Exponentiellt Vägda Glidande Medelvärde Deutsch

MetaTrader 4 - Indikatorer Flyttmedelvärde, MA-indikator för MetaTrader 4 Den rörliga genomsnittliga tekniska indikatorn visar genomsnittligt instrumentprisvärde under en viss tidsperiod. När man beräknar glidande medelvärde, genomsnittar man instrumentpriset för denna tidsperiod. När priset ändras ökar eller glider det rörliga genomsnittet. Det finns fyra olika typer av rörliga medelvärden: Enkel (även kallad aritmetisk), exponentiell, slät och linjär viktad. Flyttande medelvärden kan beräknas för varje sekventiell dataset, inklusive öppnings - och slutkurser, högsta och lägsta priser, handelsvolym eller andra indikatorer. Det är ofta fallet när dubbla rörliga medelvärden används. Det enda där glidande medelvärden av olika typer skiljer sig avsevärt från varandra är när viktkoefficienter, som tilldelas de senaste uppgifterna, skiljer sig åt. Om vi ​​pratar om enkla glidande medelvärden är alla priser för den aktuella tidsperioden lika i värde. Exponentiella och linjärt viktade rörliga medelvärden bifogar mer värde till de senaste priserna. Det vanligaste sättet att tolka prisglidande genomsnittet är att jämföra sin dynamik med prisåtgärden. När instrumentpriset stiger över sitt glidande medelvärde visas en köpsignal, om priset faller under dess glidande medelvärde, så har vi en säljsignal. Detta handelssystem, som är baserat på det rörliga genomsnittet, är inte utformat för att ge inträde till marknaden rätt i sin lägsta punkt och dess utgång höger på toppen. Det tillåter att handla enligt följande trend: att köpa snart efter att priserna når botten och att sälja snart efter att priserna har nått sin topp. Enkelt rörligt medelvärde (SMA) Enkelt, med andra ord beräknas aritmetiskt glidande medelvärde genom att summera priserna på instrumentlåsning under ett visst antal enskilda perioder (t ex 12 timmar). Detta värde divideras därefter med antalet sådana perioder. SMA SUM (CLOSE, N) N Där: N är antalet beräkningsperioder. Exponentiellt rörligt medelvärde (EMA) Exponentiellt glatt rörligt medelvärde beräknas genom att lägga det glidande medlet av en viss andel av nuvarande slutkurs till föregående värde. Med exponentiellt slätade glidande medelvärden är de senaste priserna mer värdefulla. P-procent exponentiell glidande medelvärde kommer att se ut: Var: CLOSE (i) priset för den aktuella periodens stängning EMA (i-1) Exponentiellt Flyttande Medel av tidigare periodens stängning P Andelen av att använda prisvärdet. Smoothed Moving Average (SMMA) Det första värdet av detta glattade glidande medelvärde beräknas som det enkla glidande medelvärdet (SMA): SUM1 SUM (CLOSE, N) Det andra och efterföljande glidande medelvärdet beräknas enligt följande formel: Var: SUM1 är Summa summan av slutkurserna för N perioder SMMA1 är det jämnaste glidande medlet för den första stapeln SMMA (i) är det glattade glidande medlet för den aktuella stapeln (förutom den första) CLOSE (i) är den aktuella stängningskursen N är den Utjämningsperiod. Linjärt viktat rörligt medelvärde (LWMA) Vid viktat glidande medelvärde är de senaste data mer värdefulla än mer tidiga data. Viktat glidande medelvärde beräknas genom att multiplicera var och en av slutkurserna inom den bedömda serien med en viss viktkoefficient. LWMA SUM (Stäng (I) I, N) SUM (I, N) Var: SUM (I, N) är summan av viktkoefficienter. Flyttande medelvärden kan också tillämpas på indikatorer. Det är här tolkningen av indikatorens glidande medelvärden liknar tolkningen av prisförskjutande medelvärden: om indikatorn stiger över dess glidande medelvärde betyder det att den stigande indikatorrörelsen sannolikt kommer att fortsätta: om indikatorn faller under dess glidande medelvärde Innebär att det sannolikt fortsätter att gå neråt. Här är typerna av glidande medelvärden på diagrammet: Enkelt rörligt medelvärde (SMA) Exponential Moving Average (EMA) Förskjutet rörligt medelvärde (SMMA) Linjärt viktat rörligt medelvärde (LWMA) Exponentiellt rörligt medelvärde - EMA BREAKING DOWN Exponentiell rörlig genomsnitts - EMA 12 - och 26-dagars EMAs är de mest populära kortsiktiga medelvärdena, och de används för att skapa indikatorer som den rörliga genomsnittliga konvergensdivergensen (MACD) och den procentuella prisoscillatorn (PPO). I allmänhet används 50- och 200-dagars EMA som signaler för långsiktiga trender. Näringsidkare som använder teknisk analys, finner glidande medelvärden som är mycket användbara och insiktsfulla när de tillämpas korrekt men skapar kaos när de används felaktigt eller misstolkas. Alla glidande medelvärden som vanligen används i teknisk analys är av sin natur släpande indikatorer. Följaktligen bör slutsatserna från att tillämpa ett glidande medelvärde till ett visst marknadsdiagram vara att bekräfta en marknadsrörelse eller att indikera dess styrka. Mycket ofta, då en rörlig genomsnittlig indikatorlinje har förändrats för att återspegla ett betydande drag på marknaden, har den optimala marknaden för marknadsinträde redan passerat. En EMA tjänar till att lindra detta dilemma till viss del. Eftersom EMA-beräkningen lägger större vikt på de senaste uppgifterna, kramar prisåtgärden lite snävare och reagerar därför snabbare. Detta är önskvärt när en EMA används för att härleda en handelsinmatningssignal. Tolkning av EMA Liksom alla glidande medelindikatorer är de mycket bättre lämpade för trending marknader. När marknaden är i en stark och hållbar uptrend. EMA-indikatorlinjen visar också en uptrend och vice versa för en nedåtriktad trend. En vaksam näringsidkare kommer inte bara att uppmärksamma EMA-linjens riktning utan också förhållandet mellan förändringshastigheten från en stapel till en annan. Eftersom prisåtgärden för en stark uppåtgående börjar att platta och vända, kommer EMA: s förändringshastighet från en stapel till nästa att minska till dess att indikatorlinjen plattas och förändringshastigheten är noll. På grund av den försvagande effekten, vid denna punkt, eller till och med några få barer innan, bör prisåtgärden redan ha reverserat. Det följer därför att observera en konsekvent minskning i förändringshastigheten hos EMA kan själv användas som en indikator som ytterligare kan motverka det dilemma som orsakas av den släpande effekten av rörliga medelvärden. Vanliga användningar av EMA-EMA används ofta i kombination med andra indikatorer för att bekräfta betydande marknadsrörelser och att mäta deras giltighet. För näringsidkare som handlar intradag och snabba marknader är EMA mer tillämplig. Ofta använder handlare EMA för att bestämma en handelsförskjutning. Om en EMA på ett dagligt diagram visar en stark uppåtgående trend, kan en intradaghandlarestrategi vara att endast handla från långsidan på en intradagskarta. Att exponera den exponentiellt viktade rörliga genomsnittsvolatiliteten är det vanligaste måttet på risk, men Det kommer i flera smaker. I en tidigare artikel visade vi hur man beräkna enkel historisk volatilitet. (För att läsa den här artikeln, se Använd volatilitet för att mäta framtida risk.) Vi använde Googles faktiska aktiekursdata för att beräkna den dagliga volatiliteten baserat på 30 dygns lagerdata. I den här artikeln kommer vi att förbättra den enkla volatiliteten och diskutera exponentialvägt rörligt medelvärde (EWMA). Historisk Vs. Implicit Volatilitet Först, låt oss sätta den här metriska in i lite perspektiv. Det finns två breda tillvägagångssätt: historisk och underförstådd (eller implicit) volatilitet. Det historiska tillvägagångssättet förutsätter att förflutet är en prolog som vi mäter historia i hopp om att det är förutsägbart. Implicit volatilitet, å andra sidan, ignorerar historien som den löser för volatiliteten implicerad av marknadspriser. Det hoppas att marknaden vet bäst och att marknadspriset innehåller, även om det implicit är, en konsensusuppskattning av volatiliteten. (För relaterad läsning, se volatilitetens användningar och gränser.) Om vi ​​fokuserar på bara de tre historiska tillvägagångssätten (till vänster ovan), har de två steg gemensamt: Beräkna serien av periodisk avkastning Använd ett viktningsschema För det första Beräkna den periodiska avkastningen. Det är typiskt en serie av dagliga avkastningar där varje avkastning uttrycks i fortlöpande sammansatta termer. För varje dag tar vi den naturliga loggen av förhållandet mellan aktiekurserna (dvs. pris idag dividerat med pris igår, och så vidare). Detta ger en serie dagliga avkastningar, från dig till jag i-m. Beroende på hur många dagar (m dagar) vi mäter. Det får oss till det andra steget: Det är här de tre metoderna skiljer sig åt. I den föregående artikeln (Använd volatilitet för att mäta framtida risker) visade vi att enligt enkla acceptabla förenklingar är den enkla variansen genomsnittet av de kvadrerade avkastningarna: Observera att summan av varje periodisk avkastning delar upp den totala av Antal dagar eller observationer (m). Så det är verkligen bara ett genomsnitt av den kvadrerade periodiska avkastningen. Sätt på ett annat sätt, varje kvadrerad retur får lika stor vikt. Så om alfa (a) är en viktningsfaktor (specifikt en 1m) ser en enkel varians något ut så här: EWMA förbättras på enkel varians Svagheten i denna metod är att alla avkastningar tjänar samma vikt. Yesterdays (väldigt nyligen) avkastning har inget mer inflytande på variansen än i föregående månad tillbaka. Detta problem fastställs med hjälp av exponentiellt viktat glidande medelvärde (EWMA), i vilken nyare avkastning har större vikt på variansen. Det exponentiellt viktade glidande medlet (EWMA) introducerar lambda. Som kallas utjämningsparametern. Lambda måste vara mindre än en. Under det förhållandet, i stället för lika vikter, vägs varje kvadrerad avkastning med en multiplikator enligt följande: RiskMetrics TM, ett finansiellt riskhanteringsföretag, tenderar till exempel att använda en lambda på 0,94 eller 94. I det här fallet är den första ( Senaste) kvadratiska periodiska avkastningen vägs av (1-0,94) (.94) 0 6. Nästa kvadrerade retur är helt enkelt en lambda-multipel av den tidigare vikten i detta fall 6 multiplicerat med 94 5,64. Och den tredje föregående dagens vikt är lika med (1-0,94) (0,94) 2 5,30. Det är betydelsen av exponentiell i EWMA: varje vikt är en konstant multiplikator (dvs lambda, som måste vara mindre än en) av den tidigare dagens vikt. Detta säkerställer en varians som är viktad eller partisk mot senare data. (Mer information finns i Excel-kalkylbladet för Googles volatilitet.) Skillnaden mellan helt enkelt volatilitet och EWMA för Google visas nedan. Enkel volatilitet väger effektivt varje periodisk avkastning med 0,196 som visas i kolumn O (vi hade två års daglig aktiekursdata, det vill säga 509 dagliga avkastningar och 1509 0,196). Men märk att kolumn P tilldelar en vikt av 6, sedan 5,64, sedan 5,3 och så vidare. Det är den enda skillnaden mellan enkel varians och EWMA. Kom ihåg: När vi summerar hela serien (i kolumn Q) har vi variansen, vilket är kvadraten av standardavvikelsen. Om vi ​​vill ha volatilitet, måste vi komma ihåg att ta kvadratroten av den variansen. Vad är skillnaden i den dagliga volatiliteten mellan variansen och EWMA i Googles fall. Det är viktigt: Den enkla variansen gav oss en daglig volatilitet på 2,4 men EWMA gav en daglig volatilitet på endast 1,4 (se kalkylbladet för detaljer). Uppenbarligen avtog Googles volatilitet mer nyligen, därför kan en enkel varians vara artificiellt hög. Dagens Varians är en funktion av Pior Days Variance Du märker att vi behövde beräkna en lång serie av exponentiellt sjunkande vikter. Vi brukar inte göra matematiken här, men en av EWMA: s bästa egenskaper är att hela serien reduceras bekvämt till en rekursiv formel: Rekursiv betyder att dagens variansreferenser (det vill säga är en funktion av den tidigare dagens varians). Du kan även hitta denna formel i kalkylbladet, och det ger exakt samma resultat som longhandberäkningen. Det står: Dagens varians (under EWMA) motsvarar ysterdays variance (viktad med lambda) plus ysterdays squared return (vägd av en minus lambda). Lägg märke till hur vi bara lägger till två termer tillsammans: Vardagens viktiga varians och gårdagens viktiga, kvadrerade avkastning. Ändå är lambda vår utjämningsparameter. En högre lambda (t ex som RiskMetrics 94) indikerar långsammare sönderfall i serien - relativt sett kommer vi att ha fler datapunkter i serien och de kommer att falla av långsammare. Å andra sidan, om vi reducerar lambda, indikerar vi högre sönderfall: vikterna faller av snabbare och som ett direkt resultat av det snabba förfallet används färre datapunkter. (I kalkylbladet är lambda en ingång, så du kan experimentera med sin känslighet). Sammanfattning Volatilitet är den aktuella standardavvikelsen för ett lager och den vanligaste riskvärdet. Det är också kvadratrot av varians. Vi kan mäta varians historiskt eller implicit (implicit volatilitet). När man mäter historiskt är den enklaste metoden enkel varians. Men svagheten med enkel varians är alla avkastningar får samma vikt. Så vi står inför en klassisk avvägning: vi vill alltid ha mer data, men ju mer data vi har desto mer är vår beräkning utspädd med avlägsna (mindre relevanta) data. Det exponentiellt vägda glidande genomsnittet (EWMA) förbättras på enkel varians genom att tilldela vikter till periodisk avkastning. Genom att göra detta kan vi båda använda en stor samplingsstorlek men ge också större vikt till nyare avkastningar. (För att se en filmhandledning om detta ämne, besök Bionic Turtle.) Ett första bud på ett konkursföretag039s tillgångar från en intresserad köpare vald av konkursbolaget. Från en pool av budgivare. Artikel 50 är en klausul i EU-fördraget som beskriver de åtgärder som ett medlemsland måste vidta för att lämna Europeiska unionen. Storbritannien. Beta är ett mått på volatiliteten, eller systematisk risk, av en säkerhet eller en portfölj i jämförelse med marknaden som helhet. En typ av skatt som tas ut på kapitalvinster som uppkommit av individer och företag. Realisationsvinster är vinsten som en investerare. En beställning att köpa en säkerhet till eller under ett angivet pris. En köpgränsorder tillåter näringsidkare och investerare att specificera. En IRS-regel (Internal Revenue Service Rule) som tillåter utbetalningar från ett IRA-konto i samband med straff. Regeln kräver att. Hur man beräknar vägda rörliga genomsnittsvärden i Excel med hjälp av exponentiell utjämning Excel-dataanalys för dummies, 2: e utgåvan Exponentiell utjämning i Excel beräknar glidande medelvärde. Exponentiell utjämning väger emellertid värdena som ingår i de glidande medelberäkningarna så att de senaste värdena har större effekt på medelberäkningen och gamla värden har en mindre effekt. Denna viktning åstadkommes genom en utjämningskonstant. För att illustrera hur verktyget för exponentiell utjämning fungerar, antar att du8217re återigen tittar på den genomsnittliga daglig temperaturinformationen. För att beräkna vägda glidmedel med hjälp av exponentiell utjämning, gör följande steg: För att beräkna ett exponentiellt jämnt glidande medelvärde, klicka först på kommandoknappen Data tab8217s dataanalys. När Excel visar dialogrutan Dataanalys väljer du alternativet Exponentiell utjämning från listan och klickar sedan på OK. Excel visar dialogrutan Exponentiell utjämning. Identifiera data. För att identifiera de data för vilka du vill beräkna ett exponentiellt jämnt glidande medelvärde, klicka i textrutan Inmatningsområde. Identifiera sedan ingångsintervallet, antingen genom att skriva in en arbetsbladets intervalladress eller genom att välja arbetsbladets intervall. Om ditt inmatningsområde innehåller en textetikett för att identifiera eller beskriva dina data markerar du kryssrutan Etiketter. Ge utjämningskonstanten. Ange utjämningskonstantvärdet i textrutan Dämpningsfaktor. Excel-hjälpfilen föreslår att du använder en utjämningskonstant på mellan 0,2 och 0,3. Förmodligen, om du använder det här verktyget, har du egna idéer om vad den korrekta utjämningskonstanten är. (Om you8217re clueless om utjämningskonstanten, kanske du shouldn8217t använda det här verktyget.) Berätta Excel var du placerar de exponentiellt jämnaste glidande genomsnittliga data. Använd textrutan Utmatningsområde för att identifiera arbetsbladets intervall i vilket du vill placera den glidande genomsnittliga data. I exemplet på arbetsbladet placerar du exempelvis den glidande genomsnittliga data i arbetsarkets intervall B2: B10. (Valfritt) Diagram exponentialt jämna data. För att kartlägga exponentiellt jämna data, markera kryssrutan Diagramutmatning. (Valfritt) Anger att du vill beräkna standard felinformation. För att beräkna standardfel markerar du kryssrutan Standard fel. Excel placerar standardfelvärden bredvid de exponentiellt slätade glidande medelvärdena. När du är klar med att ange vilken flyttbar genomsnittsinformation du vill ha beräknad och var du vill placera den, klicka på OK. Excel beräknar glidande medelinformation.