지수 적으로 가중 평균 이동 평균 금융

이동 평균. 이동 평균. 차트 및 기술적 분석에서 한 기간에 건설 된 보안 또는 원자재 가격의 평균을 며칠 또는 몇 년으로 작성하고 최신 간격에 대한 추세를 보여줍니다. 각 새 변수가 계산에 포함되므로 평균, 시리즈의 마지막 변수가 삭제됩니다. 이동 평균. 특정 기간 동안 보안의 평균 가격, 연속적으로 계산 예를 들어, 가장 최근 거래일의 가격을 추가하여 이동 평균을 계산할 수 있습니다. 예를 들어, 지난 10 일 및이 경우 고려 된 거래 일수로 나눈 값 10 이동 평균에 가중치가 적용될 수도 있고 그렇지 않을 수도 있음 이동 평균은 특정 거래일에 보안 가격에 나타날 수있는 잡음을 원활하게하는 데 도움이됩니다. Moving Average Exponential Moving Average. moving average. 정의 된 수의 변수의 일련의 연속 평균 각 새 변수가 평균 계산에 포함될 때, 계열이 삭제됩니다. 지난 6 개월 동안의 주식 가격이 각각 40, 44, 50, 48, 50 및 52라고 가정합니다. 다섯 번째 달의 4 개월 이동 평균은 44 50 48 50 4입니다. 48 6 개월 말 현재 4 개월 이동 평균은 50 48 50 52 4 또는 50입니다. 기술 분석가는 주가의 추세를 발견하기 위해 이동 평균을 자주 사용합니다. 200 일 이동 평균도 참조하십시오. 평균 이동 평균. 이동 평균 유가 증권의 가격은 가장 최근의 가격을 추가하고 가장 오래된 가격을 떨어 뜨림으로써 정기적으로 계산됩니다. 예를 들어, 6 월 30 일 아침에 365 일 이동 평균을 살펴보면, 가장 최근의 가격은 6 월 29 일이며, 가장 오래된 것은 전년도의 6 월 30 일입니다. 다음날 가장 최근의 가격은 6 월 30 일이고, 7 월 1 일의 가장 오래된 가격입니다. 개인 투자자의 이동 평균 5, 10 또는 30 일과 같은 더 짧은 기간에 해당 보안을 구매하거나 판매 할 좋은 시간을 결정할 수 있습니다. 예를 들어, 10 일 이동 평균을 초과하여 거래하는 주식이 좋은 구매이거나 주식이 10 일 이동 평균 이하로 거래 될 때 판매 할 시간이라고 결정할 수 있습니다. 시간이 길수록 변동성이 적습니다 지수 평균 이동 평균 - EMA. BREAKING DOWN 지수 이동 평균 - EMA. 12 일 및 26 일 EMA가 가장 인기있는 단기 평균이며, 다음과 같은 지표를 생성하는 데 사용됩니다. 이동 평균 수렴 확산 MACD 및 가격 오실레이터 PPO 비율 일반적으로 50 일 및 200 일 EMA는 장기 추세의 신호로 사용됩니다. 기술적 분석을 사용하는 조사자는 이동 평균을 정확하게 적용 할 때 매우 유용하고 통찰력이 있지만 부적절하게 사용되거나 잘못 해석 될 경우의 혼란 기술적 분석에서 일반적으로 사용되는 모든 이동 평균은 본질적으로 지연 지표입니다. 따라서 특정 시장에 이동 평균을 적용하여 결론을 이끌어 낼 수 있습니다 시장 이동을 확인하거나 그 힘을 나타 내기위한 것이어야합니다. 이동 평균 지표 라인이 시장에서의 중요한 움직임을 반영하여 변경을 가할 때까지, 시장 진입의 최적 지점은 이미 통과되었습니다. EMA는 이 딜레마를 어느 정도 완화 할 수 있습니다. EMA 계산은 최신 데이터에 더 많은 가중치를 주므로 가격 조치를 좀 더 엄격하게 받아 들여서보다 신속하게 대응합니다. 이것은 EMA를 사용하여 거래 엔트리 신호를 유도 할 때 바람직합니다. EMA를 해석하십시오. 모든 이동 평균 지표와 마찬가지로 시장 동향에 훨씬 더 적합합니다. 시장이 강력하고 지속적인 상승 추세에있는 경우 EMA 지표는 상승 추세를 나타낼 것이며 반대의 경우는 하락 추세를 나타낼 것입니다. 경계심이있는 상인은 EMA 라인의 방향뿐만 아니라 하나의 술집에서 다음 술어로의 변화율의 관계 예를 들어, 강한 상승 추세의 가격 행동이 평평 해지고 반전되기 시작하면 EMA의 변화율 표시 줄이 평평 해지고 변화율이 0이 될 때까지 한 막대에서 다음 막대까지 점차 줄어들 기 시작합니다. 지연 효과 때문에이 지점 또는 이전의 몇 막대까지는 가격 조치가 이미 취소 된 상태 여야합니다 따라서 EMA의 변화율이 지속적으로 감소하는 것을 관찰하는 것은 이동 평균의 지연 효과로 인한 딜레마에 대처할 수있는 지표로 사용될 수 있습니다. EMA의 용도. EMA는 일반적으로 다른 주요 시장 움직임을 확인하고 그 유효성을 측정하는 지표를 제공합니다. 일중 및 빠르게 이동하는 시장을 거래하는 거래자의 경우 EMA가 더 적합합니다. 자주 거래자가 EMA를 사용하여 거래 바이어스를 결정합니다. 예를 들어 일일 차트의 EMA가 상승 추세라면, 일중 거래자의 전략은 하루 동안 차트에서 긴 쪽에서 만 거래하는 것일 수 있습니다. Exponoring Weighted Moving Average. Vplatility는 과거의 기사에서 간단한 과거 변동성을 계산하는 방법을 보여주었습니다. 이 기사를 읽으려면 변동성을 사용하여 미래의 위험을 측정하십시오. Google의 실제 주가 데이터를 사용하여 일별 변동성을 계산했습니다. 30 일 기준으로 일별 변동성을 계산했습니다. 주식 데이터의 일 수이 기사에서는 단순 변동성을 개선하고 지수 가중 이동 평균 EWMA Historical Vs Implied Volatility에 대해 논의합니다. 먼저이 메트릭을 약간의 관점에 두겠습니다. 역사적, 암묵적 또는 암시 적 변동성의 두 가지 광범위한 접근 방법이 있습니다. 역사적 접근법은 과거가 프롤로그라고 가정하고 예측할 수 있기를 희망하면서 역사를 측정한다. 반면에 묵시적인 변동성은 시장 가격에 의해 암시 된 변동성에 대해 해결하는 역사를 무시한다. 시장이 가장 잘 알고 시장 가격이 포함되기를 희망한다. 비록 암묵적으로, 변동성에 대한 합의 추정치. 관련 독서는 휘발성의 용도와 한계를 참조하십시오. 역사적인 접근법은 위에서 두 가지 단계를 거치며 공통적으로 두 단계를 거칩니다. 주기적인 수익률을 계산합니다. 가중치 적용 체계를 적용합니다. 첫째, 주기적인 수익률을 계산합니다. 일반적으로 일별 수익률은 각 수익률이 지속적으로 복합적으로 표현되는 일련의 일별 수익률입니다 매일 매일 주식 가격의 비율 즉, 오늘의 주가를 어제의 가격으로 나눈 비율의 자연 로그를 취합니다. 이는 우리가 측정하는 며칠에 따라 ui에서 uI까지 일련의 일일 수익률을 산출합니다 우리는 두 번째 단계로 나아 간다. 이것은 세 가지 접근 방식이 다른 부분이다. 이전 기사에서 미래의 위험을 측정하기 위해 변동성을 사용하여, 우리는 몇 가지 허용되는 단순화 아래에서 단순한 분산이 제곱 된 수익률의 평균이라는 것을 보여 주었다. 각각의주기적인 수익을 합한 다음, 그 합계를 일 또는 관측 수로 나눈다. 그래서, 그것은 단지 제곱 된주기적인 수익의 평균이다. 다른 방법으로, 각각의 제곱 수익은 n 등가 가중치 따라서 α가 가중치 요소 인 경우 1m이면 간단한 변이가 다음과 같이 보입니다. 단순 변환에 대한 EWMA 개선이 접근법의 약점은 모든 수익률이 동일한 가중치를 얻는 것입니다. 어제의 최근 수익 지난 달의 수익률보다 분산에 더 이상 영향을주지 않습니다. 이 문제는 지수 가중 이동 평균 EWMA를 사용하여 수정됩니다. 최근 수익률은 분산에 더 큰 가중치를가집니다. 지수 가중 이동 평균 EWMA는 평활화 라 불리는 람다를 도입합니다 매개 변수 Lambda는 1보다 작아야합니다. 동일한 가중치 대신에 각 제곱 된 수익률은 다음과 같이 승수로 가중치가 적용됩니다. 예를 들어, 재무 위험 관리 회사 인 RiskMetrics TM은 0 94 또는 94의 람다를 사용하는 경향이 있습니다 이 경우 가장 최근에 제곱 된 주기적 수익률은 1-0 94로 가중됩니다. 94 94 다음 제곱 된 수익률은 단순히 이전 가중치의 람다 배수이며이 경우 6 배수입니다 94 5 64 그리고 3 번째 이전 날의 체중은 1-0 94 0 94 2 5 30입니다. 이것은 EWMA에서 지수 함수의 의미입니다. 각 체중은 상수의 배수 즉, 람다로, 이전 날의 하나보다 작아야합니다 가중치 이것은 최신 데이터에 가중치를 주거나 편향된 값을 보장합니다. 자세한 내용은 Google의 변동성에 대한 Excel 워크 시트를 확인하십시오. Google의 변동성과 EWMA의 차이는 아래에 나와 있습니다. 간단한 변동성은 각 주기적 수익을 효과적으로 0 196 열 O에 표시된 바와 같이 우리는 2 년간의 일일 주가 데이터를 가졌습니다. 일일 수익률은 509이고 1은 509 0 196입니다. 그러나 열 P는 6, 5 64, 5 3 등의 가중치를 지정합니다. 단순한 분산과 EWMA의 유일한 차이점입니다. 기억하십시오. 열 Q의 전체 시리즈를 합한 후에 표준 편차의 제곱 인 분산을 구합니다. 변동성을 원한다면 그 분산의 제곱근을 기억해야합니다. 일일 volati의 차이 Google의 경우에는 분산과 EWMA 사이의 차이 중요 함 단순한 분산은 일일 변동성을 2 4로했지만 EWMA는 일일 변동성을 1 4로 나타 냈습니다. 자세한 내용은 스프레드 시트를 참조하십시오. 분명히 Google의 변동성은 더 최근에 정착되었습니다. , 단순한 분산은 인위적으로 높을 수 있습니다. 오늘의 분산은 Pior의 분산의 함수입니다. 우리는 기하 급수적으로 감소하는 가중치의 긴 계열을 계산해야한다는 것을 알게 될 것입니다. 여기서 수학을하지는 않겠지 만, EWMA는 전체 시리즈가 편리하게 재귀 수식으로 감소한다는 것을 의미합니다. 재 표현은 오늘날의 분산 참조가 즉 이전 날짜의 분산의 함수라는 것을 의미합니다. 스프레드 시트에서도이 수식을 찾을 수 있으며 이는 수식과 동일한 결과를 생성합니다 계산 그것은 오늘날 EWMA 하에서의 분산은 어제의 분산과 같음 람다와 어제의 제곱 된 가중치가 1에서 람다로 나간 것 같음 주목 그냥 두 용어를 합치는 방법 y Estradday s weighted variance와 yesterdays weighted, yesterdays, weighted, square return. 그럼에도 람다는 smoothing 매개 변수입니다. RiskMetric s 94와 같은 더 높은 람다는 계열의 느린 붕괴를 나타냅니다. 상대적인 측면에서 우리는 더 많은 데이터 요소를 시리즈에 포함 할 것입니다. 그들은 더 천천히 떨어질 것입니다. 반면에 우리가 람다를 줄이면 더 높은 감쇠를 나타냅니다. 가파른 감쇠의 직접적인 결과로서 더 적은 데이터 포인트가 사용됩니다. 스프레드 시트에서 람다 당신은 민감도를 실험 할 수 있습니다. 순간 변동성은 주식의 순시 표준 편차와 가장 일반적인 위험 메트릭입니다. 또한 분산의 제곱근입니다. 우리는 변동을 역사적 또는 암묵적으로 나타낼 수 있습니다. 역사적으로 측정 할 때, 가장 쉬운 방법은 단순한 분산입니다. 그러나 간단한 분산의 약점은 모든 수익률이 동일한 가중치를 얻는 것입니다. 그래서 우리는 고전적인 균형을 맞 춥니 다. 더 많은 데이터를 원하지만 더 많은 데이터를 원합니다. 더 많은 계산이 희소성이 덜한 데이터로 희석됩니다. 지수 가중 이동 평균 EWMA는주기적인 수익에 가중치를 할당하여 단순한 분산을 향상시킵니다. 이렇게함으로써 우리는 큰 표본 크기를 사용할 수 있고 최근의 수익률에 더 큰 비중을 둘 수 있습니다. 이 주제에 대한 동영상 자습서를 보려면 Bionic Turtle을 방문하십시오.