Flytende gjennomsnitt. Gjennomsnittlig gjennomsnitt. Brukes i diagrammer og teknisk analyse gjennomsnittet av sikkerhets - eller råvarepriser konstruert i en periode så kort som noen få dager eller så lenge som flere år og viser trender for det siste intervallet. Som hver ny variabel inngår i beregningen Gjennomsnittet, den siste variabelen i serien er slettet. Gjennomsnittlig gjennomsnitt. Gjennomsnittlig pris på et sikkerhetsbeløp over en bestemt tidsperiode, beregnet kontinuerlig. For eksempel kan man beregne et glidende gjennomsnitt ved å legge til priser fra de siste handelsdager, for eksempel, de siste 10 dagene og fordeler seg etter antall handelsdager som vurderes i dette tilfellet 10 Et glidende gjennomsnitt kan eller ikke veies. Flytte gjennomsnitt bidrar til å jevne ut støy som kan være til stede i en sikkerhetspris på en gitt handelsdag. Se også Enkel Flytende Gjennomsnittlig Eksponentiell Flytende Gjennomsnittlig Gjennomsnittlig. En rekke påfølgende gjennomsnitt av et definert antall variabler Da hver ny variabel inngår i beregningen av gjennomsnittet, er den siste variabelen av serien er slettet Anta at en aksjekurs på slutten av hver av de siste 6 månedene er 40, 44, 50, 48, 50 og 52 Det 4 måneders glidende gjennomsnittet i den femte måneden er 44 50 48 50 4, eller 48 På slutten av den sjette måneden er det 4 måneders glidende gjennomsnittet 50 48 50 52 4 eller 50 Tekniske analytikere bruker ofte bevegelige gjennomsnitt for å oppdage trender i aksjekurser. Se også 200-dagers glidende gjennomsnitt. Gjennomsnittlig gjennomsnitt. Et glidende gjennomsnitt av verdipapirpriser er et gjennomsnitt som omregnes regelmessig ved å legge til den nyeste prisen og slippe den eldste. For eksempel, hvis du så på et 365-dagers glidende gjennomsnitt på morgenen den 30. juni, ville den siste prisen være for juni 29, og den eldste ville være for 30. juni i forrige år. Neste dag vil den siste prisen være 30. juni og den eldste for den forrige juli 1.Investorer kan bruke det bevegelige gjennomsnittet av en individuell sikkerhet over en kortere periode, for eksempel 5, 10 eller 30 dager, for å avgjøre en god tid til å kjøpe eller selge den sikkerheten. For Eksempel, du kan bestemme at en aksje som handler over 10-dagers glidende gjennomsnitt er et godt kjøp eller at det er tid til å selge når en aksje handles under 10-dagers glidende gjennomsnitt. Jo lengre tidsperiode, desto mindre volatile gjennomsnittet vil være gjennomsnittlig gjennomsnittlig. Eksponentiell flytende gjennomsnittlig - EMA. BREAKING DOWN eksponentiell flytende gjennomsnittlig - EMA. De 12 og 26-dagers EMAene er de mest populære kortsiktige gjennomsnittene, og de brukes til å skape indikatorer som Den bevegelige gjennomsnittlige konvergensdivergens MACD og prosentvis prisoscillator PPO Generelt brukes 50 og 200-dagers EMAer som signaler for langsiktige trender. Trendere som benytter teknisk analyse, finner glidende gjennomsnitt veldig nyttige og innsiktsfulle når de brukes riktig, men oppretter ødeleggelse når det brukes feil eller feilfortolket. Alle de bevegelige gjennomsnittene som vanligvis brukes i teknisk analyse, er av sin natur sakte indikatorer. Følgelig er konklusjonene trukket fra å anvende et glidende gjennomsnitt til et bestemt marked cha rt skal være for å bekrefte et markedskryss eller for å indikere dets styrke. Svært ofte, da en glidende gjennomsnittlig indikatorlinje har endret seg for å reflektere et betydelig trekk i markedet, har det optimale punktet for markedsinngang allerede passert. En EMA tjener for å lindre dette dilemmaet til en viss grad Fordi EMA-beregningen legger mer vekt på de nyeste dataene, klemmer prishandlingen litt strammere og reagerer derfor raskere. Dette er ønskelig når en EMA brukes til å utlede et handelsinngangssignal. Interpretering av EMA. Som alle flytende gjennomsnittlige indikatorer, er de mye bedre egnet for trending markeder Når markedet er i en sterk og vedvarende opptrinn, vil EMA-indikatorlinjen også vise en uptrend og vice versa for en nedtreden. En årvåken handelsmann vil ikke bare være oppmerksom på retningen for EMA-linjen, men også forholdet mellom endringshastigheten fra en linje til den neste. For eksempel, da prisaktiviteten til en sterk opptrend begynner å flate og reversere, er EMAs forandringshastighet fra en linje til den neste vil begynne å redusere til det tidspunktet som indikatorlinjen flater og hastigheten på endringen er null. På grunn av den forsinkende effekten, ved dette punktet eller til og med noen få barer før, bør prishandlingen allerede ha reversert Det følger derfor at det å observere en konsekvent reduksjon i endringshastigheten til EMA selv kunne brukes som en indikator som ytterligere kunne motvirke dilemmaet forårsaket av forsinkende effekten av å flytte gjennomsnittlig bruk av EMA. EMA er ofte brukt i forbindelse med andre indikatorer for å bekrefte vesentlige markedsbevegelser og å måle deres gyldighet For handelsmenn som handler i dag og fastflytende markeder, er EMA mer anvendelig. Slike handlere bruker ofte EMAer til å bestemme en handelsforspenning. For eksempel hvis en EMA på et daglig diagram viser en sterk oppadgående trend, en intraday trader s strategi kan være å handle kun fra den lange siden på en intraday chart. Exploring eksponentielt vektet Moving Average. Volatility er den vanligste måten av risiko, men det kommer i flere smaker. I en tidligere artikkel viste vi hvordan du kan beregne enkel historisk volatilitet. Les denne artikkelen under Bruke volatilitet for å måle fremtidig risiko. Vi brukte Googles faktiske aksjekursdata for å beregne daglig volatilitet basert på 30 dager med lagerdata I denne artikkelen vil vi forbedre den enkle volatiliteten og diskutere det eksponentielt vektede glidende gjennomsnittet EWMA Historical Vs Implied Volatility Først, la s sette denne metriske inn i litt perspektiv. Det er to brede tilnærminger historisk og underforstått eller implisitt volatilitet. Historisk tilnærming forutsetter at fortid er prolog, vi måler historie i håp om at det er forutsigbar Implisitt volatilitet, derimot, ignorerer historien den løser for volatiliteten som følger med markedsprisene. Det håper at markedet vet best og at markedsprisen inneholder, selv om det er implisitt, et konsensusoverslag for volatilitet For relatert lesing, se bruken og grensene for volatilitet. Hvis vi fokuserer på bare de tre Historiske tilnærminger til venstre over, de har to trinn til felles. Beregn serie periodiske avkastninger. Bruk en vektingskjema. Først beregner vi periodisk avkastning Det er vanligvis en serie av daglige avkastninger hvor hver retur er uttrykt i kontinuerlig sammensatte vilkår For hver dag tar vi den naturlige loggen av forholdet mellom aksjekursene, dvs. prisen i dag delt på pris i går og så videre. Dette gir en rekke daglige avkastninger, fra ui til deg im, avhengig av hvor mange dager m dager vi måler. Det kommer oss til det andre trinnet Dette er hvor de tre tilnærmingene er forskjellige I den forrige artikkelen Ved bruk av volatilitet for å måle fremtidig risiko viste vi at under enkle akseptable forenklinger er den enkle variansen gjennomsnittet av kvadrert retur. Merk at dette summerer hver periodisk avkastning, så deler den summen med antall dager eller observasjoner m Så det er egentlig bare et gjennomsnitt av den kvadratiske periodiske avkastningen. Sett på en annen måte, hver kvadret retur blir gitt en n likevekt Så hvis alfa a er en vektningsfaktor spesifikt, en 1 m, ser en enkel varianse noe slik ut. EWMA forbedrer seg på enkel variasjon Svakheten i denne tilnærmingen er at alle avkastning tjener samme vekt I går er det veldig nylig tilbake har ingen større innflytelse på variansen enn i forrige måned s retur Dette problemet er løst ved å bruke eksponentielt vektet glidende gjennomsnittlig EWMA, der nyere avkastning har større vekt på variansen. Eksponentielt vektet glidende gjennomsnittlig EWMA introduserer lambda som kalles utjevning Parameter Lambda må være mindre enn en Under denne betingelsen, i stedet for likevekter, vektlegges hver kvadret retur med en multiplikator som følger. For eksempel har RiskMetrics TM, et finansiell risikostyringsfirma, en tendens til å bruke en lambda på 0 94 eller 94 I dette tilfellet vektlegges den første siste kvadratiske periodiske avkastningen med 1-0 94 94 0 6 Den neste kvadrerade retur er bare et lambda-flertall av den tidligere vekten i dette tilfellet 6 multiplisert av 94 5 64 Og den tredje forrige dagens vekt er 1-0 94 0 94 2 5 30. Det er betydningen av eksponensiell i EWMA, hver vekt er en konstant multiplikator, dvs. lambda, som må være mindre enn en av de foregående dagene s vekt Dette sikrer en variasjon som er vektet eller forspent mot nyere data. For å lære mer, sjekk ut Excel-regnearket for Google s volatilitet. Forskjellen mellom bare volatilitet og EWMA for Google er vist nedenfor. Enkel volatilitet veier effektivt hver periodisk avkastning av 0 196 som vist i kolonne O vi hadde to års daglige aksjekursdata Det er 509 daglige avkastninger og 1 509 0 196 Men merk at kolonne P tildeler en vekt på 6, deretter 5 64, deretter 5 3 osv. bare forskjellen mellom enkel varians og EWMA. Remember Etter at vi summerer hele serien i kolonne Q, har vi variansen, som er kvadratet av standardavviket. Hvis vi vil ha volatilitet, må vi huske å ta kvadratroten av den variansen. s forskjellen i daglig volati likhet mellom variansen og EWMA i Google s tilfelle Det er betydelig Den enkle variansen ga oss en daglig volatilitet på 2 4, men EWMA ga en daglig volatilitet på bare 1 4 se regnearket for detaljer. Tilsynelatende satte Google volatilitet seg ned senere , en enkel varians kan være kunstig høy. Tidens variasjon er en funksjon av Pior Day s Variance Du vil legge merke til at vi trengte å beregne en lang rekke eksponentielt avtagende vekter. Vi vant t gjøre matematikken her, men en av de beste funksjonene til EWMA er at hele serien reduserer hensiktsmessig til en rekursiv formel. Recursiv betyr at dagens variansreferanser dvs. er en funksjon av den forrige dagens varians. Du kan også finne denne formelen i regnearket, og det gir nøyaktig det samme resultatet som longhand beregning Det står i dag s varians under EWMA er lik i går s varians vektet av lambda pluss gårsdagens kvadrert retur avveiet av en minus lambda Legg merke til hvordan vi bare legger til to ord sammen i y esterday s weighted variance og yesterdays weighted, squared return. Even så, lambda er vår utjevning parameter En høyere lambda f. eks som RiskMetric s 94 indikerer tregere forfall i serien - relativt sett vil vi ha flere datapunkter i serien og De kommer til å falle av sakte. På den annen side, hvis vi reduserer lambda, indikerer vi høyere forfall, vikene faller av raskere, og som et direkte resultat av det raske forfallet blir færre datapunkter brukt. I regnearket lambda er en inngang, slik at du kan eksperimentere med dens følsomhet. Summaryvolatilitet er den øyeblikkelige standardavviken til en bestand og den vanligste risikometrisk. Det er også kvadratroten av variansen. Vi kan måle variansen historisk eller implisitt underforstått volatilitet. Ved måling historisk sett enkleste metoden er enkel varians Men svakheten med enkel varians er alle returene får samme vekt Så vi står overfor en klassisk avgang vi vil alltid ha mer data, men jo flere data vi har mer vår beregning er fortynnet med fjernere mindre relevante data Det eksponentielt vektede glidende gjennomsnittlige EWMA forbedres på enkel varians ved å tildele vekter til periodisk retur. Ved å gjøre dette kan vi begge bruke en stor utvalgsstørrelse, men gi også større vekt til nyere avkastning. For å se en filmopplæring om dette emnet, besøk Bionic Turtle.
Comments
Post a Comment