Wisselvalligheid Bewegende Gemiddelde Wiki

Verken die eksponensieel Geweegde Moving Gemiddelde Volatiliteit is die mees algemene maatstaf van risiko, maar dit kom in verskeie geure. In 'n vorige artikel het ons gewys hoe om eenvoudige historiese wisselvalligheid te bereken. (Om hierdie artikel te lees, sien Die gebruik van Volatiliteit Om toekomstige risiko te meet.) Ons gebruik Googles werklike aandele prys data om daaglikse wisselvalligheid gebaseer op 30 dae van voorraad data bereken. In hierdie artikel, sal ons verbeter op eenvoudige wisselvalligheid en bespreek die eksponensieel geweeg bewegende gemiddelde (EWMA). Historiese Vs. Geïmpliseer Volatiliteit Eerste, laat sit hierdie metrieke in 'n bietjie van perspektief. Daar is twee breë benaderings: historiese en geïmpliseer (of implisiete) wisselvalligheid. Die historiese benadering veronderstel dat verlede is proloog ons geskiedenis te meet in die hoop dat dit voorspellende. Geïmpliseerde wisselvalligheid, aan die ander kant, ignoreer die geskiedenis wat dit oplos vir die wisselvalligheid geïmpliseer deur markpryse. Hulle hoop dat die mark weet die beste en dat die markprys bevat, selfs al is implisiet, 'n konsensus skatting van wisselvalligheid. (Vir verwante leesstof, sien die gebruike en beperkinge van Volatiliteit.) As ons fokus op net die drie historiese benaderings (op die bogenoemde links), hulle het twee stappe in gemeen: Bereken die reeks periodieke opgawes Pas 'n gewig skema Eerstens, ons bereken die periodieke terugkeer. Dis gewoonlik 'n reeks van die daaglikse opgawes waar elke terugkeer uitgedruk in voortdurend saamgestel terme. Vir elke dag, neem ons die natuurlike log van die verhouding van aandele pryse (dit wil sê die prys vandag gedeel deur die prys gister, en so aan). Dit veroorsaak 'n reeks van die daaglikse opbrengs van u ek u i-m. afhangende van hoeveel dae (m dae) ons meet. Dit kry ons by die tweede stap: Dit is hier waar die drie benaderings verskil. In die vorige artikel (Die gebruik van Volatiliteit Om toekomstige risiko Gauge), ons het getoon dat onder 'n paar aanvaarbare vereenvoudigings, die eenvoudige afwyking is die gemiddeld van die kwadraat opbrengste: Let daarop dat hierdie som elk van die periodieke opgawes, verdeel dan wat totaal deur die aantal dae of waarnemings (m). So, dit is regtig net 'n gemiddeld van die kwadraat periodieke opgawes. Anders gestel, is elke vierkant terugkeer gegee 'n gelyke gewig. So as alfa (a) is 'n gewig faktor (spesifiek, 'n 1 / m), dan 'n eenvoudige variansie lyk iets soos hierdie: Die EWMA Verbeter op Eenvoudige Variansie Die swakheid van hierdie benadering is dat alle opgawes verdien dieselfde gewig. Yesterdays (baie onlangse) terugkeer het geen invloed meer op die variansie as verlede maande terugkeer. Hierdie probleem is opgelos deur die gebruik van die eksponensieel geweeg bewegende gemiddelde (EWMA), waarin meer onlangse opbrengste het 'n groter gewig op die variansie. Die eksponensieel geweeg bewegende gemiddelde (EWMA) stel lambda. wat die smoothing parameter genoem. Lambda moet minstens een wees. Onder daardie toestand, in plaas van gelyke gewigte, elke vierkant terugkeer is geweeg deur 'n vermenigvuldiger soos volg: Byvoorbeeld, RiskMetrics TM, 'n finansiële risikobestuur maatskappy, is geneig om 'n lambda van 0,94, of 94. gebruik in hierdie geval, die eerste ( mees onlangse) kwadraat periodieke terugkeer is geweeg deur (1-0,94) (. 94) 0 6. die volgende kwadraat terugkeer is bloot 'n lambda-veelvoud van die vorige gewig in hierdie geval 6 vermenigvuldig met 94 5.64. En die derde voor dae gewig gelyk (1-0,94) (0.94) 2 5,30. Dis die betekenis van eksponensiële in EWMA: elke gewig is 'n konstante vermenigvuldiger (dit wil sê lambda, wat moet wees minder as een) van die dae gewig voor. Dit sorg vir 'n afwyking wat geweeg of voorkeur vir meer onlangse data. (Vir meer inligting, kyk na die Excel Werkkaart vir Googles Volatiliteit.) Die verskil tussen net wisselvalligheid en EWMA vir Google word hieronder getoon. Eenvoudige wisselvalligheid effektief weeg elke periodieke terugkeer deur 0,196 soos uiteengesit in kolom O (ons het twee jaar van die daaglikse aandeleprys data. Dit is 509 daaglikse opgawes en 1/509 0,196). Maar let op dat Kolom P ken 'n gewig van 6, dan 5.64, dan 5.3 en so aan. Dis die enigste verskil tussen eenvoudige variansie en EWMA. Onthou: Nadat ons die hele reeks (in kolom Q) het ons die variansie, wat is die kwadraat van die standaardafwyking som. As ons wil hê wisselvalligheid, moet ons onthou om die vierkantswortel van daardie afwyking te neem. Wat is die verskil in die daaglikse wisselvalligheid tussen die variansie en EWMA in Googles geval beduidende: Die eenvoudige variansie het ons 'n daaglikse wisselvalligheid van 2,4, maar die EWMA het 'n daaglikse wisselvalligheid van slegs 1.4 (sien die sigblad vir besonderhede). Blykbaar, Googles wisselvalligheid bedaar meer onlangs dus kan 'n eenvoudige variansie kunsmatig hoog wees. Vandag se afwyking is 'n funksie van Pior Dae Variansie Youll kennisgewing wat ons nodig het om 'n lang reeks van eksponensieel afneem gewigte bereken. Ons sal nie die wiskunde doen hier, maar een van die beste eienskappe van die EWMA is dat die hele reeks gerieflik verminder tot 'n rekursiewe formule: Rekursiewe beteken dat vandag se stryd verwysings (dit wil sê 'n funksie van die vorige dae variansie). Jy kan hierdie formule in die sigblad ook, en dit lei tot die presies dieselfde resultaat as die skuldbewys berekening Dit sê: Vandag se variansie (onder EWMA) gelyk yesterdays variansie (geweeg volgens lambda) plus yesterdays kwadraat terugkeer (geweeg deur een minus lambda). Let op hoe ons net bymekaar te tel twee terme: yesterdays geweegde variansie en yesterdays geweeg, vierkantig terugkeer. Net so is, lambda is ons glad parameter. 'N Hoër lambda (bv soos RiskMetrics 94) dui stadiger verval in die reeks - in relatiewe terme, gaan ons meer datapunte in die reeks en hulle gaan stadiger af te val. Aan die ander kant, as ons die lambda verminder, dui ons hoër verval: die gewigte val vinniger af en, as 'n direkte gevolg van die snelle verval, is minder datapunte gebruik. (In die sigblad, lambda is 'n inset, sodat jy kan eksperimenteer met sy sensitiwiteit). Opsomming Volatiliteit is die oombliklike standaardafwyking van 'n voorraad en die mees algemene risiko metrieke. Dit is ook die vierkantswortel van variansie. Ons kan variansie histories of implisiet (geïmpliseer wisselvalligheid) te meet. Wanneer histories meet, die maklikste metode is eenvoudig variansie. Maar die swakheid met 'n eenvoudige afwyking is alle opgawes kry dieselfde gewig. So staan ​​ons voor 'n klassieke kompromis: ons wil altyd meer inligting, maar hoe meer data het ons die meer ons berekening verwater deur verre (minder relevant) data. Die eksponensieel geweeg bewegende gemiddelde (EWMA) verbeter op eenvoudige variansie deur die toeken van gewigte aan die periodieke opgawes. Deur dit te doen, kan ons albei gebruik 'n groot monster grootte, maar ook 'n groter gewig te gee aan meer onlangse opbrengste. (Om 'n fliek handleiding te sien oor hierdie onderwerp, besoek die Bionic skilpad.) QuotHINTquot is 'n akroniem wat staan ​​vir vir quothigh inkomste nie taxes. quot Dit is van toepassing op 'n hoë-verdieners wat verhoed dat die betaling federale inkomste. 'N Mark outeur wat koop en verkoop baie kort termyn korporatiewe effekte genoem kommersiële papier. 'N papier handelaar is tipies. 'N bestelling geplaas met 'n makelaar om 'n sekere aantal aandele te koop of te verkoop teen 'n bepaalde prys of beter. Die onbeperkte koop en verkoop van goedere en dienste tussen lande sonder die oplegging van beperkings soos. In die sakewêreld, 'n buffel is 'n maatskappy, gewoonlik 'n aanloop wat nie 'n gevestigde prestasie rekord. 'N Bedrag n huiseienaar moet betaal voordat versekering sal dek die skade wat veroorsaak word deur 'n hurricane. Ways om te skat wisselvalligheid Geïmpliseerde Volatiliteit Index (IV-indeks) Die geïmpliseerde wisselvalligheid van 'n voorraad of indeks Volatiliteit geïmpliseer word deur 'n opsieprys waargeneem in die mark. Want daar is baie opsies op 'n voorraad met verskillende staking pryse en verval datums, kan elke opsie 'n ander wisselvalligheid implisiet in 'n opsies premie oplewer. Selfs opsies met dieselfde aantal oorblywende tot verstryking, maar met verskillende staking pryse dae, sal verskillende waardes van geïmpliseer wisselvalligheid het. So om geïmpliseerde wisselvalligheid in wisselvalligheid analise gebruik, is dit nodig om 'n verteenwoordigende geïmpliseerde wisselvalligheid vir 'n voorraad te bereken. Daar is baie maniere om so 'n tipe verteenwoordiger waarde te bereken. Dit kan bereken word as die gemiddelde geïmpliseerde wisselvalligheid van net of by-die-geld en buite-die-geld-opsies ens Ons bereken so 'n saamgestelde Volatiliteit vir 'n voorraad deur die neem van gepaste geweegde individuele opsie volatiliteiten die op-die-geld-opsies. Dit saamgestelde wisselvalligheid sal verwys word as die geïmpliseerde Volatiliteit Index. Die geïmpliseerde Volatiliteit Index word bereken deur 'n eie gewig tegniek factoring die delta en Vega van elke opsie wat deelneem aan IV indeks berekeninge. In totaal, gebruik ons ​​4 OTM opsies binne elke verstryking om op te los vir die geïmpliseerde Volatiliteit Index van elke voorraad. Dit IV-indeks is genormaliseer om vaste tenore (30, 60, 90, 120, 150, 180 dae) met behulp van 'n lineêre interpolasie deur die kwadraat wortel van tyd. IVIndexCall en IVIndexPut is die geïmpliseerde wisselvalligheid indekse bereken slegs vir oproepe of sit. IVIndexMean word bereken as 'n gemiddeld tussen IVIndexCall en IVIndexPut. IVIndexMean is niks anders as die geïmpliseerde Volatiliteit Index. Die IVIndex voorspel 'n aandele Volatiliteit vir 1, 2, 3, 4, 5, of 6 maande. Terselfdertyd, die waarde verteenwoordig hoe duur of goedkoop opsies is in elk vaste vervaldatum. In vergelyking met geïmpliseerde wisselings in 'n individu uit-die-geld of in-die-geld opsie, die IV-indeks dui aan hoe duur die opsie is met betrekking tot die by-die-geld-opsies. Die IV-indeks van die belangrikste markindekse is een van die baie instrumente van sentiment analise, naamlik die bestudering van die heersende mark sielkunde. Die geannualiseerde IVIndex 30 d van 25 beteken dat die gemiddelde van die daaglikse volatiliteiten vir die naaste 30 kalenderdae na verwagting vir meer inligting oor jaargrondslag wisselvalligheid, sien Inleiding tot Volatiliteit. Alles gelyk, die meer gewelddadige en vinnig beweeg die mark (dit wil sê die hoër geïmpliseerde wisselvalligheid), die duurder die opsiekontrakte. As een voorraad het IV-indeks van 25 en 'n ander 50, dit kan beslis sê dat opsies van die tweede voorraad is duurder as dié van die eerste voorraad. Die volgende grafiek toon die 30D geïmpliseer wisselvalligheid indeks en historiese wisselvalligheid vir DJX. Die 30 dae geïmpliseer wisselvalligheid indeks toon wat wisselvalligheid sal na verwagting in die komende 30 dae. Soos jy kan sien op die grafiek is dit bied 'n voldoende akkurate voorspelling, en al druppels en spring in IV indeks stem ooreen met druppels en spring van die werklike wisselvalligheid wat plaasgevind het in die volgende 30 dae. Byvoorbeeld, die spring van IV-indeks in Julie ooreenstem met 'n sprong van historiese wisselvalligheid in Augustus. Soos hierbo geïmpliseer wisselvalligheid genoem, en dus die geïmpliseerde wisselvalligheid indeks, sê of die opsies op 'n voorraad is relatief goedkoop of duur. So spring in die IV-indeks van DJX in Julie en Oktober stel uitgestrekte opsies op die DJX. Grafiek: 30-dag Historiese wisselvalligheid en IV-indeks vir DJX Nota: diegene kaarte is beskikbaar vir Gevorderde Historiese data diens subscribers. Bollinger Bands Bollinger Bands is 'n tegniese ontleding gereedskap uitgevind deur John Bollinger in die 1980's, en 'n term handelsmerk deur hom in 2011 . 1 Nadat ontstaan ​​uit die konsep van handel bande, Bollinger bands en die verwante indicators160 b en bandwydte gebruik kan word om die hoogheid of stande van die prys in vergelyking met die vorige ambagte te meet. Bollinger Bands is 'n wisselvalligheid aanwyser soortgelyk aan die Keltner kanaal. Bollinger Bands bestaan ​​uit: Tipiese waardes vir N en K is 20 en 2, onderskeidelik. Die standaard keuse vir die gemiddelde is 'n eenvoudige bewegende gemiddelde. maar ander tipes gemiddeldes kan in diens geneem word as dit nodig is. Eksponensiële bewegende gemiddeldes is 'n algemene tweede keuse. aantekening 1 Gewoonlik dieselfde tydperk word gebruik vir beide die middel-band en die berekening van standaardafwyking. aantekening 2 Inhoud Doel wysig Die doel van Bollinger Bands is 'n relatiewe definisie van 'n hoë en 'n lae voorsien. Per definisie, pryse is hoog op die boonste band en laag op die laer band. Hierdie definisie kan help met streng patroonherkenning en is nuttig in vergelyking prys aksie om die optrede van aanwysers om te kom op sistematiese handel besluite. 3 Indicators afgelei van Bollinger Bands wysig in die lente van 2010, John Bollinger bekendgestel drie nuwe aanwysers gebaseer op Bollinger Bands. Hulle is BBImpulse, wat prysverandering as 'n funksie van die bands, persent bandwydte meet (b) wat die breedte van die bande met verloop van tyd, en 'n bandwydte delta, wat die veranderende breedte van die bande kwantifiseer normaliseer. b (uitgespreek persent b) is afgelei van die formule vir Stochastics and toon waar die prys is met betrekking tot die bands.160 b is gelyk aan 1 op die boonste band en 0 op die onderste band. Skryf upperBB vir die boonste Bollinger Band, lowerBB vir die laer Bollinger Band, en laaste vir die laaste (prys) waarde: b (laaste 8722 lowerBB) / (upperBB 8722 lowerBB) Bandwydte vertel hoe breed die Bollinger Bands is op 'n genormaliseerde grondslag. Skryf dieselfde simbole soos voorheen, en middleBB vir die bewegende gemiddelde, of middel Bollinger Band: Bandwydte (upperBB 8722 lowerBB) / middleBB Gebruik die verstek parameters van 'n 20-tydperk terugkyk en plus / minus twee standaardafwykings, bandwydte is gelyk aan vier keer die 20-tydperk koëffisiënt van variasie. Gebruik for160 b sluit stelsel gebou en patroonherkenning. Gebruik vir bandwydte sluit identifisering van geleenthede wat voortspruit uit relatiewe uiterstes in wisselvalligheid en tendens identifikasie. Interpretasie Wysig Die gebruik van Bollinger Bands wissel wyd onder handelaars. Sommige handelaars te koop wanneer die prys raak die laer Bollinger Band en uitgang wanneer die prys die bewegende gemiddelde in die middel van die bands raak. Ander handelaars te koop wanneer die prys breek bo die boonste Bollinger Band of te verkoop wanneer die prys laer as die onderste Bollinger Band val. 4 Verder het die gebruik van Bollinger Bands is nie beperk tot voorraad handelaars opsies handelaars, veral geïmpliseer wisselvalligheid handelaars verkoop dikwels opsies wanneer Bollinger Bands is histories ver van mekaar of koop opsies wanneer die Bollinger Bands is histories naby aan mekaar, in beide gevalle, verwag wisselvalligheid om terug te keer na die gemiddelde historiese wisselvalligheid vlak vir die voorraad. Wanneer die bands naby aan mekaar lê, is 'n tydperk van lae wisselvalligheid aangedui. 5 Aan die ander kant, as die bande uit te brei, 'n toename in die prys aksie / markonbestendigheid aangedui. 5 Toe die bands het net 'n effense helling en druk ongeveer parallel vir 'n lang tyd, die prys sal oor die algemeen gevind word om te ossilleer tussen die bande asof in 'n kanaal. Handelaars is dikwels geneig om Bollinger Bands met ander aanwysers gebruik om die prys aksie te bevestig. In die besonder, sal die gebruik van 'n ossillator soos Bollinger Bands dikwels gepaard gaan met 'n nie-ossillator aanwyser soos grafiek patrone of 'n tendenslyn. As hierdie aanwysers bevestig die aanbeveling van die Bollinger Bands, sal die handelaar groter oortuiging dat die bands voorspel korrekte prys aksie met betrekking tot markonbestendigheid het. Doeltreffendheid wysig Verskeie studies van die effektiwiteit van die Bollinger Band strategie is uitgevoer, met gemengde welslae. In 2007 gepubliseer Lento et al 'n analise met behulp van 'n verskeidenheid van formate (verskillende bewegende gemiddelde tydskale en standaardafwyking wissel) en markte (bv Dow Jones en Forex). 6 Ontleding van die ambagte, wat strek van 'n dekade vanaf 1995 en verder, het geen bewyse van konsistensie prestasie oor die standaard koop en hou benadering. Die skrywers het egter bevind dat 'n eenvoudige ommekeer van die strategie (Contra Bollinger Band) positiewe opbrengste in 'n verskeidenheid van markte geproduseer. Soortgelyke resultate is gevind in 'n ander studie, wat die gevolgtrekking gekom dat Bollinger Band handel strategieë doeltreffend kan wees in die Chinese mark, wat verklaar: Ten slotte, vind ons beduidende positiewe opbrengste op buy ambagte wat gegenereer word deur die Contra-weergawe van die bewegende gemiddelde crossover reël, die kanaal tempo reël, en die Bollinger Band handel reël, nadat rekeningkunde vir transaksiekoste van 0,50 persent. 7 (Deur die Contra weergawe, beteken dat hulle die koop toe die konvensionele reël mandate verkoop, en omgekeerd.) 'N papier vanaf 2008 gebruik Bollinger Bands in die voorspel van die opbrengskromme. 8 Maatskappye soos Forbes dui daarop dat die gebruik van Bollinger Bands is 'n eenvoudige en dikwels 'n doeltreffende strategie, maar keerverliesopdragte moet gebruik word om verliese uit die mark druk te versag. 9 Statistiese Sekuriteit eienskappe wysig prys opbrengste het geen bekende statistiese verspreiding. normale of andersins hulle bekend te vet sterte het. in vergelyking met 'n normale verspreiding. 10 Die steekproefgrootte tipies gebruik, 20, is te klein vir gevolgtrekkings afgelei van statistiese tegnieke soos die sentrale limietstelling betroubaar te wees. Sulke tegnieke vereis gewoonlik die monster om onafhanklik en identies verdeelde wat nie die geval is vir 'n tydreeks soos sekuriteit pryse wees. Net die teenoorgestelde is waar dit is goed erken deur praktisyns wat so 'n prys reeks is baie algemeen in volgorde correlated160821132that is, sal elke prys nou verwant aan sy vader die meeste van die tyd. Aanpassing vir korrelasie is die doel van die beweging standaardafwykings. wat afwykings gebruik van die bewegende gemiddelde. maar die moontlikheid bly van 'n hoë orde prys outokorrelasie nie vir verreken deur eenvoudige breukmetodes van die bewegende gemiddelde. Vir sulke redes, dit is verkeerd om te aanvaar dat die langtermyn-persentasie van die data wat in die toekoms buite die Bollinger Bands sal in ag geneem word wissel sal altyd beperk tot 'n sekere bedrag. In plaas van om ongeveer 95 van die data binne die bands, soos die verwagting met die verstek parameters as die data normaal versprei sou wees, het studies het bevind dat slegs sowat 88 van sekuriteit pryse (85-90) bly binne die bands. 11 Vir 'n individu sekuriteit, kan 'n mens altyd faktore waarvoor sekere persentasies van data vervat deur die faktor gedefinieer bands vir 'n sekere tydperk van die tyd. Praktisyns kan ook verwante maatreëls soos die Keltner kanale gebruik. of die verwante Stoller gemiddelde reeks kanale, wat hul strookwydtes baseer op verskillende maatstawwe van prysvolatiliteit, soos die verskil tussen daaglikse hoë en lae pryse, eerder as om op standaard afwyking. Bollinger bands buite finansies wysig In 'n artikel gepubliseer in 2006 deur die Vereniging van Photo-optiese ingenieurs, nuwe metode vir patroon stof insae behulp Bollinger bands, Henry YT Ngan en Grantham KH Pang bied 'n metode van die gebruik van Bollinger bands om defekte op te spoor (anomalieë ) in patroon materiale. Van die opsomming: In hierdie artikel, die boonste band en laer band van Bollinger Bands, wat sensitief is vir enige subtiele verandering in die insette data is, is ontwikkel vir gebruik om die gebrekkige gebiede in patroon stof aan te dui. 12 Die Internasionale Burgerlugvaartorganisasie gebruik Bollinger bands om die ongeluksyfer as 'n veiligheid aanwyser om doeltreffendheid van globale veiligheid inisiatiewe te meet te meet. 13 160 B en 'n bandwydte word ook gebruik in hierdie ontleding. Notes wysig Wanneer die gemiddelde gebruik word in die berekening van Bollinger Bands is verander van 'n eenvoudige bewegende gemiddelde om 'n eksponensiële of geweeg bewegende gemiddelde, moet dit verander word vir beide die berekening van die middel-band en die berekening van standaardafwyking. 2 Bollinger Bands gebruik die bevolking metode van berekening standaardafwyking, dus die behoorlike deler vir die sigma berekening N. nie n 16087221601. Verwysings wysig script fout Bollinger Op Bollinger Bands 8211 die seminaar, DVD Ek ISBN 978-0-9726111-0-7 1 sekonde paragraaf, middelste kolom Tegniese Analise: The Complete hulpbron vir Finansiële Market Tegnici deur Charles D. Kirkpatrick en Julie R. Dahlquist Hoofstuk 14 5.0 5.1 script fout script fout script fout script fout Bollinger Band Trading John Devcic 05.11.07 Rachev Svetlozar T. menn, Christelike Fabozzi, Frank J. (2005), vetstert en kom nie ooreen Asset Return Uitkerings, Implikasies vir Risikobestuur, Portefeuljekomitee Seleksie en opsie-waardasiemodel, John Wiley, New York script fout 2 optiese Engineering, 45e, Uitgawe 8 3 ICAO Metodologie vir ongeluksyfer Berekening en Gewild op SKYbary Verdere leesstof wysig Achelis, Steve. Tegniese ontleding van A tot Z (pp.16071821173). Irwin, 1995 ISBN 978-0-07-136348-8 Bollinger, John. Bollinger op Bollinger Bands. McGraw Hill, 2002. ISBN 978-0-07-137368-5 Cahen, Philippe. Dinamiese Tegniese Analise. Wiley, 2001 ISBN 978-0-471-89947-1 Kirkpatrick, Charles D. II Dahlquist, Julie R. Tegniese Analise: The Complete hulpbron vir Finansiële Market tegnici. FT Press, 2006. ISBN 0-13-153113-1 Murphy, John J. tegniese ontleding van die finansiële markte (pp.1602098211211). New York Instituut van Finansies, 1999 ISBN 0-7352-0066-1 Eksterne skakels EditVolatility (finansies) in finansies. wisselvalligheid is 'n maatstaf vir variasie van die prys van 'n finansiële instrument met verloop van tyd. Historiese wisselvalligheid is afgelei van tydreekse van verlede markpryse. 'N stilswyende wisselvalligheid is afgelei van die markprys van 'n mark verhandel afgeleide (in die besonder 'n opsie). Die simbool word gebruik vir wisselvalligheid, en stem ooreen met standaardafwyking. wat nie verwar moet word met die gelyknamige variansie. wat in plaas van die vierkant, 2. Inhoud Volatiliteit terminologie wysig Volatiliteit as wat hier beskryf word verwys na die werklike huidige wisselvalligheid van 'n finansiële instrument vir 'n bepaalde tydperk (byvoorbeeld 30 dae of 90 dae). Dit is die wisselvalligheid van 'n finansiële instrument wat gebaseer is op historiese pryse oor die gespesifiseerde tydperk met die laaste opmerking die mees onlangse prys. Hierdie frase word veral gebruik wanneer dit gewens om te onderskei tussen die werklike huidige wisselvalligheid van 'n instrument en werklike historiese wisselvalligheid wat verwys na die wisselvalligheid van 'n finansiële instrument oor 'n bepaalde tydperk, maar met die laaste opmerking op 'n datum in die verlede werklike toekomstige volatiliteit wat verwys na die wisselvalligheid van 'n finansiële instrument oor 'n bepaalde tydperk vanaf die huidige tyd en eindig op 'n datum in die toekoms (gewoonlik die vervaldatum van 'n opsie) historiese geïmpliseer wisselvalligheid wat verwys na die geïmpliseer wisselvalligheid onderhou van historiese pryse van die finansiële instrument (gewoonlik opsies) huidige geïmpliseerde wisselvalligheid wat verwys na die geïmpliseer wisselvalligheid waargeneem vanaf die huidige pryse van die finansiële instrument toekoms geïmpliseer wisselvalligheid wat verwys na die geïmpliseer wisselvalligheid onderhou van toekomstige pryse van die finansiële instrument vir 'n finansiële instrument waarvan die prys volg op 'n Gaussiese ewekansige loop. of Wiener proses. die breedte van die verspreiding verhoog met verloop van tyd toeneem. Dit is omdat daar 'n toenemende waarskynlikheid dat die instrumente prys verder weg van die aanvanklike prys as die tyd aanstap sal wees. Maar eerder as om te verhoog lineêr, die wisselvalligheid verhoog met die vierkant-wortel van tyd en wyl die tyd aanstap, want sommige skommelinge verwag om mekaar uit te kanselleer, sodat die mees waarskynlike afwyking na twee keer die tyd sal nie twee keer die afstand vanaf nul wees. Sedert waargeneem prysveranderings nie Gaussiese verspreidings volg, ander soos die Lvy verspreiding dikwels gebruik. 1 Hierdie kan eienskappe soos vet sterte te vang. Wisselvalligheid is 'n statistiese maatstaf van verspreiding rondom die gemiddeld van enige ewekansige veranderlike suchas mark parameters ens wisselvalligheid en Likiditeit wysig Baie navorsing is gewy aan modellering en voorspelling van die wisselvalligheid van finansiële opbrengste, en nog n paar teoretiese modelle verduidelik hoe wisselvalligheid kom om te bestaan ​​in die eerste plek. Roll (1984) dui aan dat wisselvalligheid is wat geraak word deur die mark mikrostruktuur. 2 Glosten en Milgrom (1985) dui aan dat ten minste een bron van wisselvalligheid kan verduidelik word deur die likiditeit voorsiening proses. Wanneer Market makers aflei die moontlikheid van negatiewe seleksie. hulle pas hul handel reekse, wat op sy beurt die band van die prys ossillasie verhoog. 3 Volatiliteit vir beleggers wysig Beleggers omgee wisselvalligheid vir vyf redes: - Hoe groter die swaaie in 'n beleggings prys, hoe harder emosioneel dit is om nie bekommerd wanneer sekere kontantvloei uit die verkoop van 'n sekuriteit is nodig op 'n spesifieke datum in die toekoms, 'n hoër wisselvalligheid middel 'n groter kans van 'n tekort Hoër wisselvalligheid van opbrengste, terwyl spaar vir aftrede resultate in 'n wyer verspreiding van moontlike finale portefeulje waardes Hoër wisselvalligheid van terugkeer wanneer afgetree gee onttrekkings n groter permanente impak op die portefeuljes waarde prysvolatiliteit bied geleenthede om bates goedkoop koop en verkoop wanneer hoë kant. 4 In markte vandag, is dit ook moontlik om wisselvalligheid direk handel, deur die gebruik van afgeleide instrumente soos opsies en variansie swaps. Sien Volatiliteit arbitrage. Wisselvalligheid versus wisselvalligheid rigting verander nie die rigting van prysveranderings, bloot hul verspreiding te meet. Dit is omdat die berekening standaardafwyking (of afwyking), al verskille word vierkantig, sodat negatiewe en positiewe verskille word gekombineer in een hoeveelheid. Twee instrumente met verskillende wisselings kan dieselfde verwagte opbrengs het, maar die instrument met 'n hoër wisselvalligheid sal groter swaai in waardes oor 'n gegewe tydperk te hê. Byvoorbeeld, kan 'n laer wisselvalligheid voorraad 'n verwagte (gemiddeld) opbrengs van 7 het, met 'n jaarlikse wisselvalligheid van 5. Dit sou opbrengste dui ongeveer negatiewe 3 tot positiewe 17 die meeste van die tyd (19 keer uit 20, of 95 deur 'n twee standaardafwyking reël). 'N Hoër wisselvalligheid voorraad, met dieselfde verwagte opbrengs van 7 maar met 'n jaarlikse wisselvalligheid van 20, sal opbrengste dui ongeveer negatiewe 33 tot positiewe 47 die meeste van die tyd (19 keer uit 20, of 95). Hierdie ramings neem 'n normaalverdeling in werklikheid aandele gevind leptokurtotic te wees. Wisselvalligheid met verloop van tyd verander Hoewel die Black Scholes vergelyking veronderstel voorspelbare konstante wisselvalligheid, hierdie is nie waargeneem word in reële markte, en onder die modelle is Bruno Dupire s Plaaslike wisselvalligheid. Poisson Proses waar wisselvalligheid spring om nuwe vlakke met 'n voorspelbare frekwensie, en die toenemend gewilde Heston model van Stogastiese Volatiliteit. 5 Dit is algemeen bekend dat tipes bates ervaring periodes van hoë en lae wisselvalligheid. Dit is, in 'n paar tydperke, pryse gaan op en af ​​vinnig, terwyl gedurende ander tye hulle skaars glad beweeg. Tydperke wanneer pryse vinnig ( 'n ongeluk) val dikwels gevolg deur pryse afgaan selfs meer, of gaan deur 'n ongewone hoeveelheid. Ook, kan 'n tyd wanneer die pryse vinnig styg ( 'n moontlike borrel) dikwels gevolg word deur pryse opgaan selfs meer, of om af te gaan deur 'n ongewone hoeveelheid. Die omgekeerde gedrag, neerslagtig, kan vir 'n lang tyd as well. Script fout script fout 91 verduideliking nodig 93 Die meeste tipies, uiterste bewegings nie verskyn uit die niet hulle presaged deur groter bewegings as gewoonlik. Dit is die sogenaamde outoregressiewe voorwaardelike heteroskedasticity. Natuurlik, of so 'n groot bewegings het dieselfde rigting, of die teenoorgestelde, is meer moeilik om te sê. En 'n toename in onbestendigheid nie altyd vir gevoel 'n verdere increasethe wisselvalligheid kan eenvoudig weer terug te gaan sit. Wiskundige definisie wysig Die geannualiseerde wisselvalligheid is die standaardafwyking van die instrumente jaarlikse logaritmiese opbrengste. 6 Die algemene wisselvalligheid T vir tyd horison T in jare word uitgedruk as: Daarom, as die daaglikse logaritmiese opbrengste van 'n voorraad het 'n standaardafwyking van SD en die tydperk van opbrengste is P. die geannualiseerde wisselvalligheid is 'n algemene aanname is dat P 1/252 (daar is 252 handel dae in 'n gegewe jaar). Dan, as SD 0,01 die geannualiseerde wisselvalligheid is die maandelikse wisselvalligheid (dit wil sê T 1/12 van 'n jaar) sal die formule hierbo gebruik om opbrengste of wisselvalligheid maatreëls omskep van een tydperk na 'n ander te wees aanvaar 'n bepaalde onderliggende model of proses. Hierdie formules akkuraat ekstrapolasies van 'n ewekansige loop. of Wiener proses, waarvan die stappe eindige variansie. Maar meer algemeen, vir 'n natuurlike stogastiese prosesse, die presiese verhouding tussen wisselvalligheid maatreëls vir verskillende tydperke is meer ingewikkeld. Sommige gebruik die Lvy stabiliteit eksponent om natuurlike prosesse ekstrapoleer: As 1601602 jy die Wiener proses skalering verhouding, maar sommige mense glo 160lt1602 vir finansiële aktiwiteite soos aandele, indekse en so aan. Dit is ontdek deur Benot Mandelbrot. wat kyk na die pryse katoen en gevind dat hulle het 'n Lvy alfa-stabiele verspreiding met 1.601.601,7. (Sien New Scientist, 19 April 1997) Ru wisselvalligheid skatting wysig behulp van 'n vereenvoudiging van die formules hierbo is dit moontlik om jaargrondslag wisselvalligheid skat uitsluitlik op grond van ongeveer waarnemings. Veronderstel jy agterkom dat 'n mark prysindeks, wat 'n huidige waarde naby 10,000 het, het sy intrek sowat 100 punte per dag gemiddeld vir baie dae. Dit sou 'n 1 daaglikse beweging uitmaak, op of af. Om hierdie annualize, kan jy die oppergesag van 16 te gebruik, dit wil sê vermenigvuldig met 16 kry 16 as die jaarlikse wisselvalligheid. Die rasionaal hiervoor is dat 16 is die vierkantswortel van 256, wat ongeveer die aantal handel dae in 'n jaar (252). Dit maak ook gebruik van die feit dat die standaardafwyking van die som van N onafhanklike veranderlikes (met gelyke standaardafwykings) is N keer die standaardafwyking van die individuele veranderlikes. Natuurlik, die gemiddelde grootte van die waarnemings is bloot 'n benadering van die standaard afwyking van die mark-indeks. Die veronderstelling dat die mark indeks daaglikse veranderinge normaal versprei is met gemiddelde nul en standaardafwyking, die verwagte waarde van die grootte van die waarnemings is (2 /) 0,798. Die netto effek is dat dit kru benadering onderskat die ware wisselvalligheid met sowat 20. Raming van saamgestelde jaarlikse groeikoers (CAGR) Edit Neem slegs die eerste twee terme mens: Realisties, die meeste finansiële bates negatiewe skeefheid en leptokurtosis, sodat hierdie formule is geneig oor-optimisties te wees. Sommige mense gebruik die formule: 'n rowwe skatting, waar k 'n empiriese faktor (tipies 5-10). Kritiek van wisselvalligheid voorspellingsmodelle wysig Ten spyte van die gesofistikeerde samestelling van die meeste wisselvalligheid voorspellingsmodelle, kritici beweer dat hulle voorspellende krag is soortgelyk aan dié van plain-vanielje maatreëls, soos eenvoudige verlede wisselvalligheid. 7 8 Ander werke het ingestem, maar eis kritici versuim het om korrek te implementeer die meer ingewikkelde modelle. 9 Sommige praktisyns en portefeuljebestuurders lyk heeltemal te ignoreer of te ontslaan wisselvalligheid voorspellingsmodelle. Byvoorbeeld, Nassim Taleb beroemde getiteld een van sy joernaal van portefeuljebestuur vraestelle ons nie heeltemal weet wat ons praat oor wanneer ons praat oor Volatiliteit. 10 In 'n soortgelyke noot, Emanuel Derman het sy ontnugtering met die enorme aanbod van empiriese modelle wat nie ondersteun word deur teorie. 11 Hy voer aan dat, terwyl teorieë is pogings om die verborge beginsels wat die wêreld om ons te ontbloot, soos Albert Einstein het met sy relatiwiteitsteorie, ons moet onthou dat modelle is metafore - analogieë wat een ding in vergelyking met 'n ander beskryf. Wisselvalligheid Hedge wysig Bekende fondsbestuurders met kundigheid in die handel wisselvalligheid sluit Paul Britton van Capstone Holdings Group, 12 Andrew Feldstein van Blue Mountain Capital Management, 13 en Nelson Saiers van Saiers Capital. 14 Sien ook Verwysings EditVolatility Wysig Wat is Volatiliteit Volatiliteit is 'n statistiese maatstaf van die verspreiding van opbrengste vir 'n gegewe sekuriteit of mark indeks. Wisselvalligheid kan óf gemeet deur die gebruik van die standaard afwyking of variansie tussen opbrengste van daardie selfde sekuriteit of mark indeks. Algemeen, hoe hoër is die wisselvalligheid, die meer riskante die sekuriteit. 2. 'n veranderlike in opsie pryse formules wat die mate waarin die opbrengs van die onderliggende bate sal wissel tussen nou en die opsies verval. Wisselvalligheid, soos uitgedruk as 'n persentasie koëffisiënt binne opsie-waardasiemodel formules, spruit uit die daaglikse handel aktiwiteite. Hoe wisselvalligheid gemeet sal die waarde van die gebruik koëffisiënt beïnvloed. VIDEO laai die speler. Afbreek van wisselvalligheid in ander woorde, wisselvalligheid verwys na die bedrag van onsekerheid of risiko oor die grootte van die veranderinge in 'n securitys waarde. 'N Hoër wisselvalligheid beteken dat 'n securitys waarde potensieel uit kan versprei oor 'n groter verskeidenheid waardes heen. Dit beteken dat die prys van die sekuriteit dramaties kan verander oor 'n kort tydperk in enige rigting. 'N minder wisselvalligheid beteken dat 'n securitys waarde nie dramaties nie wissel, maar veranderinge in waarde teen 'n bestendige tempo oor 'n tydperk van tyd. Een maatstaf van die relatiewe vlugtigheid van 'n bepaalde voorraad aan die mark is sy beta. 'N beta by benadering die algehele wisselvalligheid van 'n securitys opbrengste teen die opbrengs van 'n toepaslike maatstaf (gewoonlik die SampP 500 gebruik). Byvoorbeeld, het 'n voorraad met 'n beta waarde van 1.1 histories verhuis 110 vir elke 100 gewemel van die maatstaf, gebaseer op prysvlak. Aan die ander kant, het 'n voorraad met 'n beta van 0,9 histories verskuif 90 vir elke 100 gewemel van die onderliggende indeks.