熵

##什么是熵？

熵是随机性的定量度量。与噪声的概念一样，熵用于帮助建模和表示市场中随机变量的不确定性程度，例如证券价格。

理解熵

金融分析师和市场技术人员使用熵的概念来确定预测证券或市场的特定类型的价格行为将实现的概率。

长期以来，熵一直是市场分析师和交易员研究和辩论的来源。它用于定量分析，可以帮助预测证券向某个方向或按照某种模式移动的概率。与价格保持相对恒定的稳定证券相比，波动证券具有更大的熵。在“华尔街的随机漫步”中探讨了熵的概念。

市场中熵的来源之一是噪音。在金融市场的背景下，噪音是指随机的、非理性的或误导性的活动，它们会混淆、扭曲或歪曲真正的潜在趋势。这通常来自于新手或散户投资者基于情绪、趋势或谣言进行交易的交易行为。由市场噪音引起的熵可能使投资者难以辨别是什么推动了趋势，以及趋势是在变化还是只是在经历短期波动。

与贝塔和波动率一样，熵用于衡量金融风险，作为随机性的衡量标准。在金融界，风险既有利也有弊，取决于投资者的需求；然而，人们普遍认为更大的风险可以促进增长。寻求更高增长的投资者被教导寻找高贝塔或高波动性的股票。

熵的使用方式类似。具有高熵的股票被认为比其他股票风险更大。一些分析师认为熵提供了比贝塔更好的风险模型。已经表明，当投资组合中的资产或证券数量增加时，熵（如贝塔）和标准差会下降。

在金融领域，圣杯一直是找到构建表现出增长和低回撤的投资组合的最佳方式。另一种说法是，以最小的风险获得最大的回报。大量时间和精力都花在研究数据集和测试许多变量上。在投资组合构建中寻找优势时，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随机性或预期意外的一种方法。

使用熵的主要问题是计算本身。在分析师中，有几种关于在计算金融中应用该概念的最佳方式的理论。

例如，在金融衍生品中，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(CAPM) 中，假设所有风险都可以对冲。也就是说，所有的风险都可以被确定和解释。这并不总是一个现实的模型。

熵的概念可以应用并由一个变量表示，以消除由基础证券或资产产生的随机性，从而允许分析师隔离衍生品的价格。换句话说，熵被用作识别给定系统或金融工具安排中定义风险的最佳变量的一种方式。这通常是与物理现实偏差最小的那个。

在金融中，这可以用概率和期望值来表示。虽然计算本身在发展，但目的很明确；分析师正在利用这一概念寻找一种更好的方法来为复杂的金融工具定价。

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