Ruchliwość średnia zmienność

Zmienność zmienności średnich kroczących. Techniczna analiza, badania, wskaźniki. Rozpoznawalność dostosowana Średnia ruchoma V-MA. About O użyciu zmienności analizy technicznej w celu dostosowania średnich kroczących do różnych warunków rynkowych w celu uniknięcia niekompletnych sygnałów w systemie handlowym Również o znaczeniu zmienność i gorączka mogłaby pomóc w udoskonaleniu technicznej analizy. Proudly wymyślony, rozwinięty i wdrożony przez osoby pracujące w MarketVolume. Article s Shortcuts. Problem w handlu Moving Averages. Moving średnie MA odgrywają bardzo ważną rolę w analizie technicznej iw budynku Systemy transakcyjne Są wykorzystywane do generowania sygnałów handlowych, przykładowych przecięć dwóch MAs lub przecięć MACD i linii zerowej, a także do innych wskaźników technicznych w celu ich wygładzenia, a także do tworzenia linii sygnałów Signal Lines w Stochastics, RSI MACD, i itd. Podczas gdy średnia ruchoma jest bardzo ważna w analizie technicznej, wielu analityków technicznych i przedsiębiorców, którzy próbowali opierają swoją decyzję handlową wyłącznie na średnich kroczących stwierdzili, że jest to dość problematyczne Jeśli opóźnienie MA jest zbyt duże, przedsiębiorca może przegapić dobre trendy działając, gdy jest za późno, a kiedy opóźnienie jest ograniczone, przedsiębiorca może napotkać luźne transakcje gdy wszystkie poprzednie zyski zostaną usunięte Dodatkowym problemem z systemami handlu opartymi na średnich kroczących jest to, że przedsiębiorca musi dostosować okresy paska MA s w sposób ciągły W przeciwnym razie system szybciej lub później weźmie udział w okresie ujemnego obrotu, gdy można zlikwidować cały zysk Wykresy poniżej ilustrują konieczność dostosowania MA w celu utrzymania rentowności. Na wykresie 1 poniżej można zobaczyć Simple Moving Average z ustawieniami okresu 7- i 26-pasmowego zastosowanymi do indeksu DJI Industrial Dow Jones Industrial Simple Sprawa generowana jest przy przecięciach dwóch średnich ruchów. System handlowy mógłby sprzedawać, gdy MA MA MA MAŁA MA MAŁA MAŁA MAŁA MA MAŁA MAŁA MAŁA MAŁA MAŁA MAŁEGO MAŁA MAŁA MAŁA MAŁA MAŁA MAŁA MAŁA MAŁA MAŁEGO MAŁA MAŁA I ZWYCIĘĆ, 1 ledwo dostrzeżono, a następnie mieliśmy okres choppy negatywne trading. The tendencja 2 ledwo dostrzeżone, a następnie mieliśmy jeden negatywny signal. The trend 3 był doskonale dostrzeżony, a następnie mieliśmy dwa negatywne sygnały again. The tendencja 4 ledwo dostrzeżone . W konkluzji na ten rysunek możemy stwierdzić, że w większości przypadków, po każdym rentownym handlu, możemy przebiegać w okresach niedbałego i negatywnego handlu, co może zaszkodzić rentowności systemu. Chart 1 Indeks DJI z systemem handlu opartym na przejściach średnie ustawienie średniej wartości kresek. Teraz zmniejsz czas barometru do średnich kroczących, co powinno prowadzić do lepszego rozpoznania głównych trendów Na wykresie 2 mamy dwa proste średnie ruchome z ustawieniami okresu 5- i 15-pasmowego zastosowanymi do tego samego DJI indeks na tym samym ramy czasowe Na tym wykresie. Wszystkie główne trendy w naszym okresie były doskonale dostrzeżone i są opłacalne. Jednak nadal mieliśmy okresy niedbałego i negatywnego handlu i faktycznie mieliśmy większą liczbę transakcji ignali w tych okresach. Podsumowując, w odniesieniu do tego wykresu możemy powiedzieć, że skrócenie okresu barowego ustalania średnich kroczących prowadzi do bardziej opłacalnych transakcji, jednak okresy niechlujnego i negatywnego handlu będą dłuższe i bardziej negatywne, co może prowadzić do ogólnego wartościowe wyniki w porównaniu do wyników w przykładzie na wykresie 1.Chart 2 Indeks DJI z systemem handlu opartego na przecięciach średnich kroczących mniejszych ustawień okresu barowego. Teraz wybierz większy niż na wykresie 1 bar okresie naszych średnich kroczących co powinno zmniejszyć nieostrożne obroty, jeśli nie wyeliminować Na wykresie 3 mamy dwa proste średnie ruchome z ustawieniami okresu 10 i 40 barów stosowanymi do tego samego indeksu DJI w tym samym ramy czasowej Na tym wykresie. Mieliśmy dużo mniejsze okresy wahań - tylko kilka negatywnych sygnałów. Weszliśmy i wychodziliśmy z głównych trendów z dużym opóźnieniem, mieliśmy negatywne transakcje i wcześniej na wykresie 1 przyjemne transakcje zyskowne stały się mniej dochodowe. Podsumowując, w tym wykresie możemy powiedzieć, że zwiększając okres barowy dla średnich ruchów zwiększamy opóźnienie Może to zmniejszyć i wyeliminować okresy niedbałego i negatywnego handlu, ale z szacunkiem sprawia, że ​​zaczynamy wychodzić z handlu z opóźnieniem, które najprawdopodobniej spowoduje, że większość naszych sygnałów ujemny i ledwo opłacalny. Chart 3 Indeks DJI z systemem handlu opartego na przecięciach ruchomych średnich mniejszych ustawień okresu barowego. Podsumowując wszystkie powyższe trzy przykłady wykresów powyżej, staje się oczywiste, że byłoby miło mieć zdolność unikania luźnego handlu, to zostało zrobione na wykresie 3, a mimo to, aby dostrzec najważniejsze trendy, tak jak zostało to zrobione na wykresie 1. Aby znaleźć rozwiązanie problemu opisanego powyżej, przedsiębiorca powinien być w stanie rozpoznać okresy słabego handlu Wiele profesjonalnych przedsiębiorców już znać odpowiedź, która jest zmiennością W okresach wyższej lotności możemy zauważyć silniejsze huśtawki i wskaźniki techniczne mogą generować więcej sygnałów w krótszym okresie czasu Z szacunkiem, jeśli nie dostosujesz Ustalić wskaźniki, które mogą doprowadzić do niedbałego i ujemnego handlu Możesz obwiniać wskaźniki techniczne, system itp. W rzeczywistości - kiedy zmiany zmienności trzeba dostosować wskaźniki techniczne do ustawień systemu handlowego Na różnych poziomach zmienności tendencja cenowa zachowuje się inaczej. Z wyższej zmienności trend cen zmienia się w kierunku silniejszego i szybszego, a widać częste zmiany w trendzie. Zmienność kochanek, tendencja cenowa zmierza do zmiany kierunku wolniejszego i na dół wahania są mniejsze. O V-MA Zmienność zmienności Przeniesienie średniej. Nasz zespół badawczy utworzył algorytm pozwalający na automatyczne dostosowywanie średnich ruchów w odniesieniu do poziomu zmienności Możesz zauważyć szereg wskaźników technicznych, które mają już czynnik zmienności. Możemy jednak dumnie powiedzieć, że jesteśmy pierwszym, który dokonał decyzja o stworzeniu technologii, która automatycznie dostosowała wskaźniki do różnych poziomów niestabilności Nasze technologie zastrzeżone a W celu lepszej ilustracji, na wykresie 4 poniżej, w celu lepszej ilustracji, wykreślono linię MA - czerwoną linię zmienną V-MA na wykresie poniżej oraz SMA Simple Moving Average - zieloną linię na poniższym wykresie i ATR Average True Range Jak widać, gdy zmienność jest mała ATR jest na niskim poziomie, V-MA zachowuje się jak proste MA zielone i czerwone linie na poniższym wykresie poruszają się razem Gdy jednak zmienność jest wysoka ATR jest na wysokim poziomie, V-MA jest dostosowywany do spełnienia kryterium zmienności, czerwona linia wyprowadza się z zielonej linii na wykresie poniżej. Wykres 4 Wskaźnik DJI i zmienna średnia ruchoma V-MA. Podobnie jak w przypadku wszystkich średnich kroczących, V-MA ma pasek MA Okres okresowy, który określa liczbę pasów czasu potrzebny do obliczenia MA Jednak V-MA ma dwa dodatkowe parametry Ustawienie okresu barowego ATR i poziom sygnału ATR Okres paska ATR jest używany do obliczania zmienności i poziom sygnału jest poziomem zmienności, przy którym V - MA zaczyna się dostosowywać d do zmienności Ogólnie zachowanie V-MA można opisać jako. Gdy ATR przemieszcza się poniżej zdefiniowanego poziomu niestabilności, V-MA przemieszcza się jako SMA z takim samym ustawieniem okresu baru. Gdy ATR zwiększa wyżej zdefiniowany poziom niestabilności, reguła zmienności jest wyzwalana, a V - MA jest regulowana. Kiedy ATR spada poniżej określonego poziomu zmienności, V-MA ma tendencję do powrotu do zachowania SMA. Przed wybraniem ustawienia V-MA, można polecić wykreślić ATR Average True Range w procentowym wskaźniku na wykresie Po grę z ATR będzie to bardziej widoczne, co to znaczy okres paska ATR i jaki poziom Poziomu Zmian Poziomu chcesz używać w Systemie Transakcyjnym V-MA. V-MA. V-MA może zostać użyty do generowania sygnałów handlowych ponieważ może być używany jako składnik systemów obrotu w taki sam sposób, jak inne średnie ruchome. Aby lepiej zrozumieć przewagę V-MA w porównaniu z Simple Moving Average, porównaj system handlu opisany powyżej na wykresie 1 na podstawie przecięć szybkich MA z ustawieniem okresu 7-bar i wolnym MA z 26-bar do podobnego systemu opartego na V-MA Weźmiemy ten sam indeks DJI i tym samym czasie Użyjemy tego samego 7-pasmowego MA jako szybkiej średniej ruchomej Jednakże dla średniej wolnej średniej wybieramy V-MA , ale z tymi samymi ustawieniami okresu 26-pasmowego. Jeśli porównać wykres 1 z powyższym rysunkiem i wykres 5 poniżej, można zauważyć, że sygnały generowane na tych wykresach prawie identyczne, co nie powinno być zaskoczeniem, ponieważ te same ustawienia dla średnich kroczących były wybrana Różnica polega na tym, że system handlu oparty na V-MA na wykresie 5 nie występuje w niepewnym i negatywnym obrocie we wrześniu 2017 r. W efekcie można powiedzieć, że systemy transakcyjne, które stosują ruchome średnie wahania lotności, mają zdolność unikania sztywnego obrotu w czasie okresy wysokiej zmienności i te systemy mogłyby przynieść znacząco wyższy zysk niż analogiczne systemy oparte na wskaźniku Simple Moving Averages. Chart 5 i DJI oraz zmienności ruchomej opartej na średnich ruchliwych wahaniach V-MA. Opłacalność jest jednym z najbardziej imponujących czynniki rtant w analizie technicznej Przedsiębiorca, który wcześniej niebawem lub później nie będzie patrzył na zmienność, może napaść na okres negatywnych sygnałów samobójczych, ponieważ ze zmianami zmienności mamy zmiany zachowań w trendach cenowych Można by wysoce zalecić zmienność analiza zawarta w każdym systemie handlowym Nasza pomocna technologia dostosowywania wskaźników technicznych do poziomów zmienności może pomóc w tym. Wskaźnik V-MA na naszych wykresach ma 3 parametry do ustawienia Aby je zrozumieć, na przykład podczas wybierania na wykresie dziennym 1 bar 1 dzień. ATR 12 MA Okres 14 Sygnał 0 8. to oznaczałoby, że masz 14-dniowy ruch średnio SMA średni, który zachowuje się dokładnie tak samo jak SMA 14 tak długo, jak bezwzględny ATR 12-dniowy jest niższy niż 0 8 Kiedy 12-dniowy Absolute ATR przecina powyżej 0 8, średnia ruchoma 14 dni zostanie dostosowana do zmienności Absolutny poziom ATR. Copyright 2004 - 2017 Highlight Investments Group Wszelkie prawa zastrzeżone Ten materiał może nie być publikowany, nadawany, przepisywany lub redis z podziałem na strony. Nasze strony są stale skanowane Jeśli okaże się, że jedna z naszych treści została opublikowana na innej stronie, naszym pierwszym działaniem będzie zgłoszenie tej witryny do serwisu Google i Yahoo jako witryny spamowej. Zastrzeżenie prywatności 1997-2017 Wszelkie prawa zastrzeżone SV1.1997 -2017 Wszelkie prawa zastrzeżone. Zmienność lotniczą ze średnią prawdziwą range. J Welles Wilder jest jednym z najbardziej innowacyjnych umysłów w dziedzinie analizy technicznej W 1978 roku wprowadził świat do wskaźników znanych jako prawdziwy zakres i średni prawdziwy zakres jako miarę zmienność Chociaż są często używane przez wielu techników rzadziej niż standardowe wskaźniki, narzędzia te mogą pomóc technikowi wejść i wyjść z handlu i powinny być sprawdzane przez wszystkich podmiotów zajmujących się systemami, aby zwiększyć zyskowność. Jaki jest przebieg AverageTrueRange? jest różnica pomiędzy wysoką i niską ceną w danym dniu Okazuje informacje o tym, jak lotny zapas jest Duże zakresy wskazują na dużą lotność, a małe zakresy wskazują na niską lotność R ange jest mierzona w ten sam sposób dla opcji i towarów - wysoka - niska - jak w przypadku zapasów. Jedna różnica między zapasami a rynkami towarowymi polega na tym, że główne giełdy kontraktów terminowych próbują zapobiec niezwykle niekorzystnym zmianom cen poprzez wprowadzenie pułapu na kwotę, którą rynek może poruszać się w ciągu jednego dnia Jest to tzw. limit blokady i oznacza maksymalną zmianę ceny towaru za jeden dzień W latach siedemdziesiątych, gdy inflacja osiągnęła bezprecedensowe poziomy, ziarna, brzuchy wieprzowe i inne towary często doświadczały ograniczeń dni, rynek byków otworzyłby się na giełdzie i nie nastąpi dalsze transakcje. Zakres ten okazał się niewłaściwym wskaźnikiem zmienności, biorąc pod uwagę ruchy graniczne, a dzienny zakres wskazał na bardzo niską lotność na rynkach, które były rzeczywiście bardziej zmienne niż kiedykolwiek Wilder był wówczas kontrahentem terminowym, kiedy te rynki były mniej uporządkowane niż są dzisiaj Otwarte luki były częstym zjawiskiem, a rynki przeniosły się Ograniczenie lub ograniczenie często To utrudniało mu wdrożenie niektórych systemów, z którymi się rozwijał Jego pomysł polegał na tym, że duża zmienność wynikałaby z okresów niskiej lotności. Byłaby to podstawą systemu handlu wewnątrzgodzinnego. Zmienność w celu oszacowania przyszłego ryzyka. Na przykład, w jaki sposób może to prowadzić do zysków, pamiętaj, że duża zmienność powinna wystąpić po niskim stopniu niestabilności. Porównując dzienny zakres z dziesięciodniową średnią ruchoma zakresu, możemy zauważyć niską lotność, jeśli dzisiejszy zakres s jest mniejszy niż dziesięciodniowy średni zakres, możemy dodać wartość tego zakresu do ceny otwarcia i kupić przełom. Kiedy zapasy lub towary wylatują z wąskiego przedziału, prawdopodobnie będzie ono przemieszczało się przez jakiś czas w kierunek rozerwania Problem z otwarciem luki polega na tym, że ukrywają zmienność przy oglądaniu codziennego zakresu Jeśli towar zostanie otwarty do góry, zakres będzie bardzo mały, a dodanie tej niewielkiej wartości do następnego dnia otworzy się co prawdopodobnie doprowadzi do częstego handlu Ponieważ zmienność może się zmniejszyć po przejściu na limit, to jest to czas, w którym handlowcy chcieliby szukać rynków oferujących większe możliwości handlowe. Obliczanie AverageTrueRange Prawdziwy zakres został opracowany przez firmę Wilder w celu rozwiązania tego problemu dzięki uwzględnieniu luki i dokładniejszej mierzeniu dziennej zmienności niż jest to możliwe przy użyciu prostego kalkulowania zakresu Prawdziwy zakres jest największą wartością rozwiązaną przez rozwiązywanie następujących trzech równań. Gdzie TR reprezentuje prawdziwy zakres H reprezentuje dzisiejsze wysokie L reprezentuje dzisiejsze niskie C 1 reprezentuje wczorajsze zamknięcie. Jeśli rynek gwałtownie wzrósł, równanie nr 2 dokładnie pokaże zmienność dnia, mierzoną od poprzedniej do ostatniej Zamknij odejmowanie poprzedniego zamknięcia od dnia s tak, jak zostało to zrobione w równaniu nr 3, będą uwzględniały dni, które otwierają się z przerwą w dół. Wszystko TrueRange Średnia true range ATR jest wykładniczą średnią ruchoma true range Wilde r korzystał z 14-dniowego ATR w celu wyjaśnienia pojęcia Przedsiębiorcy mogą używać krótszych lub dłuższych ram czasowych w oparciu o preferencje handlowe Dłuższe harmonogramy będą spowolnione i prawdopodobnie doprowadzą do mniejszej liczby sygnałów handlowych, a krótsze ramy czasowe zwiększą aktywność handlową Wskaźniki TR i ATR są pokazano na rysunku 1. Rysunek 1 Prawdziwy zakres i przeciętny zakres wskaźników rzeczywistych. obraz 1 ilustruje jak skoki w TR są za nimi okresy z niższymi wartościami dla TR ATR wygładza dane i czyni go lepiej dostosowanym do systemu handlowego Używając surowego wejścia dla prawdziwego zasięgu doprowadziłyby do błędnych sygnałów. Zastosowanie AverageTrueRange Większość przedsiębiorców zgadza się, że zmienność wykazuje wyraźne cykle i opiera się na tej wierze, ATR może być użyty do konfiguracji sygnałów wejściowych. Systemy krótkotrwałych firm są czasami wykorzystywane przez krótkoterminowych przedsiębiorców do czasu wpisy Ten system dodaje ATR lub wiele ATR do następnego dnia otwarte i kupuje, gdy ceny przechodzą powyżej tego poziomu Krótkie transakcje są przeciwieństwem ATR lub wielokrotnością ATR jest odejmowany od otwartej pozycji, a wejścia pojawiają się, gdy poziom ten jest złamany. System rozbicia ATR może być używany jako system długoterminowy, otwierając się po dniu następującym po dniu, który zamyka się powyżej zamknięcia, plus ATR lub poniżej zamykania minus ATR. Pomysły na ATR mogą być również wykorzystywane do umieszczania przerw w strategiach handlowych i ta strategia może działać bez względu na rodzaj wpisu ATR stanowi podstawę przystanków używanych w słynnym systemie handlu żółwiami Kolejnym przykładem zatrzymań przy użyciu ATR jest wyjściem żyrandolowym opracowanym przez Chuck LeBeau, który umieszcza końcowy przystanek od najwyższego poziomu handlu lub na najwyższym poziomie handlu. Odległość od wysokiej ceny do przystanku końcowego jest zazwyczaj ustalana na trzech ATRs. cena idzie w górę Zatrzymuje się na długich pozycjach nigdy nie należy opuszczać, ponieważ porusza się w celu zatrzymania w miejscu Więcej informacji można znaleźć w Metodzie logicznym zatrzymywania miejsca docelowego. Komentracja ATR jest wszechstronnym narzędziem, które pomaga przedsiębiorcy które mogą być zbudowane z tej pojedynczej idei Jest to wskaźnik, który powinien być badany przez poważnych studentów rynku. Stopa procentowa, w jakiej instytucja depozytowa pożycza fundusze utrzymywane w Rezerwie Federalnej do inna instytucja depozytariusza.1 Statystyczna miara rozproszenia rentowności dla danego indeksu bezpieczeństwa lub rynku Zmienność może być mierzona. Ustawa Kongres Stanów Zjednoczonych przyjęto w 1933 r. jako ustawę o bankowości, która zabraniała bankom komercyjnym uczestnictwa w inwestycji. Nonfarm wynagrodzenie odnosi się do jakiegokolwiek zatrudnienia poza gospodarstwami domowymi, gospodarstw domowych i sektora non-profit US Bureau of Labor. Skrót walucie lub symbol waluty dla indyjskiego rupia INR, waluta Indii Rupia składa się z: 1.Wstępnej oferty na zbankrutowane aktywa spółki od zainteresowanego nabywcy wybranego przez bankrutującą firmę Z puli oferentów. Zdefiniuj się jako zmienność zmiennej rynkowej w dniu n, jako oszacowana na koniec dnia n-1 Współczynnik wariancji jest kwadratem zmienności, w dniu n. Podwyższenie wartości zmiennej rynkowej na koniec dnia i jest stale zwiększona stopa zwrotu w ciągu dnia i pomiędzy końcem poprzedniego dnia tzn. i-1 i koniec dnia i wyraża się jako. Następnie, używając standardowego podejścia do szacowania danych historycznych, będziemy używać najnowszych obserwacji m, aby obliczyć nieobciążony estymator wariancji. Gdzie jest średnia z następnego , załóżmy założyć i zastosować maksymalne oszacowanie prawdopodobieństwa współczynnika wariancji. Do tej pory zastosowaliśmy równe wagi do wszystkich, więc definicja powyżej jest często określana jako równoważona szacunkiem zmienności. Wcześniej stwierdziliśmy, że naszym celem było oszacowanie obecny poziom zmienności, więc warto nadać wyższe wagi ostatnie dane niż starsze. Aby to wyrazić, wyważmy ważoną estymatę wariancji w następujący sposób: jest to ciężar ciężaru przypisany obserwacji i-dni temu. dać większą wagę do ostatnich obserwacji średniej wariancji g. Jednak możliwe rozszerzenie powyższej idei to założenie, że istnieje średnia wariancja od dawna i że powinna ona mieć pewien ciężar. Model ten jest znany jako model ARCH m, zaproponowany przez firmę Engle w 1994 roku. EWMA jest szczególnym przypadkiem powyższego równania W tym przypadku sprawiamy, że odważniki o zmiennym spadku wykładniczo rosną wraz z czasem. W przeciwieństwie do wcześniejszej prezentacji, EWMA zawiera wszystkie wcześniejsze uwagi, ale z uporczywym spadaniem ciężaru w czasie . Następnie stosujemy sumę ciężarów, tak aby były równe jedności. Dla wartości. Teraz włączamy te terminy z powrotem do równania. Dla oszacowania. W przypadku większego zbioru danych, jest wystarczająco mały, aby go zignorować równanie. Za podejście EWMA ma jedną atrakcyjną cechę wymagającą stosunkowo niewielkich przechowywanych danych Aby zaktualizować nasze szacunki w dowolnym momencie, potrzebujemy tylko wstępnego oszacowania współczynnika wariancji i najnowszej wartości obserwacji. Drugim celem EWMA jest tra ck zmienia zmienność W przypadku małych wartości ostatnie obserwacje wpływają na szacunkową szybkość W przypadku wartości zbliżonych do jednej, szacunkowa zmiana zmienia się powoli w oparciu o ostatnie zmiany w zakresie zwrotu zmiennej bazowej. Baza danych RiskMetrics opracowana przez firmę JP Morgan i udostępnia ją do publicznej wiadomości wykorzystuje EWMA w celu uaktualnienia dziennej zmienności. WAŻNE Formuła EWMA nie zakłada długiego przeciętnego poziomu odchylenia W ten sposób pojęcie zmienności nie jest rejestrowane przez EWMA Modele ARCH GARCH są lepiej dostosowane do tego celu. Kolejnym celem EWMA jest śledzenie zmian w zmienności, więc w przypadku małych wartości niedawna obserwacja wpływa na ocenę w sposób szybki, a dla wartości zbliżonych do jednego, szacunkowa zmiana powoli do ostatnich zmian zwrotu zmiennej bazowej. Baza danych RiskMetrics wyprodukowana przez JP Morgan i udostępnione publicznie w 1994 r., wykorzystuje model EWMA do aktualizacji dziennej oceny zmienności Firma stwierdziła, że ​​w wielu zmienna, ta wartość daje prognozę wariancji, która jest najbliższa osiągniętemu współczynnikowi wariancji Zdefiniowane odchylenia wariancji w danym dniu obliczono jako średnio ważoną średnią z następnych 25 dni. Podobnie, obliczyć optymalną wartość lambda dla nasz zestaw danych, musimy obliczyć zrealizowaną zmienność w każdym punkcie Istnieje kilka metod, więc wybierz jeden Następny, obliczyć sumę kwadratowych błędów SSE między oszacowaniami EWMA a zrealizowaną zmiennością Wreszcie zminimalizować SSE przez zmianę wartości lambda. Sounds simple Jest to największe wyzwanie polegające na uzgodnieniu algorytmu obliczania zrealizowanej zmienności Na przykład osoby z firmy RiskMetrics wybrali kolejny 25-dniowy obliczony współczynnik wariancji W Twoim przypadku można wybrać algorytm, który wykorzystuje dzienną objętość, HI LO i lub OPEN-CLOSE. Q 1 Czy możemy użyć EWMA do oszacowania lub prognozy zmienności więcej niż jeden krok naprzód. Przedstawienie zmienności EWMA nie zakłada długoterminowej średniej zmienności, a W związku z tym, w przypadku każdego prognozowanego horyzontu poza jednym krokiem, EWMA zwraca stałą wartość. W przypadku dużych zbiorów danych wartość ta ma niewielki wpływ na obliczoną wartość. W następstwie zamierzamy wykorzystać argument, określona początkowa wartość zmienności. Q 3 Czym jest relacja pomiędzy EWMA a ARCH GARCH Model. EWMA jest w zasadzie specjalną formą modelu ARCH o następującej charakterystyce. Kolejność ARCH jest równa rozmiarowi danych próbki. Ciężary są wykładniczo malejące w w czasie. Q 4 Czy EWMA powraca do wartości średniej. NO EWMA nie ma terminu średniej wariancji długoterminowej, nie powraca do żadnej wartości. Q 5 Jaka jest prognoza wariancji dla horyzontu powyżej jednego dnia lub krok w przód. Jak w Q1 funkcja EWMA zwraca stałą wartość równą jednokrotnej wartości szacunkowej. Q 6 Mam cotygodniowe miesięczne dane roczne Której wartości powinienem użyć. Możesz nadal używać 0 94 jako wartości domyślnej, ale jeśli chcesz znaleźć optymalną wartość, musisz skonfigurować optymalizację problem związany z minimalizacją SSE lub MSE między EWMA a realną zmiennością. Sprawdź, czy nasza niestabilność 101 zawiera poradniki i porady na naszej stronie internetowej, aby uzyskać więcej szczegółów i przykładów. Q 7, jeśli moje dane nie mają zerowej wartości, jak mogę użyć tej funkcji. Na razie użyj funkcji DETREND, aby usunąć średnią z danych przed przekazaniem jej do funkcji EWMA. W przyszłości wydanie NumXL, EWMA automatycznie usunie średnią w Twoim imieniu. John C Options, Futures and Other Derivatives Financial Times Prentice Hall 2003, str. 372-374, ISBN 1-405-886145. Hamilton, analiza serii czasowej JD Princeton University Press 1994, ISBN 0-691-04289-6.Teay, Ruey S Analiza serii czasów finansowych John Wiley SONS 2005 , ISBN 0-471-690740. Powiązane linki.