Volatilitas Moving Average Wiki

Simple Moving Average - SMA BREAKING DOWN Simple Moving Average - SMA Rata-rata bergerak sederhana dapat disesuaikan sehingga bisa dihitung untuk periode waktu yang berbeda, cukup dengan menambahkan harga penutupan keamanan untuk sejumlah periode waktu dan kemudian membagi Jumlah ini dengan jumlah periode waktu, yang memberikan harga rata-rata keamanan selama periode waktu tersebut. Rata-rata bergerak sederhana menghaluskan volatilitas, dan membuatnya lebih mudah untuk melihat tren harga suatu keamanan. Jika nilai rata-rata bergerak sederhana naik, ini berarti harga keamanan semakin meningkat. Jika mengarah ke bawah berarti harga keamanan menurun. Semakin panjang jangka waktu untuk moving average, semakin halus moving average yang sederhana. Rata-rata pergerakan jangka pendek lebih mudah berubah, namun bacaannya lebih mendekati data sumber. Signifikansi Analitis Moving averages adalah alat analisis penting yang digunakan untuk mengidentifikasi tren harga saat ini dan potensi perubahan dalam tren yang telah mapan. Bentuk paling sederhana menggunakan rata-rata bergerak sederhana dalam analisis adalah menggunakannya untuk mengidentifikasi dengan cepat apakah keamanan dalam tren naik atau tren turun. Alat analisis lain yang populer, walaupun sedikit lebih kompleks, adalah membandingkan rata-rata bergerak sederhana dengan masing-masing yang mencakup rentang waktu yang berbeda. Jika rata-rata bergerak sederhana jangka pendek berada di atas rata-rata jangka panjang, uptrend diharapkan terjadi. Di sisi lain, rata-rata jangka panjang di atas rata-rata jangka pendek menandakan pergerakan turun dalam tren. Pola Perdagangan Populer Dua pola perdagangan populer yang menggunakan moving average sederhana mencakup salib kematian dan salib emas. Salib kematian terjadi saat rata-rata pergerakan sederhana 50 hari di bawah rata-rata pergerakan 200 hari. Ini dianggap sebagai sinyal bearish, sehingga kerugian lebih lanjut di simpan. Salib emas terjadi ketika rata-rata pergerakan jangka pendek di atas rata-rata bergerak jangka panjang. Diperkuat oleh volume perdagangan yang tinggi, ini bisa memberi sinyal keuntungan lebih lanjut di toko. Mengeksplorasi Volatilitas Bergerak Rata-rata Tertimbang Tertimbang adalah ukuran risiko yang paling umum, namun ada dalam 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 data harga saham Googles aktual untuk menghitung volatilitas harian berdasarkan data stok 30 hari. Pada artikel ini, kami akan memperbaiki volatilitas sederhana dan mendiskusikan rata-rata bergerak tertimbang eksponensial (eksploitatif bergerak rata-rata) (EWMA). Sejarah Vs. Volatilitas Tersirat Pertama, mari kita letakkan metrik ini menjadi sedikit perspektif. Ada dua pendekatan yang luas: volatilitas historis dan tersirat (atau implisit). Pendekatan historis mengasumsikan bahwa masa lalu adalah prolog kita mengukur sejarah dengan harapan itu bersifat prediktif. Sebaliknya volatilitas tersirat, mengabaikan sejarah yang dipecahkannya untuk volatilitas yang tersirat oleh harga pasar. Ia berharap bahwa pasar tahu yang terbaik dan harga pasar mengandung, bahkan secara implisit, merupakan perkiraan konsensus volatilitas. (Untuk pembacaan yang terkait, lihat Kegunaan dan Batas Volatilitasnya.) Jika kita berfokus hanya pada tiga pendekatan historis (di sebelah kiri di atas), mereka memiliki dua kesamaan: Hitunglah serangkaian pengembalian periodik Terapkan skema pembobotan Pertama, kita Hitung kembali periodik. Itu biasanya serangkaian pengembalian harian dimana masing-masing imbal hasil dinyatakan dalam istilah yang terus bertambah. Untuk setiap hari, kita mengambil log natural dari rasio harga saham (yaitu harga hari ini dibagi dengan harga kemarin, dan seterusnya). Ini menghasilkan serangkaian pengembalian harian, dari u i sampai u i-m. Tergantung berapa hari (m hari) yang kita ukur. Itu membawa kita pada langkah kedua: Di sinilah ketiga pendekatan berbeda. Pada artikel sebelumnya (Menggunakan Volatilitas Untuk Mengukur Risiko Masa Depan), kami menunjukkan bahwa di bawah beberapa penyederhanaan yang dapat diterima, varians sederhana adalah rata-rata pengembalian kuadrat: Perhatikan bahwa jumlah ini masing-masing dari pengembalian periodik, kemudian dibagi total oleh Jumlah hari atau pengamatan (m). Jadi, yang benar-benar hanya rata-rata kuadrat periodik kembali. Dengan kata lain, setiap kuadrat kembali diberi bobot yang sama. Jadi, jika alfa (a) adalah faktor pembobotan (khusus, 1m), maka varians sederhana terlihat seperti ini: EWMA Meningkatkan Varians Sederhana Kelemahan pendekatan ini adalah bahwa semua pengembalian mendapatkan bobot yang sama. Kembali ke masa lalu (sangat baru) tidak berpengaruh lagi terhadap varians daripada return bulan lalu. Masalah ini diperbaiki dengan menggunakan rata-rata pergerakan rata-rata tertimbang eksponensial (EWMA), di mana hasil yang lebih baru memiliki bobot lebih besar pada variansnya. Rata-rata pergerakan tertimbang eksponensial (EWMA) memperkenalkan lambda. Yang disebut parameter smoothing. Lambda harus kurang dari satu. Dengan kondisi seperti itu, daripada bobot yang sama, setiap kuadrat kembali dibobot oleh pengganda sebagai berikut: Misalnya, RiskMetrics TM, perusahaan manajemen risiko keuangan, cenderung menggunakan lambda 0,94, atau 94. Dalam kasus ini, yang pertama ( Paling akhir) kuadrat periodik kembali ditimbang oleh (1-0.94) (94) 0 6. Kuadrat berikutnya kembali hanyalah lambda-kelipatan dari berat sebelumnya dalam kasus ini 6 dikalikan 94 5.64. Dan hari ketiga berat sama dengan (1-0.94) (0.94) 2 5.30. Itulah makna eksponensial dalam EWMA: setiap bobot adalah pengganda konstan (yaitu lambda, yang harus kurang dari satu) dari berat hari sebelumnya. Hal ini memastikan varians yang berbobot atau bias terhadap data yang lebih baru. (Untuk mempelajari lebih lanjut, lihat Lembar Kerja Excel untuk Volatilitas Google). Perbedaan antara sekadar volatilitas dan EWMA untuk Google ditunjukkan di bawah ini. Volatilitas sederhana secara efektif membebani masing-masing dan setiap pengembalian periodik sebesar 0,1996 seperti yang ditunjukkan pada Kolom O (kami memiliki data harga saham dua tahun. Itu adalah 509 pengembalian harian dan 1509 0,1996). Tapi perhatikan bahwa Kolom P memberikan bobot 6, lalu 5.64, lalu 5.3 dan seterusnya. Itulah satu-satunya perbedaan antara varians sederhana dan EWMA. Ingat: Setelah kita menghitung keseluruhan rangkaian (di Kolom Q), kita memiliki varians, yang merupakan kuadrat dari standar deviasi. Jika kita ingin volatilitas, kita perlu ingat untuk mengambil akar kuadrat varians itu. Apa perbedaan dalam volatilitas harian antara varians dan EWMA dalam kasus Googles Its signifikan: Variance sederhana memberi kita volatilitas harian sebesar 2,4 namun EWMA memberikan volatilitas harian hanya 1,4 (lihat spreadsheet untuk rinciannya). Rupanya, volatilitas Googles baru saja turun, oleh karena itu, varians sederhana mungkin sangat tinggi secara artifisial. Todays Varians Adalah Fungsi Varian Jurus Hari Ini, kami akan mempertimbangkan untuk menghitung deretan berat badan yang menurun secara eksponensial. Kami tidak akan melakukan matematika di sini, tapi salah satu fitur terbaik dari EWMA adalah keseluruhan rangkaian mudah direduksi menjadi formula rekursif: Rekursif berarti referensi varians hari ini (yaitu fungsi varians hari sebelumnya). Anda dapat menemukan formula ini di dalam spreadsheet juga, dan menghasilkan hasil yang sama persis dengan perhitungan longhand yang dikatakan: Variasi hari ini (di bawah EWMA) sama dengan varians kemarin (tertimbang oleh lambda) ditambah kembalinya kuadran kemarin (ditimbang oleh satu minus lambda). Perhatikan bagaimana kita hanya menambahkan dua istilah bersama: varians berbobot kemarin dan kemarin berbobot, kuadrat kembali. Meski begitu, lambda adalah parameter penghalusan kita. Lambda yang lebih tinggi (misalnya RiskMetrics 94) mengindikasikan peluruhan lambat dalam rangkaian - secara relatif, kita akan memiliki lebih banyak titik data dalam rangkaian dan akan jatuh lebih lambat. Di sisi lain, jika kita mengurangi lambda, kita mengindikasikan peluruhan yang lebih tinggi: bobotnya akan jatuh lebih cepat dan, sebagai akibat langsung dari peluruhan yang cepat, lebih sedikit titik data yang digunakan. (Dalam spreadsheet, lambda adalah masukan, jadi Anda bisa bereksperimen dengan sensitivitasnya). Ringkasan Volatilitas adalah standar deviasi sesaat dari stok dan metrik risiko yang paling umum. Ini juga merupakan akar kuadrat dari varians. Kita dapat mengukur varians secara historis atau implisit (volatilitas tersirat). Saat mengukur secara historis, metode termudah adalah varians sederhana. Tapi kelemahan dengan varians sederhana adalah semua kembali mendapatkan bobot yang sama. Jadi kita menghadapi trade-off klasik: kita selalu menginginkan lebih banyak data tapi semakin banyak data yang kita miliki, semakin banyak perhitungan kita yang terdilusi oleh data yang jauh (kurang relevan). Rata-rata pergerakan tertimbang eksponensial (EWMA) meningkat dengan varians sederhana dengan menetapkan bobot pada return periodik. Dengan melakukan ini, kita berdua bisa menggunakan ukuran sampel yang besar namun juga memberi bobot lebih besar pada hasil yang lebih baru. (Untuk melihat tutorial film tentang topik ini, kunjungi Penyu Bionik.) Jenis struktur kompensasi yang biasanya digunakan oleh pengelola hedge fund di bagian kompensasi mana yang berbasis kinerja. Perlindungan terhadap hilangnya pendapatan yang akan terjadi jika tertanggung meninggal dunia. Penerima manfaat bernama menerima. Ukuran hubungan antara perubahan kuantitas yang diminta dari barang tertentu dan perubahan harga. Harga. Nilai total pasar dolar dari semua saham beredar perusahaan. Kapitalisasi pasar dihitung dengan cara mengalikan. Frexit singkatan dari quotFrench exitquot adalah spinoff Prancis dari istilah Brexit, yang muncul saat Inggris memilih. Perintah ditempatkan dengan broker yang menggabungkan fitur stop order dengan perintah limit. Perintah stop-limit. Volatilitas (keuangan) Di bidang keuangan. Volatilitas adalah ukuran variasi harga instrumen keuangan dari waktu ke waktu. Volatilitas historis berasal dari deret harga pasar masa lalu. Volatilitas tersirat berasal dari harga pasar turunan pasar yang diperdagangkan (khususnya opsi). Simbol ini digunakan untuk volatilitas, dan sesuai dengan standar deviasi. Yang tidak harus bingung dengan varians yang sama. Yang bukan kuadrat, 2. Volatilitas terminologi Volatilitas seperti yang dijelaskan di sini mengacu pada volatilitas aktual instrumen keuangan saat ini untuk jangka waktu tertentu (misalnya 30 hari atau 90 hari). Ini adalah volatilitas instrumen keuangan berdasarkan harga historis selama periode yang ditentukan dengan pengamatan terakhir dengan harga paling baru. Frasa ini digunakan terutama bila ingin membedakan antara volatilitas arus aktual instrumen dan volatilitas historis aktual yang mengacu pada volatilitas instrumen keuangan selama periode tertentu namun dengan pengamatan terakhir pada tanggal di masa lalu, volatilitas masa depan yang sebenarnya Yang mengacu pada volatilitas instrumen keuangan selama periode tertentu yang dimulai pada waktu sekarang dan berakhir pada tanggal yang akan datang (biasanya tanggal kedaluwarsa opsi) volatilitas historis yang tersirat yang mengacu pada volatilitas tersirat yang diamati dari harga historis instrumen keuangan (Biasanya opsi) volatilitas tersirat saat ini yang mengacu pada volatilitas tersirat yang diamati dari harga saat ini dari instrumen keuangan di masa mendatang yang menyebabkan volatilitas yang mengacu pada volatilitas tersirat yang diamati dari harga instrumen keuangan di masa depan. Untuk instrumen keuangan yang harganya mengikuti jalan acak Gaussian. Atau proses Wiener. Lebar distribusi meningkat seiring bertambahnya waktu. Hal ini karena ada kemungkinan yang meningkat bahwa harga instrumen akan jauh dari harga awal seiring kenaikan waktu. Namun, daripada meningkat secara linear, volatilitas meningkat dengan akar kuadrat waktu seiring bertambahnya waktu, karena beberapa fluktuasi diperkirakan akan saling membatalkan, jadi penyimpangan yang paling mungkin terjadi setelah dua kali tidak akan dua kali jarak dari nol. Karena perubahan harga yang diamati tidak mengikuti distribusi Gaussian, yang lainnya seperti distribusi Lvy sering digunakan. 1 Ini bisa menangkap atribut seperti ekor gemuk. Volatilitas adalah ukuran statistik dari dispersi sekitar rata-rata variabel acak seperti parameter pasar dll. Volatilitas dan Likuiditas Banyak penelitian telah ditujukan untuk pemodelan dan peramalan volatilitas keuntungan finansial, namun sedikit model teoritis yang menjelaskan bagaimana volatilitas muncul di sana. posisi pertama. Roll (1984) menunjukkan bahwa volatilitas dipengaruhi oleh struktur mikro pasar. 2 Glosten dan Milgrom (1985) menunjukkan bahwa setidaknya satu sumber volatilitas dapat dijelaskan oleh proses penyediaan likuiditas. Bila pembuat pasar menyimpulkan kemungkinan seleksi yang merugikan. Mereka menyesuaikan rentang perdagangan mereka, yang pada gilirannya meningkatkan band osilasi harga. 3 Volatilitas bagi investor Edit Investor peduli terhadap volatilitas karena lima alasan: - Semakin lebar ayunan harga investasi, semakin sulit emosionalnya untuk tidak khawatir Bila arus kas tertentu dari penjualan keamanan dibutuhkan pada tanggal yang pasti di masa depan, berarti volatilitas yang lebih tinggi Kesempatan yang lebih besar dari kekurangan Volatilitas imbal hasil yang lebih tinggi sambil menabung untuk hasil pensiun dalam distribusi nilai portofolio final yang lebih luas Volatilitas imbal balik yang lebih tinggi saat pensiun memberi penarikan dampak permanen yang lebih besar pada nilai portofolio Volatilitas harga memberi kesempatan untuk membeli aset dengan harga murah dan menjual Ketika terlalu mahal 4 Di pasar saat ini, juga memungkinkan untuk melakukan perdagangan volatilitas secara langsung, melalui penggunaan sekuritas derivatif seperti opsi dan varians swap. Lihat Volatilitas arbitrase. Volatilitas versus arah Edit Volatilitas tidak mengukur arah perubahan harga, hanya dispersi mereka. Hal ini karena ketika menghitung standar deviasi (atau varians), semua perbedaan bersifat kuadrat, sehingga perbedaan negatif dan positif digabungkan menjadi satu kuantitas. Dua instrumen dengan volatilitas berbeda mungkin memiliki tingkat pengembalian yang sama, namun instrumen dengan volatilitas yang lebih tinggi akan memiliki ayunan nilai yang lebih besar selama periode waktu tertentu. Misalnya, saham volatilitas yang lebih rendah mungkin memiliki tingkat pengembalian rata-rata (rata-rata) yang diharapkan dari 7, dengan volatilitas tahunan 5. Ini akan menunjukkan hasil dari kira-kira negatif 3 sampai positif 17 sebagian besar waktu (19 kali dari 20, atau 95 melalui Dua aturan standar deviasi). Stok volatilitas yang lebih tinggi, dengan tingkat pengembalian 7 yang sama, namun dengan volatilitas tahunan sebesar 20, akan menunjukkan hasil dari kira-kira negatif ke 47 positif hampir sepanjang waktu (19 kali dari 20, atau 95). Perkiraan ini mengasumsikan distribusi normal pada kenyataan saham ditemukan leptokurtotik. Volatilitas dari waktu ke waktu Meskipun Persamaan Black Scholes mengasumsikan volatilitas konstan yang dapat diprediksi, hal ini tidak diamati di pasar riil, dan di antara model tersebut adalah Volatilitas Lokal Bruno Dupire. Proses Poisson dimana volatilitas melonjak ke level baru dengan frekuensi yang dapat diprediksi, dan model Heston Stabilastic Volatility yang semakin populer. 5 Sudah menjadi rahasia umum bahwa jenis aset mengalami periode volatilitas tinggi dan rendah. Artinya, selama beberapa periode, harga naik dan turun dengan cepat, sementara pada saat lain mereka hampir tidak bergerak sama sekali. Periode ketika harga turun dengan cepat (crash) sering diikuti oleh harga turun bahkan lebih, atau naik dengan jumlah yang tidak biasa. Juga, saat harga naik dengan cepat (kemungkinan gelembung) mungkin sering diikuti oleh kenaikan harga bahkan lebih, atau turun dengan jumlah yang tidak biasa. Perilaku bercanda, lesu, bisa berlangsung lama juga. Kesalahan skrip Skrip error 91 klarifikasi diperlukan 93 Biasanya, gerakan ekstrem tidak muncul entah dari mana mereka digambarkan oleh gerakan yang lebih besar dari biasanya. Ini disebut heteroskedastisitas bersyarat autoregresif. Tentu saja, apakah gerakan besar tersebut memiliki arah yang sama, atau sebaliknya, lebih sulit untuk dikatakan. Dan peningkatan volatilitas tidak selalu menunjukkan kenaikan lebih lanjut. Volatilitasnya mungkin turun kembali. Definisi matematika Edit Volatilitas tahunan adalah standar deviasi instrumen tahunan logaritmik. 6 Fluktuasi umum T untuk horison waktu T dalam tahun dinyatakan sebagai: Oleh karena itu, jika hasil logaritma harian dari suatu saham memiliki standar deviasi SD dan jangka waktu pengembaliannya adalah P. Volatilitas yang disetahunkan adalah Asumsi umum adalah bahwa P 1252 (ada 252 hari perdagangan dalam tahun tertentu). Kemudian, jika SD 0,01 volatilitas tahunan adalah Volatilitas bulanan (yaitu T 112 dalam setahun) adalah Rumus yang digunakan di atas untuk mengubah ukuran pengembalian atau volatilitas dari satu periode ke periode yang lain mengasumsikan model atau proses mendasar tertentu. Rumus ini adalah ekstrapolasi akurat dari random walk. Atau proses Wiener, yang langkahnya memiliki varian yang terbatas. Namun, secara umum, untuk proses stokastik alami, hubungan yang tepat antara ukuran volatilitas untuk periode waktu yang berbeda lebih rumit. Beberapa menggunakan eksponen stabilitas Lvy untuk mengekstrapolasi proses alami: Jika 1601602 Anda mendapatkan proses penskalaan proses Wiener, namun beberapa orang percaya 160lt1602 untuk aktivitas keuangan seperti saham, indeks dan sebagainya. Ini ditemukan oleh Benot Mandelbrot. Yang melihat harga kapas dan menemukan bahwa mereka mengikuti distribusi alfa-stabil Lvy dengan 1601601.7. (Lihat Ilmuwan Baru, 19 April 1997.) Estimasi volatilitas kasar Edit Menggunakan penyederhanaan formula di atas, adalah mungkin untuk memperkirakan volatilitas tahunan berdasarkan perkiraan observasi. Misalkan Anda melihat bahwa indeks harga pasar, yang memiliki nilai sekarang mendekati 10.000, telah bergerak sekitar 100 poin sehari, rata-rata, selama beberapa hari. Ini akan merupakan gerakan 1 harian, naik atau turun. Untuk mengetahuinya, Anda dapat menggunakan aturan 16, yaitu kalikan 16 untuk mendapatkan 16 sebagai volatilitas tahunan. Dasar pemikiran untuk ini adalah bahwa 16 adalah akar kuadrat dari 256, yang kira-kira jumlah hari perdagangan dalam setahun (252). Ini juga menggunakan fakta bahwa standar deviasi dari jumlah n variabel independen (dengan standar deviasi yang sama) adalah n kali deviasi standar dari masing-masing variabel. Tentu saja, rata-rata besarnya pengamatan hanyalah sebuah perkiraan dari standar deviasi indeks pasar. Dengan asumsi bahwa perubahan indeks pasar harian terdistribusi normal dengan mean nol dan deviasi standar, nilai yang diharapkan dari besarnya pengamatan adalah (2) 0,798. Efek bersihnya adalah bahwa pendekatan kasar ini meremehkan volatilitas sebenarnya sekitar 20. Perkiraan tingkat pertumbuhan tahunan gabungan (CAGR) Edit Hanya mengambil dua istilah pertama yang dimiliki seseorang: Secara realistis, sebagian besar aset keuangan memiliki kemiringan dan leptokurtosis yang negatif, jadi formula ini cenderung Terlalu optimis. Beberapa orang menggunakan rumus: untuk perkiraan kasar, di mana k adalah faktor empiris (biasanya lima sampai sepuluh). Kritik terhadap model peramalan volatilitas Meskipun komposisi komposisi model peramalan yang paling canggih, kritikus mengklaim bahwa daya prediksi mereka serupa dengan ukuran polos-vanila, seperti volatilitas masa lalu yang sederhana. 7 8 Karya lain telah sepakat, namun klaim kritik gagal menerapkan model yang lebih rumit dengan benar. 9 Beberapa praktisi dan manajer portofolio tampaknya benar-benar mengabaikan atau mengabaikan model peramalan volatilitas. Misalnya, Nassim Taleb terkenal dengan salah satu makalahnya tentang Manajemen Portofolio. Kami Tidak Tahu Apa yang Kami Bicara Tentang Ketika Kita Bicara Tentang Volatilitas. 10 Dalam catatan yang sama, Emanuel Derman mengungkapkan kekecewaannya dengan banyaknya model empiris yang tidak didukung oleh teori. 11 Dia berpendapat bahwa, sementara teori adalah usaha untuk mengungkap prinsip tersembunyi yang mendasari dunia di sekitar kita, seperti yang Albert Einstein lakukan dengan teori relativitasnya, kita harus ingat bahwa model adalah metafora - analogi yang menggambarkan satu hal relatif terhadap yang lain. Volatilitas Hedge Funds Edit Manajer hedge fund yang terkenal dengan keahlian dalam volatilitas perdagangan termasuk Paul Britton dari Capstone Holdings Group, 12 Andrew Feldstein dari Blue Mountain Capital Management, 13 dan Nelson Saiers dari Saiers Capital. 14 Lihat juga Edit Referensi Edit