Przewidywana masa cząsteczkowa przeciętnie finansowa

Średnia przemieszczeniowa - EMA Przekroczenie średniej ruchomej - EMA Najczęstszymi krótkoterminowymi średnimi średnimi krótkoterminowymi są najbardziej popularne średnie krótkoterminowe i są wykorzystywane do tworzenia wskaźników, takich jak średnia ruchoma średnie zbieżności (MACD) i procentowy oscylator cen (PPO). Ogólnie, 50- i 200-dniowe EMA są wykorzystywane jako sygnały długoterminowych trendów. Handlowcy, którzy stosują analizę techniczną, wskazują, że ruchome średnie są bardzo przydatne i wnikliwe, gdy są stosowane prawidłowo, ale powodują spustoszenie, gdy są niewłaściwie wykorzystywane lub są błędnie interpretowane. Wszystkie średnie ruchome powszechnie stosowane w analizie technicznej są ze swej natury wskaźnikami słabiej rozwiniętymi. W konsekwencji wnioski wyciągnięte z zastosowania średniej ruchomej do konkretnego wykresu rynkowego powinny być potwierdzeniem ruchu na rynku lub wskazaniem jego siły. Bardzo często, kiedy ruchoma średnia linia wskaźników dokonała zmiany odzwierciedlającej znaczny ruch na rynku, optymalny punkt wejścia na rynek już minął. EMA służy do łagodzenia tego dylematu do pewnego stopnia. Ponieważ obliczenia EMA wiążą się z najnowszymi danymi, uciska akcję cenową nieco mocniej, a zatem reaguje szybciej. Jest to pożądane, gdy EMA jest wykorzystywany do uzyskania sygnału wejściowego do obrotu. Interpretacja EMA Podobnie jak wszystkie przeciętne wskaźniki ruchomości, są one znacznie lepiej dostosowane do trendów rynkowych. Kiedy rynek jest w silnym i trwałym trendu. linia wskaźników EMA pokaże również tendencję wzrostową i vice versa dla tendencji spadkowej. Czujny przedsiębiorca nie tylko zwróci uwagę na kierunek linii EMA, ale również relację szybkości zmian z jednego paska do jednego. Na przykład, gdy akcja cenowa silnej trendu zacznie się spłaszczać i odwrócić, tempo zmian EMA z jednego paska do drugiego zacznie maleć aż do chwili, gdy linia wskaźnika spłaszczy, a stopa zmian będzie równa zero. Z powodu efektu opóźnienia, w tym momencie, a nawet kilku barów, akcja cenowa powinna już się odwrócić. Wynika z tego, że obserwowanie konsekwentnego zmniejszenia szybkości zmian EMA mogłoby być wykorzystane jako wskaźnik, który mógłby przeciwdziałać dylematowi spowodowanemu przez opóźniony wpływ średnich kroczących. Typowe zastosowania EMA EMA są powszechnie stosowane w połączeniu z innymi wskaźnikami w celu potwierdzenia znacznych ruchów na rynku i pomiaru ich ważności. Dla przedsiębiorców, którzy prowadzą handel na rynku w ciągu dnia i szybko rozwijających się rynków, EMA jest bardziej stosowna. Często handlowcy używają EMA do określenia nastawienia do handlu. Na przykład, jeśli EMA na wykresie dziennym wykazuje silną tendencję wzrostową, intraday strategia handlowa może polegać na handlu tylko z długiej strony na wykresie śródczasowym. Eksploatacja Średnia ważona ruchoma Średnia zmienność jest najczęstszą miarą ryzyka, ale w kilku smakach. W poprzednim artykule pokazaliśmy, jak obliczyć prostą zmienność historyczną. Wykorzystaliśmy dane o kursach akcji Google do obliczania dziennej niestabilności w oparciu o 30 dni danych o zapasach. W tym artykule poprawimy prostą lotność i omówimy ważną średnią ruchową (EWMA). Historyczne Vs. Imponująca zmienność Najpierw należy umieścić ten wskaźnik w perspektywie. Istnieją dwa szerokie podejścia: domniemana i domniemana (lub ukryta) zmienność. Podejście historyczne zakłada, że ​​przeszłość jest prologiem mierzymy historię w nadziei, że jest ona przewidywalna. Z drugiej strony ignoruje historię, którą rozwiązuje za niestabilność, którą sugerują ceny rynkowe. Ma nadzieję, że rynek wie najlepiej i że cena rynkowa zawiera, nawet jeśli w sposób dorozumiany, konsensusową ocenę niestabilności. Jeśli chodzi o trzy historyczne podejścia (po lewej stronie powyżej), mają one dwa wspólne kroki: Oblicz cykl okresowych zwrotów Zastosuj schemat ważenia Po pierwsze, my, obliczyć okresowy powrót. To zazwyczaj szereg codziennych zwrotów, gdzie każdy powrót jest wyrażany w stale złożonych terminach. Dla każdego dnia przyjmujemy naturalny dziennik stosunku cen akcji (tzn. Dzisiejszej ceny podzielonej przez cenę w cenach, itd.). Powoduje to szereg codziennych zwrotów, od ui do u i-m. w zależności od tego ile dni (m dni) mierzymy. To prowadzi nas do drugiego kroku: tam są trzy różne podejścia. W poprzednim artykule (Wykorzystanie zmienności w celu oceny przyszłego ryzyka) wykazaliśmy, że w ramach kilku akceptowalnych uproszczeń prosta wariacja jest średnią kwadratowych zwrotów: Zwróć uwagę, że suma każdego z okresowych zwrotów, a następnie dzieli się na sumę liczba dni lub obserwacji (m). Więc, to naprawdę średnia wielkość kwadratowych zwrotów okresowych. Innymi słowy, każda kwadratowa powrót ma taką samą wagę. Więc jeśli alfa (a) jest czynnikiem ważącym (konkretnie 1m), to prosta wariacja wygląda tak: EWMA poprawia się na prostej odmianie. Słabością tego podejścia jest to, że wszystkie zyski mają taką samą wagę. Wczorajsze (ostatnie) powroty nie mają większego wpływu na wariancję niż w zeszłym miesiącu. Problem ten jest ustalony przy użyciu średniej ruchomej (EWMA), w której większe odchylenia mają większy wpływ na wariancję. Średnia geometryczna (EWMA) wprowadza lambda. nazywanym parametrem wygładzania. Lambda musi być mniejsza niż jeden. W tym wariancie, zamiast równej wagi, każdy zwrócony kwadrat jest ważony przez mnożnik w następujący sposób: Na przykład firma RiskMetrics TM, firma zajmująca się zarządzaniem ryzykiem finansowym, zazwyczaj używa lambda w wysokości 0,94 lub 94. W tym przypadku pierwszy ostatni kwadratowy zwrotu jest po prostu lambda-wielokrotnością poprzedniej wagi w tym przypadku 6 pomnożonej przez 94 5,64. W trzecim przedziale czasowym wagi są równe (1-0,94) (0,94) 2 5,30. Wyraża znaczenie wykładnicze w EWMA: każda masa jest stałym mnożnikiem (tj. Lambda, która musi być mniejsza niż jeden) masy poprzednich dni. Zapewnia to odmianę ważoną lub tendencyjną wobec najnowszych danych. (Aby dowiedzieć się więcej, przejrzyj arkusz programu Excel w celu zapewnienia płynności w programie Google). Różnica między po prostu zmiennością a EWMA dla Google jest pokazana poniżej. Prosta zmienność skutecznie waży każdego i każdego okresu powrotu o 0.196, jak pokazano w kolumnie O (mieliśmy dwa lata dziennych danych o cenach akcji, czyli 509 dziennych zwrotów i 1509 0.196). Ale zauważ, że kolumna P przypisuje wagę 6, potem 5,64, potem 5,3 itd. To jedyna różnica między prostą odchyleniem a EWMA. Pamiętaj: Po sumie całej serii (w kolumnie Q) mamy wariancję, która jest kwadratem odchylenia standardowego. Jeśli chcemy zmienności, musimy pamiętać o podstawie kwadratowej tej odmienności. Jaka jest różnica dziennej zmienności pomiędzy wariancją a EWMA w przypadku firmy Google: Istotna: prosta wariacja dała nam dzienną zmienność na poziomie 2,4, ale EWMA dała dzienną zmienność tylko 1,4 (szczegóły są dostępne w arkuszu kalkulacyjnym). Widocznie, zmienność języka Google sięgnęła ostatnio, dlatego prosta wariacja może być sztucznie wysoka. Dzisiejsza wariacja jest funkcją wariantów dni Piora Zauważmy, że musimy obliczyć długi szereg wykładniczo malejących ciężarów. Nie będziemy tu robić matrycy, ale jedna z najlepszych cech EWMA polega na tym, że cała seria wygodnie się zmniejsza do formuły rekurencyjnej: Rekursywne oznacza, że ​​dzisiejsze odchylenia od wariancji (tj. Jest funkcją wariancji poprzednich dni). Taką formułę można znaleźć również w arkuszu kalkulacyjnym i daje dokładnie taki sam wynik, jak obliczenia długoterminowe. Mówi się: wariancja Dzisiejsza (pod EWMA) jest równa wariancji wczorajszej (ważyła lambda) plus wczorajsze kwadranse zwrócone (ważyło się o jedną minus lambda). Zauważmy, jak po prostu dodajemy dwa terminy: wczorajsza ważona wariacja i wczoraj ważone, kwadratowe powrót. Mimo to, lambda jest naszym parametrem wygładzania. Wyższa lambda (np. RiskMetrics 94) wskazuje na wolniejsze zanikanie w serii - w kategoriach względnych, będziemy mieli więcej punktów danych w serii i będą padać wolniej. Z drugiej strony, jeśli zmniejszymy lambda, wskazujemy wyższy zanik: masy spadają szybciej i, w bezpośrednim wyniku szybkiego zaniku, wykorzystuje się mniej punktów danych. (W arkuszu kalkulacyjnym lambda jest wejściem, więc możesz eksperymentować z jego wrażliwością). Podsumowanie Zmienność to chwilowe odchylenie standardowe dla zapasów i najczęstszych miar ryzyka. Jest to również pierwiastek kwadratowy wariancji. Możemy zmierzyć wariancję historycznie lub domyślnie (domniemana zmienność). Podczas pomiaru historycznego najprostszą metodą jest prosta odmiana. Ale słabość z prostą odmianą to wszystkie zwroty mają taką samą wagę. Więc mamy do czynienia z klasycznym kompromisem: zawsze chcemy więcej danych, ale im więcej danych, tym bardziej nasze obliczenia są rozmyte danymi odległymi (mniej istotnymi). Średnia średnica ruchoma (EWMA) zwiększa się w prostej wariancie, przypisując wagi okresowym zwrotom. Dzięki temu możemy zarówno użyć dużego rozmiaru próbki, jak i większej wagi do najnowszych wyników. (Aby obejrzeć samouczek filmowy na ten temat, odwiedź Turion Bionic). Beta to miara zmienności lub systematycznego ryzyka bezpieczeństwa lub portfela w porównaniu z rynkiem jako całości. Rodzaj podatku od zysków kapitałowych poniesionych przez osoby prywatne i korporacje. Zyski kapitałowe to zyski inwestora. Zamówienie zakupu zabezpieczenia z lub poniżej określonej ceny. Zlecenie z limitem kupna umożliwia określenie podmiotów gospodarczych i inwestorów. Reguła Internal Revenue Service (IRS), która pozwala na bezkarne wycofywanie z konta IRA. Reguła wymaga tego. Pierwsza sprzedaż akcji przez prywatną firmę do publicznej wiadomości. IPO są często wydawane przez mniejsze, młodsze firmy szukające. Stosunek zadłużenia jest wskaźnikiem zadłużenia stosowanym do pomiaru dźwigni finansowej firmy lub wskaźnika zadłużenia stosowanego do pomiaru indywidualnego. Obliczanie korelacji EWMA przy użyciu programu Excel Niedawno dowiedzieliśmy się, jak oszacować zmienność przy użyciu średniej ruchomej EWMA. Jak wiemy, EWMA unika pułapek równych wagi średniej, ponieważ daje większą wagę do ostatnich obserwacji w porównaniu do starszych obserwacji. Jeśli więc w naszych danych uzyskamy skrajne wyniki, z upływem czasu dane te staną się starsze i mają mniejszy ciężar w naszych obliczeniach. W tym artykule przyjrzymy się, jak możemy obliczyć korelację przy użyciu EWMA w programie Excel. Wiemy, że korelacja jest obliczana przy użyciu następującego wzoru: Pierwszym krokiem jest wyliczenie kowariancji między dwiema seriami powrotów. Używamy współczynnika wygładzania Lambda 0.94, stosowanego w programie RiskMetrics. Rozważmy następujące równanie: Używamy kwadratowych zwrotów r 2 jako serii x w tym równaniu dla prognoz wariancji i produktów krzyżowych dwóch zwrotów jako serii x w równaniu dla prognoz kowariancji. Zauważ, że ta sama lambda jest używana dla wszystkich wariancji i kowariancji. Drugim krokiem jest wyliczanie wariancji i odchylenia standardowego każdej serii zwrotu, jak opisano w tym artykule Oblicz wartość historycznej zmienności przy użyciu EWMA. Trzecim krokiem jest wyliczenie korelacji polegającej na wstawieniu wartości wariancji i odchyleń standardowych w wyżej podanej formule korelacji. Poniższy arkusz programu excel zawiera przykład obliczeń korelacji i zmienności w programie Excel. Potwierdza zmienność historyczną przy użyciu EWMA Zmienność jest najczęściej stosowaną miarą ryzyka. Zmienność w tym sensie może być zmiennością historyczną (obserwowaną z poprzednich danych) lub mogłoby świadczyć o zmienności (obserwowanej z rynkowych cen instrumentów finansowych). Zmienność historyczna można obliczyć na trzy sposoby, mianowicie: Prosta zmienność, Średnia (EWMA) GARCH Jedną z głównych zalet EWMA jest to, że przynosi większą wagę do ostatnich zwrotów przy obliczaniu zwrotów. W tym artykule przyjrzymy się jak zmienność jest obliczana za pomocą EWMA. Zacznijmy więc: Krok 1: Obliczanie zysków dziennych w serii cen Jeśli spojrzymy na ceny akcji, możemy obliczyć dzienne zwroty logarytmiczne przy użyciu wzoru ln (P i P i -1), gdzie P reprezentuje każdą dni zamykających cenę akcji. Musimy wykorzystać naturalny dziennik, ponieważ chcemy, aby zyski były stale powiększane. Teraz będziemy mieli dzienne zyski za całą serię cen. Krok 2: Kwadratowe zwroty Następnym krokiem jest wzięcie kwadratu długich zwrotów. Jest to obliczanie prostej wariancji lub zmienności przedstawionej następującą formułą: W tym przypadku u oznacza zwroty, a m oznacza liczbę dni. Krok 3: Przyznawanie ciężarów Przypisywanie ciężarów tak, aby ostatnie zwroty miały wyższą wagę, a starsze powroty miały mniejszy ciężar. Do tego potrzebny jest czynnik o nazwie Lambda (), czyli stała wygładzania lub trwały parametr. Wagi są przypisane jako (1-) 0. Lambda musi być mniejsza niż 1. Metoda pomiaru ryzyka używa lambda 94. Pierwszą wagą będzie (1-0,94) 6, druga masa wynosi 60,94 5,64 i tak dalej. W EWMA wszystkie wagi sumują się do 1, ale maleją ze stałą proporcją. Krok 4: Pomnożenie zwrotów - wyrównanie do wagi Krok 5: Podsumowanie sumy R 2 w Jest to ostateczna wariacja EWMA. Zmienność będzie pierwiastkiem kwadratowym wariancji. Poniższy zrzut pokazuje obliczenia. Powyższy przykład, który widzieliśmy, jest podejściem opisanym przez RiskMetrics. Uogólniona forma EWMA może być reprezentowana jako następująca formuła rekurencyjna: