Exponentiell Gewichtete Gleitende Durchschnitt Finanzen

Gleitender Durchschnitt. Moving average. Used in Charts und technische Analyse der Durchschnitt der Sicherheit oder Rohstoffpreise in einem Zeitraum so kurz wie ein paar Tage oder so lange wie mehrere Jahre konstruiert und zeigt Trends für das letzte Intervall Da jede neue Variable in die Berechnung enthalten ist Der Durchschnitt, die letzte Variable der Serie wird gelöscht. Moving Average. The durchschnittlichen Preis einer Sicherheit über einen bestimmten Zeitraum, die kontinuierlich berechnet wird Zum Beispiel kann man einen gleitenden Durchschnitt berechnen, indem man die Preise von den letzten Handelstagen zum Beispiel, Die letzten 10 Tage und die Teilung durch die Anzahl der Handelstage, die in diesem Fall berücksichtigt werden, 10 Ein gleitender Durchschnitt kann oder darf nicht gewichtet werden. Durchgehende Durchschnittswerte helfen, Geräusche zu glätten, die in einem Wertpapierpreis an einem bestimmten Handelstag vorhanden sein können Siehe auch einfach Moving Average Exponential Moving Average. Moving Durchschnitt. Eine Reihe von sukzessiven Mittelwerten einer definierten Anzahl von Variablen Da jede neue Variable bei der Berechnung des Durchschnitts enthalten ist, ist die letzte Variable von Die Serie wird gelöscht Angenommen, ein Aktienkurs am Ende eines jeden der letzten 6 Monate beträgt 40, 44, 50, 48, 50 und 52 Der 4-Monats-Gleitender Durchschnitt im fünften Monat beträgt 44 50 48 50 4 oder 48 Am Ende des sechsten Monats beträgt der 4-Monats-Gleitender Durchschnitt 50 48 50 52 4 oder 50 Technische Analysten verwenden häufig gleitende Durchschnitte, um Trends auf Aktienkurse zu entdecken. Siehe auch 200-Tage-Gleitende Durchschnitt Der Wertpapierpreise ist ein Durchschnitt, der regelmäßig neu berechnet wird, indem man den jüngsten Preis addiert und den ältesten fällt. Zum Beispiel, wenn man einen 365-Tage-Gleitender Durchschnitt am Morgen des 30. Juni ansah, wäre der letzte Preis für Juni 29, und die älteste wäre für den 30. Juni des Vorjahres. Am nächsten Tag wäre der jüngste Preis für den 30. Juni und der älteste für den vorherigen Juli 1.Investoren können den gleitenden Durchschnitt einer individuellen Sicherheit nutzen Über einen kürzeren Zeitraum, wie 5, 10 oder 30 Tage, um eine gute Zeit zu kaufen oder verkaufen diese Sicherheit zu bestimmen. Für Beispielsweise könnten Sie entscheiden, dass ein Bestand, der über seinem 10-Tage-Gleitender Durchschnitt handelt, ein guter Kauf ist oder dass es Zeit ist, zu verkaufen, wenn ein Bestand unter seinem 10-Tage-Gleitender Durchschnitt gehandelt wird. Je länger die Zeitspanne, desto weniger flüchtig Der Durchschnitt wird. moving average. moving average. Exponential Moving Average - EMA. BREAKING DOWN Exponential Moving Average - EMA. Die 12- und 26-Tage-EMAs sind die beliebtesten kurzfristigen Mittelwerte, und sie werden verwendet, um Indikatoren wie zu schaffen Die gleitende durchschnittliche Konvergenz-Divergenz MACD und der prozentuale Preis-Oszillator PPO Im Allgemeinen werden die 50- und 200-Tage-EMAs als Signale von langfristigen Trends verwendet. Trader, die technische Analyse verwenden, finden sich im Durchschnitt sehr nützlich und aufschlussreich, wenn sie richtig angewendet werden, aber schaffen Chaos bei unsachgemäßer Verwendung oder falsch interpretiert Alle gleitenden Durchschnitte, die in der technischen Analyse üblicherweise verwendet werden, sind ihrer Natur nach rückläufige Indikatoren. Folglich sind die Schlussfolgerungen aus der Anwendung eines gleitenden Durchschnitts auf einen bestimmten Markt cha Rt sollte sein, um eine Marktbewegung zu bestätigen oder seine Stärke anzugeben Sehr oft, bis zu einer Zeit, in der eine gleitende durchschnittliche Indikatorlinie eine Änderung vorgenommen hat, um einen bedeutenden Marktzugang zu reflektieren, ist der optimale Punkt des Markteintritts bereits vergangen Eine EMA dient Um dieses Dilemma zu einem gewissen Grad zu lindern Weil die EMA-Berechnung mehr Gewicht auf die neuesten Daten legt, umarmt sie die Preisaktion ein bisschen fester und reagiert daher schneller Dies ist wünschenswert, wenn eine EMA verwendet wird, um ein Handelseintragssignal abzuleiten. Interpretation der EMA. Wie alle gleitenden durchschnittlichen Indikatoren sind sie viel besser für Trends Märkte geeignet Wenn der Markt in einem starken und anhaltenden Aufwärtstrend ist, zeigt die EMA-Indikatorlinie auch einen Aufwärtstrend und umgekehrt für einen Down-Trend. Ein wachsamer Trader wird nicht nur darauf achten Die Richtung der EMA-Linie, aber auch die Beziehung der Änderungsrate von einer Bar zur nächsten Zum Beispiel, da die Preiswirkung eines starken Aufwärtstrends beginnt zu glätten und umgekehrt, die EMA s Rate der Veränderung Von einem bar zum nächsten wird beginnen, bis zu der Zeit zu verkleinern, dass die Indikatorlinie abflacht und die Änderungsrate null ist. Wegen der nacheilenden Wirkung, bis zu diesem Punkt oder sogar ein paar Takte vorher, sollte die Preisaktion bereits umgekehrt sein Daraus folgt, dass die Beobachtung einer konsequenten Abnahme der Änderungsrate der EMA selbst als Indikator verwendet werden könnte, der dem Dilemma entgegenwirken könnte, das durch die nacheilende Wirkung der sich bewegenden Mittelwerte verursacht wird. Verwendung der EMA. EMAs werden häufig in Verbindung mit anderen verwendet Indikatoren, um signifikante Marktbewegungen zu bestätigen und ihre Gültigkeit zu beurteilen Für Händler, die intraday und schnell bewegte Märkte handeln, ist die EMA mehr anwendbar Sehr häufig Händler verwenden EMAs, um eine Handelsvorspannung zu bestimmen. Zum Beispiel, wenn eine EMA auf einer Tageskarte eine starke zeigt Aufwärtstrend, eine Intraday-Trader-Strategie kann es sein, nur von der langen Seite auf einem Intraday-Chart zu handeln. Exploring Die exponentiell gewichtete Moving Average. Volatility ist die häufigste Maßnahme von Risiko, aber es kommt in mehreren Geschmacksrichtungen In einem früheren Artikel haben wir gezeigt, wie man einfache historische Volatilität zu berechnen, um diesen Artikel zu lesen, siehe Volatilität zu nutzen Zukünftiges Risiko Wir haben die tatsächlichen Aktienkursdaten von Google verwendet, um die tägliche Volatilität auf der Grundlage von 30 zu berechnen Tage der Bestandsdaten In diesem Artikel werden wir auf einfache Volatilität zu verbessern und diskutieren die exponentiell gewichteten gleitenden Durchschnitt EWMA Historical Vs Implizite Volatilität Zuerst lassen Sie diese Metrik in ein bisschen Perspektive Es gibt zwei breite Ansätze historische und implizite oder implizite Volatilität Historische Annäherung geht davon aus, dass Vergangenheit Prolog ist, messen wir die Geschichte in der Hoffnung, dass es prädiktiv ist Implizite Volatilität hingegen ignoriert die Geschichte, die sie für die Volatilität impliziert, die durch die Marktpreise impliziert wird. Es hofft, dass der Markt am besten weiß und dass der Marktpreis enthält, Auch wenn implizit, ein Konsens Schätzung der Volatilität Für verwandte Lesung, siehe die Verwendungen und Grenzen der Volatilität. Wenn wir auf nur die drei konzentrieren Historische Ansätze auf der linken Seite oben, haben sie zwei Schritte gemeinsam. Calculate die Reihe von periodischen returns. Apply ein Gewichtungsschema. Zunächst berechnen wir die periodische Rückkehr Das ist in der Regel eine Reihe von täglichen Renditen, wo jede Rendite in kontinuierlich zusammengesetzte Begriffe ausgedrückt wird Für jeden Tag nehmen wir das natürliche Protokoll des Verhältnisses der Aktienkurse, dh Preis heute geteilt durch den Preis gestern, und so weiter. Dies produziert eine Reihe von täglichen Renditen, von ui zu u im je nachdem, wie viele Tage m Tage wir messen. Das bekommt uns in den zweiten Schritt Dies ist, wo die drei Ansätze unterscheiden Im vorherigen Artikel Mit Volatility To Gauge Future Risk, zeigten wir, dass unter ein paar akzeptable Vereinfachungen, die einfache Varianz ist der Durchschnitt der quadratischen returns. Notice, dass dies Summiert jede der periodischen Rückkehr, dann teilt diese Summe durch die Anzahl der Tage oder Beobachtungen m Also, es ist wirklich nur ein Durchschnitt der quadrierten periodischen Rückkehr Setzen Sie einen anderen Weg, jede quadratische Rückkehr gegeben wird N gleiches Gewicht Also wenn Alpha a ist ein Gewichtungsfaktor speziell, ein 1 m, dann eine einfache Varianz sieht so etwas aus. Die EWMA verbessert auf einfache Abweichung Die Schwäche dieses Ansatzes ist, dass alle Renditen das gleiche Gewicht verdienen gestern s sehr jüngsten Rückkehr Hat keinen Einfluss mehr auf die Varianz als im letzten Monat s return Dieses Problem wird durch die Verwendung des exponentiell gewichteten gleitenden durchschnittlichen EWMA behoben, bei dem neuere Renditen ein größeres Gewicht auf die Varianz haben. Der exponentiell gewichtete gleitende Durchschnitt EWMA führt Lambda ein, der Glättung genannt wird Parameter Lambda muss kleiner als eins sein Unter dieser Bedingung, anstelle von gleichen Gewichten, wird jede quadratische Rückkehr mit einem Multiplikator wie folgt gewichtet. Zum Beispiel neigt RiskMetrics TM, ein Finanzrisikomanagement-Unternehmen, dazu, ein Lambda von 0 94 oder 94 zu verwenden In diesem Fall wird die erste jüngste quadrierte periodische Rückkehr um 1 - 0 gezählt 94 94 0 6 Die nächste quadratische Rückkehr ist einfach ein Lambda-Vielfaches des vorherigen Gewichts in diesem Fall 6 multipliziert Durch 94 5 64 Und das dritte Gewicht des dritten Tages entspricht 1-0 94 0 94 2 5 30.Dies ist die Bedeutung von Exponential in EWMA jedes Gewicht ist ein konstanter Multiplikator dh Lambda, der kleiner sein muss als einer der vorherigen Tag s Gewicht Dies sorgt für eine Varianz, die gewichtet oder voreingenommen auf neuere Daten Um mehr zu erfahren, schauen Sie sich die Excel-Arbeitsblatt für Google s Volatilität Der Unterschied zwischen einfach Volatilität und EWMA für Google ist unten gezeigt. Simple Volatilität effektiv wiegt jede periodische Rückkehr von 0 196 Wie in Spalte O gezeigt, hatten wir zwei Jahre tägliche Aktienkursdaten Das ist 509 tägliche Renditen und 1 509 0 196 Aber beachten Sie, dass die Spalte P ein Gewicht von 6, dann 5 64, dann 5 3 und so weiter zugibt Nur Unterschied zwischen einfacher Varianz und EWMA. Remember Nachdem wir die ganze Serie in Spalte Q Summe haben wir die Varianz, die das Quadrat der Standardabweichung ist Wenn wir Volatilität wollen, müssen wir uns daran erinnern, die Quadratwurzel dieser Varianz zu nehmen S der Unterschied in der täglichen volati Lity zwischen der Varianz und EWMA im Google-Fall Es ist bedeutend Die einfache Varianz gab uns eine tägliche Volatilität von 2 4, aber die EWMA gab eine tägliche Volatilität von nur 1 4 siehe die Kalkulationstabelle für Details Anscheinend hat sich die Volatilität von Google in letzter Zeit deshalb niedergelassen , Eine einfache Varianz könnte künstlich hoch sein. Heute s Abweichung ist eine Funktion von Pior Tag s Abweichung Sie werden bemerken, dass wir eine lange Reihe von exponentiell abnehmenden Gewichten berechnen müssen. Wir haben t die Mathe hier, aber eine der besten Eigenschaften der EWMA ist, dass die ganze Serie bequem zu einer rekursiven formula. Recursive bedeutet, dass heute s Varianzreferenzen dh eine Funktion der Variante des vorherigen Tages ist. Diese Formel finden Sie auch in der Kalkulationstabelle und produziert genau das gleiche Ergebnis wie die Langzeit Berechnung Es sagt, dass heute die Abweichung unter EWMA gleich gestern ist, abweichend von Lambda plus gestern s quadrierte Rückkehr gewogen von einem minus lambda Beachten Sie, wie wir nur zwei Begriffe zusammen addieren Esterday s gewichtete Varianz und gestern gewichtet, quadriert return. Even so, lambda ist unser Glättungsparameter Ein höheres Lambda zB wie RiskMetric s 94 zeigt langsameren Zerfall in der Serie - in relativer Hinsicht werden wir mehr Datenpunkte in der Serie und haben Sie werden langsamer abfallen. Wenn wir andererseits das Lambda reduzieren, geben wir einen höheren Zerfall an, bei dem die Gewichte schneller abfallen und als direkte Folge des schnellen Zerfalls weniger Datenpunkte verwendet werden. In der Kalkulationstabelle lambda Ist ein Input, also kannst du mit seiner Sensitivität experimentieren. Zusammenfassung Volatilität ist die augenblickliche Standardabweichung eines Bestandes und die häufigste Risikometrik Es ist auch die Quadratwurzel der Varianz Wir können die Varianz historisch oder implizit implizite Volatilität messen Einfachste Methode ist einfache Varianz Aber die Schwäche mit einfacher Varianz ist alles Rückkehr bekommen das gleiche Gewicht So stehen wir einem klassischen Kompromiss, wir wollen immer mehr Daten, aber die mehr Daten haben wir die Mehr unsere rechnung wird durch weit weniger relevante daten verdünnt Der exponentiell gewichtete gleitende Durchschnitt EWMA verbessert die einfache Varianz durch die Zuordnung von Gewichten zu den periodischen Renditen. Dadurch können wir beide eine große Stichprobengröße verwenden, aber auch ein größeres Gewicht auf neuere Renditen geben. Um ein Film Tutorial zu diesem Thema zu sehen, besuchen Sie die Bionic Turtle.