As EMA de 12 e 26 dias são as médias de curto prazo mais populares e são usadas para criar indicadores como a divergência de convergência média móvel MACD eo oscilador de preço percentual PPO Em geral, os EMAs de 50 e 200 dias são usados como sinais de tendências de longo prazo. Os traders que empregam análises técnicas encontram médias móveis muito úteis e perspicazes quando aplicadas corretamente, mas criam destruição quando usadas indevidamente ou são mal interpretadas. Todas as médias móveis Geralmente utilizados na análise técnica são, por sua própria natureza, indicadores de atraso. Consequentemente, as conclusões tiradas da aplicação de uma média móvel a um gráfico de mercado específico devem ser para confirmar um movimento de mercado ou para indicar sua força Muito frequentemente, A linha de indicador fez uma mudança para refletir uma mudança significativa no mercado, o ponto ótimo de entrada no mercado já passou Um EMA serve para aliviar este dile Mma em certa medida Porque o cálculo EMA coloca mais peso sobre os dados mais recentes, abraça a ação de preço um pouco mais apertado e, portanto, reage mais rápido Isso é desejável quando um EMA é usado para derivar um sinal de entrada de negociação. Interpretando o EMA. Like todos os movendo Indicadores médios, eles são muito mais adequados para mercados de tendências Quando o mercado está em uma tendência de alta forte e sustentada a linha de indicador de EMA também mostrará uma tendência de alta e vice-versa para uma tendência para baixo Um comerciante vigilante não só prestar atenção à direção de A linha de EMA, mas também a relação da taxa de mudança de uma barra para a próxima Por exemplo, como a ação de preço de uma forte tendência de alta começa a nivelar e reverter, a taxa de mudança da EMA de uma barra para a próxima começará a Diminuir até que a linha de indicador aplana ea taxa de mudança é zero. Por causa do efeito retardado, por este ponto, ou até mesmo algumas barras antes, a ação do preço deve já ter invertido. Uma diminuição consistente da taxa de variação da EMA poderia ser usada como um indicador que pudesse contrariar o dilema causado pelo efeito retardado da mudança de médiasmônicas. Usos da EMA. As EM são comumente usadas em conjunto com outros indicadores para confirmar significantes O EMA é mais aplicável Muitas vezes os comerciantes usam EMAs para determinar um viés de negociação Por exemplo, se um EMA em um gráfico diário mostra uma forte tendência de alta, um A estratégia intraday do comerciante pode ser negociar somente do lado longo em um gráfico intraday. Calculate a volatilidade histórica usando EWMA. Volatility é a medida a mais geralmente usada do risco Volatility neste sentido pode ser a volatilidade histórica uma observada dos dados passados, ou ele Poderia a volatilidade implícita observada a partir dos preços de mercado dos instrumentos financeiros. A volatilidade histórica pode ser calculada de três formas, a saber: volatilidade simples. Exponencialmente W Eighted Moving Average EWMA. Uma das principais vantagens da EWMA é que dá mais peso aos retornos recentes, enquanto calcula os retornos Neste artigo, vamos olhar como a volatilidade é calculada usando EWMA Então, vamos começar. Etapa 1 Calcular Log retorna da série de preços. Se nós estamos olhando para os preços das ações, podemos calcular o diário lognormal retorna, usando a fórmula ln P i P i -1, onde P representa cada dia s preço de fechamento das ações Precisamos usar o natural Log porque queremos que os retornos a ser continuamente composto Agora vamos ter retornos diários para a série de preços inteiros. Passo 2 Quadrado o returns. The próximo passo é o tomar o quadrado de retornos longos Este é realmente o cálculo da variância simples ou volatilidade representada Pela fórmula a seguir. Aqui, u representa os retornos e m representa o número de dias. Passo 3 Atribuir pesos. Atribuir pesos tais que os retornos recentes têm maior peso e retornos mais antigos têm menor peso Para isso precisamos de um fator Chamado Lambda, que é uma constante de suavização ou o parâmetro persistente Os pesos são atribuídos como 1- 0 Lambda deve ser menor que 1 Métrica de risco usa lambda 94 O primeiro peso será 1-0 94 6, o segundo peso será 6 0 94 5 64 e assim por diante Em EWMA todos os pesos somam a 1, no entanto eles estão declinando com uma proporção constante de. Passo 4 Multiplique Retorna-quadrado com os pesos. Etapa 5 Tome a soma de R 2 w. Esta é a variância EWMA final A volatilidade será a raiz quadrada da variância. A imagem seguinte mostra os cálculos. O exemplo acima que vimos é a abordagem descrita por RiskMetrics A forma generalizada de EWMA pode ser representada como a seguinte fórmula recursiva. Define como a volatilidade de um mercado Variável no dia n, como estimado no final do dia n-1 A taxa de variação é O quadrado de volatilidade, no dia n. Suponha o valor da variável de mercado no final do dia i é A taxa de retorno continuamente composta durante o dia I entre o final do dia anterior ie I-1 e final do dia i é expresso como. Em seguida, usando a abordagem padrão para estimar a partir de dados históricos, vamos usar as observações m mais recentes para calcular um estimador imparcial da variância. Onde está a média de. Vamos supor e usar a estimativa de máxima verossimilhança da taxa de variância. Até agora, aplicamos pesos iguais a todos, de modo que a definição acima é muitas vezes referida como a estimativa da volatilidade ponderada igualmente. Mais cedo, afirmamos que nosso objetivo era estimar a O nível atual de volatilidade, por isso faz sentido dar pesos mais altos aos dados recentes do que aos mais velhos. Para fazer isso, vamos expressar a estimativa da variância ponderada da seguinte forma: é a quantidade de peso dada a uma observação i-dias atrás. Dar maior peso para as observações recentes. Variância média de longo prazo. Uma possível extensão da idéia acima é assumir que há uma variância média de longo prazo e que deve ser dado algum peso. O modelo acima é conhecido como o modelo ARCH m , Proposto por Engle em 1994.EWMA é um spe Assim como a apresentação anterior, o EWMA inclui todas as observações prévias, mas com pesos exponencialmente decrescentes ao longo do tempo. Em seguida, Aplicamos a soma de pesos de tal forma que eles igualam a restrição de unidade. Para o valor de. Agora nós conectamos aqueles termos de volta na equação. Para um conjunto de dados maior, o é suficientemente pequeno para ser ignorado da equação. A abordagem EWMA tem um recurso atraente que requer relativamente pouco dados armazenados Para atualizar nossa estimativa em qualquer ponto, só precisamos de uma estimativa prévia da taxa de variância eo valor de observação mais recente. Um objetivo secundário da EWMA é rastrear mudanças na volatilidade Para Valores pequenos, observações recentes afetam a estimativa prontamente Para valores próximos a um, a estimativa muda lentamente com base em mudanças recentes nos retornos da variável subjacente. O banco de dados RiskMetrics Ase produzido pelo JP Morgan e disponibilizado ao público usa o EWMA com para atualizar a volatilidade diária. IMPORTANTE A fórmula EWMA não assume um nível de variância médio de longo prazo Assim, o conceito de volatilidade significa reversão não é capturado pelo EWMA Os modelos ARCH GARCH são Um objetivo secundário da EWMA é acompanhar mudanças na volatilidade, portanto, para valores pequenos, observação recente afeta prontamente a estimativa e para valores próximos de um, a estimativa muda lentamente para mudanças recentes nos retornos da volatilidade. Variável subjacente. A base de dados RiskMetrics produzida pela JP Morgan e disponibilizada publicamente em 1994, utiliza o modelo EWMA com para actualizar a estimativa diária de volatilidade. A empresa descobriu que em uma gama de variáveis de mercado, este valor fornece a previsão da variância que se aproxima Taxa de variação realizada As taxas de variação realizadas em um determinado dia foram calculadas como uma média igualmente ponderada dos dias subseqüentes de 25 dias. Mpute o valor ótimo de lambda para o nosso conjunto de dados, precisamos calcular a volatilidade realizada em cada ponto Existem vários métodos, então escolha um Next, calcular a soma de erros quadrados SSE entre EWMA estimativa e volatilidade realizada Finalmente, minimizar o SSE por Variando o valor lambda. Sounds simple É O maior desafio é concordar com um algoritmo para calcular a volatilidade realizada Por exemplo, as pessoas em RiskMetrics escolheu o subseqüente 25 dias para calcular taxa de variação realizada No seu caso, você pode escolher um algoritmo que Utiliza o Volume Diário, os preços HI LO e OPEN-CLOSE. Q 1 Podemos usar EWMA para estimar ou prever a volatilidade mais de um passo à frente. A representação da volatilidade EWMA não assume uma volatilidade média de longo prazo e, portanto, para qualquer previsão Horizonte além de um passo, o EWMA retorna um valor constante. Para um grande conjunto de dados, o valor tem muito pouco impacto sobre o valor calculado. Avançando, estamos planejando aproveitar um argumento para aceitar definido pelo usuário Valor de volatilidade inicial. Q 3 Qual é a relação de EWMA com ARCH GARCH Model. EWMA é basicamente uma forma especial de um modelo ARCH, com as seguintes características. A ordem de ARCH é igual ao tamanho de dados de amostra. Os pesos estão declinando exponencialmente a uma taxa Ao longo do tempo. Q 4 EWMA reverte para a média. NO EWMA não tem um termo para a média de variância de longo prazo, portanto, não reverte a qualquer valor. Q 5 Qual é a estimativa da variância para o horizonte além de um dia ou etapa Ahead. As em Q1, a função EWMA retorna um valor constante igual ao valor da estimativa de uma etapa. Q 6 Tenho dados anuais mensais anuais Que valor de I deve use. You ainda pode usar 0 94 como um valor padrão, mas se Você deseja encontrar o valor ideal, você precisa configurar um problema de otimização para minimizar o SSE ou MSE entre EWMA e volatilidade percebida. Consulte nosso tutorial de volatilidade 101 em Dicas e Dicas em nosso site para obter mais detalhes e exemplos. Q 7 se Meus dados não têm um meio zero, como posso usar o functi On. For agora, use a função DETREND para remover a média dos dados antes de passá-lo para as funções EWMA. Em futuras liberações NumXL, o EWMA irá remover a média automaticamente em seu nome. Hull, John C Opções, Futuros e Outros Derivatives Financial Times Prentice Hall 2003, pp 372-374, ISBN 1-405-886145.Hamilton, JD Análise de séries temporais Princeton University Press 1994, ISBN 0-691-04289-6.Tsay, Ruey S Análise da série de tempo financeiro John Wiley Sons 2005, ISBN 0-471-690740. Links relacionados.
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