Il ponderata esponenzialmente media mobile (EWMA) è una statistica per il monitoraggio del processo che media i dati in un modo che dà meno peso e meno di dati vengono successivamente rimossi nel tempo. Confronto di carta di controllo di Shewhart e EWMA tecniche Carte di controllo per la tecnica di controllo grafico Shewhart, la decisione relativa allo stato del controllo del processo in qualsiasi momento, (t), dipende unicamente dal più recente misura dal processo e, naturalmente, il grado di veridicità delle stime dei limiti di controllo di dati storici. Per la tecnica di controllo EWMA, la decisione dipende dalla statistica EWMA, che è una media ponderata esponenzialmente di tutti i dati precedenti, compresa la misurazione più recente. A scelta del fattore di ponderazione, (lambda), la procedura di controllo EWMA può essere sensibile ad una piccola o graduale deriva nel processo, mentre la procedura di controllo Shewhart può reagire solo quando l'ultimo punto di dati è fuori di un limite di controllo. Definizione di EWMA La statistica calcolata è: Mbox t lambda Yt (1-lambda) Mbox ,,, Mbox ,,, t 1, 2,, ldots ,, n. dove (mbox 0) è la media dei dati storici (target) (YT) è l'osservazione in tempo (t) (n) è il numero di osservazioni da monitorare tra cui (mbox 0) (0 Interpretazione della carta di controllo EWMA Il rosso punti sono i dati grezzi la linea frastagliata è la statistica EWMA nel corso del tempo. il grafico ci dice che il processo è sotto controllo perché tutti (Mbox t) si trovano tra i limiti di controllo. Tuttavia, sembra che ci sia una tendenza al rialzo per gli ultimi 5 periods. Exponential media mobile - EMA abbattere media mobile esponenziale - EMA il 12 e 26 giorni EMAs sono i più popolari medie a breve termine, e sono utilizzati per creare indicatori come il movimento divergenza media di convergenza (MACD) e la percentuale prezzo oscillatore (PPO). In generale, il 50 e 200 giorni EMAs sono utilizzati come segnali di tendenze a lungo termine. I commercianti che utilizzano l'analisi tecnica trovano medie mobili molto utili e penetranti se applicato correttamente, ma creano il caos quando viene utilizzato in modo improprio o sono male interpretato. Tutte le medie mobili comunemente utilizzati in analisi tecnica sono, per loro stessa natura, gli indicatori in ritardo di sviluppo. Di conseguenza, le conclusioni tratte da applicare una media mobile a un particolare schema di mercato dovrebbe essere quello di confermare una mossa di mercato o ad indicare la sua forza. Molto spesso, nel momento di una linea dell'indicatore di media mobile ha fatto un cambiamento per riflettere un movimento significativo nel mercato, il punto ottimale di ingresso sul mercato è già passato. Un EMA non serve per alleviare questo dilemma certa misura. Poiché il calcolo EMA mette più peso sui dati più recenti, si abbraccia l'azione dei prezzi un po 'più stretto e quindi reagisce più veloce. Ciò è desiderabile quando un EMA è usato per derivare un segnale di entrata negoziazione. Interpretazione del EMA Come tutti si muovono gli indicatori medi, sono molto più adatti per trend dei mercati. Quando il mercato è in una tendenza rialzista forte e sostenuta. la linea dell'indicatore EMA mostrerà anche una tendenza rialzista e viceversa per un trend verso il basso. Un operatore vigile non solo prestare attenzione alla direzione della linea EMA ma anche il rapporto tra il tasso di variazione da un bar all'altro. Per esempio, come l'azione prezzo di un forte rialzo comincia ad appiattirsi e invertire, il tasso di variazione EMA da un bar all'altro comincerà a diminuire fino al momento che la linea indicatrice appiattisce e il tasso di variazione è zero. A causa dell'effetto ritardo, da questo punto, o anche qualche bar prima, l'azione di prezzo dovrebbe già invertito. Ne consegue che osservare una diminuzione consistente del tasso di variazione della EMA potrebbe esso stesso essere usata come indicatore che potrebbe contrastare ulteriormente il dilemma causato dall'effetto ritardo di media mobile. Utilizzi comuni del EMA EMA sono comunemente usati in combinazione con altri indicatori per confermare significativi movimenti del mercato e di valutare la loro validità. Per gli operatori che commerciano intraday e mercati in rapida evoluzione, l'EMA è più applicabile. Molto spesso i commercianti usano EMAs per determinare un bias di trading. Ad esempio, se un EMA su un grafico giornaliero mostra una forte tendenza al rialzo, una strategia commercianti intraday può essere quella di commerciare solo dal lato lungo su un approccio intraday chart. The EWMA ha una caratteristica interessante: essa richiede dati relativamente poco memorizzati. Per aggiornare la nostra stima in qualsiasi momento, abbiamo solo bisogno di una stima preliminare del tasso di varianza e il valore di osservazione più recente. Un obiettivo secondario di EWMA è quello di tenere traccia delle modifiche della volatilità. Per piccoli valori, recenti osservazioni influenzano la stima prontamente. Per i valori più vicini ad uno, i cambiamenti di stima lentamente sulla base di recenti cambiamenti nei rendimenti del sottostante. Il database RiskMetrics (prodotto da JP Morgan e reso pubblico disponibile) utilizza l'EWMA con per l'aggiornamento volatilità giornaliera. IMPORTANTE: La formula EWMA non assume un livello di scostamento medio lungo periodo. Così, il concetto di volatilità significa reversione non viene catturata dal EWMA. I modelli ARCHGARCH sono più adatti per questo scopo. Un obiettivo secondario di EWMA è quello di tenere traccia delle modifiche della volatilità, quindi per piccoli valori, recente osservazione influenza la stima prontamente, e per i valori più vicini a uno, la stima cambia lentamente ai recenti cambiamenti nei rendimenti del sottostante. Il database RiskMetrics (prodotto da JP Morgan) e reso pubblico a disposizione nel 1994, utilizza il modello EWMA con per l'aggiornamento stima della volatilità giornaliera. L'azienda ha trovato che in una serie di variabili di mercato, il valore di dà previsione della varianza che più si avvicinano al tasso di varianza realizzata. I tassi di varianza realizzati in un particolare giorno è stato calcolato come media altrettanto ponderato sui successivi 25 giorni. Analogamente, per calcolare il valore ottimale di lambda per il nostro insieme di dati, è necessario calcolare la volatilità realizzata in ogni punto. Ci sono diversi metodi, in modo da scegliere uno. Quindi, calcolare la somma degli errori al quadrato (SSE) tra stima EWMA e volatilità realizzata. Infine, minimizzare la SSE variando il valore lambda. Sembra semplice È. La sfida più grande è quello di concordare su un algoritmo per calcolare volatilità realizzata. Per esempio, la gente di RiskMetrics scelto il successivo di 25 giorni per calcolare tasso di varianza realizzata. Nel tuo caso, si può scegliere un algoritmo che utilizza Volume giornaliero, Hilo eo prezzi OPEN-CLOSE. Q 1: Possiamo usare EWMA per stimare (o previsione) della volatilità più di un passo avanti La rappresentazione volatilità EWMA non assume una volatilità media di lungo periodo, e quindi, per qualsiasi orizzonte di previsione al di là di uno stadio, il EWMA restituisce una costante valore:
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