Exponentiell Gleitende Durchschnitts Volatilität

Exponential Moving Average Exponentielle gleitende Mittelwerte werden als die zuverlässigsten der grundlegenden gleitenden durchschnittlichen Typen empfohlen. Sie liefern eine Gewichtung, wobei jeder vorangegangene Tag progressiv weniger Gewichtung erhält. Exponentielle Glättung vermeidet das Problem mit einfachen gleitenden Durchschnitten. Wo der Durchschnitt eine Tendenz zum Quotschen zweimal hat: einmal am Anfang der gleitenden Durchschnittsperiode und wieder in die entgegengesetzte Richtung am Ende der Periode. Exponentielle gleitende durchschnittliche Steigung ist auch einfacher zu bestimmen: die Steigung ist immer unten, wenn der Preis unter dem gleitenden Durchschnitt schliesst und immer oben, wenn der Preis höher ist. So berechnen Sie einen exponentiellen gleitenden Durchschnitt (EMA): Nehmen Sie den heutigen Preis mit einer EMA multipliziert. Fügen Sie dies zu gestern EMA multipliziert mit (1 - EMA). Wenn wir die frühere Tabelle neu berechnen, sehen wir, dass der exponentielle gleitende Durchschnitt einen weit glatteren Trend darstellt: EMA ist die Gewichtung, die an den aktuellen Tageswert angehängt ist: 50 würde für einen 3-tägigen exponentiellen gleitenden Durchschnitt verwendet werden 10 wird für einen Zeitraum von 19 Tagen verwendet Exponentiellen gleitenden Durchschnitt und 1 wird für einen 199 Tage exponentiellen gleitenden Durchschnitt verwendet. Um eine ausgewählte Zeitspanne in eine EMA umzuwandeln, verwenden Sie diese Formel: EMA 2 (n 1) wobei n die Anzahl der Tage ist Beispiel: Die EMA für 5 Tage ist 2 (5 Tage 1) 33.3 Unglaubliche Charts führt diese Berechnung automatisch durch, wenn Sie auswählen Eine EMA-Zeitspanne. Wie gut ist Ihre Marktanalyse Vergleichen Sie unsere Marktansichten. Der EWMA-Ansatz hat ein attraktives Merkmal: Es erfordert relativ wenig gespeicherte Daten. Um unsere Schätzung an jedem Punkt zu aktualisieren, benötigen wir nur eine vorherige Schätzung der Varianzrate und des jüngsten Beobachtungswertes. Ein weiteres Ziel der EWMA ist es, Veränderungen in der Volatilität nachzuvollziehen. Für kleine Werte beeinflussen jüngste Beobachtungen die Schätzung zeitnah. Für Werte, die näher an einem liegen, ändert sich die Schätzung langsam auf der Grundlage der jüngsten Änderungen in den Renditen der zugrundeliegenden Variablen. Die von JP Morgan erstellte und öffentlich zugängliche RiskMetrics-Datenbank nutzt die EWMA zur Aktualisierung der täglichen Volatilität. WICHTIG: Die EWMA-Formel geht nicht von einem lang anhaltenden durchschnittlichen Varianzniveau aus. So bedeutet das Konzept der Volatilität Reversion nicht von der EWMA erfasst. Die ARCHGARCH Modelle sind dafür besser geeignet. Ein sekundäres Ziel der EWMA ist es, Veränderungen in der Volatilität nachzuvollziehen, so dass bei kleinen Werten die jüngsten Beobachtungen die Schätzung sofort beeinflussen und bei Werten, die näher an einem liegen, die Schätzung sich langsam auf die jüngsten Änderungen in den Renditen der zugrunde liegenden Variablen ändert. Die RiskMetrics-Datenbank (erstellt von JP Morgan), die 1994 veröffentlicht wurde, verwendet das EWMA-Modell zur Aktualisierung der täglichen Volatilitätsschätzung. Das Unternehmen festgestellt, dass über eine Reihe von Marktvariablen, gibt dieser Wert der Prognose der Varianz, die am nächsten zu realisierten Varianz Rate kommen. Die realisierten Varianzraten an einem bestimmten Tag wurden als gleichgewichteter Durchschnitt der folgenden 25 Tage berechnet. Um den optimalen Wert von lambda für unseren Datensatz zu berechnen, müssen wir die realisierte Volatilität an jedem Punkt berechnen. Es gibt mehrere Methoden, so wählen Sie ein. Als nächstes wird die Summe der quadratischen Fehler (SSE) zwischen der EWMA-Schätzung und der realisierten Volatilität berechnet. Schließlich minimieren die SSE durch Variieren des Lambdawertes. Klingt einfach Es ist. Die größte Herausforderung besteht darin, einen Algorithmus zur Berechnung der realisierten Volatilität zu vereinbaren. Zum Beispiel wählten die Leute bei RiskMetrics die folgenden 25 Tage, um die realisierte Varianzrate zu berechnen. In Ihrem Fall können Sie einen Algorithmus wählen, der Tägliche Volumen, HILO und OPEN-CLOSE Preise nutzt. Q 1: Können wir EWMA verwenden, um die Volatilität mehr als einen Schritt voraus zu schätzen (oder prognostizieren) Die EWMA-Volatilitätsdarstellung setzt keine langfristige Durchschnittsvolatilität voraus, so dass die EWMA für jeden Prognosehorizont über einen Schritt hinaus eine Konstante zurückgibt Wert: