Eksponensial Moving Average Standard Deviation

Rata-rata Moving Exponential Average moving average direkomendasikan sebagai jenis rata-rata bergerak yang paling andal. Mereka memberi unsur pembobotan, dengan setiap hari sebelumnya yang diberi bobot kurang progresif Smoothing eksponensial menghindari masalah yang dihadapi dengan rata-rata bergerak sederhana dimana rata-rata memiliki kecenderungan. Untuk menggonggong dua kali sekali pada awal periode rata-rata bergerak dan lagi ke arah yang berlawanan, pada akhir periode kemiringan rata-rata bergerak eksponensial juga lebih mudah menentukan kemiringan selalu turun saat harga tutup di bawah rata-rata bergerak dan selalu naik saat Harga di atas. Colin Twiggs review mingguan pasar global akan membantu Anda mengidentifikasi risiko pasar memperbaiki waktu Anda. Menjelajahi Nilai Pindah Eksponensial Tertimbang. Volatilitas adalah ukuran risiko yang paling umum, namun ada beberapa rasa. Dalam artikel sebelumnya, kami menunjukkan Bagaimana cara menghitung volatilitas historis sederhana Untuk membaca artikel ini, lihat Menggunakan Volatilitas Untuk Mengukur Risiko Masa Depan Kami Menggunakan data harga aktual Google untuk menghitung volatilitas harian berdasarkan data saham 30 hari. Pada artikel ini, kami akan memperbaiki volatilitas sederhana dan mendiskusikan rata-rata pergerakan tertimbang eksponensial EWMA Historical Vs Implied Volatility Pertama, mari menempatkan metrik ini ke Sedikit perspektif Ada dua pendekatan yang luas mengenai volatilitas historis dan tersirat atau implisit Pendekatan historis mengasumsikan bahwa masa lalu adalah prolog kita mengukur sejarah dengan harapan bahwa Konstanta tersirat secara implisit, di sisi lain, mengabaikan sejarah yang dipecahkan untuk ketidakstabilan yang diimplikasikan oleh Harga pasar Ia berharap bahwa pasar tahu yang terbaik dan bahwa harga pasar mengandung, bahkan secara implisit, perkiraan konsensus mengenai volatilitas. Untuk bacaan terkait, lihat Kegunaan dan Batas Volatilitas. Jika kita berfokus hanya pada tiga pendekatan historis di sebelah kiri di atas , Mereka memiliki dua langkah yang sama. Hitunglah serangkaian pengembalian periodik. Terapkan skema pembobotan. Pertama, kita hitung pengembalian periodik Itu s Biasanya serangkaian pengembalian harian dimana masing-masing imbal hasil dinyatakan secara terus-menerus. Untuk setiap hari, kita mengambil log alami dari rasio harga saham yaitu harga hari ini dibagi dengan harga kemarin, dan seterusnya. Ini menghasilkan serangkaian pengembalian harian, Dari ui ke u im tergantung pada berapa hari m hari kita mengukur. Itu membawa kita ke langkah kedua Di sinilah ketiga pendekatan berbeda Dalam artikel sebelumnya Menggunakan Volatility To Gauge Future Risk, kami menunjukkan bahwa di bawah beberapa penyederhanaan yang dapat diterima , Varians sederhana adalah rata-rata kuadrat return. Notice bahwa ini jumlah masing-masing kembali periodik, kemudian membagi jumlah itu dengan jumlah hari atau pengamatan m Jadi, itu benar-benar hanya rata-rata kuantum periodik kembali Letakkan cara lain , Masing-masing kuadrat kembali diberi bobot yang sama Jadi jika alpha a adalah faktor pembobotan secara spesifik, 1 m, maka varians sederhana terlihat seperti ini. EWMA Meningkatkan Varians Sederhana Kelemahan pendekatan ini. Ach adalah bahwa semua pengembalian mendapatkan bobot yang sama Kemarin kembali sangat baru tidak berpengaruh lagi terhadap varians daripada pengembalian bulan lalu Masalah ini diperbaiki dengan menggunakan rata-rata pergerakan rata-rata tertimbang EWMA, di mana pengembalian yang lebih baru memiliki bobot yang lebih besar pada varians . Rata-rata bergerak tertimbang eksponensial EWMA memperkenalkan lambda yang disebut parameter pemulusan Lambda harus kurang dari satu. Dengan kondisi seperti itu, bukan bobot yang sama, setiap kuadrat kembali dibobot oleh pengganda sebagai berikut. Misalnya, RiskMetrics TM, risiko finansial Perusahaan manajemen, cenderung menggunakan lambda 0 94, atau 94 Dalam kasus ini, pengembalian periodik kuadrat terakhir yang paling baru ditimbang 1-0 94 94 0 6 Kembalinya kuadrat berikutnya hanyalah lambda-kelipatan dari berat sebelumnya dalam Kasus ini 6 dikalikan 94 5 64 Dan bobot hari ketiga sebelumnya sama dengan 1-0 94 0 94 2 5 30.That artinya eksponensial dalam EWMA setiap bobot adalah pengganda konstan yaitu lambda, yang harus kurang dari Salah satu dari berat hari sebelumnya Ini memastikan varians yang berbobot atau bias terhadap data yang lebih baru Untuk mempelajari lebih lanjut, lihat Lembar Kerja Excel untuk Google Volatilitas Perbedaan antara volatilitas dan EWMA untuk Google ditunjukkan di bawah ini. Volatilitas sederhana yang efektif berbobot. Masing-masing dan setiap pengembalian periodik sebesar 0 196 seperti yang ditunjukkan pada Kolom O kami memiliki data harga saham dua tahun yaitu 509 pengembalian harian dan 1 509 0 196 Tetapi perhatikan bahwa Kolom P memberikan bobot 6, maka 5 64, maka 5 3 Dan seterusnya Itulah satu-satunya perbedaan antara varians sederhana dan EWMA. Remember Setelah kita menjumlahkan keseluruhan seri di Kolom Q kita memiliki variannya, yaitu kuadrat dari standar deviasi Jika kita menginginkan volatilitas, kita perlu ingat untuk mengambil alun-alun Akar varian itu. Apa perbedaan volatilitas harian antara varians dan EWMA dalam kasus Google? S s signifikan Variance sederhana memberi kita volatilitas harian 2 4 namun EWMA memberikan volatilitas harian hanya 1 4 melihat sprea Dsheet untuk rincian Rupanya, ketidakstabilan Google semakin turun akhir-akhir ini, varians sederhana mungkin sangat tinggi secara artifisial. Varietas sederhana adalah Fungsi Ragam Hari Pior Anda akan menyadari bahwa kita perlu menghitung rangkaian panjang berat yang menurun secara eksponensial. Kami memenangkan t Lakukan matematika di sini, tapi salah satu fitur terbaik dari EWMA adalah bahwa keseluruhan rangkaian mudah direduksi menjadi formula rekursif. Peraga berarti bahwa referensi varians hari ini adalah fungsi varians hari sebelumnya Anda dapat menemukan rumus ini di Spreadsheet juga, dan menghasilkan hasil yang sama persis dengan perhitungan longhand yang dikatakan Varietas saat ini di bawah EWMA sama dengan varians kemarin yang dibobot oleh lambda ditambah kuadrat kuadrat kemarin yang ditimbang oleh satu minus lambda Perhatikan bagaimana kita menambahkan dua syarat bersama-sama kemarin tertimbang Varians dan bobot tahunan, kuadrat kembali. Meski begitu, lambda adalah parameter pemulusan kami. Lambda yang lebih tinggi seperti RiskMetric s 94 mengindikasikan peluruhan yang lebih lambat di se Ries - secara relatif, kita akan memiliki lebih banyak titik data dalam rangkaian dan mereka akan jatuh lebih lambat Di sisi lain, jika kita mengurangi lambda, kita mengindikasikan pembusukan yang lebih tinggi, bobotnya akan jatuh lebih cepat dan, seperti Akibat langsung dari pembusukan yang cepat, lebih sedikit titik data yang digunakan. Dalam spreadsheet, lambda adalah masukan, sehingga Anda dapat bereksperimen dengan sensitivitasnya. Volatilitas Umum adalah deviasi standar seketika saham dan metrik risiko yang paling umum. Akar kuadrat varians Kita bisa mengukur varians secara historis atau implisit tersirat volatilitas Bila mengukur secara historis, metode termudah adalah varians sederhana Tapi kelemahan dengan varians sederhana adalah semua kembali mendapatkan bobot yang sama Jadi kita menghadapi trade-off klasik kita selalu menginginkan lebih banyak data tapi Semakin banyak data yang kita miliki, semakin banyak perhitungan kita yang terdilusi oleh data yang jauh lebih tidak relevan. Rata-rata pergerakan tertimbang eksponensial EWMA meningkat pada varians sederhana dengan menetapkan bobot pada return periodik. Dengan melakukan ini, kita berdua bisa menggunakan ukuran sampel yang besar namun juga memberi bobot lebih besar pada hasil yang lebih baru. Untuk melihat tutorial tentang topik ini, kunjungi survei Bionic Turtle. A yang dilakukan oleh Biro Statistik Perburuhan Amerika Serikat untuk membantu mengukur lowongan pekerjaan Ini mengumpulkan data dari pengusaha. Jumlah maksimum uang yang dapat dipinjam oleh Amerika Serikat Langit-langit utang adalah Yang dibuat berdasarkan Undang-Undang Liberty Reserve Kedua. Tingkat bunga di mana lembaga penyimpanan meminjamkan dana yang dipelihara di Federal Reserve ke lembaga penyimpanan lainnya.1 Ukuran statistik dari penyebaran pengembalian untuk keamanan atau indeks pasar tertentu Volatilitas dapat diukur. Tindakan Kongres AS diloloskan pada tahun 1933 sebagai Undang-Undang Perbankan, yang melarang bank komersial untuk berpartisipasi dalam investasi tersebut. Narmarm payroll mengacu pada pekerjaan di luar peternakan, rumah tangga pribadi dan sektor nirlaba Biro Perburuhan AS. Standard Deviation. Standard Deviation Nilai pengukuran volatilitas pasar Indikator ini menggambarkan kisaran fluktuasi harga relatif terhadap Moving Average Jadi, jika nilainya Indikator ini tinggi, pasarnya mudah berubah, dan harga bar agak menyebar relatif terhadap moving average. Jika nilai indikatornya rendah, pasar dapat digambarkan memiliki volatilitas rendah, dan harga bar agak mendekati rata-rata pergerakan..Normally, indikator ini digunakan sebagai penyusun indikator lain. Jadi, saat menghitung Bollinger Bands seseorang harus menambahkan nilai deviasi standar simbol ke rata-rata pergerakannya. Perilaku pasar merupakan pertukaran aktivitas perdagangan tinggi dan pasar lesu. Jadi, indikatornya Dapat diinterpretasikan dengan mudah. ​​Jika nilainya terlalu rendah, yaitu pasar benar-benar tidak aktif, masuk akal untuk mengharapkan lonjakan segera. Jika demikian, jika sangat tinggi, kemungkinan besar aktivitas tersebut akan segera berubah. tdDev i SQRT AMOUNT Ji - N, i N. AMOUNT ji - N, i SUM ApPRICE j - MA ApPRICE N, i 2.StdDev I Deviasi Standar dari batang saat ini SQRT akar kuadrat AMOUNT ji - N, saya jumlah kuadrat dari ji - N sampai i Periode perataan N ApPRICE j ap Harga tersaji dari j bar MA ApPRICE N, saya nilai rata-rata bergerak dengan periode N pada bar saat ini ApPRICE saya menerapkan harga bar saat ini.