การเทรดช่องว่าง: การวิเคราะห์เชิงปริมาณเบื้องหลังกลยุทธ์ช่องว่างที่ทำกำไร

มาตรการที่สำคัญที่สุดคืออัตราส่วนความผันผวนของช่องว่าง (ขนาดช่องว่างหารด้วยช่วงความจริงเฉลี่ย) ซึ่งให้บริบทของช่องว่างภายในพฤติกรรมราคาปกติของเครื่องมือ อัตราส่วนนี้ช่วยกำหนดว่าช่องว่างนั้นเป็นความผิดปกติทางสถิติที่ควรค่าแก่การซื้อขายหรือเป็นเพียงเสียงรบกวนของตลาดปกติ

คำนวณความน่าจะเป็นของการเติมช่องว่างโดยการวิเคราะห์ข้อมูลในอดีตของช่องว่างที่คล้ายกัน รวบรวมอย่างน้อย 100 กรณีของช่องว่างที่มีลักษณะคล้ายกัน (ขนาด, อัตราส่วนความผันผวน, สภาวะตลาด) จากนั้นแบ่งจำนวนช่องว่างที่ถูกเติมด้วยจำนวนช่องว่างทั้งหมดในตัวอย่างของคุณ ซึ่งจะให้ความน่าจะเป็นเป็นเปอร์เซ็นต์สำหรับสถานการณ์การซื้อขายปัจจุบันของคุณ

กลยุทธ์ที่มีความถูกต้องทางคณิตศาสตร์ก็สามารถล้มเหลวได้เนื่องจากสภาวะตลาดที่เปลี่ยนแปลง ขนาดตัวอย่างที่ไม่เพียงพอในการทดสอบย้อนหลัง การมองข้ามความสัมพันธ์กับปัจจัยภายนอก หรือการจัดการความเสี่ยงที่ไม่เหมาะสม คุณสมบัติทางสถิติของตลาดมีการพัฒนาอยู่ตลอดเวลา ซึ่งต้องการการปรับเทียบใหม่อย่างต่อเนื่องของโมเดลการซื้อขายช่องว่าง

สำหรับผลลัพธ์ที่มีนัยสำคัญทางสถิติ ให้วิเคราะห์ช่องว่างทางประวัติศาสตร์อย่างน้อย 200 ช่องในสภาวะตลาดที่หลากหลาย ขนาดตัวอย่างนี้ช่วยสร้างรูปแบบในขณะที่ลดผลกระทบของค่าผิดปกติ มุ่งเน้นไปที่ช่องว่างในสภาพแวดล้อมตลาดที่คล้ายคลึงกับสภาพการซื้อขายปัจจุบันของคุณเพื่อให้ได้ข้อมูลเชิงลึกที่เกี่ยวข้องมากขึ้น

ประสิทธิภาพของการเทรดช่องว่าง (Gap Trading) แตกต่างกันไปตามสภาวะตลาด การวิเคราะห์ทางสถิติแสดงให้เห็นว่าช่องว่างมีแนวโน้มที่จะถูกเติมเต็มอย่างสม่ำเสมอมากขึ้นในตลาดที่มีการเคลื่อนไหวในกรอบ (ความน่าจะเป็น 70-80%) มากกว่าช่วงที่มีแนวโน้มแรง (ความน่าจะเป็น 40-60%) ในช่วงที่มีความผันผวนสูง ช่องว่างมักจะมีอัตราการเติมเต็มที่ต่ำกว่าแต่มีการเคลื่อนไหวที่ใหญ่กว่า ซึ่งส่งผลต่อการคำนวณความเสี่ยงและผลตอบแทน