Forex ซื้อขาย สถิติ

การค้ากับโมเดลสถิติแบบ Gaussian Carl Friedrich Gauss เป็นนักคณิตศาสตร์ยอดเยี่ยมที่อาศัยอยู่ในช่วงต้นทศวรรษที่ 1800 และได้ให้สมการกำลังสองสมการของโลกวิธีการวิเคราะห์กำลังสองและการแจกแจงแบบปกติ แม้ว่า Pierre Simon LaPlace ถือว่าเป็นผู้ก่อตั้งเดิมของการแจกจ่ายตามปกติในปี 1809 แต่ Gauss มักได้รับเครดิตสำหรับการค้นพบเพราะเขาเขียนเกี่ยวกับแนวความคิดในช่วงต้น ๆ และเป็นเรื่องของการศึกษาโดยนักคณิตศาสตร์มาเกือบ 200 ปี ในความเป็นจริงการแจกจ่ายนี้มักเรียกว่าการกระจายแบบ Gaussian การศึกษาสถิติทั้งหมดเกิดจาก Gauss และช่วยให้เราเข้าใจตลาด ราคาและความน่าจะเป็นของโปรแกรมอื่น ๆ ศัพท์สมัยใหม่กำหนดการกระจายตามปกติเป็นเส้นโค้งระฆังที่มีพารามิเตอร์ปกติ และตั้งแต่วิธีเดียวที่จะเข้าใจ Gauss และเส้นโค้งระฆังคือการเข้าใจสถิติบทความนี้จะสร้างเส้นโค้งระฆังและใช้กับตัวอย่างการค้า เฉลี่ยมัธยฐานและโหมดมีอยู่ 3 วิธีในการหาค่าดิสทริบิวชันคือค่าเฉลี่ย มัธยฐานและโหมด วิธีการคือปัจจัยโดยการเพิ่มคะแนนทั้งหมดและหารด้วยจำนวนคะแนนที่จะได้รับค่าเฉลี่ย มัธยฐานเป็นปัจจัยโดยการเพิ่มตัวเลขสองตัวกลางของกลุ่มตัวอย่างและหารด้วยสองหรือเพียงแค่นำค่ากลางจากลำดับที่เป็นลำดับ โหมดเป็นตัวเลขที่ใช้บ่อยที่สุดในการแจกแจงค่า วิธีที่ดีที่สุดในการทำความเข้าใจเกี่ยวกับลำดับตัวเลขคือการใช้วิธีเพราะมันมีค่าเฉลี่ยจำนวนทั้งหมดและเป็นส่วนสำคัญที่สุดในการกระจายทั้งหมด นี่คือวิธีการแบบ Gaussian และวิธีที่เขาต้องการ สิ่งที่เราวัดนี่คือพารามิเตอร์ของแนวโน้มกลางหรือเพื่อตอบคะแนนตัวอย่างของเรามุ่งหน้าไป เมื่อต้องการทำความเข้าใจเรื่องนี้เราจะต้องคำนวณคะแนนของเราโดยเริ่มต้นด้วย 0 ตรงกลางและมีการเบี่ยงเบนมาตรฐาน 1, 2 และ 3 ทางด้านขวาและ -1, -2 และ -3 ด้านซ้ายตามค่าเฉลี่ย ศูนย์หมายถึงค่าเฉลี่ยของการแจกจ่าย (การวิเคราะห์เชิงปริมาณของกองทุนเฮดจ์ฟันด์และแบบหลายตัวแปร: การวิเคราะห์ Monte Carlo) ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานและความแปรปรวนหากค่าเป็นไปตามรูปแบบปกติเราจะพบคะแนนทั้งหมด 68 คะแนน ภายใน -1 และ 1 ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน 95 ตกอยู่ในค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน 2 และ 99 ตกอยู่ในค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน 3 ค่า แต่สิ่งนี้ไม่เพียงพอที่จะบอกเราเกี่ยวกับเส้นโค้ง เราจำเป็นต้องกำหนดความแปรปรวนที่แท้จริงและปัจจัยเชิงปริมาณและเชิงคุณภาพอื่น ๆ ความแปรปรวนจะตอบคำถามเกี่ยวกับวิธีแพร่กระจายการแจกจ่ายของเรา เป็นปัจจัยในการเป็นไปได้ว่าทำไมความผิดพลาดอาจมีอยู่ในตัวอย่างของเราและช่วยให้เราเข้าใจข้อผิดพลาดเหล่านี้และวิธีที่สามารถระบุได้ ตัวอย่างเช่นถ้าค่าเป็นค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานหกด้านบนหรือต่ำกว่าค่าเฉลี่ยคุณสามารถจัดประเภทเป็นค่าทดแทนเพื่อวัตถุประสงค์ในการวิเคราะห์ได้ ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานคือเมตริกที่สำคัญซึ่งเป็นรากฐานที่สองของความแปรปรวน ข้อกำหนดปัจจุบันเรียกว่าการกระจายตัวนี้ ในการแจกแจงแบบ Gaussian ถ้าเราทราบค่าเฉลี่ยและส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานเราสามารถทราบเปอร์เซ็นต์ของคะแนนที่อยู่ในค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน +1 หรือ 2 โดยเฉลี่ยได้ นี้เรียกว่าช่วงความเชื่อมั่น นี่เป็นวิธีที่เรารู้ว่ามีการแจกแจง 68 รายการอยู่ในค่าส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน +1 หรือค่าลบ 1, 95 ภายในบวกหรือลบ 2 ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานและ 99 ตามค่าส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน +1 หรือค่าลบ 3 Gauss เรียกฟังก์ชันความน่าจะเป็นเหล่านี้ (สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการวิเคราะห์ทางสถิติให้ดูที่การทำความเข้าใจเกี่ยวกับมาตรการความผันผวน) Skew and Kurtosis จนถึงตอนนี้บทความนี้ได้อธิบายเกี่ยวกับความหมายและการคำนวณต่างๆเพื่อช่วยให้เราสามารถอธิบายได้ง่ายขึ้น เมื่อเราวางแผนจุดแจกจ่ายของเราแล้วเราก็ดึงเส้นโค้งของเราเหนือคะแนนทั้งหมดโดยสมมติว่าพวกเขามีลักษณะของความเป็นปกติ ดังนั้นยังคงนี้ไม่เพียงพอเพราะเรามีหางบนเส้นโค้งของเราที่ต้องการคำอธิบายเพื่อทำความเข้าใจทั้งโค้ง ในการทำเช่นนี้เราไปที่ช่วงเวลาที่สามและสี่ของสถิติการกระจายที่เรียกว่า skew และ kurtosis ความเอียงของหางจะวัดความไม่สมมาตรของการแจกจ่าย เอียงบวกมีความแตกต่างจากค่าเฉลี่ยที่เป็นบวกและเอียงขวาในขณะที่เอียงด้านลบมีความแปรปรวนจากค่าเฉลี่ยที่เอียงซ้ายเป็นหลักการกระจายมีแนวโน้มที่จะเบ้ไปในด้านใดด้านหนึ่งของค่าเฉลี่ย เอียงสมมาตรมีความแปรปรวน 0 ซึ่งเป็นรูปแบบการแจกแจงแบบปกติที่สมบูรณ์แบบ เมื่อมีการวาดเส้นโค้งระฆังครั้งแรกด้วยหางยาว นี้เป็นบวก หางยาวที่จุดเริ่มต้นก่อนเส้นโค้งของกระดิ่งถือเป็นสัดส่วนที่ไม่เอื้ออำนวย ถ้าการกระจายตัวเป็นแบบสมมาตรผลรวมของค่าเบี่ยงเบน cubed เหนือค่าเฉลี่ยจะปรับความเบี่ยงเบน cubed ต่ำกว่าค่าเฉลี่ย การกระจายแบบเอียงจะมีส่วนเอียงมากกว่า 0 ในขณะที่การกระจายทางซ้ายที่เบ้จะมีความลาดเอียงต่ำกว่าศูนย์ (เส้นโค้งอาจเป็นเครื่องมือการซื้อขายที่มีประสิทธิภาพ: สำหรับการอ่านที่เกี่ยวข้องมากขึ้นดูความเสี่ยงจากตลาดหุ้น: Wagging Tails) Kurtosis อธิบายลักษณะความเข้มข้นสูงสุดและค่าความเข้มข้นของการกระจาย ส่วนเกินที่เป็นลบ เรียกว่า platykurtosis เป็นลักษณะกระจายแบนค่อนข้างที่มีความเข้มข้นน้อยกว่าของค่ารอบ ๆ ค่าเฉลี่ยและหางมีความหมายมากกว่าการกระจาย mesokurtic (ปกติ) ในทางกลับกันการแจกแจง leptokurtic มีหางบางมากของข้อมูลที่มีความเข้มข้นที่ค่าเฉลี่ย เอียงเป็นสิ่งสำคัญมากในการประเมินตำแหน่งทางการค้ามากกว่า kurtosis การวิเคราะห์หลักทรัพย์ตราสารหนี้ต้องใช้การวิเคราะห์ทางสถิติอย่างรอบคอบเพื่อพิจารณาความผันผวนของพอร์ทการลงทุนเมื่ออัตราดอกเบี้ยเปลี่ยนแปลงไป โมเดลเพื่อคาดการณ์ทิศทางของการเคลื่อนไหวจะต้องคำนึงถึงความเบ้และความเคลื่อนไหวในการคาดการณ์ประสิทธิภาพของพอร์ตตราสารหนี้ แนวคิดทางสถิติเหล่านี้ใช้เพื่อกำหนดการเคลื่อนไหวของราคาสำหรับเครื่องมือทางการเงินอื่น ๆ อีกมากมาย เช่นหุ้นตัวเลือกและคู่สกุลเงิน Skews ใช้ในการวัดราคาของตัวเลือกโดยการวัดความผันผวนโดยนัย การใช้ค่าความเบี่ยงเบนมาตรฐานของการซื้อขายจะเป็นตัววัดความผันผวนและถามว่าผลตอบแทนจากการปฏิบัติงานประเภทใดที่สามารถคาดการณ์ได้ ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานที่เล็กกว่าอาจหมายถึงความเสี่ยงน้อยลงสำหรับหุ้นในขณะที่ความผันผวนที่สูงขึ้นอาจหมายถึงระดับที่สูงขึ้นของความไม่แน่นอน ผู้ค้าสามารถวัดราคาปิดจากค่าเฉลี่ยเมื่อแยกย้ายกันออกจากค่าเฉลี่ย การกระจายตัวจะวัดความแตกต่างจากค่าจริงเป็นค่าเฉลี่ย ความแตกต่างระหว่างสองส่วนใหญ่หมายถึงส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานและความผันผวนที่สูงขึ้น ราคาที่เบี่ยงเบนไปไกลจากค่าเฉลี่ยมักจะย้อนกลับไปหาค่าเฉลี่ยเพื่อให้ผู้ค้าสามารถใช้ประโยชน์จากสถานการณ์เหล่านี้ได้ ราคาที่ขายในช่วงเล็ก ๆ ก็พร้อมสำหรับการฝ่าวงล้อม ตัวบ่งชี้ทางเทคนิคที่มักใช้สำหรับการเบี่ยงเบนมาตรฐานคือ Bollinger Band เนื่องจากเป็นค่าความผันผวนที่กำหนดไว้ที่ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานสองค่าสำหรับแถบบนและล่างโดยมีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 21 วัน การกระจาย Gauss เป็นเพียงจุดเริ่มต้นของความเข้าใจเกี่ยวกับความน่าจะเป็นของตลาด หลังจากนั้นก็นำไปสู่ไทม์ซีรีส์และ Garch Models เช่นเดียวกับการใช้งานมากขึ้นของ Skew เช่นความผันผวนของรอยยิ้ม OANDA ใช้คุกกี้เพื่อทำให้เว็บไซต์ของเราใช้งานง่ายและปรับแต่งให้เหมาะกับผู้เยี่ยมชมของเรา ไม่สามารถใช้คุกกี้เพื่อระบุตัวคุณได้ เมื่อไปที่เว็บไซต์ของเราคุณยินยอมให้ OANDA8217s ใช้คุกกี้ตามนโยบายส่วนบุคคลของเรา หากต้องการบล็อกลบหรือจัดการคุกกี้โปรดไปที่ aboutcookies. org การ จำกัด คุกกี้จะป้องกันไม่ให้คุณได้รับประโยชน์จากฟังก์ชันการทำงานบางอย่างในเว็บไซต์ของเรา สถิติการคำนวณต่อไปนี้ถูกคำนวณจากกิจกรรมการซื้อขายเงินตราต่างประเทศในช่วง 24 ชั่วโมงที่ผ่านมาของกลุ่มผู้ค้า OANDA ที่ผ่านมา 24 ชั่วโมง: 100 อันดับสูงสุดที่ทำกำไรได้และ ( เป็นทางเลือก) ผู้ค้า 100 อันดับแรกที่มีกำไรน้อยที่สุด ผู้ค้า forex เหล่านี้เลือกอย่างไรผู้ค้า forex เหล่านี้ไม่ได้รับเลือกเฉพาะกับกำไรและขาดทุนที่เกิดขึ้นจริงทั้งหมดเนื่องจากจะเป็นการเบี่ยงเบนผลไปสู่กองทุนเฮดจ์ฟันด์และบัญชีสถาบันขนาดใหญ่ แต่ผู้ค้าสกุลเงินจะถูกสุ่มตัวอย่างจากยอดคงเหลือในบัญชีที่หลากหลายตั้งแต่เล็กจนถึงสถาบัน What8217s แสดงในแผนภูมิเหล่านี้โดยค่าเริ่มต้นสถิติจะแสดงเฉพาะสำหรับผู้ค้า forex ที่มีกำไรมากที่สุด 100 รายเท่านั้น เลือกแสดงผู้ซื้อขายที่ทำกำไรได้น้อยที่สุดเพื่อแสดงสถิติสำหรับผู้ค้าที่ไม่หวังผลกำไรซึ่งแสดงด้วยสีที่มีน้ำหนักเบา สถิติต่อไปนี้แสดงสำหรับคู่ค้าสกุลเงินที่มีการซื้อขายมากที่สุดของเราในช่วง 24 ชั่วโมงที่ผ่านมา พวกเขาจะคำนวณจากจำนวนการซื้อขายทั้งหมดที่วางโดยแต่ละกลุ่มของผู้ค้า ทิศทาง (ร้อยละของธุรกิจการค้าที่ยาวและสั้น) ความสามารถในการทำกำไร (เปอร์เซ็นต์ของการทำกำไรและธุรกิจที่ไม่ก่อผลกำไร) ระยะเวลาเฉลี่ยสำหรับธุรกิจการค้าที่ทำกำไรได้และไม่หวังผลกำไรที่แต่ละกลุ่ม ProfitLoss เฉลี่ยต่อหน่วยใน pips ฉันสามารถดูได้จากแผนภูมิเหล่านี้ในขณะที่แผนภูมินี้ไม่สามารถคาดการณ์แนวโน้มในอนาคตได้นี่เป็นภาพรวมที่น่าสนใจในช่วง 24 ชั่วโมงที่ผ่านมา เมื่อคุณเปรียบเทียบสองประเภทของ traders forex ค้นหาแนวโน้ม. เครื่องมือต่อไปนี้ให้ข้อมูลเชิงลึกมากยิ่งขึ้นเกี่ยวกับกิจกรรมประจำวันของผู้ค้าราย OANDA8217: OANDA Forex Order Book S ผู้ค้าที่ทำกำไรได้น้อยที่สุด 169 1996 - 2017 OANDA Corporation สงวนลิขสิทธิ์. ตระกูล OANDA, fxTrade และ OANDAs fx เป็นของ OANDA Corporation เครื่องหมายการค้าอื่น ๆ ที่ปรากฎในเว็บไซต์นี้เป็นทรัพย์สินของเจ้าของที่เกี่ยวข้อง การทำสัญญาซื้อขายเงินตราต่างประเทศกับสัญญาซื้อขายเงินตราต่างประเทศหรือผลิตภัณฑ์อื่น ๆ ที่ไม่มีการแลกเปลี่ยนเงินตราต่างประเทศมีความเสี่ยงสูงและอาจไม่เหมาะสำหรับทุกคน เราแนะนำให้คุณพิจารณาอย่างรอบคอบว่าการซื้อขายมีความเหมาะสมกับคุณหรือไม่ในแง่ของสถานการณ์ส่วนบุคคลของคุณ คุณอาจสูญเสียมากกว่าที่คุณลงทุน ข้อมูลในเว็บไซต์นี้มีลักษณะทั่วไป เราขอแนะนำให้คุณแสวงหาคำแนะนำด้านการเงินที่เป็นอิสระและมั่นใจได้ว่าคุณเข้าใจถึงความเสี่ยงทั้งหมดที่เกี่ยวข้องก่อนการซื้อขาย การซื้อขายผ่านแพลตฟอร์มออนไลน์ถือเป็นความเสี่ยงเพิ่มเติม ดูส่วนกฎหมายของเราที่นี่ การแพร่กระจายการแพร่กระจายทางการเงินจะใช้ได้เฉพาะกับลูกค้า OANDA Europe Ltd ที่อาศัยอยู่ในสหราชอาณาจักรหรือสาธารณรัฐไอร์แลนด์เท่านั้น CFDs ความสามารถในการป้องกันความเสี่ยงด้านราคาของ MT4 และอัตราส่วน Leverage Ratio เกิน 50: 1 ไม่สามารถใช้ได้กับชาวอเมริกัน ข้อมูลในไซต์นี้ไม่ใช่ข้อมูลที่อยู่ในประเทศที่การแจกจ่ายหรือการใช้โดยบุคคลใด ๆ จะขัดต่อกฎหมายหรือข้อบังคับของท้องถิ่น OANDA Corporation เป็นตัวแทนซื้อขายสัญญาซื้อขายล่วงหน้าของ Futures Commission และตัวแทนจำหน่ายรายย่อยที่จดทะเบียนกับ Commodity Futures Trading Commission และเป็นสมาชิกของ National Futures Association หมายเลข: 0325821 โปรดดูที่ ALFA FOREX INVESTOR ALFA ของ NFAs ตามความเหมาะสม บัญชี ULC ของ OANDA (Canada) Corporation มีให้สำหรับทุกคนที่มีบัญชีธนาคารของแคนาดา OANDA (Canada) Corporation ULC มีการกำกับดูแลโดยองค์การการลงทุนอุตสาหกรรมกฎระเบียบของแคนาดา (IIROC) ซึ่งรวมถึงฐานข้อมูลการตรวจสอบ IIROCs ที่ปรึกษาออนไลน์ (IIROC AdvisorReport) และบัญชีลูกค้าได้รับการคุ้มครองโดย Canadian Investor Protection Fund ภายในวงเงินที่กำหนด โบรชัวร์ที่อธิบายถึงลักษณะและขอบเขตของความคุ้มครองจะมีให้ตามคำขอหรือที่ cipf. ca OANDA Europe Limited เป็น บริษัท จดทะเบียนในประเทศอังกฤษที่หมายเลข 7110087 และมีที่อยู่จดทะเบียนตั้งอยู่ที่ชั้น 9a, Tower 42, 25 Old Broad St, London EC2N 1HQ ได้รับมอบอำนาจและควบคุมโดยผู้ควบคุมการแข่งขันทางการเงิน เลขที่: 542574 OANDA Asia Pacific Pte Ltd (บริษัท จดทะเบียนเลขที่ 200704926K) มีใบอนุญาตให้บริการด้านการตลาดทุนที่ออกโดยธนาคารกลางสิงคโปร์และได้รับอนุญาตจาก International Enterprise Singapore OANDA Australia Pty Ltd 160 ถูกควบคุมโดย Australian Securities and Investment Commission ASIC (ABN 26 152 088 349, AFSL No. 412981) และเป็นผู้ออกผลิตภัณฑ์หรือบริการบนเว็บไซต์นี้ สิ่งสำคัญสำหรับคุณในการพิจารณาคู่มือการให้บริการทางการเงินในปัจจุบัน (FSG) คำชี้แจงการเปิดเผยข้อมูลผลิตภัณฑ์ (PDS) ข้อกำหนดบัญชีและเอกสาร OANDA ที่เกี่ยวข้องอื่น ๆ ก่อนตัดสินใจลงทุนทางการเงิน เอกสารเหล่านี้สามารถพบได้ที่นี่ บริษัท OANDA Japan Co. , Ltd. First Type I Financial Instruments ผู้อำนวยการสำนักงาน Kanto Local Financial Bureau (Kin-sho) เลขที่ 2137 สถาบัน Financial Futures Association หมายเลข 1571 Trading FX andor CFDs for margin มีความเสี่ยงสูงและไม่เหมาะสำหรับทุกคน ข้อมูลสถิติประจำวัน forex ที่ระบุไว้ด้านล่างช่วยให้ผู้ค้าสามารถจัดการความเสี่ยงของพวกเขาทำความเข้าใจเกี่ยวกับสกุลเงินต่างๆที่เกี่ยวข้องและจำนวนคู่ forex ที่ต่างกันไปในช่วงเวลาต่างๆได้อย่างไร สถิติหรือตัวบ่งชี้ที่ระบุไว้ในหน้านี้ ได้แก่ ปฏิทินทางเศรษฐกิจเพื่อให้ผู้ค้าทราบถึงการประกาศทางเศรษฐกิจที่สำคัญ หากทำการซื้อขายวันปิดทุกตำแหน่งก่อนที่จะมีการประกาศข่าวที่สำคัญ เริ่มต้นซื้อขายอีกครั้งหลังจากข่าวได้รับการเผยแพร่แล้ว หากการซื้อขายแกว่งสวิงต้องตระหนักถึงการประกาศข่าวเศรษฐกิจที่สำคัญ หากการหยุดขาดทุนของคุณใกล้เคียงกับราคาปัจจุบันมากก่อนที่จะมีการประกาศข่าวใหญ่ ๆ และอาจต้องการปิดสถานะดังกล่าวเนื่องจากการเผยแพร่ข้อมูลที่สำคัญอาจทำให้ราคาสูงขึ้นทำให้ยอดขายลดลงโดยไม่มีผล (การค้าของคุณปิดที่เลวร้ายมาก ราคาสูงกว่าราคาขายหยุดขาดทุน) อัตราดอกเบี้ยในปัจจุบันในโซนต่าง ๆ จะเป็นประโยชน์เมื่อใช้ตำแหน่งในระยะยาวซึ่งจะต้องวางเงินมัดจำทุกคืน แบบโรลโอเวอร์คือเมื่อคุณหักหรือเครดิตอัตราดอกเบี้ยที่แตกต่างกันของสกุลเงินสองสกุลที่มีอยู่ในคู่ค้า forex ตัวอย่างเช่นถ้าคุณซื้อ NZDUSD คุณได้ซื้อ NZD อย่างถูกต้องและขายเหรียญสหรัฐฯ หากอัตราดอกเบี้ย NZD สูงกว่าคุณจะได้รับดอกเบี้ยต่ำในบัญชีของคุณเวลา 5:00 น. EST ในแต่ละวัน ถ้าคุณสั้น NZDUSD คุณได้ขาย NZD และซื้อ USD ในกรณีนี้หากอัตราดอกเบี้ย USD ต่ำกว่าอัตราดอกเบี้ย NZD คุณจะถูกเรียกเก็บอัตราดอกเบี้ยในแต่ละวันเวลา 5 โมงเย็น สถิติความสัมพันธ์แบบ Forex แสดงให้เห็นว่าคู่สกุลเงินหนึ่ง ๆ เกี่ยวข้องกับการเคลื่อนไหวของอีกฝ่ายอย่างไร ตัวอย่างเช่นคู่หนึ่งคู่อาจย้ายแบบเดียวกันใกล้เคียงกัน ในกรณีนี้เลือกคนที่คุณชอบที่สุดและค้าขาย การได้รับตำแหน่งเต็มรูปแบบของคุณ n ทั้งสองสกุลนี้จะเพิ่มความเสี่ยง (หรือรางวัล) ของคุณเป็นสองเท่าเนื่องจากหากคุณชนะหรือแพ้ในหนึ่งคุณอาจมีผลเช่นเดียวกันกับอีกฝ่ายหนึ่ง คู่สกุลเงินอาจเคลื่อนไปในทิศทางตรงกันข้ามซึ่งเป็นสิ่งที่ควรระวังเอาไว้ ดูวิธีการใช้สถิติความสัมพันธ์ระหว่าง Forex สำหรับโครงร่างที่ละเอียดมากขึ้นเกี่ยวกับวิธีการใช้ข้อมูลความสัมพันธ์ forex สถิติความผันผวนของอัตราแลกเปลี่ยนแสดงให้เห็นว่าทั้งคู่มีการเคลื่อนไหวอย่างไรโดยเฉลี่ยในช่วงเวลาต่างๆ วิธีนี้สามารถช่วยประเมินว่าจะใช้ราคานานเท่าใดในการบรรลุเป้าหมายราคาอาจช่วยในการกำหนดระดับของ losstarget ที่หยุดชะงักและดูความผันผวนตามเวลาที่สามารถแสดงว่ามีโอกาสเพิ่มขึ้นหรือลดลงหรือไม่ เมื่อคู่ค้า forex มีการย้ายผู้ค้าที่มีประสบการณ์มากที่สุดพบว่ามันง่ายขึ้นในการเข้าและออกเพื่อผลกำไรได้เร็วขึ้น เมื่อมีความผันผวนน้อยมากการเคลื่อนไหวด้านราคาที่น้อยลงจะมีส่วนร่วมและค่าคอมมิชชั่นการแพร่กระจายจะง่ายกว่าที่จะกินผลกำไรใด ๆ ที่ทำขึ้น สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการตีความความผันผวนของอัตราแลกเปลี่ยนโปรดดูที่การใช้สถิติความผันผวนของ Forex Pip Calculator แสดงให้เห็นว่า pip มีมูลค่าเท่าใดจากคู่ค้าที่คุณกำลังซื้อขาย สกุลเงินแต่ละสกุลต่างกันเมื่อเทียบกับสกุลเงินอื่น ๆ กำไรเท่าไหร่ที่เกิดจากการเคลื่อนไหวแต่ละจุดจะถูกกำหนดโดยคู่สกุลเงินที่คุณซื้อขาย ค่า Pip ยังได้รับผลกระทบตามสกุลเงินที่บัญชีของคุณอยู่ด้วยค้นหาเครื่องมือ forex และสถิติด้านล่างนี้ สถิติเศรษฐกิจปัจจุบันอัตราดอกเบี้ยในตลาดหลักการแก้ไขและสถานะความไม่แน่นอนในปัจจุบัน กำลังทำงานเพื่อให้พวกเขากลับมา ในระหว่างนี้มีแหล่งข้อมูลสำรองไว้ให้ Forex Daily Statistics 8211 ความสัมพันธ์ของอัตราแลกเปลี่ยนความสัมพันธ์ 8211 matafenforextoolscorrelation สถิติประจำวัน 8211 ความผันผวนของความผันผวนของอัตราแลกเปลี่ยน 8211 matafenforextoolsvolatility