Exponentieller Moving Average - EMA. BREAKING DOWN Exponential Moving Average - EMA. Die 12- und 26-Tage-EMAs sind die beliebtesten Kurzzeitdurchschnitte und sie werden verwendet, um Indikatoren wie die gleitende durchschnittliche Konvergenz Divergenz MACD und den prozentualen Preis Oszillator zu schaffen PPO Im Allgemeinen werden die 50- und 200-Tage-EMAs als Signale von langfristigen Trends verwendet. Die Verfolger, die technische Analysen einsetzen, finden in der Lage, im Durchschnitt sehr nützlich und aufschlussreich zu sein, aber wenn sie falsch eingesetzt werden, wenn sie falsch eingesetzt oder falsch interpretiert werden. Alle gleitenden Mittelwerte Die in der technischen Analyse üblicherweise verwendet werden, sind ihrer Natur nach rückläufige Indikatoren. Folglich sollten die Schlussfolgerungen, die aus der Anwendung eines gleitenden Durchschnitts auf eine bestimmte Markttabelle gezogen werden, darin bestehen, eine Marktbewegung zu bestätigen oder ihre Stärke anzugeben. Sehr oft, bis zu einem gleitenden Durchschnitt Indikatorlinie hat sich geändert, um einen bedeutenden Marktzugang zu reflektieren, der optimale Punkt des Markteintritts ist bereits vergangen Eine EMA dient dazu, dieses Dilemma zu einem gewissen Grad zu lindern Da die EMA-Berechnung mehr Gewicht auf die neuesten Daten setzt, umarmt sie die Preis-Aktion ein bisschen fester und reagiert daher schneller Dies ist wünschenswert, wenn eine EMA verwendet wird, um ein Trading-Eingangssignal zu erhalten. Interpreting der EMA. Like alle gleitenden durchschnittlichen Indikatoren sind sie viel besser geeignet für Trending-Märkte Wenn der Markt ist in einem starken und Anhaltender Aufwärtstrend Die EMA-Indikatorlinie zeigt auch einen Aufwärtstrend und umgekehrt für einen Down-Trend Ein wachsamer Trader wird nicht nur auf die Richtung der EMA-Linie achten, sondern auch die Beziehung der Änderungsrate von einer Bar zur nächsten For Beispiel, da die Preiswirkung eines starken Aufwärtstrends beginnt zu glätten und umzukehren, beginnt die Änderungsrate des EMA von einem Bar zum nächsten zu vermindern, bis zu diesem Zeitpunkt die Indikatorlinie abflacht und die Änderungsrate Null ist Die nacheilende Wirkung, bis zu diesem Punkt oder sogar ein paar Takte vorher, sollte sich die Preisaktion bereits umkehren. Daraus folgt, dass die Beobachtung einer konsequenten Abnahme der Änderungsrate der EMA selbst als Indikator genutzt werden könnte, Dilemma verursacht durch die nacheilende Wirkung der bewegten Durchschnitte. Die Verwendung von EMA. EMAs wird häufig in Verbindung mit anderen Indikatoren verwendet, um signifikante Marktbewegungen zu bestätigen und ihre Gültigkeit zu beurteilen. Für Händler, die intraday und schnell bewegte Märkte handeln, ist die EMA eher anwendbar Oft Händler verwenden EMAs, um eine Handels-Bias zu bestimmen Zum Beispiel, wenn ein EMA auf einer Tages-Chart zeigt einen starken Aufwärtstrend, eine Intraday-Trader-Strategie kann nur von der langen Seite auf einem Intraday-Chart handeln. Calculate Historical Volatility Mit EWMA. Volatilität ist die am häufigsten verwendete Risikomessung Die Volatilität in diesem Sinne kann entweder die historische Volatilität sein, die man von den vergangenen Daten beobachtet hat, oder sie könnte die von den Marktpreisen der Finanzinstrumente beobachtete Volatilität angeben. Die historische Volatilität kann auf drei Arten berechnet werden Volatilität. Exponentiell gewichtete Moving Average EWMA. One der großen Vorteile von EWMA ist, dass es mehr Gewicht auf die jüngsten Renditen bei der Berechnung der Renditen In diesem Artikel werden wir untersuchen, wie Volatilität mit EWMA berechnet wird Also, lassen Sie uns loslegen. Schritt 1 Berechnen Sie die Log-Renditen der Preisreihe. Wenn wir uns die Aktienkurse anschauen, können wir die täglichen logarithmischen Renditen nach der Formel ln P i P i -1 berechnen, wobei P für jeden Tag s Schlussbestand ist Verwenden Sie die natürliche Log, weil wir wollen, dass die Renditen kontinuierlich zusammengesetzt werden Wir werden nun tägliche Renditen für die gesamte Preis-Serie. Schritt 2 Platz der Rückkehr. Der nächste Schritt ist, nehmen Sie das Quadrat von langen Renditen Dies ist eigentlich die Berechnung der einfachen Varianz Oder Volatilität, die durch die folgenden Formeln dargestellt wird. Hierbei handelt es sich um die Renditen, und m stellt die Anzahl der Tage dar. Schritt 3 Gewichte zuordnen. Gewichte, so dass die jüngsten Renditen ein höheres Gewicht und ältere Renditen haben, haben weniger Gewicht. Dazu benötigen wir einen Faktor, der genannt wird Lambda, das ist eine Glättungskonstante oder der persistente Parameter Die Gewichte werden als 1- 0 zugeordnet Lambda muss kleiner als 1 sein Risikometall verwendet Lambda 94 Das erste Gewicht ist 1-0 94 6, das zweite Gewicht wird 6 0 94 5 sein 64 und so weiter In EWMA summieren sich alle Gewichte auf 1, aber sie sinken mit einem konstanten Verhältnis von. Schritt 4 Multiplizieren Rückkehr-quadriert mit den Gewichten. Schritt 5 Nehmen Sie die Summierung von R 2 w. This ist die endgültige EWMA-Varianz Volatilität wird die Quadratwurzel der Varianz sein. Der folgende Screenshot zeigt die Berechnungen. Das obige Beispiel, das wir gesehen haben, ist der von RiskMetrics beschriebene Ansatz. Die verallgemeinerte Form von EWMA kann als folgende rekursive Formel dargestellt werden. Denken Sie als Volatilität einer Marktvariablen an Am Tag n, wie am Ende des Tages geschätzt n-1 Die Varianzrate ist das Quadrat der Volatilität, am Tag n. Bei den Wert der Marktvariable am Ende des Tages i ist die kontinuierlich zusammengesetzte Rendite während des Tages i Zwischen Ende des vorherigen Tages dh i-1 und Ende des Tages i wird ausgedrückt als. Next, mit dem Standard-Ansatz zur Schätzung aus historischen Daten, werden wir die neuesten m-Beobachtungen verwenden, um eine unvoreingenommene Schätzer der Varianz zu berechnen. Wo ist Der Mittelwert von. Next, nehmen wir an und verwenden Sie die Maximum-Likelihood-Schätzung der Varianzrate. So weit, haben wir gleiche Gewichte auf alle angewendet, so dass die obige Definition oft als die gleichgewichtete Volatilitätsschätzung bezeichnet wird Unser Ziel war es, das derzeitige Niveau der Volatilität abzuschätzen, so dass es sinnvoll ist, den letzten Daten höhere Gewichte zu geben als ältere. Um dies zu tun, lasst man die gewichtete Varianzschätzung wie folgt ausdrücken. Ist die Menge an Gewicht, die einer Beobachtung gegeben wird, Tage ago. So, um höhere Gewicht zu den jüngsten Beobachtungen zu geben. Long-run durchschnittliche Varianz. Ein möglicher Erweiterung der Idee oben ist, davon auszugehen, gibt es eine langfristige durchschnittliche Varianz und dass es sollte etwas Gewicht gegeben werden. Das Modell oben ist Bekannt als ARCH m-Modell, vorgeschlagen von Engle im Jahr 1994.EWMA ist ein Spezialfall der Gleichung oben In diesem Fall machen wir es so, dass die Gewichte der Variablen exponentiell abnehmen, während wir uns durch die Zeit zurück bewegen EWMA schließt alle vorherigen Beobachtungen ein, aber mit exponentiell abfallenden Gewichten während der gesamten Zeit. Wir wenden die Summe der Gewichte so an, dass sie der Einheitsbeschränkung entsprechen. Für den Wert von. Jetzt stecken wir diese Begriffe wieder in die Gleichung. Für die Schätzung Größerer Datensatz, das ist ausreichend klein, um aus der Gleichung ignoriert zu werden. Der EWMA-Ansatz hat ein attraktives Merkmal, das es relativ wenig gespeicherte Daten benötigt. Um unsere Schätzung an jedem Punkt zu aktualisieren, brauchen wir nur eine vorherige Schätzung der Varianzrate und der jüngsten Beobachtungswert. Ein sekundäres Ziel von EWMA ist es, Änderungen in der Volatilität zu verfolgen Für kleine Werte beeinflussen die jüngsten Beobachtungen die Schätzung umgehend. Für Werte, die näher an Eins liegen, ändert sich die Schätzung langsam auf der Grundlage der jüngsten Änderungen der Renditen der zugrunde liegenden Variablen. Die RiskMetrics-Datenbank Produziert von JP Morgan und öffentlich zugänglich gemacht nutzt die EWMA mit der Aktualisierung der täglichen Volatilität. WICHTIG Die EWMA-Formel nimmt nicht eine langfristige durchschnittliche Abweichung Ebene Also, das Konzept der Volatilität bedeuten Reversion wird nicht von der EWMA erfasst Die ARCH GARCH Modelle sind besser Geeignet für diesen Zweck. Ein sekundäres Ziel von EWMA ist es, Veränderungen in der Volatilität zu verfolgen, so dass für kleine Werte die jüngste Beobachtung die Schätzung umgehend beeinflussen, und für Werte, die näher an einem liegen, ändert sich die Schätzung langsam zu den jüngsten Veränderungen der Renditen des Basiswerts Variable. Die RiskMetrics-Datenbank von JP Morgan produziert und veröffentlicht öffentlich zugänglich im Jahr 1994, nutzt das EWMA-Modell mit für die Aktualisierung der täglichen Volatilität Schätzung Das Unternehmen festgestellt, dass über eine Reihe von Marktvariablen, gibt dieser Wert der Prognose der Varianz, die am nächsten zu realisiert kommen Abweichungsrate Die realisierten Abweichungsraten an einem bestimmten Tag wurden als gleichgewichteter Durchschnitt an den folgenden 25 Tagen berechnet. Ähnlich, um den optimalen Wert von Lambda für unseren Datensatz zu berechnen, müssen wir die realisierte Volatilität an jedem Punkt berechnen Sind mehrere Methoden, so wählen Sie eine Next, berechnen die Summe der quadratischen Fehler SSE zwischen EWMA Schätzung und realisierte Volatilität Schließlich minimieren die SSE durch Variieren der Lambda-Wert. Sounds einfach Es ist die größte Herausforderung ist es, einen Algorithmus zu berechnen, um realisierte Volatilität zu berechnen Zum Beispiel haben die Leute bei RiskMetrics den folgenden 25-tägigen gewählt, um die realisierte Varianzrate zu berechnen. In deinem Fall kannst du einen Algorithmus wählen, der Tägliche Volumen, HI LO und oder OPEN-CLOSE Preise nutzt. Q 1 Können wir EWMA verwenden, um zu schätzen oder Prognose der Volatilität mehr als einen Schritt voraus. Die EWMA-Volatilitätsdarstellung übernimmt keine langfristige durchschnittliche Volatilität und somit für jeden Prognosehorizont über einen Schritt hinaus gibt der EWMA einen konstanten Wert zurück. Für einen großen Datensatz hat der Wert Sehr wenig Einfluss auf den berechneten Wert. Vorwärts gehen wir planen, ein Argument zu akzeptieren, um den benutzerdefinierten anfänglichen Volatilitätswert zu akzeptieren. Q 3 Was ist EWMAs Beziehung zu ARCH GARCH Model. EWMA ist grundsätzlich eine spezielle Form eines ARCH-Modells, Mit den folgenden Merkmalen. Der ARCH-Auftrag ist gleich der Sample-Datengröße. Die Gewichte sind exponentiell mit der Rate während der gesamten Zeit zurückgegangen. Q 4 Gibt EWMA auf den Mittelwert zurück. NO EWMA hat keinen Begriff für den Langzeit-Varianz-Durchschnitt also , Geht es nicht auf irgendeinen Wert zurück. Q 5 Was ist die Varianzabschätzung für den Horizont über einen Tag oder einen Schritt voraus. In Q1 gibt die EWMA-Funktion einen konstanten Wert zurück, der dem einstufigen Schätzwert entspricht. Q 6 Ich habe wöchentlich Monatliche jährliche Daten Welcher Wert von Ich sollte verwenden. Sie können noch 0 94 als Standardwert verwenden, aber wenn Sie den optimalen Wert finden möchten, müssen Sie ein Optimierungsproblem für die Minimierung der SSE oder MSE zwischen EWMA und realisiert Volatilität. Siehe unsere Volatilität 101 Tutorial in Tipps und Hinweise auf unserer Website für weitere Details und Beispiele. Q 7 Wenn meine Daten nicht haben eine Null-Mittel, wie kann ich die Funktion. Für jetzt verwenden Sie die DETREND-Funktion, um den Mittelwert zu entfernen Von den Daten, bevor du es an die EWMA-Funktionen weitergibst. In Zukunft wird NumXL veröffentlicht, die EWMA wird das Mittel automatisch auf deinem Recht entfernen. Hull, John C Optionen, Futures und andere Derivate Financial Times Prentice Hall 2003, S. 372-374, ISBN 1-405-886145.Hamilton, JD Zeitreihenanalyse Princeton University Press 1994, ISBN 0-691-04289-6.Tsay, Ruey S Analyse der finanziellen Zeitreihe John Wiley SONS 2005, ISBN 0-471-690740.Related Links.
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