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 tatsächliche 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 verringern, so dass eine einfache Varianz künstlich hoch sein könnte. 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 mit Lambda) plus der gestrigen Rückkehr (gewogen durch ein 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.) Handel mit VWAP und MVWAP Quelle: Microsoft Excel Die entsprechenden Berechnungen müssten eingegeben werden. Das Erreichen der MVWAP ist ganz einfach, nachdem VWAP berechnet wurde. Ein MVWAP ist im Grunde genommen ein Mittelwert der VWAP-Werte. VWAP wird nur jeden Tag berechnet, aber MVWAP kann sich von Tag zu Tag bewegen, da er durchschnittlich durchschnittlich ist. Dies bietet längerfristige Händler mit einem gleitenden durchschnittlichen volumengewichteten Preis. Wenn ein Händler eine 10-Perioden-MVWAP wünschte, würden sie einfach auf die ersten zehn Perioden warten und dann die ersten 10 VWAP-Berechnungen durchschnittlich abwarten. Dies würde dem Händler den MVWAP zur Verfügung stellen, der beginnt, in der Periode 10 aufgezeichnet zu werden. Um die MVWAP-Berechnung fortzusetzen, sind im Durchschnitt die letzten 10 VWAP-Zahlen ein neues VWAP der letzten Periode enthalten und das VWAP aus 11 Perioden früher fallenlassen. Anwenden auf Diagramme Während das Verständnis der Indikatoren und der zugehörigen Berechnungen wichtig ist, kann die Planungssoftware die Berechnungen für uns durchführen. Bei Software, die nicht VWAP oder MVWAP enthält, kann es trotzdem möglich sein, das Kennzeichen in der Software nach den obigen Berechnungen zu programmieren. (Weitere Informationen finden Sie unter Tipps zur Erstellung von Profit-Charts.) Wenn Sie das VWAP-Kennzeichen auswählen, wird es im Diagramm angezeigt. Generell sollte es keine mathematischen Variablen geben, die mit diesem Indikator geändert oder angepasst werden können. Wenn ein Trader die Moving VWAP (MVWAP) - Anzeige verwenden möchte, kann er einstellen, wie viele Perioden in der Berechnung durchschnittlich sind. Dies kann durch die Anpassung der Variablen in unserer Charting-Plattform erfolgen. Markieren Sie das Kennzeichen und gehen Sie in die Bearbeitungs - oder Eigenschaftenfunktion, um die Anzahl der gemittelten Perioden zu ändern. Unterschiede zwischen VWAP und MVWAP Es gibt einige große Unterschiede zwischen den Indikatoren, die verstanden werden müssen. VWAP stellt eine laufende Gesamtmenge während des Tages zur Verfügung. Somit ist der Endwert des Tages der volumengewichtete Durchschnittspreis für den Tag. Bei Verwendung eines 1-Minute-Diagramms gibt es 390 (6,5 Stunden x 60 Minuten) Berechnungen, die für den Tag gemacht werden, wobei der letzte die Tage VWAP bereitstellt. MVWAP auf der anderen Seite wird einen Durchschnitt der Anzahl der VWAP Berechnungen, die wir analysieren möchten. Dies bedeutet, dass es keinen endgültigen Wert für MVWAP gibt, da es flüssig von einem Tag zum nächsten laufen kann, was einen Mittelwert des VWAP-Wertes über die Zeit bereitstellt. Das macht die MVWAP viel anpassbarer. Es kann auf bestimmte Bedürfnisse zugeschnitten werden. Es kann auch viel stärker auf Marktbewegungen für kurzfristige Geschäfte und Strategien reagiert werden, oder es kann Marktlärm ausgleichen, wenn ein längerer Zeitraum gewählt wird. VWAP bietet wertvolle Informationen, um Händler zu kaufen und zu halten, insbesondere nach der Ausführung (oder am Ende des Tages). Es kann der Händler wissen, ob sie eine bessere als der durchschnittliche Preis an diesem Tag erhalten oder wenn sie einen schlechteren Preis erhalten. MVWAP liefert nicht unbedingt dieselben Informationen. (Weitere Informationen finden Sie unter Grundlegendes zur Auftragsausführung.) VWAP startet jeden Tag neu. Das Volumen ist in der ersten Zeit nach dem Markt schwer, diese Maßnahme in der Regel schwer in die VWAP Berechnung schwer. MVWAP kann von Tag zu Tag getragen werden, da es immer die letzten Perioden (z. B. 10) und ist weniger anfällig für jede einzelne Periode - und wird zunehmend weniger, so dass die mehr Perioden, die gemittelt werden. Allgemeine Strategien Wenn ein Sicherheitstrend ist, können wir VWAP und MVWAP verwenden, um Informationen vom Markt zu gewinnen. Wenn der Preis über VWAP ist, ist es ein guter Intra-Tagespreis zu verkaufen. Wenn der Preis unter VWAP ist, ist es ein guter Intra-Tagespreis zu kaufen. (Für weitere Informationen, siehe Vorteile der Daten-Based Intraday Charts.) Es gibt einen Vorbehalt auf diese Intra-Day though. Die Preise sind dynamisch, so was scheint ein guter Preis an einem Punkt am Tag sein kann nicht durch Tage Ende sein. An aufwärts tendenziellen Tagen können Händler versuchen, zu kaufen, während Preise von MVWAP oder von VWAP abprallen. Alternativ können sie in einem Abwärtstrend zu verkaufen, wie der Preis drängt sich auf die Linie. Abbildung 2 zeigt drei Tage der Preisaktion im iShares Silver Trust ETF (SLV). Als der Preis stieg, blieb es weitgehend über dem VWAP und MWAP, und sinkt auf die Linien, die Kaufgelegenheiten. Als der Preis fiel, blieben sie weitgehend unter den Indikatoren und Rallyes in Richtung der Linien waren Verkaufschancen.
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