Moving Average Indicator. Shorter comprimento médias móveis são mais sensíveis e identificar novas tendências anteriores, mas também dar mais falsos alarmes Longas médias móveis são mais confiáveis, mas menos responsivo, apenas pegar as grandes tendências. Use uma média móvel que é metade do comprimento de O ciclo que você está rastreando Se o pico a pico ciclo comprimento é de aproximadamente 30 dias, então uma média móvel de 15 dias é adequado Se 20 dias, então uma média móvel de 10 dias é adequado Alguns comerciantes, no entanto, vai usar 14 e 9 Dia média móvel para os ciclos acima, na esperança de gerar sinais ligeiramente à frente do mercado Outros favorecem os números Fibonacci de 5, 8, 13 e 21.100 a 200 Dia 20 a 40 Semana média móvel são populares para ciclos mais longos.20 a 65 Dia 4 a 13 semanas média móvel são úteis para ciclos intermédios e.5 a 20 dias para ciclos curtos. O sistema de média móvel mais simples gera sinais quando o preço cruza a média móvel. Go longo quando o preço cruza acima da média móvel fro M abaixo. Go curto quando o preço cruza abaixo da média móvel de cima. O sistema é propenso a whipsaws em mercados de gama, com o cruzamento de preços para a frente e para trás através da média móvel, gerando um grande número de falsos sinais Por essa razão, a média móvel Sistemas normalmente empregam filtros para reduzir whipsaws. More sistemas sofisticados usam mais de uma média móvel. Duas Médias Móveis usa uma média móvel mais rápida como um substituto para preço de fechamento. Três médias móveis emprega uma terceira média móvel para identificar quando o preço está variando. Múltiplo As médias móveis usam uma série de seis médias moventes rápidas e de seis médias moventes lentas para confirmar-se. As médias moventes deslocadas são úteis para finalidades de seguimento da tendência, reduzindo o número de whipsaws. Keltner Canais usam as faixas traçadas em um múltiplo da escala verdadeira média a Filtro de média móvel crossovers. The popular MACD Moving Average Convergence Divergence indicador é uma variação do sistema de média móvel dois, traçado como um Oscilador que subtrai a média lenta de movimento da média móvel rápido. Colin Twiggs revisão semanal de indicadores macroeconômicos e técnicos irão ajudá-lo a identificar o risco de mercado melhorar o seu timing. Moving Médias O que são They. Among os mais populares indicadores técnicos, médias móveis são Usado para medir a direção da tendência atual Cada tipo de média móvel comumente escrito neste tutorial como MA é um resultado matemático que é calculado pela média de um número de pontos de dados passados. Uma vez determinada, a média resultante é então plotada em um gráfico em ordem Para permitir que os comerciantes olhem para os dados suavizados ao invés de se concentrar nas flutuações de preços do dia-a-dia que são inerentes a todos os mercados financeiros. A forma mais simples de uma média móvel, apropriadamente conhecida como uma média móvel simples SMA, é calculada tomando a Média aritmética de um dado conjunto de valores Por exemplo, para calcular uma média móvel básica de 10 dias, você adicionaria os preços de fechamento dos últimos 10 dias a Em seguida, dividir o resultado por 10 Na Figura 1, a soma dos preços para os últimos 10 dias 110 é dividido pelo número de dias 10 para chegar à média de 10 dias Se um comerciante deseja ver uma média de 50 dias em vez , O mesmo tipo de cálculo seria feito, mas incluiria os preços nos últimos 50 dias. A média resultante abaixo de 11 leva em consideração os últimos 10 pontos de dados para dar aos comerciantes uma idéia de como o preço de um ativo é Passados 10 dias. Talvez você esteja se perguntando por que os traders técnicos chamam essa ferramenta de uma média móvel e não apenas de uma média regular. A resposta é que, à medida que novos valores se tornam disponíveis, os pontos de dados mais antigos devem ser retirados do conjunto e novos pontos de dados devem entrar Para substituí-los Assim, o conjunto de dados está constantemente em movimento para conta para novos dados como se torna disponível Este método de cálculo garante que apenas a informação atual está sendo contabilizado Na Figura 2, uma vez que o novo valor de 5 é adicionado ao conjunto, A caixa vermelha que representa o pa St 10 pontos de dados se move para a direita eo último valor de 15 é descartado do cálculo Como o valor relativamente pequeno de 5 substitui o valor alto de 15, você esperaria ver a média da diminuição do conjunto de dados, o que faz, Neste caso de 11 a 10. O que as médias móveis parecem uma vez que os valores do MA foram calculados, eles são plotados em um gráfico e, em seguida, conectado para criar uma linha de média móvel Estas linhas de curvas são comuns nos gráficos de comerciantes técnicos Como você pode ver na Figura 3, é possível adicionar mais de uma média móvel a qualquer gráfico, ajustando o número de períodos de tempo utilizados no cálculo. Essas linhas de curvas podem parecer Distracção ou confusão no início, mas você vai se acostumar com eles como o tempo passa A linha vermelha é simplesmente o preço médio nos últimos 50 dias, enquanto a linha azul é o preço médio nos últimos 100 dias. Agora que você entende o que Uma av se movendo A média móvel simples é extremamente popular entre os comerciantes, mas como todos os indicadores técnicos, ele tem a sua média móvel. Críticos Muitos indivíduos argumentam que a utilidade do SMA é limitada porque cada ponto na série de dados é ponderado o mesmo, independentemente de onde ele ocorre na seqüência Críticos argumentam que os dados mais recentes são mais significativos do que os dados mais antigos e devem ter um Maior influência no resultado final Em resposta a essa crítica, os comerciantes começaram a dar mais peso aos dados recentes, o que desde então levou à invenção de vários tipos de novas médias, a mais popular das quais é a média móvel exponencial. , Veja Noções básicas de médias móveis ponderadas e Qual é a diferença entre um SMA e um EMA. Média móvel exponencial A média móvel exponencial é um tipo de movimento A média que dá mais peso aos preços recentes, em uma tentativa de torná-lo mais responsivo a novas informações Aprender a equação um pouco complicado para o cálculo de um EMA pode ser desnecessário para muitos comerciantes, uma vez que quase todos os pacotes gráficos fazer os cálculos para você No entanto, para você matemática Geeks lá fora, aqui é a equação EMA. Ao usar a fórmula para calcular o primeiro ponto da EMA, você pode perceber que não há valor disponível para usar como o EMA anterior Este pequeno problema pode ser resolvido iniciando o cálculo com um Média móvel simples e continuar com a fórmula acima a partir daí Nós fornecemos-lhe uma planilha de exemplo que inclui exemplos da vida real de como calcular tanto uma média móvel simples e uma média móvel exponencial. A diferença entre a EMA e SMA Agora que Você tem uma compreensão melhor de como o SMA eo EMA são calculados, deixa s olhar para como estas médias diferem Ao olhar para o cálculo do EMA, você wi Note-se que mais ênfase é colocada nos pontos de dados recentes, tornando-se um tipo de média ponderada. Na Figura 5, o número de períodos utilizados em cada média é idêntico 15, mas a EMA responde mais rapidamente aos preços em mudança. EMA tem um valor mais alto quando o preço está subindo e cai mais rápido do que o SMA quando o preço está diminuindo Esta responsividade é a principal razão pela qual muitos comerciantes preferem usar o EMA sobre o SMA. O período de tempo mais comum utilizado nas médias móveis é de 15, 20, 30, 50, 100 e 200 dias. Quanto mais curto o período de tempo usado para criar a média, Criar a média, mais sensível será para as mudanças de preço Quanto mais tempo o período, menos sensível ou mais suavizada, a média será Não há nenhum frame de tempo certo para usar ao configurar suas médias móveis O melhor Maneira de descobrir qual funciona melhor para você é experimentar com uma série de diferentes períodos de tempo até encontrar um que se enquadra a sua estratégia. Explorando a média móvel ponderada exponencial. Volatilidade é a medida mais comum de risco, mas vem em vários Sabores Em um artigo anterior, mostramos como calcular a volatilidade histórica simples Para ler este artigo, consulte Usando a volatilidade para medir o risco futuro Usamos dados reais do Google estoque de preços para calcular a volatilidade diária com base em 30 dias de dados de ações Neste artigo , Vamos melhorar a volatilidade simples e discutir a média móvel ponderada exponencialmente EWMA Histórico Vs Volatilidade Implícita Primeiro, vamos colocar esta métrica em um pouco de perspectiva Há duas abordagens amplas volatilidade histórica e implícita ou implícita A abordagem histórica pressupõe que o passado é prólogo Nós medimos a história na esperança de que é preditivo volatilidade implícita, por outro lado, ignora história que resolve para a volatilidade i Mplied pelos preços de mercado Espera que o mercado saiba melhor e que o preço de mercado contem, mesmo que implícito, uma estimativa do consenso da volatilidade. Se nós nos centramos sobre apenas as três aproximações históricas na Esquerda acima, eles têm dois passos em comum. Calcule a série de returns. Apply periódico um esquema de ponderação. Primeiro, calculamos o retorno periódico que s normalmente uma série de retornos diários onde cada retorno é expressa 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. Este produz uma série de retornos diários, de ui para u im dependendo de quantos dias m dias estamos medindo. Isso nos deixa Para o segundo passo Este é o lugar onde as três abordagens diferem No artigo anterior Usando a Volatilidade Para Avaliar o Risco Futuro, nós mostramos que sob um par de simplificações aceitáveis, a variância simples é a média do squa Vermelho. Notice que isso soma cada um dos retornos periódicos, em seguida, divide esse total pelo número de dias ou observações m Então, é realmente apenas uma média dos retornos periódicos quadrados Pôr de outra maneira, cada retorno ao quadrado é dado um peso igual Portanto, se alfa é um fator de ponderação especificamente, um 1 m, então uma variância simples parece algo assim. O EWMA Melhora na Variância Simples A fraqueza desta abordagem é que todos os retornos ganham o mesmo peso O retorno muito recente de ontem não tem mais Influência sobre a variância do retorno do mês passado Este problema é corrigido usando a média móvel exponencialmente ponderada EWMA, em que os retornos mais recentes têm maior peso sobre a variância. A média móvel exponencialmente ponderada EWMA introduz lambda que é chamado o parâmetro de alisamento 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, um risco financeiro mana A tendência para o uso de um lambda de 0 94 ou 94 Neste caso, o primeiro retorno periódico quadrático mais recente é ponderado por 1-0 94 94 0 6 O próximo retorno ao quadrado é simplesmente um lambda-múltiplo do peso anterior em Este caso 6 multiplicado por 94 5 64 E o terceiro dia anterior s 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 ou seja lambda, que deve ser menor que um de O peso do dia anterior Isso garante uma variação que é ponderada ou tendenciosa em direção a dados mais recentes Para saber mais, confira a planilha do Excel para a volatilidade do Google A diferença entre simplesmente volatilidade e EWMA para o Google é mostrada abaixo. Simples volatilidade pesa cada e Todos os retornos periódicos por 0 196 como mostrado na coluna O tivemos dois anos de dados diários de preços de ações Isso é 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 Essa é a única diferença entre variância simples e EWMA. Re Depois de termos somado toda a série na coluna Q temos a variância, que é o quadrado do desvio padrão Se queremos volatilidade, precisamos lembrar-nos de tomar a raiz quadrada dessa variância. Qual é a diferença na volatilidade diária entre a Variância e EWMA no caso do Google É importante A variância simples deu-nos uma volatilidade diária de 2 4, mas a EWMA deu uma volatilidade diária de apenas 1 4 ver a planilha para obter detalhes Aparentemente, a volatilidade do Google estabeleceu-se mais recentemente, A variação pode ser artificialmente alta. A variação de hoje é uma função da variação do dia de Pior Você notará que precisamos calcular uma longa série de pesos exponencialmente em declínio Nós não faremos a matemática aqui, mas uma das melhores características da EWMA é que A série inteira reduz-se convenientemente a uma fórmula recursive. Recursive significa que as referências de variância de hoje ou seja, é uma função da variância do dia anterior s Você pode encontrar esta fórmula na planilha também, e ele produz o Exato o mesmo resultado que o cálculo de longhand Diz que a variância de hoje sob EWMA iguala a variância de ontem ponderada por lambda mais ontem o retorno quadrado de s pesou por um menos lambda Observe como nós estamos apenas adicionando dois termos junto ontem variável ponderada e ontem ponderado,.Mesmo assim, lambda é o nosso parâmetro de suavização Um lambda mais alto, como o RiskMetric s 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 do rápido decaimento, menos pontos de dados são usados Na planilha, lambda é uma entrada, então você pode experimentar com a sua Sensibilidade. Sumário 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 implie D volatilidade Ao medir historicamente, o método mais fácil é variância simples Mas a fraqueza com variância simples é todos os retornos obtêm o mesmo peso Então enfrentamos um trade-off clássico sempre queremos mais dados, mas quanto mais dados temos mais o nosso cálculo é diluído Por dados menos relevantes relevantes A média móvel ponderada exponencial EWMA melhora a variância simples atribuindo pesos aos retornos periódicos Ao fazer 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 Turtle Bionic. A taxa de juros em que uma instituição depositária empresta fundos mantidos no Federal Reserve para outra instituição depositária.1 Uma medida estatística da dispersão de retornos para um dado índice de segurança ou mercado A volatilidade pode ser medido. Um ato que o Congresso dos EUA aprovou em 1933 como a Lei Bancária, que proibia os bancos comerciais de participar do investimento. Nonfarm folha de pagamento refere-se a qualquer trabalho fora das fazendas, as famílias eo setor sem fins lucrativos The US Bureau of Labor . A sigla em moeda corrente ou símbolo de moeda para a rupia indiana INR, a moeda corrente de India A rupia é compo de 1. Uma oferta inicial em ativos de uma companhia falida de um comprador interessado escolhido pela companhia falida De um pool dos licitantes.
Comments
Post a Comment