Meio Vida Média Móvel Exponencial

Média Móvel Exponencial A Média Móvel Exponencial A Média Móvel Exponencial difere de uma Média Móvel Simples, tanto pelo método de cálculo quanto pela forma como os preços são ponderados. A Média Móvel Exponencial (abreviada para as iniciais EMA) é efetivamente uma média móvel ponderada. Com a EMA, a ponderação é tal que os preços dias recentes são dadas mais peso do que os preços mais antigos. A teoria subjacente é que os preços mais recentes são considerados mais importantes do que os preços mais antigos, particularmente porque uma média simples a longo prazo (por exemplo, 200 dias) coloca o mesmo peso nos dados de preços com mais de 6 meses de idade e poderia ser pensado De como ligeiramente fora de data. Cálculo da EMA é um pouco mais complexo do que a média móvel simples, mas tem a vantagem de que um grande registro de dados cobrindo cada preço de fechamento para os últimos 200 dias (ou quantos dias estão sendo considerados) não tem que ser mantido . Tudo que você precisa é a EMA para o dia anterior e hoje fechar preço para calcular a nova média móvel exponencial. Calculando o Exponente Inicialmente, para o EMA, um expoente precisa ser calculado. Para começar, tome o número de dias EMA que você deseja calcular e adicione um ao número de dias que você está considerando (por exemplo, para uma média móvel de 200 dias, adicione um para obter 201 como parte do cálculo). Bem, chame isso Days1. Então, para obter o Exponente, simplesmente pegue o número 2 e divida-o por Dias1. Por exemplo, o Exponente para uma média móvel de 200 dias seria: 2 201. O que equivale a 0,01 Cálculo total se a média móvel exponencial Uma vez que temos o expoente, tudo o que precisamos agora são mais dois bits de informação que nos permitem realizar o cálculo completo . A primeira é a média móvel exponencial de ontem. Bem, suponha que já sabemos isso como teríamos calculado ontem. No entanto, se você já não está ciente de EMA ontem, você pode começar por calcular a média móvel simples para ontem, e usando isso em vez da EMA para o primeiro cálculo (ou seja, cálculo de hoje) da EMA. Então amanhã você pode usar o EMA que você calculou hoje, e assim por diante. A segunda peça de informação que precisamos é hoje preço de fechamento. Vamos supor que queremos calcular hoje 200 dias Exponential Moving Average para uma ação ou ação que tem dias anteriores EMA de 120 pence (ou centavos) e um preço de fechamento de dias atuais de 136 pence. O cálculo completo é sempre como segue: Hoje Motivação Exponencial Movente (dias atuais que fecham o preço x Exponente) (dias precedentes EMA x (1- Exponente)) Assim, usando nosso exemplo figuras acima, hoje EMA de 200 dias seria: (136 x 0.01 ) (120 x (1- 0.01)) Qual é igual a um EMA para hoje de 120.16.Exploring A Volatilidade Móvel Ponderada Exponencialmente A 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 os dados reais do estoque do Google para computar a volatilidade diária com base em 30 dias de dados de estoque. Neste artigo, melhoraremos a volatilidade simples e discutiremos a média móvel exponencialmente ponderada (EWMA). Histórico vs. Volatilidade implícita Primeiro, vamos colocar esta métrica em um pouco de perspectiva. Há duas abordagens gerais: volatilidade histórica e implícita (ou implícita). A abordagem histórica pressupõe que o passado é um prólogo que medimos a história na esperança de que ela seja preditiva. A volatilidade implícita, por outro lado, ignora a história que resolve pela volatilidade implícita nos preços de mercado. Espera que o mercado conheça melhor e que o preço de mercado contenha, mesmo que implicitamente, uma estimativa consensual da volatilidade. Se focarmos apenas as três abordagens históricas (à esquerda acima), elas têm duas etapas em comum: Calcular a série de retornos periódicos Aplicar um esquema de ponderação Primeiro, nós Calcular o retorno periódico. Isso é tipicamente uma série de retornos diários onde cada retorno é expresso 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). Isso produz uma série de retornos diários, de u i para u i-m. Dependendo de quantos dias (m dias) estamos medindo. Isso nos leva ao segundo passo: é aqui que as três abordagens diferem. No artigo anterior (Usando a Volatilidade para Avaliar o Risco Futuro), mostramos que, sob algumas simplificações aceitáveis, a variância simples é a média dos retornos quadrados: Note que isto soma cada um dos retornos periódicos e depois divide esse total pela Número de dias ou observações (m). Então, é realmente apenas uma média dos retornos periódicos quadrados. Dito de outra forma, cada retorno ao quadrado é dado um peso igual. Portanto, se alfa (a) é um fator de ponderação (especificamente, um 1m), então uma variância simples é algo como isto: O EWMA Melhora na Variância Simples A fraqueza desta abordagem é que todos os retornos ganham o mesmo peso. O retorno de ontem (muito recente) não tem mais influência na variância do que nos últimos meses. Esse problema é corrigido usando-se a média móvel exponencialmente ponderada (EWMA), na qual retornos mais recentes têm maior peso na variância. A média móvel exponencialmente ponderada (EWMA) introduz lambda. Que é chamado de parâmetro de suavização. 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, uma empresa de gestão de risco financeiro, tende a usar um lambda de 0,94 ou 94. Neste caso, o primeiro Mais recente) é ponderado por (1-0.94) (. 94) 0 6. O próximo retomo ao quadrado é simplesmente um lambda-múltiplo do peso anterior neste caso 6 multiplicado por 94 5.64. E o terceiro dia anterior 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 (isto é, lambda, que deve ser menor que um) do peso dos dias anteriores. Isso garante uma variância que é ponderada ou tendenciosa em direção a dados mais recentes. (Para saber mais, consulte a Planilha do Excel para a Volatilidade do Google.) A diferença entre simplesmente volatilidade e EWMA para o Google é mostrada abaixo. A volatilidade simples pesa efetivamente cada retorno periódico em 0.196, como mostrado na coluna O (tivemos dois anos de dados diários sobre os preços das ações, ou seja, 509 retornos diários e 1509 0.196). Mas observe que a Coluna P atribui um peso de 6, então 5.64, então 5.3 e assim por diante. Essa é a única diferença entre a variância simples e EWMA. Lembre-se: Depois de somarmos toda a série (na coluna Q) temos a variância, que é o quadrado do desvio padrão. Se queremos a volatilidade, precisamos nos lembrar de tomar a raiz quadrada dessa variância. Sua significativa: A variância simples nos deu uma volatilidade diária de 2,4, mas a EWMA deu uma volatilidade diária de apenas 1,4 (veja a planilha para mais detalhes). Aparentemente, volatilidade Googles estabeleceu-se mais recentemente, portanto, uma variância simples pode ser artificialmente elevado. A variação de hoje é uma função da variação dos dias de Pior Você observará que nós necessitamos computar uma série longa de pesos exponencial declinando. Nós não vamos fazer a matemática aqui, mas uma das melhores características do EWMA é que a série inteira convenientemente reduz a uma fórmula recursiva: Recursivo significa que as referências de variância de hoje (ou seja, é uma função da variação de dias anteriores). Você pode encontrar esta fórmula na planilha também, e produz o mesmo resultado exato que o cálculo de longhand Diz: A variância de hoje (sob EWMA) iguala a variância de ontem (ponderada por lambda) mais o retorno ao quadrado de ontem (pesado por um lambda negativo). Observe como estamos apenas adicionando dois termos juntos: ontem variância ponderada e ontem ponderado, retorno ao quadrado. Mesmo assim, lambda é o nosso parâmetro de suavização. Um lambda mais alto (por exemplo, como o RiskMetrics 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 da rápida decomposição, são usados ​​menos pontos de dados. (Na planilha, lambda é uma entrada, para que você possa experimentar com sua sensibilidade). Resumo A 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 (volatilidade implícita). Ao medir historicamente, o método mais fácil é a variância simples. Mas a fraqueza com variância simples é todos os retornos obter o mesmo peso. Então, enfrentamos um trade-off clássico: sempre queremos mais dados, mas quanto mais dados tivermos, mais nosso cálculo será diluído por dados distantes (menos relevantes). A média móvel exponencialmente ponderada (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 filme tutorial sobre este tópico, visite o Bionic Turtle.) Uma medida da relação entre uma mudança na quantidade exigida de um determinado bem e uma mudança no seu preço. Preço. O valor de mercado total do dólar de todas as partes em circulação de uma companhia. A capitalização de mercado é calculada pela multiplicação. Frexit curto para quotFrancês exitquot é um spin-off francês do termo Brexit, que surgiu quando o Reino Unido votou. Uma ordem colocada com um corretor que combina as características de ordem de parada com as de uma ordem de limite. Uma ordem de stop-limite será. Uma rodada de financiamento onde os investidores comprar ações de uma empresa com uma avaliação menor do que a avaliação colocada sobre a. Uma teoria econômica da despesa total na economia e seus efeitos no produto e na inflação. A economia keynesiana foi desenvolvida. A média móvel exponencial (EMA) explicada Como dissemos na lição anterior, médias móveis simples podem ser distorcidas por picos. Vamos começar com um exemplo. Let8217s dizem que traçamos um SMA de 5 períodos no gráfico diário do EURUSD. Os preços de fechamento para os últimos 5 dias são os seguintes: A média móvel simples seria calculada da seguinte forma: (1.3172 1.3231 1.3164 1.3186 1.3293) 5 1.3209 Simplesmente, certo Bem, e se houvesse um noticiário no dia 2 que faz com que o euro Para cair através da placa. Isso faz com que o EURUSD mergulhe e feche em 1.3000. Vamos ver o efeito que isso teria sobre o período 5 SMA. A média móvel simples seria calculada da seguinte forma: O resultado da média móvel simples seria muito menor e lhe daria a noção de que o preço estava realmente diminuindo, quando, na realidade, o Dia 2 era apenas um evento único Causado pelos maus resultados de um relatório econômico. O ponto que estamos tentando fazer é que às vezes a média móvel simples pode ser muito simples. Se só houvesse uma maneira que você poderia filtrar esses picos para que você wouldn8217t obter a idéia errada. Hmm8230 Espere um minuto8230 Sim, há uma maneira It8217s chamado Exponential Moving Average Médias móveis exponenciais (EMA) dar mais peso para os períodos mais recentes. Em nosso exemplo acima, a EMA colocaria mais peso nos preços dos dias mais recentes, que seriam os dias 3, 4 e 5. Isso significaria que o pico no dia 2 seria de menor valor e não teria tão grande Um efeito sobre a média móvel como seria se tivéssemos calculado para uma média móvel simples. Se você pensar nisso, isso faz muito sentido porque o que isso faz é colocar mais ênfase no que os comerciantes estão fazendo recentemente. A média móvel móvel exponencial (EMA) ea média móvel simples (SMA) de lado a lado Let8217s dão uma olhada no gráfico de 4 horas do USDJPY para destacar como uma média móvel simples (SMA) e média móvel exponencial (EMA) iria olhar lado a lado Em um gráfico. Observe como a linha vermelha (a EMA 30) parece ser preço mais próximo do que a linha azul (a 30 SMA). Isso significa que representa com mais precisão a ação de preço recente. Você provavelmente pode adivinhar por que isso acontece. It8217s porque a média móvel exponencial coloca mais ênfase no que tem acontecido ultimamente. Ao negociar, é muito mais importante ver o que os comerciantes estão fazendo AGORA, em vez do que eles estavam fazendo na semana passada ou no mês passado. Salve seu progresso fazendo login e marcando a lição completa