Liukuva keskiarvo. Keskimääräinen keskiarvo. Taulukoissa ja teknisissä analyyseissä käytetään turvallisuuden tai raaka-aineiden hintojen keskiarvoa, joka on rakennettu lyhyessä ajassa kuin muutaman päivän tai useiden vuosien ajan ja joka näyttää viimeisimmän aikavälin kehityssuunnitelman. Jokainen uusi muuttuja sisältyy laskentaan Keskimääräinen sarjan viimeinen muuttuja poistetaan. Välittävän keskiarvo. Tietyn ajanjakson tietyn ajanjakson keskimääräinen hinta, joka lasketaan jatkuvasti Esimerkiksi voidaan laskea liukuva keskiarvo lisäämällä hintoja esimerkiksi viimeisimmistä kaupankäyntipäivistä, Viimeiset 10 päivää ja jakautuminen tässä tapauksessa käsiteltyjen kaupankäyntipäivien lukumäärän mukaan 10 Liukuvaa keskiarvoa voidaan tai ei tarvitse painottaa Liikkuvat keskiarvot helpottavat melua, joka voi olla arvopaperin hinnassa tietyllä kaupankäyntipäivänä Katso myös Yksinkertainen Muuttuva keskimääräinen eksponentiaalinen siirretty keskiarvo Keskimääräinen siirto. Määritetyn muuttujamäärän peräkkäisten keskiarvojen sarja Koska jokainen uusi muuttuja sisältyy keskiarvon laskemiseen, Sarja poistetaan. Oletetaan, että kunkin viimeisen 6 kuukauden lopussa on 40, 44, 50, 48, 50 ja 52 neljän kuukauden liukuva keskiarvo 44 50 48 50 4, tai 48 Kuudennen kuukauden lopussa 4 kuukauden liukuva keskiarvo on 50 48 50 52 4 tai 50 Tekniset analyytikot käyttävät usein liikkuvia keskiarvoja löytääkseen osakekurssien kehitystä Katso myös 200 päivän liukuva keskiarvo Keskimääräinen liikevoitto Liiketulos keskimäärin Arvopaperimarkkinahinta on keskimäärin, joka lasketaan säännöllisesti lisäämällä viimeisintä hintaa ja pudottamalla vanhin. Esimerkiksi jos katsot 365 päivän liukuva keskiarvo 30. kesäkuuta aamulla, viimeisin hinta olisi kesäkuussa 29, ja vanhin olisi 30. kesäkuuta edelliseltä vuodelta. Seuraavana päivänä viimeisin hinta olisi kesäkuun 30. päivä ja vanhin edellisen heinäkuun 1.vuosi. Sijoittajat voivat käyttää yksittäisen tietoturvan liukuvaa keskiarvoa Lyhyemmällä aikavälillä, kuten 5, 10 tai 30 päivää, jotta voidaan määrittää hyvä aika ostaa tai myydä kyseinen turvallisuus. Esimerkiksi, voit päättää, että 10 päivän liukuva keskiarvon yli kaupankäynti on hyvä ostaa tai että on aika myydä silloin, kun varastossa on kaupankäyntiä sen 10 päivän liukuvan keskiarvon alapuolella. Mitä pidempi aikaväli on, sitä vähemmän haihtuvia Keskiarvo on keskimäärin keskimäärin keskimäärin. Exponential Moving Average - EMA. BREAKING DOWN eksponentiaalinen liikkuva keskiarvo - EMA. 12- ja 26-päivän EMAs ovat suosituimpia lyhyen aikavälin keskiarvoja, ja niitä käytetään luomaan indikaattoreita, kuten Liukuva keskimääräinen lähentymisprosentti MACD ja prosentuaalinen hinta-oskillaattori PPO Yleisesti ottaen 50- ja 200 päivän EMA: t käytetään pitkän aikavälin trendien signaaleina. Teknisiä analyysejä käyttävät tekniset analyysit pitävät liikkuvia keskiarvoja erittäin käyttökelpoisina ja oivaltavina, kun niitä sovelletaan oikein, mutta luovat Haitta, kun niitä käytetään väärin tai tulkitaan väärin Kaikkien teknisen analyysin yleisesti käyttämät liukuvat keskiarvot ovat luonteensa vuoksi jäljessä olevia indikaattoreita. Näin ollen päätelmät, jotka on saatu siirrettävän keskiarvon soveltamisesta tiettyyn markkina-alueeseen Rt: n tulisi olla markkinoiden siirtymisen vahvistaminen tai sen vahvuuden osoittaminen Hyvin usein, kun liikkuvaa keskimääräistä indikaattoriviivaa on muutettu markkinoiden merkittävän muutoksen huomioon ottamiseksi, optimaalinen markkinoille pääsy on jo kulunut EMA: n palveluksessa Lieventää tätä ongelmaa jossain määrin Koska EMA-laskenta painottaa viimeisimpien tietojen painoarvoa, se houkuttaa hinta-aktiota hieman tiukemmin ja reagoi näin nopeammin Tämä on toivottavaa, kun EMA: ta käytetään kaupankäyntisignaalin saamiseksi. EMA: n tulkinta. Kuten kaikki liukuvat keskiindikaattorit, ne sopivat paremmin trendimarkkinoille. Kun markkinat ovat vahva ja jatkuva nousu, EMA-indikaattoriviiva näyttää myös nousevan ja päinvastoin alaspäin suuntautuvalle trendille. Valppaat kauppiaat kiinnittävät huomiota EMA-linjan suunta, mutta myös muutosnopeuden suhde jonosta toiseen. Esimerkiksi voimakkaan nousun hintavaikutus alkaa tasoittaa ja päinvastoin, EMA: n muutosnopeus Yhdestä palkista seuraavaan alkaa vähentyä niin kauan, että indikaattorilinja litistyy ja muutosnopeus on nolla. Viivästyneen vaikutuksen vuoksi tässä vaiheessa tai edes muutamia palkkeja aikaisemmin hintavaiheen olisi pitänyt olla päinvastainen Tästä seuraa, että EMA: n muutosnopeuden johdonmukaisen vähenemisen havainnointia voidaan käyttää indikaattorina, joka voisi edelleen torjua EMA: n keskimääräisten liikkeiden keskimääräisten liikkuvien vaikutusten jäljellä olevaa vaikutusta. EMA: ita käytetään yleisesti yhdessä muiden EMA: Indikaattorit merkittävien markkinoiden siirtymisen varmistamiseksi ja niiden pätevyyden arvioimiseksi EAN: lla on käytännöllisempää päivänsisäisten ja nopeasti liikkuvien markkinoiden kauppiaille Usein kauppiaat käyttävät EMA: ita kaupankäynnin puolueellisuuden määrittämiseksi Esimerkiksi jos EMA päivittäisessä kaaviossa osoittaa vahvan Nouseva suuntaus, päivänsisäinen elinkeinonharjoittajan strategia voi olla kaupankäynti vain pitkän päivän puolelta päivänsisäisen kaavion mukaan. Eksponentiaalisesti painotettu liukuva keskiarvo. Vastuu on yleisin Riski, mutta se tulee useaan makuun Aiemmassa artikkelissa kävi ilmi, kuinka laskea yksinkertainen historiallinen volatiliteetti Lue tämä artikkeli, katso Volatiliteetin käyttö tulevaisuuden riskin mittaamiseksi Käytimme Googlen todellisten osakekursseiden tietoja laskettaessa päivittäisen volatiliteetin perustuen 30: een Päivän varastotiedot Tässä artikkelissa parannamme yksinkertaista volatiliteettia ja keskustelemme eksponentiaalisesti painotetusta liukuva keskiarvosta EWMA Historiallinen Vs Implied Volatility Ensinnäkin, annamme tämän metrin hieman näkökulmasta Vanhoja lähestymistapoja on historiallinen ja implisiittinen tai epäsuora volatiliteetti. Historiallinen lähestymistapa olettaa, että menneisyys on prologue mittaamme historiaa siinä toivossa, että se on ennakoiva implisiittinen volatiliteetti, sivuuttaa sen historian, jota se ratkaisee markkinahintojen epävakauden vuoksi. Se toivoo, että markkinat tietävät parhaiten ja että markkinahinta sisältää, Vaikka epäsuorasti, konsensuksen estimaatti volatiliteetista Vastaavasta lukemisesta, katso Volatiliteetin käyttötarkoitukset ja rajoitukset. Jos keskitymme vain kolmeen Historialliset lähestymistavat vasemmalla edellä, niillä on kaksi vaihetta yhteistä. Laske sarja määräaikaisia tuottoja. Käytä painotusmenetelmää. Ensin lasketaan säännöllinen tuotto, joka on tyypillisesti sarja päivittäisiä tuottoja, joissa jokainen tuotto ilmaistaan jatkuvasti yhdistettyinä termeinä Jokaiselle päivälle otamme luonnollisen kirjauksen osakekurssien suhteesta eli eilen hinta jaettuna eilen ja niin edelleen. Tämä tuottaa sarjan päivittäisiä tuottoja ui: stä u im: iin riippuen siitä, kuinka monta päivää m päivää mitataan . Tämä vie meidät toiseen vaiheeseen Tässä kolme eri lähestymistapaa eroavat Edellisessä artikkelissa Volatiliteetin arvioimiseksi tulevaisuuden riski osoittautui, että parin hyväksyttävien yksinkertaistusten alapuolella yksinkertainen varianssi on neliön palautusten keskiarvo. Huomaa, että tämä Summaa kukin jaksoittainen tuotto, sitten jakaa sen yhteensä päivien tai havaintojen lukumäärän kanssa m Joten se on oikeastaan vain keskimäärin neliöidyt jaksotetut tuotot Toisella tavalla, kullakin neliöllä palautetaan N yhtäläinen paino Joten jos alfa a on painotuskerroin nimenomaan 1 m, niin yksinkertainen varianssi näyttää jotain tällaiselta. EWMA parantaa yksinkertaista poikkeamaa Tämän lähestymistavan heikkous on, että kaikki tuotot ansaitsevat saman painon Eilen on viimeaikainen tuotto Ei ole enää vaikutusta varianssiin kuin edellisen kuukauden s paluu Tämä ongelma on määritetty käyttämällä eksponentiaalisesti painotettua liukuvaa keskiarvoa EWMA, jossa viimeisimmillä tuottoilla on enemmän painoa varianssiin. Eksponentiaalisesti painotettu liukuva keskiarvo EWMA tuo esiin lambda, jota kutsutaan tasoittavaksi Lambda-parametrin on oltava alle yksi Tämän edellytyksen alapuolella samanarvoisten painojen sijaan jokaisen neliösumman tuotto painotetaan kertoimella seuraamalla. Esimerkiksi riskienhallintayhtiö RiskMetrics TM pyrkii käyttämään lambda-arvoa 0 94 tai 94 Tällöin ensimmäisen viimeisen neliöidyn jaksotetun tuoton painotetaan 1-0 94 94 0 6 Seuraava neliösumma on yksinkertaisesti edellisen painon lambda-moninkertainen tässä tapauksessa 6 kerrottuna 94 5 64 Ja kolmas edellisen päivän s paino on 1-0 94 0 94 2 5 30.Tämä s eksponentiaalisen merkityksen EWMA: ssa jokainen paino on vakio kerroin eli lambda, jonka on oltava pienempi kuin yksi aikaisemmasta päivästä s Paino Tämä takaa varianssin, joka on painotettu tai puolueellinen viimeisimpiin tietoihin Tutustu Excel-laskentataulukkoon Googlen volatiliteetilla. Eroa volatiliteetin ja EWMA: n Googlen eroista on esitetty alla. Yksinkertainen volatiliteetti painaa tehokkaasti jokaista säännöllistä tuottoa 0 196 O-sarakkeessa esitetyllä tavalla, meillä oli kaksi vuotta päivittäistä osakekurssitietoa, joka on 509 päivittäistä tuottoa ja 1 509 0 196 mutta huomaa, että sarake P osoittaa 6, sitten 5 64, sitten 5 3 ja niin edelleen. Vain ero yksinkertaisen varianssin ja EWMA: n välillä. Huomaa Kun summaamme koko sarjan sarakkeessa Q, meillä on varianssi, joka on keskihajonnan neliö Jos haluamme haihtuvuuden, meidän on muistettava ottaa varianssin neliöjuuri. Mitä S ero päivittäin volati EWMA: n varianssin ja EWMA: n välillä, jos se on merkittävää Yksinkertainen varianssi antoi meille päivittäisen volatiliteetin 2 4, mutta EWMA antoi päivittäisen volatiliteetin vain 1 4 nähdä laskentataulukon yksityiskohdista Ilmeisesti Googlen volatiliteetti laski hiljattain , Yksinkertainen varianssit saattavat olla keinotekoisesti korkeat. Nykyään s Varianssi on Pior-päivän poikkeaman funktio. Huomaat, että tarvitsemme laskemalla pitkän sarjan eksponentiaalisesti laskevia painoja. Voimme tehdä matematiikan tässä, mutta yksi parhaista ominaisuuksista EWMA on se, että koko sarja pienentää kätevästi rekursiiviseen kaavaan. Korvaus tarkoittaa sitä, että nykyiset s variansseja koskevat referenssit ovat siis funktio aikaisemman päivän s variansseista. Tämä kaava löytyy myös laskentataulukosta, ja se tuottaa täsmälleen saman tuloksen kuin pitkäaikainen Laskenta Sen mukaan EWMA: n nykyinen varianssi vastaa eilisen s variansi painotettuna lambdalla ja eilen s squared paluu, jonka painaa yksi miinus lambda Huomaa, miten lisäämme vain kahta termiä y Esterday s painotettu varianssi ja yesterdays painotettu, neliö paluu. Jopa niin, lambda on meidän tasoitusparametri Korkeampi lambda esimerkiksi kuten RiskMetric s 94 osoittaa hitaamman romahduksen sarjassa - suhteellisesti, aiomme olla enemmän datapisteitä sarjassa ja Ne vähenevät hitaammin Toisaalta, jos pienennämme lambda-arvoa, osoitamme suuremman hajoamisen, painot putoavat nopeammin ja nopean hajoamisen välittömänä seurauksena käytetään vähemmän datapisteitä. Laskentataulukossa lambda On tulo, joten voit kokeilla sen herkkyyttä. Summa Volatiliteetti on tilan hetkellinen keskihajonta ja yleisin riski-metriikka. Se on myös varianssi neliöjuuri. Voimme mitata varianssin historiallisesti tai implisiittisesti implisiittisen volatiliteetin. Helpoin tapa on yksinkertainen varianssi Mutta heikkous yksinkertaisella varianssilla on kaikki palauttaa saman painon. Joten kohtaamme klassisen kompromissin, haluamme aina enemmän tietoja, mutta enemmän tietoa meillä on Enemmän laskelmamme laimennetaan kauemmas vähemmän merkityksellisillä tiedoilla Eksponentiaalisesti painotettu liukuva keskiarvo EWMA parantaa yksinkertaista varianssia määrittämällä painot jaksollisiin tuottoihin Näin tekemällä voimme molemmat käyttää suurta otoskokoa mutta myös antaa enemmän painoarvoa tuoreemmille tuottoille. Voit tarkastella elokuvan opetusohjelmaa aiheesta aiheesta Bionic Turtle.
No comments:
Post a Comment