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Por exemplo, para encontrar o preço médio móvel de uma ação nos últimos dez dias, simplesmente adicionamos o preço diário para esses dez dias e dividimos por dez. Esta janela de tamanho dez dias, em seguida, move-se através das datas, usando os valores dentro da janela para encontrar a média. Aqui está o código em kdb para a média móvel de 10/20 dias e o gráfico resultante. A média móvel exponencial é e como calculá-la Um dos problemas com a média móvel simples é que dá a cada dia uma ponderação igual. Para muitos propósitos faz mais sentido dar aos dias mais recentes uma maior ponderação, um método de fazer isso é usando a média móvel exponencial. Isso usa um peso exponencialmente decrescente para datas ainda mais no passado. A forma mais simples de suavização exponencial é dada pela fórmula: onde está o fator de suavização e 0 Esta tabela mostra como os vários pesos / EMAs são calculados considerando os valores 1,2 , 3,4,8,10,20 e um factor de alisamento de 0,7. (Excel spreadsheet) Para realizar este cálculo em kdb podemos fazer o seguinte: (Este código foi originalmente publicado na lista de google mail por Attila, a discussão completa pode ser encontrada aqui) Este advérbio de contrabarra funciona como A sintaxe alternativa generaliza para funções de 3 ou mais argumentos onde o primeiro argumento é usado como o valor inicial e os argumentos são elementos correspondentes das listas: Exponencial Moving Average Chart Finalmente tomamos a nossa fórmula e aplicá-la aos nossos dados de precificação de ações, permitindo-nos ver a média móvel exponencial Para dois fatores de suavização diferentes: Exponencial Moving Average Stock Price Chart produzido usando qStudio Como você pode ver com a EMA, podemos priorizar valores mais recentes usando um fator de suavização escolhido para decidir o equilíbrio entre dados recentes e históricos. Escrevendo kdb analytics como Exponential Moving Average é coberto em nosso curso de treinamento kdb. 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Existem 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 saiba melhor e que o preço de mercado contenha, mesmo que implicitamente, uma estimativa consensual da volatilidade. Se nos concentrarmos apenas nas 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 à segunda etapa: 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, então divide esse total pela Número de dias ou observações (m). Então, é realmente apenas uma média do quadrado retornos periódicos. Dito de outra forma, cada retorno ao quadrado é dado um peso igual. Portanto, se alfa (a) é um fator de ponderação (especificamente, 1 / m), então uma variância simples se parece com isso: 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 os retornos mais recentes têm maior peso na variância. A média móvel exponencialmente ponderada (EWMA) introduz lambda. Que é chamado o 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 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 1/509 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 somar 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 detalhes). Aparentemente, volatilidade Googles estabeleceu-se mais recentemente, portanto, uma variância simples pode ser artificialmente elevado. A variação de hoje é uma função da variação dos dias de Pior Você observará que nós precisamos computar uma série longa de pesos exponencial declinando. Nós não faremos a matemática aqui, mas uma das melhores características do EWMA é que toda a série 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) é 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 ponderada, 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 decadência, são usados menos pontos de dados. (Na planilha, lambda é uma entrada, então você pode 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. Fazendo isso, podemos usar um grande tamanho de amostra, mas também dar maior peso a retornos mais recentes. (Para ver um tutorial de filme sobre este tópico, visite a Tartaruga Bionic.) Média móvel kdb Média móvel kdb Em nenhum caso a Companhia ou qualquer pessoa em seu nome deverá atuar ou ser considerada como atuando, Executando Transações no Sistema. Eu tenho à procura de deixar qualquer lado ganho gerado e interesses. Escalas, embora o seu rmended usar o gráfico sp com base em uma lista de negócios, google, livre negociação algoritmos para usar para especular sobre twitter corretores de opções plus500. Recomenda-se que os comerciantes escolham uma estratégia adequada de gestão do dinheiro. Melhores corretores de opção binária. Autrement dit, pour unpte avec 150 000, un pip pourrait valoir 1 sans que chaque perte ne soit trop significative. 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