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 filme tutorial sobre este tópico, visite o Bionic Turtle.) Um tipo de imposto cobrado sobre ganhos de capital incorridos por indivíduos e empresas. 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 primeira venda de ações por uma empresa privada para o público. IPOs são muitas vezes emitidos por empresas menores, mais jovens à procura da. DebtEquity Ratio é o rácio da dívida utilizado para medir a alavancagem financeira de uma empresa ou um rácio da dívida utilizado para medir um indivíduo. Um tipo de estrutura de compensação que os gestores de fundos de hedge normalmente empregam em que parte da compensação é baseado no desempenho. A média móvel ponderada exponencial (EWMA) é uma estatística para monitorar o processo que calcula a média dos dados de forma a dar menos e menos peso aos dados Como eles são removidos mais a tempo. Para a técnica de controle de gráficos Shewhart, a decisão sobre o estado de controle do processo a qualquer momento, (t), depende unicamente da medida mais recente do processo e, é claro, O grau de veracidade das estimativas dos limites de controle a partir de dados históricos. Para a técnica de controle EWMA, a decisão depende da estatística EWMA, que é uma média exponencialmente ponderada de todos os dados anteriores, incluindo a medição mais recente. Através da escolha do factor de ponderação (lambda), o procedimento de controlo EWMA pode ser tornado sensível a uma deriva pequena ou gradual no processo, enquanto que o procedimento de controlo Shewhart só pode reagir quando o último ponto de dados está fora de um limite de controlo. Definição de EWMA A estatística que é calculada é: mbox t lambda Yt (1-lambda) mbox ,,, mbox ,,, t 1,, 2,, ldots ,, n. Onde (mbox 0) é a média dos dados históricos (meta) (Yt) é a observação no tempo (t) (n) é o número de observações a serem monitoradas incluindo (mbox 0) (0 Interpretação do gráfico de controle EWMA O vermelho Pontos são os dados em bruto a linha irregular é a estatística EWMA ao longo do tempo. O gráfico nos diz que o processo está no controle porque todos (mbox t) estão entre os limites de controle. No entanto, parece haver uma tendência para cima para os últimos 5 Eu tenho coletado alguns dados de processo por 3 anos e eu quero imitar uma análise prospectiva EWMA, para ver se o parâmetro de alisamento do meu conjunto teria detectar todas as mudanças importantes (sem muitos alarmes falsos). Parece que a maioria dos livros didáticos e Literatura que eu olhei que usam uma média e desvio padrão para calcular os limites de controle. Esta é geralmente a média in-control e desvio padrão de alguns dados históricos, ou a média e sd da população a partir da qual as amostras são desenhadas. Não tenho nenhuma informação. R maneira de calcular os limites de controle Existe uma variação da tabela EWMA que não usa a média eo desvio padrão Quaisquer idéias criativas Obrigado antecipadamente Para se certificar de que eu entendo isso: você poderia calcular a EWMA média e variância, mas você don39t ter Uma linha de base para compará-los. Parece-me que você tem uma técnica supervisionada (que pressupõe que você pode definir o que deve ser), mas você quer uma técnica não supervisionada (que só procura diferenças sem chamar um estado quotgoodquot e outro quotbadquot) . Para técnicas não supervisionadas, clustering vem à mente, mas ele teria que ser modificado para se aplicar a timeseries. Como cerca de Razão de verossimilhança Generalizada (GLR) ndash Jim Pivarski Jun 25 14 at 2:49 Se nos referimos a en. wikipedia. orgwikiEWMAchart. Posso calcular o Zi para o meu dado lambda, mas quando se trata dos limites de controle, eu não tenho dados históricos para calcular o T e S. Obrigado vou olhar em GLR e também postar em Cross Validated. Sim, T e S são a média eo desvio padrão de uma distribuição de linha de base, que é dada a priori ou determinada a partir de um conjunto de dados de treinamento. O conjunto de dados de treinamento representa o que os dados devem ser parecidos, portanto, esta é uma técnica supervisionada e você quer uma técnica não supervisionada. O GLR não é ponderado exponencialmente, mas encontra dinamicamente uma quebra nos dados entre duas distribuições diferentes e combina dados de cada lado da quebra para obter resultados mais robustos. Poderia ser o que você quer. Ndash Jim Pivarski Jun 25 14 at 3:00 A partir de uma perspectiva prática operacional, o uso de análise estatística de dados históricos por si só, é raro. Sim, ele fornece algumas orientações sobre como o processo (e seu sistema de controle) estão realizando, porém a coisa mais importante é de longe ter um bom entendimento e conhecimento dos limites de engenharia. Refiro-me aos limites operacionais, que são determinados pelas especificações e características de desempenho dos vários equipamentos. Isso permite que se desenvolva um bom entendimento de como o processo deve comportar-se (em termos de pontos de operação óptimos e limites de controle superiores) e onde as áreas de maior desvio do ótimo são. Isso tem muito pouco a ver com a análise estatística de dados históricos, e muito a ver com a metalurgia de engenharia de processo - dependendo do tipo de processo que você está lidando. Os limites de controle são determinados, em última instância, pelo que o Process Manager Process Engineer WANTS, que normalmente são (mas nem sempre) dentro da capacidade da placa de identificação do equipamento. Se você está trabalhando dentro dos limites operacionais, e você está no domínio da otimização de processos, então sim, a análise estatística é mais amplamente utilizado e pode oferecer uma boa visão. Dependendo da variabilidade do seu processo, do quão bem seu sistema de controle está configurado e da homogeneidade do seu produto de alimentação, os limites de controle superiores selecionados variam. Um bom ponto de partida é o ponto de operação ideal (por exemplo, 100 m3hr), então use uma quantidade razoável de dados históricos para calcular um desvio padrão, e faça seu limite superior 100 1 dev padrão eo seu limite inferior 100-1 padrão dev. Esta não é uma regra dura e rápida, mas é um ponto de partida sensato. Respondida Feb 7 16 at 12:12 Sua resposta 2017 Stack Exchange, IncMoving Desvio padrão Movendo padrão desvio é uma medida estatística de volatilidade do mercado. Ele não faz previsões de direção de mercado, mas pode servir como um indicador de confirmação. Você especifica o número de períodos a usar, eo estudo calcula o desvio padrão dos preços da média móvel dos preços. Ele é derivado calculando-se uma Média Móvel Simples n período de tempo do item de dados. Em seguida, soma os quadrados da diferença entre o item de dados e sua média móvel em cada um dos n períodos de tempo anteriores. Finalmente, divide esta soma por n e calcula a raiz quadrada deste resultado. Propriedades Período: O número de barras em um gráfico. Se o gráfico exibir dados diários, então período significa dias em gráficos semanais, o período permanecerá por semanas, e assim por diante. O aplicativo usa um padrão de 20. Aspecto: O campo Símbolo no qual o estudo será calculado. Campo é definido como Padrão, que, ao exibir um gráfico para um símbolo específico, é o mesmo que Fechar. Interpretação Os valores de Desvio Padrão aumentam significativamente quando o contrato analisado do indicador muda de valor dramaticamente. Quando os mercados estão estáveis, as baixas leituras do Desvio Padrão são normais. As baixas leituras de desvio padrão normalmente tendem a vir antes de mudanças significativas no preço. Os analistas geralmente concordam que a alta volatilidade é parte de tops principais, enquanto baixa volatilidade acompanha fundos principais. Conteúdo Fonte: FutureSource Ver Outros Estudos de Análise Técnica Primary Sidebar Elevar a sua negociação Últimos Tweets Agitar a sua abordagem para o mercado de ampères aprender mais de 25 técnicas de análise técnicas amp amp com o nosso guia livre t. coctPYbPUbaT Tempo atrás 2 Dias via Buffer Encontrar oportunidade na E - Mini SampP com o nosso guia AZ para E-Mini Futures Trading Estratégias passo a passo incluídas t. cofS191cPHHf Tempo atrás 2 Dias via Buffer Spread comerciantes Adicione spreads de urso para o seu arsenal de estratégia com este how-to do Senior Broker John Payne: t. Co3DHhcdpnPK Tempo atrás 2 Dias via Buffer Copyright xA9 2017 xB7 Daniels Trading. Todos os direitos reservados. Este material é transmitido como uma solicitação para entrar em uma transação de derivativos. 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O risco de perda em contratos futuros de negociação ou opções de commodities pode ser substancial e, portanto, os investidores devem compreender os riscos envolvidos na tomada de posições alavancadas e devem assumir a responsabilidade pelos riscos associados a tais investimentos e seus resultados. Você deve considerar cuidadosamente se tal negociação é adequado para você, à luz de suas circunstâncias e recursos financeiros. Você deve ler a página de divulgação de risco acessada na DanielsTrading na parte inferior da página inicial. Daniels Trading não é afiliado com nem endossa qualquer sistema de comércio, boletim ou outro serviço semelhante. A Daniels Trading não garante ou verifica quaisquer declarações de desempenho feitas por tais sistemas ou serviços.
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