Mudança média fraqueza

Média True Range (ATR) Trailing Stops As paradas de arrasto são normalmente calculadas em relação ao preço de fechamento: Calcula a média True Range (ATR) Multiplica ATR pelo seu múltiplo selecionado em nosso caso 3 x ATR Em uma tendência ascendente, subtraia 3 x ATR do preço de fechamento E traçar o resultado como a parada para o dia seguinte Se o preço se fechar abaixo da parada ATR, adicione 3 x ATR ao preço de fechamento para rastrear um Short trade Caso contrário, continue subtraindo 3 x ATR para cada dia subseqüente até que o preço reverta abaixo do ATR stop We Também construíram um mecanismo de catraca de modo que ATR pára não pode mover mais baixo durante um comércio Longo nem subir durante um curto comércio. A opção HighLow é um pouco diferente: 3xATR é subtraído do diário High durante uma up-trend e adicionado ao diário Low durante uma tendência descendente. Média True Range Paradas de arrasto são muito mais voláteis do que paradas com base em médias móveis e são propensos a Whipsaw você dentro e fora de posições, exceto quando há uma forte tendência. É por isso que é importante usar um filtro de tendência. Média True Range As paradas de arrasto são mais adaptáveis ​​a condições de mercado variáveis ​​do que Percentage Trailing Stops, mas obtêm resultados semelhantes quando aplicadas a ações que foram filtradas para uma tendência forte. ATR original e paradas de volatilidade têm duas fraquezas principais: Pára mover para baixo durante uma tendência ascendente se a gama média verdadeira se alarga. Estou desconfortável com isso: pára só deve mover na direção da tendência. O mecanismo Stop-and-Reverse assume que você muda para uma posição curta quando parado fora de uma posição longa, e vice-versa. O que é tão provável em uma tendência seguinte sistema é que um comerciante é interrompido cedo e sua próxima entrada está na mesma direção que seu comércio anterior. Introduzimos um mecanismo de catraca (descrito acima) para abordar a primeira fraqueza. O segundo pode ser tratado usando ATR Bands. GUPPY MÚLTIPLA MOVIMENTO MÉDIA comércio Este indicador foi desenvolvido por Daryl Guppy. É totalmente explicado em TREND TRADING. Captura o comportamento inferido de comerciantes e investidores usando dois grupos de médias. Usa repetição fractal para identificar pontos de concordância e desacordo que precedem mudanças significativas de tendências. Aplicado para compreender a natureza eo caráter da tendência. Usado para avaliar o grau ea extensão da atividade de negociação. A atividade comercial excessiva pode desestabilizar tendências fortes. Análise de tendências permite uma seleção mais eficaz de estratégias de negociação adequadas, tais como breakout, continuação de tendência, etc Pode ser aplicado ao lado longo e curto comercial lado. Pode ser aplicado a negociação intraday. Também usado para análise de estilo de investimento a longo prazo. Junte tendências estabelecidas em pontos de fraqueza de preço Junte tendências estabelecidas quebrando a novas elevações Quebra de comércio que usa rally mergulha e rebounds Negociam rebaixam rallies como comícios em vez de quebra de tendência Reconhecem rupturas de tendência à medida que se desenvolvem Grau e natureza de separação no grupo de longo prazo definem força de tendência E fraqueza Grau e natureza da separação no grupo de curto prazo definir a natureza da atividade de negociação. Grau e natureza da separação entre os dois grupos de médias móveis definem o caráter da tendência. Compressão mostra acordo sobre preço e valor. Compressão de ambos os grupos ao mesmo tempo indicam grande reavaliação de estoque e potencial para uma mudança de tendência Comércio na direção do grupo de médias de longo prazo As relações entre os grupos fornecem as informações necessárias sobre a natureza eo caráter da tendência. Não usar como uma ferramenta de cruzamento de média móvel Permite uma análise eficaz do ambiente de tendência Melhora a seleção das táticas de negociação apropriadas Melhor compreensão da força de tendência Avaliação efetiva de movimentos de preços incomuns, como mergulhos e picos Compreensão efetiva de negociação e comportamento Não aplicado efetivamente Para tendência menos estoques Não pode ser aplicado a todos os estoques de tendência D o não usar como um sinal de cruzamento de média móvel Veja como alguns comerciantes de FX estão usando o GMMAExploring A volatilidade média ponderada exponencial é a medida mais comum de risco, mas vem em vários sabores . Em um artigo anterior, mostramos como calcular a volatilidade histórica simples. (Para ler este artigo, consulte Usando a volatilidade para medir o risco futuro.) Usamos os dados reais do estoque do Google para computar a volatilidade diária com base em 30 dias de dados de estoque. Neste artigo, melhoraremos a volatilidade simples e discutiremos a média móvel exponencialmente ponderada (EWMA). Histórico vs. Volatilidade implícita Primeiro, vamos colocar esta métrica em um pouco de perspectiva. Há duas abordagens gerais: volatilidade histórica e implícita (ou implícita). A abordagem histórica pressupõe que o passado é um prólogo que medimos a história na esperança de que ela seja preditiva. A volatilidade implícita, por outro lado, ignora a história que resolve pela volatilidade implícita nos preços de mercado. Espera que o mercado conheça melhor e que o preço de mercado contenha, mesmo que implicitamente, uma estimativa consensual da volatilidade. Se focarmos apenas as três abordagens históricas (à esquerda acima), elas têm duas etapas em comum: Calcular a série de retornos periódicos Aplicar um esquema de ponderação Primeiro, nós Calcular o retorno periódico. Isso é tipicamente uma série de retornos diários onde cada retorno é expresso em termos continuamente compostos. Para cada dia, tomamos o log natural da razão dos preços das ações (ou seja, preço hoje dividido pelo preço de ontem, e assim por diante). Isso produz uma série de retornos diários, de u i para u i-m. Dependendo de quantos dias (m dias) estamos medindo. Isso nos leva ao segundo passo: é aqui que as três abordagens diferem. No artigo anterior (Usando a Volatilidade para Avaliar o Risco Futuro), mostramos que, sob algumas simplificações aceitáveis, a variância simples é a média dos retornos quadrados: Note que isto soma cada um dos retornos periódicos e depois divide esse total pela Número de dias ou observações (m). Então, é realmente apenas uma média dos retornos periódicos quadrados. Dito de outra forma, cada retorno ao quadrado é dado um peso igual. Portanto, se alfa (a) é um fator de ponderação (especificamente, um 1m), então uma variância simples é algo como isto: O EWMA Melhora na Variância Simples A fraqueza desta abordagem é que todos os retornos ganham o mesmo peso. O retorno de ontem (muito recente) não tem mais influência na variância do que nos últimos meses. Esse problema é corrigido usando-se a média móvel exponencialmente ponderada (EWMA), na qual retornos mais recentes têm maior peso na variância. A média móvel exponencialmente ponderada (EWMA) introduz lambda. Que é chamado de parâmetro de suavização. Lambda deve ser inferior a um. Sob essa condição, em vez de pesos iguais, cada retorno ao quadrado é ponderado por um multiplicador da seguinte forma: Por exemplo, RiskMetrics TM, uma empresa de gestão de risco financeiro, tende a usar um lambda de 0,94 ou 94. Neste caso, o primeiro Mais recente) é ponderado por (1-0.94) (. 94) 0 6. O próximo retomo ao quadrado é simplesmente um lambda-múltiplo do peso anterior neste caso 6 multiplicado por 94 5.64. E o terceiro dia anterior peso é igual a (1-0,94) (0,94) 2 5,30. Esse é o significado de exponencial em EWMA: cada peso é um multiplicador constante (isto é, lambda, que deve ser menor que um) do peso dos dias anteriores. Isso garante uma variância que é ponderada ou tendenciosa em direção a dados mais recentes. (Para saber mais, consulte a Planilha do Excel para a Volatilidade do Google.) A diferença entre simplesmente volatilidade e EWMA para o Google é mostrada abaixo. A volatilidade simples pesa efetivamente cada retorno periódico em 0.196, como mostrado na coluna O (tivemos dois anos de dados diários sobre os preços das ações, ou seja, 509 retornos diários e 1509 0.196). Mas observe que a Coluna P atribui um peso de 6, então 5.64, então 5.3 e assim por diante. Essa é a única diferença entre a variância simples e EWMA. Lembre-se: Depois de somarmos toda a série (na coluna Q) temos a variância, que é o quadrado do desvio padrão. Se queremos a volatilidade, precisamos nos lembrar de tomar a raiz quadrada dessa variância. Sua significativa: A variância simples nos deu uma volatilidade diária de 2,4, mas a EWMA deu uma volatilidade diária de apenas 1,4 (veja a planilha para mais detalhes). Aparentemente, volatilidade Googles estabeleceu-se mais recentemente, portanto, uma variância simples pode ser artificialmente elevada. A variação de hoje é uma função da variação dos dias de Pior Você observará que nós necessitamos computar uma série longa de pesos exponencial declinando. Nós não vamos fazer a matemática aqui, mas uma das melhores características do EWMA é que a série inteira convenientemente reduz a uma fórmula recursiva: Recursivo significa que as referências de variância de hoje (ou seja, é uma função da variação de dias anteriores). Você pode encontrar esta fórmula na planilha também, e produz o mesmo resultado exato que o cálculo de longhand Diz: A variância de hoje (sob EWMA) iguala a variância de ontem (ponderada por lambda) mais o retorno ao quadrado de ontem (pesado por um lambda negativo). Observe como estamos apenas adicionando dois termos juntos: ontem variância ponderada e ontem ponderado, retorno ao quadrado. Mesmo assim, lambda é o nosso parâmetro de suavização. Um lambda mais alto (por exemplo, como o RiskMetrics 94) indica um declínio mais lento na série - em termos relativos, vamos ter mais pontos de dados na série e eles vão cair mais lentamente. Por outro lado, se reduzimos o lambda, indicamos maior decaimento: os pesos caem mais rapidamente e, como resultado direto da rápida decomposição, são usados ​​menos pontos de dados. (Na planilha, lambda é uma entrada, para que você possa experimentar com sua sensibilidade). Resumo A volatilidade é o desvio padrão instantâneo de um estoque ea métrica de risco mais comum. É também a raiz quadrada da variância. Podemos medir a variância historicamente ou implicitamente (volatilidade implícita). Ao medir historicamente, o método mais fácil é a variância simples. Mas a fraqueza com variância simples é todos os retornos obter o mesmo peso. Então, enfrentamos um trade-off clássico: sempre queremos mais dados, mas quanto mais dados temos, mais nosso cálculo é diluído por dados distantes (menos relevantes). A média móvel exponencialmente ponderada (EWMA) melhora a variância simples atribuindo pesos aos retornos periódicos. Ao fazer isso, podemos usar um grande tamanho de amostra, mas também dar maior peso a retornos mais recentes. (Para ver um filme tutorial sobre este tópico, visite o Bionic Turtle.) O valor de mercado total do dólar de todas as ações em circulação de uma empresa. A capitalização de mercado é calculada pela multiplicação. Frexit curto para quotFrancês exitquot é um spin-off francês do termo Brexit, que surgiu quando o Reino Unido votou. Uma ordem colocada com um corretor que combina as características de ordem de parada com as de uma ordem de limite. Uma ordem de stop-limite será. Uma rodada de financiamento onde os investidores comprar ações de uma empresa com uma avaliação menor do que a avaliação colocada sobre a. Uma teoria econômica da despesa total na economia e seus efeitos no produto e na inflação. A economia keynesiana foi desenvolvida. A detenção de um activo numa carteira. Um investimento de carteira é feito com a expectativa de ganhar um retorno sobre ele. Este.