Volatilitets Bevegelige Gjennomsnittet Wiki

Utforsking av eksponentielt vektet Flytende Gjennomsnittlig volatilitet er det vanligste risikobilledet, men det kommer i flere smaker. I en tidligere artikkel viste vi hvordan du kan beregne enkel historisk volatilitet. (For å lese denne artikkelen, se Bruke volatilitet for å måle fremtidig risiko.) Vi brukte Googles faktiske aksjekursdata for å beregne den daglige volatiliteten basert på 30 dagers lagerdata. I denne artikkelen vil vi forbedre den enkle volatiliteten og diskutere eksponentielt vektet glidende gjennomsnitt (EWMA). Historisk Vs. Implisitt volatilitet Først kan vi sette denne metriske inn i litt perspektiv. Det er to brede tilnærminger: historisk og underforstått (eller implisitt) volatilitet. Den historiske tilnærmingen antar at fortid er prolog, vi måler historie i håp om at det er forutsigbart. Implisitt volatilitet, derimot, ignorerer historien den løser for volatiliteten underforstått av markedsprisene. Det håper at markedet vet best, og at markedsprisen inneholder, selv om det implisitt er, et konsensusoverslag over volatiliteten. Hvis du fokuserer på bare de tre historiske tilnærmingene (til venstre over), har de to trinn til felles: Beregn serien av periodisk avkastning Bruk en vektingsplan Først må vi beregne periodisk avkastning. Det er vanligvis en serie av daglige avkastninger der hver retur er uttrykt i kontinuerlig sammensatte vilkår. For hver dag tar vi den naturlige loggen av forholdet mellom aksjekursene (det vil si prisen i dag fordelt på pris i går, og så videre). Dette gir en rekke daglige avkastninger, fra deg til deg i-m. avhengig av hvor mange dager (m dager) vi måler. Det får oss til det andre trinnet: Det er her de tre tilnærmingene er forskjellige. I den forrige artikkelen (Bruk av volatilitet for å måle fremtidig risiko) viste vi at det med noen akseptable forenklinger er den enkle variansen gjennomsnittet av kvadreret retur: Legg merke til at dette beløper hver periodisk avkastning, og deler deretter den totale av antall dager eller observasjoner (m). Så, det er egentlig bare et gjennomsnitt av den kvadratiske periodiske avkastningen. Sett på en annen måte, hver kvadret retur blir gitt like vekt. Så hvis alfa (a) er en vektningsfaktor (spesifikt en 1m), ser en enkel varians slik ut: EWMA forbedrer seg på enkel variasjon Svakheten i denne tilnærmingen er at alle avkastningene tjener samme vekt. Yesterdays (veldig nylig) avkastning har ingen større innflytelse på variansen enn de siste månedene tilbake. Dette problemet er løst ved å bruke det eksponentielt vektede glidende gjennomsnittet (EWMA), der nyere avkastning har større vekt på variansen. Det eksponentielt vektede glidende gjennomsnittet (EWMA) introduserer lambda. som kalles utjevningsparameteren. Lambda må være mindre enn en. Under denne betingelsen, i stedet for likevekter, vektlegges hver kvadret retur med en multiplikator på følgende måte: RiskMetrics TM, et finansiell risikostyringsfirma, har en tendens til å bruke en lambda på 0,94 eller 94. I dette tilfellet er den første ( siste) kvadratiske periodiske avkastningen er vektet av (1-0.94) (.94) 0 6. Den neste kvadrerade retur er bare et lambda-flertall av den tidligere vekten i dette tilfellet 6 multiplisert med 94 5,64. Og den tredje forrige dagens vekt er lik (1-0,94) (0,94) 2 5,30. Det er betydningen av eksponensiell i EWMA: hver vekt er en konstant multiplikator (dvs. lambda, som må være mindre enn en) av den tidligere dagens vekt. Dette sikrer en variasjon som er vektet eller forspent mot nyere data. (For å lære mer, sjekk ut Excel-regnearket for Googles volatilitet.) Forskjellen mellom bare volatilitet og EWMA for Google er vist nedenfor. Enkel volatilitet veier effektivt hver periodisk avkastning med 0,196 som vist i kolonne O (vi hadde to års daglig aksjekursdata. Det er 509 daglige avkastninger og 1509 0,196). Men merk at kolonne P tildeler en vekt på 6, deretter 5,64, deretter 5,3 og så videre. Det er den eneste forskjellen mellom enkel varians og EWMA. Husk: Etter at vi summerer hele serien (i kolonne Q) har vi variansen, som er kvadratet av standardavviket. Hvis vi vil ha volatilitet, må vi huske å ta kvadratroten av den variansen. Hva er forskjellen i den daglige volatiliteten mellom variansen og EWMA i Googles tilfelle. Det er signifikant: Den enkle variansen ga oss en daglig volatilitet på 2,4, men EWMA ga en daglig volatilitet på bare 1,4 (se regnearket for detaljer). Tilsynelatende avviklet Googles volatilitet mer nylig, derfor kan en enkel varianse være kunstig høy. Dagens variasjon er en funksjon av Pior Days Variance Du vil legge merke til at vi trengte å beregne en lang rekke eksponentielt avtagende vekter. Vi vil ikke gjøre matematikken her, men en av EWMAs beste egenskaper er at hele serien reduserer til en rekursiv formel: Rekursiv betyr at dagens variansreferanser (dvs. er en funksjon av tidligere dager varians). Du kan også finne denne formelen i regnearket, og det gir nøyaktig samme resultat som longhandberegningen. Det står: Dagens varians (under EWMA) er lik ydersidens varians (veid av lambda) pluss yderdagskvadret retur (veid av en minus lambda). Legg merke til hvordan vi bare legger til to begreper sammen: Yesterdays weighted variance og yesterdays weighted, squared return. Likevel er lambda vår utjevningsparameter. En høyere lambda (for eksempel som RiskMetrics 94) indikerer tregere forfall i serien - relativt sett vil vi ha flere datapunkter i serien, og de kommer til å falle av sakte. På den annen side, hvis vi reduserer lambda, indikerer vi høyere forfall: vikene faller av raskere, og som et direkte resultat av det raske forfallet blir færre datapunkter benyttet. (I regnearket er lambda en inngang, slik at du kan eksperimentere med følsomheten). Sammendrag Volatilitet er den øyeblikkelige standardavviket for en aksje og den vanligste risikometrisk. Det er også kvadratroten av variansen. Vi kan måle variansen historisk eller implisitt (implisitt volatilitet). Når man måler historisk, er den enkleste metoden enkel varians. Men svakheten med enkel varians er alle returene får samme vekt. Så vi står overfor en klassisk avvei: vi vil alltid ha mer data, men jo flere data vi har jo mer vår beregning er fortynnet av fjernt (mindre relevante) data. Det eksponentielt vektede glidende gjennomsnittet (EWMA) forbedres på enkel varians ved å tildele vekt til periodisk retur. Ved å gjøre dette kan vi begge bruke en stor utvalgsstørrelse, men gi også større vekt til nyere avkastninger. (For å se en filmopplæring om dette emnet, besøk Bionic Turtle.) Beta er et mål for volatiliteten eller systematisk risiko for en sikkerhet eller en portefølje i forhold til markedet som helhet. En type skatt belastet kapitalgevinster pådratt av enkeltpersoner og selskaper. Kapitalgevinst er fortjenesten som en investor. En ordre om å kjøpe en sikkerhet til eller under en spesifisert pris. En kjøpsgrenseordre tillater handelsmenn og investorer å spesifisere. En IRS-regelen (Internal Revenue Service) som tillater straffefri uttak fra en IRA-konto. Regelen krever det. Det første salg av aksjer av et privat selskap til publikum. IPO er ofte utstedt av mindre, yngre selskaper som søker. Gjeldsgrad er gjeldsraten som brukes til å måle selskapets økonomiske innflytelse eller en gjeldsgrad som brukes til å måle en person. Bruke flytende gjennomsnitt for å handle volatilitetsindeksen (VIX) CBOE-volatilitetsindeksen (VIX) måler forventningene for volatilitet i de neste 30-sesjonene , med put og call options aktivitet underliggende beregningene. Mens VIX fokuserer på SampP 500-data, kan handelsmenn og hedgers også undersøke Nasdaq-100 gjennom CBOE Nasdaq Volatility Index (VXN) og Dow Jones Industrial Average gjennom CBOE DJIA Volatility Index (VXD). Flytende gjennomsnitt brukt til VIX danner grunnlag for et bredt utvalg av kjøp og salg strategier i brede baserte instrumenter, som SPDR Trust (SPY), samt volatilitetsbaserte futures. kontrakter og børsnoterte fond som inkluderer: CBOE Volatility Index Futures (VX) SampP 500 VIX Kortsiktige Futures ETN (VXX) VIX Kortsiktige Futures ETF (VIXY) SampP 500 VIX Midt Term Futures ETN (VXZ) Men det er best å bruke teknisk analyse direkte til indeksen, unngå futures eller midler beregninger fordi prisingen i disse instrumentene faller gjennom roll yield og contango. som reflekterer tidsforskjeller mellom fremtidige og spotpriser. Smarte handelsmenn kan overvinne denne forverringen med rullende futureskontrakter. men midler sporer kontinuerlige diagrammer som gjør dem uegnede for å holde perioder som varer lenger enn noen få dager. Traders måler volatilitetstrender med langsiktige og kortsiktige VIX-diagrammer, ser etter sympatisk egenkapital, opsjoner og futures eksponering. Stigende VIX har en tendens til å øke sammenhengen mellom aksjeindekser og underliggende komponenter, noe som gjør indeksfondene mer attraktive enn individuelle verdipapirer. Falling VIX reverserer denne ligningen, og støtter et stockpickers-marked der enkelte verdipapirer gir bedre handelsmuligheter enn å gjøre indeksfond. Intradag VIX Flytende gjennomsnitt I dag VIX-diagrammet gir en viktig intern måling av volatilitet og risikofølelse over korte tidsrammer. Tilbakemeldingen kan brukes som en pålitelig, men supplerende inntrengningsutløser for handelskurver som favoriserer risikobegrensning (kjøp av vekstinstrumenter og salg av defensive instrumenter) eller risikoaversjon (kjøp av defensive instrumenter og salgsvekstinstrumenter). En 15-minutters tidsramme fungerer bra for dette formålet, med fokus på reverseringer som markerer følelsesskift i løpet av handelsdagen. Imidlertid kan intradag VIX-mønstre se ragged, noe som gjør det vanskelig å finne pålitelige signaler. Ved å plassere en 10-bar SMA over pris handling utjevner disse svingene, øker signalet mens du reduserer støy. Sammen med NYSE TICK og forhånd: avslutt data, kan trioen av indikatorer lese pris og følelsesvinger med overraskende nøyaktighet. I dette eksempelet viser en 10-bar SMA over 15 minutter VIX fem nøkkelsvingninger i seks økter mens den underliggende indikatoren blinker frem og tilbake i minst et dusin ganger. Når det går høyere eller lavere, peker det bevegelige gjennomsnittet på betydelig markedsaktion, som det gjorde mellom 11. og 13. august. SampP 500-indeksen solgte mer enn 50 poeng (A) i den perioden, før den ble høyere i en intradag reversering (B ) som inneholdt en 34-punkts intradag gjenoppretting. Denne kortsiktige analysen virker mindre pålitelig i roligere økter 14. og 17. august, med det bevegelige gjennomsnittet som slår ut en rekke kortsiktige høyder og nedturer. Det fanger en tidlig selgeserie (C), og en ettermiddagsspring (D) på den 14. men svikter ikke å svinge ned til midt på ettermiddagen den 17. (Tim) etter at markedet går ut av en svak åpen (E) . VIX lukker den økten i grønt til tross for sunne SampP 500 gevinster, som signaliserer en mindre bearish divergens. Daglig og Ukentlig VIX Flytende Gjennomsnitt Flytte gjennomsnitt som brukes på daglig og ukentlig VIX måler langsiktige endringer i markedssentimentet, samt sjokkhendelser som utløser vertikale pigger ut av basemønstre. Disse plutselige økningene i fryktnivåer. enten i reaksjon på destabiliserende økonomiske data eller naturkatastrofer som den japanske tsunamien i 2011, har en umiddelbar negativ innvirkning på investorpsykologi. utløser følelsesmessig salgstrykk som kan føre til en betydelig nedgang i verdensmarkedet. 50- og 200-dagers EMA jobber godt sammen på det daglige VIX-diagrammet. Flytte gjennomsnittlige kryss kan markere betydelige psykologiske skift, med 50-dagers krysset under 200-dagers signalering forbedret følelse, mens 50-dagers krysset over 200-dagers pek på forverring. For eksempel går en 50-dagers over 200-dagers crossover (A) i oktober 2014 foran et 145-punkts SampP 500-salg. Kryss rutinemessig oppstår som følge av vertikale spikes og etterfølgende gjenoppretting, slik at den observerte tekniker kan skifte mellom stigende frykt og tilbake til selvtilfredshet. Et 20-dagers Bollinger Band satt til to standardavvik, legger til betydelig informasjon i den daglige VIX-analysen, med vertikale spikes som trykker 100 utenfor toppbandet, signalerer en pause eller reversering, som de gjorde i oktober (B) og desember (C). Senere pigger løper inn i skjult motstand ved det horisontale toppbandet, og utløser tre reverseringer i januar og februar (D, E, F). Det ukentlige VIX-diagrammet sporer langsiktige skift i følelser, inkludert overgangen mellom tyr og bjørnmarkeder. Forholdet mellom VIX og den 200-ukers EMA er spesielt nyttig i denne forbindelse, som du kan se når du ser på diagrammet mellom 2003 og 2011. Den 200-dagers EMA ble motstand når prisen falt gjennom det bevegelige gjennomsnittet i 2003, som signaliserte en nytt oksemarked, og monterte den vellykket sommeren 2007, bare to måneder før den sykliske toppen. Denne analytiske prosessen fortsatte å fungere godt de neste fire årene, med prisoppgjøret under den 200-dagers EMA i midten av 2009, bare noen få måneder etter bjørnmarkedsbunnen. Det gjennomsyrket det nivået i løpet av mai 2010-flashkrasjen, men jobbet langt lavere om sommeren, noe som indikerte at destabiliserende hendelsen ikke hadde ført til et nytt bjørnmarked. (Se relatert: Volatilitetsindeksen fjerner markedsbunnene.) Bunnlinjen Flytende gjennomsnitt brukt på CBOE SampP Volatilitetsindeks (VIX) utjevner indikatorens naturlige choppiness, slik at kortsiktige forhandlere og langsiktige markedstimere får tilgang til svært pålitelig følelse og volatilitetsdata. Volatilitetsjustert Moving Averages Teknisk analyse, studier, indikatorer: Volatilitetsjustert Moving Average (V-MA) Om: Om bruk av volatilitet i teknisk analyse for å justere glidende gjennomsnitt til ulike markedsforhold for å unngå hakkede signaler i handelssystemet. Også, om viktigheten av volatilitet og varmt det kan bidra til å forbedre din tekniske analyse. quotProudly oppfunnet, utviklet og implementert av folk som jobber på MarketVolume174quot Artikler Snarveier Problemer i Trading Moving Averages Flytte gjennomsnitt (MA) spiller en svært viktig rolle i teknisk analyse og i en bygning av handelssystemer. De er vant til å generere handelssignaler (eksempel: kryss over to MA'er eller kryssoverføringer av MACD og nulllinje), så vel som de brukes til andre tekniske indikatorer for å jevne dem, så vel som å skape Signal Lines (eksempel: signallinjer i stokastikk, RSI. MACD, og ​​etc). Mens Flytte Gjennomsnitt er ganske viktig i teknisk analyse, fant mange tekniske analytikere og forhandlere som forsøkte å basere sin handelsavgjørelse utelukkende på bevegelige gjennomsnitt, at det var ganske problematisk. Hvis en MAs-lagring er for stor, kan en næringsdrivende gå glipp av gode trender ved å handle når det er for sent, og når lagringen er redusert, kan en næringsdrivende komme inn i hakkete handel når alle tidligere fortjenester slettes. Ytterligere problem med handelssystemer basert på glidende gjennomsnitt er at en næringsdrivende må justere MAs bar periodeinnstillinger hele tiden. Ellers vil systemet (før eller senere) løpe inn i en periode med negativ handel når all fortjeneste kunne bli slettet. Tabellene nedenfor illustrerer nødvendigheten av å justere MAs for å være lønnsom. På figur 1 nedenfor kan du se Simple Moving Average med 7- og 26-bar periodeinnstillinger som er brukt på Dow Jones Industrials (DJI) indeksen. Enkle handelssignaler i dette tilfellet er generert på kryss over to bevegelige gjennomsnitt. Handelssystemet vil fortelle å selge når kort MA (7-bar MA) faller under lang MA (26-bar MA) og å kjøpe når kort MA reiser over lang MA. På dette diagrammet: Trenden 1 var knapt oppdaget, og da hadde vi en periode med hakket negativ handel Trenden 2 ble knapt oppdaget som da hadde vi et negativt signal Trenden 3 var perfekt oppdaget og da hadde vi to negative signaler igjen Trenden 4 ble knapt oppdaget. Som en konklusjon for denne illustrasjonen kan vi si at i de fleste tilfeller, etter hver lønnsom handel, kan vi komme inn i perioder med hakket og negativ handel som kan vesentlig skade en systemets lønnsomhet. Figur 1: DJI-indeksen med et handelssystem basert på kryssoverganger av bevegelige gjennomsnitt (gjennomsnittlig barperiodeinnstilling) Nå kan vi redusere barperioden for våre bevegelige gjennomsnitt som bør føre til bedre spotting av store trender. På diagrammet 2 har vi to enkle bevegelige gjennomsnitt med 5- og 15-bar periodeinnstillinger som er brukt på samme DJI-indeks på samme tidsramme. På dette diagrammet: Alle store trender i vår periode var perfekt oppdaget, og de er lønnsomme. Vi hadde imidlertid perioder med hakket og negativ handel, og faktisk hadde vi større antall handler (signaler) i disse perioder. Oppsummert, for dette diagrammet, kan vi si at redusering av bar-periodeinnstilling av bevegelige gjennomsnitt fører til mer lønnsomme handler, men perioder med hakket og negativ handel vil bli lengre og mer negative, noe som kan føre til de samlede verdigere resultatene i forhold til Resultatet i eksemplet på diagrammet 1. Figur 2: DJI-indeksen med et handelssystem basert på kryssoverganger av bevegelige gjennomsnitt (mindre stangperiodeinnstilling) Nå velger vi større enn i diagrammets 1 bar periode av våre bevegelige gjennomsnitt som skal redusere hakket handel hvis ikke eliminere det. På diagrammet 3 har vi to enkle bevegelige gjennomsnitt med 10- og 40-bar periodeinnstillinger som er brukt på samme DJI-indeks på samme tidsramme. På dette diagrammet: Vi hadde mye mindre perioder med hakkete handel - bare noen få negative signaler. Men vi kom inn og ut av store trender med stort lag, vi hadde negative handler og tidligere (på figur 1) ble lønnsomme handler mindre lønnsomme. Oppsummert, for dette diagrammet kan vi si at ved å øke en bar periode innstilling av bevegelige gjennomsnitt øker vi et lag. Det kan redusere og eliminere perioder med hakket og negativ handel, men respektfullt gjør det oss til å fortrykke en handel med en forsinkelse som mest sannsynlig vil gjøre de fleste av våre signaler negativt og knapt lønnsomt. Figur 3: DJI-indeksen med et handelssystem basert på kryssoverføringer av bevegelige gjennomsnitt (mindre barperiodeinnstilling) Ved å oppsummere alle disse tre karteksemplene ovenfor blir det åpenbart at det ville være fint å ha mulighet til å unngå en hakkete handel som den var ferdig på figur 3, men fortsatt å se store trender som det var gjort på diagrammet 1 For å finne en løsning på et problem beskrevet ovenfor, bør en handelsmann kunne gjenkjenne perioder med hakkete handel. Mange profesjonelle handelsfolk kjenner allerede svaret som er volatilitet. I perioder med høyere volatilitet kan vi se sterkere oppdateringsvinger og tekniske indikatorer kan generere flere signaler innen kortere tid. Respektivt, hvis du ikke justerer indikatorene dine, kan det føre til en hakket og negativ handel. Du kan klandre tekniske indikatorer, et system og så videre. Virkeligheten er - når volatiliteten endres må du justere dine tekniske indikatorer (ditt handelssystem) innstillinger. Ved ulike volatilitetsnivåer opptrer prisutviklingen annerledes: Med høyere volatilitet endrer prisutviklingen sin retning sterkere og raskere, og du kan se hyppigere endringer i en trend. Med volatilitet i lover, har en pris trend en tendens til å endre retningen langsommere og oppdatering er svinger mindre . Om V-MA (Volatilitetsjustert Moving Average) Vårt forskerteam opprettet en algoritme som gjør det mulig å justere bevegelige gjennomsnitt automatisk i forhold til et volatilitetsnivå. Du kan se en rekke tekniske indikatorer som allerede har en volatilitetsfaktor. Vi kan imidlertid stolt si at vi er de første som tok en beslutning om å sette en teknologi som automatisk ville justere en indikator innstilling til ulike volatilitetsnivåer. Våre proprietære teknologier tillater bruk av denne algoritmen til noen av de tekniske indikatorene. På diagrammet 4 (se nedenfor), for bedre illustrasjon, plottte vi V-MA (volatilitetsjustert MA-rød linje i diagrammet nedenfor) sammen med SMA (Simple Moving Average - grønn linje på tabellen nedenfor) og ATR (Average True Område). Som du kanskje ser, når volatiliteten er lav (ATR er på lave nivåer), oppfører V-MA seg som Simple MA (grønne og røde linjer på kartet nedenfor beveger seg sammen). Men når volatiliteten er høy (ATR er på høyt nivå), er V-MA justert for å møte en volatilitetskriterium (rød linje stikker ut av den grønne linjen på tabellen nedenfor). Figur 4: DJI-indeks og V-MA (volatilitetsjustert glidende gjennomsnitt) Samme som med alle Flytte gjennomsnitt, V-MA har MA bar periode innstilling som bestemmer antall stenger (tidsperiode) som brukes til å beregne MA. V-MA har imidlertid to ytterligere parametere: ATR-bar-periodeinnstilling og ATR-signalnivå. ATR-barperioden brukes til å beregne volatilitet og Signalnivå er et volatilitetsnivå hvor V-MA begynner å justeres til volatilitet. Generelt kan V-MA-oppførsel beskrives som når ATR beveger seg under definert volatilitetsnivå, beveger V-MA som SMA med samme barperiodeinnstilling Når ATR øker over definert volatilitetsnivå, utløses volatilitetsregel og V-MA justeres når ATR faller tilbake under definert volatilitetsnivå, V-MA har en tendens til å gå tilbake mot SMA-oppførsel. Før du velger en innstilling for V-MA, kan det anbefales å plotte ATR (gjennomsnittlig True Range i prosent) indikator på et diagram. Når du spiller med ATR, blir det mer synlig hvilken ATR-barperiode og hvilket volatilitetsnivå (quotSignal Levelquot) du vil bruke i V-MA. V-MA basert handelssystem V-MA kan brukes til å generere handelssignaler, så vel som det kan brukes som en komponent i handelssystemer på samme måte som andre bevegelige gjennomsnitt er. For å bedre forstå fordelene ved V-MA over Simple Moving Average, kan vi sammenligne handelssystem som beskrevet ovenfor (se diagram 1) basert på overgangene til rask MA med 7-bar periodeinnstilling og sakte MA med 26-bar periode til et lignende system basert på V-MA. Vi tar samme DJI-indeks og samme tidsramme. Vi vil bruke samme 7-bar MA som raskt bevegelige gjennomsnitt. Men for et sakte bevegelige gjennomsnitt vil vi velge V-MA, men likevel med de samme 26-bar periodeinnstillingene. Hvis du sammenligner diagrammet 1 (se ovenfor) og diagram 5 (se nedenfor), kan du merke at signalene som genereres på disse diagrammene, er nesten identiske, som ikke bør være en overraskelse, da de samme innstillingene for bevegelige gjennomsnitt ble valgt. Forskjellen er at handelssystemet basert på V-MA (se figur 5) ikke går i hakket og negativ handel i september 2011. Som et resultat kan vi si at handelssystemer som bruker volatilitetsjusterte Moving Averages har evne til å unngå hakkete handel i perioder med høy volatilitet og disse systemene kunne levere vesentlig høyere fortjeneste enn tilsvarende systemer basert på enkle flytende gjennomsnitt. Figur 5: DJI-indeks og V-MA (volatilitetsjustert flytende gjennomsnitt) baserte handelssignaler. I sammendrag Volatilitet er en av de viktigste faktorene i teknisk analyse. En næringsdrivende som ikke holder øye med volatiliteten, kan før eller senere komme inn i perioden med negative suicidale signaler, bare fordi endringer i volatilitet har endringer i prisutviklingen. Det kan anbefales å ha volatilitetsanalyse inkludert i alle handelssystemer. Vår proprietære teknologi for å justere tekniske indikatorer til volatilitetsnivåer kan hjelpe deg med dette. V-MA-indikatoren på våre diagrammer har 3 parametere som skal settes. For å forstå dem, for eksempel når du velger på et daglig kart (1 bar 1 dag): ATR 12 MA Periode 14 Signal 0.8 som vil bety at du har 14-dagers Simple Moving Average (SMA) som oppfører seg akkurat som SMA 14) så lenge 12-dagers Absolutt ATR er under 0,8. Når 12-dagers Absolutt ATR krysser over 0,8, vil 14-dagers Moving Average bli justert til volatilitet (Absolutt ATR) nivå. Copyright 2004 - 2017 Highlight Investments Group. Alle rettigheter reservert. Dette materialet kan ikke bli publisert, kringkastet, omskrevet eller omfordelt. Våre sider blir kontinuerlig skannet. Hvis vi ser at noe av innholdet vårt er publisert på et annet nettsted, vil vår første handling være å rapportere dette nettstedet til Google og Yahoo som nettside for nettsøppel. Ansvarsfraskrivelse Personvern 169 1997-2017 MarketVolume. Alle rettigheter reservert. SV1 169 1997-2017 MarketVolume. Alle rettigheter reservert. Eksponentiell flytende gjennomsnitt Den eksponensielle flytende gjennomsnittlige indikatoren (EMA) brukes til å redusere lagringen på det enkle flytende gjennomsnittet. Dette oppnås ved å bruke mer vekt til siste priser i forhold til eldre priser. Med vekting påføres eksponentielt flytende gjennomsnitt, reagere raskere på de siste prisendringene sammenlignet med et enkelt flytende gjennomsnitt. En meget nyttig anvendelse av Flytte gjennomsnittlige indikatorer er på Mean Reversion strategier der målet er å identifisere en outlier hendelsen og handle pris handling tilbake til Mean. Prisovergangen til Moving Average kan også være svært nyttig for å identifisere slutten av en langsiktig prisbevegelse. Det skal imidlertid bemerkes at det i lys av indikatorens bølgende natur ikke er svært effektiv i perioder med sideveishandel. Eksponensiell Flytende Gjennomsnittlig Formel Beregningen av eksponentielt flytende gjennomsnitt er basert på en prosentandel av gjeldende intervallverdien pluss tidligere Flytende gjennomsnitt multiplikert med vektet verdi som avhenger av antall perioder n som brukes til å beregne verdien. Følgende formel brukes til å beregne vektingen: For eksempel, hvis antall perioder n som brukes til å beregne eksponentielt flytende gjennomsnitt er 9, vil 20 vekting bli brukt på gjeldende Lukk pris og 80 veiing brukt på den forrige eksponentielle flytting Gjennomsnittlig verdi. Eksponensiell flytende gjennomsnittlig indikator Den eksponensielle flytende gjennomsnittlige indikatoren kan vises på timetotrade-diagrammer. For å legge til eksponentiell flytende gjennomsnittlig indikator til timetotrade diagrammer. gå til diagraminnstillingene og klikk på Add Indicator-knappen. Klikk på søkeboksen og skriv inn navnet på indikatoren du leter etter, eller for eksempel, skriv eksponentiell flytende gjennomsnitt og bla gjennom resultatene: Etter å ha lagt til eksponentiell flytende gjennomsnittlig indikator, i diagraminnstillingene klikker du på den for å angi parametere og endre farger. Eksponentielle Moving Average Alerts Alerts kan settes opp for å gi en melding om e-post eller SMS-meldinger om når dine eksponentielle flytende gjennomsnittlige indikatordiagramforhold er oppfylt, backtest trading strategier eller utføre demo bransjer. For å lære mer: Det har aldri vært enklere å utføre din handelsstrategi. Vår Trigger Trading Technology 174 betyr at du nå automatisk kan utføre handler direkte på verdens globale markeder. Du trenger aldri å savne en handelsmulighet igjen. kjøp når dine tekniske analyse diagram betingelser er oppfylt. Virkelig kjøp, ikke bare få en e-post eller sms varsle eller selge når en støtte trend linje er ødelagt eller back-test din strategi går tilbake så langt som 30 år Timetotrades Trigger Trading Technology er virkelig spill skiftende . Det gir deg en handelsfordel. Kraften til å ta handel til et nytt nivå. Trade UK, US og European Shares - søk nå Utfør handler når din pris. Lysestake. Trend Line. Volum - og tekniske analysekartingsbetingelser er oppfylt ved hjelp av Trigger Trading Technology8482 - lære mer - help video E-post og SMS Trigger Trading8482 Advarsler - lære mer Handel Off Chart - lære mer Tilbake Test Trading Strategies med opptil 30 års historisk data - lære mer Opprett simulerte handelsregnskap for å teste dine Trigger Trading8482-strategier - lære mer Real-time Forex, UK, europeisk og amerikansk aksjemarkedsdata - lære mer 170 Tekniske analyser og lysestake-mønsterindikatorer - lære mer Alle verktøyene du trenger for å sette opp og drive en vellykket investeringsklubb - lære mer Administrer porteføljen og beregne britiske HMRC Capital Gains-forpliktelser og SA 108 CGT-avkastningsavkastninger - lær mer Opprett handelskonkurranser for deg og dine venner - lære mer Søk etter en handelskonto i dag og få Pro-pakken gratis - søknad nå Søk nå for å prøve vår suveren plattform og få din handelsfordel. Opplysningene og dataene er kun til pedagogisk og informasjonsformål. Tolkning og bruk av opplysningene og dataene er til brukerens egen risiko. All informasjon og data på dette nettstedet er hentet fra kilder som antas å være nøyaktige og pålitelige. Imidlertid er feil eller utelatelser mulig på grunn av mekanisk feil hos mennesker og andre. All informasjon og data er gitt som uten garanti av noe slag. Vi gir ingen representasjoner om nøyaktigheten, fullstendigheten eller aktualiteten til opplysningene og dataene på dette nettstedet, og vi forbeholder oss retten, etter eget skjønn og uten forpliktelse, til å endre, forbedre eller korrigere eventuelle feil eller utelatelser i noen del av tjenestene til enhver tid. Tidligere resultater er ikke en garanti for fremtidige resultater. Trading har høy risiko for kapitalen din og kan resultere i tap som overstiger innskuddene dine. Det kan ikke være egnet for alle, så vær så snill å sikre at du fullt ut forstår de involverte risikoene. Alle tjenester leveres av Mercor Index Ltd. TimeToTrade er et handelsnavn for Mercor Index Ltd (et selskap registrert i England og Wales under nummer 9479466). Vår registrerte adresse er 34-36 St Georges Road, Brighton, BN2 1ED. Mercor Index Ltd er autorisert og regulert av Financial Conduct Authority nummer 679941. Handelstjenestene som tilbys av Mercor Index Ltd er ikke tilgjengelige for innbyggere i USA og er ikke ment for bruk av noen person i noe land der slike tjenester ville være i strid med lokale lover eller forskrifter. Abonnementer på TimeToTrade-produkter er tilgjengelige hvis du ikke er kvalifisert for handelstjenester. 169 2005-2017 Mercor Index Ltd.