Exploration der exponentiell gewichteten Moving Average Volatilität ist die häufigste Maßnahme für das Risiko, aber es kommt in mehreren Geschmacksrichtungen. In einem früheren Artikel haben wir gezeigt, wie man einfache historische Volatilität berechnet. (Um diesen Artikel zu lesen, lesen Sie unter Verwenden der Volatilität, um zukünftiges Risiko zu messen.) Wir verwendeten Googles tatsächlichen Aktienkursdaten, um die tägliche Volatilität basierend auf 30 Tagen der Bestandsdaten zu berechnen. In diesem Artikel werden wir auf einfache Volatilität zu verbessern und diskutieren den exponentiell gewichteten gleitenden Durchschnitt (EWMA). Historische Vs. Implied Volatility Erstens, lassen Sie diese Metrik in ein bisschen Perspektive. Es gibt zwei breite Ansätze: historische und implizite (oder implizite) Volatilität. Der historische Ansatz geht davon aus, dass Vergangenheit ist Prolog Wir messen Geschichte in der Hoffnung, dass es prädiktive ist. Die implizite Volatilität dagegen ignoriert die Geschichte, die sie für die Volatilität der Marktpreise löst. Es hofft, dass der Markt am besten weiß und dass der Marktpreis, auch wenn implizit, eine Konsensschätzung der Volatilität enthält. (Für verwandte Erkenntnisse siehe Die Verwendungen und Grenzen der Volatilität.) Wenn wir uns auf die drei historischen Ansätze (auf der linken Seite) konzentrieren, haben sie zwei Schritte gemeinsam: Berechnen Sie die Reihe der periodischen Renditen Berechnen die periodische Rendite. Das ist typischerweise eine Reihe von täglichen Renditen, bei denen jede Rendite in kontinuierlich zusammengesetzten Ausdrücken ausgedrückt wird. Für jeden Tag nehmen wir das natürliche Protokoll des Verhältnisses der Aktienkurse (d. H. Preis heute geteilt durch den Preis gestern und so weiter). Dies erzeugt eine Reihe von täglichen Renditen, von u i bis u i-m. Je nachdem wie viele Tage (m Tage) wir messen. Das bringt uns zum zweiten Schritt: Hier unterscheiden sich die drei Ansätze. Wir haben gezeigt, dass die einfache Varianz im Rahmen einiger akzeptabler Vereinfachungen der Mittelwert der quadratischen Renditen ist: Beachten Sie, dass diese Summe die periodischen Renditen zusammenfasst und dann diese Summe durch die Anzahl der Tage oder Beobachtungen (m). Also, seine wirklich nur ein Durchschnitt der quadrierten periodischen kehrt zurück. Setzen Sie einen anderen Weg, jede quadratische Rückkehr wird ein gleiches Gewicht gegeben. Also, wenn alpha (a) ein Gewichtungsfaktor (speziell eine 1m) ist, dann eine einfache Varianz sieht etwa so aus: Die EWMA verbessert auf einfache Varianz Die Schwäche dieser Ansatz ist, dass alle Renditen das gleiche Gewicht zu verdienen. Yesterdays (sehr jüngste) Rückkehr hat keinen Einfluss mehr auf die Varianz als die letzten Monate zurück. Dieses Problem wird durch Verwendung des exponentiell gewichteten gleitenden Mittelwerts (EWMA), bei dem neuere Renditen ein größeres Gewicht auf die Varianz aufweisen, festgelegt. Der exponentiell gewichtete gleitende Durchschnitt (EWMA) führt Lambda ein. Die als Glättungsparameter bezeichnet wird. Lambda muss kleiner als 1 sein. Unter dieser Bedingung wird anstelle der gleichen Gewichtungen jede quadratische Rendite durch einen Multiplikator wie folgt gewichtet: Beispielsweise neigt die RiskMetrics TM, eine Finanzrisikomanagementgesellschaft, dazu, eine Lambda von 0,94 oder 94 zu verwenden. In diesem Fall wird die erste ( (1 - 0,94) (94) 0 6. Die nächste quadrierte Rückkehr ist einfach ein Lambda-Vielfaches des vorherigen Gewichts in diesem Fall 6 multipliziert mit 94 5,64. Und das dritte vorherige Tagegewicht ist gleich (1-0,94) (0,94) 2 5,30. Das ist die Bedeutung von exponentiell in EWMA: jedes Gewicht ist ein konstanter Multiplikator (d. h. Lambda, der kleiner als eins sein muß) des vorherigen Gewichtes. Dies stellt eine Varianz sicher, die gewichtet oder zu neueren Daten voreingenommen ist. (Weitere Informationen finden Sie im Excel-Arbeitsblatt für die Googles-Volatilität.) Der Unterschied zwischen einfacher Volatilität und EWMA für Google wird unten angezeigt. Einfache Volatilität wiegt effektiv jede periodische Rendite von 0,196, wie in Spalte O gezeigt (wir hatten zwei Jahre täglich Aktienkursdaten, das sind 509 tägliche Renditen und 1509 0,196). Aber beachten Sie, dass die Spalte P ein Gewicht von 6, dann 5,64, dann 5,3 und so weiter. Das ist der einzige Unterschied zwischen einfacher Varianz und EWMA. Denken Sie daran: Nachdem wir die Summe der ganzen Reihe (in Spalte Q) haben wir die Varianz, die das Quadrat der Standardabweichung ist. Wenn wir Volatilität wollen, müssen wir uns daran erinnern, die Quadratwurzel dieser Varianz zu nehmen. Was ist der Unterschied in der täglichen Volatilität zwischen der Varianz und der EWMA im Googles-Fall? Bedeutend: Die einfache Varianz gab uns eine tägliche Volatilität von 2,4, aber die EWMA gab eine tägliche Volatilität von nur 1,4 (Details siehe Tabelle). Offenbar ließ sich die Googles-Volatilität in jüngster Zeit nieder, daher könnte eine einfache Varianz künstlich hoch sein. Die heutige Varianz ist eine Funktion der Pior Tage Variance Youll bemerken wir benötigt, um eine lange Reihe von exponentiell sinkende Gewichte zu berechnen. Wir werden die Mathematik hier nicht durchführen, aber eine der besten Eigenschaften der EWMA ist, daß die gesamte Reihe zweckmäßigerweise auf eine rekursive Formel reduziert: Rekursiv bedeutet, daß heutige Varianzreferenzen (d. h. eine Funktion der früheren Tagesvarianz) ist. Sie können diese Formel auch in der Kalkulationstabelle zu finden, und es erzeugt genau das gleiche Ergebnis wie die Langzeitberechnung Es heißt: Die heutige Varianz (unter EWMA) ist gleichbedeutend mit der gestrigen Abweichung (gewichtet durch Lambda) plus der gestern zurückgelegten Rückkehr (gewogen von einem minus Lambda). Beachten Sie, wie wir sind nur das Hinzufügen von zwei Begriffe zusammen: gestern gewichtet Varianz und gestern gewichtet, quadriert zurück. Dennoch ist Lambda unser Glättungsparameter. Ein höheres Lambda (z. B. wie RiskMetrics 94) deutet auf einen langsameren Abfall in der Reihe hin - in relativer Hinsicht werden wir mehr Datenpunkte in der Reihe haben, und sie fallen langsamer ab. Auf der anderen Seite, wenn wir das Lambda reduzieren, deuten wir auf einen höheren Abfall hin: die Gewichte fallen schneller ab, und als direkte Folge des schnellen Zerfalls werden weniger Datenpunkte verwendet. (In der Kalkulationstabelle ist Lambda ein Eingang, so dass Sie mit seiner Empfindlichkeit experimentieren können). Zusammenfassung Volatilität ist die momentane Standardabweichung einer Aktie und die häufigste Risikomessung. Es ist auch die Quadratwurzel der Varianz. Wir können Varianz historisch oder implizit messen (implizite Volatilität). Bei der historischen Messung ist die einfachste Methode eine einfache Varianz. Aber die Schwäche mit einfacher Varianz ist alle Renditen bekommen das gleiche Gewicht. So stehen wir vor einem klassischen Kompromiss: Wir wollen immer mehr Daten, aber je mehr Daten wir haben, desto mehr wird unsere Berechnung durch weit entfernte (weniger relevante) Daten verdünnt. Der exponentiell gewichtete gleitende Durchschnitt (EWMA) verbessert die einfache Varianz durch Zuordnen von Gewichten zu den periodischen Renditen. Auf diese Weise können wir beide eine große Stichprobengröße, sondern auch mehr Gewicht auf neuere Renditen. (Um ein Film-Tutorial zu diesem Thema zu sehen, besuchen Sie die Bionic Turtle.) Messen Sie Volatilität mit durchschnittlichen True Range J. Welles Wilder ist einer der innovativsten Köpfe auf dem Gebiet der technischen Analyse. Im Jahr 1978 führte er die Welt zu den Indikatoren bekannt als echte Range und durchschnittliche Reichweite als Massnahmen der Volatilität. Obwohl sie weniger häufig als Standard-Indikatoren von vielen Technikern verwendet werden, können diese Werkzeuge helfen, ein Techniker geben und beenden Handel, und sollte von allen Systemhändlern als ein Weg zur Steigerung der Rentabilität betrachtet werden. Was ist die AverageTrueRange Eine Bestände-Palette ist der Unterschied zwischen dem hohen und niedrigen Preis an einem bestimmten Tag. Es zeigt Informationen darüber, wie volatil eine Aktie ist. Große Bereiche weisen auf eine hohe Volatilität hin und kleine Bereiche weisen auf eine geringe Flüchtigkeit hin. Das Spektrum wird auf die gleiche Weise für Optionen und Rohstoffe - hoch minus niedrig - wie für Aktien gemessen. Ein Unterschied zwischen Aktien und Rohstoffmärkten besteht darin, dass die großen Terminbörsen versuchen, extrem unberechenbare Preisbewegungen zu vermeiden, indem sie eine Obergrenze für den Betrag setzen, den ein Markt an einem einzigen Tag bewegen kann. Dies wird als Sperrgrenze bezeichnet. Und stellt die maximale Veränderung eines Rohstoffpreises für einen Tag dar. Während der 1970er Jahre, als Inflation beispiellose Niveaus erreichten, erfuhren Körner, Schweinebäuche und andere Gebrauchsgüter häufig Grenzbewegungen. An diesen Tagen würde ein Bullenmarkt Grenze erschließen und kein weiterer Handel würde stattfinden. Die Bandbreite erwies sich als unzulängliches Maß an Volatilität angesichts der Limitbewegungen und der täglichen Bandbreite gab an, dass es extrem niedrige Volatilität auf Märkten gab, die tatsächlich volatiler waren als jemals zuvor. Wilder war damals ein Futures-Trader, als die Märkte weniger ordentlich waren als heute. Eröffnungslücken waren ein häufiges Ereignis und Märkte bewegten Grenzen oder begrenzen häufig. Dies machte es für ihn schwierig, einige der Systeme zu implementieren, die er entwickelte. Seine Idee war, dass eine hohe Volatilität Perioden geringer Volatilität folgen würde. Dies würde die Grundlage für ein Intraday-Handelssystem bilden. (Für verwandte Erkenntnisse siehe Historische Volatilität verwenden, um zukünftiges Risiko zu messen.) Als Beispiel, wie dies zu Gewinnen führen könnte, denken Sie daran, dass eine hohe Volatilität nach niedriger Volatilität auftreten sollte. Wir können niedrige Volatilität durch Vergleich der täglichen Reichweite zu einem 10-Tage gleitenden Durchschnitt der Strecke zu finden. Wenn der heutige Bereich kleiner als der 10-Tage-Durchschnitt ist, können wir den Wert dieses Bereichs zum Eröffnungskurs hinzufügen und einen Ausbruch kaufen. Wenn der Vorrat oder die Ware aus einem engen Bereich ausbricht, wird er sich wahrscheinlich einige Zeit in Richtung des Ausbruchs bewegen. Das Problem beim Öffnen von Lücken ist, dass sie die Volatilität bei der Betrachtung der täglichen Reichweite verbergen. Wenn eine Ware eine Grenze eröffnet, wird der Bereich sehr klein sein, und das Hinzufügen dieses kleinen Wertes zu den nächsten offenen Tagen wird wahrscheinlich zu häufigem Handel führen. Weil die Volatilität vermutlich nach einer Limitbewegung abnimmt. Ist es tatsächlich eine Zeit, dass die Händler wollen für Märkte mit besseren Handelsmöglichkeiten suchen. Berechnung des AverageTrueRange Der wahre Bereich wurde von Wilder entwickelt, um dieses Problem zu lösen, indem es die Lücke berücksichtigt und die tägliche Volatilität genauer misst, als dies durch die einfache Berechnung möglich war. Der wahre Bereich ist der größte Wert, der durch Lösen der folgenden drei Gleichungen gefunden wird: wobei: TR den wahren Bereich repräsentiert H repräsentiert den heutigen hohen Wert L repräsentiert den heutigen niedrigen Wert C.1 stellt gestern nahe dar. Wenn der Markt höher gestiegen ist, zeigt Gleichung Nr Volatilität des Tages, gemessen von der hohen bis zur vorigen Schließung. Das Subtrahieren des vorherigen Schlusses von den niedrigen Tagen, wie in Gleichung Nr. 3 ausgeführt, wird für Tage, die mit einer Lücke offen sind, Rechnung tragen. Durchschnittlicher TrueRange Der durchschnittliche wahre Bereich (ATR) ist ein exponentieller gleitender Durchschnitt des wahren Bereichs. Wilder benutzte eine 14-tägige ATR, um das Konzept zu erklären. Händler können kürzere oder längere Zeitrahmen basierend auf ihren Handelspräferenzen verwenden. Längere Zeitrahmen sind langsamer und führen wahrscheinlich zu weniger Handelssignalen, während kürzere Zeitrahmen die Handelsaktivität erhöhen werden. Die TR - und ATR-Indikatoren sind in Abbildung 1 dargestellt. Abbildung 1: True Range - und Average-Range-Indikatoren In Abbildung 1 ist dargestellt, wie Spikes im TR mit Zeitperioden mit niedrigeren Werten für TR gefolgt sind. Die ATR glättet die Daten und macht sie besser geeignet für ein Handelssystem. Die Verwendung von Roh-Eingängen für den wahren Bereich würde zu unregelmäßigen Signalen führen. Anwenden des AverageTrueRange Die meisten Händler stimmen darin überein, dass Volatilität klare Zyklen zeigt und sich auf diesen Glauben verlassen kann, kann ATR verwendet werden, um Eingangssignale einzurichten. ATR-Breakout-Systeme werden häufig von Kurzzeithändlern zu Zeiteinträgen verwendet. Dieses System fügt die ATR, oder ein Vielfaches der ATR, zu den nächsten Tagen offen und kauft, wenn die Preise über diesem Niveau zu bewegen. Kurze Trades sind das Gegenteil der ATR oder ein Vielfaches des ATR wird von dem Open subtrahiert und Einträge treten auf, wenn dieses Level gebrochen ist. Das ATR-Breakout-System kann als ein längerfristiges System verwendet werden, indem es nach einem Tag, der oberhalb des Schließens schließt, plus der ATR oder unterhalb des Schließens minus der ATR an der offenen Stelle eintritt. Die Ideen hinter der ATR können auch verwendet werden, um Stationen für Handelsstrategien zu platzieren. Und diese Strategie kann funktionieren, egal, welche Art von Eintrag verwendet wird. ATR bildet die Grundlage für die Haltestellen, die in dem berühmten Schildkrötenhandelssystem verwendet werden. Ein weiteres Beispiel für Stopps mit ATR ist der von Chuck LeBeau entwickelte Kronleuchterausgang, der entweder vom höchsten Handelshoch oder von der höchsten Handelsstufe abhängt. Der Abstand von dem hohen Preis zum nachfolgenden Anschlag wird gewöhnlich auf drei ATRs eingestellt. Es wird nach oben bewegt, wenn der Preis höher geht. Stopps auf Long-Positionen sollte nie gesenkt werden, weil das den Zweck, einen Stopp an Ort und Stelle Niederlagen. Fazit Das ATR ist ein vielseitiges Tool, das es Unternehmen ermöglicht, die Volatilität zu messen und Eintritts - und Austrittsstellen zur Verfügung zu stellen. Aus dieser einzigen Idee kann ein ganzes Handelssystem aufgebaut werden. Es ist ein Indikator, der von seriösen Marktstudenten studiert werden sollte. Chaikins Volatility Chaikins Volatilität misst die Preisvolatilität, indem sie den Spread zwischen einer Reihe von Sicherheiten hohen und niedrigen Preisen über einen festgelegten Zeitraum verglichen. Im Allgemeinen zeigen größere Spreads zwischen den hohen und niedrigen Preisen höhere Volatilität. Analysten interpretieren in der Regel die Chaikins-Volatilität auf eine von zwei Arten. Eine Interpretation ist, dass Markt Tops mit einer erhöhten Volatilität verbunden sind und Marktböden mit verminderter Volatilität verbunden sind. Die zweite Interpretation ist, dass eine starke Zunahme der Volatilität einen ansteigenden Boden angeben kann und eine allmähliche Abnahme der Volatilität im Laufe der Zeit dazu führen könnte, dass der Markt seinen Höhepunkt erreicht. Während Interpretationen von Chaikins Volatility variieren, halten viele Analysten die allgemeine Ansicht, dass Veränderungen in der Volatilität sind wertvolle Werkzeuge für die Vorhersage möglich Trendwende. Berechnung der Chaikins Die Volatilität kann komplex sein. Allerdings umfassen die Sicherheitskomponenten Exponential Moving Average die Preisdaten, die hohen und niedrigen Preise für einen bestimmten Zeitraum und die Preissenkungsrate, die misst, wie viel ein Wert für die Sicherheit im Laufe der Zeit verändert hat. Berechnungs-Chaikins Die Volatilität wird berechnet, indem zunächst ein exponentieller gleitender Durchschnitt der Differenz zwischen den täglichen hohen und niedrigen Preisen berechnet wird. Chaikin empfiehlt einen 10 Tage gleitenden Durchschnitt. H - L Durchschnittlicher exponentieller gleitender Durchschnitt von (hoch - niedrig) Als nächstes berechnen Sie den Prozentsatz, den dieser gleitende Durchschnitt über einen bestimmten Zeitraum geändert hat. Chaikin empfiehlt 10 Tage. Die in diesem Artikel beschriebenen Strategien dienen nur zu Informationszwecken und ihre Verwendung garantiert keinen Gewinn. Keine der bereitgestellten Informationen sollte als Empfehlung oder Aufforderung zur Investition in oder zur Liquidierung eines bestimmten Wertpapiers oder einer bestimmten Art von Sicherheit angesehen werden. Investoren sollten vor jeder Investitionsentscheidung eine vollständige Recherche durchführen. Wertpapiere unterliegen Marktschwankungen und können Wert verlieren. Scottrade erhielt die höchste numerische Punktzahl in der JD Power 2016 Self-Directed Investor Satisfaction Study, basierend auf 4 242 Antworten messen 13 Unternehmen und die Erfahrungen und Vorstellungen von Investoren, die Selbst-gerichtete Wertpapierfirmen, überblickten im Januar 2016 verwenden. Ihre Erfahrungen können variieren. Besuchen Sie jdpower. Autorisierte Kontoanmeldung und - zugriff bedeutet, dass die Kunden dem Brokerage-Kontovereinbarung zustimmen. Diese Einwilligung ist jederzeit wirksam, wenn Sie diese Website nutzen. Unberechtigter Zugriff ist untersagt. Scottrade, Inc. und Scottrade Bank sind separate, aber verbundene Unternehmen und sind hundertprozentige Tochtergesellschaften von Scottrade Financial Services, Inc. Brokerage Produkte und Dienstleistungen von Scottrade, Inc. - Mitglied FINRA und SIPC angeboten. Einzahlung Produkte und Dienstleistungen von Scottrade Bank, Mitglied FDIC angeboten. 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