Les EMA de 12 et 26 jours sont les moyennes à court terme les plus populaires et elles sont utilisées pour créer des indicateurs comme la divergence de convergence moyenne mobile (MACD) et l'oscillateur de prix en pourcentage (PPO). En général, les EMA de 50 et de 200 jours sont utilisés comme signaux d'évolution à long terme. Les commerçants qui utilisent l'analyse technique trouvent des moyennes mobiles très utiles et perspicaces lorsqu'elles sont appliquées correctement, mais créent des ravages lorsqu'elles sont mal utilisées ou mal interprétées. Toutes les moyennes mobiles couramment utilisées dans l'analyse technique sont, par leur nature même, des indicateurs en retard. Par conséquent, les conclusions tirées de l'application d'une moyenne mobile à un graphique de marché particulier devraient être de confirmer un mouvement de marché ou d'indiquer sa force. Très souvent, au moment où une ligne d'indicateurs de la moyenne mobile a fait un changement pour refléter une évolution significative du marché, le point optimal d'entrée sur le marché a déjà dépassé. Un EMA sert à atténuer ce dilemme dans une certaine mesure. Parce que le calcul EMA place plus de poids sur les dernières données, il étreint l'action de prix un peu plus serré et réagit donc plus rapidement. Ceci est souhaitable lorsqu'un EMA est utilisé pour dériver un signal d'entrée de négociation. Interprétation de l'EMA Comme tous les indicateurs de la moyenne mobile, ils sont beaucoup mieux adaptés aux marchés tendances. Lorsque le marché est dans une tendance forte et soutenue à la hausse. La ligne indicatrice EMA affichera également une tendance haussière et vice-versa pour une tendance à la baisse. Un commerçant vigilant ne sera pas seulement attention à la direction de la ligne EMA, mais aussi la relation du taux de changement d'une barre à l'autre. Par exemple, lorsque l'action de prix d'une forte tendance haussière commence à s'écraser et à inverser, le taux de changement de l'EMA d'une barre à l'autre commencera à diminuer jusqu'à ce que la ligne d'indicateur s'atténue et que la vitesse de changement soit nulle. En raison de l'effet retardé, par ce point, ou même quelques bars avant, l'action de prix aurait déjà inversé. Il s'ensuit donc que l'observation d'une diminution constante du taux de variation de l'EMA pourrait elle-même être utilisée comme un indicateur qui pourrait mieux contrer le dilemme causé par l'effet retardé des moyennes mobiles. Utilisations courantes de l'EMA Les EMA sont couramment utilisés en conjonction avec d'autres indicateurs pour confirmer les mouvements significatifs du marché et pour évaluer leur validité. Pour les commerçants qui négocient des marchés intraday et rapide, l'EMA est plus applicable. Très souvent, les commerçants utilisent les EMA pour déterminer un biais de négociation. Par exemple, si une EMA sur un graphique quotidien montre une forte tendance à la hausse, une stratégie de traders intraday peut être de négocier uniquement du côté long sur un graphique intraday. Given d'une série chronologique xi, je veux calculer une moyenne mobile pondérée avec un Moyenne de N points, où les pondérations favorisent des valeurs plus récentes sur des valeurs plus anciennes. En choisissant les poids, j'utilise le fait familier qu'une série géométrique converge vers 1, c'est-à-dire somme (frac) k, pourvu que plusieurs termes soient pris. Pour obtenir un nombre discret de poids qui somme à l'unité, je prends simplement les N premiers termes de la série géométrique (frac) k, puis la normalisation par leur somme. Lorsque N4, par exemple, cela donne les poids non normalisés qui, après normalisation par leur somme, donnent La moyenne mobile est alors simplement la somme du produit des 4 valeurs les plus récentes par rapport à ces poids normalisés. Cette méthode se généralise de la manière évidente pour déplacer des fenêtres de longueur N, et semble aussi facile à calculer. Y at-il une raison de ne pas utiliser cette méthode simple pour calculer une moyenne mobile pondérée en utilisant des poids exponentiels je demande parce que l'entrée Wikipedia pour EWMA semble plus compliqué. Ce qui me fait me demander si la définition de manuels scolaires de EWMA peut-être certaines propriétés statistiques que la définition ci-dessus simple n'est pas Ou sont-ils en fait équivalent demandé Nov 28 12 at 23:53 Pour commencer, vous êtes en supposant 1) qu'il n'y a pas de valeurs inhabituelles 2) que la moyenne pondérée optimale a des poids qui tombent sur une courbe lisse descriptible par 1 coefficient 3) que la variance d'erreur est constante qu'il n'y a pas de série causale connue Pourquoi tout le hypothèses. Ndash IrishStat Oct 1 14 at 21:18 Ravi: Dans l'exemple donné, la somme des quatre premiers termes est 0.9375 0.06250.1250.250.5. Ainsi, les quatre premiers termes contiennent 93,8 du poids total (6,2 est dans la queue tronquée). Utilisez ceci pour obtenir des pondérations normalisées qui somment à l'unité par redimensionnement (division) par 0,9375. Cela donne 0,06667, 0,1333, 0,2667, 0,5333. Ndash Assad Ebrahim Oct 1 14 at 22:21 Ive a constaté que le calcul exponentiellement pondéré moyennes courantes en utilisant overline leftarrow overline alpha (x - overline), alphalt1 est une simple méthode à une ligne, qui est facilement, si approximativement, interprétables en termes de Un nombre effectif d'échantillons Nalpha (comparer cette forme à la forme pour calculer la moyenne courante), ne nécessite que la donnée courante (et la valeur moyenne actuelle) et est numériquement stable. Techniquement, cette approche incorpore toute l'histoire dans la moyenne. Les deux principaux avantages de l'utilisation de la fenêtre complète (par opposition à la troncée discutée dans la question) sont que dans certains cas, il peut faciliter la caractérisation analytique du filtrage, et il réduit les fluctuations induites si une très grande (ou petite) des données Valeur fait partie de l'ensemble de données. Par exemple, considérons le résultat du filtre si les données sont toutes zéro sauf pour une donnée dont la valeur est 106. Réponse Nov 29 12 at 0:33 L'approche EWMA a une caractéristique attrayante: il nécessite relativement peu de données stockées. Pour mettre à jour notre estimation à tout moment, nous avons seulement besoin d'une estimation préalable du taux de variance et de la valeur d'observation la plus récente. Un objectif secondaire de l'EWMA est de suivre les changements dans la volatilité. Pour les petites valeurs, les observations récentes affectent rapidement l'estimation. Pour les valeurs proches d'un, l'estimation change lentement en fonction des changements récents des rendements de la variable sous-jacente. La base de données RiskMetrics (produite par JP Morgan et mise à la disposition du public) utilise l'EWMA pour mettre à jour la volatilité quotidienne. IMPORTANT: La formule EWMA ne suppose pas un niveau de variance moyen à long terme. Ainsi, le concept de volatilité signifie la réversion n'est pas pris en compte par l'EWMA. Les modèles ARCHGARCH sont mieux adaptés à cet effet. Un objectif secondaire de l'EWMA est de suivre les changements dans la volatilité, de sorte que pour les petites valeurs, l'observation récente affecte l'estimation rapidement et pour les valeurs plus proches d'une, l'estimation change lentement aux changements récents des rendements de la variable sous-jacente. La base de données RiskMetrics (produite par JP Morgan) et rendue publique en 1994, utilise le modèle EWMA pour mettre à jour l'estimation quotidienne de la volatilité. La société a constaté que dans une gamme de variables de marché, cette valeur de donne la prévision de la variance qui se rapprochent le plus possible du taux de variance réalisé. Les taux d'écart réalisés un jour donné ont été calculés comme une moyenne pondérée égale sur les 25 jours suivants. De même, pour calculer la valeur optimale de lambda pour notre ensemble de données, nous devons calculer la volatilité réalisée à chaque point. Il existe plusieurs méthodes, alors choisissez-en une. Ensuite, calculez la somme des erreurs au carré (SSE) entre l'estimation EWMA et la volatilité réalisée. Enfin, minimiser la SSE en faisant varier la valeur lambda. Sonne simple C'est. Le plus grand défi est de convenir d'un algorithme pour calculer la volatilité réalisée. Par exemple, les gens de RiskMetrics ont choisi les 25 jours suivants pour calculer le taux de variance réalisé. Dans votre cas, vous pouvez choisir un algorithme qui utilise les prix Daily Volume, HILO et ou OPEN-CLOSE. Q 1: Peut-on utiliser EWMA pour estimer (ou prévoir) la volatilité à plus d'une étape La représentation de la volatilité EWMA n'assume pas une volatilité moyenne à long terme et donc, pour tout horizon de prévision au-delà d'une étape, l'EWMA renvoie une constante valeur:
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