностью американской экономики к слитию в унитаз, и, без сомнения, она взлетит в сравнимой демонстрации самолично введенного золотого стандарта к тому времени, когда следящие за облигациями сделают вывод, что настало время поменять мебель в гостиной. Ирония в том, что единственное, что действительно может обрушить цену на золото — это, если Бернанке, как и Волькер до него, поступит правильно и проведет величайшее кредитное сжатие в недавней американской истории. Все остальное — это дым и поддельная корреляция, а что касается вероятности того, что Бернанке начнет поднимать ставки, то ее просто нет.

              Корреляция между индексом РТС, индексом S&P500 и ценами на нефть

              Наиболее важной для всех трейдеров российского фондовой биржи является корреляция между российским рынком, индексом S&P500 и ценами на нефть. Есть полуавтоматические системы (одну из них видел собственными глазами), когда наши трейдеры интуитивно покупают или продают контракты на индекс РТС, глядя только за движением цен на нефть и фьючерсным контрактом S&P500.

              На самом деле, фундаментально фондовые биржи являются прежде всего отражением рынка процентных ставок (рынков облигаций). Процентные ставки определяют, в каком направлении текут финансовые потоки. Все в финансовом мире зависит от рынка процентных ставок: и валюты (через дифференциалы процентных ставок) и рынки commodities (биржевых товаров) и фондовые рынки. В этом финансовом мире все взаимосвязано.

              Американский рынок процентных ставок (облигаций) самый крупный в мире и поэтому он оказывает наибольшее влияние на то, что происходит на других финансовых рынках. Однако эта взаимосвязь очень сложная, и ее трудно отслеживать. Гораздо проще отслеживать другие взаимодействия, более четкие и явные. Российский рынок в «грубом приближении» можно считать деривативом от фьючерсного контракта (индекса) S&P500 и цен на нефть.

              Корреляция (Correlation) — это

              Вообще, от того, что происходит здесь у нас, в Российской Федерации, — мало что зависит. Редко, когда какое-нибудь событие у нас в Российской Федерации вызовет какую-нибудь заметную реакцию на весь рынок. Я не имею в виду корпоративные новости, хотя и здесь тоже не всегда авария на каком-нибудь предприятии Лукойла отразиться на его акциях, но такая же авария на заводе Exxon (парадокс) вызовет падение акций Лукойла. Зато плохие данные по занятости в США могут устроить настоящий обвал на российском рынке. Такие парадоксов на финансовом рынке полным полно.

              Впрочем не одни мы такие. Практически любой рынок акций в мире тесно связан с американским рынком акций и реагирует прежде всего на то, что происходит там. И здесь помимо фундаментальных причин взаимодействия рынков капитала оказывает сильное влияние также широкое распространение средств автоматической торговли. Это проявляется особенно отчетливо на микроуровне (тики). Каждое тиковое движение индекса S&P500 вверх или вниз тут же отзывается соответствующим изменением индексов FTSE, DAX, ММВБ, Bovespa. Подобная корреляция существует повсеместно и является основой для принятия трейдерами решений.

              А как же это проявляется на графиках?

              Далее идут несколько графиков, которые показывают, как взаимодействуют между собой индекс S&P500, индекс РТС и цены на нефть. На этих графиках показано изменение S&P500, индекса РТС и цен на нефть в процентах с заданного на графике момента отсчета.

              На рисунке выделена ситуация в марте месяце, когда индекс РТС пошел за черным золотом, а не за индексом S&P500. Это был период обострения ситуации в Северной Африке и на Среднем Востоке. Повышение цен на нефть негативно отразилось на американском фондовом рынке, но в то же время привело к ралли на российском рынке акций. Обратите внимание еще на один факт: разворот на российском фондовом рынке почти всегда происходит чуть раньше, чем это делают цены на нефть. На следующем графике показаны те же корреляции с момента выступления Бена Бернэйнк в Джексонхолле, где он объявил о предстоящей программе QE2.

              Как мы видим, почти до Нового года S&P500, индекс РТС и нефть двигались практически синхронно. В январе – феврале случилась сезонная коррекция в черного золота, но российский рынок продолжал расти вместе с Америкой, осваивая деньги, которые обычно выделяют инвестиционным фондам в начале года. Следующий график показывает те же корреляции с момента пика американского фондового рынка в 2007 году. Впечатляющее параболическое ралли в черного золота все-таки несильно смогло утащить за собой российский рынок акций.

              Обращает внимание на этом графике стабильность спрэда между ценами на нефть и индексом РТС. Следующий график показывает нам корреляции с января 2004 года. Инвестирование в американский фондовый рынок за этот период не принесло никакой профита.

              И наконец самый впечатляющий график из этой серии: с начала 2000 года.

              Как мы видим, в то время как нефть и индекс РТС выдали очень сильный рост за этот период, 450% и 1500% соответственно, американский фондовый рынок за это время практически не покидал отрицательную зону. Несомненно, есть и другие факторы, которые оказывают влияние на российский фондовый рынок. Например, курс рубля. Укрепление курса рубля приводит к притоку денег на российский рынок. Увеличение ставки дополнительного вложения капитала приводит к росту рубля и соответственно способствует росту российского рынка ( обычно оно заранее отыгрывается инсайдерами).

              Когда доллар дешевеет относительно рубля, то, если считать, что цены на активы в рублях остаются неизменны, следовательно они должны дорожать относительно доллара и других валют. Возможно, зависимость российского рынка от цен на нефть выражает взаимосвязь рынка с изменением курса национальной валюты с каким-нибудь коррелирующим коэффициентом. Поэтому хотя здесь тоже есть определенная корреляция, заниматься выявлением взаимодействия индекса РТС с курсом рубля или какой-то другой валюты нет смысла.

              Корреляция (Correlation) — это

              Вкратце: можно сделать следующие выводы: взаимодействие российского рынка акций с индексом S&P500 отражает глобальный рыночный сентимент по отношению к рынкам акций в целом; взаимодействие с ценами на нефть отражает как традиционное преобладание в российских индексах акций нефтегазового сектора, так и большую часть взаимосвязи с изменением курсов валют.

              Существуют и другие корреляции, которые необходимо учитывать при инвестировании в российский рынок акций: например взаимодействие российского рынка с притоком/оттоком иностранного капитала.

              Корреляция ценных бумаг

              Между доходностями ценных бумаг может наблюдаться функциональная зависимость. Это означает, что существует строгое правило, которое связывает значения их доходностей. Наиболее простой является линейная зависимость.

              На финансовом рынке зависимость между доходностями ценных бумаг часто бывает не функциональной, т. е. не жесткой. В этом случае одному значению доходности одной бумаги могут соответствовать разные значения доходности другой бумаги. Таким образом, не наблюдается строгого закона, который бы связывал значения их доходностей. Зависимость подобного рода называют стохастической или вероятностной, или статистической. Это означает, что при изменении доходности одной бумаги можно говорить лишь о том, какие значения доходности может принять другая бумага и с какой вероятностью. Такое положение вещей объясняется существованием большого количества факторов, влияющих на доходности конкретных активов и тем, что все их сложно учесть.

              При формировании портфеля степень взаимосвязи между доходностями двух ценных бумаг можно определить с помощью таких показателей как ковариация и коэффициент корреляции.

              Ковариация говорит о степени зависимости двух случайных величин. Она может принимать положительные, отрицательные значения и равняться нулю. Если ковариация положительна, это говорит о том, что при изменении значения одной переменной другая имеет тенденцию изменяться в том же направлении. Так, при положительной ковариации доходностей двух бумаг с ростом доходности первой бумаги доходность второй также будет расти. При падении доходности первой бумаги доходность второй также будет снижаться.

              При отрицательной ковариации переменные имеют тенденцию изменяться в противоположных направлениях. В таком случае рост доходности первой бумаги будет сопровождаться падением доходности второй бумаги, и наоборот. Чем больше значение ковариации, тем сильнее зависимость между переменными. Если ковариация равна нулю, никакой зависимости между переменными не наблюдается.

              Коэффициент корреляции характеризует степень тесноты линейной зависимости двух переменных и является безразмерной величиной. Тенденция к линейной зависимости двух переменных может иметь более или менее выраженный характер. Поэтому значения коэффициента изменяются в диапазоне от -1 до +1. Если коэффициент равен +1, между доходностями двух бумаг существует положительная функциональная зависимость. Если коэффициент корреляции положительный, но меньше чем +1, между доходностями двух бумаг также существует зависимость, но менее строгая.

              Если коэффициент корреляции равен -1, между доходностями бумаг существует отрицательная функциональная зависимость. При коэффициенте корреляции равном нулю никакой зависимости между переменными нет.

              Корреляция инвестиций

              Многие ли инвесторы — участники нашего форума корректируют свой набор инструментов с использованием диверсификации и корреляции. Думаю, что не многие. Если понятие диверсификации знакомо большинству хотя бы на уровне пословицы: «Не держите все яйца в одной корзине». То понятие корреляции активов, к примеру я, обнаружил совсем недавно.

              Составление диверсификации инвестиционного портфеля из активов с некоррелированными результатами уменьшает риск, поскольку в то время, как прибыль на один актив падает, на другой она, вероятно, растет. При попытке строить диверсифицированный инвестиционный портфель из активов с ярко выраженной отрицательной корреляцией мы можем получить неожиданный и очень полезный для нас эффект. Суммарная доходность инвестиционного портфеля может оказаться выше доходности отдельных активов, а соответственно риск может оказаться ниже, чем риск того и другого активов.

              О чем говорят данные фондовой биржи США по корреляционной зависимости между разными группами активов за 1926 — 2009: взаимная корреляция между акциями малых предприятий и акциями крупных предприятий — (+0.79). Это довольно высокая корреляция. Хотя и не 1. Все-таки крупные акции и малые акции ведут себя несколько по-разному. Между акциями и облигациями корреляция уже близка к нулю.

              Корреляции между акциями и краткосрочными облигациями и казначейскими векселями тоже близки к нулю и даже несколько отрицательные.

              Облигации друг с другом коррелируются достаточно высоко. Долгосрочные краткосрочные облигации имеют между собой корреляцию 0.8 — 0.9.

              Долгосрочные облигации с казначейскими векселями напротив — резкое понижение корреляции.

              Отдельно США, Канада, Япония и Великобритания, отдельно Европа, Азиатский регион и Тихоокеанский регион: корреляция между близко лежащими регионами достаточно высокая. Между Азией и Тихоокеанским регионом корреляция около 0.92. Между Канадой и США также достаточно высокая корреляция. А вот чем дальше друг от друга отстоят регионы, тем ниже между ними корреляция. Даже у Японии с Англией или Японии с Канадой и США корреляция меньше чем 0.5. Важно! При желании уменьшить риск инвестиционного портфеля мы можем включать в него акции из разных частей света.

              Корреляция между индексом ММВБ, двумя ПИФами УК «Тройка Диалог», золотом, серебром, долларом, евро и московской недвижимым имуществом: корреляция между индексом акций и фондом акций, конечно, высокая. Корреляция между акциями и облигациями где то на уровне 0.5. Между ценными бумагами и золотом корреляция близка к нулю (даже немного отрицательная). Корреляция между золотом и серебром высокая. Поэтому пытаться включать в свой инвестиционный портфель и золото и серебро особого смысла не имеет.

              Корреляция между долларом и евро и между акциями и облигациями опять же нулевая или даже отрицательная. Корреляция между жильем и индексом ММВБ в Российской Федерации даже отрицательная (на уровне минус 0.17-0.18). Что, кстати, довольно не типично по мировым меркам.

              Выводы: Без правильной диверсификации активов с учетом их взаимной корреляции невозможно сформировать эффективный инвестиционный портфель, который позволит Вам приумножить Ваш капитал или, во всяком, случае сохранить его.

              Корреляция курса доллара и цены на нефть и обратная пропорциональность

              Фундаментальные факторы являются основой торговли на валютном рынке, они позволяют установить взаимосвязь валютных курсов с теми или иными событиями. В этой статье пойдет речь о корреляции такого показателя как цена на нефть с курсом доллара Соединенных Штатов. Экономика Америки является одной из самых энергозависимых экономик мира. Соединенные Штаты Америки потребляют просто огромное количество нефтепродуктов, поэтому повышение цены на сырую нефть просто не может не сказаться на курсе национальной валюты.

              Причина подобной связи лежит довольно глубоко, но изменения происходят буквально сразу, так как рынок склонен реагировать еще до фундаментальных изменений на основании психологических факторов. При рассмотрении влияния цены на нефть на курс доллара складывается довольно не однозначная ситуация ведь США являются одним из самых крупных производителей нефти, в тоже время выступают самым крупным приобретателем данного вида сырья.

              По статистическим данным экономике Америки не хватает собственных запасов нефтепродуктов для обеспечения потребностей всего производства, при этом часть добытой черного золота внутри страны идет на экспорт. По этой причине Америка вынуждена ежегодно закупать около 9 миллиардов баррелей черного золота, что существенно отображается на увеличении стоимости американских товаров как внутри страны, так и на внешних рынках.

              А увеличение стоимости товаров, как известно всегда ведет к негативным последствиям для национальной валюты. Кроме этого негативное влияние на курс американского доллара так же оказывает то, что для закупки черного золота компаниям приходится покупать другие иностранные валюты, так как экспортеры не всегда согласны на расчеты в долларах Соединенных Штатов. К примеру, ряд арабских стран не так давно полностью перешли в расчетах за нефть на евро. В результате этих двух факторов видим следующую картину, цена на нефть повышается, в результате увеличивается предложение доллара Соединенных Штатов Америки на валютном рынке Forex, в результате его курс идет вниз.

              В то же время, при падение цены на нефть, наблюдается обратная ситуация, доллар Соединенных Штатов Америки начинает активно расти по отношению к таким валютам как евро, канадский доллар и некоторым другим валютам. Данную зависимость можно довольно удачно использовать в игре на валютной бирже forex, для торговли самым оптимальным выбором будет пара Доллар США-Канадский доллар, так как именно по этому инструменту будут наблюдаться наибольшая волатильность. При возможности можно использовать и такую валютную пару как USD/RUR, она будет реагировать аналогично предыдущему инструменту.

              Ордера на покупку открываются в случае подорожания черного золота, ордера на продажу — в случае падения цены на черное золото. Так же иногда отслеживается и обратная пропорциональность, при укреплении американского доллара начинает заметно падать цена на нефтепродукты и сырую нефть, это свойство можно использовать при торговле на сырьевых ранках.

              Корреляция курса рубля и цены на нефть

              О войне в Сирии говорят все, кто торгует черным золотом. Чёрное золото марки Brent очень долго находилась в диапазоне 100-110 долларов за баррель. Но на вероятности свержения американцами еще одного правительства фьючерс на нефть быстро поднялся до 117 долларов. Потом была логичная коррекция, и сейчас Brent торгуется около 115 долларов.

              Как вел себя рубль? Очень часто у Analystov можно услышать: “рубль подорожал на фоне роста нефти”, или “рост доллара связан с падением цен на нефть”. Есть ли корреляция курса доллара к рублю и цен на нефть? Есть ли это корреляция сейчас? В этом году? Курс доллара к рублю коррелировал с ценами на нефть до июля, а в июле Brent пошел вверх, а рубль — нет. Почему так произошло?

              Здесь несколько причин. Во-первых, бюджет, который зависит от цен на нефть и курса доллара к рублю. Этому бюджету чем выше курс доллара и цены на нефть, тем лучше. Во-вторых, не только нефтяники хотят видеть более слабый рубль. Отчетности многих экспортеров “просят” более выгодный для них курс. В-третьих, отток капитала никуда не девался. Отток идет и идет большой. В-четвертых, в курс доллара были еще заложены ожидания по покупке Банк России валюты для Минфина. В-пятых, доллар сейчас растет по отношению ко всем “слабым” валютам типа рубля (бразильскому риалу или индийской рупии).

              Зависимость бюджета Российской Федерации от сырьевого экспортирования стала уже притчей во языцах. Федеральный бюджет на 45 процентов наполняется поступлениями от продажи черного золота и нефтепродуктов. Примерно половина добытой в Российской Федерации черного золота (246 млн. тонн) отправляется за границу, а вторая половина перерабатывается на Российских НПЗ. Расчеты по черного золота с импортерами проводятся в долларах. В результате, валютные поступления от продажи черного золота и определяют курс рубля относительно доллара. Чем больше цена черного золота, тем больше долларовых поступлений, тем больше на международный валютный рынок Forex поступает долларов, тем крепче рубль. И наоборот.

              Наиболее удачное и образное определение стоимости рубля дал Сергей Гуриев, ректор Российской экономической школы: «Российский рубль — это бумажная версия черного золота. Какая нефть, такой и рубль». Мы решили проверить, с какой точностью совпадают между собой котировки рубля и доллара. Графики соотношения «баррель — рубль» за двухлетний период, включающий пик цены на нефть 146 долларов за баррель, пришедшийся налето 2008 года и спад цены до 40 долларов за баррель в зиму 2008-2009 годов, приведен на графике.

              Степень соответствия стоимости рубля к цене черного золота можно охарактеризовать коэффициентом корреляции, устанавливающим статистическую взаимосвязь этих величин. Коэффициент корреляции (обычно используется коэффициент Пирсона) может принимать значения от минус единицы до единицы. Для независимых между собой процессов (величин) коэффициент корреляции принимает значение, близкое к нулю. И, наоборот, для функционально зависимых друг от друга процессов этот коэффициент приближается к единице или минус единице, в зависимости от сонаправленного или встречного характера движения исследуемых величин.

              В нашем случае коэффициент корреляции, рассчитанный на периоде в один год (с 01 февраля 2009 года до 01 февраля 2022 года) составляет значение равное по модулю 0,935. Это очень высокая степень соответствия стоимости рубля и цены на нефть: с точки зрения математической статистики, функциональная связь существует. Построим простейшую математическую модель поведения курса рубля относительно доллара, предполагающую линейную зависимость одного от другого. Зеленая линия на графике отображает моделированное поведение курса рубля.

              Не нужно знать слово «корреляция», чтобы оценить столь наглядный результат. Несовпадение с моделью в период максимальных цен на нефть, когда рубль укреплялся и становился тормозом для отечественных экспортеров, объясняется рублевыми интервенциями центрального банка на валютном рынке Форекс по сдерживанию усиления курса рубля. И наоборот — интенсивными долларовыми интервенциями при ослаблении рубля в период провальных цен на нефть.

              Модель позволяет провести оценку будущего курса рубля, например, при цене барреля 90 долларов, курс рубля может подняться до 27 руб/долл., а при цене барреля 50 долларов может опуститься до 35 руб/долл. Следует признать, конкретная модель не учитывает множество факторов, в том числе, как уже показано, и вмешательство центральный банк, но, тем не менее наглядно иллюстрирует общий принцип.

              Возникает вопрос, как долго сохранится жесткая связь «баррель-рубль»? Ответ: до тех пор, пока не изменится структура российского экспортирования или расчетной валютой по нефтяным контрактам останется доллар.

              Корреляция цен на нефть и ВВП России

              В своей работе менеджера я постоянно использую различные показатели деятельности (KPI). Меня заинтересовали своего рода KPI макроэкономического уровня. Ранее я рассказал о том, каким является уровень коррупции в Российской Федерации и странах мира по оценкам Центра антикоррупционных исследований и инициатив Transparency International. Затем я рассмотрел динамику еще одного макроэкономического показателя — рейтинга экономической свободы, формируемого Американским исследовательским центром «Фонд наследия» (The Heritage Foundation ) и газетой The Wall Street Journal. И, наконец, представил показатели налоговой нагрузки в странах мира (tax misery), публикуемые журналом Forbes.

              В последнее время в связи с падением цен на нефть заговорили о возможных проблемах с исполнением бюджета страны. И меня заинтересовал вопрос, насколько тесно коррелируют цены на нефть с макроэкономическими показателями отечественной экономики!?

              Существует много различных видов цен на нефть, и данные, на которые я ссылаюсь, не самые распространенные… но, то, как они представлены, насколько полно и удобно, позволяет анализировать их с различных сторон. При том, что корреляция между различными видами цен на нефть, на мой взгляд, полнейшая. Нередко проблемы в экономике страны связывают с именем Ельцина, а успехи — Путина. На первый взгляд, зависимость однозначная, но, как покажет последующий анализ, поверхностная.

              Корреляция цен на нефть и размера ВВП Российской Федерации меня просто поразила. Подсчитав коэффициент корреляции, я понял, что означает выражение «на нефтяной игле». Если 97% динамики ВВП Российской Федерации связано с ценой на нефть, то, что остается на другие факторы!? Играют ли они, хоть какую-то роль!?

              Не подумайте, что столь высокая корреляция характерна для всех макроэкономических показателей. Так курс доллара показывает всего 50%-ную корреляцию со стоимостью черного золота. То есть, только половина изменений курса доллара может быть объяснена мировой конъюнктурой нефтяного рынка.

              ВВП США также демонстрирует весьма умеренную корреляцию с ценами на нефть. Хотя и в США взаимосвязь также весьма тесная.

              Корреляция в психологии

              Понятие иллюзорной корреляции. Иллюзорная корреляция (illusory correlation) — это психологическое явление, которое наблюдается практически у всех людей, подобно тому, как практически все люди подвержены иллюзии Мюллера-Лайера и другим оптическим иллюзиям.

              Возможно, явление иллюзорной корреляции будет легче понять, если назвать его словами «иллюзия связи», а суть иллюзорной корреляции заключается в том, что человек по той или иной причине видит связь между параметрами, свойствами, явлениями, которой на самом деле нет. Обычно иллюзорная корреляция наблюдается в паре «свойство — признак наличия этого свойства». Например, если человек считает, что цвет волос может говорить о степени умственного развития человека, а жесткость волос — о жесткости характера, то речь идет как раз об иллюзорной корреляции. На самом же деле, понятно, никакой связи между цветом волос и интеллектом или между жесткостью волос и характером нет.

              Экспериментально явление иллюзорной корреляции впервые исследовал Лорен Чепман (кстати, это однофамилец нашего знаменитого, хотя и провалившегося агента-нелегала Анны Чапман) еще в 1967 году. И именно этот исследователь ввел сам термин «иллюзорная корреляция». Исследование проводилось так. Испытуемым в течение определенного времени предъявлялись (проецировались на экран) пары слов, например, «бекон — яйца». Пары составлялись следующим образом: левым словом оказывалось одно из следующих четырех слов: бекон, лев, бутоны, лодка, а правым — одно из следующих трех слов: яйца, тигр, тетрадь.

              Таким образом испытуемому предъявлялось 12 пар слов: «бекон — яйца», «бекон — тигр», «бекон — тетрадь» и т.д. Причем эти пары слов предъявлялись много раз и чередовались в случайном порядке, но каждая пара предъявлялась равное количество раз.

              Затем испытуемых просили оценить частоту появления каждой пары слов. И это ключевой момент эксперимента. Не смотря на то, что объективно частота предъявления каждой пары слов была одинаковой, более высокой испытуемые объявили частоту предъявления пар слов, имеющих, по выражению автора эксперимента «сильную вербальную ассоциацию». Это следующие пары слов: «бекон — яйца» (ассоциация по смежности) и «лев — тигр» (ассоциация по сходству).

              Таким образом, испытуемые имели иллюзорные представления о том, что слово «бекон» теснее связано со словом «яйца», а слово «лев» со словом «тигр», чем другие слова друг с другом. Напомню, что на самом деле каждая из 12 пар слов предъявлялась равное количество раз.

              Итак, при иллюзорной корреляции человек, как говорится, путает Божий дар с яичницей: видит связь там, где ее на самом деле нет.

              Иллюзорная корреляция и проективные тесты. Исследовал Лорен Чепман (вместе со своей женой Джин Чепман) и роль иллюзорных корреляций в определении характера человека с помощью так называемых проективных тестов. Исследовались такие проективные тесты как «рисунок человека» и «тест Роршаха».

              При этом супругов Чепман интересовал вопрос о том, почему психологи продолжают пользоваться проективными тестами, хотя в научных исследованиях многократно показывалась их несостоятельность (bankruptcy) как психодиагностического инструмента, т.е. отсутствие связи между предлагаемыми разработчиками этих тестов ключами и интерпретациями с психологическими характеристиками тестируемых индивидов. Чепманы предположили, что подобная настойчивость в использовании не валидных тестов обусловлена явлением иллюзорной корреляции, которому подвержены психологи (как и все люди).

              Прежде чем перейти к описанию собственно экспериментов необходимо сказать несколько слов о проективных тестах.

              Проективные тесты основаны на предположении о том, что при интерпретации бессодержательных визуальных стимулов (кляксы) или при выполнении неопределенного задания (нарисовать человека) испытуемый якобы обязательно проявит свои черты характера. Например, разработчик теста «Рисунок человека» Карен Маховер утверждала, что паранойяльный (подозрительный) субъект при рисовании человека особый акцент придаст глазам, озабоченный своей мужественностью — нарисует мускулистого человека, озабоченный собственным интеллектом — нарисует большую голову и пр. В ключах же к тесту Роршаха утверждается, например, что если человек имеет гомосексуальные склонности, то в кляксах он увидит: ягодицы, задний проход, гениталии, женскую одежду, людей неопределенного пола, людей с признаками обоих полов.

              Я думаю, читатель легко заметил, что описанные выше связи между признаками и чертами характера чисто ассоциативные и основаны на бытовых, житейских, тривиальных представлениях. Действительно, почему бы человеку с сомнениями в своей мужественности и не рисовать мускулистых людей, а гомосексуалистам — не видеть в кляксах задние проходы? Но на самом деле никакой связи тут нет.

              И Чепманы экспериментально показали что такого рода иллюзорным корреляциям при интерпретации упомянутыхпроективных тестов подвержены и профессиональные психологи, и не имеющие никакого отношения к психологии люди.

              Схема эксперимента была несколько похожа на схему эксперимента по выявлению иллюзорных корреляций, который мы рассмотрели выше. Испытуемым предложили рисунки человека, выполненные как пациентами психиатрической клиники, так и здоровыми людьми, и соответствующие психологические характеристики. Например, к рисунку человека с большой головой прилагалась характеристика «обеспокоен уровнем своего интеллекта». При этом, обратите внимание (!), одни и те же психологические характеристики прилагались к разным рисункам. Например, характеристика «относится к людям с недоверием и подозрением» прилагалась как к рисункам с выраженным акцентом на глазах, так и к рисункам, не имеющим каких либо особенностей изображения глаз. Причем таких сочетаний было, как и в уже рассмотренном эксперименте, одинаковое количество.

              Испытуемых попросили установить связь между особенностями рисунков и психологическими характеристиками авторов этих рисунков. И как читатель, должно быть, уже догадался, испытуемые продемонстрировали иллюзорную корреляцию: например, утверждали, что такая черта характера как подозрительность сочетается именно с выраженным акцентом на глазах. Более того: такая же картина наблюдалась и в следующей серии экспериметов, в которой эти две характеристики (выраженные глаза и подозрительность) вообще не встречались вместе!

              Похожим образом проводился и эксперимент с пятнами Роршаха. К пятнам прилагались интерпретации, сформулированные лицами, прошедшими психодиагностику, и психологические характеристики этих людей. Например, интерпретация «задний проход» равное количество раз совпадала с каждым из следующих четырех психологических характеристик: он проявляет сексуальное влечение к другим мужчинам; он полагает, что окружающие сговорились вокруг него; он испытывает грусть и депрессию в течение длительного времени; он испытывает сильное чувство собственной неполноценности.

              Как и в предыдущем эксперименте испытуемые вновь продемонстрировали явление иллюзорной корреляции, увязавинтерпретацию «задний проход» с психологической характеристикой «он проявляет сексуальное влечение к другим мужчинам».

              Иллюзорная корреляция в нашей жизни. Конечно, иллюзорные корреляции искажают наше с Вами восприятие не только в лабораториях. Например, именно явление иллюзорной корреляции во многом определяет формирование стереотипов по отношению к тем или иным народам или социальным слоям.

              На иллюзорных корреляциях построены многие лженауки (в особенности лженауки о душе), в частности, физиогномика, соционика, графология, типология преступников Чезаре Ломброзо, френология, измышления Б.Хигира о том, что имя человека определяет его характер, а также явно оккультные учения, такие как хиромантия. Многие аспекты психологического оккультизма также коренятся в иллюзорных корреляциях. На иллюзорных корреляциях основаны и многие представления современного психоанализа и других видов психотерапии (например, когда кашель объявляется проявлением тайного желания сказать гадость, а боль в спине — проявлением тяжелой психологической ноши, которую взвалил на себя человек).

              Корреляция в повседневной жизни

              Усиление интереса в психологической науке к потенциалу корреляционного анализа обусловлено целым рядомпричин. Во-первых, становится допустимым изучение широкого круга переменных, экспериментальная проверка которых затруднена или невозможна. Ведь по этическим соображениям, к примеру, нельзя провести экспериментальные исследования самоубийств, наркомании, деструктивных родительских воздействий, влияния авторитарных сект. Во-вторых, возможно получение за короткое время ценных обобщений данных о больших количествах исследуемых лиц. В-третьих, известно, что многие феномены изменяют свою специфику во время строгих лабораторных экспериментов. А корреляционный анализ предоставляет исследователю возможность оперировать информацией, полученной в условиях, максимально приближенных к реальным. В-четвертых, осуществление статистического изучения динамики той или иной зависимости нередко создает предпосылки к достоверному прогнозированию психологических процессов и явлений.

              Однако следует иметь в виду, что применение корреляционного метода связано и с весьма существенными принципиальными ограничениями.

              Так, известно, что переменные вполне могут коррелировать и при отсутствии причинно-следственной связи между собой.

              Это иногда возможно в силу действия случайных причин, при неоднородности выборки, из-за неадекватности исследовательского инструментария поставленным задачам. Такая ложная корреляция способна стать, скажем, «доказательством» того, что женщины дисциплинированнее мужчин, подростки из неполных семей более склонны к правонарушениям, экстраверты агрессивнее интровертов и т. п.

              Необходимо запомнить: наличие корреляций не является показателем выраженности и направленности причинно-следственных отношений.

              Другими словами, установив корреляцию переменных мы можем судить не о детерминантах и производных, а лишьо том, насколько тесно взаимосвязаны изменения переменных и каким образом одна из них реагирует на динамику другой.

              Корреляция (Correlation) — это

              Не со всеми проблемами можно справиться экспериментальным методом. Существует множество ситуаций, когда исследователь не может контролировать, какие испытуемые попадают в те или иные условия. Например, если надо проверить гипотезу, что люди с анорексией более чувствительны к изменениям вкуса, чем люди с нормальным весом, то не можем же мы собрать группу испытуемых с нормальным весом и потребовать, чтобы у половины из них появилась анорексия! На самом деле нам придется отобрать людей, уже страдающих анорексией, и тех, у кого вес в норме, и проверить, различаются ли они также по вкусовой чувствительности. Вообще говоря, можно использовать метод корреляций, чтобы определить связана ли некоторая переменная, которую мы не можем контролировать, с другой интересующей нас переменной, или, иначе говоря, коррелируют ли они между собой.

              В вышеприведенном примере у переменной веса есть только два значения — нормальный и анорексичный. Чаще случается, что каждая из переменных может принимать много значений, и тогда надо определить, насколько величины одной и другой переменной коррелируют между собой. Определить это может статистический параметр, называемый коэффициентом корреляции и обозначаемый буквой r. Коэффициент корреляции позволяет оценить, насколько связаны две переменные, и выражается числом от -1 до +1. Ноль означает отсутствие связи; полная связь выражается единицей (+1, если отношение положительное, и -1, если оно отрицательное). По мере увеличения r от 0 до 1 сила связи возрастает.

              Графики рассеивания, иллюстрирующие корреляцию. Эти гипотетические данные принадлежат 10 пациентам, каждый из которых имеет некоторое повреждение участков мозга, ответственных, насколько известно, за узнавание лиц. На рисунке пациенты располагаются вдоль горизонтали соответственно объему повреждения мозга, причем самая левая точка показывает пациента с наименьшим повреждением (10%), а самая правая точка показывает пациента с наибольшим повреждением (55%). Каждая точка на графике отражает показатель для отдельного пациента в тесте на узнавание лиц. Корреляция положительная и равна 0,90. На рисунке изображены те же самые данные, но теперь они показывают долю правильных ответов, а не ошибок. Здесь корреляция отрицательная, равная -0,90. На рисунке успехи пациентов в тесте на распознавание отображены в зависимости от их роста. Здесь корреляция равна нулю.

              Суть коэффициента корреляции можно пояснить на примере графического представления данных гипотетического исследования. Как показано на рисунке, в исследовании участвуют пациенты, о которых заранее известно, что у них поврежден мозг, и это вызвало разной степени трудности в узнавании лиц (прозопагнозия). Предстоит выяснить, возрастает ли трудность, или ошибка узнавания лиц, с увеличением процента поврежденной мозговой ткани. Каждая точка на графике показывает результат для отдельного пациента при его тестировании на узнавание лиц. Например, пациент с 10%-ным повреждением ошибался в тесте на распознавание лиц в 15% случаев, а пациент с 55%-ным повреждением делал ошибки в 95% случаев. Если бы ошибка узнавания лиц постоянно возрастала с увеличением процента повреждения мозга, точки на графике располагались бы все время выше при движении слева направо; если бы они размещались на диагонали рисунка, коэффициент корреляции был бы r = 1,0. Однако несколько точек расположены по разные стороны этой линии, поэтому корреляция составляет около 90%. Корреляция 90% означает очень сильную связь между объемом поврежденного мозга и ошибками узнавания лиц. Корреляция на рисунке — положительная, поскольку большее повреждение мозга вызывает больше ошибок.

              Если бы вместо ошибок мы решили отобразить долю правильных ответов в тесте на распознавание, то получили бы график, изображенный нарисунке. Здесь корреляция отрицательная (равная примерно -0,90), поскольку с увеличением повреждения мозга доля правильных ответов уменьшается. Диагональ на рисунке — это просто инверсный вариант той, что на предыдущем рисунке.

              Корреляция (Correlation) — это

              Наконец, обратимся к графику на рисунке. Здесь отображена доля ошибок пациентов в тесте на распознавание лиц в зависимости от их роста. Разумеется, нет оснований считать, что доля узнанных лиц связана с ростом пациента, и график подтверждает это. При движении слева направо точки не проявляют согласованного движения ни вниз, ни вверх, а разбросаны вокруг горизонтальной линии. Корреляция равна нулю.

              Корреляция бывает положительной (+) и отрицательной (-). Знак корреляции показывает, связаны ли две переменные положительной корреляцией (величина обеих переменных растет или уменьшается одновременно) или отрицательной корреляцией (одна переменная растет при уменьшении другой). Предположим, например, что количество пропусков занятий студентом имеет корреляцию -0,40 с баллами в конце семестра (чем больше пропусков, тем меньше баллов). С другой стороны, корреляция между полученными баллами и количеством посещенных занятий будет +0,40. Прочность связи одна и та же, но знак ее зависит от того, считаем ли мы пропущенные или посещенные занятия.

              По мере усиления связи двух переменных r увеличивается от 0 до 1. Чтобы лучше это представить, рассмотрим несколько известных положительных коэффициентов корреляции: коэффициент корреляции между баллами, полученными в первый год обучения в колледже, и баллами, полученными на втором году, составляет около 0,75, корреляция между показателями геста на интеллект в возрасте 7 лет и при повторном тестировании в 18 лет составляет примерно 0,70, корреляция между ростом одного из родителей и ростом ребенка во взрослом возрасте, составляет около 0,50, корреляция между результатами теста на способность к обучению, полученными в школе и в колледже, равна примерно 0,40, корреляция между баллами, полученными индивидуумами в бланковых тестах, и суждением психолога-эксперта об их личностных качествах составляет около 0,25.

              В психологических исследованиях коэффициент корреляции 0,60 и выше считается достаточно высоким. Корреляция в диапазоне от 0,20 до 0,60 имеет практическую и теоретическую ценность и полезна при выдвижении предсказаний. К корреляции от 0 до 0,20 следует относиться осторожно, при выдвижении предсказаний ее польза минимальна.

              Корреляция (Correlation) — это

              Тесты. Знакомый пример использования корреляционного метода — тесты по измерению некоторых способностей, достижений и других психологических качеств. При тестировании группе людей, различающихся по какому-нибудь качеству (например, математическим способностям, ловкости рук или агрессивности), предъявляют некоторую стандартную ситуацию. Затем можно вычислить корреляцию между изменениями показателей данного теста и изменением другой переменной. Например, можно установить корреляцию между показателями группы студентов в тесте на математические способности и их оценками по математике при дальнейшем обучении в колледже; если корреляция значительная, то на основе результатов этого теста можно решить, кого из нового набора студентов можно перевести в группу с повышенными требованиями.

              Тестирование — важный инструмент психологических исследований. Оно позволяет психологам получать большое количество данных о людях с минимальным отрывом их от повседневных дел и без применения сложного лабораторного оборудования. Построение тестов включает множество этапов, которые мы подробно рассмотрим в последующих главах.

              Корреляция и причинно-следственные связи. Между экспериментальными и корреляционными исследованиями есть важное различие. Как правило, в экспериментальном исследовании систематически манипулируют одной переменной (независимой) с целью определить ее причинное воздействие на некоторые другие переменные (зависимые). Такие причинно-следственные связи нельзя вывести из корреляционных исследований. Ошибочное понимание корреляции как причинно-следственного отношения можно проиллюстрировать на следующих примерах. Может существовать корреляция между мягкостью асфальта на улицах города и количеством солнечных ударов, случившихся за день, но отсюда не следует, что размягченный асфальт выделяет какой-то яд, приводящий людей на больничную койку. На самом деле изменение обеих этих переменных — мягкости асфальта и числа солнечных ударов — вызывается третьим фактором — солнечным теплом. Еще один простой пример — высокая положительная корреляция между большим количеством аистов, гнездящихся во французских деревнях, и высокой рождаемостью, зарегистрированной там же. Предоставим изобретательным читателям самим догадываться о возможных причинах такой корреляции, не прибегая к постулированию причинно-следственной связи между аистами и младенцами. Эти примеры служат достаточным предостережением от понимания корреляции как причинно-следственного отношения. Если между двумя переменными есть корреляция, изменение одной может вызывать изменения другой, но без специальных экспериментов такой вывод будет неоправданным.

              Высокая волатильность что это простыми словами

              Если давать общее определение, то под английским термином “volatility” понимается изменчивость рынка, простыми словами – ход цены за определенный промежуток времени. Чем больше ценовой график проходит за единицу времени, тем выше волатильность. Для трейдера такие моменты интересны тем, что потенциальная прибыль по сделкам увеличивается.

              Этот показатель можно рассчитывать для любого временного интервала, любогорынка, валютной пары. Да и на фондовом рынке волатильность также учитывается, при торговле акциями это ничуть не менее важно, чем при спекуляциях валютами. Если интересуетесь работой на фондовом рынке, обязательна к прочтению статья о том, как новичку торговать акциями, в ней я рассматриваю все вопросы, возникающие у начинающих.

              Отмечу, что волатильность не остается постоянной. Даже если на графике дневная свеча имеет малые тени и крупное тело, это не значит, что все время график двигался без откатов в одном направлении. В течение дня выделяются участки, на которых рынок «притормаживает», и участки, на которых он ускоряется.

              Волатильность валютных пар

              Волатильность валютных пар – это диапазон колебания стоимости соответствующих валют за единицу времени. Чтобы вычислить этот показатель, достаточно открыть график с тайм фреймом D1 и оценить расстояние от высшей и нижней позиции одной «свечи» в пунктах. Под «свечой» в данном случае понимается промежуток с максимальной и минимальной ценой валютной пары за определённый период, в данном случае за один биржевой день.

              Если далее оценить недельный график, то показатель изменяемости будет иметь другое значение. В финансовом мониторинге, как правило, применяется средняя волатильность., вычисляемая как среднее арифметическое показателей выборки «свечей». Приведённая в примере волатильность валюты предоставляет возможность прогнозировать рост или падение стоимости с учётом предыдущих значений.

              ВНИМАНИЕ! Перспективность валютной пары оценивается с помощью вычисления отношения дневной волатильности к спреду – лучшей цене на продажу/покупку валюты в конкретный промежуток времени.

              • Спрос – чем он ниже, тем выше показатель, в связи с чем торговля малоликвидными активами всегда рискованна
              • Ожидания участников рынка – очень сильно влияют в сторону возрастания данного показателя перед выходом важных новостей, публикацией существенных экономических решений, статистических данных, заявлениями руководства центробанков и важных персон в мире финансов
              • Общий уровень определенности экономического и политического климата в стране – чем стабильнее ситуация, тем меньше колеблется курс, в случае кризиса и потрясений наблюдается высокая волатильность валюты
              • Военные конфликты, стихийные бедствия и другие форс-мажорные ситуации , которые могут спровоцировать сильные колебания цен

              Спекулянты используют рост показателя для получения прибыли. Чем в больших пределах колеблется курс, тем значительнее будет прибыль в случае заключения удачной сделки. С другой же стороны, торговля более рискованна, так как предсказать движение цены при сильных скачках труднее, да и просчеты предполагают большую ответственность.

              С учетом специфики торговли на Форексе этот фактор здесь имеет очень серьезное значение и прежде, чем выбирать валютную пару, обязательно анализируют данную характеристику. Как правило, делают это с использованием исторических данных, обращая внимание на уровень изменчивости стоимости актива и диапазон колебаний в разные промежутки времени.

              Сегодня существует множество инструментов, позволяющих смотреть волатильность валют онлайн. Анализируя значение, нужно обращать внимание на факторы фундаментального характера и брать соответствующие временные промежутки. Так, если посмотреть на цену в конкретный момент, можно увидеть сильное колебание за день – вполне возможно, для актива это нетипично, просто в этот день публикуются важные новости или что-то произошло в экономике, политике государства.

              Чем меньше диапазон изменения цен и более стабильный курс (чаще всего берут касательно доллара США, евро), чем меньше потрясений в сфере финансов наблюдается, тем более сильной считается экономика, более привлекательна для инвесторов валюта и вся сфера в общем.

              А вот для трейдеров на Форексе изменчивость может стать хорошей возможностью заработать, ведь именно сильные колебания стоимости позволяют получать ощутимую прибыль. И даже несмотря на соответствующий убыток в случае неудачи и высокий уровень риска, многие выбирают валютные пары с хорошей волатильностью, чтобы заработать по максимуму.

              На валютном рынке Форекс под волатильностью подразумевают максимальное и минимальное изменение цен за определенный промежуток времени. Чем больше расстояние между максимумом и минимумом цены за выделенный промежуток времени, тем сильнее волатильность. Чем меньше это расстояние, тем слабее волатильность.

              Волатильность на форексе может измеряться как в пунктах, так и в процентах от первоначального значения стоимости.

              Важно: Необходимо уточнить, что понятие волатильности представляет собой не просто разницу между экстремумами. Ориентиром волатильности является не само значение цены, а ее тренд. То есть волатильность правильнее понимать как величину отклонения от существующей тенденции. Если тренд демонстрирует высокий рост, а колебания валюты происходят в пределах ценового канала тренда, такой инструмент нельзя назвать волатильным.

              Если за одну торговую неделю курс валюты изменился на 2-3% (вверх или вниз), в отличие от цены закрытия прошлой торговой недели;

              Если за одну торговую неделю курс валюты изменился в диапазоне 15% в отличие от цены закрытия прошлой торговой недели.

              Решающее значение волатильность на Форекс имеет при оценке рисков при торговле. Это влечет за собой необходимость изменения торгового лота и корректировки кредитного плеча при маржинальной торговле.

              Основываясь на исторических данных волатильности и прогнозируя ожидаемую волатильность, можно выработать несколько практических правил, которые значительно повысят эффективность торговой стратегии:

              • выбор валютной пары для торговли необходимо осуществлять в зависимости от текущей торговой сессии, времени дня и прогнозируемой волатильности валюты на этот период времени;
              • нельзя ориентироваться на волатильность как на показатель силы и направления тренда;
              • волатильность валютной пары может заключаться не только в длительном целенаправленном движении в определенном направлении. Волатильность может складываться и из движения в небольших пределах.

              Большое влияние на качество торговли может оказать знание волатильности валют в определенные торговые сессии:

              • Европейская сессия – волатильны европейские валюты: GBР/JPY, USD/CHF, GBР/USD и GBР/CHF;
              • Американская сессия — GBР/CHF, GBР/JPY, USD/CHF;
              • Тихоокеанская сессия – наиболее волатильны пары, в которые входит японская иена — GBР/JPY, USD/JPY, EUR/ JPY и кросс-курс GBР/CHF.

              Чем больше волатильность, тем больше возможностей для заработка, однако очень высокая волатильность также увеличивает и торговые риски.

              Выше я разобрал пример использования индикатора волатильности в качестве фильтра, но это не единственный способ применения этой информации. Помимо этого:

              • Можно вручную нанести в окне индикатора уровни по аналогии с зонами перекупленности/перепроданности. Если посмотрите на поведение цены во время пиковых значений волатильности, то увидите, что длится это не очень долго , после чего следует разворот либо коррекция . Так что если ATR войдет в зону экстремумов , на графике можно ожидать замедление движения .
              • Значение средней волатильности иногда используется при расчете уровня стоп-лосса . Стоп может превышать ATR в 2 или даже в 3 раза , всё зависит от активности рынка. В примере на скриншоте ниже ATR равен 19 пунктам , так что стоп можно было бы выбрать равным 38 либо 57 пунктам.
              • Средняя волатильность подходит и для определения потенциала сделки. Поясню на примере . Предположим, что за день цена в среднем проходит 100 пунктов . Представьте себе ситуацию, когда в один из дней цена выросла на 80 пунктов , и появился сигнал на покупку. Учитывая статистику, велика вероятность того, что сегодня график пройдет в лучшем случае 20 пунктов, так что сделку лучше не заключать. Тоже своего рода фильтр .

              Я рекомендую присмотреться к перечисленным методам работы с волатильностью. Возможно, точку входа в рынок эта информация вам и не даст, зато поможет понять, когда на рынке возможно замедление и стоит ли вообще рассматривать полученные торговые сигналы.

              Говоря об изменчивости цены рубля, во внимание принимается вторая парная валюта – чаще всего, американский доллар или евро. Высокие колебания уровня амплитуды означают отсутствие стабильного рынка и плохо прогнозируемые ситуации. Снижение показателя, напротив, говорит о стабильности экономики, отсутствии кризисных процессов.

              1) Изменения ключевых процентных ставок регулятора ЦБ и применяемая им политика комплексных мер.2) Степень кредитных рисков страны.3) Общемировая и внутренняя политическая/геополитическая ситуация.4) Введение экономических противороссийских санкций и зависимость от экспорта.5) Стоимость «черного золота» на международных рынках.6) Спекуляции/манипуляции на биржах.7) Сокращение фонда резервов.8) Отток капиталов.

              1) Сложить максимальное и минимальное значение курса рубля по отношению к интересуемой валюте, разделить пополам. Получается некая средняя величина.2) Затем из максимального значения отнимается минимальное, цифра также делится на 2.3) Вычисленный результат сравнивается со средней величиной и показывает абсолютную амплитуду отклонения (волатильность) валюты.

              Материал подготовлен Дилярой специально для blog-forex.org

              Классификация волатильности

              Классификацию можно привести по 2 критериям. В зависимости от того, какие единицы измерения используются, выделяют:

              • Относительную волатильность – указывается в процентах . Ее можно самостоятельно пересчитать в пункты. Например, если для валютных пар указана дневная волатильность 1,7%, это значит, что график за сутки в среднем проходит 170 пунктов (4-значные котировки);
              • Абсолютная – приводится в единицах , в которых измеряется величина. Для форекс это пункты , а вот если речь идет о волатильности акций или облигаций, то приводиться она может в долларах/рублях .

              В зависимости от того, ведется ли работа на истории или строится прогноз, выделяют:

              • Историческую волатильность – рассчитывается средний ход график за определенный промежуток времени за период в прошлом;
              • Ожидаемую – в результате комплексного анализа строится прогноз на основании исторических данных, новостного фона.

              Речь всегда идет об усредненной волатильности, эти данные имеют больший вес. Например, средний дневной ход графика за 2 месяца более достоверно отражает «характер» валютной пары, чем тот же показатель, но рассчитанный за неделю. В течение недели может произойти, например, резкое движение на новостях. Если период усреднения будет слишком мал, это сильно повлияет на итоговое значение волатильности.

              Какие виды волатильности бывают?

              Теоретически вы даже вручную можете рассчитывать этот показатель, просто измеряя диапазон (расстояние от максимума до минимума) для каждой свечи и потом усредняя полученные данные. Но это неудобно, долго, да и смысла особого нет, если есть несколько надежных источников данных и целый набор индикаторов, позволяющий оценить волатильность цен прямо в торговом терминале.

              Чтобы провести такую оценку используются специальные инструменты – индикаторы волатильности, представленные следующими популярными разработками:

              1. ATR (Average True Range) – самый простой и наглядный индикатор, демонстрирующий среднее текущее минимальное и максимальное значение стоимости валютной пары. Чтобы применить этот инструмент достаточно открыть актуальный дневной график и наложить на него данные ATR, например, за 100 дней. Индикатор растёт, когда изменчивость активизируется и падает при её пассивности.
              2. Линии Bollinger Bands – эта инфографика отражает изменчивость цены валютной пары с ограничением диапазона колебания стоимости. Если такие полосы в течение длительного времени представлены в виде узкого коридора, с большой долей вероятности в ближайшее время можно ожидать взлёта или падения курса.
              3. CCI – этот инструмент позволяет определить оптимальные точки выхода и входа в сделки с помощью оценки падающих и взлетающих «свечек» ( «бычьих» и «медвежьих» ).

              Существует ещё несколько широко известных индикаторов волатильности, работающих самостоятельно или в паре с другими приложениями.

              Заключение

              Досконально изучив все нюансы и понятия, связанные с волатильностью, можно существенно повысить вероятность заключения удачных сделок. Только комплексный подход к торговле на бирже Форекс способен обеспечить стабильный успех вашей деятельности.

              Это показатель стандартного отклонения стоимости инструмента в течение определенного периода, которое определяется на основе исторических данных об изменениях цены.

              Отклонения, рассчитанные на основе текущей стоимости инструмента с учетом предположения, что его рыночная стоимость отражает возможные риски.

              Что влияет на поведение цены

              Тут может быть два варианта событий. Если ему не требуется в ближайшее время вкладывать свои средства или сбывать акции, то он может расслабиться и просто наблюдать как суетливые спекулянты пытаются поймать эту волатильность и выжать из нее максимум.

              Но если у инвестора есть потребность прямо сейчас производить какие-то рыночные операции на форекс, в роли спекулянта окажется уже он сам. То есть, ему придется очень тщательно мониторить рынок, по несколько раз в сутки просматривать аналитику и советоваться с брокером, чтобы правильно определиться с ценой и не попасть впросак.

              Узнайте как рассчитать индекс волатильности.

              Волатильность распределена очень неравномерно в течение суток, недели, и даже года. Торговля волатильностью потребует от вас как минимум знаний, что на нее влияет. Это могут быть такие факторы как:

              • Новостной фон . Если в течение недели выходят данные, например, по изменению процентной ставки, ожидается выступление регулятора по поводу монетарной политики, данные по ВВВ, то можно рассчитывать на неплохие движения . Волатильность с высокой степенью вероятности резко увеличится .
              • Количество игроков на рынке. Чем больше трейдеров торгует по данному инструменту, тем выше вероятность сильных движений.
              • Форс-мажорные ситуации . Те же землетрясения, ураганы, цунами.
              • Слухи , ожидания трейдеров. Если сопоставить экономический календарь с рынком, то видно, что низкая волатильность часто наблюдается перед взрывным движением. Множество игроков просто ждет статистику.
              • Публикация квартальных финансовых отчетов о прибыли компаний США . После выхода таких данных всегда происходит резкое движение вниз или вверх. Чаще всего случается падение, даже если прибыль получилась выше прогнозов, акция все равно может упасть на несколько дней или недель, поэтому никогда не держите акцию перед выходом ее отчета. Лучше купить после ее просадки, а если просадки не было, отличных акций, которые можно купить на развороте цены после падения, вполне достаточно.

              В повседневной работе я рекомендую просто учитывать экономический календарь. Этого достаточно для того, чтобы не попасть на резкий рывок графика и не понести незапланированные потери.

              Учитывайте и время работы финансовых центров мира. Например, во время работы бирж Европы и США наблюдается повышенная активность по мажорам, парам с евро и американским долларом соответственно. Когда в дело вступает Азия, можно ожидать движения по парам, содержащим японскую иену. На тихоокеанской сессии иногда наблюдаются неплохие движения по австралийцу и новозеландцу.

              Виды показателя и особенности

              Волатильность валютных пар на Форекс имеет следующие особенности:

              • Волатильность подвержена цикличности. То есть она постоянно усиливается, сначала достигает максимума, потом ослабляется до минимума;
              • Волатильность постоянна. Не только в том смысле, что постоянно усиливается и ослабляется, а в том, что она повторяется. На основе этого, можно предположить, что если сегодня цена двигается в таком диапазоне, то завтра она будет продолжать двигаться в этом же диапазоне;
              • Волатильность стремится к среднему значению. После того как волатильность достигает максимальной или минимальной точки рынка, она неизменно возвращается в своё среднее значение и некоторое время пребывает в нем. То есть, если минимум 1%, а максимум 4%, то большую часть времени, средняя волатильность цены составляет 2%. Зная данную особенность, можно спокойно рассчитать точки входа или выхода из рынка.

              Рынок демонстрирует, что уровень изменчивости не может быть одинаковым постоянно. Основное правило говорит, что периоды высокой изменчивости валюты сменяются периодами низкой. Как правило, повышается перед важными новостями и в моменты непредвиденных событий, потрясений, но рано или поздно либо переживает серьезные события, либо адаптируется к ним, и понижается. Вечно высокой волатильность быть не может.

              Длиться периоды затишья и активности могут разное время, но чем дольше наблюдается спокойствие, тем быстрее, вероятно, наступит активность и наоборот. Волатильность может быть исторической и ожидаемой. Первая определяется на основе исторических данных, ожидаемая – рассчитывается с учетом истории и текущей ситуации (учитывают актуальные рыночные факторы, показатели прошлых изменений стоимости, важные новости и т.д.).

              Данная характеристика валюты и любого другого актива имеет очень важное значение. Когда речь идет о волатильности рубля или любой иной национальной валюты, показатель рассматривают касательно американского доллара или евро. Высокий уровень говорит про нестабильность ситуации и изменения цены в большом диапазоне, низкий – что стоимость движется в небольших границах и рынок относительно спокоен.

              • Определения степени риска при заключении сделки.
              • Выявления запаса хода инструмента – если он прошел серьезную часть пути вверх или вниз, а исторические данные показывают, что больше цена вряд ли сможет осилить, нет смысла входить в сделку.

              В соответствии со значением оценивают и риски долгосрочного инвестирования. А новичкам советуют воздержаться от торговли в периоды, когда выбранный актив демонстрирует сильную волатильность, так как при неверном расчете убыток может быть внушительным. В экономическом календаре часто указывают уровень изменчивости, который может быть спровоцирован той или иной новостью в зависимости от ее важности и степени влияния.

              Резюме

              Волатильность – важнейший параметр, позволяющий оценить состояние рынка, фильтр, который я советую использовать в торговле всем без исключения. Если у вас есть свои предложения и дополнения по использованию этих данных в торговле – делитесь ими в комментариях. Я же на этом заканчиваю свой обзор и благодарю вас за внимание.

              Не забывайте подписываться на обновления моего блога, далее расскажу много интересного и полезного!

              Если вы нашли ошибку в тексте, пожалуйста, выделите фрагмент текста и нажмите Ctrl Enter . Спасибо за то, что помогаете моему блогу становиться лучше!

              Психология успеха

              Понятие психологии успеха. Стратегии и приемы достижения успеха на любом уровне бизнеса. Составные психологии успеха. Концепция индивидуальной ответственности — ключевой момент в достижении успеха. Умение и смелость брать на себя ответственность.

              Рубрика Психология
              Вид контрольная работа
              Язык русский
              Дата добавления 23.01.2022
              Размер файла 20,3 K

              Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

              Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

              Мы живем в чудесное время — время больших возможностей. Все большее число людей добивается больших успехов. И с каждым годом эта ситуация улучшается. Все большее число людей становятся миллионерами, живут насыщенной и полной впечатлений жизнью, которая им, несомненно, нравится.

              Сейчас появляется все больше и больше информации о том, как достичь успеха в бизнесе, личной жизни и так далее. Эта информация, это понимание, эти идеи, как вода, растекаются во все уголки и достигают каждого человека, который готов их принять и использовать.

              Сегодня стратегии и приемы достижения успеха на любом уровне бизнеса и в любой области жизнедеятельности становятся более широко доступными и множатся с большей быстротой, чем когда-либо прежде в человеческой истории. И мы все можем воспользоваться ими, постигая их и внедряя в свою собственную жизнь.

              Но самой главной проблемой для абсолютного числа людей, желающих стать успешными, является проблема начать действовать, начать делать что-то прямо сейчас после того, как они прочитали или изучили обучающий материал. Но невозможно стать успешным сразу за один месяц и даже год. Успех — это поступательное движение вперед, развитие и саморазвитие, достижение поставленных целей, постановка новых целей и так далее. Рост ведет к еще большему росту. Начав меняться, совершенствуясь шаг за шагом, можно изменить, что угодно.

              Цель контрольной работы — изучение психологии успеха.

              1. Понятие успеха

              Прежде чем говорить о психологии успеха, необходимо определиться с самим понятием. Казалось бы, ответ лежит на поверхности. Не обязательно читать столь популярные сегодня книги на тему «Как достичь успеха…» или заглядывать в толковый словарь, чтобы сформулировать определение успеха как достижение поставленной цели.

              Действительно, сегодня в обществе сформировалось мнение, что успех — это обретение определенного материального и социального статуса.

              К примеру, еще недавно господин N учился в институте, а сегодня — он владелец сети магазинов бытовой техники и электроники. Успех? Несомненно.

              Но достаточно ли иметь крупный счет в банке и занимать ответственный пост на работе? Успешен ли миллионер, наживший к 50 годам язву, перенесший инфаркт и растерявший всех друзей по дороге к своим богатствам? Одинаков ли успех для разных людей? Очевидно, что нет.

              На мой взгляд, ключевыми в определении успеха являются скорее не внешние критерии — карьера или финансовое благополучие, — а некие внутренние ощущения: состояние, когда мы испытываем чувство удовлетворенности и благодарности за то, что имеем и что нас окружает, когда мы довольны своей жизнью во всех ее аспектах. В силах каждого из нас создать ситуацию, в которой мы с полным правом скажем: «Я добился успеха. Я лучший». И поэтому успех — это путешествие, которое не имеет конца.

              Процесс путешествия к успеху можно назвать универсальным для всех людей — есть определенный алгоритм успеха во всем, чем бы мы ни занимались. Он основан на неизменных принципах и правилах, проверенных многими поколениями.

              С одной стороны, эти принципы поразительно просты и незатейливы, и многим даже знакомы. Каждый из них позволяет быстрее продвигаться к поставленным целям, постепенно реализуя свой подлинный потенциал. С другой стороны, знать — не значит делать. Многие из нас просто забывают об этих правилах, продолжая биться головой о стены рядом с открытой дверью.

              Одним из главных качеств успешного человека, несомненно, является умение и смелость брать на себя ответственность. С этого начинается построение собственной лестницы успеха. И какое бы положение мы ни занимали, какую бы работу ни выполняли, что бы нас не окружало — все это практически в полной мере результат нашего собственного выбора. Нравится нам это или нет.

              До тех пор, пока мы считаем, что нашей жизнью управляют внешние, не зависящие от нас, обстоятельства, — мы не сможем контролировать и улучшать свою действительность.

              Концепция индивидуальной ответственности — один из ключевых моментов в достижении успеха. Почему? Большинство окружающих убеждены, что на самом деле они не властны над ситуацией и во всех неприятностях и бедах, которые с ними случаются, виновато либо правительство, либо общество, либо руководство компании, в которой они работают, либо кто-нибудь еще. Плохая работа, плохая зарплата, плохое настроение, плохие родственники, плохое здоровье — все это вина окружающих. Эти люди, как правило, уверены, что успех других связан с везением или протекцией, а сами живут по закону случайности. И жизнь то и дело подтверждает их догадки: такая позиция, естественно, не позволяет ничего исправить, не дает возможности управлять событиями.

              А в развенчание данного мифа, один американский психолог, доктор Роберт Резник, открыл «волшебную» формулу, которая выглядит примерно так: Обстоятельства (события и факты) + Реакция на них = Последствия (события и факты)

              Из этой формулы следует, что любое событие в нашей жизни является последствием наших реакций на предыдущие события. А, значит, если нам не нравятся последствия — нужно просто изменить свою реакцию. Исаак Ньютон называл это третьим принципом движения: «Для каждого действия есть равное по величине противодействие».

              2. Составные психологии успеха

              Вера в себя

              Когда человек искренне во что-либо верит, то всю окружающую действительность он рассматривает под данным углом зрения. Мы, и только мы, классифицируем, редактируем и распределяем информацию вокруг себя. И если она не соответствует нашим представлениям о том, каким должен быть окружающий мир, мы ее попросту отбрасываем.

              Чтобы стать капитаном корабля под названием «Жизнь», нужно, прежде всего, этого захотеть, а затем — поверить в то, что это возможно. Поверить в себя и свои силы.

              Когда мы дружелюбно настроены к окружающему миру и верим в то, что по отношению к нам он настроен точно так же, тогда для нас открываются возможности, которых раньше мы могли не замечать. Жизнь приобретает новый смысл, и штурвал нашего корабля беспрекословно слушается руки капитана.

              Притяжение хорошего

              Успешные люди притягивают к себе успешных. Счастливые люди притягивают к себе счастливых. Иначе говоря, в нашей жизни действует система резонанса: занимаясь каким-либо делом, ведя тот или иной образ жизни, придерживаясь определенных принципов, вынашивая какие-то мысли, мы неизменно притягиваем к себе тех, чья жизненная позиция входит в резонанс с нашими идеями, чувствами, стилем, работой. Отсюда следует простое жизненное правило: хочешь быть успешным — держись успешных людей. С детства каждый из нас приобретает «индивидуальный набор», в который часто входят разные комплексы, убеждения, установки, «любовно» взращенные родителями, друзьями по двору и другими людьми, чей образ жизни имеет на нас влияние. Мы можем перенимать или приобретать эти установки и убеждения, можем также наследовать их, размышлять об их правильности или ложности. Мы предлагаем другим придерживаться убеждений и даже оставаться верными им. При этом часто мы забываем о том, что практические любые убеждения являются ограничителями, которые действуют подобно тормозам, не давая развернуться нашему потенциалу, они сдерживают нас. Кроме того, наши «рамки» порождают двух главных врагов личного успеха — сомнения и страх, которые, в свою очередь, не позволяют нам использовать природные таланты и способности в полной мере.

              Борьба с неудачами

              Как известно, любое действие имеет свою причину и свою предысторию. Как неудачи, так и у успеха есть свои причины. Счастье и несчастье, богатство и бедность, болезни и здоровье — все вызвано конкретными причинами.

              Лакмусовой бумагой успеха можно назвать наше отношение к неудачам. Промахи, проблемы и несчастья случаются практически у любого человека. Но отношение к собственным поражениям может быть разным. И страх перед неудачей — самое большое препятствие для достижения успеха. Именно боязнь проиграть или предчувствие невезения может парализовать наши мысли и действия, удерживая тем самым от поступков, которые необходимы, чтобы прийти к победе.

              Однажды молодой журналист спросил Томаса Дж. Уотсона, основателя фирмы IВМ: «Как быстрее прийти к успеху?», на что Уотсон ответил: — «Если вы хотите быстрее преуспеть, то должны удвоить частоту неудач. Успех лежит по ту сторону неудачи».

              По советам многих успешных людей, когда неудача застала врасплох, и единственное желание — опустить руки и все бросить, нужно попробовать ответить на три бесхитростных вопроса:

              1. Что в случившемся есть хорошего?

              2. Чему я могу научиться?

              3. Как я могу исправить ситуацию и получить при этом удовольствие?
              Полученные ответы помогут извлечь пользу и получить важный жизненный опыт даже из самых сложных ситуаций.

              Ведь, совершая одну попытку за другой, человек начинает лучше понимать, чего он добивается. Уточняет при очередных попытках правила, задачи, вносит поправки в процесс достижения цели, меняет свое отношение к этому. А каждая неудача — это драгоценный опыт, который вносит свой вклад в копилку знаний и формирование мировоззрения.

              Учитесь решимости. Черпайте вдохновение в историях людей, которые дерзали, терпели неудачи, но продолжали идти к своей цели, изучайте биографии ваших кумиров — уверена, в них найдется немало воодушевляющих примеров.

              И помните, что единственная разница между успешным человеком и неудачником состоит в том, что успешный человек не прекращает стараний. Ведь согласно так называемому «Правилу Нестерова», для того, чтобы добиться успеха, нужно совершить не менее 10 равнозначных попыток в одном деле, прежде чем опустить руки, признать свою неудачу, и заняться чем-нибудь другим.

              Позитивное мировоззрение

              Первым слагаемым победы во внутренней битве с неудачей является позитивное мировоззрение. Мартин Силигмен, профессор психологии из Пенсильванского университета, сделал следующий вывод из наблюдений за работниками, занятыми в 30 различных сферах деятельности: с неудачами справляются только оптимисты. Все, что происходит с нами, так или иначе связано с нашими мыслями. Мы живем и действуем согласно нашим собственным образам и понятиям, возникающим в мозгу. Негативные мысли влияют на нашу жизнь разрушающе. И, скорее всего, не случайно появилась фраза «Чего боишься, то и случится». В то время как добрые и светлые мысли приносят в нашу жизнь радость, «притягивают» нужных и полезных людей, провоцируют хорошие события. Позитивное мышление подразумевает концентрацию на положительном конечном результате. Также хорошо, если вы станете обращать внимание на уже имеющиеся хорошие результаты. А попробовать силу позитивного мышления можно с помощью одного простого упражнения. Постарайтесь в течение 28 дней — одного лунного цикла — вставать с утра с мыслью «Сегодня со мной произойдет что-нибудь замечательное!». Такой настрой позволяет наполнить позитивной энергией любое событие, входящее в вашу жизнь, даже если вы не знаете, что именно с вами должно произойти.

              Для великих свершений, прежде всего, необходимо четко решить, чего вы хотите достичь в каждой области своей деловой и личной жизни. Мотивация требует «мотива», и чем яснее вы его осознаете, тем большего вы достигнете. Все, что нас окружает и что происходит — события по окраске совершенно нейтральные. И только мы даем оценку происходящему, закрашиваем ситуацию черными, белыми или цветными красками. В любом случае, главное помнить о том, что у нас всегда есть право выбора. Мы, и только мы выбираем — хорошее ли это событие для нас или плохое; извлечем ли мы пользу из этого или будем злиться на ситуацию и попадать в нее снова и снова. Нужно ожидать от жизни самого лучшего и разрешить себе думать о том, что человек этого достоен. Правило «не очаровываться, чтобы потом не разочаровываться» — здесь не действует: мир вокруг нас именно такой, каким мы его себе представляем.

              Сегодня, по сравнению с другими историческими эпохами, все больше людей стремятся к успеху. И все больше людей его достигают. Наверное, никогда еще не существовало столько возможностей для превращения мечты в реальность, как в наши дни.

              Подавляющее число успешных людей начинали с нуля, пробовали несколько раз, пока добились успеха. Но для этого они что-то делали. Учились на своих ошибках, изучали опыт других людей и в конце концов достигали успеха.

              Не ошибается только тот, кто ничего не делает. Если вы хотите стать успешнее — увеличьте количество ошибок, увеличьте количество ваших практических действий. Слишком часто человеку свойственно нетерпение и желание изменить все в своей жизни за один день, как в сказке. Но чего бы не хотел добиться человек — мечта изменить все и сразу так и остается мечтой, пустой надеждой на улучшение.

              Если вы до сих пор не стали успешным, значит, в первую очередь вам надо изменить себя. Приобрести те знания и навыки, которые помогут вам дойти до цели.

              1. Даниличева Н.А., Балакирева Л.А. Психология профессионального успеха. — СПб.: ООО «СЛП», 1998. — 144 с.

              2. Денни Р. Установка на успех. Персональный определитель потенциала устойчивости. — СПб.: Питер, 2002.

              Битва форекс трейдеров

              3. Доценко Е.Л. Психология манипуляции: феномены, механизмы и защита. — М.: Изд. МГУ, 1997. — 344 с.

              4. Козлов Н. И. Формула успеха, или философия жизни эффективного человека. — М.: АСТ-Пресс, 2002.

              5. Свергун О. Психология успеха, или Как стать хозяином своей жизни. — М.: АСТ-Пресс, 2000.

              Подобные документы

              Концепция индивидуальной ответственности как один из ключевых моментов в достижении успеха. Сущность и понятие психотехники, сравнение ее теории с теоретической академической психологией. Основные психотехники, нацеленные на создание условий для успеха.

              реферат [42,5 K], добавлен 24.02.2022

              Мотивационная сфера личности. Мотив достижения успеха, мотив избегания неудачи как мотивационные свойства личности. Понятие тревожности в психологии. Практические рекомендации по снижению высокого уровня тревожности и развитию мотивации достижения успеха.

              дипломная работа [207,3 K], добавлен 28.05.2022

              Понятие успеха и успешности в социальной психологии. Мотивация достижения успеха и мотивация избегания неудач как один из факторов карьерного успеха. Гендерные роли в семье. Профессиональная успешность мужчины в контексте семейных взаимоотношений.

              дипломная работа [136,5 K], добавлен 05.04.2022

              Психолого-педагогический аспект успеха. Ситуация успеха как одно из основных направлений педагогической деятельности. Возможности реализации ситуации успеха в работе с младшими школьниками. Ситуация успеха в учебной деятельности подросткового детства.

              курсовая работа [68,2 K], добавлен 23.03.2022

              Рассмотрение психологического портрета современного бизнесмена в условиях конкурентной борьбы и мотивации достижения успеха. Роль личностной агрессии в мотивации достижения успеха. Специфические функции в процессе мотивационной регуляции деятельности.

              курсовая работа [1,4 M], добавлен 06.02.2022

              Теоретическое изучение вопроса мотивации достижения успеха, избегания неудачи, тревожности и вопроса их взаимной корреляции. Динамика развития мотивационной сферы. Мотив достижения и склонность к риску. Модель выбора риска. Принципы успеха.

              дипломная работа [186,4 K], добавлен 19.10.2005

              Понятие успеха в профессиональной деятельности. Результаты исследований, посвященных характеристикам мотивации достижений. Создание человеком ситуации успеха в определенной деятельности. Понятие успешности в контексте целостного жизненного пути человека.

              Локус контроля в психологии — методика когнитивной ориентации

              Локус контроля — это понятие в психологии, которое описывает тенденцию человека рассматривать свои успехи или неудачи как результат личных качеств или внешних обстоятельств. Таким образом, есть два варианта:

              • Внешний локус контроля (экстернализм) — успехи и неудачи являются результатом стечения обстоятельств, неподвластных человеку;
              • Внутренний локус контроля (интернационализм) — успехи и неудачи являются результатом приложенных усилий, принятых решений и зависят в основном от личных характеристик, а не от обстоятельств;

              Термин происходит от латинского слова locus (переводится как «место» или «местоположение») и от слова «control», значение которого не нуждается в переводе. Речь идет о неком абстрактном пространстве, в котором, по мнению человека, сосредоточены факторы, определяющие его жизнь. Этот термин был введен американским психологом Джулианом Роттером в его книгу «Социальное обучение и клиническая психология», впервые опубликованную в 1954 году.

              Локус контроля является достаточно стабильным свойством личности, которое не изменяется во времени и практически не подвержено коррекции психотерапевтическими методами. В то же время современная психология располагает достаточно точными методами, позволяющими однозначно определить, каким локусом управления обладает данный человек.

              Предпочтительным считается внутренний локус контроля. Внутренность свидетельствует о высоком уровне зрелости, дисциплины и независимости личности. Однако внешность чаще сопровождается инфантилизмом и агрессивностью, которые не способствуют развитию хороших отношений с другими людьми.

              История создания

              Теория социального обучения Роттера появилась в середине 1950-х годов и потребовалось 20 лет, чтобы повзрослеть. Он был разработан в контексте американской науки, сосредоточенной на позитивных знаниях. Адлерская психология, ориентированная на социальные детерминанты поведения, оказала большое влияние на выбор ценностных основ. Например, существовали аксиомы, согласно которым психология должна изучать индивида в контексте осмысленного для него мира (аксиома 1) и что личные конструкции не могут быть сведены к конструкциям других наук (аксиома 2). Тем не менее, сильнее влияние психологии Е. Толман, который был ориентирован на натуралистический подход. Это нашло отражение в следующих аксиомах: поведение ориентировано на цель и зависит от усиления (аксиома 6); ориентированность на цель определяется предвидением, которое базируется на опыте уже существующих действий (аксиома 7). В то же время в теории социального обучения неовещественная традиция появляется и как некий детерминант научности, предписывая строгую формализацию исходных понятий. Таким образом, переходя от методологических постулатов к построению теоретической модели, Роттер стремится вывести сложные, «молекулярные» формы поведения, преследуемые социальной или клинической психологией, из элементарно простых, «молярных» форм, воспроизводимых в регламентированных экспериментальных условиях.

              Основная задача теории Роттера — предсказать поведение в ситуации выбора среди четко определенных альтернатив. Согласно первой концепции теории, в ситуации выбора будет реализовано действие, «поведенческий потенциал» которого выше. Сам «поведенческий потенциал» представлен как объединение двух компонентов: субъективной вероятности усиления после выполнения действия, или «ожидания», и субъективной «ценности» этого усиления.

              Затем, в попытке провести анализ этих компонентов и перенести их на рассмотрение «ценности». Роттер переходит на «молекулярный» уровень формы поведения. Значение» результата действия выражается в интеграции «ценности» самого действия и «ценности» сопутствующих ему последствий.

              Однако автор теории социального обучения подчеркивает использование понятия «ожидания», которое он формализует следующим образом: субъективная вероятность наступления события в конкретной ситуации возникает как сумма «специфического ожидания», обусловленного опытом взаимодействия с аналогичными ситуациями, и «обобщенного ожидания», основанного на опыте решения более широкого круга задач. Тогда роль «обобщенного ожидания» в новой ситуации будет решающей; в типичной ситуации, напротив, реализуется «специфическое ожидание», формируемое опытом взаимодействия с такого рода ситуациями.

              Роттер не вводит понятия, которые обеспечивают контекст для таких понятий, как «ценности» и «ожидания»: «мотивационная динамика спроса» или «само-концепция». Это приводит к ряду эмпирических находок, которые начинают противоречить его теории. В частности, «ценности» и «ожидания», которые он считает независимыми, на самом деле оказываются взаимосвязанными: в случае неудачи «ценность» цели снижается за счет ассоциации с неприятными эмоциями. X. Хекхаузен видит в этом принципиальное ограничение неситуационных (обобщенных) конструкций в целом по сравнению с ситуационно-специфическими, что вызывает у нас сомнения. Возможным решением данной проблемы является описание «обобщения» как качественного процесса, происходящего с развитием личностных структур. Для Роттера, однако, обобщение — это линейный, количественный процесс, в котором происходит обобщение ряда переживаний, поэтому его концепция остается чисто описательной, лишенной экспериментального обоснования и не проникающей в механизмы формирования самосознания.

              Локус контроля Роттера

              В связи причин возникновения жизненных ситуаций с внешними событиями или внутренними условиями лежит психология локуса управления. Изучение локуса контроля было впервые объяснено Роттером. Теорию локуса контроля он вывел из собственной концепции социального обучения. В этой концепции наиболее важным было предвидение (ожидание), то есть ожидание субъекта, что его конкретные поведенческие действия приведут к конкретному вознаграждению (подкреплению).

              Rotter’s Locus of control (Локус контроля ротера) — это предсказание того, в какой степени субъекты контролируют награды в своей жизни.

              Роттер взял за основу теорию индивидуального (субъективного) локуса контроля, который является подвидом теории «ожидаемой пользы». В этой теории поведение человека определяется тем, как он способен оценить вероятность достижения желаемого результата.

              В соответствии с теорией все объекты можно разделить на два типа. Типы локусов управления: внешний локус управления и внутренний локус управления. Эти типы локусов являются своеобразными характеристиками человека, формирующими его поведение.

              Уоллстон уточнил эту теорию, добавив предложение о разделении внешнего локуса управления на 2 позиции: «Объясняя контроль под влиянием других» и «Объясняя контроль под влиянием судьбы».

              Локус контроля является достаточно важным компонентом мотивационных процессов, тесно связанным с другими областями исследований психологических свойств и личностных признаков, таких как теория самоэффективности.

              Локус контроля анализируется и изучается, чтобы иметь возможность оценить когнитивный стиль, который проявляется в области обучения. Поскольку когнитивные компоненты психики присутствуют во всех ее проявлениях, то понятие локуса управления в психологии распространяется и на личностные характеристики в процессах деятельности.

              Внешне ориентированные личности характеризуются внешним диском для оборонительного поведения. Назначение им такой ситуации — это шанс на успех. Таким образом, любая внешне стимулируемая ситуация подходит экстерналу. В случае успеха обязательно проводится демонстрация мастерства. Такой человек убежден, что неудачи, которые с ним случаются, — это только результат невезения, серии несчастных случаев, негативного влияния других людей. Аутсайдеры действительно нуждаются в поддержке и принятии. Без этого их производительность ухудшится. В то же время не стоит ожидать большой благодарности за поддержку со стороны посторонних.

              Ситуационная атрибуция для интерналов чаще всего заключается в убеждении, что их успехи и неудачи регулярны и зависят от преднамеренности, компетентности и способностей. Для интерналов успех или провал — это естественный результат целенаправленных действий.

              Внешний локус контроля неразрывно связан с эмоциональной неустойчивостью и неуправляемым, практическим мышлением. Интерналы, с другой стороны, характеризуются эмоциональной стабильностью и склонностью к абстракции, теоретическому мышлению и синтезированному размышлению.

              В настоящее время вместо термина локус контроля все чаще используется термин «воспринимаемый контроль». Эта концепция состоит из двух элементов. Первое — это последовательность поведенческих действий и их последствия. Она отражает оценку человеком возможности того, что такие действия могут привести к желаемому результату. Вторая — это оценка способности человека выполнять такие действия, или компетентности.

              Последовательность — важнейшее условие психологического комфорта, удовлетворения жизнью.

              Следует понимать, что понятие Роттера относится именно к воспринимаемому контролю. Однако оценка человеком своих способностей может быть предвзятой и неточной. Чтобы объяснить это, есть несколько причин, которые способствуют неправильному восприятию контроля. Стремление к контролю рассматривается как один из важнейших процессов. Определенный уровень независимости человека от биологической и социальной реальности обеспечивается способностью управлять собственной жизнью.

              Всегда пытаешься почувствовать свой контроль над обстоятельствами, даже когда результат бесспорно определяется случайностью. В некоторых случаях для поддержания чувства контроля достаточно осознать свою способность предвидеть возникновение обстоятельств, которые нельзя рассматривать как контроль над ними. Неправильное восприятие индивидуального контроля как высокого приводит к игнорированию возможных угроз и формированию преувеличенных ожиданий об эффективности собственных действий. В результате человек либо не готов к стрессовым ситуациям, либо чувствует себя полностью разочарованным в своих способностях.

              Внутренние и внешние специалисты также различаются в том, как они интерпретируют социальные обстоятельства, например, в том, как они получают данные, и в механизмах причинно-следственных связей. Интерналы способствуют высокой степени осведомленности о задачах и ситуациях. Внешние лица склонны избегать ситуативных и эмоционально окрашенных объяснений действий.

              Экстернализаторы характеризуются зависимым и конформистским поведением. Интернационализаторы не склонны подавлять других или соответствовать. Они выражают сопротивление, когда предпринимаются попытки манипулировать ими или лишать их свободы. Внешние личности не могут функционировать без общения и легче работать под наблюдением и контролем. Внутренние личности, с другой стороны, лучше всего функционируют, когда они одиноки и обладают значительной степенью свободы.

              Человек способен достичь гораздо большего в жизни, если верит, что его судьба в его руках. Экстернальные личности гораздо более восприимчивы к социальному влиянию, чем интернализированные личности. Интернационализаторы будут сопротивляться внешним воздействиям, когда появляется возможность попытаться контролировать поведение других людей. Они уверены в своей способности решать проблемы, поэтому на них никогда не влияют мнения других людей.

              Аутсайдеры более склонны к психологическим и психосоматическим проблемам. Они больше характеризуются беспокойством и депрессией. Они гораздо более склонны к стрессу, склонны к разочарованию и развитию неврозов. Психологи обнаружили связь между высоким уровнем интернационализма и положительной самооценкой, существенную корреляцию образов идеального «я» и реального «я». Люди с интернализирующим локусом значительно более активно относятся к своему физическому и психическому здоровью.

              Однако в мире практически нет так называемых «чистых» экстерналов и интернэлов. Каждый человек содержит в себе хотя бы малую толику веры в собственные способности и сильные стороны, а также долю психологической субординации от ситуации.

              Термин локус контроля, таким образом, позволяет проследить значимые моменты проявления активности в действиях и поведенческих отношениях субъектов.

              Попытки изучения самоконтроля предпринимаются уже давно, но теория Роттера более развита. Роттер первым разработал «Локус контрольной анкеты».

              Теоретические основы

              Важным для методологии когнитивной ориентации является то, что экстерналы имеют более слабую мотивацию, чем интерналы, отсюда и тенденция к конформизму и зависимости. Существует положительная корреляция между интернационализмом и определением смысла жизни: чем больше респондент верит, что все в его жизни зависит от его личных усилий и способностей, тем чаще он находит смысл в собственной жизни и более четко видит свои цели.

              Интерес сторонников поведенческой теории и исследователей поведения состоит в том, что анализ структуры локуса контроля выявляет ориентацию индивида на действие, предсказание условий, способствующих или препятствующих этому действию, а также зависимость поведения от подкрепления.

              В работе с антисоциальными группами этот метод может быть использован для выявления тревожных, неадаптивных подростков с внешним локусом контроля. Это поможет оказать им своевременную помощь до того, как состояние продолжительного стресса приведет их к совершению преступных действий или попытки самоубийства. Есть свидетельства того, что посторонние люди больше склонны обманывать и совершать аморальные поступки. Рассматривается также связь между уровнем субъективного контроля и поведением подростков и молодежи в криминогенных и посткриминогенных ситуациях.

              Психология управления может использовать различия между внутренними и внешними личностями, которые могут иметь отношение к их профессиональному функционированию. Например, экстерналы более восприимчивы к манипуляциям, более сговорчивы и чувствительны к мнениям и суждениям других. В целом, экстернализация личностей оказывается хорошим исполнителем, эффективно работающим под контролем других. Интернационализаторы, в отличие от экстернализаторов, более продуктивны в работе в одиночку, чем в команде. Они более активны в поиске информации. Кроме того, интерналы лучше справляются с работой, требующей инициативы. Они более решительны, уверенны в себе, принципиальны в межличностных отношениях и не боятся рисковать. Исследования показывают, что интернализирующие менеджеры способны успешно выполнять директивное руководство. Интернационализация и экстернализация личностей также отличаются другими способами, такими как самоуважение. Люди с интернализирующим локусом контроля думают о себе как о добрых, исходящих, дружелюбных, решительных, невыразимых, честных, автономных. Люди с внешним локусом контроля считают себя не самодостаточными, раздражительными, зависимыми, эгоистичными, нерешительными, неуверенными в себе и враждебными.

              Разделение черты личности, описывающей степень, в которой человек воспринимает себя как активного субъекта собственной деятельности и степень, в которой он является пассивным объектом действия других людей и внешних обстоятельств, оправдано существующими эмпирическими исследованиями и может способствовать дальнейшему изучению широкого круга проблем общей и особенно прикладной психологии личности, тем более что различные формы добровольной деятельности человека, его повседневное сознание, виды объяснения окружающего мира все чаще становятся предметом психологического анализа.

              Версии этого теста были разработаны для взрослых, детей школьного возраста и даже дошкольников. Существует также версия для этнических меньшинств. Все эти версии прошли тщательное психометрическое тестирование в процессе разработки. Для оригинальной версии надежность проверялась путем разделения теста и его повторения через 2 месяца. Это исследование показало, что тест был достаточно надежным. То же самое можно сказать и о его действительности.

              Таким образом, согласно исследованиям, люди с преимущественно внутренним локусом контроля более уверены в себе, спокойны, позитивны, имеют более легкие межличностные отношения и более независимы. Люди с внешним локусом контроля более обеспокоены, менее терпимы к другим, менее популярны и конформисты.

              Типы людей

              По мнению психологов, самооценка человека тесно связана с его локусом контроля. Те, кто постоянно внутренне контролирует себя, могут объективно оценить свои способности и возможности. Он правильно понимает себя как личность.
              Итак, внутреннее и внешнее. Какая разница?

              • взять на себя ответственность за каждое их действие;
              • не подвержены влиянию чужого мнения;
              • они ценят себя, они самодостаточны;
              • имеют внутреннюю гармонию;
              • имеют стабильную психику;
              • работая на результат.

              Люди с внутренним локусом контроля обычно счастливы, успешны и здоровы. Они относятся к другим с добротой. Они видят мир через положительную линзу.

              Люди с внешним локусом контроля имеют эти характеристики:

              • не может видеть своих ошибок;
              • не в состоянии анализировать ошибки и исправлять их;
              • постоянно переживают беспомощность;
              • зависит от мнения посторонних;
              • отличая нестабильную психику;
              • прекратить операции при первой же неудаче.

              Постоянным спутником внешнего мира является ощущение полной безнадежности. Они не счастливы, испытывают слабость и недомогание, не принимают радости в жизни. Такие люди проявляют агрессию, подозрительность и тревогу.

              Основные различия между экстернайзерами и интернайзерами можно обобщить в таблице.

              Внутренний локус контроля Внешний локус контроля
              Взгляд в будущее Постоянно возвращаясь в прошлое
              Смотреть на трудности как на дополнительный жизненный опыт, видеть в них возможность измениться, стать лучшим человеком. Боязнь неудач, отвращение к чему-то новому, неисследованному.
              иметь собственное мнение при любых обстоятельствах Неспособность отстаивать свои взгляды
              Ставить цели, иметь возможность планировать Безответственный, задерживается до последней минуты, не любит планировать…
              Проводит много времени на работе, готов пожертвовать досугом и отдыхом ради него. Жить в один день.
              Знайте, что будущее будет ярким, полным хороших событий, ярких цветов. Они видят свое будущее неинтересным.
              Для стажеров время летит очень быстро, потому что они увлечены тем, что делают. Время затягивается.
              Цените каждую минуту Не может организовать себя, не может управлять своим временем должным образом.
              Уважайте себя как личность. Ждите только хорошего для себя, успеха, побед, любви… Неуверенность, вера в то, что с ним ничего хорошего не случится в будущем…

              Стоит отметить, что люди с внешним локусом контроля более склонны, чем другие, к развитию психологической и соматической патологии. Их жизнь не имеет ни цели, ни смысла.

              Экстрерналы

              Этот тип людей склонен ожидать внешней стимуляции своих действий.

              Психология трейдера или программа на успех

              Они зависят от обстоятельств и окружающих их людей, они нуждаются в их одобрении и поддержке, но их также можно обвинить в том, что они не в состоянии достичь решения своих проблем. Они сами также неохотно оказывают поддержку.

              Экстернализаторы, как правило, эмоционально нестабильны и склонны менять свои взгляды. Они могут слепо следовать чужим советам и быть более доверчивыми и зависимыми от чужого мнения.

              Тем не менее, люди с типом экстернализации легче приспосабливаются к изменениям, быстрее приспосабливаясь к новым условиям.

              Интерналы

              Для этого типа людей характерны целеустремленность и трудолюбие, честность и рискованность.

              Все свои достижения и неудачи они приписывают только себе и своим качествам.

              Они эмоционально стабильны, готовы адаптировать ситуации и изменить их в свою пользу, и подавлять мнения других людей, хотя они сами возмущены манипуляциями и вмешательством в их планы.

              Люди внутреннего типа больше заботятся о собственном здоровье и склонны активно бороться за свой комфорт и благополучие.

              Самооценка интерналов и экстерналов также значительно отличается — в то время как первые склонны считать себя общительными и дружелюбными, более решительными и независимыми, вторые часто объявляют себя некомпетентными, неуверенными и эгоистичными.

              Интернальный тип (внутренний локус контроля)

              Люди с таким типом личности берут на себя ответственность за свою жизнь и за все решения, как успешные, так и ошибочные. Это поддерживает внутреннюю целостность и эмоциональную стабильность. Внутренние личности характеризуются высокой самооценкой и уверенностью в себе, они не ломаются и не беспокоятся об ошибках. Вместо этого они сосредотачиваются на том, как действовать для решения текущих задач.

              Интернационалисты склонны легко подтверждать свои взгляды и убеждения как в профессиональных вопросах, так и в личной жизни. Это подтверждается экспериментом с участием американских студентов. Цель эксперимента была иной, но уже на этапе создания фокус-групп выявилась интересная закономерность: почти все студенты, активно участвовавшие в борьбе за права человека, оказались интернализованными личностями.

              Целью исследования было изучение того, как локус контроля влияет на способность человека нарушать вредные привычки. Студентам были представлены наглядные материалы об опасности курения сигарет (все участники эксперимента были курильщиками). Интернационализаторы, обнаружив зависимость, сразу же предприняли попытки ее сломать (хотя и не всегда успешно). А посторонние, с другой стороны, абсолютно ничего не сделали. Вместо этого они планировали однажды решить проблему с таблетками или жевательной резинкой.

              Экстернальный тип (внешний локус контроля)

              Представители этой группы склонны приписывать все счастье и неудачи внешним обстоятельствам. Все время они пассивно ждут подарков от жизни, потому что не задумываются о том, что для достижения успеха нужно приложить усилия. В то же время они склонны к депрессии и неоправданной агрессии, поэтому их трудно назвать приятными людьми.

              Кроме того, экстернализация личностей имеет тенденцию быть безрассудной, потому что они всегда возлагают свои надежды на внезапную удачу. Они готовы идти на неоправданный риск и часто ведут себя импульсивно, не задумываясь о последствиях (ведь, по их мнению, все зависит от судьбы, а не от их решений).

              Еще одной характеристикой людей с внешним локусом контроля является экспериментально подтвержденная тенденция к конформизму. Участники этого эксперимента должны были согласиться или оспорить определенные утверждения (при этом правильные ответы должны были быть финансово подтверждены). Организаторы обнаружили, что интернационалисты предпочитают следовать собственному мнению, в то время как экстерналы часто соглашаются с другими участниками, даже если ответ звучал нелогично.

              Внутренний и внешний локус контроля личности: определение и характеристика

              Вы когда-нибудь замечали людей, которые обвиняют правительство, плохую наследственность, погоду и других людей во всех своих проблемах? Или наоборот, что бы ни происходило, каждый виноват только в себе.

              Как будто это в их власти влиять на обстоятельства и так далее? Такой стиль отношения к различным событиям, в зависимости от ориентации, называется внутренним или внешним локусом контроля. И она присутствует в абсолютно каждой личности.

              Сегодня мы рассмотрим каждый из этих видов более подробно, чтобы научиться объективно оценивать как наши возможности, так и внешние факторы, не зависящие от нас.

              В статье об основных типах темпераментов мы уже познакомились с такими терминами, как экстраверт и интроверт. Поэтому такие определения, как внешнее (внешнее) и внутреннее (внутреннее) должны быть более или менее понятными для Вас.

              Этот локус контроля играет важную роль в нашей жизни, так как он влияет на отношения, успех, здоровье, карьеру и восприятие мира в целом.

              Она формируется с детства, в процессе социализации, и монотонный тип реакции проявляется в разных сферах деятельности.

              Несмотря на то, что она не имеет абсолютно четкой ориентации на обстоятельства, более того, она способна меняться в течение всей жизни, особенно если человек привержен саморазвитию. Также огромную роль в формировании экономики и правовой защиты личности. Хотя отношение родителей оказывает наибольшее влияние на способность брать на себя ответственность.

              Например, если ребенку показывают любовь, признают и дают привычку отвечать за себя и свои поступки — то вряд ли он будет вести себя совсем по-другому, когда станет старше.

              Но у ребенка, родители которого были авторитарны и непоследовательны, редко хвалили, предпочитая лишь выразить свое недовольство, порой не зная, чего ожидать, будь то наказания или поощрения, мало шансов на внутренний локус контроля.

              Внутренняя структура

              Анкета состоит из 29 пар высказываний, в каждой паре которых описываются полярные варианты отношения к ситуации. В каждой паре должен быть выбран только один элемент. Шесть пунктов из 29 пустые, поэтому максимальный балл за каждую шкалу может быть 23.

              Внешний экстернальный фактор

              Внешний фактор (экстернальность) позволяет определить степень активности человека, его самостоятельности и автономии, и является одной из важнейших личностных черт. Этот тип возникает у тех, кто возлагает всю полноту ответственности за все, что происходит вокруг них, не на себя, а на окружающих их людей или сложившиеся обстоятельства.

              Посторонние слишком остро реагируют на всевозможные события, рассматривая обстоятельства с осторожностью или даже испугом.

              При планировании большое внимание уделяется прошлому, в планы закладываются воспоминания о прошлом. Планирование в таких людях является условным, потому что жизнь может измениться.

              Экстернальная группа

              Люди, принадлежащие к этой группе, твердо убеждены, что их усилия и старания не смогут изменить привычный образ жизни. По их мнению, прогнозирование и планирование не дадут результатов, поэтому их можно отложить на ближайшее будущее.

              Люди, входящие в группу экстернализации, ожидают от жизни различных подарков, которые могут изменить их жизнь. Для большинства таких людей характерны такие черты, как низкая самооценка, неоправданный страх и беспокойство. Их нежелание взять на себя ответственность сопровождается неспособностью отстаивать свои интересы. Эксперты отмечают, что эта категория людей характеризуется импульсивностью, бескорыстной агрессивностью и склонностью к депрессивным расстройствам. Они часто поддаются волнению и совершают рискованные поступки, не задумываясь о возможных последствиях.

              Внешний локус контроля — это стремление к соответствию. Этот факт основан на экспериментах и исследованиях, проведенных в отношении данного явления. Такое исследование основано на тесте Роттера. На основе принадлежности к одной из категорий специалисты сформировали фокус-группу. В этой группе были люди с завышенными показателями принадлежности к локусу контроля обоих типов.

              Целью этого эксперимента было выявить людей, способных противостоять общественному мнению, и людей, которые с ним согласились. Каждому участнику теста была дана определенная сумма денег, которую он мог бы потратить на пари о своем собственном мнении или мнении других. В результате эксперимента участники, принадлежащие к группе интернационализации, настаивали на своем мнении, несмотря на то, что сталкивались с внешним локусом. Люди, принадлежащие к внешнему локусу, делают ставку на общественное мнение, не сомневаясь в его правдивости и правильности.

              Практическая значимость

              Измерение уровня субъективного контроля широко используется в психологии мотивации (техника когнитивной ориентации), при изучении характера человека и его связи с поведением, при психологическом отборе в правоохранительных органах, в психологии управления и других областях.

              Интересная закономерность

              На основании вышеприведенной информации можно сделать вывод, что внутренний локус оказывает гораздо более благоприятное воздействие на жизнедеятельность человека. Именно этот столб повышает производительность труда, приносит человеку удовольствие от выполняемой деятельности, а также способствует развитию устойчивости к внешним воздействиям. Однако перевыполнение этого полюса также влечет за собой негативные последствия. У каждого человека должны быть только реальные стимулы, которые могут быть достигнуты путем целенаправленных действий. Стремление изменить обстоятельства, находящиеся вне контроля внешних воздействий, может вызвать состояние фрустрации и развитие депрессивного синдрома.

              Объективная оценка собственных способностей тесно связана с состоянием общества. Именно поэтому иностранные исследователи уделяют столько внимания локусу контроля. Для многих зарубежных стран характерна стабильность в сфере права и экономики. Это приводит к тому, что подавляющее большинство резидентов таких стран совершают различные действия на основе внутреннего государства. Из этого можно сделать вывод, что внутренний полюс не характерен для жителей социально неблагополучных стран. Это можно объяснить тем, что в таких странах глобальные события редко зависят от действий конкретного человека. Основное влияние на человеческую жизнь здесь оказывают внешние силы.

              Следует отметить, что методология, используемая для определения членства в одной из условных групп, имеет некоторые интересные нюансы. По мнению автора, локус контроля является нестабильной величиной и может меняться в течение жизни человека. Изменения в политической или экономической обстановке могут способствовать изменению взглядов на жизнь. Семейные ценности также играют важную роль в этом вопросе.

              Образовательный процесс подразумевает самостоятельность обучения и ответственность за все принимаемые решения и действия. Методы и строгость обучения являются факторами выбора локуса контроля.

              Формирование локуса контроля

              На развитие локуса контроля Роттера влияют несколько факторов:

              • черты личности человека;
              • воспитание;
              • исторический момент;
              • общество.

              В зависимости от них у человека развивается пассивное или активное отношение к жизни. В первом случае он считает, что от него ничего не зависит. А во втором случае он верит, что может что-то изменить.

              По словам Джулиана Роттера, какая позиция во многом зависит от того, как часто в детстве нас наказывали или хвалили. Он сделал это предположение в 1954 году. Так что если после того, как человек что-то делает, он слышит только упреки и унижения, в его сознании возникает отношение: «Я ничего не могу сделать, я не могу контролировать то, что происходит». То же самое происходит, когда действия не дают желаемого результата.

              Оказывается, воспитание играет важную роль в формировании того или иного локуса контроля. Есть два примера:

              1. Ребенок, растущий в авторитарной семье, где мама и папа воспитывают его, непоследовательно развивает внешний контроль. Идти с потоком — привычка для него.
              2. Дети, родители которых были последовательны в своем воспитании, всегда несут ответственность за свои действия.

              Несмотря на то, что локус контроля формируется с детства, его можно менять. Точно так же ты можешь изменить свою судьбу.

              У кого развивается экстернальный локус контроля?

              Прежде всего у детей, которые воспитывались в религиозных семьях. Идеи вмешательства в жизнь высших сил, судьба, судьба и другие подобные вещи занимают центральное место в религиозном образовании. Если религиозный человек совершает плохой поступок, он обычно говорит, что дьявол сбил его с ног; но если случается что-то хорошее, он видит участие Бога в этом поступке. Меньше религиозных людей используют такие термины, как «это была удача», «так сложилась жизнь» и т.д. В любом случае, акцент всегда делается на внешние обстоятельства, которые, как правило, определяют ход жизни. Религиозное воспитание часто сопровождается требованием строгого повиновения главе семьи, что также развивает фаталистические тенденции, ограничивает инициативу и приводит к тому, что личность лишена активной жизненной позиции. Более того, на первый план выходит не столько значимость самого достижения, сколько тот факт, что то, что было сделано, одобряется или осуждается, что еще больше смещает акцент на некое подобие внешнего «судьи», от которого все зависит. Аналогичные эффекты наблюдаются и в нерелигиозных семьях, где ребенок мало вовлечен, но требует послушания. Там, где требования не проясняются, а инициатива ограничена, растут дети, которым впоследствии трудно принимать самостоятельные решения и брать на себя ответственность за то, что делается.

              К чему приводит экстернальный локус контроля?

              Прежде всего, к проблемам принятия решений. Те, кто придает слишком большое значение влиянию внешних сил и обстоятельств, как правило, ожидают, что они проявят инициативу, а не поспешат продемонстрировать свое собственное. Кроме того, страх неудачи или чрезмерная зависимость от удачи могут значительно снизить эффективность действий. Еще одним негативным проявлением внешнего локуса контроля является безответственность. Человек, который искренне верит, что исход дела имеет мало общего с ним, требует слишком много снисхождения к его собственным ошибкам, неудачам и слабостям. Ему также не требуется много боли, чтобы довести дело до конца, если это требует больших усилий. Ему гораздо легче признать поражение при форс-мажорных обстоятельствах. Экстернализаторов обычно не любят за их ненадежность, но иногда уважают за их легкий подход к жизни. В целом, экстернализационный локус контроля указывает на отсутствие личной зрелости, хотя и имеет некоторые преимущества. Основным преимуществом таких людей является несколько более высокая психологическая терпимость к потерям и неудачам.

              Зрелость личности

              Внутренний локус контроля в психологии является характеристикой зрелого человека. Его не интересует, что о нем думают другие. Он дает объективную, а не субъективную оценку своим навыкам, способностям. Но в этом случае трудно не впасть в крайности.

              Чтобы оставаться на верном пути, ставите цели, которые, как вы знаете, вы можете достичь. Не пытайся изменить обстоятельства, которые тебе не подвластны. Иначе вы обязательно испытаете разочарование, депрессию, апатию. И еще один совет — проанализируйте ситуацию. Если вы видите нестабильность, не стройте долгосрочных планов.

              Как формируется локус контроля?

              Дети по своей природе экстерналы. Мировоззрение ребенка заключается в том, что все зависит от родителей и взрослых в целом. Но по мере взросления он понимает, что способен принимать собственные решения и влиять на окружающий мир. Обычно тенденция быть внутренним или внешним устанавливается в детском и подростковом возрасте, но определенные события могут изменить тип личности и во взрослой жизни.

              Психологи перечисляют следующие факторы, которые создают локус контроля:

              1. Личностные качества. Здесь важны многие личные качества, как врожденные, так и приобретенные. Например, ответственный и целеустремленный человек с сильным характером больше склонен к интернализации. Интеллект и навыки критического мышления играют важную роль.
              2. Воспитание. Главный поворотный момент — раннее детство. У детей изначально есть внешний локус контроля, рационально полагая, что вся их жизнь зависит от взрослых. И когда они только учатся принимать собственные решения, очень важно, чтобы родители поддерживали их, помогая им перейти на внутренний локус. Если родители склонны к гиперчувствительности, то у детей больше шансов увековечить внешний локус контроля.
              3. Религиозность и суеверие. Вера в то, что вся наша жизнь зависит от внешних сил или судьбы, также не способствует интернализации. Если день прошел неудачно, то человеку, имеющему внешнее слабое управление, легче обвинить черную кошку, которая перешла его дорогу, чем признать свои собственные ошибки.
              4. Переломные моменты в жизни. У всех есть воспоминания, связанные с моментами, меняющими жизнь. И то, как они воспринимают эти моменты, часто определяет их локус контроля. Например, один студент может поверить, что он поступил в колледж за годы подготовки, в то время как другой считает, что он попал в колледж через череду случайных счастливчиков.
              5. Окружающая среда. Если взрослый человек окажется в команде, где все коллеги недовольны жизнью и во всем винят руководство компании, то это может развить экстернальное восприятие даже в зрелом возрасте.

              Воспитание играет важнейшую роль в формировании локуса контроля. Модель восприятия, выбранная в детстве, усиливается по мере приобретения жизненного опыта. Интернационализированные люди постоянно воспринимают последствия своих действий, в то время как экстернализированные люди все больше убеждаются в том, что их жизнь подчинена обстоятельствам. Поэтому взрослому человеку чрезвычайно трудно изменить свой локус контроля. Однако, некоторые роковые события могут сделать это. И с небольшими усилиями в правильном направлении, можно изменить восприятие себя.

              Механизм формирования

              На формирование того или иного типа локуса управления, его эволюцию влияют многие факторы: индивидуальные особенности человека, условия его воспитания, состояние общества, в котором он живет, исторический момент и многие другие. Под их влиянием человек формирует одно из установок: «От меня ничего не зависит». (пассивное отношение), «Все в жизни зависит только от меня». (отношение активного хозяина судьбы).

              В 1954 году Роттер предположил, что выбор отношения был связан с тем, как часто человек испытывал похвалу и наказание. Если он столкнулся с негативной реакцией в ответ на его действия, испытал неприятные эмоции, испытал негативные последствия, или действия не дали желаемого результата, он разработал убеждение «Я ничего не решаю».

              Таким образом, воспитание играет важную роль в формировании локуса контроля. Дети из авторитарных семей с непоследовательным поведением родителей формируют внешний тип контроля. С раннего детства они привыкли к послушанию, идти по течению. Дети из семей с демократическим стилем воспитания, последовательным поведением родителей формируют внутренний тип ответственности.

              Воспитание, состояние общества и эпоха влияют на тип ответственности. Однако важно помнить, что место контроля формируется и изменяется на протяжении всей жизни. В любое время субъект, если захочет, может изменить свою судьбу.

              Интересные эксперименты

              Этот локус личного контроля позволяет человеку отстаивать и защищать свои интересы, от повседневных бытовых дел до участия в политических акциях. Для иллюстрации приведем результаты другого эксперимента Дж. Роттера.

              Респондентами были студенты вузов, которые активно участвовали в различных движениях за гражданские права. Результаты ожидались, поскольку большинство из этих лиц имели внутренний локус контроля.

              Есть интересный эксперимент о вреде курения. Участникам была предоставлена информация о пачках о негативных последствиях курения сигарет (исследование проводилось в 1960-х годах). Внутренние участники пытались бросить курить после этого сообщения, в то время как посторонние расслаблялись и отпускали — чего бы это ни стоило. Те, с внешним локусом контроля полагались на помощь врачей, волшебные таблетки, судьба, но ничего не сделали сами, чтобы изменить свое состояние.

              Методика локус контроля

              В настоящее время существует множество методов определения локуса контроля. Однако в отечественной психологии чаще используются три методики: шкала Роттера, анкета для определения уровня субъективного контроля (предложенная Эткиндом, Бажиным и Голынкиной) и анкета для определения субъективного локуса контроля (предложенная Столиным и Пантелеевой).

              Наиболее распространенным в России является метод определения уровня субъективного контроля. Она основана на теории Роттера о локусе контроля. Однако есть ряд важных различий. Роттер считал, что локус контроля универсален в отношении всех типов ситуаций. То есть, по словам Роттера, локус контроля одинаков как для достижения, так и для неудачи.

              При разработке метода определения уровня субъективного контроля отправной точкой было то, что во многих случаях вероятен не только однонаправленный локус перекрытия контроля. Это предположение имеет эмпирические доказательства. Поэтому разработчики методики предложили извлечь несколько подписок в анкету: контроль при обстоятельствах достижения, неудачи, в сфере семейных и трудовых отношений, в сфере здравоохранения.

              Данная методология содержит 44 вопроса. В результате применения данной анкеты можно вывести общий индекс индивидуальной степени субъективного контроля и четыре конкретных и ситуативных параметра, которые будут характеризовать степень субъективного контроля в межличностной и семейной сфере, в производственной сфере, во взаимосвязи человека со здоровьем и его болезнями. В результате применения этой методики были выделены типы локусов контроля по семи шкалам.

              Первая шкала — это общий интернационализм. Высокий балл по этой шкале соответствует высокой степени субъективного контроля над произвольно значимыми обстоятельствами. Люди с высоким баллом считают, что большинство значимых событий в их жизни являются результатом их личных усилий, что они могут контролировать события и, следовательно, взять на себя ответственность за свою жизнь. Низкий балл по этой шкале соответствует низкой степени субъективного контроля. Люди с низкой степенью субъективного контроля не воспринимают связь между своими усилиями и важными событиями. Они воспринимают такие события как результат случайности или усилий других людей.

              Другой шкалой является интернационализация достижений. Высокий балл по этой шкале свидетельствует о том, что субъект обладает высокой степенью субъективного контроля над позитивными эмоциональными событиями. Такие люди верят в то, что они добились всего хорошего в жизни своими собственными усилиями и что они способны успешно добиваться определенной цели в будущем. Низкий балл указывает на то, что субъект приписывает свой успех, удовольствие и достижения внешним условиям, таким как удача, судьба, шанс и помощь других людей.

              Третья шкала — это интернализация сбоев. Высокий балл свидетельствует о высоком чувстве субъективного контроля над негативными обстоятельствами, которое может проявляться в склонности винить себя в различных неприятных жизненных обстоятельствах. Низкий балл указывает на то, что человек склонен приписывать негативные ситуации влиянию других людей или невезению.

              Четвертая шкала — это проявление интернационализма в семейных отношениях. Высокий балл свидетельствует о том, что человек считает себя ответственным за события, происходящие в его семье. Низкий балл указывает на то, что человек винит своих партнеров в важных семейных ситуациях.

              Пятая шкала — это внутренний локус контроля в сфере производственных отношений. Высокий балл свидетельствует о том, что субъект считает себя важным фактором в формировании своих производственных действий, например, в карьерном росте. Низкий балл указывает на то, что человек придает больше значения внешним условиям, коллегам, удаче или неудаче.

              Шестая шкала является неотъемлемой частью сферы межличностных отношений. Высокий балл свидетельствует о том, что человек чувствует себя способным вызывать сочувствие и уважение со стороны других людей. Низкий балл указывает на то, что человек скорее не способен взять на себя ответственность за свои отношения с другими людьми.

              Седьмая шкала — это интернационализация отношения к здоровью и болезням. Высокий балл свидетельствует о том, что обследуемый способен взять на себя ответственность за собственное здоровье и считает, что выздоровление зависит от его действий. Респондент с низким баллом считает, что здоровье и болезнь являются следствием случайности, и рассчитывает на выздоровление, которое наступит в результате действий других людей, в основном врачей.

              Субъективная методология локуса контроля направлена на определение локуса контроля как обобщенной и обобщаемой переменной. Техника содержит 32 элемента, 26 из которых являются рабочими, а 6 — маскировочными. Анкета построена по принципу принудительного выбора одного из двух заявлений. Основой анкеты послужила шкала Роттера, использующая ее основные параметры: одномерность, малое число высказываний, а также формат шкалы, требующий выбора одного из высказываний в каждом пункте. Однако некоторые заявления были переформулированы, а остальные 4 заявления были удалены, так как они не соответствовали российскому законодательству. Кроме того, было добавлено 7 пар высказываний, относящихся к жизни студентов.

              Для повышения надежности полученных результатов и минимизации позиционных эффектов методология была нормализована к трем параметрам. Первый параметр — экстернальность-интерактивность, обеспечиваемая форматом шкалы. Вторая — направленность атрибуции — примерно одинаковое количество высказываний формулируется как в третьем, так и в первом лице. Третья — это эмоциональная подсказка — примерно одинаковое количество высказываний описывает негативные и положительные эмоциональные ситуации.

              Шкала «Локус контроля»

              Это помогает понять, является ли человек интернационалом или экстерналом. Она также показывает, насколько они готовы увидеть себя, оценить свою роль, успехи и неудачи в этой области.

              Тест Дж. Роттера на контрольной шкале содержит 44 вопроса. Вы должны либо согласиться с заявлением, либо опровергнуть его.

              1. Построение карьеры зависит от удачи, а не от собственных усилий.
              2. Развод является следствием нежелания или неспособности партнеров пойти на компромисс.
              3. Все заболевают. Это невозможно предотвратить или предсказать.
              4. Холодные, бесчувственные люди всегда одиноки.
              5. Если мне повезет, я смогу исполнить все свои желания.
              6. Ты не можешь получить сочувствие. Ты нравишься человеку или нет.
              7. Брак зависит от денег и родительского влияния не меньше, чем от самих супругов.
              8. Я часто думаю о том, как я ничего не могу изменить в своей жизни.
              9. Компания будет расти, если все решения будут приниматься менеджером, не полагаясь на мнение подчиненных.
              10. Когда я ходила в школу, моя успеваемость зависела не от меня, а от внешних факторов, включая настроение учителя.
              11. Я уверен, что смогу достичь того, что поставил перед собой.
              12. Что я могу получить то, что хочу, осуществить все свои планы.
              13. Лучше вести здоровый образ жизни, чем ходить к врачам и принимать таблетки.
              14. Если партнёры не видят друг друга лицом к лицу, вы должны разделиться. Ты ничего не можешь с этим поделать.
              15. Мои усилия и инвестиции всегда ценятся.
              16. Будущее детей зависит от того, как их воспитывали родители.
              17. Нет счастливых или несчастливых совпадений, нет судьбы.
              18. Эта жизнь не сильно зависит от меня, поэтому я не строю планы.
              19. Когда я ходил в школу, мои оценки зависели от подготовки к занятиям.
              20. Когда в семье случаются споры, я считаю, что виноват я, а не мой напарник.
              21. Большинство людей вокруг меня плывут по течению, предаваясь судьбе.
              22. Мне нравится, когда сотрудники могут принимать решения наравне со своим руководителем.
              23. Мои болезни не связаны с моим образом жизни.
              24. Неудачи и неудачи являются результатом неудачного сочетания обстоятельств.
              25. Плохой менеджер — это вина сотрудников.
              26. Не думаю, что у меня хватит сил изменить семейные отношения.
              27. Если бы я захотел, я мог бы завоевать любовь абсолютно любого.
              28. Будущая жизнь ребенка зависит не столько от воспитания, сколько от влияния всех внешних факторов.
              29. Я несу полную ответственность за все, что со мной происходит.
              30. Я часто не понимаю, почему так поступил начальник, а не другой.
              31. Люди, которые не могут построить карьеру, винят себя.
              32. Я знаю, как получить то, что мне нужно, от окружающих, включая членов семьи.
              33. Мои неудачи — это вина окружающих.
              34. Забота о вашем ребенке защищает от многих болезней.
              35. Если мне тяжело, я жду, когда проблемы разрешатся сами собой.
              36. Успех — это не удача и не шанс. Это долгая, тяжелая работа над собой.
              37. Как счастлива моя семья, зависит от меня.
              38. Честно говоря, я не понимаю, почему я кому-то нравлюсь, а кому-то нет.
              39. Я никогда никого не прошу о помощи. Я всегда полагаюсь на собственные силы.
              40. Часто вклад человека в дело остается недооцененным.
              41. Часто семейные проблемы не могут быть решены, даже если ты действительно хочешь.
              42. Ответственность за неиспользованный потенциал и неосвоенные возможности лежит на человеке.
              43. Большая часть моих побед связана с теми, кто рядом со мной.
              44. Почти все мои неудачи — это моя вина, моя лень или недостаток знаний.

              «Когнитивная ориентация»

              Как и предыдущий тест, он помогает определить, является ли ваш локус контроля внешним или внутренним. Их 29 наименований. В каждом из них выберите одно из двух приведенных утверждений. Они помечены буквами «а» и «б».

              #AB <
              1 Сложно воспитывать детей слишком строго. Проблемы с детьми, когда родители слишком терпимы.
              2 Все трудности являются результатом неудач. Человек сам отвечает за свои проблемы
              3 Аморальные поступки совершаются потому, что люди закрывают на них глаза. Даже если вы попытаетесь искоренить аморальность, она все равно всплывет.
              4 В конце концов, человек будет вознагражден за все свои действия. В большинстве случаев никто никогда не признает заслуг и достижений человека.
              5 На успеваемость не влияет предвзятость учителей Ученики не понимают, что их оценки во многом зависят от того, как сложилась их жизнь.
              6 Успех руководства компании определяется внешними обстоятельствами. Является ли человек хорошим или плохим лидером, зависит от этого человека.
              7 Ты не можешь сделать всех такими, как ты. Если ты не можешь завоевать чью-то любовь, это значит, что ты не знаешь, как разговаривать с людьми.
              8 Характер и поведение нельзя изменить. Они на 100% наследственные Характер и поведение определяются жизненным опытом
              9 Все зависит от того, что ждет судьбу. Вместо того, чтобы полагаться на судьбу, ты должен быть активен.
              10 Хороший сотрудник не боится тщательных проверок. Даже самый опытный, обученный сотрудник не может выдержать проверки.
              11 Успех — это результат упорного, ежедневного труда. Успех — это совпадение
              12 Каждый из нас может повлиять на судьбу страны. Граждане никоим образом не могут изменить решение властей.
              13 Я уверен в себе, в своих целях, в своих планах. Я не строю планов, потому что не знаю, как обернутся обстоятельства. Не многое зависит от меня.
              14 В мире много плохих людей. В каждом человеке есть что-то хорошее.
              15 Выполнение моих пожеланий напрямую зависит от того, сколько усилий я прилагаю для их выполнения. Чтобы определить свои желания и цели, я бросаю монету или полагаюсь на благодать судьбы.
              16 Стать менеджером не просто так. Нужно много удачи. Менеджеры — это лица, которые имеют возможность управлять большим количеством подчиненных
              17 Человек не может влиять на ход мировых событий Люди должны активно участвовать в общественной жизни, потому что это возможность изменить мир.
              18 Многие люди не понимают, что их жизнь зависит от совпадений. Ни везения, ни совпадений.
              19 Важно признавать ошибки Лучше скрывать свои ошибки.
              20 Трудно понять, нравишься ты кому-то или нет. Наш социальный круг зависит от нас. Мы должны научиться ладить с окружающими.
              21 За черной полосой обычно следует белая. Человек должен взять на себя ответственность за свои собственные неудачи. Пока он не исправит свои ошибки, неудачи будут продолжаться…
              22 Люди способны сделать общество менее бессердечным. Формализм и бессердечность не могут быть устранены