Movimentação média estocástica volatilidade

Medir a volatilidade com média verdadeira escala J. Welles Wilder é uma das mentes mais inovadoras no campo da análise técnica. Em 1978, ele introduziu o mundo para os indicadores conhecidos como gama verdadeira e gama média verdadeira como medidas de volatilidade. Embora eles sejam utilizados com menos freqüência do que os indicadores padrão por muitos técnicos, essas ferramentas podem ajudar um técnico entrar e sair comércios, e deve ser olhado por todos os comerciantes de sistemas como uma forma de ajudar a aumentar a rentabilidade. O que é o AverageTrueRange A faixa de ações é a diferença entre o preço alto e baixo em qualquer dia. Ele revela informações sobre como um estoque é volátil. Grandes faixas indicam alta volatilidade e pequenas faixas indicam baixa volatilidade. A faixa é medida da mesma forma para opções e commodities - alta, menos baixa - como eles são para ações. Uma diferença entre estoques e mercados de commodities é que as principais bolsas de futuros tentam evitar movimentos de preços extremamente erráticos, colocando um teto na quantidade que um mercado pode mover em um único dia. Isso é conhecido como um limite de bloqueio. E representa a mudança máxima no preço de uma mercadoria para um dia. Durante a década de 1970, como a inflação atingiu níveis sem precedentes, grãos, barrigas de porco e outras commodities freqüentemente experimentaram movimentos limite. Nestes dias, um mercado de touro abriria o limite acima e nenhuma negociação mais adicional ocorreria. A gama revelou-se uma medida inadequada de volatilidade, dado os movimentos limite e da faixa diária indicou houve volatilidade extremamente baixa em mercados que foram na verdade mais volátil do que nunca. Wilder era um comerciante de futuros naquela época, quando esses mercados eram menos ordenados do que são hoje. Abertura lacunas foram uma ocorrência comum e mercados movido limite para cima ou limite para baixo com freqüência. Isso dificultou a implementação de alguns dos sistemas que estava desenvolvendo. Sua idéia era que a alta volatilidade iria seguir períodos de baixa volatilidade. Isso formaria a base de um sistema de negociação intraday. (Para obter uma leitura relacionada, consulte Usando a Volatilidade Histórica para Avaliar o Risco Futuro.) Como exemplo de como isso pode levar a lucros, lembre-se que a alta volatilidade deve ocorrer após baixa volatilidade. Podemos encontrar baixa volatilidade comparando a faixa diária com uma média móvel de 10 dias da faixa. Se a escala de hoje for menor do que a escala média de 10 dias, nós podemos adicionar o valor dessa escala ao preço de abertura e comprar uma fuga. Quando o estoque ou commodity quebra de um intervalo estreito, é provável que continue em movimento por algum tempo na direção da fuga. O problema com a abertura de lacunas é que eles esconder a volatilidade quando se olha para o intervalo diário. Se uma commodity abre limite para cima, o intervalo será muito pequeno, e adicionar este pequeno valor para os próximos dias abertos é susceptível de levar a negociação freqüente. Porque a volatilidade é provável a diminuir após um movimento limite. É realmente um momento em que os comerciantes podem querer olhar para os mercados que oferecem melhores oportunidades de negociação. Calculando o AverageTrueRange O verdadeiro intervalo foi desenvolvido por Wilder para resolver este problema, explicando o gap e medindo com mais precisão a volatilidade diária do que era possível usando o cálculo de intervalo simples. A escala verdadeira é o maior valor encontrado resolvendo as três equações a seguir: Onde: TR representa o verdadeiro intervalo H representa o atual elevado L representa o atual baixo C.1 representa o ontem fechado Se o mercado tiver gapped mais alto, a equação No.2 mostrará com precisão a Volatilidade do dia, medida do fechamento alto para o fechamento anterior. Subtraindo o fechamento anterior a partir dos dias de baixa, como feito na equação No.3, será responsável por dias que abrem com um gap para baixo. Average TrueRange O intervalo verdadeiro médio (ATR) é uma média móvel exponencial do intervalo verdadeiro. Wilder usou um ATR de 14 dias para explicar o conceito. Os comerciantes podem usar prazos mais curtos ou mais longos com base em suas preferências comerciais. Prazos mais longos serão mais lentos e provavelmente levarão a menos sinais de negociação, enquanto prazos mais curtos aumentará a atividade de negociação. Os indicadores TR e ATR são mostrados na Figura 1. Figura 1: Indicadores true range e average true range A Figura 1 ilustra como os picos no TR são seguidos por períodos de tempo com valores mais baixos para TR. A ATR suaviza os dados e torna-o mais adequado para um sistema comercial. Usando insumos brutos para o verdadeiro intervalo levaria a sinais erráticos. Aplicando o AverageTrueRange A maioria dos traders concorda que a volatilidade mostra ciclos claros e confiando nessa crença, ATR pode ser usado para configurar sinais de entrada. ATR breakout sistemas são comumente usados ​​por comerciantes de curto prazo para entradas de tempo. Este sistema adiciona o ATR, ou um múltiplo do ATR, para os próximos dias abertos e compra quando os preços se movem acima desse nível. Operações curtas são o oposto do ATR ou um múltiplo do ATR é subtraído do aberto e as entradas ocorrem quando esse nível é quebrado. O sistema de fuga ATR pode ser usado como um sistema de longo prazo, entrando no aberto seguinte um dia que fecha acima do fim mais o ATR ou abaixo do fechar menos o ATR. As idéias por trás do ATR também pode ser usado para colocar paradas para estratégias de negociação. E essa estratégia pode funcionar independentemente do tipo de entrada utilizada. ATR forma a base das paradas utilizadas no famoso sistema de comércio de tartarugas. Outro exemplo de paradas usando ATR é a saída do candelabro desenvolvido por Chuck LeBeau, que coloca uma parada de arrasto, quer do ponto mais alto do comércio ou o mais alto fechamento do comércio. A distância entre o preço alto e a parada de arrasto geralmente é definida em três ATRs. É movido para cima como o preço vai mais alto. Paradas em posições longas nunca devem ser abaixadas porque isso derrota a finalidade de ter uma parada no lugar. Conclusão O ATR é uma ferramenta versátil que ajuda os comerciantes a medir a volatilidade e pode fornecer locais de entrada e saída. Um sistema de comércio inteiro pode ser construído a partir desta única idéia. É um indicador que deve ser estudado por estudantes de mercado graves. Este é Joshua Chan. Bem-vindo ao meu site. Sou professor do Grupo de Disciplina de Economia da Universidade de Tecnologia de Sydney. Antes de ingressar na UTS, ocupei cargos acadêmicos na Australian National University, na Purdue University e na University of Queensland. Minha pesquisa de longo prazo se concentra na modelagem da inflação, estimativa do hiato do produto, comparação de modelos e modelos de espaço de estados não-lineares. Minha pesquisa atual é apoiada pelo Australian Research Council através de duas bolsas de pesquisa: um prêmio ARC Discovery Early Career Researcher e um projeto ARC Discovery. O primeiro projeto desenvolve novos modelos macroeconométricos não-lineares variando no tempo com ênfase na compreensão do impacto da incerteza nos ciclos econômicos. O segundo projeto usa esses novos modelos de tempo variável para construir medidas baseadas em modelos de expectativas de inflação e incerteza de expectativas de inflação. Copyright 169 Joshua Chan. Todos os direitos reservados. Movendo modelos de volatilidade estocástica média com aplicação à previsão de inflação Introduzimos uma nova classe de modelos que tem ambos volatilidade estocástica e erros de média móvel, onde a média condicional tem uma representação de espaço de estados. Ter um componente de média móvel, no entanto, significa que os erros na equação de medição já não são serialmente independentes, e estimativa torna-se mais difícil. Desenvolvemos um simulador posterior que se baseia em avanços recentes em algoritmos de precisão para estimar esses novos modelos. Em uma aplicação empírica envolvendo a inflação nos EUA, descobrimos que esses modelos de volatilidade estocástica média móvel fornecem melhor desempenho na amostra e desempenho de previsão fora da amostra do que as variantes padrão com apenas volatilidade estocástica. JEL Classificação Espaço estatal Modelo de componentes não observados Precisão Previsão de densidade esparsa Correspondência para: Escola de Pesquisa de Economia, Faculdade de Negócios e Economia da ANU, LF Crisp Building 26, Universidade Australiana Australiana, Canberra ACT 0200, Austrália. Tel. 61 2 612 57358 fax: 61 2 612 50182. Copyright copy 2017 Elsevier B. V. Todos os direitos reservados.