Exponentiell Gleitender Durchschnitt Halbwertszeit

Exponentieller bewegter Durchschnitt Der exponentielle bewegliche Durchschnitt Der exponentielle bewegliche Durchschnitt unterscheidet sich von einem einfachen Umzugsdurchschnitt sowohl durch Berechnungsmethode als auch in der Art, wie die Preise gewichtet werden. Der Exponential Moving Average (verkürzt auf die Initialen EMA) ist effektiv ein gewichteter gleitender Durchschnitt. Mit der EMA ist die Gewichtung so, dass die letzten Tage Preise mehr Gewicht als ältere Preise gegeben werden. Die Theorie dahinter ist, dass neuere Preise als wichtiger gelten als ältere Preise, zumal ein langfristiger einfacher Durchschnitt (z. B. ein 200-Tage) gleiches Gewicht auf Preisdaten, die über 6 Monate alt sind und dachte, Von so etwas veraltet. Die Berechnung der EMA ist ein wenig komplexer als die Simple Moving Average, hat aber den Vorteil, dass eine große Datenmenge, die jeden Schlusskurs für die letzten 200 Tage abdeckt (oder aber viele Tage in Betracht gezogen werden) nicht aufbewahrt werden muss . Alles was Sie brauchen ist die EMA für den Vortag und den heutigen Schlusskurs, um den neuen Exponential Moving Average zu berechnen. Berechnen des Exponenten Anfänglich muss für die EMA ein Exponent berechnet werden. Um zu beginnen, nehmen Sie die Anzahl der Tage EMA, die Sie berechnen möchten und fügen Sie eine der Anzahl der Tage, die youre in Erwägung (zum Beispiel für einen 200 Tage gleitenden Durchschnitt, fügen Sie eine zu bekommen 201 als Teil der Berechnung). Nun nennen Sie diese Tage1. Dann, um den Exponent zu bekommen, nimm einfach die Nummer 2 und teile es mit Days1. Zum Beispiel wäre der Exponent für einen 200-tägigen gleitenden Durchschnitt: 2 201. Welches entspricht 0,01 Vollberechnung, wenn der exponentielle bewegte Durchschnitt Sobald wir den Exponenten bekommen haben, brauchen wir jetzt zwei weitere Bits von Informationen, um uns die volle Berechnung zu ermöglichen . Der erste ist gestern exponentieller Moving Average. Gut davon ausgehen, dass wir das schon wissen, wie wir es gestern berechnet hätten. Allerdings, wenn Sie Arent bereits bewusst von gestern EMA, können Sie beginnen mit der Berechnung der Simple Moving Average für gestern, und verwenden Sie diese anstelle der EMA für die erste Berechnung (dh die heutige Berechnung) der EMA. Dann morgen können Sie die EMA, die Sie heute berechnet haben, und so weiter. Die zweite Information, die wir benötigen, ist heute der Preis. Nehmen wir an, dass wir heute 200 Tage Exponential Moving Average für eine Aktie oder Aktie berechnen wollen, die eine vorherige Tage EMA von 120 Pence (oder Cent) und einen aktuellen Tag Schlusskurs von 136 Pence hat. Die volle Berechnung ist immer wie folgt: Heutige Exponential Moving Average (aktuelle Tage Schlusskurs x Exponent) (vorherige Tage EMA x (1 Exponent)) Also, mit unseren Beispielfiguren oben, heute 200 Tage EMA wäre: (136 x 0,01 ) (120 x (1- 0.01)) Das entspricht einer EMA für heute von 120.16.Exploring Die exponentiell gewichtete Moving Average Volatilität ist die häufigste Maßnahme des Risikos, aber es kommt in mehreren Geschmacksrichtungen. In einem früheren Artikel haben wir gezeigt, wie man einfache historische Volatilität berechnet. (Um diesen Artikel zu lesen, siehe Volatilität verwenden, um zukünftiges Risiko zu beurteilen.) Wir haben Googles aktuelle Aktienkursdaten verwendet, um die tägliche Volatilität auf der Grundlage von 30 Tagen Lagerbestand zu berechnen. In diesem Artikel werden wir die einfache Volatilität verbessern und den exponentiell gewichteten gleitenden Durchschnitt (EWMA) diskutieren. Historische Vs. Implizite Volatilität Zuerst können wir diese Metrik in ein bisschen Perspektive bringen. Es gibt zwei breite Ansätze: historische und implizite (oder implizite) Volatilität. Der historische Ansatz 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 der Marktpreise löst. Es hofft, dass der Markt am besten weiß und dass der Marktpreis, auch wenn implizit, eine Konsensschätzung der Volatilität enthält. (Für verwandte Lesung siehe die Verwendungen und Grenzen der Volatilität.) Wenn wir uns nur auf die drei historischen Ansätze konzentrieren (links oben), haben sie zwei Schritte gemeinsam: Berechnen Sie die Reihe der periodischen Renditen Bewerben Sie ein Gewichtungsschema Zuerst haben wir Berechnen Sie die periodische Rückkehr. Das ist typischerweise eine Reihe von täglichen Renditen, bei denen jede Rückkehr in kontinuierlich zusammengesetzten Begriffen ausgedrückt wird. Für jeden Tag nehmen wir das natürliche Protokoll des Verhältnisses der Aktienkurse (d. h. Preis heute geteilt durch den Preis gestern und so weiter). Dies führt zu einer Reihe von täglichen Renditen, von u i zu u i-m. Je nachdem wie viele Tage (m Tage) wir messen. Das bringt uns zum zweiten Schritt: Hier unterscheiden sich die drei Ansätze. In dem vorherigen Artikel (mit Volatility To Gauge Future Risk), haben wir gezeigt, dass unter ein paar akzeptablen Vereinfachungen, die einfache Varianz ist der Durchschnitt der quadrierten Renditen: Beachten Sie, dass dies summiert jede der periodischen Renditen, dann teilt diese Summe durch die Anzahl der Tage oder Beobachtungen (m). Also, es ist wirklich nur ein Durchschnitt der quadratischen periodischen Rückkehr. Setzen Sie einen anderen Weg, jede quadratische Rückkehr wird ein gleiches Gewicht gegeben. Wenn also Alpha (a) ein Gewichtungsfaktor ist (speziell 1 m), dann sieht eine einfache Varianz so aus: Die EWMA verbessert sich auf einfache Abweichung Die Schwäche dieses Ansatzes ist, dass alle Renditen das gleiche Gewicht verdienen. Gestern (sehr neuere) Rückkehr hat keinen Einfluss mehr auf die Varianz als die letzten Monate zurück. Dieses Problem wird durch die Verwendung des exponentiell gewichteten gleitenden Durchschnitts (EWMA) behoben, bei dem neuere Renditen ein größeres Gewicht auf die Varianz haben. Der exponentiell gewichtete gleitende Durchschnitt (EWMA) führt Lambda ein. Der als Glättungsparameter bezeichnet wird. Lambda muss kleiner als eins sein. Unter dieser Bedingung wird anstelle von gleichen Gewichten jede quadrierte Rendite 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 ist das erste ( (1 - 0,94) (94) 0 6. Die nächste quadratische Rückkehr ist einfach ein Lambda-Vielfaches des vorherigen Gewichts in diesem Fall 6 multipliziert mit 94 5,64. Und das dritte vorherige Tagegewicht ist gleich (1-0,94) (0,94) 2 5,30. Das ist die Bedeutung von Exponential in EWMA: jedes Gewicht ist ein konstanter Multiplikator (d. h. Lambda, der kleiner als eins sein muss) des vorherigen Tagegewichts. Dies stellt eine Varianz sicher, die gewichtet oder voreingenommen auf neuere Daten ist. (Um mehr zu erfahren, schau dir das Excel-Arbeitsblatt für Googles-Volatilität an.) Der Unterschied zwischen einfacher Volatilität und EWMA für Google ist unten dargestellt. Die einfache Volatilität wirkt effektiv jede periodische Rendite um 0,196, wie in Spalte O gezeigt (wir hatten zwei Jahre täglich Kursdaten, das sind 509 tägliche Renditen und 1509 0,196). Aber beachten Sie, dass Spalte P ein Gewicht von 6, dann 5.64, dann 5.3 und so weiter zuteilt. Das ist der einzige Unterschied zwischen einfacher Varianz und EWMA. Denken Sie daran: Nachdem wir die ganze Serie (in Spalte Q) zusammengefasst haben, 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. Was ist der Unterschied in der täglichen Volatilität zwischen der Varianz und EWMA im Googles-Fall Sein signifikant: 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 Googles-Volatilität in jüngster Zeit niedergelassen, eine einfache Varianz könnte künstlich hoch sein. Heutige Varianz ist eine Funktion von Pior Days Variance Youll bemerken wir brauchten, um eine lange Reihe von exponentiell abnehmenden Gewichten zu berechnen. Wir werden die Mathematik hier nicht machen, aber eines der besten Features der EWMA ist, dass die ganze Serie bequem auf eine rekursive Formel reduziert: Rekursive bedeutet, dass heutige Varianzreferenzen (d. h. eine Funktion der vorherigen Tagesabweichung) ist. Sie finden diese Formel auch in der Kalkulationstabelle, und sie erzeugt genau das gleiche Ergebnis wie die Langzeitberechnung Es heißt: Die heutige Varianz (unter EWMA) ist gleichbedeutend mit der vulkanischen Varianz (gewichtet durch Lambda) plus gestern quadrierte Rückkehr (gewogen von einem Minus Lambda). Beachten Sie, wie wir nur zwei Begriffe zusammenfügen: gestern gewichtete Varianz und gestern gewichtet, quadratische Rückkehr. Dennoch ist Lambda unser Glättungsparameter. Ein höheres Lambda (z. B. RiskMetrics 94) zeigt einen langsamen Abfall in der Serie an - in relativer Hinsicht werden wir mehr Datenpunkte in der Serie haben und sie werden langsamer abfallen. Auf der anderen Seite, wenn wir das Lambda reduzieren, zeigen wir einen höheren Zerfall an: die Gewichte fallen schneller ab, und als direkte Folge des schnellen Zerfalls werden weniger Datenpunkte verwendet. (In der Kalkulationstabelle ist Lambda ein Eingang, also kannst du mit seiner Empfindlichkeit experimentieren). Zusammenfassung Volatilität ist die momentane Standardabweichung eines Bestandes und die häufigste Risikometrität. Es ist auch die Quadratwurzel der Varianz. Wir können die Abweichung historisch oder implizit (implizite Volatilität) messen. Wenn man historisch misst, ist die einfachste Methode eine einfache Varianz. Aber die Schwäche mit einfacher Abweichung ist, dass alle Renditen das gleiche Gewicht bekommen. So stehen wir vor einem klassischen Kompromiss: Wir wollen immer mehr Daten, aber je mehr Daten wir haben, desto mehr wird unsere Berechnung durch entfernte (weniger relevante) Daten verdünnt. Der exponentiell gewichtete gleitende Durchschnitt (EWMA) verbessert die einfache Varianz durch die Zuordnung von Gewichten zu den periodischen Renditen. Auf diese Weise 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 Bionische Schildkröte.) Ein Maß für die Beziehung zwischen einer Veränderung der Menge, die von einem bestimmten Gut gefordert wird, und eine Änderung in seinem Preis. Preis. Der Gesamtdollarmarktwert aller ausstehenden Aktien der Gesellschaft039s. Die Marktkapitalisierung erfolgt durch Multiplikation. Frexit kurz für quotFrench exitquot ist ein französischer Spinoff des Begriffs Brexit, der entstand, als das Vereinigte Königreich stimmte. Ein Auftrag mit einem Makler, der die Merkmale der Stop-Order mit denen einer Limit-Order kombiniert. Ein Stop-Limit-Auftrag wird. Eine Finanzierungsrunde, in der Anleger eine Aktie von einer Gesellschaft mit einer niedrigeren Bewertung erwerben als die Bewertung, Eine ökonomische Theorie der Gesamtausgaben in der Wirtschaft und ihre Auswirkungen auf die Produktion und Inflation. Keynesianische Ökonomie wurde entwickelt. Exponential Moving Average (EMA) Explained Wie wir in der vorherigen Lektion gesagt haben, können einfache gleitende Durchschnitte durch Spikes verzerrt werden. Wir beginnen mit einem Beispiel. Let8217s sagen, wir zeichnen eine 5-Periode SMA auf der Tages-Chart von EURUSD. Die Schlusskurse für die letzten 5 Tage sind wie folgt: Der einfache gleitende Durchschnitt würde wie folgt berechnet: (1.3172 1.3231 1.3164 1.3186 1.3293) 5 1.3209 Einfach genug, richtig Nun, was wäre, wenn es einen Nachrichtenreport am Tag 2 gab, der den Euro verursacht Auf die Bühne fallen. Das verursacht EURUSD, um bei 1.3000 zu stürzen und zu schließen. Let8217s sehen, welche Wirkung dies auf die 5 Periode SMA haben würde. Der einfache gleitende Durchschnitt würde wie folgt berechnet: Das Ergebnis des einfachen gleitenden Durchschnitts wäre viel niedriger und es würde Ihnen die Vorstellung geben, dass der Preis tatsächlich abging, als in Wirklichkeit Tag 2 war nur ein einmaliges Ereignis Verursacht durch die schlechten Ergebnisse eines Wirtschaftsberichts. Der Punkt, den wir machen wollen, ist, dass manchmal der einfache gleitende Durchschnitt zu einfach sein könnte. Wenn es nur so war, dass du diese Spikes herausfiltern kannst, damit du die falsche Idee bekommst. Hmm8230 Warten Sie eine Minute8230 Yep, gibt es einen Weg It8217s genannt Exponential Moving Average Exponential gleitende Durchschnitte (EMA) geben mehr Gewicht auf die jüngsten Perioden. In unserem obigen Beispiel würde die EMA mehr Gewicht auf die Preise der letzten Tage legen, was die Tage 3, 4 und 5 sein würde. Dies würde bedeuten, dass die Spitze am Tag 2 von geringerem Wert wäre und es nicht so groß wäre Ein Effekt auf den gleitenden Durchschnitt, wie es wäre, wenn wir für einen einfachen gleitenden Durchschnitt berechnet hätten. Wenn du darüber nachdenkst, das macht viel Sinn, denn was das tut, ist, dass es mehr Wert darauf legt, was Händler vor kurzem tun. Exponential Moving Average (EMA) und Simple Moving Average (SMA) Seite an Seite Let8217s werfen einen Blick auf die 4-Stunden-Chart von USDJPY, um zu markieren, wie ein einfacher gleitender Durchschnitt (SMA) und exponentieller gleitender Durchschnitt (EMA) nebeneinander aussehen würde Auf einem Diagramm. Beachten Sie, wie die rote Linie (die 30 EMA) scheint näher zu sein als die blaue Linie (die 30 SMA). Dies bedeutet, dass es genauer die aktuelle Preisaktion darstellt. Sie können wohl erraten, warum dies geschieht. It8217s weil der exponentielle gleitende Durchschnitt mehr Wert auf das, was in letzter Zeit geschehen ist, legt. Beim Handel ist es viel wichtiger zu sehen, was Händler tun JETZT eher was sie tun letzte Woche oder letzten Monat. Speichern Sie Ihre Fortschritte durch Unterzeichnen und Markieren der Lektion abgeschlossen