المتوسط المتحرك الأسي والانحراف المعياري

الانحراف المعياري قيمة الانحراف المعيارية لقياس تقلبات السوق. يصف هذا المؤشر مدى تقلبات الأسعار بالنسبة للمتوسط ​​المتحرك. لذلك، إذا كانت قيمة هذا املؤشر مرتفعة، فإن السوق متقلبة، وأسعار احلانات موزعة نوعا ما باملقارنة مع املتوسط املتحرك. إذا كانت قيمة المؤشر منخفضة، يمكن أن يوصف السوق بأنها ذات تقلب منخفض، وأسعار القضبان قريبة نوعا ما من المتوسط ​​المتحرك. وعادة ما يستخدم هذا المؤشر كمكون للمؤشرات الأخرى. وهكذا، عند حساب بولينجر باندسريغ واحد لديه لإضافة رمز قيمة الانحراف المعياري للمتوسط ​​المتحرك. ويمثل سلوك السوق تبادل نشاط التداول المرتفع والسوق الضعيفة. لذلك، يمكن تفسير المؤشر بسهولة: إذا كانت قيمته منخفضة جدا، أي أن السوق غير نشط إطلاقا، فمن المنطقي أن نتوقع حدوث ارتفاع في غير ذلك، إذا كان مرتفعا للغاية، فإنه يعني على الأرجح أن النشاط سينخفض ​​قريبا. حساب ستديف (i) سرت (أمونت (جي - N، i) N) أمونت (جي - N، i) سوم ((أبريس (j) - ما (أبريس N، i)) 2) ستديف (i) الانحراف المعياري من الجذر التربيعي سكرت الحالي الجذر التربيعي أمونت (جي - N، i) مجموع المربعات من جي - N إلى i N فترة التمهيد أبريس (j) السعر المطبق من j بار ما (أبريس N، i) متوسط ​​القيمة المتحركة مع N على الشريط الحالي أبريس (i) السعر المطبق للشريط الحالي. المتوسط ​​المتحرك المتوسط ​​يتم التوصية بالمتوسط ​​المتحرك الأسي باعتباره الأكثر موثوقية لأنواع المتوسط ​​المتحرك الأساسية. وهي توفر عنصرا من عوامل الترجيح، مع إعطاء كل يوم سابق ترجيحا أقل تدريجيا. التجانس الأسي يتجنب المشكلة التي تواجهها مع المتوسطات المتحركة البسيطة. حيث يميل المتوسط ​​إلى وضع علامة اقتباس مرتين: مرة واحدة في بداية فترة المتوسط ​​المتحرك ومرة ​​أخرى في الاتجاه المعاكس، في نهاية الفترة. ومن الأسهل أيضا تحديد منحدر المتوسط ​​المتحرك الأسي: ينحدر المنحدر دائما عندما يغلق السعر دون المتوسط ​​المتحرك ويتحرك دائما عندما يكون السعر أعلى. لحساب المتوسط ​​المتحرك الأسي (إما): خذ سعر اليوم مضروبا في إما. إضافة هذا إلى إما تضرب إما (1 - إما). إذا قمنا بإعادة حساب الجدول السابق نرى أن المتوسط ​​المتحرك الأسي يمثل اتجاها أكثر سلاسة: إما هو الترجيح الملائم لقيمة الأيام الحالية: 50 سيتم استخدامه لمتوسط ​​متحرك أسي لمدة 3 أيام 10 يستخدم لمدة 19 يوم يستخدم المتوسط ​​المتحرك الأسي و 1 للمتوسط ​​المتحرك الأسي البالغ 199 يوما. لتحويل الفترة الزمنية المحددة إلى إما تستخدم هذه الصيغة: إما 2 (n 1) حيث n هو عدد الأيام مثال: ذي إما لمدة 5 أيام هو 2 (5 أيام 1) 33.3 الرسوم البيانية لا يصدق يؤدي هذا الحساب تلقائيا عند تحديد فترة زمنية إما. كيف جيدة هو تحليل السوق الخاص بك مقارنة وجهات نظرنا في السوق. الاستكشاف يعد التذبذب المتوسط ​​المتحرك أضعافا مضاعفة هو مقياس الأكثر شيوعا من المخاطر، لكنه يأتي في العديد من النكهات. في مقال سابق، أظهرنا كيفية حساب التقلبات التاريخية البسيطة. (لقراءة هذه المقالة، راجع استخدام التقلب لقياس المخاطر المستقبلية.) استخدمنا بيانات سعر السهم الفعلي من غوغل من أجل احتساب التقلبات اليومية استنادا إلى بيانات 30 يوما من بيانات المخزون. في هذه المقالة، سوف نحسن التقلبات البسيطة ونناقش المتوسط ​​المتحرك المرجح أضعافا مضاعفة (إوما). تاريخي مقابل التقلب الضمني أولا، يتيح وضع هذا المقياس في القليل من المنظور. هناك نهجان واسعان: التقلب التاريخي والضمني (أو الضمني). يفترض النهج التاريخي أن الماضي هو مقدمة نقيس التاريخ على أمل أن يكون التنبؤي. ومن ناحية أخرى، يتجاهل التقلب الضمني التاريخ الذي يحل فيه التقلبات التي تنطوي عليها أسعار السوق. وهي تأمل أن يعرف السوق أفضل وأن سعر السوق يتضمن، حتى ولو ضمنا، تقديرا للآراء بشأن التقلب. (للاطلاع على القراءة ذات الصلة، انظر استخدامات وحدود التقلب). إذا ركزنا على النهج التاريخية الثلاثة فقط (على اليسار أعلاه)، فإن لديهم خطوتين مشتركتين: حساب سلسلة العوائد الدورية تطبيق مخطط الترجيح أولا، نحن حساب العائد الدوري. ثاتس عادة سلسلة من العوائد اليومية حيث يتم التعبير عن كل عودة في مصطلحات معقدة باستمرار. لكل يوم، ونحن نأخذ السجل الطبيعي لنسبة أسعار الأسهم (أي السعر اليوم مقسوما على السعر أمس، وهلم جرا). هذا ينتج سلسلة من العوائد اليومية، من ش أنا ش أنا م. اعتمادا على عدد الأيام (م أيام) نحن قياس. وهذا يقودنا إلى الخطوة الثانية: هذا هو المكان الذي تختلف فيه النهج الثلاثة. في المقالة السابقة (استخدام التقلب لقياس المخاطر المستقبلية)، أظهرنا أنه في ظل اثنين من التبسيط المقبول، التباين البسيط هو متوسط ​​العوائد التربيعية: لاحظ أن هذه المبالغ كل من الإرجاع الدوري، ثم يقسم المجموع من قبل عدد الأيام أو الملاحظات (م). لذلك، في الواقع مجرد متوسط ​​من المربعات الدورية المربعة. وبعبارة أخرى، يعطى كل مربع مربعة وزن متساو. لذلك إذا كان ألفا (a) عامل ترجيح (على وجه التحديد، 1m)، فإن التباين البسيط يبدو شبيها بهذا: إوما يحسن على التباين البسيط ضعف هذا النهج هو أن جميع العوائد تكسب نفس الوزن. يوم أمس (الأخيرة جدا) عودة ليس لها تأثير أكثر على الفرق من الأشهر الماضية العودة. يتم إصلاح هذه المشكلة باستخدام المتوسط ​​المتحرك المرجح أضعافا مضاعفة (إوما)، حيث يكون لعوائد أكثر حداثة وزنا أكبر على التباين. المتوسط ​​المتحرك المرجح أضعافا مضاعفة (إوما) يدخل لامدا. والتي تسمى المعلمة تمهيد. يجب أن يكون لامبدا أقل من واحد. وبموجب هذا الشرط، بدلا من الأوزان المتساوية، يتم ترجيح كل عائد مربعة بمضاعف على النحو التالي: على سبيل المثال، ريسكمتريكس تم، وهي شركة لإدارة المخاطر المالية، تميل إلى استخدام لامدا 0.94، أو 94. في هذه الحالة، (0-1.94) (.94) 0 6. العائد التربيعي التالي هو ببساطة مضاعف لامدا للوزن السابق في هذه الحالة 6 مضروبا في 94 5.64. والثالث أيام السابقة الوزن يساوي (1-0.94) (0.94) 2 5.30. ثاتس معنى الأسي في إوما: كل وزن هو مضاعف ثابت (أي لامدا، التي يجب أن تكون أقل من واحد) من وزن الأيام السابقة. وهذا يضمن التباين المرجح أو المنحاز نحو المزيد من البيانات الحديثة. (لمعرفة المزيد، راجع ورقة عمل إكسيل لتقلب غوغل.) يظهر أدناه الفرق بين تقلب ببساطة و إوما ل غوغل. التقلبات البسيطة تزن بشكل فعال كل عائد دوري بمقدار 0.196 كما هو موضح في العمود O (كان لدينا عامين من بيانات أسعار الأسهم اليومية، أي 509 عائد يومي و 1509 0.196). ولكن لاحظ أن العمود P تعيين وزن 6، ثم 5.64، ثم 5.3 وهلم جرا. هذا الفرق الوحيد بين التباين البسيط و إوما. تذكر: بعد أن نجمع السلسلة بأكملها (في العمود س) لدينا التباين، وهو مربع الانحراف المعياري. إذا أردنا التقلب، علينا أن نتذكر أن تأخذ الجذر التربيعي لهذا التباين. ما هو الفرق في التقلب اليومي بين التباين و إوما في حالة غوغل لها أهمية: التباين البسيط أعطانا تقلب يومي من 2.4 ولكن إوما أعطى تقلب يومي فقط 1.4 (انظر جدول البيانات لمزيد من التفاصيل). على ما يبدو، استقرت تقلبات غوغل في الآونة الأخيرة وبالتالي، قد يكون التباين البسيط مرتفع بشكل مصطنع. فارق اليوم هو وظيفة من بيور تباين أيام ستلاحظ أننا بحاجة إلى حساب سلسلة طويلة من الأثقال الهبوط أضعافا مضاعفة. لن نفعل الرياضيات هنا، ولكن واحدة من أفضل ملامح إوما هو أن السلسلة بأكملها يقلل بسهولة إلى صيغة عودية: ريكورسيف يعني أن المراجع التباين اليوم (أي وظيفة من التباين أيام سابقة). يمكنك أن تجد هذه الصيغة في جدول البيانات أيضا، وتنتج نفس النتيجة بالضبط كما حساب لونغاند يقول: التباين اليوم (تحت إوما) يساوي التباين الأمس (مرجحة من لامدا) بالإضافة إلى الأمتار مربعة العودة (وزنه من قبل ناقص لامدا). لاحظ كيف أننا مجرد إضافة فترتين معا: يوم أمس التباين المرجح والأمثلة المرجحة، مربعا العودة. ومع ذلك، لامدا هو لدينا تمهيد المعلمة. يشير ارتفاع اللامدا (مثل ريسكمتريكس 94) إلى انحطاط بطيء في السلسلة - من الناحية النسبية، سيكون لدينا المزيد من نقاط البيانات في السلسلة، وسوف تسقط ببطء أكثر. من ناحية أخرى، إذا قلنا من لامدا، فإننا نشير إلى انحلال أعلى: الأوزان تسقط بسرعة أكبر، ونتيجة مباشرة للتسوس السريع، يتم استخدام نقاط بيانات أقل. (في جدول البيانات، لامدا هو المدخلات، حتى تتمكن من تجربة مع حساسية لها). سوماري التقلب هو الانحراف المعياري لحظية من الأسهم ومقياس المخاطر الأكثر شيوعا. وهو أيضا الجذر التربيعي للتباين. يمكننا قياس التباين تاريخيا أو ضمنيا (التقلب الضمني). عند قياس تاريخيا، وأسهل طريقة هو التباين البسيط. ولكن الضعف مع التباين بسيط هو كل عوائد الحصول على نفس الوزن. لذلك نحن نواجه مفاضلة الكلاسيكية: نحن نريد دائما المزيد من البيانات ولكن المزيد من البيانات لدينا أكثر يتم تخفيف الحساب لدينا عن بعد (أقل أهمية) البيانات. ويحسن المتوسط ​​المتحرك المرجح أضعافا مضاعفة (إوما) على التباين البسيط بتخصيص أوزان للعائدات الدورية. من خلال القيام بذلك، يمكننا على حد سواء استخدام حجم عينة كبيرة ولكن أيضا إعطاء المزيد من الوزن لعوائد أكثر حداثة. (لعرض برنامج تعليمي حول هذا الموضوع، قم بزيارة بيونيك تورتل.)