Pindah Rata Rata Kelemahan

Rata-rata True Range (ATR) Trailing Stops Trailing stops biasanya dihitung relatif terhadap harga penutupan: Hitung Average True Range (ATR) Multiply ATR oleh beberapa pilihan Anda dalam kasus kami 3 x ATR Dalam tren naik, kurangi 3 x ATR dari Harga Penutupan Dan plot hasilnya sebagai pemberhentian untuk hari berikutnya Jika harga ditutup di bawah stopkontak ATR, tambahkan 3 x ATR ke Closing Price untuk melacak short trading. Jika tidak, terus dikurangi 3 x ATR untuk setiap hari berikutnya sampai harga berbalik di bawah stopkontak ATR Kami Juga dibangun dalam mekanisme ratchet sehingga ATR berhenti tidak dapat bergerak lebih rendah selama perdagangan Long atau naik selama perdagangan singkat. Pilihan HighLow sedikit berbeda: 3xATR dikurangkan dari harian High selama tren naik dan ditambahkan ke Low harian selama tren turun. Rata-rata True Range Trailing stops jauh lebih mudah berubah daripada berhenti berdasarkan moving averages dan cenderung melakukan whipsaw pada posisi di dalam dan di luar posisi kecuali jika ada tren yang kuat. Itulah sebabnya penting untuk menggunakan filter tren. Rentang True True Trailing Stop lebih adaptif terhadap berbagai kondisi pasar daripada Persentase Trailing Stop, namun mencapai hasil yang sama bila diterapkan pada saham yang telah disaring karena tren yang kuat. Artrinasi ATR dan Volatilitas Asli memiliki dua kelemahan utama: Berhenti bergerak ke bawah selama tren naik jika Rata-rata Kisaran Benar melebar. Saya tidak nyaman dengan ini: berhenti seharusnya hanya bergerak ke arah tren. Mekanisme Stop-and-Reverse mengasumsikan bahwa Anda beralih ke posisi pendek saat berhenti dari posisi yang panjang, dan sebaliknya. Apa yang mungkin terjadi dalam tren sistem berikut adalah bahwa seorang pedagang dihentikan lebih awal dan entri berikutnya mereka berada pada arah yang sama seperti perdagangan sebelumnya. Kami telah memperkenalkan mekanisme ratchet (dijelaskan di atas) untuk mengatasi kelemahan pertama. Yang kedua dapat ditangani dengan menggunakan perdagangan ATR Bands. GUPPY MULTIPLE MOVING AVERAGE Indikator ini dikembangkan oleh Daryl Guppy. Hal ini sepenuhnya dijelaskan dalam TREND TRADING. Menangkap perilaku pedagang dan investor yang disimpulkan dengan menggunakan dua kelompok rata-rata. Menggunakan pengulangan fraktal untuk mengidentifikasi titik-titik kesepakatan dan ketidaksepakatan yang mendahului perubahan tren yang signifikan. Diterapkan untuk memahami sifat dan karakter dari tren. Digunakan untuk menilai tingkat dan tingkat aktivitas perdagangan. Aktivitas perdagangan yang berlebihan dapat mengganggu kestabilan tren yang kuat. Analisis tren memungkinkan pemilihan strategi perdagangan yang tepat lebih efektif seperti pelarian, kelanjutan tren dll. Dapat diterapkan pada sisi panjang dan perdagangan sisi pendek. Bisa diaplikasikan ke intraday trading. Juga digunakan untuk analisis gaya investasi jangka panjang. Bergabunglah dengan tren yang mapan di titik-titik kelemahan harga Bergabunglah dengan tren yang telah mapan yang menembus tingkat tertinggi. Perdagangan berjangka menggunakan rally dips dan rebound Perdagangan turun tren sebagai demonstrasi daripada jeda tren Kenali jeda tren saat mereka mengembangkan Gelar dan sifat pemisahan dalam kelompok jangka panjang menentukan kekuatan tren. Dan kelemahan Derajat dan sifat pemisahan dalam kelompok jangka pendek menentukan sifat aktivitas perdagangan. Derajat dan sifat pemisahan antara dua kelompok rata-rata bergerak menentukan karakter dari tren. Kompresi menunjukkan kesepakatan harga dan nilai. Kompresi kedua kelompok pada saat yang sama menunjukkan evaluasi ulang saham dan potensi perubahan tren Perdagangan dalam arah kelompok jangka panjang rata-rata Hubungan antar kelompok memberikan informasi yang diperlukan mengenai sifat dan karakter dari tren tersebut. Jangan gunakan sebagai alat crossover rata-rata bergerak Memungkinkan analisis lingkungan tren yang efektif Meningkatkan pemilihan taktik perdagangan yang tepat Pemahaman yang lebih baik tentang kekuatan tren Evaluasi yang efektif terhadap pergerakan harga yang tidak biasa, seperti penurunan dan lonjakan Pemahaman efektif aktivitas dan perilaku perdagangan Tidak diterapkan secara efektif. Untuk tren saham kurang Tidak dapat diterapkan untuk semua saham tren D o tidak digunakan sebagai sinyal crossover rata-rata bergerak Lihat bagaimana beberapa pedagang FX menggunakan GMMAExploring Volatilitas Bergerak Rata-rata Tertimbang Tertimbang adalah ukuran risiko yang paling umum, namun ada 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.) 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 akan. Ronde pembiayaan dimana investor membeli saham dari perusahaan dengan valuasi lebih rendah daripada valuasi yang ditempatkan pada. Teori ekonomi tentang pengeluaran total dalam perekonomian dan pengaruhnya terhadap output dan inflasi. Ekonomi Keynesian dikembangkan. Kepemilikan aset dalam portofolio. Investasi portofolio dilakukan dengan harapan menghasilkan laba di atasnya. Ini.