Eksponentiaalinen liukuva keskiarvo - EMA. BREAKING DOWN Exponential Moving Average - EMA. 12- ja 26-päiväiset EMAs ovat suosituimpia lyhytaikaisia keskiarvoja, ja niitä käytetään luomaan indikaattoreita, kuten liukuva keskimääräinen lähentymisprosentti MACD ja prosentuaalinen hinta-oskillaattori PPO Yleensä 50- ja 200-päiväiset EMA: t käytetään pitkän aikavälin trendien signaaleina. Teknisiä analyysejä käyttävät työntekijät pitävät liikkuvia keskiarvoja erittäin hyödyllisenä ja oivaltavana, kun niitä käytetään oikein, mutta aiheuttavat haittaa, kun niitä käytetään väärin tai tulkitaan väärin. Kaikki liikkuvat keskiarvot yleisesti käytettyjä teknisiä analyysejä ovat luonteensa vuoksi jäljessä olevat indikaattorit. Näin ollen päätelmissä, jotka johtuvat liikkuvan keskiarvon soveltamisesta tiettyyn markkinakarttaan, tulisi olla markkinoiden liikkumisen tai sen vahvuuden osoittaminen. Hyvin usein, kun liikkumaton keskiarvo indikaattoriviiva on muuttanut markkinoiden merkittävän muutoksen heijastamiseksi, optimaalinen markkinoille tulo on jo läpäissyt. EMA pyrkii lievittämään tätä huijausta MMA jossain määrin Koska EMA-laskenta asettaa enemmän painoa viimeisimpiin tietoihin, se houkuttaa hinta-aktiota hieman tiukemmin ja reagoi näin nopeammin Tämä on toivottavaa, kun EMA: ta käytetään johdon kaupankäyntisignaaliin. EMA: n ymmärtäminen. keskimäärin indikaattoreita, ne soveltuvat paljon trendimarkkinoille. Kun markkinat ovat vahva ja jatkuva nousu, EMA-indikaattoriviiva näyttää myös nousevan ja päinvastoin alaspäin suuntautuvalle trendille. Valppaat kauppiaat kiinnittävät paitsi huomiota EMA-linja, mutta myös muutosnopeuden suhde suhteessa palkkiin Seuraavaksi esimerkiksi voimakkaan nousutrendin hintavaikutus alkaa laskeutua ja päinvastoin, EMA: n muutosnopeus yhdestä palkista toiseen aloittaa vähenevät niin kauan, että indikaattoriviakka tasoittuu ja muutosnopeus on nolla. Tällöin tai edes muutamien palkkien vuoksi viivästyneen vaikutuksen vuoksi hintavaikutus olisi pitänyt peruuttaa. EMA: n muutosvauhdin tasaista vähenemistä voitaisiin käyttää indikaattorina, joka voisi edelleen torjua EMA: n keskimääräisten liikkuvien liikkeiden liikkuvuuden jäljellä olevan vaikutuksen aiheuttamaa dilemaa. EMA: ita käytetään yleisesti yhdessä muiden indikaattoreiden kanssa merkittävien markkinoiden liikkeitä ja niiden pätevyyden arvioimista EAN-palveluntarjoajille, jotka liikkuvat päivänsisäisten ja nopeasti liikkuvien markkinoiden parissa, ovat useammin käytännöllisiä. Usein kauppiaat käyttävät EMA: iden kaupankäynnin vääristymiä. Esimerkiksi jos EMA päivittäisessä kaaviossa osoittaa voimakkaasti nousevaa suuntausta, päivänsisäinen elinkeinonharjoittajan strategia voi olla kaupankäynti vain pitkän päivän puolella päivänsisäisellä kaaviolla. Laske historiallinen volatiliteetti käyttäen EWMA: ta. Vastuu on yleisimmin käytetty riskin mittaus. Volatiliteetti tässä mielessä voi olla joko aikaisempien tietojen aikaisempaa historiallista volatiliteettia voi olla epäsuora volatiliteetti, joka havaitaan rahoitusinstrumenttien markkinahinnoista. Historiallinen volatiliteetti voidaan laskea kolmella eri tavalla: yksinkertainen volatiliteetti. kahdeksannut liikkuva keskiarvo EWMA. Yksi suurimmista eduista EWMA on se, että se antaa enemmän painoa tuoreiden tuottojen laskemalla tuotto Tässä artikkelissa, me tarkastelemme miten volatiliteetti lasketaan käyttäen EWMA Joten, päästä alkuun. Step 1 Laske hintasarjojen log-tuotot. Jos tarkastelemme osakekursseja, voimme laskea päivittäiset normaalit tuotot käyttäen kaavaa ln P i P i -1, jossa P edustaa jokaisen päivän osakekurssin päättymistä. log, koska haluamme, että tuotot jatkuvasti yhdistetään. Meillä on nyt päivittäiset tuotot koko hintasarjasta. Vaihe 2 Neliö palauttaa. Seuraava askel on ottaa pitkä palaa neliö Tämä on itse asiassa yksinkertaisen varianssin tai volatiliteetin laskeminen seuraavalla kaavalla. Joten, u edustaa tuottoa, ja m edustaa päivien määrää. Vaihe 3 Määritä painot. Antaa painoja niin, että viimeisimmillä tuottoilla on suurempi paino ja vanhemmilla tuottoilla on pienempi paino Tätä varten tarvitaan tekijä nimeltään Lambda, joka on tasoitusvakio tai pysyvä parametri Painot määritellään 1- 0 Lambdan on oltava pienempi kuin 1 Riski-metriikka käyttää lambda 94 Ensimmäinen paino on 1-0 94 6, toinen paino on 6 0 94 5 64 ja niin edelleen EWMA: ssa kaikki painot summaavat 1: een, mutta ne vähenevät vakion suhdeluvun ollessa. Piste 4 Kertoo Palaa-neliöidut painot. Vaihe 5 Ota summaus R 2 w: iin. Tämä on lopullinen EWMA-varianssi Volatiliteetti on varianssin neliöjuuri. Seuraavassa kuvassa esitetään laskelmat. Yllä oleva esimerkki, jota näimme, on RiskMetricsin kuvaama lähestymistapa. EWMA: n yleistetty muoto voidaan esittää seuraavan rekursiivisen kaavan mukaan. Määritellään markkinoiden volatiilisuuden muuttuja päivänä n arvioitua päivän lopussa n-1. Varianssiaste on Vahvistetun neliön päivä n: ssä. Säädä markkinamuuttujan arvo päivän lopussa i. Jatkuvasti yhdistetty tuottoaste päivän aikana i aikaisemman päivän loppuun mennessä, ts i-1 ja päivän loppua i ilmaistaan seuraavasti. Seuraavaksi käyttäen viimeisimpien m-havaintojen avulla voidaan käyttää viimeisimpiä m-havaintoja laskemalla varianssin puolueeton estimaattori. anna olettaa ja käyttää varianssin suurimman todennäköisyysarviota. Tähän mennessä olemme soveltaneet yhtä suuria painoja kaikkiin, joten edellä määriteltyä määritelmää kutsutaan usein yhtäpainotuksi volatiliteettivaiheeksi. Edellämainittuimme, että tavoitteemme oli arvioida nykyinen volatiliteettitaso, joten on järkevää antaa suurempia painoja viimeaikaisiin tietoihin kuin vanhemmille. Jotta voisimme tehdä niin, annamme painotetun varianssiarvion seuraavasti: on painotettu painoarvo havainnointiin i-päivää sitten. anna enemmän painoa viimeaikaisiin havaintoihin. Pitkäaikainen keskimääräinen varianssi. Ajattavan ajatuksen mahdollinen laajentaminen on olettaa, että on olemassa pitkän aikavälin keskimääräinen varianssi ja että sille pitäisi antaa paino. Edellä oleva malli tunnetaan ARCH m - mallina , jonka Engle ehdotti vuonna 1994. EPÄMA on spe Yllä olevan yhtälön tapauksessa tässä tapauksessa teemme sen siten, että muuttujan painot vähenevät eksponentiaalisesti, kun siirrymme takaisin ajassa. EWMA: n mukaan aikaisempi esitystapa sisältää kaikki aiemmat havainnot, mutta eksponentiaalisesti laskevat painot koko ajan. käytämme summien painoja siten, että ne ovat yhtä suuret kuin yksikkörajoitus. Nykyisen arvon arvoon. Liitämme nämä termit takaisin yhtälöön. Arvioinnille. Suuremman datasarjan osalta on riittävän pieni, jotta sitä ei voitu jättää yhtälöstä. EWMA-lähestymistavalla on yksi houkutteleva piirre, joka vaatii suhteellisen vähän tallennettuja tietoja Päivittää arvioimme milloin tahansa, tarvitsemme vain ennakkoarvion varianssiarvosta ja viimeisimmästä havainnointiarvosta. EWMA: n toissijainen tavoite on seurata volatiliteetin muutoksia. pienet arvot, viimeaikaiset havainnot vaikuttavat arvioon viivytyksettä Kun arvot ovat lähemmäksi yhtä, arvio muuttuu hitaasti perustuvien muuttujien viimeaikaisten muutosten perusteella. RiskMetrics-tietue JP Morganin tuottama ja julkistettu saatavuus käyttää EWMA: ta päivittäisen volatiliteetin päivittämiseen. TÄRKEÄÄ EWMA-kaava ei ole pitkällä aikavälillä keskimääräinen varianssitaso EWMA ei siis kerrota volatiliteetin käsitteen paluuta ARCH GARCH - mallit ovat sopii paremmin tähän tarkoitukseen. EWMA: n toissijainen tavoite on seurata volatiliteetin muutoksia, joten pienten arvojen, viimeaikaisten havaintojen vaikutusta arvioon välittömästi ja arvojen lähemmäs arvoa arvio estää hitaasti viimeaikaisten muutosten Taustatut muuttujat. JP Morganin tuottamassa ja vuoden 1994 julkistetussa RiskMetrics-tietokannassa käytetään EWMA-mallia päivittäisen volatiliteetin arvioinnin päivittämiseen. Yhtiö havaitsi, että useiden markkinoiden muuttujien kautta tämä arvo antaa ennustuksen varianssista, joka on lähimpänä realisoitu varianssiaste Toteutuneita varianssiarvoja tietylle päivälle laskettiin yhtäpainotettuna keskiarvona seuraavina 25 päivinä. Samalla tavoin lue lisää optimaalinen lambda-arvo datasarjallemme, meidän on laskettava realisoitu volatiliteetti jokaisella pisteellä. On olemassa useita menetelmiä, joten valitse yksi Seuraava, laske neliövirheiden summa SSE EWMA-estimaatin ja toteutuneen volatiliteetin välillä. Lopuksi minimoidaan SSE: n vaihtelee lambda-arvoa. Sound yksinkertainen Se on Suurin haaste on sopia algoritmista laskea toteutunut volatiliteetti Esimerkiksi ihmiset RiskMetrics valitsi seuraavan 25 päivän laskea toteutettu varianssi nopeus Sinun tapauksessa voit valita algoritmi, joka käyttää päivittäistä volyymia, HI LO ja tai OPEN-CLOSE hintoja. Q 1 Voimmeko käyttää EWMAa arvioimaan tai ennustamaan volatiliteettia useampaan askel eteenpäin. EWMA-volatiliteetin edustus ei ole pitkäaikainen keskimääräinen volatiliteetti, horisontti yhden askeleen yli, EWMA palauttaa vakioarvon. Suurelle datajoukolle arvo vaikuttaa hyvin vähän laskennalliseen arvoon. Edellytämme eteenpäin, aiomme käyttää argumenttia hyväksymään käyttäjän määrittelemät alkuperäisen volatiliteetin arvo. Q 3 Mikä on EWMA: n suhde ARCH GARCH Model. EWMA: han on periaatteessa ARCH-mallin erityinen muoto, jolla on seuraavat ominaisuudet. ARCH-järjestys on yhtä kuin näytetietojen koko. Painot eksponentiaalisesti laskevat nopeudella koko ajan. Q 4 EWMA palaa keskiarvoon. NO EWMA: lla ei ole termiä pitkäaikaiseen varianssiarvoon, joten se ei palaudu mihinkään arvoon. Q 5 Mikä on horisontaalisen varianssin estimaatti päivän tai vaiheen jälkeen eteenpäin. Koska Q1: ssä EWMA-funktio palauttaa vakioarvon, joka on yhtä kuin yhden askeleen arvion arvo. Q 6 Minulla on viikoittaiset kuukausittaiset vuosittaiset tiedot. Mikä arvo minun pitäisi käyttää. Voit silti käyttää oletuksena 0 94, mutta jos haluat löytää optimaalisen arvon, sinun on perustettava optimointiongelma SSE: n tai MSE: n minimoimiseksi EWMA: n ja realisoituneiden volatiliteettien välillä. Katso volatiliteetti 101 - ohjelmaa Vinkkejä ja vinkkejä sivuillamme lisätietoja ja esimerkkejä. tiedoillani ei ole nolla keskiarvoa, miten voin käyttää functi: tä Käytä DETREND-funktiota poistaaksesi keskiarvon tiedoista ennen kuin siirrät sen EWMA-toimintoihin. Tulevaisuudessa NumXL-julkaisuista EWMA poistaa automaattisesti keskenään puolestasi. Hull, John C Options, futuurit ja muut Johdannaiset Financial Times Prentice Hall 2003, s. 372-374, ISBN 1-405-886145.Hamilton, JD Time Series Analyysi Princeton University Press 1994, ISBN 0-691-04289-6.Tsay, Ruey S Analyysi Financial Time Series John Wiley SONS 2005, ISBN 0-471-690740.Related Links.
Comments
Post a Comment