什么是熵？
熵是对随机性的度量。 与无穷大的概念非常相似，熵用于帮助建模并表示随机变量的不确定程度。 金融分析师和市场技术人员使用它来确定证券或市场发生特定类型行为的机会。
重要要点
- 熵是对随机性的度量。 与无穷大的概念非常相似，熵用于帮助建模和表示随机变量的不确定性程度。金融分析师和市场技术人员使用熵来确定证券或市场发生特定类型行为的机会。长期以来一直是市场分析师和交易员进行研究和辩论的来源。 它用于定量分析，可以帮助预测证券向特定方向或特定模式移动的可能性。
熵如何工作
长期以来，熵一直是市场分析师和交易员进行研究和辩论的来源。 它用于定量分析，可以帮助预测证券向特定方向或特定模式移动的可能性。 挥发性证券的熵值大于价格相对恒定的稳定证券。 熵的概念在“华尔街随机漫步”中进行了探讨。
熵作为风险度量
像贝塔系数和波动率一样，熵被用来衡量金融风险，以衡量其随机性。 在金融世界中，风险取决于风险和风险，取决于投资者的需求。 但是，通常认为更大的风险可以促进增长。 教导寻求更高增长的投资者寻找高贝塔值或高波动率的股票。 熵以相同的方式使用。 具有高熵水平的股票被认为比其他股票具有更高的风险。 一些分析人士认为，熵提供的风险模型比β更好。 研究表明，当投资组合中的资产或证券数量增加时，熵（如β）和标准差会下降。
在金融领域，圣杯一直是寻找构建表现出增长和低收益的投资组合的最佳方法。 换句话说，最大的回报就是最小的风险。 在研究数据集和测试许多变量上已经花费了大量时间和精力。 在投资组合结构中寻找优势时，熵优化可能非常有用。 熵是分析师和研究人员隔离投资组合的随机性或预期惊喜的一种方法。
熵用法
使用熵的主要问题是计算本身。 在分析师之间，有许多关于将这一概念应用到计算金融中的最佳方法的理论。
例如，在金融衍生产品中，熵被用作识别和最小化风险的一种方式。 在传统的Black-Scholes资本资产定价模型中，该模型假定可以对冲所有风险。 即，可以确定并考虑所有风险。 这并不总是现实的模型。
熵的概念可以应用并由变量表示，以消除基础证券或资产所产生的随机性，从而使分析师能够隔离衍生产品的价格。 换句话说，熵被用作识别最佳变量的方法，该变量用于定义给定系统或金融工具安排中的风险。 最好的变量是与物理现实的偏差最小的变量。
在金融中，这可以用概率和期望值来表示。 在计算本身不断发展的同时，目的很明确。 分析师正在使用这一概念找到一种更好的方法来对复杂的金融工具定价。
