Perguntas de dados de mercado Cálculo de médias móveis exponentes Você pode me ajudar a entender como converter o valor da tendência em médias móveis exponenciais de período (EMAs) Por exemplo, você diz que uma Tendência 10 é aproximadamente igual a uma EMA de 19 períodos. E quanto ao resto deles, se você estiver executando qualquer tipo de plataforma de TA, então a tendência de 10 tendências e 5 é o que os outros chamam de média móvel de 19 dias e de 39 dias (EMA). Se você está fazendo sua análise em uma planilha de cálculos de cálculo da página de dados em nosso site. Para criar as fórmulas a partir do zero: 10T (hoje) 0.1 x Preço (hoje) 0.9 x 10T (ontem) 5T (hoje) 0.05 x Preço (hoje) 0.95 x 5T (ontem) A fórmula para converter uma constante de suavização EMA8217s para um número De dias é: 2 821282128212- n 1 onde n é o número de dias. Assim, um EMA de 19 dias se encaixaria na fórmula da seguinte maneira: 2 2 8212821282128212- 821282128212- 0,10 ou 10 19 1 20 Mesmo que um programa de gráficos chame um EMA 822019-day8221 ou qualquer outro período de tempo, em segundo plano O software ainda estará fazendo o coverion detalhado acima e fazendo a matemática como descrevemos. Você pode ler uma das peças originais já escritas sobre esse conceito, indo para mcoscillatorreportsspecialMcClellanMTAaward. pdf. Ali, extraímos P. N. Folheto de Haurlan8217s, 8220Mais de Tendência de Valores8221. A razão pela qual usamos a terminologia antiga do 822010 Trend8221 em vez de chamá-lo de EMA de 19 dias é dupla. Primeiro, é a terminologia original e, portanto, geralmente é mais apropriado manter os nomes corretos para as coisas mesmo se O resto do mundo muda. Em segundo lugar, é um pouco enganador usar um certo período de tempo quando se fala sobre EMAs. Em uma Média de Movimento Simples de 19 dias (SMA), o ponto de dados de 20 dias atrás cai completamente e não tem mais influência no valor do indicador. Mas em um EMA, os dados antigos nunca desaparecem completamente, torna-se cada vez mais relevante para a leitura do indicador atual. Então, dizer que é um indicador de 19 dias, isso implica que nada mais de 19 dias ainda está nos dados, e isso não é o caso. As médias móveis globais Uma média móvel é um indicador que mostra o valor médio de um preço de segurança durante um período de tempo. Uma média móvel exponencial (ou ponderada exponencialmente) é calculada aplicando uma porcentagem do preço de fechamento de hoje ao valor médio móvel de ontem. As médias móveis exponenciais colocam mais peso nos preços recentes. Cálculo Por exemplo, para calcular uma média móvel exponencial de 9 da IBM, você deve primeiro pegar o preço de fechamento de hoje e multiplicá-lo por 9. Em seguida, você adicionaria este produto ao valor da média móvel de ontem multiplicada por 91 (100 - 9 91) . Como a maioria dos investidores se sente mais confortável trabalhando com períodos de tempo, em vez de porcentagens, a porcentagem exponencial pode ser convertida em um número aproximado de dias. Por exemplo, uma média móvel 9 é igual a uma média móvel exponencial de 21,2 (arredondada para 21). A fórmula para converter porcentagens exponenciais em períodos de tempo é: Você pode usar a fórmula acima para determinar que uma média móvel de 9 é equivalente a uma média móvel exponencial de 21 dias. A fórmula para converter períodos de tempo em porcentagens exponenciais é: você pode usar o Fórmula acima para determinar que uma média móvel exponencial de 21 dias é na verdade uma média móvel 9: Gráfico de exemplo As estratégias descritas neste artigo são apenas para fins informativos, e sua utilização não garante lucro. Nenhuma das informações fornecidas deve ser considerada uma recomendação ou solicitação para investir ou liquidar uma determinada segurança ou tipo de segurança. Os investidores devem investigar completamente qualquer segurança antes de tomar uma decisão de investimento. Os valores mobiliários estão sujeitos à flutuação do mercado e podem perder valor. A Scottrade recebeu o maior escore numérico no estudo de satisfação de investidores autodidacta de J. D. Power 2016, com base em 4.242 respostas medindo 13 empresas e as experiências e percepções dos investidores que usam empresas de investimento auto-orientadas, pesquisadas em janeiro de 2016. Suas experiências podem variar. Visite jdpower. O login e o acesso da conta autorizada indicam que os clientes concordam com o Contrato de Conta de corretagem. Esse consentimento é efetivo em todos os momentos ao usar este site. É proibido o acesso não autorizado. 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A Scottrade não garante a precisão ou integridade da informação e não oferece garantias quanto aos resultados obtidos com a sua utilização. 2017 Scottrade, Inc. Todos os direitos reservados. Exploração A volatilidade média móvel ponderada exponencialmente é a medida de risco mais comum, 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.)
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