Entropy: Ý nghĩa, Đo lường nguy cơ, Tính toán

Entropy là gì?

Entropy là một đơn vị đo lượng hóa của sự ngẫu nhiên. Giống như khái niệm về tiếng ồn, entropy được sử dụng để mô hình hóa và biểu diễn mức độ không chắc chắn của một biến ngẫu nhiên, chẳng hạn như giá cổ phiếu trên thị trường.

Những điểm chính cần nhớ

Hiểu về Entropy

Khái niệm về entropy được các nhà phân tích tài chính và kỹ thuật thị trường sử dụng để xác định xác suất mà các loại hành động giá cả cụ thể dự đoán của một chứng khoán hoặc thị trường sẽ thành hiện thực.

Entropy đã lâu đã là đề tài nghiên cứu và tranh luận của các nhà phân tích thị trường và nhà giao dịch. Nó được sử dụng trong phân tích định lượng và có thể giúp dự đoán xác suất mà một chứng khoán sẽ di chuyển theo một hướng nhất định hoặc theo một mẫu cụ thể. Các chứng khoán dao động mạnh có entropy lớn hơn so với những chứng khoán ổn định giá trị tương đối không đổi.

Một nguồn gốc của entropy trong thị trường là do tiếng ồn. Tiếng ồn, trong ngữ cảnh của thị trường tài chính, đề cập đến hoạt động ngẫu nhiên, phi lý hoặc thiếu thông tin chính xác làm nhầm lẫn, biến dạng hoặc sai lệch xu hướng cơ bản thực sự. Điều này thường đến từ hành vi giao dịch của các nhà đầu tư mới vào hoặc bán lẻ giao dịch dựa trên cảm xúc, săn đuổi xu hướng hoặc tin đồn. Entropy do tiếng ồn thị trường gây khó khăn cho các nhà đầu tư để phân biệt được điều gì đang thúc đẩy xu hướng và liệu một xu hướng đang thay đổi hay chỉ đang trải qua biến động ngắn hạn.

Entropy là Đơn vị Đo Lường Rủi Ro

Như beta và biến động, entropy được sử dụng để đo lường rủi ro tài chính như một đơn vị đo của sự ngẫu nhiên. Trong thế giới tài chính, rủi ro vừa có lợi vừa có hại tùy thuộc vào nhu cầu của nhà đầu tư; tuy nhiên, thường cho rằng rủi ro lớn có thể tăng trưởng. Nhà đầu tư tìm kiếm mức tăng trưởng cao thường được dạy để tìm kiếm các cổ phiếu có beta cao hoặc biến động cao.

Entropy được sử dụng theo cách tương tự. Một cổ phiếu có mức độ entropy cao được coi là rủi ro hơn các cổ phiếu khác. Một số nhà phân tích tin rằng entropy cung cấp một mô hình rủi ro tốt hơn beta. Đã được chứng minh rằng entropy, như beta và độ lệch chuẩn, giảm khi số lượng tài sản hoặc chứng khoán trong danh mục tăng lên.

Trong tài chính, điều quan trọng nhất là tìm cách xây dựng một danh mục đầu tư có sự tăng trưởng và sự giảm lỗ thấp nhất. Một cách khác để nói đó là, lợi nhuận tối đa với mức rủi ro tối thiểu. Rất nhiều thời gian và năng lượng đã được dành cho nghiên cứu các tập dữ liệu và kiểm tra nhiều biến số. Khi tìm kiếm lợi thế trong xây dựng danh mục đầu tư, tối ưu hóa entropy có thể rất hữu ích. Entropy là một cách để các nhà phân tích và nghiên cứu viên phân tách sự ngẫu nhiên của một danh mục đầu tư, hoặc bất ngờ dự kiến.

Tính toán Entropy

Vấn đề chính khi sử dụng entropy là tính toán chính nó. Trong số các nhà phân tích, có nhiều lý thuyết về cách tốt nhất để áp dụng khái niệm này trong tài chính tính toán.

Ví dụ, trong các hợp đồng tài chính, 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 (CAPM) truyền thống, giả định là tất cả các rủi ro có thể được đầu cơ. Điều này có nghĩa là tất cả các rủi ro có thể được xác định và tính toán. Đây không phải lúc nào cũng là mô hình thực tế.

Khái niệm entropy có thể được áp dụng và biểu diễn bằng một biến số để loại bỏ sự ngẫu nhiên được tạo ra bởi chứng khoán hoặc tài sản cơ bản, điều này cho phép nhà phân tích cô lập giá của các sản phẩm phái sinh. Nói cách khác, entropy được sử dụng như một cách để xác định biến số tốt nhất để định nghĩa rủi ro trong một hệ thống cho trước hoặc sắp đặt công cụ tài chính. Thường là biến số ít chệch khỏi hiện thực vật lý nhất.

Trong lĩnh vực tài chính, điều này có thể được biểu thị bằng cách sử dụng xác suất và giá trị kỳ vọng. Trong khi tính toán chính nó đang tiến triển, mục đích là rõ ràng; các nhà phân tích đang sử dụng khái niệm này để tìm cách tốt hơn để định giá các công cụ tài chính phức tạp.