Explorando a média ponderada ponderada exponencial A volatilidade é a medida mais comum de risco, mas vem em vários sabores. Em artigo anterior, mostramos como calcular a volatilidade histórica simples. (Para ler este artigo, consulte Usando a volatilidade para avaliar o risco futuro.) Usamos os dados reais do estoque do Google para calcular a volatilidade diária com base em 30 dias de dados de estoque. Neste artigo, melhoraremos a volatilidade simples e discutiremos a média móvel exponencialmente ponderada (EWMA). Histórico vs. Volatilidade implícita Primeiro, vamos colocar essa métrica em um pouco de perspectiva. Existem duas abordagens gerais: volatilidade histórica e implícita (ou implícita). A abordagem histórica pressupõe que o passado é um prólogo que medimos a história na esperança de que ela seja preditiva. A volatilidade implícita, por outro lado, ignora a história que resolve pela volatilidade implícita nos preços de mercado. Espera que o mercado saiba melhor e que o preço de mercado contenha, mesmo que implicitamente, uma estimativa consensual da volatilidade. Se nos concentrarmos apenas nas três abordagens históricas (à esquerda acima), elas têm duas etapas em comum: Calcular a série de retornos periódicos Aplicar um esquema de ponderação Primeiro, nós Calcular o retorno periódico. Isso é tipicamente uma série de retornos diários onde cada retorno é expresso em termos continuamente compostos. Para cada dia, tomamos o log natural da razão dos preços das ações (ou seja, preço hoje dividido pelo preço de ontem, e assim por diante). Isso produz uma série de retornos diários, de u i para u i-m. Dependendo de quantos dias (m dias) estamos medindo. Isso nos leva à segunda etapa: é aqui que as três abordagens diferem. No artigo anterior (Usando a Volatilidade Para Avaliar o Risco Futuro), mostramos que sob algumas simplificações aceitáveis, a variância simples é a média dos retornos quadrados: Note que isto soma cada um dos retornos periódicos, então divide esse total pela Número de dias ou observações (m). Então, é realmente apenas uma média dos retornos periódicos quadrados. Dito de outra forma, cada retorno ao quadrado é dado um peso igual. Portanto, se alfa (a) é um fator de ponderação (especificamente, 1 / m), então uma variância simples se parece com isso: O EWMA Melhora na Variância Simples A fraqueza desta abordagem é que todos os retornos ganham o mesmo peso. O retorno de ontem (muito recente) não tem mais influência na variância do que nos últimos meses. Esse problema é corrigido usando-se a média móvel exponencialmente ponderada (EWMA), na qual os retornos mais recentes têm maior peso na variância. A média móvel exponencialmente ponderada (EWMA) introduz lambda. Que é chamado de parâmetro de suavização. Lambda deve ser inferior a um. Sob essa condição, em vez de pesos iguais, cada retorno ao quadrado é ponderado por um multiplicador da seguinte forma: Por exemplo, RiskMetrics TM, uma empresa de gestão de risco financeiro, tende a usar um lambda de 0,94 ou 94. Neste caso, o primeiro Mais recente) é ponderado por (1-0.94) (. 94) 0 6. O próximo retomo quadrado é simplesmente um lambda-múltiplo do peso anterior neste caso 6 multiplicado por 94 5.64. E o terceiro dia anterior peso é igual a (1-0,94) (0,94) 2 5,30. Esse é o significado de exponencial em EWMA: cada peso é um multiplicador constante (isto é, lambda, que deve ser menor que um) do peso dos dias anteriores. Isso garante uma variância que é ponderada ou tendenciosa em direção a dados mais recentes. (Para saber mais, consulte a Planilha do Excel para a Volatilidade do Google.) A diferença entre simplesmente volatilidade e EWMA para o Google é mostrada abaixo. A volatilidade simples pesa efetivamente cada retorno periódico em 0,196, como mostrado na coluna O (tivemos dois anos de dados diários sobre os preços das ações, ou seja, 509 retornos diários e 1/509 0,196). Mas observe que a Coluna P atribui um peso de 6, então 5.64, então 5.3 e assim por diante. Essa é a única diferença entre a variância simples e EWMA. Lembre-se: Depois de somar toda a série (na coluna Q) temos a variância, que é o quadrado do desvio padrão. Se queremos a volatilidade, precisamos nos lembrar de tomar a raiz quadrada dessa variância. Sua significativa: A variância simples nos deu uma volatilidade diária de 2,4, mas a EWMA deu uma volatilidade diária de apenas 1,4 (veja a planilha para detalhes). Aparentemente, volatilidade Googles estabeleceu-se mais recentemente, portanto, uma variância simples pode ser artificialmente elevado. A variação de hoje é uma função da variação dos dias de Pior Você observará que nós precisamos computar uma série longa de pesos declinando exponencial. Nós não faremos a matemática aqui, mas uma das melhores características do EWMA é que toda a série convenientemente reduz a uma fórmula recursiva: Recursivo significa que as referências de variância de hoje (ou seja, é uma função da variação de dias anteriores). Você pode encontrar esta fórmula na planilha também, e produz o mesmo resultado exato que o cálculo de longhand Diz: A variância de hoje (sob EWMA) é a variância de ontem (ponderada por lambda) mais o retorno ao quadrado de ontem (pesado por um lambda negativo). Observe como estamos apenas adicionando dois termos juntos: ontem variância ponderada e ontem ponderada, retorno ao quadrado. Mesmo assim, lambda é o nosso parâmetro de suavização. Um lambda mais alto (por exemplo, como o RiskMetrics 94) indica um declínio mais lento na série - em termos relativos, vamos ter mais pontos de dados na série e eles vão cair mais lentamente. Por outro lado, se reduzimos o lambda, indicamos maior decaimento: os pesos caem mais rapidamente e, como resultado direto da rápida decadência, são usados menos pontos de dados. (Na planilha, lambda é uma entrada, para que você possa experimentar com sua sensibilidade). Resumo A volatilidade é o desvio padrão instantâneo de um estoque ea métrica de risco mais comum. É também a raiz quadrada da variância. Podemos medir a variância historicamente ou implicitamente (volatilidade implícita). Ao medir historicamente, o método mais fácil é a variância simples. Mas a fraqueza com variância simples é todos os retornos obter o mesmo peso. Então, enfrentamos um trade-off clássico: sempre queremos mais dados, mas quanto mais dados temos, mais nosso cálculo é diluído por dados distantes (menos relevantes). A média móvel exponencialmente ponderada (EWMA) melhora a variância simples atribuindo pesos aos retornos periódicos. Fazendo isso, podemos usar um grande tamanho de amostra, mas também dar maior peso a retornos mais recentes. (Para ver um tutorial de filme sobre este tópico, visite a Tartaruga Bionic.) Qual a diferença entre a média móvel ea média móvel ponderada A média móvel de 5 períodos, com base nos preços acima, seria calculada usando a seguinte fórmula: Equação acima, o preço médio durante o período acima foi de 90,66. Usando médias móveis é um método eficaz para eliminar flutuações de preços fortes. A principal limitação é que os pontos de dados de dados mais antigos não são ponderados de forma diferente dos pontos de dados próximos ao início do conjunto de dados. Este é o lugar onde médias ponderadas móveis entram em jogo. As médias ponderadas atribuem uma ponderação mais pesada a pontos de dados mais atuais, uma vez que são mais relevantes do que pontos de dados no passado distante. A soma da ponderação deve somar 1 (ou 100). No caso da média móvel simples, as ponderações são distribuídas igualmente, razão pela qual não são mostradas na tabela acima. Preço de Fechamento da AAPL A média ponderada é calculada multiplicando-se o preço dado pela ponderação associada e somando-se os valores. No exemplo acima, a média móvel ponderada de 5 dias seria de 90,62. Neste exemplo, o ponto de dados recente recebeu a maior ponderação de 15 pontos arbitrários. Você pode pesar os valores fora de qualquer valor que você vê o ajuste. O menor valor da média ponderada acima em relação à média simples sugere que a recente pressão de venda poderia ser mais significativa do que alguns comerciantes antecipam. Para a maioria dos comerciantes, a escolha mais popular ao usar médias móveis ponderadas é usar uma maior ponderação para valores recentes. (Para obter mais informações, consulte o Tutorial Moving Average) Leia sobre a diferença entre as médias móveis exponenciais e médias móveis ponderadas, dois indicadores de suavização que. A única diferença entre estes dois tipos de média móvel é a sensibilidade que cada um mostra às mudanças nos dados usados. Leia Resposta Veja por que as médias móveis provaram ser vantajosas para comerciantes e analistas e útil quando aplicadas a gráficos de preços e. Leia a resposta Aprenda como os comerciantes e investidores usam alfa ponderada para identificar o momento de um preço de ações e se os preços se moverão mais alto. Leia Resposta Aprenda os períodos mais comumente selecionados usados por comerciantes e analistas de mercado na criação de médias móveis para superposição como técnica. Leia Resposta Compreender como calcular os pesos dos custos de diferença de capital e como este cálculo é usado para determinar. Leia a Tabela Técnica de Resposta Indicadores e Estudos Encontre descrições, fórmulas, parâmetros e outra ajuda para os indicadores e estudos usados na aplicação Gráficos Técnicos do Barchart abaixo. Gráficos Técnicos e Gráficos Clássicos cada um tem seu próprio conjunto de estudos. Exibir Gráficos de Gráfico Clássicos Gráficos Interativos. Entretanto, compartilham muitos dos mesmos estudos com gráficos técnicos. Alguns dos parâmetros podem ser ligeiramente diferentes entre as duas versões de gráficos. Salvo indicação em contrário, os parâmetros apresentados nesta documentação são os utilizados pelo programa Technical Chart. Gráfico Técnico Indicadores e Estudos Disponível apenas em Gráficos Interativos Quando você alterna entre Gráficos Técnicos, Interativos ou Clássicos, todos os estudos já incluídos no gráfico são removidos, pois os indicadores não são transferidos. Nota: Ao adicionar várias médias móveis em um gráfico, as linhas serão coloridas nesta ordem: vermelho, verde, azul, roxo, laranja. Ao adicionar um indicador a um gráfico técnico, você pode alterar os parâmetros do estudo clicando no nome do indicador. A área será expandida e permitirá que você insira os parâmetros de sua escolha. Movendo o Tipo de Indicador de Desvio Padrão. Standalone O desvio padrão é um termo estatístico que fornece uma boa indicação de volatilidade. Ele mede como amplamente valores (preços de fechamento, por exemplo) estão dispersos da média. Dispersão é a diferença entre o valor real (preço de fechamento) eo valor médio (preço de fechamento médio). Quanto maior a diferença entre os preços de fechamento eo preço médio, maior será o desvio padrão e maior será a volatilidade. Quanto mais próximos os preços de fechamento forem do preço médio, menor o desvio padrão e menor a volatilidade. As etapas para calcular um desvio padrão de 20 períodos são as seguintes: Calcular a média simples (média) do preço de fechamento. Ou seja, somar os últimos 20 preços de fechamento e dividir por 20. Para cada período, subtrair o preço de fechamento médio do preço de fechamento real. Isso nos dá o desvio para cada período. Quadrado cada desvio de períodos. Soma os desvios quadrados. Divida a soma dos desvios quadrados pelo número de períodos (20 no exemplo abaixo). O desvio padrão é então igual à raiz quadrada desse número. O desvio padrão de 20 períodos para os dados acima é de 6,787. Note que esta é a versão completa da população do Desvio Padrão. Há um tipo diferente de cálculo do Desvio Padrão que é usado quando você está tomando uma amostra estatística de uma população, mas essa versão não é usada na análise técnica, pois todos os pontos de dados são conhecidos. Período (20) - o número de barras no gráfico Desvio padrão Movendo Desvio padrão movente é uma medida estatística da volatilidade do mercado. Ele não faz previsões de direção de mercado, mas pode servir como um indicador de confirmação. Você especifica o número de períodos a usar, eo estudo calcula o desvio padrão dos preços da média móvel dos preços. É derivado calculando-se uma média móvel simples do período de tempo n do item de dados. Em seguida, soma os quadrados da diferença entre o item de dados e sua Média Móvel em cada um dos n períodos de tempo anteriores. Finalmente, divide esta soma por n e calcula a raiz quadrada deste resultado. Propriedades Período: O número de barras em um gráfico. Se o gráfico exibir dados diários, então o período denota dias em gráficos semanais, o período permanecerá por semanas, e assim por diante. O aplicativo usa um padrão de 20. Aspecto: O campo Símbolo no qual o estudo será calculado. Campo é definido como Padrão, que, ao exibir um gráfico para um símbolo específico, é o mesmo que Fechar. Interpretação Os valores de Desvio Padrão aumentam significativamente quando o contrato analisado do indicador muda de valor dramaticamente. Quando os mercados estão estáveis, as baixas leituras do Desvio Padrão são normais. As leituras de Desvio Padrão Baixo normalmente tendem a vir antes de mudanças significativas no preço. Os analistas concordam geralmente que a volatilidade elevada é parte dos topos principais, quando a baixa volatilidade acompanhar fundos principais. Conteúdo Fonte: FutureSource Ver Outros Estudos de Análise Técnica Primary Sidebar Elevar sua negociação Últimos Tweets Você é um aprendiz visual Explore nossa página webinars para tutoriais em vídeo e análise de mercado de nossos corretores: t. co/Yc92vYQsSW Tempo atrás 3 Dias via Buffer 10 Diretrizes para Online Futuros Trading: t. co/aeDodxfyzL t. co/t7Of3h4psp Tempo atrás 4 Dias via Buffer Bearish no mercado Considere uma estratégia de longo prazo. Heres how - t. co/Knv6IoeFbA Tempo atrás 4 Dias via Buffer Copyright xA9 2016 xB7 Daniels Trading. Todos os direitos reservados. Este material é transmitido como uma solicitação para entrar em uma transação de derivativos. Este material foi preparado por um corretor de Daniels Trading que fornece comentários de mercado de pesquisa e recomendações de comércio como parte de sua solicitação de contas e solicitação de negócios, porém, Daniels Trading não mantém um departamento de pesquisa como definido na CFTC Regra 1.71. A Daniels Trading, seus diretores, corretores e funcionários podem negociar em derivativos para suas próprias contas ou para contas de terceiros. Devido a vários fatores (tais como tolerância ao risco, requisitos de margem, objetivos de negociação, estratégias de curto prazo versus longo prazo, análise técnica versus análise de mercado fundamental e outros fatores), tal negociação pode resultar no início ou liquidação de posições que são diferentes de Ou contrária aos pareceres e recomendações nele contidos. O desempenho passado não é necessariamente indicativo do desempenho futuro. O risco de perda em contratos futuros de negociação ou opções de commodities pode ser substancial e, portanto, os investidores devem compreender os riscos envolvidos na tomada de posições alavancadas e devem assumir a responsabilidade pelos riscos associados a tais investimentos e seus resultados. Você deve considerar cuidadosamente se tal negociação é adequado para você, à luz de suas circunstâncias e recursos financeiros. Você deve ler a página de divulgação de risco acessada em www. DanielsTrading na parte inferior da página inicial. Daniels Trading não é afiliado nem endossa qualquer sistema de comércio, boletim ou outro serviço semelhante. A Daniels Trading não garante nem verifica quaisquer declarações de desempenho feitas por tais sistemas ou serviços. Volume013 Preço Médio Ponderado (VWAP) Descrição O Preço Médio Ponderado pelo Volume é similar013 a uma média móvel, exceto que o volume é incluído para pesar o preço médio013 durante um dia período. O VWAP é redefinido diariamente e pode ser calculado013 com base em sessão de troca, sessão primária e sessões definidas por padrão.013 Você também pode aplicar faixas de desvio padrão acima e abaixo do VWAP013. No exemplo abaixo, a linha VWAP é red013 com duas bandas de desvio padrão acima e abaixo. Sombreamento entre 013 as faixas foram aplicadas para realçar esta região. Nota: 013 Não é possível aplicar o indicador técnico do VWAP à Tabela de Preços Distribuição013 e Tick. O VWAP aplicado a um gráfico de spread é baseado nas atualizações do price013 para o gráfico de spread. Cada atualização de preço em qualquer perna de013 um gráfico de spread é atribuído um valor de volume de um. Fórmula PVWAP Volume ponderado013 Preço médio Pj preço do comércio j Qj quantidade de j j cada comércio individual013 que ocorre durante o período de tempo definido. Para calcular o desvio padrão valor013 para colocar as linhas de canal superior e inferior use a seguinte fórmula: Banda média Banda média Banda média Banda média (x) Desvio padrão Baixa banda Banda média - (x) Desvio padrão Nota: 013 Para o cálculo do desvio padrão VWAP , X representa o valor VWAP013 calculado em cada barra e x é013 a média do VWAP desde o início da sessão. O desvio padrão013 será zero na primeira barra de cada sessão, pois (xi - x) será zero e N é um. Preço Diff Std Dev. Um tipo de cálculo de banda013 que leva a distância máxima entre o VWAP eo High013 ou o Baixo de cada barra para usar no cálculo de desvio padrão013 listado acima. Exemplo. Se o VWAP foi013 102 e o alto e baixo são 104 e 101 respectivamente, então a diferença de preço max013 de 2 seria o valor xi. X-bar seria a média dessas diferenças para todas as barras nesta sessão. Tick013 Offset. Um tipo de cálculo de banda que adiciona e subtrai o número013 de carrapatos especificados do VWAP. Isso é semelhante a um envelope médio moving013. Exemplo
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