Menjelajahi Rata-rata Pindah Bergerak yang Eksponensial. Volatilitas adalah ukuran risiko yang paling umum, namun ada beberapa rasa. Dalam artikel sebelumnya, kami menunjukkan bagaimana cara menghitung volatilitas historis sederhana. Untuk membaca artikel ini, lihat Menggunakan Volatilitas untuk Mengukur Risiko Masa Depan Kami menggunakan Google Data harga saham aktual untuk menghitung volatilitas harian berdasarkan data saham 30 hari Pada artikel ini, kami akan memperbaiki volatilitas sederhana dan mendiskusikan rata-rata pergerakan tertimbang eksponensial EWMA Historical Vs Implied Volatility Pertama, mari kita tentukan metrik ini menjadi sedikit Perspektif Ada dua pendekatan yang luas mengenai volatilitas historis dan tersirat atau implisit Pendekatan historis mengasumsikan bahwa masa lalu adalah prolog kita mengukur sejarah dengan harapan bahwa Prediktif Berkedipnya volatilitas, di sisi lain, mengabaikan sejarah yang dipecahkan untuk ketidakstabilan yang tersirat dari harga pasar. Ia berharap pasar tahu yang terbaik dan harga pasar mengandung, meski secara implisit, perkiraan konsensus volatil Ity Untuk bacaan terkait, lihat Kegunaan Dan Batas Volatilitas. Jika kita berfokus hanya pada tiga pendekatan historis di sebelah kiri di atas, mereka memiliki dua langkah yang sama. Hitunglah serangkaian pengembalian periodik. Tentukan skema pembobotan. Pertama, kita hitung Return periodik Itu biasanya serangkaian pengembalian harian dimana masing-masing return dinyatakan secara terus-menerus. Untuk setiap hari, kita mengambil log natural dari rasio harga saham yaitu harga hari ini dibagi dengan harga kemarin, dan seterusnya. Ini menghasilkan Serangkaian hasil harian, dari ui ke u im tergantung pada berapa hari m hari kita mengukur. Itu membawa kita ke langkah kedua Di sinilah ketiga pendekatan berbeda Pada artikel sebelumnya Menggunakan Volatility To Gauge Future Risk, kami menunjukkan bahwa di bawah Beberapa penyederhanaan yang dapat diterima, varians sederhana adalah rata-rata kuadrat return. Notice bahwa ini jumlah masing-masing kembali periodik, kemudian membagi jumlah itu dengan jumlah hari atau pengamatan m Jadi, itu benar-benar jus T rata-rata pengembalian periodik kuadrat Dengan kata lain, setiap kuadrat kembali diberi bobot yang sama Jadi, jika alpha a adalah faktor pembobotan secara spesifik, 1 m, maka varians sederhana terlihat seperti ini. EWMA Meningkatkan Varians Sederhana. Kelemahan pendekatan ini adalah bahwa semua return mendapatkan bobot yang sama Kemarin kembali sangat baru tidak berpengaruh lagi terhadap varians daripada return bulan lalu. Masalah ini diperbaiki dengan menggunakan moving average moving average EWMA, dimana return yang lebih baru memiliki bobot lebih besar. Pada varians. Rata-rata bergerak tertimbang eksponensial EWMA memperkenalkan lambda yang disebut parameter pemulusan Lambda harus kurang dari satu. Dengan kondisi seperti itu, bukan bobot yang sama, setiap kuadrat kembali dibobot oleh pengganda sebagai berikut. Misalnya, RiskMetrics TM, Sebuah perusahaan manajemen risiko keuangan, cenderung menggunakan lambda 0 94, atau 94 Dalam kasus ini, kuasi periodik kuadrat terakhir yang pertama tertimbang dengan 1-0 94 94 0 6 n Kembalinya ku kuadrat hanyalah kelipatan lambda dari berat sebelumnya dalam kasus ini 6 dikalikan 94 5 64 Dan berat hari ketiga sebelumnya sama dengan 1-0 94 0 94 2 5 30. Itulah arti eksponensial dalam bobot setiap EWMA. Adalah pengganda konstan yaitu lambda, yang harus kurang dari satu dari berat hari sebelumnya Ini memastikan varians yang tertimbang atau bias terhadap data yang lebih baru Untuk mempelajari lebih lanjut, lihat Lembar Kerja Excel untuk Google Volatilitas Perbedaan antara sekadar volatilitas Dan EWMA untuk Google ditunjukkan di bawah ini. Volatilitas sederhana secara efektif memberi bobot masing-masing dan setiap pengembalian periodik sebesar 0 196 seperti ditunjukkan pada Kolom O, kami memiliki data harga saham harian dua tahun yaitu 509 pengembalian harian dan 1 509 0 196 Tetapi perhatikan bahwa Kolom P memberikan Berat 6, maka 5 64, maka 5 3 dan seterusnya Itulah satu-satunya perbedaan antara varians sederhana dan EWMA. Remember Setelah kita menjumlahkan keseluruhan seri di Kolom Q kita memiliki variannya, yaitu kuadrat standar deviasi Jika Kami ingin volatilitas, kami nee Ingatlah untuk mengambil akar kuadrat varians itu. Apa perbedaan volatilitas harian antara varians dan EWMA dalam kasus Google? S s signifikan varians sederhana memberi kita volatilitas harian 2 4 namun EWMA memberikan volatilitas harian Hanya 1 4 lihat spreadsheet untuk rinciannya Rupanya, volatilitas Google baru saja turun, oleh karena itu, varians sederhana mungkin sangat tinggi secara artifisial. Variasi sederhana adalah Fungsi Ragam Hari Pior Anda akan melihat bahwa kita perlu menghitung serangkaian panjang eksponensial. Menurunkan bobot Kami tidak akan melakukan matematika di sini, tapi salah satu fitur terbaik dari EWMA adalah keseluruhan rangkaian mudah direduksi menjadi formula rekursif. Khalif berarti bahwa referensi varians hari ini adalah fungsi varians hari sebelumnya Anda bisa Temukan rumus ini di spreadsheet juga, dan hasilnya sama persis dengan perhitungan longhand yang dikatakan Varietas hari ini di bawah EWMA sama dengan varians kemarin yang dibobot oleh lambda plus kemarin ss Quared kembali ditimbang oleh satu minus lambda Perhatikan bagaimana kita hanya menambahkan dua istilah bersama varians tertimbang kemarin dan kemarin tertimbang, kuadrat kembali. Meski begitu, lambda adalah parameter pemulusan kita Lambda yang lebih tinggi seperti RiskMetric s 94 mengindikasikan peluruhan yang lebih lambat pada seri - Secara relatif, kita akan memiliki lebih banyak titik data dalam rangkaian dan mereka akan jatuh lebih lambat Di sisi lain, jika kita mengurangi lambda, kita mengindikasikan pembusukan yang lebih tinggi, bobotnya akan jatuh lebih cepat dan, sebagai sebuah direct Hasil pembusukan yang cepat, lebih sedikit titik data yang digunakan. Dalam spreadsheet, lambda adalah masukan, sehingga Anda dapat bereksperimen dengan sensitivitasnya. Volatilitas Harian adalah deviasi standar sesaat dari suatu saham dan metrik risiko yang paling umum. Ini juga merupakan akar kuadrat Dari varians Kita dapat mengukur varians secara historis atau implisit tersirat volatilitas Bila mengukur secara historis, metode termudah adalah varians sederhana Tapi kelemahan dengan varians sederhana adalah semua return mendapatkan w sama. Delapan Jadi kita menghadapi trade-off klasik kita selalu menginginkan lebih banyak data tapi semakin banyak data yang kita dapatkan, semakin banyak perhitungan kita yang diencerkan dengan data yang jauh lebih tidak relevan. Rata-rata bergerak tertimbang eksponensial EWMA membaik dengan varians sederhana dengan menetapkan bobot pada pengembalian periodik Dengan melakukan Ini, kita berdua bisa menggunakan ukuran sampel yang besar tapi juga memberi bobot lebih besar pada hasil yang lebih baru. Untuk melihat tutorial tentang topik ini, kunjungi Penyu Bionik. Mengkalkulasikan Volatilitas Historis Menggunakan EWMA. Volatilitas adalah ukuran risiko yang paling umum digunakan Volatilitas dalam pengertian ini dapat berupa volatilitas historis yang diamati dari data sebelumnya, atau dapat mengindikasikan volatilitas yang diamati. Dari harga pasar instrumen keuangan. Volatilitas historis dapat dihitung dengan tiga cara, yaitu. Volatilitas sederhana. Berimbang Rata-rata Bergerak Rata-rata EWMA. Salah satu keuntungan utama EWMA adalah memberikan bobot lebih besar pada pengembalian baru-baru ini sementara menghitung pengembalian Artikel ini, kita akan melihat bagaimana volatilitas dihitung dengan menggunakan EWMA Jadi, mari kita mulai. Langkah 1 Hitung hasil pengembalian dari rangkaian harga. Jika kita melihat harga saham, kita dapat menghitung pengembalian lognormal harian, dengan menggunakan rumus Dalam P i P i -1, di mana P mewakili harga penutupan saham sehari-hari Kita perlu menggunakan log alam karena kita ingin keuntungan terus digabungkan. Kita sekarang akan memiliki da Ily kembali untuk keseluruhan seri harga. Langkah 2 Alihkan kembali. Langkah selanjutnya adalah mengambil kuadrat pengembalian yang panjang Ini sebenarnya adalah perhitungan varians sederhana atau volatilitas yang ditunjukkan oleh rumus berikut. Di sini, Anda mewakili tingkat pengembalian, dan m Mewakili jumlah hari. Langkah 3 Tentukan bobot. Bobot tanda sedemikian rupa sehingga hasil akhir baru-baru ini memiliki bobot lebih tinggi dan hasil yang lebih tua memiliki berat lebih rendah. Untuk ini, kita memerlukan faktor yang disebut Lambda, yang merupakan konstanta pemulusan atau parameter persisten Bobot diberikan sebagai 1 - 0 Lambda harus kurang dari 1 Metrik Risiko menggunakan lambda 94 Bobot pertama akan menjadi 1-0 94 6, berat kedua adalah 6 0 94 5 64 dan seterusnya Di EWMA semua jumlah bobotnya menjadi 1, namun semuanya menurun. Dengan rasio konstan. Langkah 4 Multiply Returns-kuadratkan dengan bobot. Langkah 5 Ambillah penjumlahan R 2 w. Ini adalah varian akhir EWMA Volatilitas akan menjadi akar kuadrat dari varians. Gambar berikut menunjukkan penghitungannya. Di atas exampl E yang kita lihat adalah pendekatan yang dijelaskan oleh RiskMetrics Bentuk umum EWMA dapat direpresentasikan sebagai rumus rekursif berikut. Exponential Moving Average - EMA. BREAKING DOWN Exponential Moving Average - EMA. EMA 12 dan 26 hari adalah yang paling populer. Rata-rata jangka pendek, dan mereka digunakan untuk menciptakan indikator seperti konvergensi konvergensi rata-rata MACD dan persentase harga osilator PPO Secara umum, EMA 50 dan 200 hari digunakan sebagai sinyal tren jangka panjang. Penambang yang menggunakan teknikal Analisis menemukan rata-rata bergerak sangat berguna dan berwawasan bila diterapkan dengan benar namun menimbulkan malapetaka bila digunakan secara tidak benar atau salah diartikan Semua rata-rata bergerak yang umum digunakan dalam analisis teknis adalah, pada dasarnya, indikator lagging Konsekuensinya, kesimpulan diambil dari penerapan moving average ke a Bagan pasar tertentu harus mengkonfirmasi pergerakan pasar atau untuk menunjukkan kekuatannya Sangat sering, pada saat garis indikator rata-rata bergerak membuat perubahan. Untuk mencerminkan pergerakan yang signifikan di pasar, titik optimal masuk pasar telah berlalu. EMA tidak berfungsi untuk mengurangi dilema ini sampai batas tertentu. Karena perhitungan EMA menempatkan lebih banyak bobot pada data terbaru, ia memeluk tindakan harga sedikit lebih ketat dan Oleh karena itu bereaksi lebih cepat Hal ini diinginkan bila EMA digunakan untuk mendapatkan sinyal masuk perdagangan. Mengartikan EMA. Seperti semua indikator rata-rata bergerak, indikator ini jauh lebih sesuai untuk pasar tren Ketika pasar berada dalam garis tren EMA yang kuat dan berkelanjutan. Juga akan menunjukkan uptrend dan sebaliknya untuk tren turun Seorang pedagang waspada tidak hanya memperhatikan arah garis EMA tapi juga hubungan tingkat perubahan dari satu bar ke yang lain Misalnya, sebagai aksi harga Dari uptrend yang kuat mulai merata dan membalikkan, tingkat perubahan EMA dari satu bar ke bar berikutnya akan mulai berkurang sampai saat garis indikator rata dan tingkat perubahannya adalah zero. Because dari t Efek lagging-nya, pada titik ini, atau bahkan beberapa bar sebelumnya, tindakan harga seharusnya sudah berbalik. Oleh karena itu, mengikuti penurunan yang konsisten dalam tingkat perubahan EMA dapat digunakan sebagai indikator yang dapat melawan Dilema yang disebabkan oleh efek lagging moving averagesmon Penggunaan EMA. EMAs umumnya digunakan bersamaan dengan indikator lain untuk mengkonfirmasi pergerakan pasar yang signifikan dan untuk mengukur validitasnya Bagi trader yang berdagang intraday dan pasar yang bergerak cepat, EMA lebih berlaku Cukup Sering trader menggunakan EMA untuk menentukan bias trading Misalnya, jika EMA pada daily chart menunjukkan tren kenaikan yang kuat, strategi trader intraday mungkin hanya berdagang dari sisi panjang pada grafik intraday.
No comments:
Post a Comment