Wöchentlich CFTC COT Forex Positionierung: Euro und Yen Bears in Play Geschrieben vor 1 Jahr 11:30 PM 2 November 2015 Keine Kommentare Die neuesten Commitments of Traders Forex Positionierung Bericht aus dem CFTC zeigt, dass der US-Dollar war immer noch viel Boden für die meisten verlieren Von seinen Forex-Rivalen, aber es gelang auch, einen großen Sieg über den Euro und den Yen zu erzielen. Darüber hinaus zeigen die von Reuters durchgeführten Berechnungen, dass der Wert der Netto-Long-Positionen auf dem Greenback von den vergangenen Wochen 13,32 Mrd. auf bis 21,6 Mrd. kletterte und drei aufeinanderfolgende Wochen zurückging. Denken Sie daran, dass diese Zahlen zeigen die Netto-Positionierung von nicht-kommerziellen Händlern gegen den US-Dollar. Wenn Sie sich von all diesen Figuren überwältigt fühlen, müssten Sie vielleicht unsere Schule der Pipsology-Lektion auf, wie man Markt-Sentiment mit dem COT-Bericht zu überprüfen, um zu lernen, wie man potenzielle Forex-Marktumkehrungen zu überprüfen. CFTC COT Forex Positionierung (27. Oktober 2015) Lemme brechen die letzten Zahlen für y8217all: Das Pfund, der Schweizer Franken und die Kiwi sind immer noch siegreich über den US-Dollar, aber große Spekulanten senkte ihre net bullish Wetten auf das Pfund während Laden auf die Kiwi und die Swissy. Abgesehen von den Kiwi, hat der Greenback auch etwas gegen die verbleibenden comdolls verloren. Nicht-kommerzielle Forex-Händler drastisch erhöht ihre Baisse Wetten auf den Euro aus den vergangenen Wochen ein Jahr Tief von 138.857 kurze Verträge auf 176.285 für die Woche bis zum 27. Oktober. Spekulative Forex Trader auch akut erhöht ihre kurzen Wetten auf den Yen von 52.386 Verträge auf 70.348, aber sie haben auch ihre Long-Positionen von 48.747 Verträgen auf 36.437 getrimmt. Die Zunahme des Wertes der Netto-Long-Positionen auf dem US-Dollar war wahrscheinlich aufgrund der Überraschung chinesischen Zinssatz am 23. Oktober geschnitten und präventive Positionierung vor der 28. Oktober FOMC Erklärung. Als Pip Diddy in seinen Top Forex Market Movers der Woche für die Tradingwoche, die am 23. Oktober endete, berichtete, bekamen die Comdolls einige Käufer, da die chinesische Zinssenkung das Wachstum anregen sollte, was mehr Nachfrage nach Rohstoffen auf der Straße bedeuten könnte. Abgesehen von den comdolls wies Pip Diddy auch darauf hin, dass der Greenback eine Menge Liebe von Forex-Händlern durch eine deutliche Abweichung der Geldpolitik unter den großen Zentralbanken, mit der Bank of England (BOE) und der US-Notenbank als Die einzigen Mitglieder des Zinswanderungsclubs, während der Rest der Zentralbanken Mitgliedskarten im Easy-Money-Club hat. Diese geldpolitische Divergenz überzeugte auch wahrscheinlich, dass die Zinssatz-Junkies vor der FOMC-Statement präventive Positionen eröffnete. Im Gespräch mit dem easy-money-Club zeigte die Europäische Zentralbank eindeutig ihre Mitgliedskarte, als sie während der Pressekonferenz vom 22. Oktober bekannt gab, dass es jetzt mehr offen für weitere Lockerungsbewegungen ist, einschließlich einer weiteren Zinssenkung. Diese klar dovish Haltung überzeugt Forex Trader zu verzweifelnd Dump den Euro auf der ganzen Linie. Und ist wahrscheinlich der Hauptgrund, warum die Zahl der kurzen Verträge auf den Euro so dramatisch angestiegen ist. Und da die Bank of Japan (BOJ) als Mitglied wahrgenommen wird (oder ein Mitglied sein sollte, wie einige argumentieren) des easy-money Clubs, war der japanische Yen unter bärischem Druck von Forex-Händlern vor den BOJs 30. Oktober Geldpolitik Erklärung. Es hat auch wahrscheinlich nicht geholfen, dass Japan mit einer Reihe von enttäuschenden Berichten getroffen wurde. Industrieaktivität Zum Beispiel um 0,2 (-0,1 erwartet, -0,1 vorher). Einzelhandelsumsätze. Als weiteres Beispiel fiel um 0,2, als es erwartet wurde, um um 0,4 (0,8 vorher) zu erhöhen. Haben Sie irgendwelche anderen Schlussfolgerungen, die Sie aus diesem letzten COT-Bericht ziehen können. Fühlen Sie sich frei, Ihre Gedanken in der Kommentar-Sektion zu teilen oder wenn Sie auf der Suche nach weiteren Diskussionen suchen, hat Community-Mitglied ForExchange einen lebendigen Thread namens Trading auf der Grundlage von Market Sentiment in den Foren, die auf Ihre Teilnahme warten. MetaTrader Expert Advisor Das Dumbest Geld im Markt (Retail Forex Trader) I8217m ein FX Industrie Insider. That8217s was passiert, wenn man in einem Geschäft für fast ein Jahrzehnt arbeitet. Ich kenne Führungskräfte über ein Dutzend großer FX Brokerage. Und ja, das kommt mit großen Vergünstigungen. Heute8217s große Punktzahl ist extrem proprietäre Daten über die Positionen aller Einzelhandel Forex Trader in der EURUSD über 10 Monate. Sie haben vielleicht mein Vortrag über Gesichtshandel beobachtet und wie Einzelhandel Forex Trader sind die dumbest Geld auf dem Markt. Das ist keine Anklage von Ihnen persönlich. Aber es ist eine Anklage gegen den durchschnittlichen Joe-Handel zu Hause. He8217s machen alle klassischen Fehler, um sicherzustellen, dass er von den Haien gegessen wird: Er weiß nichts über Finanzmärkte Er hat keine Handelsstrategie, die er übertreibt. Wenn er handelt, macht er es nicht, Stop-Verluste zu verwenden, Vielleicht benutzt er manchmal einen Halt. Andere Male, vielleicht weiß er das Risiko, auf diesem Handel groß zu verlieren, nur so einmal, he8217s wird nicht einen Halt machen. Das stimmt wohl jedem, der diesen Beitrag liest. Was passiert, wenn wir vergleichen Händler mit einem langen Handel, die einen Stop-Loss gegen diejenigen mit kurzen Trades verwenden. Hier ist ein Beispiel aus Live-Daten, um die Dinge konkreter zu machen. Am 25. Juli 2014 um 17:00 Uhr waren im EURUSD 2.902 Einzelhandelsunternehmen auf diesem Broker aufgelistet. Von ihnen waren 2.419 von ihnen lang und 483 waren kurz. Nur 110 Tickets der 2.419 Longs hatten einen Stop-Loss beigefügt, was 4,5 der gesamten Long-Order ist. 44 Tickets der 483 Shorts hatten einen Stop-Loss, das ist 9.2 Meine Formel ist ziemlich einfach. Nehmen Sie den Prozentsatz der langen Aufträge mit einem Stop-Loss und subtrahieren Sie den Prozentsatz der kurzen Bestellungen mit einem Stop. 4.5-9.2 -4.7 Was passiert, wenn du das alles machst Die wahre Frage hier ist, was das vorhersagen ist. Werfen Sie einen Blick auf dieses Diagramm. Du siehst die Nummern dahinter, aber du kannst es sehen, wie es bei der Analyse von Finanzdaten die nächste Sache ist. Die durchschnittliche Rendite der nächsten Bar wird durch die prozentuale Differenz zwischen langen und kurzen Händlern mit Stopverlusten stark vorhergesagt. Klicken Sie auf das Bild, damit Sie die Zahlen auf der horizontalen Achse sehen können. Wenn ich eine Zahl zwischen -5 und 5 berechnet habe, wie im Beispiel, das geht in die 0 bin. Eine Zahl zwischen 5 und 15 geht in die 10 Bin, und so weiter. Nach dem Berechnen der Fächer ist der nächste Schritt zu fragen 8220Was ist die durchschnittliche Rückkehr auf die nächste Bar für jeden bin8221 Die 0 bin hat eine durchschnittliche Rendite von etwa 0. Die 30 hat eine sehr positive Rückkehr und die -30 bin hat eine sehr negativ Rückkehr. It8217s ziemlich einfach, wirklich. Der nächste Schritt ist, dies zu einer Handelsstrategie zu machen. I8217m immer ein bisschen vor mir, aber ich wollte das mit meinen Lesern teilen, weil it8217s so klar prädiktiv ist. Wenn Sie für einen algorithmischen Handelsfonds arbeiten und Ihre Hände auf diese Daten bekommen möchten, dann senden Sie eine E-Mail an infoonestepremoved. 7 Antworten 10. Dezember 2014 Hallo Shaun, ich genieße deine kleinen Geschichten und Erkenntnisse, aber ich fühle, dass ich einen kleinen Kommentar auf 8216placing Stops8217 hinzufügen muss. Ihr Kommentar zu nur 9,2 der einzelnen Trades hatte Stop-Loss platziert ist ein sehr lose Kommentar, warum Weil so viele Händler haben sich bewusst, eine Menge der Tricks und stoppen läuft jetzt Tage so viele verwenden manuell oder Stealth stoppt wie ich selbst. Sie haben eine hochqualifizierte Person mit einer Menge von innen fließenden Informationen, um einen Stop-Loss auf dem Server zu platzieren, meiner Meinung nach. Ich denke, letzte Nächte FX-Aktion unterstützt entweder Platzierung eine umsichtige manuelle Stop oder ein großes Konto. Ihr erster Punkt 8216He doesn8217t weiß etwas über Finanzmärkte8217 gut isn8217t das, was den Einzelhandelsmarkt füttert, wenn wir alle über die Finanzmärkte wissen würden, wäre ein Ungleichgewicht von zu vielen rentablen Einzelhändlern, und das wäre einfach nicht erlaubt. 10. Dezember 2014 Tatsächlich, die Tatsache, dass es so wenige Stationen auf dem Server platziert zu helfen, zu erklären, warum gibt es so wilde Bewegungen, Spikes und Stop-Läufe wie letzte Nacht und der letzten Jahre, in dem Bemühen, Gegenaufträge gefüllt zu bekommen Für die großen guns. Forex Blog Wie gut ist Sentiment Analyse in Forex 2. August 2016 von Andriy Moraru Wie pro effiziente Markthypothese. Es ist fast unmöglich, den Markt zu übertreffen. Der Grund dafür ist, dass die Effizienz der Märkte sicherstellt, dass relevante Einzelheiten eines Vermögenswerts in den vorherrschenden Handelspreis einbezogen werden. Es bedeutet, dass es theoretisch keine Möglichkeit gibt, einen Vermögenswert niedrig und hoch zu kaufen und zu verkaufen. So kann ein Händler den Markt nur durch den Kauf von riskanteren Vermögenswerten übertreffen. Praktisch ist es aber nicht immer so. Es gibt Fälle, in denen eine Währung über einen längeren Zeitraum unterbewertet oder überbewertet wird. Dieser Widerspruch lässt sich nur durch die Auswirkungen der Trader8217 auf dem Markt erklären. Dieser Artikel befasst sich mit der Stimmungsanalyse, die sich zu einem must-know-Thema (zusammen mit technischer und fundamentaler Analyse) für erfolgreiche Handelsentscheidungen verwandelt. Einleitung zur Stimmungsanalyse Eine Stimmung ist rein ein Signal, das die wahrscheinliche Richtung der Preisbewegung eines Vermögenswertes anzeigt. Die Stimmungsanalyse oder Meinungsmine ist der Prozess der Beurteilung der Unterton eines Finanzmarktes durch die Untersuchung der wichtigsten und jüngsten Informationen über einen bestimmten Vermögenswert oder den Markt als Ganzes. Die Stimmungsanalyse erfolgt auf der Grundlage der Verhaltensannahme, dass einige positive Signale mehr Händler locken werden, um den Vermögenswert zu kaufen, was zu einem Anstieg des Preises und umgekehrt führt. Messung der Stimmungsanalyse Die Kursbewegung eines Vermögenswertes hat eine starke Korrelation mit der Marktstimmung. Diese Korrelation kann analysiert werden. Die Stimmung kann durch Auswahl der relevanten Nachrichten oder Fakten beurteilt werden, die Daten nach Bedarf neu bündeln und schließlich die Informationen systematisch abwägen. Dieser Prozess des Verständnisses der Menschenpsychologie beinhaltet eine Reihe von Schritten, die unten beschrieben werden: Kategorisierung der Stimmung der Marktteilnehmer Der erste Schritt in der Stimmungsanalyse bestätigt die Stimmung der Marktteilnehmer. Im Großen und Ganzen ist ein Teilnehmer an Forex oder einem anderen Finanzmarkt anfällig für vier verschiedene Arten von Stimmungsschwankungen: Glück, Traurigkeit, Ruhe und Enttäuschung. Im Allgemeinen, wenn die ökonomische Nachricht, die aus irgendeinem Land herauskommt, sich als besser erwiesen hat als erwartet. Forex-Händler, die lange die jeweilige Währung glücklich sind, was ein Zeichen der Bullishness ist. Ähnlich sind die gleichen Händler in der Regel traurig (oder bearish), wenn die angekündigten Wirtschaftsdaten negativ sind. Ein Händler wird enttäuscht, wenn die Wirtschaftsdaten die Prognosen mit einer kleinen Marge verpassen. Schließlich wird ein Händler ruhig bleiben, wenn die Konjunkturdaten neutral sind oder nur die Analystenschätzungen erfüllen. Diese vier verschiedenen Arten von Stimmungsschwankungen, wenn gesammelt und studiert über einen bestimmten Zeitraum, erzählen uns die allgemeine Stimmung des Marktes zu einem Vermögenswert. Ermittlung der Datenquellen Zu Beginn sollte der Forex Trader zunächst die richtige Datenquelle für die Analyse identifizieren. In der Regel, bei der Durchführung der Stimmung Analyse mit sozialen Signalen, die Analysten Blick auf die folgenden Netzwerk-Plattformen: Twitter. Facebook (Gruppen im Zusammenhang mit den Devisen - oder Aktienmärkten). Forex-bezogene Diskussionsforen. Equity-bezogene Diskussionsforen im Fall der Stimmungsanalyse für einen Asset-Handel auf dem Aktienmarkt. Zum Beispiel können StockTwits Microblog-Buchungen machbar Material liefern. Wirtschaftliche und politische Nachrichten Webseiten (Bloomberg, Wall Street Journal, Financial Times, Reuters, CNBC, Forbes, CNN Money, Market Watch, etc.). Datenerfassungsanalysten erhalten Daten aus den Quellen über RSS-Feeds oder ähnliche Methoden. Es wird dann in einer Datenbank (z. B. XML-Datei) gespeichert, die auch als Sammler bezeichnet wird. Keyword-Liste Die Schlüsselwörter ermöglichen eine weitere Klassifizierung der erhaltenen News. Bei einer Stimmungsanalyse im Forex-Markt können die Schlüsselwörter die Namen der Währungspaare (EURUSD, USDCHF, GBPJPY, etc.) sein, ein wichtiges Wirtschaftsereignis (Nonfarm-Lohn - und Gehaltsabrechnung, Arbeitslosenansprüche, BIP, Zinssatz) oder ein Politisches Ereignis (Beispiel Brexit). Das Schlüsselwort löst eine bestimmte Ereignisdaten aus, die für die weitere Verarbeitung separat gespeichert werden sollen. Im Falle einer Stimmungsanalyse für einen Aktienmarkt. Die üblichen Schlüsselwörter wäre der Name des Eigenkapitals, Tickersymbol, 12-Monats-Highlow, Bonus, Dividende, Aktiensplit, Fusion, Akquisition, Übernahmeangebot, Wirksamkeitsquote usw. Die Schlüsselwörter bleiben in der Datenbank und können bei Bedarf geändert werden . Normalerweise würden so viele wie 5.000 Schlüsselwörter (D1) in der Datenbank vorhanden sein. Die obigen Worte können nur die relevanten Daten zeichnen, können aber nicht die Meinung der Menge widerspiegeln. Um dies zu tun, werden spezifische Wörter verwendet, die die Meinung der Marktteilnehmer in Bezug auf ein Forex-Paar oder ein anderes Asset, das analysiert wird, reflektieren können. Der Parsing-Algorithmus kümmert sich um diesen Prozess, wie im nächsten Abschnitt erläutert. Der Parsing-Algorithmus entfernt die Leerzeichen, Interpunktion, Emoticons und alle anderen häufig gefundenen Syntax aus den empfangenen Daten. Unkorrelierte Daten, falls vorhanden, werden ebenfalls vom Filter entfernt. In der Datenbank gibt es einen weiteren Satz von Wörtern (D2) basierend auf dem etablierten Profil von Mood States (POMS) Fragebogen (psychometrisch). Wenn nötig, können mehr Worte hinzugefügt werden, je nachdem, welche Art des Vermögenswertes behandelt wird. Die Wortliste erlaubt die Identifizierung der Stimmung eines Investors oder Spekulanten. Zum Beispiel, wow, schlagen, Tops, übertrifft und übertrifft eine glückliche oder bullische Stimmung. Sobald ein Spiel gefunden wird, wird die entsprechende Stimmungsschwankung dieser Nachricht zugewiesen. Außerdem wird eine Punktzahl von 1 einer positiven Stimmungsschwankung gegeben, -1 zu einer negativen Stimmungsschwingung und 0 zu einer neutralen Stimmungsschwingung. Der Filter sorgt auch dafür, dass Daten, die älter als eine vorgegebene Anzahl von Tagen sind, vermieden werden. Der Schritt-für-Schritt-Filterprozess wird unten bereitgestellt: Der News-Feed wird mit dem Keyword (D1) gefiltert. Unangemessene Inhalte werden gelöscht. Gefilterte Nachrichten sind jetzt mit der Wortliste (D2) abgestimmt. Immer wenn es ein Spiel gibt, wird die entsprechende Stimmungsschwankung zugeteilt. Für jede positive oder bullische Stimmungsschwankung wird eine Anzahl von 1 gegeben. Für jede negative oder bärische Stimmungsschwankung wird eine Anzahl von -1 gegeben. Für jede ruhige oder neutrale Stimmungsschwankung wird eine Anzahl von 0 gegeben. Individuelle Scoreberechnung An einem bestimmten Tag wird die Anzahl der positiven, negativen und neutralen Instanzen für jedes Keyword berechnet. Durch Hinzufügen der positiven, negativen und neutralen Werte wird der Gesamtwert der Stimmungsschwankung für dieses Schlüsselwort gefunden. In gleicher Weise wird der Gesamtwert der Stimmungsschwankung für alle Schlüsselwörter, die sich auf einen zu analysierenden Vermögenswert beziehen, berechnet. Schließlich wird die durchschnittliche Punktzahl aller Schlüsselwörter berechnet, um die Meinung des Marktes über den Vermögenswert zu erreichen. Nehmen wir an, dass die Stimmungsanalyse für das britische Pfund durchgeführt wird. In diesem Fall erhält der Datensammler die Nachrichten aus mehreren Quellen, die oben diskutiert wurden, und speichern sie als XML-Datei. Mit der Keyword-Liste (D1) werden alle Daten und verwandten Nachrichten zum Pfund abgerufen. Die POMS-Weltliste (D2) wird dann mit den abgerufenen Daten abgeglichen, um die positive, negative und neutrale Instanz zu identifizieren. Nehmen wir an, dass für ein gegebenes Schlüsselwort die positiven, negativen und neutralen Instanzen 5, 3 und 2 sind. Wie bereits erwähnt, wird für jede positive und negative Instanz eine Punktzahl von 1 bzw. -1 bereitgestellt. Ähnlich ist für eine neutrale Instanz eine Punktzahl von 0 vorgesehen. Also, die Punktzahl für das Keyword wäre 2 (5821130). In gleicher Weise wird die Punktzahl für jedes Schlüsselwort, das sich auf diesen Vermögenswert bezieht, berechnet. Wiederum für die Leichtigkeit der Berechnung, nehmen wir an, dass die Anzahl der Schlüsselwörter 3 ist und die Punktzahl für jedes der Schlüsselwörter 2, 3 und -1 ist. Nun wird die Gesamtsumme berechnet, indem man die durchschnittliche Punktzahl der Schlüsselwörter berechnet. Die Berechnung ergibt eine Punktzahl von 1,3. Dies deutet darauf hin, dass die Stimmung mit einer leichten positiven Punktzahl von 1,3 bullisch ist. Erstellen von Score-Map In dem oben beschriebenen Beispiel ist der berechnete Score von 1,3 für einen einzigen Tag. In gleicher Weise werden die Scores auf einer täglichen Basis berechnet und dann in einem Diagramm mit Daten auf der X-Achse und Scores auf der Y-Achse aufgetragen. Nehmen wir an, dass die letzten fünf Tage Punkte des britischen Pfunds: 1,3, 2, -1,2, 1,2 und 0,4 sind. Die Stimmungsgrafik für das Pfund würde so aussehen: Mit Blick auf die Grafik können wir die Gesamtmeinung der Marktteilnehmer über das zu untersuchende Vermögen abschließen. Das obige Diagramm zeigt, dass die Stimmung der Händler immer zornhafter wird. Werte und Daten sind rein fiktiv und das Diagramm soll lediglich die Analysetechnik demonstrieren. Die Identifizierung der Gesamtsituation ist wenig einfacher, wenn es sich um ein Gerechtigkeit, eine Ware oder einen Index handelt. Im Falle von Währungspaaren sollte die Stimmungsanalyse einzeln für beide Währungen durchgeführt werden und es sollen zwei Punkte erstellt werden. Durch den Vergleich der Score-Map von einer Währung mit dem anderen in der gleichen Grafik, können wir entscheiden, die gesamte Händler Stimmung in Richtung der Währungspaar. Steigerung der Genauigkeit Im Großen und Ganzen wird die oben diskutierte Methode von den meisten Datenanalysten mit geringfügigen Modifikationen verwendet. Wir haben nicht in die Details gegangen, wie das Erstellen eines Programms mit MATLAB und die Verbesserung der Genauigkeit mit mehreren Regressionsmodellen. Schließlich wird die Genauigkeit getestet, bevor sie für den Handel auf dem Forex-Markt verwendet wird. Sentiment-Analyse auf der Grundlage von Händlern Bestellungen Professionelle Händler wissen, dass aktuelle Informationen gibt einen Vorteil auf dem Markt. So, um mit der Situation Schritt zu halten, würden erfahrene Händler ein Mitglied von mindestens einem der beliebten Forex oder Equity-Foren sein. In diesem Sinne können wir argumentieren, dass eine gut informierte Händler-Reihenfolge alle Nachrichten im Zusammenhang mit dem gegebenen Vermögenswert umfasst. So würde die Validierung der langen und kurzen Positionen auf dem Markt definitiv einen Hinweis auf die vorherrschende Märkte Stimmung gegenüber dem gehandelten Vermögenswert geben. Allerdings ist es keine leichte Aufgabe wie die Berechnung der Long-Short-Ratio in einem Aktienmarkt. Der Grund dafür ist, dass der Devisenmarkt sehr dezentral arbeitet. So ist es schwer, die tatsächlichen Zahlen der kurzen und langen Position auf dem Markt zu bekommen. Dennoch haben die Statistiker ein nahezu perfektes Modell gefunden, um die Marktsicht auf einen Vermögenswert herauszufinden. Bevor wir die Art und Weise verstehen, in der die Daten, die sich auf die langen und kurzen Positionen beziehen, getrennt, getrennt und schließlich interpretiert werden, werden wir uns einige grundlegende Informationen im Zusammenhang mit dem Forex-Markt anschauen. Spot - und Derivatemarkt Für mehr als 90 der Zeit wird der Begriff Forex-Markt verwendet, um den Spotmarkt zu verweisen, wo der Großteil der Devisengeschäfte täglich stattfindet. Die meisten der Online-Forex-Broker bieten eine Möglichkeit, nur auf dem Spotmarkt zu handeln. Darüber hinaus werden interbank - und sogar institutionelle Devisengeschäfte weitgehend im Spotmarkt durchgeführt. Es ist zu beachten, dass nicht alle Händler Spekulanten sind. Handelsbetriebe und große grenzüberschreitende Investoren können Währungen aus einer Vielzahl von Gründen kaufen oder verkaufen, einschließlich, aber nicht beschränkt auf den Schutz ihres Vermögens, weil sie aufgrund der Brexit-Art von Szenarien erodiert werden. Neben dem Spotmarkt gibt es den Derivatemarkt, der die Forwards, Futures und Optionen beinhaltet. Zweitens ist ein Over-the-Counter-Vertrag, in der Regel zwischen einer Bank und einem Kunden (z. B. Exporteure, die vor Umtausch Umwandlung in Verbindung stehende Verluste schützen wollen), sind die Futures und Optionen standardisierte börsengehandelte Verträge. Ähnlich wie bei jedem anderen Derivatkontrakt haben die Termingeschäfte, Futures und Optionskontrakte ein Verfalldatum und eine Auftragsgröße. Der Ablaufzeitraum kann zwischen einem Monat und sechs Monaten oder sogar mehr (in der Nähe von nächstem und weitem Verträge) variieren. Die Währungsterminkontrakte und Optionskontrakte handeln an regulierten Börsen wie der Chicago Mercantile Exchange (CME), Eurex. Und ICE (Interkontinentaler Austausch). Die börsengehandelten Kontrakte leiten ihren Wert aus dem entsprechenden Kurs der zugrunde liegenden Vermögenswerte am Spotmarkt ab. Allerdings ist der bemerkenswerte Unterschied, dass es immer eine Gegenpartei zum gehandelten Vertrag gibt. Es gibt keine Händlerintervention, und die Transaktionen werden durch den Austausch überwacht und garantiert. Die Hedgefonds und großen Akteure handeln auch in diesem Markt. Im Vergleich zu den Spotmärkten leidet der Währungsderivatmarkt jedoch unter einer relativ schlechten Liquidität. Legacy-COT-Bericht Der Derivatmarkt ist kein passiver Nachfolger des Spotmarktes. Der Grund dafür ist, dass große institutionelle Akteure durch ihre eigene Inhouse-Forschung entscheiden, eine bestimmte Seite auf dem Markt zu nehmen. Letztlich ändert dies das Nachfrage - und Angebots-Szenario im Derivatemarkt. Da diese institutionellen Akteure auch im Spotmarkt aktiv sind, können wir definitiv sagen, dass sich die gehandelten Raten sowohl im Spot - als auch im Derivatmarkt ständig gegenseitig beeinflussen. Es gibt keine eindeutigen Informationen über die Long-Short-Positionen im Spotmarkt. Diese Informationen sind jedoch auf dem Derivatemarkt verfügbar. Der Bericht, der im Volksmund als COT (Commitment of Traders) bezeichnet wird, stellt eine Aufschlüsselung jeder Dienstag8217s offenen Zinsen für Märkte dar, in denen 20 oder mehr Händler Positionen halten, die den von der CFTC festgelegten Berichtsniveaus entsprechen. Die Commitments of Traders (COT) Charts werden jeden Freitag um 15:00 Uhr aktualisiert. Der Bericht wurde erstmals im Jahr 1962 für 13 Landwirtschaftsgüter veröffentlicht. Es war eine Anstrengung, die der CFTC unternahm, um sowohl für große kommerzielle Händler (Hecken) als auch für kleine Einzelhändler gleichberechtigte Spielfelder zu schaffen. Berechnung der offenen Zinsen Das offene Interesse spiegelt die Position der Händler auf dem Markt wider. Der COT-Bericht spiegelt die offenen Zinsen für einen Vermögenswert in der Derivatbörse wider. Im Falle einer Währung wird die offene Zinsen berechnet, indem die Anzahl der noch offenen und noch nicht durch eine Transaktion oder auf andere Weise (Lieferung, Ausübung usw.) ausgeglichenen Futures und Optionskontrakte zusammengefasst wird. Wie es verstanden werden kann, sind die Futures und Optionen verschiedene Arten von Derivatprodukten und direkt zusammenfassend die langen und kurzen Verträge macht keinen Sinn. Also, der einzige Weg, um darüber zu gehen ist, die Optionskontrakte in gleichwertige Futures-Kontrakte umzuwandeln. Im Falle von COT werden die Traderpositionen im Optionsmarkt unter Verwendung eines Delta-Multiplikationsfaktors, der von der Börse bereitgestellt wird, in eine zukunftsbezogene Basis umgerechnet. Damit werden alle langfristigen und kurzfristigen offenen Zinsen im Optionsmarkt unter Verwendung des Delta-Multiplikationsfaktors in gleichwertige offene Positionen im Futures-Markt umgerechnet. Zum Beispiel, wenn der Delta-Faktor, der durch die Börse bereitgestellt wird, 0,50 beträgt, wird ein Händler mit 500 offenen Optionskontrakten als 250 Futures (500times0,50) Derivatkontrakte betrachtet. Nun werden die kombinierten Long - und Combined-Short-Positionen, die von Händlern in den regulierten Märkten gehalten werden, berechnet, indem die Trader lange und kurze Futures-Äquivalentpositionen mit den langen und kurzen Futures-Positionen hinzugefügt werden. Kategorien von Händlern nach COT-Bericht Werbespots (in roter Farbe auf dem Diagramm aufgetragen). Nicht-Werbespots oder große Spekulanten (in grüner Farbe aufgetragen). Kleine Spekulanten (in blauer Farbe aufgetragen). Handels - und nicht gewerbliche Händler Ein Händler, der Futures-Kontrakte zur Absicherung von Risiken einsetzt, wird als Handelshändler kategorisiert. In der Regel unterbreiten die Händler das Formular 40, um ihre Handelsabsicht dem CFTC zu offenbaren. Ein Händler, der auf dem Markt spekuliert, wird als nichtkommerzieller Händler kategorisiert. Meldepflichtige und nicht berichtspflichtige Positionen Clearing-Mitglieder, Futures-Provisionshändler und ausländische Broker sollten den täglichen Bericht zwingend vorlegen, solange ihre Nettopositionen über den von der CFTC festgelegten Niveaus liegen. Die Niveaus werden von der CFTC abhängig von den bestehenden Marktbedingungen aktualisiert. Im Allgemeinen würden die gemeldeten Positionen zwischen 70 und 90 der gesamten offenen Zinsen auf dem Markt liegen. Die offenen Interessen jener Händler, die ein unbedeutendes Volumen haben (unterhalb der von der CFTC vorgeschriebenen Ebene), fallen unter die nicht berichtspflichtigen Positionen. Disaggregierter COT-Bericht Anfang 2009 hat CFTC die Veröffentlichung des Disaggregated Commitment of Traders (Disaggregated COT) - Reports zusammen mit dem Legacy-COT-Bericht veröffentlicht. Der disaggregierte COT-Bericht ist ein weiterer Versuch der CFTC, die Transparenz zu verbessern. Der Bericht trennt die Händler in vier verschiedene Kategorien: ProducerMerchantProcessorUser Swap-Händler Managed Money Andere Reportables Der Disaggregated COT Report wird zusammen mit dem Legacy COT Report veröffentlicht. ProducerMerchantProcessorUser Entitäten, die Waren physisch behandeln, kommen unter diese Kategorie. Solche Unternehmen nutzen Futures zur Absicherung von Risiken. Swap-Händler Jede Organisation, die sich mit Swaps beschäftigt und den Futures-Markt zur Absicherung von Risiken nutzt, kommt unter diese Kategorie. Die Gegenpartei eines Swap-Händlers kann ein spekulativer Trader, Hedgefonds oder sogar ein Handelshändler sein. Es ist zu beachten, dass Swaps keine börsengehandelten Kontrakte sind. Diese außerbörslichen Kontrakte werden zwischen den Firmen und großen Finanzinstituten gehandelt. Im Jahr 2011 waren die Finanzinstitute, die den Swap-Markt dominierten: JPMorgan Chase Citibank Bank of America Goldman Sachs HSBC Bank USA Nach der Bank für Internationalen Zahlungsausgleich (BIS) betrug der Nominalwert der im Jahr 2012 gehandelten Swap-Kontrakte 642,1 Billionen. Die Swap-Händler haben einen Verein namens International Swaps and Derivatives Association (ISDA). Als die CFTC mit der Veröffentlichung des Disaggregated COT-Berichts begann, hat die ISDA mehrere Versuche unternommen, ihre Transaktionen aus der Kategorie "Handelshändler" zu entfernen. Das ist die Bedeutung der Gruppenaktivitäten auf den internationalen Finanzmärkten. Geldmanager Einzelpersonen, die bei der CFTC als Commodity Trading Advisor (CTA) oder Commodity Pool Operator (CPO) registriert sind. Andere Berichterstattung Jede andere Art von Händler, der nicht unter eine der oben genannten Kategorien kommt. Es ist zu beachten, dass der disaggregierte COT-Bericht nur für die Rohstoffmärkte zur Verfügung steht. Währung, Anleihe und Index-Händler müssen den Legacy-COT-Bericht und den Traders in Financial Futures (TFF) - Report verwenden. Interpretation des COT-Berichts Ein typischer disaggregierter COT-Bericht für das Rohöl ist unten angegeben: Das Unter-Diagramm 1 ist das Legacy-COT-Diagramm, das die langen und kurzen Positionen von großen Spekulanten, kleinen Spekulanten und kommerziellen Händlern widerspiegelt. Die Auswirkungen der kleinen Spekulanten sind vernachlässigbar. Auf der anderen Seite nutzen Handelshändler den Futures-Markt für die Absicherung. Also nützt es uns nicht. Die verbleibende Linie, die die Handlungen großer Spekulanten darstellt, ist diejenige, die man betrachten kann. Die Grafik zeigt, dass, da die Netto-Long-Positionen der großen Spekulanten abnehmen (Oktober 2015 8212 Februar 2016), das Rohöl weiter sinken wird. Ebenso führt eine Zunahme der Netto-Long-Positionen großer Spekulanten (März-Juni 2016) zu einer Erhöhung des Rohölpreises. So kann man daraus schließen, dass ein Vermögenswert bärisch bleiben wird, wenn die Netto-Long-Positionen der Großinvestoren rückläufig sind und umgekehrt. Die Sub-Chart 2 ist die Disaggregated COT-Chart, die die Aktionen von Produzenten, Swap-Händlern, Geldmanagern und anderen Reportables widerspiegelt. Das Diagramm zeigt folgendes. Als die Netto-Short-Position des Swap-Händlers abnimmt, wird das Rohöl bärisch (September 2015 8212 März 2016). Umgekehrt, wenn die Netto-Long-Position sinkt (März-Juni 2016), wird die Rohe bullish. Die Tatsache, dass die Swap-Händler den Futures-Markt nutzen, um ihr Risiko abzusichern, erklärt die umgekehrte Korrelation. Nun lasst uns das Vermächtnis COT-Diagramm des Euro (EURUSD) studieren: Wie bereits erwähnt, treibt der Anstieg der Netto-Long-Position (Dezember 2015 8212 Mai 2016) der großen Spekulanten den Wechselkurs des Euro und umgekehrt an. In gleicher Weise wird eine Zunahme der Netto-Long-Positionen (Dezember 2015 8212 Juni 2016) von Leveraged-Fonds die Währung bullish und umgekehrt. Durch das Studium der Netto-Long - und Short-Positionen großer Spekulanten und Swap-Händler kann ein Trader die bestehende Stimmung auf dem Rohstoffmarkt interpretieren. Ähnlich, durch das Studium der Netto-Long-und Short-Positionen der großen Spekulanten und Leveraged Fonds, kann ein Händler die bestehende Stimmung in der Währung, Anleihe und Indizes Markt zu interpretieren. Mehrere Forex Broker bieten Details über die langen und kurzen Positionen der Händler auf ihrer Website. Dazu gehört auch Oanda. Saxo Bank Und Dukascopy. Effektivität der Stimmungsanalyse Im Allgemeinen berücksichtigt ein erfahrener Forex Trader oder ein Equity Investor die folgenden drei Merkmale eines Vermögenswertes, bevor er eine Anlageentscheidung trifft. Sie sind: Wir können definitiv sagen, dass die Stimmungsanalyse zuverlässig ist, solange es empirischen Beweis für die Auswirkungen der Stimmung auf die Volatilität und Liquidität eines Vermögenswertes gibt. Einfluss der Stimmung auf die Volatilität Die Wirkung der Stimmung auf die Forex-Volatilität wurde von Goddard, Arben Kita und Qingwei Wang von Bangor Business School (UK) und Universität Groningen (Niederlande) untersucht. Da es keine einzelne oder zuverlässige Quelle gibt, um die Aktivität von Einzelhändlern zu verfolgen, wurden nur die Aktivitäten von großen institutionellen Händlern mit der Änderung des Google Search Volume Index (SVI) korreliert, nachdem die makroökonomischen Grundlagen gebührend berücksichtigt wurden. Der Suchvolumenindex (SVI) ist das Verhältnis der weltweiten Suche nach bestimmten Stichwörtern zur Gesamtzahl der Suchvorgänge in einem bestimmten Zeitraum. Der resultierende Wert wird normiert und skaliert zwischen 0 und 100 für die Leichtigkeit des Vergleichs. Für die Studie wurden die Daten zu sieben Hauptwährungspaaren (USDJPY, GBPUSD, USDAUD, EURUSD, EURGBP, EURJPY und GBPJPY) für den Zeitraum von Januar 2004 bis September 2011 heruntergeladen. Die aggregierten SVI-Daten für ein Währungspaar in beiden Bestellungen (USDJPY und JPYUSD zum Beispiel) wurde während der Studie verwendet. Die impliziten Volatilitätsdaten für ein Währungspaar wurden von Bloomberg erhalten. Eine Einheitserhöhung im SVI wurde statistisch gefunden, um das wöchentliche Handelsvolumen um yen500 Billionen auf Yen600 Billionen im USDJPY-Paar zu erhöhen. So kann man argumentieren, dass SVI eine akzeptable Daten ist, auf deren Grundlage die Wirkung der Stimmung auf die Volatilität untersucht werden kann. Die Studie zeigte deutlich, dass es eine kleine positive Korrelation von 0,31 zwischen der Anleger Stimmung und USDJPY Volatilität gibt. Dennoch ist der Effekt statistisch und wirtschaftlich signifikant. Als die SVI über dem Durchschnitt anstieg, stieg die Volatilität um zwei bis fünfmal höher als das, was es war, als die SVI unter dem Durchschnitt lag. Die Forschung zeigte auch, dass die SVI mit den Carry-Trade-Renditen und der Währungsrisikoprämie zusammenhängt. Die positive Korrelation stieg auf 0,75, als die gesamte Forex-Marktvolatilität anstelle von nur dem USDJPY-Paar berücksichtigt wurde. In Japan, the victory of Shinzo Abe in 2012 election resulted in a sharp decline of about 1,000 pips in the USDJPY currency pair. Shinzo Abe was voted to power based on his promise to take the inflation to 2 through stimulus measures. Abes victory kindled the bearish sentiment on the Japanese yen, resulting in a sharp decline to the rate of 84.50 against the US dollar. The volatility increased merely out of bearish sentiment in this case. The outcome of the series of surveys conducted before the Brexit voting tremendously impacted the sentiment on the Great Britain pound, thereby increasing the volatility. During those periods of high volatility, there were several positive economic data announcements emerging out of the UK. Unfortunately, the market discarded the info and moved in line with the sentiment created by the Brexit related surveys. Again, in this case, the volatility was driven by the sentiment rather than economic data. The intensity of the crash in the US equity markets in 1987 was mainly due to the bearish sentiment that grew out of a series of negative economic news. Effect of sentiment on liquidity When volatility increases in a Forex market, the liquidity providers widen the spreads, thereby creating a cushion for the risk they bear. A research conducted by Gross-Klussmann in 2011 confirms this theory. It should be also noted that when it comes to liquidity, the markets consider announcements and news as two different things. A scheduled release of economic data is considered as an announcement. One the other hand, information which comes in unexpectedly is considered as news. In the case of an announcement, the market is usually well prepared to react. On the other hand, it takes time for the market to process the info and assess the pros and cons before reacting to news. During this period, the market participants will be generally unwilling to trade and this dries the liquidity temporarily. Such a behavior pattern was identified by the study conducted by PricewaterhouseCoopers. It may take anywhere between a few seconds to several days for the liquidity to return to normal. The 911 incident can be quoted as an example for this. The markets were shut down by regulators for several days, fearing an uncontrollable crash due to lack of liquidity. Thus, it can be understood that unexpected news would affect the overall sentiment and indirectly affect the liquidity in the market. On January 15, 2015, the Swiss National Bank unexpectedly abandoned its 3-year policy of limiting the rise of the Swiss franc against the euro. The news caught the market by surprise. The spread widened by more than 50 pips. The franc appreciated by nearly 41 to hit a high of 0.8517 against the Euro. This is a classic example of bullish sentiment affecting the liquidity of a financial market. Once the market participants started taking rational decisions, the franc lost a portion of the gain to trade at about 1.0500 against the euro. Likewise, the surprise outcome of the Brexit referendum saw the pound decline sharply against the major currencies. The bearish sentiment removed the liquidity from the market for a short span of time, thereby causing huge erosion in the exchange rate of the pound. The bearish sentiment created by the 2008 credit crisis (bankruptcy filing by Lehman brothers, the acquisition of Merrill Lynch by Bank of America, and the rescue of AIG by the Federal Reserve) had a tremendous negative impact on the liquidity of the financial markets. This negative impact of bearish sentiment on the liquidity was studied in detail by Kurshid Ahmad (School of Computer Science and Statistics at Trinity College Dublin ). Effect of sentiment on the price There are situations where even the slightest positive data would propel the market in a big manner. The strong uptrend would be attributed to the bullish sentiment prevailing in the market. The Fed8217s discussion paper on the impact of macroeconomic announcements on real time Forex rates of emerging markets confirms this. The Japanese yen is a classic example of the case discussed above. When the Bank of Japan made a surprise rate cut into the negative territory on January 29, 2016, the market reacted by pushing the yen to a low of 121.20 against the US dollar. However, the prevailing bullish sentiment (safe haven appeal of the yen) brought the USDJPY currency pair back to levels near 117.00 in a matter of three days. Effect of COT report on the liquidity and volatility So far we discussed how the bearish or bullish sentiment created by the news, forums, and social media platforms triggers a change in the liquidity and volatility. Now, let us understand how the sentiment based on orders in the futures market affects the liquidity and volatility in the spot market. A comparison of the positions of large speculators in the futures market and the corresponding price movement in the spot market will reveal the impact of sentiment based on orders. Between October 2015 and June 2016, the large speculators increased their net short positions in the pound. Simultaneously, the large speculators increased their net long positions in the Japanese yen. The COT chart below reveals that quite clearly. When large investors take opposite positions in two currencies, the corresponding currency pair would exhibit sharp a rise in volatility in the spot market. In this case, the GBPJPY exhibited a steep decline as shown below. On the other hand, if the large speculators take a similar position in two currencies in the futures market, then the volatility will not be high in the corresponding currency pair. The COT chart for the Australian dollar can be seen below. The COT chart for Japanese yen is repeated here: The cumulative effect is demonstrated on the chart below: It can be noted that in the futures market, large speculators were bullish in both currencies. Furthermore, the large speculators have diluted their long positions once in a while in the Aussie. On the other hand, beginning from January 2016, the large speculators held almost the same amount of long contracts in the Japanese yen. This enabled the yen to turn mildly bullish against the Aussie in the spot market. Ultimately, this strengthened the JPY slightly against the AUD in the spot market. Still, the net volatility is relatively low when compared to the GBPJPY pair. This shows that orders that flow in the futures market tend to create a bullish or bearish sentiment in the spot market and finally impact the volatility. In the case of commodity markets, instead of studying the positions of large speculators or leveraged funds, a trader can look at the net long or short positions of swap dealers. Usually a swap dealer buys or sells an asset in the spot market and correspondingly opens an opposite trade in the futures market either to mitigate risk or to manage the future commitments. Thus, for every contract sold or bought in the futures market, a similar volume is traded in the spot market. Thus, any increase in the liquidity and volatility in the futures market will also result in a corresponding increase in the spot market. However, it should be remembered that swap dealers take mutually opposite positions in the spot and futures market. Thus, net positions and price trend would be inversely correlated. Conclusion From the above discussion, it can be understood that sentiment has a proven and credible impact on the financial markets. Time and again, in-depth studies such as the one from Yan Yang and Laurence Copeland of Cardiff Business School have repeatedly shown that the investor sentiment affects the volatility. liquidity, and pricing of assets in the financial markets 8212 Forex, equities, commodities, and others. Do you have any experience in using sentiment analysis in Forex trading How did it perform What was the methodology of your analysis Please share the details with us using the form below.
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