Moving Average Volatility

Análise Técnica, Estudos, Indicadores: Volatilidade ajustada Média Mover (V-MA) Sobre: ​​Sobre o uso de volatilidade na análise técnica para ajustar as médias móveis para as diferentes condições de mercado, a fim de evitar sinais intermitentes no sistema de negociação. Além disso, sobre a importância da volatilidade e quente, isso poderia ajudar a melhorar sua análise técnica. Inventado, desenvolvido e implementado por pessoas que trabalham no MarketVolume174quot Artigos Problemas de atalhos nas médias de movimentação de negociações As médias móveis (MA) desempenham um papel muito importante na análise técnica e na construção de sistemas de negociação. Eles são usados ​​para gerar sinais de negociação (exemplo: crossovers de dois MAs ou crossovers de MACD e linha zero), bem como são aplicados a outros indicadores técnicos para alisá-los e criar linhas de sinal (exemplo: linhas de sinal em Stochastics, RSI. MACD e etc.). Enquanto as Médias em Movimento são bastante importantes na análise técnica, muitos analistas técnicos e comerciantes que tentaram basear sua decisão comercial apenas em médias móveis descobriram que é bastante problemático. Se um atraso de MA é muito grande, um comerciante pode perder boas tendências ao atuar quando é muito tarde e quando o atraso é reduzido, um comerciante pode concorrer em negociação agitada quando todos os lucros anteriores são eliminados. O problema adicional com os sistemas de negociação com base em médias móveis é que um comerciante deve ajustar as configurações do período da barra do MAs constantemente. Caso contrário, o sistema (mais cedo ou mais tarde) entrará em um período de negociação negativa quando todos os lucros puderem ser eliminados. Os gráficos abaixo ilustram a necessidade de ajustar os MAs para se manter rentável. No gráfico 1 abaixo, você pode ver a Média de Movimento Simples com configurações de período de 7 e 26 barras aplicadas ao índice Dow Jones Industrials (DJI). Sinais de negociação simples neste caso são gerados em crossovers de duas médias móveis. O sistema de negociação dirá para vender quando MA curto (7-bar MA) cai abaixo de MA longo (26-bar MA) e para comprar quando MA curto aumenta acima de MA longo. Neste gráfico: A tendência 1 foi mal manchada e, em seguida, tivemos um período de negociação negativa agitada. A tendência 2 foi mal manchada e, em seguida, tivemos um sinal negativo. A tendência 3 foi perfeitamente manchada e, em seguida, tivemos dois sinais negativos novamente. A tendência 4 Era mal manchado. Como conclusão para esta ilustração, podemos dizer que, na maioria dos casos, após cada comércio rentável, podemos encontrar um período de negociação discreta e negativa que pode prejudicar substancialmente a rentabilidade dos sistemas. Gráfico 1: Índice DJI com um sistema de negociação baseado em crossovers de médias móveis (configuração média do período de barras) Agora, reduzimos o período de barras de nossas médias móveis, o que deve levar a uma melhor descoberta das principais tendências. No gráfico 2, temos duas médias móveis simples com configurações de período de 5 e 15 barras aplicadas ao mesmo índice DJI no mesmo período. Neste gráfico: Todas as principais tendências em nosso período foram perfeitamente detectadas e são lucrativas No entanto, ainda tínhamos períodos de negociação discreta e negativa e, na verdade, tivemos maior número de negócios (sinais) durante esses períodos. Em resumo, para este gráfico, podemos dizer que a redução da configuração do período de barras das médias móveis leva a negócios mais rentáveis, no entanto, os períodos de negociação agitada e negativa serão mais longos e mais negativos, o que pode levar a resultados mais valiosos em comparação com O resultado no exemplo no gráfico 1. Gráfico 2: Índice DJI com um sistema de negociação baseado em cruzamentos de médias móveis (configuração de período de barra menor) Agora, selecione maior do que no período do gráfico 1 bar de nossas médias móveis, o que deve reduzir a negociação agitada se não o eliminar. No gráfico 3, temos duas médias móveis simples com configurações de período de 10 e 40 bar aplicadas ao mesmo índice DJI no mesmo período de tempo. Neste gráfico: Tivemos períodos muito menores de negociação agitada - apenas alguns sinais negativos No entanto, entrou e saiu de grandes tendências com grande atraso, tivemos negociações negativas e anteriormente (no gráfico 1) os negócios lucrativos agradáveis ​​tornaram-se menos lucrativos. Em resumo, para este gráfico, podemos dizer que, aumentando a configuração de um período de barras de médias móveis, aumentamos o atraso. Pode reduzir e eliminar períodos de negociação agitada e negativa, contudo, respeitosamente, isso nos faz enterexit um comércio com um atraso que provavelmente irá transformar a maioria de nossos sinais em negativos e mal lucrativos. Gráfico 3: Índice DJI com um sistema de negociação baseado em cruzamentos de médias móveis (configuração de período de barra menor) Ao resumir todos esses três exemplos de gráficos acima, torna-se óbvio que seria bom ter capacidade para evitar uma negociação agitada como foi feito No gráfico 3, ainda assim, para detectar grandes tendências, como foi feito no gráfico 1. Para encontrar uma solução para um problema descrito acima, um comerciante deve ser capaz de reconhecer períodos de negociação agitada. Muitos comerciantes profissionais já conhecem a resposta que é volatilidade. Durante os períodos de maior volatilidade, podemos ver mudanças mais fortes e os indicadores técnicos podem gerar mais sinais dentro de um curto período de tempo. Respeitadamente, se você não ajustar seus indicadores de acordo, você pode encontrar uma negociação agitada e negativa. Você pode culpar os indicadores técnicos, um sistema e etc. A realidade é - quando as mudanças de volatilidade você precisa ajustar suas configurações de indicadores técnicos (seu sistema comercial). Em diferentes níveis de volatilidade, a tendência dos preços se comporta de forma diferente: com maior volatilidade, a tendência do preço muda sua direção mais forte e mais rápida e você pode ver mudanças mais freqüentes em uma tendência Com a volatilidade dos amantes, uma tendência de preços tende a mudar sua direção mais lenta e as mudanças mais baixas são menores . Sobre a V-MA (Volatility Adjust Moving Average) Nossa equipe de pesquisa criou um algoritmo que permite ajustar as médias móveis automaticamente em relação ao nível de volatilidade. Você pode ver uma série de indicadores técnicos que já possuem um fator de volatilidade. No entanto, podemos orgulhosamente dizer que somos os primeiros que tomaram a decisão de estabelecer uma tecnologia que ajustaria automaticamente uma configuração de indicadores para vários níveis de volatilidade. Nossas tecnologias proprietárias permitem a aplicação deste algoritmo a alguns dos indicadores técnicos. No gráfico 4 (veja abaixo), para uma melhor ilustração, traçamos V-MA (linha vermelha MA ajustada de volatilidade no gráfico abaixo) juntamente com SMA (Média de Movimento Simples - linha verde no gráfico abaixo) e ATR (Média Verdadeira Alcance). Como você pode ver, quando a volatilidade é baixa (ATR está em níveis baixos), V-MA se comporta como MA simples (linhas verdes e vermelhas no gráfico abaixo estão se movendo juntas). No entanto, quando a volatilidade é alta (ATR está no nível alto), o V-MA é ajustado para atender a um critério de volatilidade (a linha vermelha fica fora da linha verde no gráfico abaixo). Gráfico 4: Índice DJI e V-MA (média móvel ajustada de volatilidade) O mesmo que com qualquer média móvel, V-MA tem configuração de período de barra MA que determina o número de barras (período) usado para calcular MA. No entanto, o V-MA tem dois parâmetros adicionais: configuração do período da barra ATR e Nível do sinal ATR. O período da barra ATR é usado para calcular a volatilidade e o nível do sinal é um nível de volatilidade no qual o V-MA começa a ser ajustado para a volatilidade. Em geral, o comportamento de V-MA pode ser descrito como Quando ATR se move abaixo do nível de volatilidade definido, o V-MA se move como SMA com a mesma configuração de período de barra. Quando ATR aumenta acima o nível de volatilidade definido, a regra de volatilidade é ativada e V-MA é ajustado quando ATR retorna abaixo do nível de volatilidade definido, o V-MA tende a voltar para o comportamento da SMA. Antes de escolher uma configuração para V-MA, pode ser recomendável traçar o padrão ATR (Average True Range em percentagem) em um gráfico. Depois de jogar com a ATR, será mais visível o período do bar ATR e o nível de volatilidade (quotSignal Levelquot) que você gostaria de usar no V-MA. O sistema de negociação V-MA baseado em V-MA poderia ser usado para gerar sinais de negociação, bem como poderia ser usado como componente em sistemas de negociação da mesma maneira que outras médias móveis são. Para entender melhor a vantagem do V-MA em relação à Média de Movimento Simples, compare o sistema de negociação descrito acima (veja o gráfico 1) com base nos cruzamentos do MA rápido com configuração de período de 7 barras e MA lento com período de 26 barras para um sistema similar Com base em V-MA. Tomaremos o mesmo índice DJI e o mesmo prazo. Vamos usar o mesmo 7-bar MA como média móvel rápida. No entanto, para uma média lenta, escolheremos V-MA, ainda com as mesmas configurações de período de 26 barras. Se você comparar o gráfico 1 (veja acima) e o gráfico 5 (veja abaixo), você pode notar que os sinais gerados nesses gráficos são quase idênticos, o que não deve ser uma surpresa, pois as mesmas configurações para médias móveis foram selecionadas. A diferença é que o sistema de negociação com base em V-MA (ver gráfico 5) não ocorre em negociação agitada e negativa em setembro de 2011. Como resultado, podemos dizer que os sistemas de negociação que usam as médias móveis ajustadas de volatilidade têm a capacidade de evitar agilidade Negociação durante os períodos de alta volatilidade e esses sistemas poderiam gerar lucros substancialmente maiores do que sistemas similares com base em Métodos de Movimento Simples. Gráfico 5: Índice de DJI e sinais de negociação baseados em V-MA (média móvel ajustada de volatilidade). Em resumo A volatilidade é um dos fatores mais importantes na análise técnica. Um comerciante que não fique atento à volatilidade, mais cedo ou mais tarde, pode enfrentar um período de sinais suicidas negativos, simplesmente porque, com mudanças na volatilidade, temos mudanças no comportamento das tendências de preços. Pode ser altamente recomendável incluir análise de volatilidade em todos os sistemas comerciais. Nossa tecnologia proprietária de ajustar indicadores técnicos para níveis de volatilidade pode ajudá-lo com isso. Copyright 2004 - 2017 Highlight Investments Group. Todos os direitos reservados. Este material não pode ser publicado, transmitido, reescrito ou redistribuído. Nossas páginas são constantemente digitalizadas. Se vemos que qualquer um dos nossos conteúdos é publicado em outro site, nossa primeira ação será informar este site no Google e Yahoo como um site de spam. Disclaimer Privacy 169 1997-2017 MarketVolume. Todos os direitos reservados. SV1Exploração A volatilidade média móvel ponderada exponencialmente 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 avaliar o risco futuro.) Usamos os dados atuais do preço das ações da Googles para calcular a volatilidade diária com base em 30 dias de estoque de dados. Neste artigo, melhoraremos a volatilidade simples e discutiremos a média móvel ponderada exponencialmente (EWMA). Vs históricos. Volatilidade implícita Primeiro, colocamos essa métrica em um pouco de perspectiva. Existem duas abordagens amplas: volatilidade histórica e implícita (ou implícita). A abordagem histórica pressupõe que o passado é o prólogo que medimos a história na esperança de que seja preditivo. A volatilidade implícita, por outro lado, ignora o histórico que resolve para a volatilidade implícita nos preços de mercado. Espera que o mercado conheça melhor e que o preço de mercado contenha, mesmo que de forma implícita, uma estimativa consensual da volatilidade. (Para leitura relacionada, veja Os Usos e Limites da Volatilidade.) Se nos concentrarmos apenas nas três abordagens históricas (à esquerda acima), eles têm dois passos em comum: Calcule a série de retornos periódicos Aplicar um esquema de ponderação Primeiro, nós Calcule o retorno periódico. Isso geralmente é uma série de retornos diários, em que cada retorno é expresso em termos compostos continuamente. Para cada dia, tomamos o log natural da proporção dos preços das ações (ou seja, preço hoje dividido por preço ontem e assim por diante). Isso produz uma série de retornos diários, de u i to 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 o Volatility To Gauge Future Risk), mostramos que sob um par de simplificações aceitáveis, a variância simples é a média dos retornos quadrados: Observe que isso resume cada um dos retornos periódicos, então divide esse total pelo Número de dias ou observações (m). Então, é realmente apenas uma média dos retornos periódicos quadrados. Dito de outra forma, cada retorno quadrado recebe um peso igual. Então, se o alfa (a) é um fator de ponderação (especificamente, um 1m), então uma variância simples parece algo assim: O EWMA melhora a diferença simples. A fraqueza dessa abordagem é que todos os retornos ganham o mesmo peso. O retorno de Yesterdays (muito recente) não tem mais influência na variação do que o retorno dos últimos meses. Esse problema é corrigido usando a média móvel ponderada exponencialmente (EWMA), na qual os retornos mais recentes têm maior peso na variância. A média móvel ponderada exponencialmente (EWMA) apresenta lambda. Que é chamado de parâmetro de suavização. Lambda deve ser inferior a um. Sob essa condição, em vez de pesos iguais, cada retorno quadrado é ponderado por um multiplicador da seguinte forma: por exemplo, RiskMetrics TM, uma empresa de gerenciamento de risco financeiro, tende a usar uma lambda de 0,94 ou 94. Neste caso, o primeiro ( Mais recente) o retorno periódico ao quadrado é ponderado por (1-0,94) (94) 0 6. O próximo retorno ao quadrado é simplesmente um múltiplo lambda do peso anterior neste caso 6 multiplicado por 94 5,64. E o peso do terceiro dia anterior é igual (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 inferior a um) do peso dos dias anteriores. Isso garante uma variação ponderada ou tendenciosa em relação a dados mais recentes. (Para saber mais, confira a Planilha do Excel para a Volatilidade dos Googles.) A diferença entre a simples volatilidade e o EWMA para o Google é mostrada abaixo. A volatilidade simples efetivamente pesa cada retorno periódico em 0.196 como mostrado na Coluna O (tivemos dois anos de dados diários sobre o preço das ações. Isso é 509 devoluções diárias e 1509 0.196). Mas observe que a coluna P atribui um peso de 6, então 5.64, depois 5.3 e assim por diante. Essa é a única diferença entre variância simples e EWMA. Lembre-se: depois de somar toda a série (na coluna Q), temos a variância, que é o quadrado do desvio padrão. Se queremos volatilidade, precisamos lembrar de tomar a raiz quadrada dessa variância. Qual é a diferença na volatilidade diária entre a variância e EWMA no caso do Googles. É significativo: 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 obter detalhes). Aparentemente, a volatilidade de Googles estabeleceu-se mais recentemente, portanto, uma variação simples pode ser artificialmente alta. A diferença de hoje é uma função da diferença de dias de Pior. Você notará que precisamos calcular uma série longa de pesos exponencialmente decrescentes. Nós não vamos fazer a matemática aqui, mas uma das melhores características do EWMA é que toda a série se reduz convenientemente a uma fórmula recursiva: Recursiva significa que as referências de variância de hoje (ou seja, são uma função da variância dos dias anteriores). Você também pode encontrar esta fórmula na planilha e produz exatamente o mesmo resultado que o cálculo de longo prazo. A variação de hoje (sob EWMA) é igual a variância de ontem (ponderada por lambda) mais retorno quadrado de ontem (pesado por menos a lambda). Observe como estamos apenas adicionando dois termos em conjunto: variância ponderada de ontem e atraso de ontem, retorno quadrado. Mesmo assim, lambda é o nosso parâmetro de suavização. Um lambda mais alto (por exemplo, como RiskMetrics 94) indica decadência mais lenta na série - em termos relativos, teremos mais pontos de dados na série e eles vão cair mais devagar. Por outro lado, se reduzirmos a lambda, indicamos maior deterioração: os pesos caem mais rapidamente e, como resultado direto da rápida deterioração, são usados ​​menos pontos de dados. (Na planilha, lambda é uma entrada, para que você possa experimentar sua sensibilidade). Resumo A volatilidade é o desvio padrão instantâneo de um estoque e a métrica de risco mais comum. É também a raiz quadrada da variância. Podemos medir a variação historicamente ou implicitamente (volatilidade implícita). Ao medir historicamente, o método mais fácil é a variância simples. Mas a fraqueza com variância simples é que todos os retornos recebem o mesmo peso. Então, enfrentamos um trade-off clássico: sempre queremos mais dados, mas quanto mais dados temos, mais nosso cálculo será diluído por dados distantes (menos relevantes). A média móvel ponderada exponencialmente (EWMA) melhora a variação simples ao atribuir pesos aos retornos periódicos. Ao fazer isso, podemos usar um grande tamanho de amostra, mas também dar maior peso aos retornos mais recentes. (Para ver um tutorial de filme sobre este tópico, visite a Tartaruga Bionica.) Como medir a volatilidade Embora a maneira tradicional de medir a volatilidade seja através do desvio padrão, existem outras formas de medir isso também. Os outros métodos que discutem estão medindo através de médias móveis, bandas Bollinger e ATR. Uma ferramenta para medir a volatilidade é através das bandas de Bollinger. As bandas de Bollinger são calculadas usando a fórmula: Banda Média 20 dias de média móvel simples (SMA) Banda Alta SMA de 20 dias (desvio padrão de 20 dias de preço x 2) SMA de 20 dias da Baixa Baixa - (desvio padrão de 20 dias de Preço x 2) As bandas de Bollinger usam três quotbandsquot que dão uma imagem visual das mudanças na volatilidade. As bandas são fáceis de interpretar e ajudá-lo a obter uma melhor compreensão do seu ambiente comercial. A forma como você pode medir a volatilidade através de médias móveis é através de divergências de diferentes médias móveis. Por exemplo, digamos que você deveria tomar uma média móvel de curto prazo de 5 períodos e uma média móvel de longo prazo de 25 períodos. Se os dois MAaposs fossem divergir de repente, isso poderia sinalizar uma mudança de preço súbita. Isso ocorre porque uma forte mudança de preço afetaria a média móvel de curto prazo mais do que a longo prazo. Embora seja difícil obter medidas exatas em volatilidade usando médias móveis, itaposs pode ser uma boa linha de aliança, pois mais divergência significa maior volatilidade. ATR significa o alcance real médio, e é o último indicador de volatilidade do qual falaremos. ATR é encontrado tomando a diferença entre alto e baixo para cada período. Este indicador pode dar-lhe uma imagem mais clara sobre como um preço pode mudar ao longo do tempo e quão volátil é. Recursos de Forex Tempo real após horas Pré-mercado Notícias Citação de resumo de notas citadas Gráficos interativos Configuração padrão Por favor, note que, uma vez que você fizer sua seleção, ela será aplicada a todas as futuras visitas ao NASDAQ. Se, a qualquer momento, você estiver interessado em reverter as nossas configurações padrão, selecione Configuração padrão acima. Se você tiver dúvidas ou encontrar quaisquer problemas na alteração das configurações padrão, envie um email para isfeedbacknasdaq. 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