Entropy là gì?
Entropy là thước đo của sự ngẫu nhiên. Giống như khái niệm vô cực, entropy được sử dụng để giúp mô hình hóa và biểu thị mức độ không chắc chắn của một biến ngẫu nhiên. Nó được sử dụng bởi các nhà phân tích tài chính và kỹ thuật viên thị trường để xác định cơ hội của một loại hành vi cụ thể bởi an ninh hoặc thị trường.
Chìa khóa chính
- Entropy là thước đo của sự ngẫu nhiên. Giống như khái niệm vô cực, entropy được sử dụng để giúp mô hình hóa và biểu thị mức độ không chắc chắn của một biến ngẫu nhiên.Entropy được sử dụng bởi các nhà phân tích tài chính và kỹ thuật viên thị trường để xác định cơ hội của một loại hành vi cụ thể bởi an ninh hoặc thị trường. từ lâu đã là một nguồn nghiên cứu và tranh luận của các nhà phân tích thị trường và thương nhân. Nó được sử dụng trong phân tích định lượng và có thể giúp dự đoán khả năng bảo mật sẽ di chuyển theo một hướng nhất định hoặc theo một mẫu nhất định.
Cách thức hoạt động của Entropy
Entropy từ lâu đã là một nguồn nghiên cứu và tranh luận của các nhà phân tích thị trường và thương nhân. Nó được sử dụng trong phân tích định lượng và có thể giúp dự đoán khả năng bảo mật sẽ di chuyển theo một hướng nhất định hoặc theo một mẫu nhất định. Chứng khoán dễ bay hơi có entropy lớn hơn so với chứng khoán ổn định vẫn tương đối ổn định về giá. Khái niệm entropy được khám phá trong "A Random Walk Down Wall Street".
Entropy như một thước đo rủi ro
Giống như beta và biến động, entropy được sử dụng để đo lường rủi ro tài chính như một thước đo ngẫu nhiên. Trong thế giới tài chính, rủi ro vừa xấu vừa tốt tùy thuộc vào nhu cầu của nhà đầu tư; tuy nhiên, người ta thường cho rằng rủi ro lớn hơn có thể tăng cường tăng trưởng. Các nhà đầu tư tìm kiếm tăng trưởng cao hơn được dạy để tìm kiếm các cổ phiếu có độ biến động cao hoặc beta cao. Entropy được sử dụng theo cùng một cách. Một cổ phiếu có mức độ entropy cao được coi là rủi ro hơn những cổ phiếu khác. Một số nhà phân tích tin rằng entropy cung cấp một mô hình rủi ro tốt hơn so với beta. Nó đã được chứng minh rằng entropy, như beta và độ lệch chuẩn sẽ giảm khi số lượng tài sản hoặc chứng khoán trong danh mục đầu tư tăng.
Trong tài chính, chén thánh đã tìm ra cách tốt nhất để xây dựng một danh mục đầu tư thể hiện sự tăng trưởng và mức giảm thấp. Một cách khác để nói rằng, lợi nhuận tối đa cho ít rủi ro nhất. Rất nhiều thời gian và năng lượng đã được dành cho việc nghiên cứu các bộ dữ liệu và thử nghiệm nhiều biến. Khi tìm kiếm lợi thế trong xây dựng danh mục đầu tư, tối ưu hóa entropy có thể khá hữu ích. Entropy là một cách để các nhà phân tích và nhà nghiên cứu cô lập tính ngẫu nhiên của danh mục đầu tư, hoặc bất ngờ dự kiến.
Sử dụng Entropy
Vấn đề chính với việc sử dụng entropy là tính toán chính nó. Trong số các nhà phân tích có nhiều lý thuyết khác nhau về cách tốt nhất để áp dụng khái niệm này trong tài chính tính toán.
Ví dụ, trong các công cụ tài chính phái sinh, entropy được sử dụng như một cách để xác định và giảm thiểu rủi ro. Trong mô hình định giá tài sản vốn Black-Scholes truyền thống, mô hình giả định mọi rủi ro có thể được phòng ngừa. Đó là, tất cả rủi ro có thể được xác định và tính toán. Đây không phải luôn luôn là một mô hình thực tế.
Khái niệm entropy có thể được áp dụng và đại diện bởi một biến để loại bỏ tính ngẫu nhiên được tạo bởi bảo mật hoặc tài sản cơ bản, cho phép nhà phân tích cô lập giá của chứng khoán phái sinh. Nói cách khác, entropy được sử dụng như một cách để xác định biến tốt nhất để xác định rủi ro trong một hệ thống nhất định hoặc sắp xếp công cụ tài chính. Biến tốt nhất là biến lệch ít nhất khỏi thực tế vật lý.
Trong tài chính, điều này có thể được thể hiện bằng việc sử dụng xác suất và giá trị dự kiến. Trong khi tính toán đang phát triển, mục đích rõ ràng; các nhà phân tích đang sử dụng khái niệm này để tìm ra cách tốt hơn để định giá các công cụ tài chính phức tạp.
