Explorando a média ponderada ponderada exponencial 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 faremos 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 temos, mais nosso cálculo é 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 tutorial de filme sobre este tópico, visite o Bionic Turtle.) Artigo 50 é uma cláusula de negociação e liquidação no tratado da UE que delineia as medidas a serem tomadas para qualquer país que. Uma oferta inicial sobre os ativos de uma empresa falida de um comprador interessado escolhido pela empresa falida. De um pool de licitantes. Beta é uma medida da volatilidade, ou risco sistemático, de um título ou de uma carteira em comparação com o mercado como um todo. Um tipo de imposto incidente sobre ganhos de capital incorridos por pessoas físicas e jurídicas. Os ganhos de capital são os lucros que um investidor. Uma ordem para comprar um título igual ou inferior a um preço especificado. Uma ordem de limite de compra permite que traders e investidores especifiquem. Uma regra do Internal Revenue Service (IRS) que permite retiradas sem penalidade de uma conta IRA. A regra exige que. A abordagem EWMA tem uma característica atraente: requer relativamente pouco dados armazenados. Para atualizar nossa estimativa em qualquer ponto, precisamos apenas de uma estimativa prévia da taxa de variância e do valor de observação mais recente. Um objetivo secundário da EWMA é acompanhar mudanças na volatilidade. Para valores pequenos, observações recentes afetam prontamente a estimativa. Para valores próximos de um, a estimativa muda lentamente com base em mudanças recentes nos retornos da variável subjacente. O banco de dados RiskMetrics (produzido por JP Morgan e disponibilizado ao público) utiliza o EWMA 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 pela EWMA. Os modelos ARCHGARCH são mais adequados para esta finalidade. 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 variável subjacente. O banco de dados RiskMetrics (produzido pela JP Morgan) e disponibilizado ao público em 1994, utiliza o modelo EWMA para atualizar a estimativa diária de volatilidade. A empresa descobriu que, em toda uma gama de variáveis de mercado, este valor fornece a previsão da variância que se aproxima da taxa de variação realizada. As taxas de desvio realizadas num determinado dia foram calculadas como uma média igualmente ponderada dos 25 dias subsequentes. Da mesma forma, para calcular 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. Em seguida, calcule a soma de erros quadrados (SSE) entre EWMA estimativa e volatilidade realizada. Finalmente, minimizar o SSE variando o valor lambda. Parece simples É. O maior desafio é concordar com um algoritmo para calcular a volatilidade realizada. Por exemplo, o pessoal da RiskMetrics escolheu os 25 dias subseqüentes para calcular a taxa de variação realizada. No seu caso, você pode escolher um algoritmo que utiliza o Volume Diário, HILO e ou OPEN-CLOSE preços. 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 horizonte de previsão além de um passo, a EWMA retorna uma constante O indicador mais simples de entender e mais amplamente utilizado técnica é uma média móvel, que os comerciantes têm usado por muitos anos para suavizar as flutuações de preços a curto prazo errático para revelar As tendências existentes ou situações em que uma tendência pode estar pronta para começar ou sobre a reverter. O fechamento é muitas vezes o único ponto de preço utilizado para um determinado período, mas uma média móvel também pode ser baseada na abertura, alta ou baixa ou alguma combinação de pontos de preço. Há três tipos principais de médias móveis: Média Móvel Simples (SMA) Basta adicionar os preços para um período de tempo especificado e dividir pelo número de preços nesse período para obter uma média. Cada preço é dado um peso igual. À medida que cada novo preço fica disponível, o preço mais antigo cai do cálculo. Média Móvel Ponderada Mais peso é dado ao preço mais recente, que é considerado mais importante do que os preços mais antigos. Se você está calculando uma média móvel ponderada de três dias, por exemplo, o preço mais recente pode ser multiplicado por 3, o preço de ontem por 2 eo preço mais antigo há três dias por 1. A soma destes números é dividida pela soma dos Fatores de ponderação - 6 neste exemplo. Isso torna a média móvel ponderada mais responsiva às mudanças de preços atuais. Média Móvel Exponencial (EMA) Uma média móvel exponencial (EMA) é outra forma de uma média móvel ponderada que dá mais importância aos preços mais recentes. Em vez de deixar cair fora os preços os mais velhos no cálculo, entretanto, todos os preços passados são fatorados na média atual. A EMA atual é calculada subtraindo ontem EMA do preço de hoje, multiplicando o resultado por uma constante e, em seguida, adicionando este resultado ao EMA de ontem para obter EMA de hoje. Um EMA incorpora todos os dados de preços passados e geralmente produz uma linha mais suave do que outras formas de médias móveis, o que pode ser um fator importante em condições de mercado instável. Objetivo: As médias móveis têm vários usos: (1) Revelar tendências alisando dados quando o ruído de mercado produz padrões erráticos de preços, (2) identificar pontos onde as tendências podem estar prontas para começar ou terminar, (3) O desempenho do preço versus uma média móvel ou uma média móvel contra outra. Sinais básicos: O sinal mais simples envolve apenas preço e uma média móvel. Quando o preço está acima da média móvel, ser longo quando o preço está abaixo da média móvel, ser curto. As médias moventes são usadas frequentemente em sistemas de troca do cruzamento. Um sinal de compra ocorre quando uma média móvel de curto ou médio prazo atravessa de baixo para acima de uma média móvel de longo prazo. Por outro lado, um sinal de venda é emitido quando a média de curto prazo ou de médio prazo atravessa de cima para abaixo da média de longo prazo. Como a média móvel muda constantemente com cada nova entrada de dados de preço, muitos comerciantes testam períodos de tempo diferentes antes de apresentarem uma série de médias móveis que são ideais para um determinado mercado. Quanto mais curta for uma média móvel, mais sensível será à evolução dos preços. Os comerciantes terão que ajustar o comprimento de uma média móvel e como usar seus sinais para serir seu próprio estilo negociando. Alguns comerciantes usam combinações de três médias móveis de diferentes comprimentos, tais como médias móveis de 5 dias, 10 dias e 20 dias ou médias móveis de 4, 9 e 18 períodos, tomando os crossovers do movimento mais curto e médio prazo Média abaixo da média móvel mais longa para entrada de comércio e então talvez use a média móvel mais curta como um ponto de parada. Outros ainda - principalmente os estoques comerciais - usam linhas de média móvel de longo prazo, como 50 dias, 100 dias ou 200 dias como outro ponto de suporte ou resistência. Proscons: Fácil de entender e implementar, especialmente porque vários tipos de médias móveis são incluídos em pacotes de software analítico para que os comerciantes não têm que calcular as médias à mão. Eles dão um sistema de negociação mecânica um preço preciso para agir, reduzindo a subjetividade. Um aspecto negativo é que as médias móveis são um indicador de atraso - ou seja, são baseadas em dados de preços passados e seus movimentos costumam rastrear a ação dos preços atuais. 0 Comentários Junte-se a esta conversa, colocar um comentário abaixo. Membro Desde 05.05.2008 Anteriormente Editor-chefe da Futures Magazine, Darrell tem escrito sobre os mercados financeiros há mais de 35 anos e tornou-se uma autoridade reconhecida em mercados de derivativos, análise técnica e técnicas de negociação diversas. Formado em uma fazenda perto da pequena cidade de Nebraska, no sudeste da Virgínia, Jobman se formou na Wartburg College em Iowa em 1963. Iniciou sua carreira jornalística como jornalista esportiva no Waterloo (Iowa) Courier por vários anos antes de entrar no Exército. Ele serviu com a 82 ª Divisão Aerotransportada e como um líder de pelotão de infantaria com os Manchus na Divisão de Infantaria 25, incluindo nove meses no Vietnã em 1967-68, ganhando a Estrela de Prata e Estrela de Bronze. Depois do serviço militar, Jobman retornou ao Courier. Onde se tornou editor de fazenda no início de 1969. Ele foi introduzido nos mercados de futuros quando escreveu uma coluna sobre como os especuladores estavam arruinando os preços agrícolas e foi corrigido por Merrill Oster. Isso levou a escritura atribuições para Oster e, em seguida, uma posição de tempo integral em 1972, onde Jobman participou na fundação de Agricultores Profissionais da América e newsletters associados. Quando Oster comprou Commodities Magazine em 1976, Jobman foi nomeado editor e mais tarde tornou-se editor-chefe da Futures Magazine quando o nome foi alterado em 1983 durante um dos maiores períodos de crescimento para novos mercados e novos instrumentos de negociação na história dos futuros. Foi editor em Futures até 1993, quando saiu para se tornar um escritor independente. Desde 1993, ele escreveu, colaborou, editou ou de outra forma participou na publicação de cerca de uma dúzia de livros sobre negociação, incluindo o Manual de Análise Técnica. Ele também escreveu ou editou artigos para várias publicações e corretoras, bem como cursos de negociação e materiais educacionais para Chicago Mercantile Exchange e Chicago Board of Trade. Ele também atuou como diretor editorial da revista CME. Jobman e sua esposa, Lynda, vivem em Wisconsin, e passam muito tempo visitando com uma filha e três netos também em Wisconsin, e um filho e neta na Flórida. TraderPlanet, TraderPlanet, TraderPad, TraderNet, TraderPlanet, TraderPlanet, TraderPlanet, TraderPlanet, TraderPlanet, TraderPlanet, TraderPlanet, TraderPlanet, LLC são marcas registradas da TraderPlanet, LLC. Copyright 2017 TraderPlanet, LLC. Todos os direitos reservados. Alguém sabe como condensar os processos para calcular a média móvel exponencialmente ponderada (EWMA) de um conjunto de dados em uma única célula, ao invés de criar coluna após coluna de cálculos para chegar à resposta final. Inseriram um exemplo, abaixo. Mas para confirmar EWMA, pondera o desvio padrão para apresentar a uma taxa especificada pela taxa EWMA. Eu defini-lo em 96 neste exemplo. Na célula E8, o peso 1-96 4. Em seguida, em E9E896. e assim por diante. Em seguida, multiple o sqare do retorno pelo peso e soma o total para calcular o EWMA. Eu quero apenas obter todo esse processo para uma fórmula em uma única célula .. Desvio Padrão 45 Desvio Padrão - EW. 11,47 Skewness 1,157569 Contagem 21 EWMA - Taxa 96 Data Rendimento Retornar sqt Peso Peso 96 11052009 46 64 41 4,00 1,65 10052009 28 -46 21 3,84 0,82 09052009 52 53 28 3,69 1,03 08052009 34 -8 1 3,54 0,02 07052009 37 42 18 3,40 0,61 06052009 26 -47 22 3,26 0,72 05052009 49 -8 1 3,13 0,02 04052009 53 -18 3 3,01 0,10 03052009 65 5 0 2,89 0,01 02052009 62 3 0 2,77 0,00 01052009 60 114 131 2,66 3,47 30042009 28 -7 0 2,55 0,01 29042009 30 -14 2 2,45 0,05 28042009 35 -31 10 2,35 0,23 27042009 51 4 0 2,26 0,00 26042009 49 -9 1 2,17 0,02 25042009 54 29 8 2,08 0,17 24042009 42 -33 11 2,00 0,22 23042009 63 103 107 1,92 2,04 22042009 31 -24 6 1,84 0,11 21042009 41 - 29 9 1.77 0.15 20042009 58 - Faça qualquer pergunta sobre o Excel e responda em nenhum momento. Tutoriais Excel semelhantes Células não contíguas médias no Excel Como a média de células não-contíguas (células que não estão próximas umas das outras) se essas células contêm números e são. 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Retorna a data da primeira segunda-feira de qualquer ano com esta função Ano ISO de UDF em Excel. Esta é uma macro Vlookup simples e simples para retornar todos os resultados correspondentes e empilhá-los com resultados anteriores - Isso é muito semelhante ao outro macro do tipo Vlookup, na medida em que retorna todos os resultados que correspondem a uma determinada macro Vlookup para retornar todas as correspondências Resultados de uma folha em Excel - esta macro de Excel funciona como uma função melhor Vlookup porque retorna todos os resultados correspondentes. Executar os Tópicos Similares
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