Eksponentielt Veide Moving Average I R

Utforsker den eksponentielt vektede Flytte Average. Volatility er det vanligste risikobildet, men det kommer i flere smaker. I en tidligere artikkel viste vi hvordan du kan beregne enkel historisk volatilitet. For å lese denne artikkelen, se Bruke volatilitet for å måle fremtidig risiko Vi brukte Google s faktiske aksjekursdata for å beregne daglig volatilitet basert på 30 døgns 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 en bit av perspektiv Det er to brede tilnærminger historisk og underforstått eller implisitt volatilitet Den historiske tilnærmingen antar 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 markedspriser Det håper at markedet vet best, og at markedsprisen inneholder, selv om det implisitt er et konsensusoverslag over volatil ity For relatert lesing, se Bruk og grenser for volatilitet. Hvis vi fokuserer på bare de tre historiske tilnærmingene til venstre over, har de to trinn til felles. Beregn serie periodiske avkastninger. Bruk en vektingsplan. Først beregner vi den periodiske avkastningen Det er vanligvis en serie av daglige avkastninger hvor hver avkastning 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 serie av daglige avkastninger fra ui til deg im avhengig av hvor mange dager m dager vi måler. Det kommer oss til det andre trinnet Det er her de tre tilnærmingene er forskjellige. I den forrige artikkelen Ved bruk av volatilitet for å måle fremtidig risiko viste vi det under et par akseptable forenklinger, er den enkle variansen gjennomsnittet av kvadrert retur. Merk at dette summerer hver periodisk retur, og deler den summen med antall dager eller observasjoner m Så det er virkelig jus t et gjennomsnitt av den kvadratiske periodiske avkastningen. Sett på en annen måte, hver kvadret retur er gitt like vekt. Så hvis alfa a er en vektningsfaktor spesifikt, en 1 m, ser en enkel varianse noe slikt ut. EWMA forbedrer seg på enkel variasjon svakhet i denne tilnærmingen er at alle avkastninger tjener samme vekt i går s svært nylig avkastning har ingen større innflytelse på variansen enn forrige måned s retur Dette problemet er løst ved hjelp av eksponentielt vektet glidende gjennomsnittlig EWMA, der nyere avkastning har større vekt på variansen. Eksponentielt vektet glidende gjennomsnittlig EWMA introduserer lambda som kalles utjevningsparameteren Lambda må være mindre enn en Under denne betingelsen, i stedet for likevekter, vektlegges hver kvadret retur med følgende multiplikator. For eksempel, RiskMetrics TM, et finansiell risikostyringsfirma, har 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 n ext squared retur er bare en lambda-multipel av den tidligere vekten i dette tilfellet 6 multiplisert med 94 5 64 Og den tredje forrige dag s vekt er lik 1-0 94 0 94 2 5 30. Det er betydningen av eksponentiell i EWMA hver vekt er en konstant multiplikator, dvs. lambda, som må være mindre enn en av de foregående dagens 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 med 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. Det er den eneste 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 If vi vil ha volatilitet, vi nei d å huske å ta kvadratroten av den variansen. Hva er forskjellen i den daglige volatiliteten mellom variansen og EWMA i Google s saken Det er signifikant Den enkle variansen ga oss en daglig volatilitet på 2 4, men EWMA ga en daglig volatilitet av bare 1 4 se regnearket for detaljer Det er tydeligvis at Google's volatilitet slo seg ned for nylig, derfor kan en enkel varians være kunstig høy. Dagens variasjon er en funksjon av Pior Day s Variance Du vil merke at vi trengte å beregne en lang rekke eksponentielt fallende vekter Vi har ikke vunnet matematikken her, men en av EWMAs beste egenskaper er at hele serien reduseres til en rekursiv formel. Recursiv betyr at dagens variansreferanser dvs. er en funksjon av den forrige dagens varians Du kan finn denne formelen i regnearket også, og det gir nøyaktig samme resultat som longhand-beregningen. Det står i dag s varians under EWMA tilsvarer i går s varians veid av lambda pluss i går ss quared retur vekt av en minus lambda Legg merke til hvordan vi bare legger til to ord sammen i går s vektede varians og gjerdag vektet, kvadret tilbake. Likevel, lambda er vår utjevningsparameter En høyere lambda f. eks. som RiskMetric s 94 indikerer langsommelig 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 en direkte Resultatet av det raske forfallet, færre datapunkter blir brukt I regnearket er lambda en inngang, slik at du kan eksperimentere med dens følsomhet. Sosial volatilitet er den øyeblikkelige standardavviket til en bestand og den vanligste risikometrisk. Det er også kvadratroten av varians Vi kan måle varians historisk eller implisitt implisitt volatilitet Ved måling historisk er den enkleste metoden enkel varians Men svakheten med enkel varians er alle returene får det samme w åtte Så vi står overfor en klassisk avgang, vi vil alltid ha mer data, men jo flere data vi har jo mer vår beregning er fortynnet med fjernere mindre relevante data. Den eksponentielt vektede glidende gjennomsnittlige EWMA forbedres på enkel varianse ved å tildele vekt til periodisk avkastning. Ved å gjøre Dette kan vi begge bruke en stor utvalgsstørrelse, men gi også større vekt til nyere avkastninger. For å se en filmopplæring om dette emnet, besøk Bionic Turtle. Calculate Historical Volatility ved hjelp av EWMA. Volatilitet er det mest brukte risikobilledet Volatilitet i denne forstand kan enten være historisk volatilitet en observert fra tidligere data, eller det kunne antydes volatilitet observert fra markedsprisene på finansielle instrumenter. Den historiske volatiliteten kan beregnes på tre måter, nemlig. Simple-volatilitet. Eksponentielt vektet Flytende Gjennomsnittlig EWMA. En av de største fordelene ved EWMA er at den gir mer vekt på de siste avkastningene mens man beregner avkastningen i Denne artikkelen vil vi se på hvordan volatiliteten beregnes ved hjelp av EWMA Så la oss komme i gang. Utfør 1 Beregn loggavkastningen i prisserien. Hvis vi ser på aksjekursene, kan vi beregne den daglige lognormale avkastningen ved å bruke formelen ln P i P i -1 hvor P representerer hver dag s sluttkurs Vi må bruke den naturlige loggen fordi vi vil at avkastningen skal bli kontinuerlig sammensatt Vi vil nå ha da ily kommer tilbake til hele prisserien. Steg 2 Kvadrat returene. Det neste trinnet er å ta kvadratet med lange avkastninger. Dette er faktisk beregningen av enkel varians eller volatilitet representert ved følgende formel. Her representerer du avkastningen og m representerer antall dager. Steg 3 Tilordne vekter. Signalvekter slik at nyere avkastning har høyere vekt og eldre avkastninger har mindre vekt For dette trenger vi en faktor kalt Lambda, som er en utjevningskonstant eller den vedvarende parameteren Vektene er tildelt som 1 - 0 Lambda må være mindre enn 1 Risiko metrisk bruker lambda 94 Den første vekten vil være 1-0 94 6, den andre vekten vil være 6 0 94 5 64 og så videre I EWMA blir alle vektene til 1, men de faller ned med et konstant forhold til. Step 4 Multiply Returns-kvadrert med vektene. Steg 5 Ta summen av R2 w. Dette er den endelige EWMA variansen. Volatiliteten vil være kvadratroten av variansen. Følgende skjermbilde viser beregningene. over eksplosjonen e som vi så er tilnærmingen beskrevet av RiskMetrics. Den generelle form for EWMA kan representeres som følgende rekursive formel. Eksponentiell Moving Average - EMA. BREAKING DOWN Eksponentiell Moving Average - EMA. De 12 og 26-dagers EMA er de mest populære kortsiktige gjennomsnitt, og de brukes til å skape indikatorer som den bevegelige gjennomsnittlige konvergensdivergensen MACD og prosentvis prisoscillator PPO Generelt brukes 50 og 200-dagers EMA som signaler for langsiktige trender. Tradere som benytter teknisk analyse finner glidende gjennomsnitt veldig nyttige og innsiktsfulle når de brukes riktig, men skaper kaos når de brukes feil eller blir feilfortolket. Alle de bevegelige gjennomsnittene som vanligvis brukes i teknisk analyse, er i seg selv naturligvis forsinkende indikatorer. Følgelig er konklusjonene trukket fra å anvende et glidende gjennomsnitt til en Spesielt markedskart bør være å bekrefte et markedskryss eller for å indikere dets styrke. Svært ofte, da en gjennomsiktig gjennomsnittlig indikatorlinje har endret seg For å reflektere et betydelig trekk i markedet har det optimale punktet for markedsinngang allerede passert. En EMA tjener til å lindre dette dilemmaet i noen grad. Fordi EMA-beregningen legger mer vekt på de nyeste dataene, klemmer prishandlingen litt tettere og derfor reagerer raskere Dette er ønskelig når en EMA brukes til å utlede et handelsinngangssignal. Interpretering av EMA. I likhet med alle bevegelige gjennomsnittlige indikatorer, er de mye bedre egnet for trending markeder Når markedet er i en sterk og vedvarende opptrend, er EMA-indikatorlinjen vil også vise en uptrend og vice versa for en nedtreden. En årvåken handelsmann vil ikke bare være oppmerksom på retningen til EMA-linjen, men også forholdet mellom endringsraten fra en linje til den neste. For eksempel som prishandlingen av en sterk opptrinn begynner å flate og reversere, vil EMAs endringshastighet fra en linje til den neste begynner å redusere til den tid som indikatorlinjen flater og endringshastigheten er null. Fordi t han slår effekten, på dette punktet eller til og med noen få barer før, bør prishandlingen allerede ha reversert. Det følger derfor at observere en konsekvent reduksjon i endringshastigheten til EMA, kunne seg selv brukes som en indikator som ytterligere kunne motvirke dilemma forårsaket av forsinkende effekt av flytende gjennomsnitt. Bruk av EMA. EMAs brukes ofte i forbindelse med andre indikatorer for å bekrefte betydelige markedsbevegelser og å måle deres gyldighet. For handelsfolk som handler i dag og raskt flyttbare markeder, er EMA mer anvendelig. ofte handler e-handelsmenn til å bestemme en handelsforspenning. For eksempel, hvis en EMA på et daglig diagram viser en sterk oppadgående trend, kan en intraday trader s strategi være å handle kun fra den lange siden på en intradag-kart.