Glidande medelvärde. Medelvärde. Används i diagram och teknisk analys medeltalet av säkerhets - eller råvarupriser som konstruerats inom en period så kort som några dagar eller så länge som flera år och visar trender för det senaste intervallet Eftersom varje ny variabel ingår i beräkningen Medelvärdet, den sista variabeln i serien är raderad. Moving Average. The genomsnittliga priset på en säkerhet under en viss tidsperiod, beräknad kontinuerligt. Exempelvis kan man beräkna ett glidande medelvärde genom att lägga till priser från de senaste handelsdagarna till exempel, De senaste 10 dagarna och dela med antalet handelsdagar som beaktas i det här fallet. 10 Ett glidande medel kan eller inte vägas. Flytta medelvärden hjälper till att släta ut brus som kan vara närvarande i ett säkerhetspris på en viss handelsdag. Se även Enkel Flyttande medelvärde Exponentiell Rörande Average. moving average. En serie av successiva medelvärden av ett definierat antal variabler Eftersom varje ny variabel ingår i beräkningen av medelvärdet, den sista variabeln av Serien är borttagen Anta att ett lager s pris vid slutet av var och en av de senaste 6 månaderna är 40, 44, 50, 48, 50 och 52 Det 4 månaders glidande genomsnittet i den femte månaden är 44 50 48 50 4, eller 48 I slutet av den sjätte månaden är det 4 månaders glidande genomsnittet 50 48 50 52 4 eller 50 Tekniska analytiker använder ofta glidande medelvärden för att upptäcka trender i aktiekurser. Se även 200 dagars glidande medelvärde. Av värdepapperspriserna är ett genomsnitt som omräknas regelbundet genom att lägga till det senaste priset och släppa den äldsta. Till exempel, om du tittat på ett 365-dagars glidande medelvärde på morgonen den 30 juni var det senaste priset för juni 29 och den äldsta skulle vara den 30 juni i föregående år. Nästa dag skulle det senaste priset vara den 30 juni och den äldsta för den 1 juli. Investerare får använda det rörliga genomsnittet av en individuell säkerhet Över en kortare tid, såsom 5, 10 eller 30 dagar, för att bestämma en bra tid att köpa eller sälja den säkerheten. För Exempelvis kan du bestämma att ett lager som handlar över dess 10-dagars glidande medelvärde är ett bra köp eller att det är dags att sälja när ett börs handlar under dess 10-dagars glidande medelvärde. Ju längre tidspanelen desto mindre flyktig Medelvärdet blir average. moving average. Exponential Moving Average - EMA. BREAKING DOWN Exponential Moving Average - EMA. De 12 och 26-dagars EMA-erna är de mest populära kortsiktiga medelvärdena, och de används för att skapa indikatorer som Den rörliga genomsnittliga konvergensdiversensen MACD och den procentuella prisoscillatorn PPO Generellt används de 50 och 200-dagars EMA-signalerna som signaler för långsiktiga trender. Trader som anställer teknisk analys finner glidande medelvärden som är mycket användbara och insiktsfulla när de tillämpas korrekt men skapar Kaos när de används felaktigt eller är felaktigt tolkade Alla de glidande medelvärdena som vanligtvis används i teknisk analys är av sin natur släparande indikatorer Följaktligen slutsatserna från att tillämpa ett glidande medelvärde till en viss marknad Rt ska vara för att bekräfta ett marknadsförflytt eller att indikera dess styrka. Mycket vid en tidpunkt då en rörlig genomsnittlig indikatorlinje har ändrats för att återspegla ett betydande drag på marknaden har den optimala marknaden för marknadsinträde redan passerat. En EMA tjänar För att lindra detta dilemma i viss utsträckning Eftersom EMA-beräkningen lägger mer vikt på de senaste uppgifterna kramar prisåtgärden lite snävare och reagerar därför snabbare. Det är önskvärt när en EMA används för att härleda en handelsinsignal. Interpreterar EMA. Liksom alla glidande medelindikatorer är de mycket bättre anpassade till trender i marknaderna När marknaden har en stark och hållbar uppgång kommer EMA-indikatorlinjen också att visa en uptrend och vice versa för en nedåtriktad trend. En vaksam näringsidkare kommer inte bara att uppmärksamma Riktningen för EMA-linjen men också förhållandet mellan förändringshastigheten från en stapel till nästa. När prisåtgärden för en stark uppåtgående börjar att platta och vända omförändras EMAs förändringshastighet Från en stapel till nästa kommer att börja minska till dess att indikatorlinjen plattas och förändringshastigheten är noll. På grund av den släpande effekten, vid denna punkt eller till och med några få barer innan, bör prisåtgärden redan ha reverserat Följaktligen följer att observerandet av en konsekvent minskning i förändringshastigheten hos EMA kan användas som en indikator som ytterligare skulle kunna motverka det dilemma som orsakas av den försvagande effekten av att flytta genomsnittliga användningar av EMA. EMA är vanligtvis använda i samband med andra Indikatorer för att bekräfta betydande marknadsrörelser och att mäta deras giltighet För näringsidkare som handlar inom dag och fasta marknader är EMA mer tillämpligt. Oftast använder handlare EMA för att bestämma en handelsförspänning Till exempel om en EMA på ett dagligt diagram visar en stark Uppåtgående trend kan en intraday-trader s strategi vara att endast handla från långsidan på en intradagskarta. Att exponera det exponentiellt viktade rörliga genomsnittet. Volatiliteten är det vanligaste måttet på Risk, men det kommer i flera smaker. I en tidigare artikel visade vi hur man beräknar enkel historisk volatilitet. Läs den här artikeln under Använda volatilitet för att mäta framtida risk. Vi använde Googles faktiska aktiekursdata för att beräkna daglig volatilitet baserat på 30 Dagar av lagerdata I den här artikeln kommer vi att förbättra den enkla volatiliteten och diskutera det exponentiellt viktade glidande medlet EWMA Historical Vs Implied Volatility Först låt oss sätta denna metriska in i ett visst perspektiv Det finns två breda tillvägagångssätt historiska och implicita eller implicita volatilitet Historiskt tillvägagångssätt förutsätter att förflutet är en prolog som vi mäter historia i hopp om att det är förutsägbart Implicerat volatilitet å andra sidan ignorerar historien som löser den volatilitet som indikeras av marknadspriserna Det hoppas att marknaden vet bäst och att marknadspriset innehåller, Även om det implicit är en konsensusuppskattning av volatiliteten. För relaterad läsning, se Använd och gränser för volatilitet. Om vi fokuserar på bara de tre Historiska tillvägagångssätt till vänster ovan har de två steg gemensamt. Beräkna serien av periodiska avkastningar. Använd en viktningsplan. Först beräknar vi den periodiska avkastningen Det är typiskt en serie av dagliga avkastningar där varje avkastning uttrycks i kontinuerligt förhöjda termer För varje dag tar vi den naturliga loggen av förhållandet mellan aktiekurserna, dvs priset idag dividerat med priset igår och så vidare. Det ger en serie dagliga avkastningar, från veckan till mig, beroende på hur många dagar m dagar vi mäter . Det får oss till det andra steget. Det här är var de tre metoderna skiljer sig. I den föregående artikeln med hjälp av volatilitet för att mäta framtida risk visade vi att det under några acceptabla förenklingar är den enkla variansen i genomsnitt av kvadrerade retur. Summan av varje periodisk avkastning, delar sedan den totala med antalet dagar eller observationer m Så det är verkligen bara ett medelvärde av den kvadrerade periodiska avkastningen Sätt på ett annat sätt, varje kvadrerad retur ges en N lika vikt Så om alfa a är en viktningsfaktor specifikt, en 1 m, ser en enkel varians något ut så här. EWMA förbättras på enkel varians Svagheten i denna metod är att alla avkastningar tjänar samma vikt igår s mycket nyårig avkastning Har inget större inflytande på variansen än den senaste månadens återkomst. Detta problem fastställs med hjälp av det exponentiellt viktade glidande medelvärdet för EWMA, där den senaste avkastningen har större vikt på variansen. Det exponentiellt viktade glidande genomsnittet EWMA introducerar lambda som kallas utjämningen Parametern Lambda måste vara mindre än en Under detta förhållande, i stället för lika vikter, vägs varje kvadrerad avkastning med en multiplikator enligt följande. Exempelvis brukar RiskMetrics TM, ett finansiellt riskhanteringsföretag, använda en lambda på 0 94 eller 94 I det här fallet vägs den första senaste kvadratiska periodiska avkastningen med 1-0 94 94 0 6 Nästa kvadrerade retur är helt enkelt en lambda-multipel av den tidigare vikten i detta fall 6 multiplicerat Med 94 5 64 och den tredje föregående dagen s vikten är lika med 1-0 94 0 94 2 5 30. Det är betydelsen av exponentiell i EWMA varje vikt är en konstant multiplikator dvs lambda, som måste vara mindre än en av föregående dag s Vikt Detta säkerställer en varians som är viktad eller förspänd mot nyare data. För mer information, kolla in Excel-kalkylbladet för Google s volatilitet Skillnaden mellan helt enkelt volatilitet och EWMA för Google visas nedan. Enkel volatilitet väger väsentligen varje periodisk avkastning med 0 196 som visas i kolumn O hade vi två års daglig aktiekursdata Det är 509 dagliga avkastningar och 1 509 0 196 Men märk att kolumn P tilldelar en vikt på 6, sedan 5 64, sedan 5 3 osv. Endast skillnaden mellan enkel varians och EWMA. Remember När vi summerar hela serien i kolumn Q har vi variansen, vilket är kvadraten av standardavvikelsen. Om vi vill ha volatilitet, måste vi komma ihåg att ta kvadratroten av den variansen. Vad S skillnaden i daglig volati Likhet mellan variansen och EWMA i Google s-fallet Det är viktigt Den enkla variansen gav oss en daglig volatilitet på 2 4 men EWMA gav en daglig volatilitet på endast 1 4 se kalkylbladet för detaljer. Uppenbarligen minskade Google volatilitet senare , En enkel varians kan vara artificiellt hög. För närvarande s Varians är en funktion av Pior Day s Variance Du kommer märka att vi behövde beräkna en lång serie av exponentiellt minskande vikter Vi vann inte matematiken här, men en av de bästa egenskaperna hos EWMA är att hela serien reduceras bekvämt till en rekursiv formel. Recursiv betyder att dagens s-variansreferenser, dvs. Är en funktion av förevarande dags varians. Du kan även hitta denna formel i kalkylbladet och det ger exakt samma resultat som longhand Beräkning Det står i dag s varians under EWMA motsvarar igår s varians viktad av lambda plus igår s kvadrerade avkastning vägd av en minus lambda Observera hur vi bara lägger till två termer tillsammans y Esterday s weighted variance och yesterdays weighted, squared return. Even så är lambda vår utjämnings parameter En högre lambda t. ex. som RiskMetric s 94 indikerar långsammare sönderfall i serien - relativt sett kommer vi att ha fler datapunkter i serien och De kommer att falla av långsammare Om vi däremot sänker lambda indikerar vi högre sönderfall, vikterna faller av snabbare och som ett direkt resultat av det snabba förfallet används färre datapunkter I kalkylbladet lambda Är en inmatning så att du kan experimentera med sin känslighet. Summaryvolatilitet är den aktuella standardavvikelsen för ett lager och den vanligaste riskmätningen. Det är också kvoten för variansen. Vi kan mäta varians historiskt eller implicit implicit volatilitet. När vi mäter historiskt Enklaste metoden är enkel varians Men svagheten med enkel varians är alla avkastningar får samma vikt Så vi står inför en klassisk avvägning vi vill alltid ha mer data men ju mer data vi har Mer vår beräkning späds av avlägsna mindre relevanta data. Det exponentiellt viktade glidande genomsnittet EWMA förbättras på enkel varians genom att tilldela vikter till periodisk avkastning. Genom att göra detta kan vi båda använda en stor urvalsstorlek, men ge också större vikt till senare avkastning. För att se en filmhandledning om detta ämne, besök Bionic Turtle.
No comments:
Post a Comment