Moving Average Risk Management

Aprenda Forex: regras de negociação de tendências com cruzamentos de média móvel Sumário do artigo: Muitos sistemas de negociação construir fora de um bom crossover média móvel para manchar entradas e saídas. Uma vez que você compreende o conceito e como aplicar cruzamentos Mudar a média para sua negociação, você verá como esta técnica simples pode trabalhar para todos os tipos de comerciante (longo, intermediário, amp curto prazo). Quando um comerciante começa a estudar a Análise Técnica da ação de preço que muitas vezes será introduzido em primeiro lugar para as médias móveis. Se a Análise Técnica for a tentativa de prever as tendências de preços futuras, então as Médias Móveis são um começo digno. Depois de entender as médias móveis, você pode aplicar duas médias móveis e encontrar uma entrada e saída com base em um crossover. Letrsquos começar com duas definições simples e construir a partir daí: Moving Averages (MA): O preço médio sobre um determinado número de períodos (por exemplo, 50, 100, 200). Se o mercado estiver em uma tendência de alta significativa, o preço médio durante um período determinado deve subir eo preço não deve enfraquecer abaixo da média. Crossover Médio em Movimento: O ponto em um gráfico quando há um cruzamento da média de curto prazo ou de movimento rápido acima ou abaixo da média móvel de longo prazo ou mais lenta. Aprenda Forex: Movendo Médio Crossover Exemplo Gráfico Criado por Tyler Yell, CMT Muitos comerciantes foram para a lua e voltar a trabalhar para encontrar a estratégia que funciona melhor para eles. No entanto, a maioria das estratégias tradersrsquo se originam e terminam com um crossover de média móvel para entradas e saídas de tempo. Na verdade, este sistema simples criou nomes testados no tempo para cruzes como o lsquoGolden Crossrsquo e lsquoDeath Crossrsquo porque o mercado tende a honrar quando um crossover ocorre. Aprenda Forex: Cruz de Ouro é um sinal de baixa quando o 50 MA cruza acima do gráfico de 200 MA Criado por Tyler Yell, CMT A primeira coisa a apreciar quando se compreende um crossover de média móvel é a simplicidade. Os mercados tendem a oscilar e negociar dentro de uma faixa bem definida ou tendência. Os comerciantes logo descobrem que as tendências a seguir podem oferecer a maior recompensa pela menor quantidade de trabalho e os cruzamentos de média móvel se beneficiam dessa realização. Também de importância é que muitas moedas e instrumentos negociáveis ​​não tendem. No entanto, quando você encontrar um par de moedas que tem um histórico de tendências e você vê um crossover de média móvel, então você pode olhar para entrar em um comércio com um risco bem definido, definindo seu stop acima ou abaixo do crossover. Benefícios da utilização de uma estratégia de Crossover Médio Móvel A estratégia de troca de média móvel crossover reúne uma média móvel de curto prazo com uma média móvel de longo prazo. Exemplos comuns são um 10 MA e um 30 MA para entradas de curto prazo ou um 50 MA e um 200 MA para entradas de longo prazo. Quando você entrar e sair com base em crossovers você está permitindo-se a tomar sinais objetivos que são reflexo da força do mercado. Riscos de usar uma Estratégia de Crossover de Média Móvel Embora isto seja visto como a estratégia de negociação mais simples, o Crossover de Média Móvel para as seguintes tendências não é sem draw backs. As médias móveis dão igual ponderação a todos os preços dentro do período selecionado ao aplicar o indicador assim que há uma natureza retardada à capacidade dos indicadores de responder às mudanças no preço. Quando há um tempo de resposta mais lento, isso pode significar que o seu sacrificar menos recompensa e abrir-se a um maior risco. Como você pode imaginar, existem mais de um tipo de médias móveis. Algumas médias móveis, como a média móvel exponencial colocar mais ênfase sobre o preço mais recente para ajudá-lo a reagir mais rapidamente a possíveis mudanças de tendência. Seja qual for o tipo de média móvel que você use, as regras para entradas e saídas permanecem as mesmas. Usos Avançados de um Crossover Médio Móvel Ao olhar para sistemas de negociação avançada, muitos comerciantes vêm sobre o inicialmente confuso, mas totalmente inclusivo Ichimoku Trading System. No coração do Sistema de Negociação Ichimoku é um crossover Moving Average da média móvel período 9 e 26. O sistema só olha para tomar cruzamentos de sinal de compra se preço acima da média do preço alto e baixo nos últimos 52 períodos ou vender cruzes sinal se preço está abaixo da média do preço alto e baixo nos últimos 52 períodos. Aprenda o ndash de Forex Ichimoku focaliza em crossovers de deslocamento médio em relação à nuvem. Gráfico Criado por Tyler Yell, CMT Moving Média Cruzes trazer o comerciante o benefício do tempo confirmou entradas de tendência e saídas, evitando whipsaws nos preços que podem prejudicar outros comerciantes que são demasiado rápidos para agir em um movimento prematuro. Porque pode haver muita emoção por trás de negociação e arriscar dinheiro, há um benefício natural para uma estratégia objetiva e simples. Se yoursquore um novo comerciante, este é um ótimo lugar para começar a garantir que você donrsquot perder os grandes movimentos. --- Escrito por Tyler Yell, instrutor de troca interessado em nossos analistas Melhores vistas em mercados principais Confira nossos guias de negociação livre aqui DailyFX fornece notícias forex e análise técnica sobre as tendências que influenciam os mercados de moeda global. Gerenciando o risco com uma média móvel simples (SMA) A SMA (Simple Moving Average) é um indicador de tendência popular. Quando graficado em um gráfico, ele filtra o ruído do dia-a-dia em preços de segurança, revelando a tendência de longo prazo. O gráfico a seguir mostra o Fundo TSP C, juntamente com sua SMA de 10 meses: Os investidores podem usar a SMA como um sinal para o tempo de compra e venda de um título. Em uma tendência ascendente, o investidor compra a segurança quando seu preço de fechamento mensal cruza acima da SMA, anda na tendência e depois vende quando a direção da tendência inverte e o preço cruza abaixo da SMA. Abaixo está o mesmo gráfico como antes, com a compra (B) e vender (S) sinais de negociação adicionado. Você pode ver que a estratégia teve seu último sinal de compra em 31/01/2012: Agora vamos usar esses sinais de compra / venda em um sistema simples de tendência seguinte com as seguintes regras: Comprar o Fundo TSP C quando o preço de fechamento mensal sobe acima Sua SMA de 10 meses. Caso contrário, vendê-lo e investir o produto no Fundo G (um investimento sem risco). Os resultados. Você pode gostar destes outros posts do TSP Folio: Perspectivas para títulos: Fundo TSP F e Fundo G A nova opção Roth Thrift Savings Plan (TSP) Aqui vamos de novo: Exuberância IrracionalExplorando A Volatilidade Média Mínima Exponencialmente Ponderada é a medida mais comum de risco , Mas vem em vários sabores. Em artigo anterior, mostramos como calcular a volatilidade histórica simples. (Para ler este artigo, consulte Usando a volatilidade para avaliar o risco futuro.) Usamos os dados reais do estoque do Google para computar a volatilidade diária com base em 30 dias de dados de estoque. Neste artigo, melhoraremos a volatilidade simples e discutiremos a média móvel exponencialmente ponderada (EWMA). Histórico vs. Volatilidade implícita Primeiro, vamos colocar essa métrica em um pouco de perspectiva. Existem duas abordagens gerais: volatilidade histórica e implícita (ou implícita). A abordagem histórica pressupõe que o passado é um prólogo que medimos a história na esperança de que ela seja preditiva. A volatilidade implícita, por outro lado, ignora a história que resolve pela volatilidade implícita nos preços de mercado. Espera que o mercado saiba melhor e que o preço de mercado contenha, mesmo que implicitamente, uma estimativa consensual da volatilidade. Se nos concentrarmos apenas nas três abordagens históricas (à esquerda acima), elas têm duas etapas em comum: Calcular a série de retornos periódicos Aplicar um esquema de ponderação Primeiro, nós Calcular o retorno periódico. Isso é tipicamente uma série de retornos diários onde cada retorno é expresso em termos continuamente compostos. Para cada dia, tomamos o log natural da razão dos preços das ações (ou seja, preço hoje dividido pelo preço de ontem, e assim por diante). Isso produz uma série de retornos diários, de u i para u i-m. Dependendo de quantos dias (m dias) estamos medindo. Isso nos leva ao segundo passo: é aqui que as três abordagens diferem. No artigo anterior (Usando a Volatilidade Para Avaliar o Risco Futuro), mostramos que sob algumas simplificações aceitáveis, a variância simples é a média dos retornos quadrados: Note que isto soma cada um dos retornos periódicos, então divide esse total pela Número de dias ou observações (m). Então, é realmente apenas uma média dos retornos periódicos quadrados. Dito de outra forma, cada retorno ao quadrado é dado um peso igual. Portanto, se alfa (a) é um fator de ponderação (especificamente, 1 / m), então uma variância simples se parece com isso: O EWMA Melhora na Variância Simples A fraqueza desta abordagem é que todos os retornos ganham o mesmo peso. O retorno de ontem (muito recente) não tem mais influência na variância do que nos últimos meses. Esse problema é corrigido usando-se a média móvel exponencialmente ponderada (EWMA), na qual os retornos mais recentes têm maior peso na variância. A média móvel exponencialmente ponderada (EWMA) introduz lambda. Que é chamado de parâmetro de suavização. Lambda deve ser inferior a um. Sob essa condição, em vez de pesos iguais, cada retorno ao quadrado é ponderado por um multiplicador da seguinte forma: Por exemplo, RiskMetrics TM, uma empresa de gestão de risco financeiro, tende a usar um lambda de 0,94 ou 94. Neste caso, o primeiro Mais recente) é ponderado por (1-0.94) (. 94) 0 6. O próximo retomo quadrado é simplesmente um lambda-múltiplo do peso anterior neste caso 6 multiplicado por 94 5.64. E o terceiro dia anterior peso é igual a (1-0,94) (0,94) 2 5,30. Esse é o significado de exponencial em EWMA: cada peso é um multiplicador constante (isto é, lambda, que deve ser menor que um) do peso dos dias anteriores. Isso garante uma variância que é ponderada ou tendenciosa em direção a dados mais recentes. (Para saber mais, consulte a Planilha do Excel para a Volatilidade do Google.) A diferença entre simplesmente volatilidade e EWMA para o Google é mostrada abaixo. A volatilidade simples pesa efetivamente cada retorno periódico em 0,196, como mostrado na coluna O (tivemos dois anos de dados diários sobre os preços das ações, ou seja, 509 retornos diários e 1/509 0,196). Mas observe que a Coluna P atribui um peso de 6, então 5.64, então 5.3 e assim por diante. Essa é a única diferença entre a variância simples e EWMA. Lembre-se: Depois de somar toda a série (na coluna Q) temos a variância, que é o quadrado do desvio padrão. Se queremos a volatilidade, precisamos nos lembrar de tomar a raiz quadrada dessa variância. Sua significativa: A variância simples nos deu uma volatilidade diária de 2,4, mas a EWMA deu uma volatilidade diária de apenas 1,4 (veja a planilha para detalhes). Aparentemente, volatilidade Googles estabeleceu-se mais recentemente, portanto, uma variância simples pode ser artificialmente elevado. A variação de hoje é uma função da variação dos dias de Pior Você observará que nós precisamos computar uma série longa de pesos declinando exponencial. Nós não faremos a matemática aqui, mas uma das melhores características do EWMA é que toda a série convenientemente reduz a uma fórmula recursiva: Recursivo significa que as referências de variância de hoje (ou seja, é uma função da variação de dias anteriores). Você pode encontrar esta fórmula na planilha também, e produz o mesmo resultado exato que o cálculo de longhand Diz: A variância de hoje (sob EWMA) é a variância de ontem (ponderada por lambda) mais o retorno ao quadrado de ontem (pesado por um lambda negativo). Observe como estamos apenas adicionando dois termos juntos: ontem variância ponderada e ontem ponderada, retorno ao quadrado. Mesmo assim, lambda é o nosso parâmetro de suavização. Um lambda mais alto (por exemplo, como o RiskMetrics 94) indica um declínio mais lento na série - em termos relativos, vamos ter mais pontos de dados na série e eles vão cair mais lentamente. Por outro lado, se reduzimos o lambda, indicamos maior decaimento: os pesos caem mais rapidamente e, como resultado direto da rápida decomposição, são usados ​​menos pontos de dados. (Na planilha, lambda é uma entrada, para que você possa experimentar com sua sensibilidade). Sumário A volatilidade é o desvio padrão instantâneo de um estoque ea métrica de risco mais comum. É também a raiz quadrada da variância. Podemos medir a variância historicamente ou implicitamente (volatilidade implícita). Ao medir historicamente, o método mais fácil é a variância simples. Mas a fraqueza com variância simples é todos os retornos obter o mesmo peso. Então, enfrentamos um trade-off clássico: sempre queremos mais dados, mas quanto mais dados temos, mais nosso cálculo é diluído por dados distantes (menos relevantes). A média móvel exponencialmente ponderada (EWMA) melhora a variância simples atribuindo pesos aos retornos periódicos. Fazendo isso, podemos usar um grande tamanho de amostra, mas também dar maior peso a retornos mais recentes. (Para ver um tutorial de filme sobre este tópico, visite o Bionic Turtle.)