Keuangan Berbobot Eksponensial Bergerak Rata Rata

Rata bergerak. Rata-rata pergerakan. Diukur dalam grafik dan analisis teknis rata-rata harga komoditas atau keamanan yang dibangun dalam jangka waktu sesingkat beberapa hari atau selama beberapa tahun dan menunjukkan tren untuk interval terakhir Karena setiap variabel baru disertakan dalam penghitungan Rata-rata, variabel terakhir dari seri dihapus. Rata-rata Rata-rata. Harga rata-rata keamanan selama jangka waktu tertentu, dihitung terus menerus Misalnya, seseorang dapat menghitung rata-rata bergerak dengan menambahkan harga dari hari perdagangan yang paling terakhir misalnya, 10 hari terakhir dan membagi dengan jumlah hari perdagangan yang dipertimbangkan dalam kasus ini, 10 Rata-rata bergerak mungkin atau mungkin tidak tertimbang Rata-rata bergerak membantu menghaluskan suara yang mungkin ada dalam harga sekuritas pada hari perdagangan tertentu. Lihat juga Wikipedia Moving Average Exponential Moving Average. moving average. A serangkaian rata-rata berturut-turut dari sejumlah variabel yang ditetapkan Karena setiap variabel baru disertakan dalam menghitung rata-rata, variabel terakhir dari Seri dihapus Misalkan harga saham pada akhir masing-masing dari 6 bulan terakhir adalah 40, 44, 50, 48, 50, dan 52 Rata-rata pergerakan 4 bulan di bulan kelima adalah 44 50 48 50 4, atau 48 Pada akhir bulan keenam, rata-rata pergerakan 4 bulan adalah 50 48 50 52 4, atau 50 Analis teknikal sering menggunakan moving averages untuk menemukan tren harga saham. Lihat juga rata-rata pergerakan 200 hari. Rata-rata bergerak. Rata-rata bergerak Harga sekuritas adalah rata-rata yang dihitung ulang secara teratur dengan menambahkan harga terbaru dan menjatuhkan yang tertua. Misalnya, jika Anda melihat rata-rata pergerakan 365 hari pada pagi hari tanggal 30 Juni, harga terbaru untuk Juni 29, dan yang tertua adalah untuk 30 Juni tahun sebelumnya. Keesokan harinya, harga paling baru adalah untuk tanggal 30 Juni, dan yang terlama untuk 1 Juli sebelumnya. Investor dapat menggunakan rata-rata pergerakan keamanan individual. Selama periode yang lebih pendek, seperti 5, 10, atau 30 hari, untuk menentukan waktu yang tepat untuk membeli atau menjual keamanan itu Misalnya, Anda mungkin memutuskan bahwa saham yang diperdagangkan di atas rata-rata pergerakan 10 hari adalah pembelian yang baik atau saatnya menjual saat saham diperdagangkan di bawah rata-rata pergerakan 10 hari Semakin lama rentang waktu, semakin tidak stabil Rata-rata akan menjadi. mungkin rata-rata. moving rata-rata. Rata-rata Bergerak Pindah - EMA. BREAKING DOWN Exponential Moving Average - EMA. EMA 12 dan 26 hari adalah rata-rata jangka pendek yang paling populer, dan ini digunakan untuk membuat indikator seperti Konvergensi pengvergensi rata-rata bergerak MACD dan persentase harga osilator PPO Secara umum, EMA 50 dan 200 hari digunakan sebagai sinyal tren jangka panjang. Penambang yang menggunakan analisis teknis menemukan rata-rata bergerak yang sangat berguna dan berwawasan bila diterapkan dengan benar namun menciptakan Malapetaka bila digunakan dengan tidak semestinya atau disalahartikan Semua rata-rata bergerak yang umum digunakan dalam analisis teknis adalah, pada dasarnya, indikator lagging Konsekuensinya, kesimpulan diambil dari penerapan rata-rata bergerak ke pasar tertentu. Rt harus mengkonfirmasi pergerakan pasar atau untuk menunjukkan kekuatannya Sangat sering, pada saat garis indikator rata-rata bergerak membuat perubahan untuk mencerminkan pergerakan signifikan di pasar, titik masuk pasar yang optimal telah berlalu. EMA tidak melayani Untuk mengatasi dilema ini sampai batas tertentu Karena perhitungan EMA menempatkan lebih banyak bobot pada data terbaru, ia memeluk aksi harga sedikit lebih kencang dan karena itu bereaksi lebih cepat Hal ini diinginkan bila EMA digunakan untuk mendapatkan sinyal masuk perdagangan. Menafsirkan EMA. Seperti semua indikator rata-rata bergerak, tren ini jauh lebih sesuai untuk pasar tren Ketika pasar berada dalam tren kenaikan yang kuat dan berkelanjutan, indikator indikator EMA juga akan menunjukkan tren naik dan sebaliknya untuk tren turun Seorang pedagang yang waspada tidak hanya memperhatikan Arah garis EMA tetapi juga hubungan tingkat perubahan dari satu bar ke yang lain Misalnya, karena aksi harga dari uptrend yang kuat mulai meratakan dan membalikkan, tingkat perubahan EMA Dari satu bar ke bar berikutnya akan mulai berkurang sampai saat garis indikator rata dan tingkat perubahannya lebih rendah. Karena efek lagging, pada titik ini, atau bahkan beberapa bar sebelumnya, tindakan harga seharusnya sudah berbalik. Oleh karena itu, mengikuti bahwa penurunan yang konsisten secara konsisten dalam perubahan EMA dapat digunakan sebagai indikator yang dapat mengatasi dilema yang disebabkan oleh efek lagging moving averagesmon Penggunaan EMA. EMAs umumnya digunakan bersamaan dengan yang lain. Indikator untuk mengkonfirmasi pergerakan pasar yang signifikan dan untuk mengukur validitas mereka Bagi pedagang yang berdagang intraday dan pasar yang bergerak cepat, EMA lebih berlaku Seringkali trader menggunakan EMA untuk menentukan bias trading Misalnya, jika EMA pada chart harian menunjukkan tingkat yang kuat Kecenderungan naik, strategi pedagang intraday mungkin hanya berdagang dari sisi panjang pada grafik intraday. Melampaui Nilai Pindah Eksponensial Tertimbang. Volatilitas adalah ukuran yang paling umum dari Risiko, namun muncul dalam beberapa rasa Dalam artikel sebelumnya, kami menunjukkan bagaimana cara menghitung volatilitas historis sederhana Untuk membaca artikel ini, lihat Menggunakan Volatilitas untuk Mengukur Risiko Masa Depan Kami menggunakan data harga aktual Google untuk menghitung volatilitas harian berdasarkan 30 Hari data saham Pada artikel ini, kami akan memperbaiki volatilitas sederhana dan mendiskusikan rata-rata pergerakan tertimbang eksponensial EWMA Historis Vs Implied Volatility Pertama, mari kita tentukan metrik ini menjadi sedikit perspektif Ada dua pendekatan yang luas mengenai volatilitas historis dan tersirat atau implisit. Pendekatan historis mengasumsikan bahwa masa lalu adalah prolog kita mengukur sejarah dengan harapan volatilitas tersirat yang impresif, di sisi lain, mengabaikan sejarah yang dipecahkan untuk ketidakstabilan yang tersirat oleh harga pasar. Ia berharap pasar tahu yang terbaik dan harga pasar mengandung, Bahkan jika secara implisit, perkiraan konsensus volatilitas Untuk bacaan terkait, lihat Kegunaan dan Batas Volatilitas. Jika kita berfokus hanya pada tiga Pendekatan historis di sebelah kiri di atas, mereka memiliki dua langkah yang sama. Hitunglah serangkaian pengembalian periodik. Tentukan skema pembobotan. Pertama, kita hitung pengembalian berkala Itu biasanya serangkaian pengembalian harian dimana masing-masing pengembalian dinyatakan dalam istilah yang ditambah secara terus-menerus. Untuk setiap hari, kita mengambil log alami dari rasio harga saham yaitu harga hari ini dibagi dengan harga kemarin, dan seterusnya. Ini menghasilkan serangkaian pengembalian harian, dari ui sampai saya bergantung pada berapa hari m hari kita mengukur . Hal tersebut membawa kita ke langkah kedua Di sinilah ketiga pendekatan berbeda Dalam artikel sebelumnya Menggunakan Volatilitas Untuk Mengukur Risiko Masa Depan, kami menunjukkan bahwa di bawah beberapa penyederhanaan yang dapat diterima, varians sederhana adalah rata-rata kuadrat pengembalian. Perhatikan bahwa ini Jumlah masing-masing pengembalian periodik, kemudian membagi jumlah itu dengan jumlah hari atau pengamatan. Jadi, itu benar-benar hanya rata-rata pengembalian periodik kuadrat. Dengan kata lain, setiap kuadrat kembali diberikan N bobot yang sama Jadi jika alpha a adalah faktor pembobotan secara spesifik, 1 m, maka varians sederhana terlihat seperti ini. EWMA Meningkatkan Varians Sederhana Kelemahan pendekatan ini adalah bahwa semua return mendapatkan bobot yang sama Kemarin baru-baru ini kembali. Tidak memiliki pengaruh yang lebih besar terhadap varians daripada pengembalian bulan lalu Masalah ini diperbaiki dengan menggunakan rata-rata moving average EWMA yang tertimbang secara eksponensial, di mana pengembalian yang lebih baru memiliki bobot lebih besar pada varians. Rata-rata pergerakan tertimbang eksponensial EWMA memperkenalkan lambda yang disebut smoothing Parameter Lambda harus kurang dari satu Berdasarkan kondisi itu, bukan bobot yang sama, setiap kuadrat kembali dibobot oleh pengganda sebagai berikut. Misalnya, RiskMetrics TM, perusahaan manajemen risiko keuangan, cenderung menggunakan lambda 0 94, atau 94 Dalam kasus ini, pengembalian periodik kuadrat terakhir yang pertama tertimbang 1-0 94 94 0 6 Kembar kuadrat berikutnya hanyalah lambda-kelipatan dari berat sebelumnya dalam kasus ini 6 kali lipat Dengan 94 5 64 Dan bobot hari ketiga sebelumnya sama dengan 1-0 94 0 94 2 5 30.That artinya eksponensial dalam EWMA setiap berat adalah pengganda konstan yaitu lambda, yang harus kurang dari satu hari sebelumnya. Berat Ini memastikan varians yang berbobot atau bias terhadap data yang lebih baru Untuk mempelajari lebih lanjut, lihat Lembar Kerja Excel untuk Google Volatilitas Perbedaan antara volatilitas dan EWMA untuk Google ditunjukkan di bawah ini. Volatilitas sederhana yang secara efektif membebani setiap pengembalian berkala oleh 0 196 seperti yang ditunjukkan pada Kolom O kita memiliki dua tahun data harga saham harian yaitu 509 return harian dan 1 509 0 196 Tetapi perhatikan bahwa Kolom P memberikan bobot 6, maka 5 64, kemudian 5 3 dan seterusnya. Hanya perbedaan antara varians sederhana dan EWMA. Remember Setelah kita menjumlahkan keseluruhan seri di Kolom Q kita memiliki varians, yaitu kuadrat dari standar deviasi Jika kita menginginkan volatilitas, kita perlu ingat untuk mengambil akar kuadrat dari variance itu. S perbedaan dalam volume harian Lity antara varians dan EWMA dalam kasus Google Ini s signifikan Variance sederhana memberi kita volatilitas harian 2 4 namun EWMA memberikan volatilitas harian hanya 1 4 lihat spreadsheet untuk rinciannya Rupanya, volatilitas Google turun lebih baru oleh karena itu , Varians sederhana mungkin tinggi secara artifisial. Variasi Hari Ini adalah Fungsi Ragam Hari Pior Anda akan menyadari bahwa kita perlu menghitung rangkaian panjang beban yang menurun secara eksponensial. Kami tidak akan melakukan matematika di sini, tapi salah satu fitur terbaik dari EWMA adalah bahwa seluruh rangkaian mudah direduksi menjadi formula rekursif. Recursive berarti bahwa rujukan varians hari ini adalah fungsi varians hari sebelumnya Anda dapat menemukan formula ini di spreadsheet juga, dan menghasilkan hasil yang sama persis dengan longhand. Perhitungan Dikatakan varians Hari ini di bawah EWMA sama dengan varians kemarin yang tertimbang oleh lambda ditambah kuadrat kuadrat kemarin yang ditimbang oleh satu minus lambda Perhatikan bagaimana kita menambahkan dua istilah bersama y Varians pembobotan kemarin dan bobot terberat kemarin, kuadrat kembali. Meski begitu, lambda adalah parameter pemulusan kami. Lambda yang lebih tinggi seperti RiskMetric s 94 mengindikasikan peluruhan lambat dalam rangkaian - secara relatif, kita akan memiliki lebih banyak titik data dalam rangkaian dan Mereka akan jatuh lebih lambat Di sisi lain, jika kita mengurangi lambda, kita mengindikasikan pembusukan yang lebih tinggi, bobotnya akan jatuh lebih cepat dan, sebagai akibat langsung dari pembusukan yang cepat, lebih sedikit titik data yang digunakan. Dalam spreadsheet, lambda Adalah sebuah masukan, jadi Anda bisa bereksperimen dengan sensitivitasnya. Volatilitas Sekunder adalah deviasi standar sesaat dari suatu saham dan metrik risiko yang paling umum. Ini juga merupakan akar kuadrat dari varians Kita dapat mengukur varians secara historis atau implisit yang menyiratkan volatilitas Ketika mengukur secara historis, Cara termudah adalah varians sederhana Tapi kelemahan dengan varians sederhana adalah semua kembali mendapatkan bobot yang sama Jadi kita menghadapi trade-off klasik kita selalu menginginkan lebih banyak data tapi semakin banyak data yang kita miliki. Lebih banyak perhitungan kami diencerkan dengan data yang jauh lebih tidak relevan Rata-rata bergerak tertimbang eksponensial EWMA meningkat pada varians sederhana dengan menetapkan bobot pada pengembalian periodik Dengan melakukan ini, kita berdua dapat menggunakan ukuran sampel yang besar namun juga memberi bobot lebih besar pada hasil yang lebih baru. Untuk melihat tutorial film tentang topik ini, kunjungi Penyu Bionic.