Desvio Médio Em Movimento


Desvio Padrão Valor de desvio padrão da medida da volatilidade do mercado. Este indicador descreve a variação das flutuações de preços em relação à média móvel. Portanto, se o valor desse indicador for alto, o mercado é volátil e os preços das barras são bastante difundidos em relação à média móvel. Se o valor do indicador for baixo, o mercado pode descrever-se como tendo baixa volatilidade, e os preços dos bares são bastante próximos da média móvel. Normalmente, esse indicador é usado como constituinte de outros indicadores. Assim, ao calcular Bollinger Bandsreg, é necessário adicionar o valor do desvio padrão do símbolo à sua média móvel. O comportamento do mercado representa o intercâmbio de alta atividade comercial e mercado lânguido. Assim, o indicador pode ser interpretado facilmente: se o seu valor é muito baixo, ou seja, o mercado é absolutamente inativo, faz sentido esperar um pico, caso contrário, se for extremamente alto, provavelmente significa que a atividade irá diminuir em breve. Cálculo StdDev (i) SQRT (AMOUNT (ji - N, i) N) AMOUNT (ji - N, i) SUM ((Apressamento (j) - MA (Ap. N., I)) 2) StdDev (i) Desvio Padrão Da barra atual SQRT raiz quadrada AMOUNT (ji - N, i) soma de quadrados de ji - N para i N período de suavização ApPRICE (j) preço aplicado do j bar MA (Apagar. N, i) valor médio móvel com o N na barra atual. APPRICE (i) preço aplicado da barra atual. Perceba que você pode ver o meu método C para calcular Bandas Bollinger para cada ponto (média móvel, banda ascendente, faixa descendente). Como você pode ver, este método usa 2 para loops para calcular o desvio padrão móvel usando a média móvel. Ele costumava conter um loop adicional para calcular a média móvel nos últimos n períodos. Este que eu poderia remover, adicionando o novo valor de ponto a totalaverage no início do loop e removendo o valor do ponto i-n no final do loop. Minha pergunta agora é basicamente: Posso remover o loop interno restante de uma maneira similar que eu consegui com a média móvel perguntada em 31 de janeiro de 13 às 21:45 A resposta é sim, você pode. Em meados dos anos 80, desenvolvi apenas um algoritmo desse tipo (provavelmente não original) no FORTRAN para uma aplicação de monitoramento e controle de processo. Infelizmente, isso aconteceu há mais de 25 anos e não me lembro das fórmulas exatas, mas a técnica foi uma extensão da média móvel, com cálculos de segunda ordem, em vez de apenas em linhas lineares. Depois de olhar para o seu código alguns, penso que posso descobrir como eu fiz isso naquela época. Observe como seu loop interno está fazendo uma Soma de Quadrados: da mesma maneira que sua média deve ter originalmente uma Soma de Valores. As únicas duas diferenças são a ordem (seu poder 2 em vez de 1) e que você está subtraindo a média Cada valor antes de você marcar. Agora, isso pode parecer inseparável, mas na verdade eles podem ser separados: agora o primeiro termo é apenas uma Soma de Quadrados, você lida com a mesma maneira que você faz a soma de Valores para a média. O último termo (k2n) é apenas a média ao quadrado do período. Como você divide o resultado pelo período de qualquer maneira, você pode simplesmente adicionar o novo quadrado médio sem o loop extra. Finalmente, no segundo termo (SUM (-2vi) k), desde SUM (vi) total kn, você pode alterá-lo para este: ou apenas -2k2n. Que é -2 vezes a média ao quadrado, uma vez que o período (n) é dividido novamente. Então, a fórmula combinada final é: (certifique-se de verificar a validade disso, desde que eu estou derrubando o topo da minha cabeça) E incorporar seu código deve ser algo como isto: O problema com as abordagens que calculam a soma dos quadrados É isso e o quadrado de somas pode ser bastante grande, e o cálculo de sua diferença pode apresentar um erro muito grande. Então vamos pensar em algo melhor. Por que isso é necessário, veja o artigo de Wikipedia sobre Algoritmos para variância computacional e John Cook na explicação teórica para resultados numéricos) Em primeiro lugar, em vez de calcular o stddev, vamos nos concentrar na variância. Uma vez que temos a variância, stddev é apenas a raiz quadrada da variância. Suponha que os dados estejam em uma matriz chamada x rolando uma janela de tamanho n por um pode ser considerado como removendo o valor de x0 e adicionando o valor de xn. Permite denotar as médias de x0..xn-1 e x1..xn por e, respectivamente. A diferença entre as variações de x0..xn-1 e x1..xn é, depois de cancelar alguns termos e aplicar (ab) (ab) (ab): Portanto, a variância é perturbada por algo que não requer que você mantenha a Soma dos quadrados, que é melhor para a precisão numérica. Você pode calcular a média e variância uma vez no início com um algoritmo apropriado (método Welfords). Depois disso, toda vez que você deve substituir um valor na janela x0 por outro xn, você atualiza a média e a variância como esta: Obrigado por isso. Eu usei isso como base de uma implementação em C para o CLR. Descobri que, na prática, você pode atualizar de forma que newVar seja um número negativo muito pequeno e o sqrt falhar. Introduzi um if para limitar o valor a zero para este caso. Não é idéia, mas estável. Isso ocorreu quando cada valor na minha janela tinha o mesmo valor (usei um tamanho de janela de 20 e o valor em questão era 0,5, caso alguém pretenda tentar reproduzir isso). Ndash Drew Noakes 26 de julho 13 às 15:25 Ive Usou common-math (e contribuiu para essa biblioteca) para algo muito parecido com isso. Sua fonte aberta, portar para C, deve ser fácil como torta comprada na loja (você tentou fazer uma torta do zero). Confira: commons. apache. orgmathapi-3.1.1index. html. Eles têm uma classe StandardDeviation. Vá para a cidade respondida em 31 de janeiro de 13 às 21:48. Agora, desculpe, eu não tinha a resposta que você estava procurando. Eu definitivamente não queria sugerir portar toda a biblioteca Apenas o código mínimo necessário, que deveria ser algumas centenas de linhas ou assim. Tenho em atenção que não tenho ideia do que as restrições legais de direitos autorais que o apache tem nesse código, então você deve verificar isso. No caso de você persegui-lo, aqui está o link. Então, a versão mais rápida já foi dada acima --- mas talvez isso ainda seja de interesse geral. Uma pequena biblioteca Java para calcular a média móvel e desvio padrão está disponível aqui: githubtools4jmeanvar A implementação é baseada em uma variante do método Welfords mencionado acima. Métodos para remover e substituir valores foram derivados que podem ser utilizados para o valor de mudança de janelas. Desvio Padrão (Volatilidade) Desvio Padrão (Volatilidade) Introdução O desvio padrão é um termo estatístico que mede a quantidade de variabilidade ou dispersão em torno de uma média. O desvio padrão também é uma medida de volatilidade. De um modo geral, a dispersão é a diferença entre o valor real e o valor médio. Quanto maior esta dispersão ou variabilidade, maior o desvio padrão. Quanto menor esta dispersão ou variabilidade, menor será o desvio padrão. Os cartistas podem usar o desvio padrão para medir o risco esperado e determinar o significado de certos movimentos de preços. Cálculo StockCharts calcula o desvio padrão para uma população, o que pressupõe que os períodos envolvidos representam todo o conjunto de dados, não uma amostra de um conjunto de dados maior. As etapas de cálculo são as seguintes: Calcule o preço médio (médio) para o número de períodos ou observações. Determine o desvio de cada período de 039 (fechar menos o preço médio). Quadrado do desvio de cada período de 05. Soma os desvios ao quadrado. Divida esta soma pelo número de observações. O desvio padrão é então igual à raiz quadrada desse número. A planilha acima mostra um exemplo para um desvio padrão de 10 períodos usando dados QQQQ. Observe que a média de 10 períodos é calculada após o 10º período e esta média é aplicada a todos os 10 períodos. Construir um desvio padrão correto com esta fórmula seria bastante intensivo. Excel tem uma maneira mais fácil com a fórmula STDEVP. A tabela abaixo mostra o desvio padrão de 10 períodos usando esta fórmula. Aqui, uma planilha do Excel que mostra os cálculos de desvio padrão. Valores de desvio padrão Os valores de desvio padrão dependem do preço da segurança inferior. Valores com preços elevados, como o Google (550), terão valores de desvio padrão mais altos do que os valores mobiliários com preços baixos, como a Intel (22). Esses valores mais elevados não refletem uma maior volatilidade, mas sim um reflexo do preço real. Os valores de desvio padrão são mostrados em termos que se relacionam diretamente com o preço da garantia subjacente. Os valores históricos de desvio padrão também serão afetados se uma segurança tiver uma grande mudança de preço ao longo de um período de tempo. Uma segurança que se move de 10 para 50 provavelmente terá um desvio padrão maior em 50 do que em 10. No gráfico acima, a escala esquerda se relaciona com o desvio padrão. A escala de desvio padrão do Google039 se estende de 2,5 a 35, enquanto a gama Intel varia de 0,10 a 0,75. As variações médias de preços (desvios) no Google variam de 2,5 a 35, enquanto as variações médias de preços (desvios) na Intel variam de 10 centavos a 75 centavos. Apesar das diferenças de alcance, os cartistas podem avaliar visualmente as mudanças de volatilidade para cada segurança. A volatilidade na Intel pegou de abril a junho, já que o desvio padrão foi movido acima de .70 várias vezes. O Google experimentou uma onda de volatilidade em outubro, já que o desvio padrão atingiu o limite acima de 30. Um teria que dividir o desvio padrão pelo preço de fechamento para comparar diretamente a volatilidade dos dois títulos. Medindo Expectativas O valor atual do desvio padrão pode ser usado para estimar a importância de um movimento ou definir expectativas. Isso pressupõe que as mudanças de preços são normalmente distribuídas com uma curva de sino clássica. Mesmo que as mudanças de preços para títulos nem sempre sejam normalmente distribuídas, os carters ainda podem usar diretrizes de distribuição normais para avaliar o significado de um movimento de preços. Em uma distribuição normal, 68 das observações estão dentro de um desvio padrão. 95 das observações estão dentro de dois desvios padrão. 99,7 das observações estão dentro de três desvios padrão. Usando essas diretrizes, os comerciantes podem estimar o significado de um movimento de preços. Um movimento maior do que um desvio padrão mostraria uma força ou fraqueza acima da média, dependendo da direção do movimento. O gráfico acima mostra a Microsoft (MSFT) com um desvio padrão de 21 dias na janela do indicador. Há cerca de 21 dias de negociação em um mês e o desvio padrão mensal foi de .88 no último dia. Em uma distribuição normal, 68 das 21 observações devem mostrar uma mudança de preço inferior a 88 centavos. 95 das 21 observações devem mostrar uma mudança de preço de menos de 1,76 centavos (2 x 88 ou dois desvios padrão). 99.7 das observações devem mostrar uma variação de preço de menos de 2,64 (3 x 88 ou três desvios padrão). Os movimentos de preços que eram 1,2 ou 3 desvios padrão seriam considerados dignos de nota. O desvio padrão de 21 dias ainda é bastante variável como Flutuou entre 0,32 e 0,88 de meados de agosto até meados de dezembro. Uma média móvel de 250 dias pode ser aplicada para suavizar o indicador e encontrar uma média, que é de cerca de 68 centavos. Os movimentos de preços maiores que 68 centavos foram maiores do que os 250 SMA do desvio padrão de 21 dias. Estes movimentos de preços acima da média indicam um interesse aumentado que poderia anunciar uma mudança de tendência ou marcar uma ruptura. Conclusões O desvio padrão é uma medida estatística de volatilidade. Esses valores fornecem aos carters uma estimativa esperada Movimentos de preços. O preço se move mais do que o desvio Padrão, mostra uma força ou fraqueza acima da média. O desvio padrão também é usado com outros indicadores, como as Bandas de Bollinger. Essas bandas são definidas 2 Desvios padrão acima e abaixo de uma média móvel. Os movimentos que excedem as bandas são considerados significativos o suficiente para justificar a atenção. Tal como acontece com todos os indicadores, o desvio padrão deve ser usado em conjunto com outras ferramentas de análise, como osciladores de momentum ou padrões de gráfico. Desvio Padrão e SharpCharts O desvio padrão está disponível como um indicador em SharpCharts com um parâmetro padrão de 10. Este parâmetro pode ser alterado de acordo com as necessidades de análise. Em termos aproximados, 21 dias é igual a um mês, 63 dias é igual a um quarto e 250 dias é igual a um ano. O desvio padrão também pode ser usado em gráficos semanais ou mensais. Os indicadores podem ser aplicados ao desvio padrão clicando em opções avançadas e depois adicionando uma sobreposição. Clique aqui para um gráfico ao vivo com o desvio padrão.

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