Eksponensiell Veide Moving Average Formel Eksempel

Veidede bevegelige gjennomsnitt Det grunnleggende. Over årene har teknikere funnet to problemer med det enkle glidende gjennomsnittet. Det første problemet ligger i tidsrammen for det bevegelige gjennomsnittet. MA De fleste tekniske analytikere mener at prisaksjonen åpning eller avsluttende aksjekurs ikke er nok for å avhenge av riktig forutsigelse av kjøp eller salg av signaler fra MAs crossover-handlingen For å løse dette problemet, tilordner analytikere nå mer vekt til de nyeste prisdataene ved å bruke den eksponensielt glattede glidende gjennomsnittlige EMA Lær mer i å utforske eksponentielt veidende flytende gjennomsnitt . Et eksempel For eksempel, ved hjelp av en 10-dagers MA, ville en analytiker ta sluttprisen på den tiende dagen og multiplisere dette nummeret med 10, den niende dagen med ni, den åttende dagen med åtte og så videre til den første av MA Når summen er bestemt, vil analytikeren da dividere tallet ved å legge til multiplikatorene. Hvis du legger til multiplikatorene i 10-dagers MA-eksemplet, er tallet 55 Denne indikatoren er kjent som en s det lineært vektede glidende gjennomsnittet For relatert lesing, sjekk ut enkle bevegelige gjennomsnittsverdier. Gjør trendene ut. Mange teknikere er fast troende på den eksponensielt glattede glidende gjennomsnittlige EMA. Denne indikatoren har blitt forklart på så mange måter at det forveksler både studenter og investorer. Kanskje Den beste forklaringen kommer fra John J Murphy s tekniske analyse av finansmarkedene, publisert av New York Institute of Finance, 1999. Det eksponensielt glattede glidende gjennomsnittet adresserer begge problemene knyttet til det enkle glidende gjennomsnittet. Først tildeler det eksponensielt glatte gjennomsnittet en større vekt på nyere data Det er derfor et vektet glidende gjennomsnitt. Mens det tildeles mindre betydning for tidligere prisdata, inkluderer den i beregningen alle dataene i instrumentets levetid. I tillegg er brukeren i stand til å juster vekten for å gi større eller mindre vekt til den siste dagens pris, som legges til en prosentandel av forrige dag s verdi Summen av begge prosentverdiene legger til 100. For eksempel kan prisen for siste dag sættes til en vekt på 10 10, som legges til forrige dagers vekt på 90 90 Dette gir den siste dagen 10 av totalvekten Dette vil være tilsvarer et 20-dagers gjennomsnitt, ved å gi den siste dagsprisen en mindre verdi på 5 05. Figur 1 Eksponentielt slipt Moving Average. Ovenstående diagram viser Nasdaq Composite Index fra den første uken i august 2000 til 1. juni 2001 Som du tydeligvis kan se, har EMA, som i dette tilfellet bruker sluttprisdataene over en 9-dagers periode, bestemt salgssignaler den 8. september merket med en svart nedpilen. Dette var dagen at indeksen brøt under 4000-nivået Den andre svarte pilen viser et annet nedre ben som teknikerne faktisk forventer. Nasdaq kunne ikke generere nok volum og interesse fra detaljhandlerne til å bryte 3.000-merket. Deretter duger du igjen til bunn ut på 1619 58 på 4 april Oppgangen til 12. april er markert med en pil Her er indeksen stengt på 1961 46, og teknikere begynte å se institusjonelle fondforvaltere begynner å hente ut noen gode kjøp som Cisco, Microsoft og noen av energirelaterte problemstillinger. Les våre relaterte artikler. Flytte gjennomsnittlige konvolutter Raffinere A Popular Trading Tool og Moving Average Bounce. En undersøkelse gjort av USAs Bureau of Labor Statistics for å måle ledige stillinger. Det samler inn data fra arbeidsgivere. Det maksimale beløpet av penger USA kan låne. Gjeldstaket ble opprettet under Second Liberty Bond Act. The rentesats der en depotinstitusjon låner midler opprettholdt i Federal Reserve til en annen depotinstitusjon.1 Et statistisk mål for spredningen av avkastning for en gitt sikkerhets - eller markedsindeks Volatilitet kan enten måles. En handling som den amerikanske kongressen passerte i 1933 som Banking Act, som forbød kommersielle banker fra å delta i investeringen. Nonfarm lønn refererer til enhver jobb utenfor gårder, private husholdninger og nonprofit-sektoren. Det amerikanske presidiet for arbeid. Eksplosjon av eksponentielt vektet Flytende Gjennomsnitt. Volatilitet er det vanligste risikobildet, men det kommer i flere smaker. I en tidligere artikkel viste vi hvordan du kan beregne enkel historisk volatilitet. les denne artikkelen, se Bruke volatilitet for å måle fremtidig risiko Vi brukte Googles faktiske aksjekursdata for å beregne daglig volatilitet basert på 30 døgns lagerdata. I denne artikkelen vil vi forbedre den enkle volatiliteten og diskutere eksponentielt vektet glidende gjennomsnittlig EWMA Historisk Vs Implisitt Volatilitet Først setter vi denne metriske inn i et perspektiv Det er to brede tilnærminger Historisk og underforstått eller implisitt volatilitet Den historiske tilnærmingen antar at fortid er prolog, vi måler historie i håp om at det er forutsigbar Implisitt volatilitet på På den annen side ignorerer historien den løser for volatiliteten som følger med markedsprisene. Det håper at markedet vet best og at Markedsprisen inneholder, selv om det implisitt er et konsensusoverslag for volatilitet. For relatert lesing, se Bruk og grenser for volatilitet. Hvis vi fokuserer på bare de tre historiske tilnærmingene til venstre ovenfor, har de to trinn til felles. Beregn serien av periodisk avkastning. Bruk en vekting ordning. Først beregner vi periodisk avkastning Det er vanligvis en serie av daglig avkastning hvor hver avkastning er uttrykt i kontinuerlig sammensatte vilkår. For hver dag tar vi den naturlige loggen av forholdet mellom aksjekursene, dvs. prisen i dag fordelt på pris i går og så videre. Dette gir en serie av daglige avkastninger, fra ui til deg im, avhengig av hvor mange dager m dager vi måler. Det får oss til det andre trinnet Det er her de tre tilnærmingene er forskjellige I forrige artikkel Ved bruk av volatilitet for å måle fremtidig risiko viste vi at under enkle akseptable forenklinger er den enkle variansen gjennomsnittet av den kvadrerte retur. Merk at dette summerer hver periodisk avkastning, da div ides det totalt etter antall dager eller observasjoner m Så det er egentlig bare et gjennomsnitt av den kvadratiske periodiske avkastningen Sett på en annen måte, hver kvadret retur blir gitt like vekt Så hvis alpha a er en vektningsfaktor spesifikt, en 1 m, så ser en enkel varianse noe ut som dette. EWMA forbedrer seg på enkel variasjon Svakheten i denne tilnærmingen er at alle avkastninger tjener samme vekt I går s har svært nylig avkastning ingen større innflytelse på variansen enn i forrige måned s retur. Dette problemet er løst av ved bruk av eksponentielt vektet glidende gjennomsnittlig EWMA, hvor nyere avkastning har større vekt på variansen. Eksponentielt vektet glidende gjennomsnittlig EWMA introduserer lambda som kalles utjevningsparameteren Lambda må være mindre enn en. Under denne betingelsen, i stedet for likevekter, hver Kvadratisk avkastning er vektet av en multiplikator som følger. For eksempel, RisikoMetrics TM, et finansiell risikostyringsfirma, har en tendens til å bruke en lambda på 0 94, eller 94 I dette tilfellet er f den første kvadratiske periodiske avkastningen veies med 1-0 94 94 0 6 Den neste kvadrerade retur er bare en lambda-multipel av den tidligere vekten i dette tilfellet 6 multiplisert med 94 5 64 Og den tredje forrige dag s vekt er 1-0 94 0 94 2 5 30.Det er betydningen av eksponentiell i EWMA, hver vekt er en konstant multiplikator, dvs. lambda, som må være mindre enn en av de foregående dagens vekt. Dette sikrer en variasjon som er vektet eller forspent mot nyere data til Lær mer, sjekk ut Excel-regnearket for Google s volatilitet Forskjellen mellom bare volatilitet og EWMA for Google er vist nedenfor. Enkel volatilitet veier effektivt hver periodisk avkastning med 0 196 som vist i kolonne O vi hadde to års daglig aksjekurs data Det er 509 daglige avkastninger og 1 509 0 196 Men legg merke til at kolonne P tilordner en vekt på 6, deretter 5 64, deretter 5 3 osv. Det er den eneste forskjellen mellom enkel varians og EWMA. Remember Etter at vi summerer hele serien i kolonne Q har vi variansen, som er kvadratet av standardavviket Hvis vi vil ha volatilitet, må vi huske å ta kvadratroten av den variansen. Hva er forskjellen i den daglige volatiliteten mellom variansen og EWMA i Google s saken Det er signifikant Den enkle variansen ga oss en daglig volatilitet på 2 4, men EWMA ga en daglig volatilitet på bare 1 4 se regnearket for detaljer. Tilsynelatende satte Google volatilitet seg ned senere, derfor kan en enkel varians være kunstig høy. Dagens variasjon er en funksjon av Pior Day s Varianse Du vil legge merke til at vi trengte å beregne en lang rekke eksponentielt avtagende vekter. Vi har ikke vunnet matematikken her, men en av de beste egenskapene til EWMA er at hele serien reduserer til en rekursiv formel. Rekursivt betyr at dagens s variansreferanser det vil si en funksjon av forrige dag s varians Du kan også finne denne formelen i regnearket, og det gir nøyaktig samme resultat som longhand-beregningen. Det står i dag s varians u nder EWMA er lik i går s varians veid av lambda pluss gårsdagens kvadrert retur veid av en minus lambda Legg merke til hvordan vi bare legger til to ord sammen i går s vektede varians og gjerdag vektet, kvadret tilbake. Selv så er lambda vår utjevningsparameter En høyere lambda for eksempel som RiskMetric s 94 indikerer tregere forfall i serien - relativt sett vil vi ha flere datapunkter i serien, og de kommer til å falle av sakte. På den annen side, hvis vi reduserer lambda, indikerer vi høyere forfall av vikene faller raskere, og som et direkte resultat av det raske forfallet, blir færre datapunkter brukt. I regnearket er lambda en inngang, slik at du kan eksperimentere med dens følsomhet. Summarisk volatilitet er det øyeblikkelige standardavviket for en bestand og den vanligste risikometrisk Det er også kvadratroten av variansen Vi kan måle variansen historisk eller implisitt underforstått volatilitet Ved måling historisk er den enkleste metoden enkel v ariance Men svakheten med enkel varians er alle avkastninger får samme vekt Så vi står overfor en klassisk avgang vi vil alltid ha mer data, men jo flere data vi har jo mer vår beregning er fortynnet med fjernere mindre relevante data Det eksponentielt vektede glidende gjennomsnittet EWMA forbedrer seg på enkel varians ved å tildele vekt til periodisk retur. Ved å gjøre dette kan vi begge bruke en stor utvalgsstørrelse, men gi også større vekt til nyere avkastning. For å se en filmopplæring om dette emnet, besøk Bionic Turtle. En undersøkelse gjort av United States Bureau of Labor Statistics for å måle ledige stillinger. Det samler inn data fra arbeidsgivere. Det maksimale beløpet av penger USA kan låne. Gjeldstaket var opprettet under Second Liberty Bond Act. Renten som en depotinstitusjon låner midler til i Federal Reserve til en annen depotinstitusjon.1 Et statistisk mål for spredning av avkastning for en gitt sikkerhets - eller markedsindeks Volatilitet kan enten måles. En handling som den amerikanske kongressen vedtok i 1933 som bankloven, som forbyde kommersielle banker å delta i investeringen. Nonfarm lønn refererer til hvilken som helst jobb utenfor gårder, private husholdninger og nonprofit sektor. Det amerikanske arbeidsbyrået. Slik beregner du vektet flytte Gjennomsnitt i Excel ved hjelp av eksponentiell utjevning. Ekstern dataanalyse for dummies, 2. utgave. Eksponentiell utjevning i Excel beregner bevegelsen gjennomsnittlig Eksponensiell utjevning veier imidlertid verdiene som er inkludert i de bevegelige gjennomsnittlige beregningene, slik at nyere verdier har større effekt på gjennomsnittlig beregning og gamle verdier har mindre effekt. Denne vektningen oppnås gjennom en utjevningskonstant. For å illustrere hvordan verktøyet for eksponensiell utjevning arbeid, antar at du igjen ser på gjennomsnittlig daglig temperaturinformasjon. For å beregne vektede glidende gjennomsnitt ved hjelp av eksponensiell utjevning, ta følgende trinn. For å beregne et eksponensielt glatt glidende gjennomsnitt, klikker du først på Datatabell s Data Analysis-kommandoknappen. Når Excel viser dialogboksen Dataanalyse, velg eksponentiell utjevning fra listen og klikk deretter OK. Eksempel viser dialogboksen Eksponensiell utjevning. Identifiser dataene. For å identifisere dataene du vil beregne et eksponensielt jevnt glatt gjennomsnitt for, klikker du på Tekstboksen Inngangsområde Identifiser deretter innstillingsområdet, enten ved å skrive inn et regnearkområde-tillegg ress eller ved å velge regnearkintervallet Hvis innspillingsområdet ditt inneholder en tekstetikett for å identifisere eller beskrive dataene dine, merker du avmerkingsboksen. Gir utjevningskonstanten. Skriv ut utjevningskonstanten i tekstfeltet Damping Factor. Excel-hjelpefilen antyder at du bruker en utjevningskonstant på mellom 0 2 og 0 3 Formentlig, men hvis du bruker dette verktøyet, har du egne ideer om hva riktig utjevningskonstant er. Hvis du ikke klarar av utjevningskonstanten, bør du kanskje ikke bruke dette verktøyet. Tell Excel hvor du skal plassere eksponentielt glattede, glidende gjennomsnittlige data. Bruk tekstboksen Utgangsområde for å identifisere arbeidsarkområdet som du vil plassere de bevegelige gjennomsnittlige dataene i Eksempel på regneark, for eksempel, plasserer du de bevegelige gjennomsnittlige dataene inn i regnearkområdet B2 B10. Valgfritt diagram de eksponensielt jevnede dataene. For å kartlegge eksponensielt jevndata, merk av i avkrysningsboksen Kartutgang. Valgfritt Angi at du vil at standard feilinformasjon skal beregnes. For å beregne standardfeil, velg avkrysningsboksen Standard feil. Excel plasserer standardfeilverdier ved siden av de eksponensielt glattede glidende gjennomsnittlige verdiene. Etter at du har angitt hvilken flytende gjennomsnittsinformasjon du vil beregne og hvor du vil den plasseres, klikker du OK. Ekscel beregner glidende gjennomsnittsinformasjon.