Finanças quantitativas forex
Análise quantitativa em Forex.
Como negociar com sua mente e não com seu intestino.
O que é análise quantitativa?
A análise quantitativa permite que os comerciantes removam a emoção do processo de investimento. A análise quantitativa é uma abordagem que se concentra em estatísticas ou probabilidades sobre sentimentos intestinais. Dada a tecnologia de computadores e sofisticados modelos de matemática, a análise quantitativa assumiu Wall Street e a maioria dos novos comerciantes e funcionários em Wall Streets ou aqueles com mentalidade quantitativa.
A análise quantitativa tem um lugar no mercado FX, assim como qualquer outro mercado.
Você provavelmente está familiarizado com diferentes formas de análise quantitativa, mesmo que você não se considere um quant, que é alguém que aborda mercados do ponto de vista quantitativo. Uma relação financeira simples, como recompensa de pulso, ganhos por ação ou algo mais difícil, como preço de opções e fluxo de caixa descontado, são formas de análise quantitativa. Como você pode imaginar, os dados são críticos na análise, muitas vezes é tão bom quanto os dados em tantos quantos se concentram na qualidade dos dados utilizados para preencher seus modelos matemáticos e estatísticos.
Exemplos de Análise Quantitativa ou Estatística.
Você não precisa ser um matemático ou ter um doutorado em econometria para se beneficiar da análise estatística. Com estatísticas, você está olhando dependência ou associação de duas variáveis aleatórias ou conjuntos de dados. Os comerciantes se beneficiam da análise estatística comum das correlações, que se referem a uma ampla classe de relações estatísticas e dependência.
Uma correlação comum no mercado FX é que a fraqueza do dólar está correlacionada com uma fraqueza para os mercados emergentes. Outra relação inter-mercado Yen força e fraqueza do mercado de ações.
A análise estatística é útil na determinação de probabilidades futuras, mas não se destina a ser puramente preditiva. Uma afirmação típica é que a correlação não é causalidade.
Causalidade significa causa-efeito explícito, enquanto que a correlação simplesmente significa movimentos comuns em potencial entre duas variáveis aleatórias. A escala dos coeficientes de correlações é -1 para & # 43; 1 enquanto que a negativa é uma relação inversa perfeita ou correlação, zero é correlação zero e uma positiva é a correlação positiva perfeita quase como as duas variáveis ou os mercados são algemados a cada de outros.
Outra forma favorável de análise estatística é conhecida como análise de regressão. A análise de regressão é um modelo estatístico muito favorável e uma análise quantitativa para ajudá-lo a ver a relação entre as variáveis. A análise de regressão enfoca a relação entre uma variável dependente e uma ou mais variáveis dependentes. Especificamente, a análise de regressão ajuda você a entender como o valor típico da variável dependente muda quando uma das variáveis independentes variou. A maioria dos pacotes de gráficos de FX tem um canal de regressão que faz o cálculo da análise de regressão para você e, muitas vezes, é mais fácil de acessar do que as correlações.
A análise de regressão geralmente estima a expectativa condicional ou a direção do preço da variável dependente dada a variável independente.
Isso significa o valor médio da variável dependente em relação a uma variável independente fixa. Isso geralmente é mostrado em uma linha inclinada maior ou menor, cortando o preço na direção da tendência ou em um movimento lateral, a linha de regressão geralmente é plana.
O que é preciso?
Enquanto os modelos matemáticos estão além do escopo deste artigo, muitos comerciantes utilizam o Excel da Microsoft e usam a função de correlação entre as variáveis em um determinado período de tempo para determinar se existe uma correlação positiva ou negativa. No entanto, muitos pontos de pesquisa estabelecem relatórios de correlação e também podem ser encontrados em terminais de pesquisa como Bloomberg ou Reuters.
Se você estiver interessado em fazer esses tipos de modelos você mesmo, é importante observar que os resultados são dados e dados faltantes ou incompletos podem desencadear você.
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Portanto, você deve cuidar dos dados perdidos primeiro para ter uma análise efetiva dos dados. Excel é provavelmente a sua melhor aposta em termos de análise simples, mas muitos corretores fornecem ferramentas que podem ajudá-lo a fazer uma grande parte da análise também.
Em conclusão, a análise estatística pretende envolver sua cabeça em variáveis aparentemente aleatórias para um padrão que você pode negociar. O risco sempre deve ser gerenciado, mas esses padrões podem durar por muito tempo, mesmo sem causalidade existente. Embora aparentemente parecido, o teste é o lobo proverbial na roupa de ovelha de análises muitas vezes estatísticas ou quantitativas. Vale a pena estar ciente de testes de atraso lançados como modelagem estatística, porque muitas vezes o backtesting é feito em conjuntos de dados idealizados que podem causar falsas confianças, alavancagem excessiva e perdas potencialmente grandes quando o ambiente atual diverge do conjunto de dados.
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Fuso horário do mercado Forex.
Preciso armazenar dados da OHLC no mercado Forex. Eu vivo no Reino Unido que está atualmente no horário de verão britânico +1. O Forex Market EST, que é normalmente -5 a partir do GMT. Não tenho certeza de como o horário de verão do leste afeta as coisas.
Eu quero armazenar os dados em um formato que é consistente entre os fuso horários etc e também para saber quando a sessão de negociação diária começa e termina.
Há uma diferença de duas horas entre os horários EST para verão e inverno e uma diferença de uma hora entre GMT.
Alguém pode explicar como posso armazenar os dados em um formato independente do fuso horário e descobrir a hora de início da sessão?
Não importa qual fuso horário você armazene timestamps, embora a maioria dos sistemas use UTC / GMT), desde que você faça os ajustes apropriados para garantir que suas datas comerciais e de valor estejam corretas, lembrando que Nova York, Reino Unido e Nova Zelândia movem relógios em diferentes dias e direções.
Mais especificamente: por convenção, o mercado institucional FX opera continuamente a partir das 05:00 horas de Sydney às segundas-feiras até às 17:00 horas de Nova York às sextas-estas são horários locais, p. NY é Eastern Daylight Time (EDT) no verão de NY e Eastern Standard Time (EST) no inverno de NY (veja o código do modelo ACI acifma / modelo-código).
Naquela semana, os negócios realizados no domingo possuem uma Data de Comércio de segunda-feira; A partir daí, a Data de Comércio muda às 17.00 horas de Nova York em cada uma de segunda a sexta-feira. Então, um comércio realizado às 16h00, horário de Nova York, segunda-feira, é considerado um comércio de segunda-feira; um comércio duas horas depois às 18h00 é considerado um comércio de terça-feira. Novamente, estes são o horário de verão do Leste no verão e no horário padrão do leste no inverno. Datas de valor (principalmente dois dias após a data de comércio, CAD sendo um dia) funcionam da mesma maneira.
Existe uma única exceção a essa regra. Dólar da Nova Zelândia (NZD) e todos os seus cruzamentos mudam Data de Comércio e Valor às 07.00 horas da Nova Zelândia (NZDT no verão da NZ, NZST no inverno da NZ).
Espero que isso ajude e me avise se algo não está claro!
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Como prever a faixa diária de forex?
Estou tentando prever a variação de estoque / forex intradía (essencialmente, alto-baixo). Aqui estão algumas idéias baseadas no que eu tenho lido recentemente (não tenho um fundo de quant, tão básico nível de compreensão).
1) GARCH pode ser usado para modelar a volatilidade. Isso parece modelar retornos intraday (fechar) e não necessariamente o alcance diário. Existem algumas implicações se eu escolher (alto-baixo) como proxy para retornos? A finalidade de usar o preditor de alcance é principalmente descobrir minhas paradas com base no meu ponto de entrada.
2) Eu também encontrei o estimador de volatilidade GARMAN-KLASS (OHLC). Qualquer prós / contras ao usar este estimador de volatilidade como uma série de tempo e usar uma média móvel ponderada para prever a volatilidade do dia-a-dia e mapear essa volatilidade para um intervalo?
3) Por último, a opção mais básica seria simplesmente usar uma média móvel ponderada de intervalos recentes e usar isso como uma previsão?
Aprecie quaisquer entradas.
[* EDITAR - Posteci isso na página principal, já que vejo que isso é beta e não tenho certeza se isso recebe tanto tráfego. Fusão em caso de resposta *]
Tanto quanto eu sei, a análise técnica não funcionará para prever o movimento Forex intradiário. Eu fiz tanto backtest usando análise técnica, mas não tem nenhum poder preditivo.
A melhor maneira de prever o FOREX é encontrar a diferença das taxas de juros emitidas pelo governo desse par de moedas.
$$ Pn = P_0. e ^ - r_) \ Delta t> $$ $$ \ Delta t = \ frac $$ A partir disso, você pode prever a mudança / movimento de moeda diária ao combinar continuamente a taxa de juros.
Você pode responder diretamente a fórmula acima usando par USDJPY com taxas de juros emitidas por US & amp; Governo do Japão no ano anterior.
Teoricamente, você também pode prever a volatilidade depois de calcular todos os preços. Então você pode usar o GARCH para prever o preço intradiário (OHLC).
Você poderia simplesmente ir com um intervalo de confiança direto. Eu vou explicar isso em termos de distribuição gaussiana / normal, no entanto, para uso profissional, eu tomaria as medidas extras para fazer bootstrapping e combinar uma distribuição de cauda gorda.
Selecione algum intervalo de tempo para seus dados. Calcule a taxa de retorno para cada etapa do tempo. Calcule o desvio padrão e a média da taxa de retorno. Diga que o desvio padrão é $ 2 \% $ e a média é $ 3 \% $. Escolha um intervalo de confiança, digamos, $ 95 \% $. Use o inverso da distribuição para o intervalo $ 2.5 \% $ e $ 97.5 \% $ (uma largura de $ 95 $ pontos percentuais). Isso dá valores z de $ -1.96 $ e $ + 1.96 $. Calcule o intervalo, que resulta ser $ -1 \% \ approx 3 \% - 1.96 * 2 \% $ e $ + 7 \% \ approx 3 \% + 1.96 * 2 \% $. Se você possuir $ \ $ 1000 $ da moeda em questão, seu intervalo de confiança seria entre $ \ $ 990 = 1000 \ times (1 + 0,01) $ e $ \ $ 1070 = 1000 \ times (1 + 0,07) $ com a confiança de $ 95 \% $, o que significa que você normalmente não veria o preço ultrapassar esse intervalo mais frequentemente do que uma vez a cada $ 20 $ dias $ (= 1 / 0.05) $.
Mais uma vez, leia outras distribuições do que a gaussiana. Além disso, note que uma maior confiança cria intervalos mais amplos.
Como você pode dizer, existem muitas maneiras de estimar a volatilidade (desvio padrão, intervalo, etc.). O que é melhor ou pior depende do caso de uso. O que todos os estimadores de volatilidade têm em comum é que eles tentam medir a variabilidade. Se isso for para o desenvolvimento da estratégia de negociação, você provavelmente quer testar uma variedade de métodos para ver o que funciona melhor. Algumas notas sobre as abordagens que você mencionou:
GARCH: você pode estimar um modelo GARCH com base em dados de alcance: acredito que o termo formal para esta especificação é CARR (intervalo autoregressivo condicional). O GARCH clássico usa dados de retorno diários quadrados para estimar a volatilidade condicional como variação / desvio padrão.
Garman-Klass: Esta é uma estimativa estática que lhe dá uma estimativa de volatilidade em termos de desvio padrão (como o clássico GARCH). É um fato estilizado dos mercados financeiros que a volatilidade é variável no tempo, portanto, assumir que a volatilidade é constante é arriscada aqui. Usar uma estimativa da janela móvel pode ser uma solução bruta.
Média móvel do intervalo alto-baixo: CARR é uma versão sofisticada do que você descreveu aqui. Os processos ARMA e GARCH são tipos de médias móveis suavizadas exponencialmente, com um termo de reversão média adicional.
Clube Financeiro Quantitativo.
Un blog dedicado ao mundo de las finanzas.
Tagged with forex.
Guerra de Monedas.
Forex Blog tem um serviço de entretenimento sobre a Guerra de Monedas (o de Bancos Centrales, como quieran). Rescato el infograma (de Der Siegel) que inclui o autor.
Infograma du Jour: Forex diario.
¿Inversor o trader de moneda?
Adam Kritzer, en un post em Forex Blog, plantea muito bem os diferentes horizontes temporais que manejan os inversores e os comerciantes (neste caso de moeda), fazendo foco em el Euro.
Mas, sério, os comerciantes de moeda devem se adaptar à natureza da soma zero dos mercados cambiais, reduzindo seu horizonte temporal. Os investidores no mercado de ações, por outro lado, não estão vinculados por essa restrição. Na verdade, ao manter ações por um período de tempo o bastante longo, os investidores podem realmente transformar isso em vantagem.
Simplesmente, as moedas flutuam. Desde a sua introdução há 10 anos, o euro caiu, depois aumentou, depois caiu, depois aumentou, depois caiu novamente para seu nível atual. Se você inicialmente investiu na Europa há 2 anos, a taxa de câmbio iria diminuir seus retornos se você tentasse vender agora. Se você investiu há 5 anos, você iria romper. Se você investiu há 10 anos, você viria em frente. No final, é apenas uma questão de perspectiva. Ainda assim, se você mantém suas posições por tempo suficiente, ou você irá compensar a taxa de câmbio ou afetará apenas marginalmente seus retornos (em uma base anualizada).
Em suma, a menos que você deliberadamente deseja especular sobre as taxas de câmbio, não se preocupe com elas! Se o seu horizonte de investimento for longo o suficiente, suas flutuações não ajudarão nem prejudicá-lo de forma significativa.
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Quantitative Easing e Forex Market.
Quando uma economia corre o risco de entrar em recessão ou depressão, os governos podem empregar uma estratégia conhecida como flexibilização quantitativa (QE). A flexibilização quantitativa é uma política monetária não convencional utilizada pelos bancos centrais para estimular a economia nacional quando uma política monetária padrão se tornou ineficaz. Um banco central implementa flexibilização quantitativa comprando ativos financeiros de bancos comerciais e outras instituições privadas, aumentando assim a base monetária.
A flexibilização quantitativa é considerada quando as taxas de juros de curto prazo se aproximam ou aproximam-se de zero e não envolve a impressão de notas de banco novas. Os mercados centrais imprimem dinheiro para financiar a compra de tesouros do governo de instituições financeiras em um esforço para despejar dinheiro extra na economia. A idéia é que essas instituições, por sua vez, estarão mais dispostas a emprestar dinheiro a taxas mais baixas, ajudando assim o banco central a alcançar e manter baixas taxas de juros.
Se os bancos centrais aumentam a oferta monetária com muita rapidez, pode causar inflação. Isso acontece quando há aumento de dinheiro, mas apenas uma quantidade fixa de bens disponíveis para venda quando a oferta monetária aumenta. Um banco central é uma organização independente responsável por.
Se esse dinheiro não acabar nas mãos dos consumidores, os empréstimos aos bancos não afetarão a oferta monetária e, portanto, serão ineficazes para estimular a economia. Outra consequência potencialmente negativa é que a flexibilização quantitativa geralmente causa uma depreciação no valor da moeda do país de origem. Dependendo do país, isso pode ser negativo. É bom para as exportações de um país, mas ruim para as importações, e pode resultar em que os residentes do país tenham que pagar mais dinheiro por bens importados.
Há duas reações de mercado para as notícias fundamentais lá fora - o aumento instantâneo quando as notícias são divulgadas, anunciando uma mudança e um eventual ajuste do preço à medida que a mudança anunciada começa a influenciar o mercado. Então, o que acontece quando a flexibilização quantitativa é anunciada e o que acontece como é aplicado ao mercado? Teoricamente, ambos causariam fraqueza em uma moeda, uma vez que mais moeda é adicionada à circulação - aumento da inflação - aumento da oferta e redução do preço.
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Como prever a faixa diária de forex?
Estou tentando prever a variação de estoque / forex intradía (essencialmente, alto-baixo). Aqui estão algumas idéias baseadas no que eu tenho lido recentemente (não tenho um fundo de quant, tão básico nível de compreensão).
1) GARCH pode ser usado para modelar a volatilidade. Isso parece modelar retornos intraday (fechar) e não necessariamente o alcance diário. Existem algumas implicações se eu escolher (alto-baixo) como proxy para retornos? A finalidade de usar o preditor de alcance é principalmente descobrir minhas paradas com base no meu ponto de entrada.
2) Eu também encontrei o estimador de volatilidade GARMAN-KLASS (OHLC). Qualquer prós / contras ao usar este estimador de volatilidade como uma série de tempo e usar uma média móvel ponderada para prever a volatilidade do dia-a-dia e mapear essa volatilidade para um intervalo?
3) Por último, a opção mais básica seria simplesmente usar uma média móvel ponderada de intervalos recentes e usar isso como uma previsão?
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[* EDITAR - Posteci isso na página principal, já que vejo que isso é beta e não tenho certeza se isso recebe tanto tráfego. Fusão em caso de resposta *]
Tanto quanto eu sei, a análise técnica não funcionará para prever o movimento Forex intradiário. Eu fiz tanto backtest usando análise técnica, mas não tem nenhum poder preditivo.
A melhor maneira de prever o FOREX é encontrar a diferença das taxas de juros emitidas pelo governo desse par de moedas.
$$ Pn = P_0. e ^ - r_) \ Delta t> $$ $$ \ Delta t = \ frac $$ A partir disso, você pode prever a mudança / movimento de moeda diária ao combinar continuamente a taxa de juros.
Você pode responder diretamente a fórmula acima usando par USDJPY com taxas de juros emitidas por US & amp; Governo do Japão no ano anterior.
Teoricamente, você também pode prever a volatilidade depois de calcular todos os preços. Então você pode usar o GARCH para prever o preço intradiário (OHLC).
Você poderia simplesmente ir com um intervalo de confiança direto. Eu vou explicar isso em termos de distribuição gaussiana / normal, no entanto, para uso profissional, eu tomaria as medidas extras para fazer bootstrapping e combinar uma distribuição de cauda gorda.
Selecione algum intervalo de tempo para seus dados. Calcule a taxa de retorno para cada etapa do tempo. Calcule o desvio padrão e a média da taxa de retorno. Diga que o desvio padrão é $ 2 \% $ e a média é $ 3 \% $. Escolha um intervalo de confiança, digamos, $ 95 \% $. Use o inverso da distribuição para o intervalo $ 2.5 \% $ e $ 97.5 \% $ (uma largura de $ 95 $ pontos percentuais). Isso dá valores z de $ -1.96 $ e $ + 1.96 $. Calcule o intervalo, que resulta ser $ -1 \% \ approx 3 \% - 1.96 * 2 \% $ e $ + 7 \% \ approx 3 \% + 1.96 * 2 \% $. Se você possuir $ \ $ 1000 $ da moeda em questão, seu intervalo de confiança seria entre $ \ $ 990 = 1000 \ times (1 + 0,01) $ e $ \ $ 1070 = 1000 \ times (1 + 0,07) $ com a confiança de $ 95 \% $, o que significa que você normalmente não veria o preço ultrapassar esse intervalo mais frequentemente do que uma vez a cada $ 20 $ dias $ (= 1 / 0.05) $.
Mais uma vez, leia outras distribuições do que a gaussiana. Além disso, note que uma maior confiança cria intervalos mais amplos.
Como você pode dizer, existem muitas maneiras de estimar a volatilidade (desvio padrão, intervalo, etc.). O que é melhor ou pior depende do caso de uso. O que todos os estimadores de volatilidade têm em comum é que eles tentam medir a variabilidade. Se isso for para o desenvolvimento da estratégia de negociação, você provavelmente quer testar uma variedade de métodos para ver o que funciona melhor. Algumas notas sobre as abordagens que você mencionou:
GARCH: você pode estimar um modelo GARCH com base em dados de alcance: acredito que o termo formal para esta especificação é CARR (intervalo autoregressivo condicional). O GARCH clássico usa dados de retorno diários quadrados para estimar a volatilidade condicional como variação / desvio padrão.
Garman-Klass: Esta é uma estimativa estática que lhe dá uma estimativa de volatilidade em termos de desvio padrão (como o clássico GARCH). É um fato estilizado dos mercados financeiros que a volatilidade é variável no tempo, portanto, assumir que a volatilidade é constante é arriscada aqui. Usar uma estimativa da janela móvel pode ser uma solução bruta.
Média móvel do intervalo alto-baixo: CARR é uma versão sofisticada do que você descreveu aqui. Os processos ARMA e GARCH são tipos de médias móveis suavizadas exponencialmente, com um termo de reversão média adicional.
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Guerra de Monedas.
Forex Blog tem um serviço de entretenimento sobre a Guerra de Monedas (o de Bancos Centrales, como quieran). Rescato el infograma (de Der Siegel) que inclui o autor.
Infograma du Jour: Forex diario.
¿Inversor o trader de moneda?
Adam Kritzer, en un post em Forex Blog, plantea muito bem os diferentes horizontes temporais que manejan os inversores e os comerciantes (neste caso de moeda), fazendo foco em el Euro.
Mas, sério, os comerciantes de moeda devem se adaptar à natureza da soma zero dos mercados cambiais, reduzindo seu horizonte temporal. Os investidores no mercado de ações, por outro lado, não estão vinculados por essa restrição. Na verdade, ao manter ações por um período de tempo o bastante longo, os investidores podem realmente transformar isso em vantagem.
Simplesmente, as moedas flutuam. Desde a sua introdução há 10 anos, o euro caiu, depois aumentou, depois caiu, depois aumentou, depois caiu novamente para seu nível atual. Se você inicialmente investiu na Europa há 2 anos, a taxa de câmbio iria diminuir seus retornos se você tentasse vender agora. Se você investiu há 5 anos, você iria romper. Se você investiu há 10 anos, você viria em frente. No final, é apenas uma questão de perspectiva. Ainda assim, se você mantém suas posições por tempo suficiente, ou você irá compensar a taxa de câmbio ou afetará apenas marginalmente seus retornos (em uma base anualizada).
Em suma, a menos que você deliberadamente deseja especular sobre as taxas de câmbio, não se preocupe com elas! Se o seu horizonte de investimento for longo o suficiente, suas flutuações não ajudarão nem prejudicá-lo de forma significativa.
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Quantitative Easing e Forex Market.
Quando uma economia corre o risco de entrar em recessão ou depressão, os governos podem empregar uma estratégia conhecida como flexibilização quantitativa (QE). A flexibilização quantitativa é uma política monetária não convencional utilizada pelos bancos centrais para estimular a economia nacional quando uma política monetária padrão se tornou ineficaz. Um banco central implementa flexibilização quantitativa comprando ativos financeiros de bancos comerciais e outras instituições privadas, aumentando assim a base monetária.
A flexibilização quantitativa é considerada quando as taxas de juros de curto prazo se aproximam ou aproximam-se de zero e não envolve a impressão de notas de banco novas. Os mercados centrais imprimem dinheiro para financiar a compra de tesouros do governo de instituições financeiras em um esforço para despejar dinheiro extra na economia. A idéia é que essas instituições, por sua vez, estarão mais dispostas a emprestar dinheiro a taxas mais baixas, ajudando assim o banco central a alcançar e manter baixas taxas de juros.
Se os bancos centrais aumentam a oferta monetária com muita rapidez, pode causar inflação. Isso acontece quando há aumento de dinheiro, mas apenas uma quantidade fixa de bens disponíveis para venda quando a oferta monetária aumenta. Um banco central é uma organização independente responsável por.
Se esse dinheiro não acabar nas mãos dos consumidores, os empréstimos aos bancos não afetarão a oferta monetária e, portanto, serão ineficazes para estimular a economia. Outra consequência potencialmente negativa é que a flexibilização quantitativa geralmente causa uma depreciação no valor da moeda do país de origem. Dependendo do país, isso pode ser negativo. É bom para as exportações de um país, mas ruim para as importações, e pode resultar em que os residentes do país tenham que pagar mais dinheiro por bens importados.
Há duas reações de mercado para as notícias fundamentais lá fora - o aumento instantâneo quando as notícias são divulgadas, anunciando uma mudança e um eventual ajuste do preço à medida que a mudança anunciada começa a influenciar o mercado. Então, o que acontece quando a flexibilização quantitativa é anunciada e o que acontece como é aplicado ao mercado? Teoricamente, ambos causariam fraqueza em uma moeda, uma vez que mais moeda é adicionada à circulação - aumento da inflação - aumento da oferta e redução do preço.
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