Apa Adalah Eksponensial Tertimbang Bergerak Rata Rata

The Exponentially Weighted Moving Average (EWMA) adalah statistik untuk memantau proses yang rata-rata data dengan cara yang memberi bobot kurang dan lebih sedikit pada data saat data tersebut dipindahkan lebih jauh pada waktunya. Perbandingan bagan kontrol Shewhart dan teknik bagan kontrol EWMA Untuk teknik kontrol chart Shewhart, keputusan mengenai keadaan pengendalian proses setiap saat, (t), bergantung hanya pada pengukuran terbaru dari proses dan, tentu saja, Tingkat ketepatan perkiraan batas kontrol dari data historis. Untuk teknik kontrol EWMA, keputusan tergantung pada statistik EWMA, yang merupakan rata-rata tertimbang secara eksponensial dari semua data sebelumnya, termasuk pengukuran terbaru. Dengan pilihan faktor pembobotan, (lambda), prosedur kontrol EWMA dapat dibuat sensitif terhadap drift kecil atau bertahap dalam proses, sedangkan prosedur kontrol Shewhart hanya dapat bereaksi ketika titik data terakhir berada di luar batas kendali. Definisi EWMA Statistik yang dihitung adalah: mbox t lambda Yt (1-lambda) mbox ,,, mbox ,,, t 1,, 2,, ldot ,, n. Dimana (mbox 0) adalah rata-rata data historis (target) (Yt) adalah pengamatan pada waktu (t) (n) adalah jumlah pengamatan yang akan dipantau termasuk (mbox 0) (0 Interpretasi diagram kontrol EWMA Merah Titik adalah data mentah yang bergerigi adalah statistik EWMA dari waktu ke waktu. Bagan tersebut memberi tahu kita bahwa prosesnya terkendali karena semua (mbox t) berada di antara batas kontrol. Namun, tampaknya ada kecenderungan ke atas selama 5 terakhir. Periode. Pindah Bergerak Rata-rata - EMA BREAKING DOWN Exponential Moving Average - EMA EMA 12 dan 26 hari adalah rata-rata jangka pendek yang paling populer, dan indikator tersebut digunakan untuk menciptakan indikator seperti konvergensivergensi rata-rata bergerak (moving average convergence divergence (MACD) dan persentase Harga osilator harga (PPO) Secara umum, EMA 50 dan 200 hari digunakan sebagai sinyal tren jangka panjang. Pedagang yang menggunakan analisis teknikal menemukan rata-rata bergerak sangat berguna dan berwawasan bila diterapkan dengan benar namun menimbulkan malapetaka bila digunakan dengan tidak semestinya atau tidak. Disalahartikan. Semua rata-rata bergerak Yang umum digunakan dalam analisis teknis adalah, pada dasarnya, indikator lagging. Akibatnya, kesimpulan yang diambil dari penerapan rata-rata bergerak ke bagan pasar tertentu adalah untuk mengkonfirmasi pergerakan pasar atau untuk menunjukkan kekuatannya. Sangat sering, pada saat garis indikator rata-rata bergerak membuat perubahan untuk mencerminkan pergerakan yang signifikan di pasar, titik optimal masuk pasar telah berlalu. EMA berfungsi untuk mengurangi dilema ini sampai batas tertentu. Karena perhitungan EMA menempatkan lebih banyak bobot pada data terbaru, ia memeluk aksi harga sedikit lebih ketat dan karena itu bereaksi lebih cepat. Hal ini diinginkan bila EMA digunakan untuk mendapatkan sinyal masuk perdagangan. Menafsirkan EMA Seperti semua indikator rata-rata bergerak, tren ini jauh lebih sesuai untuk pasar tren. Bila pasar dalam uptrend yang kuat dan berkelanjutan. Garis indikator EMA juga akan menunjukkan tren naik dan sebaliknya untuk tren turun. Pedagang yang waspada tidak hanya memperhatikan arah garis EMA tapi juga hubungan tingkat perubahan dari satu bar ke bar berikutnya. Sebagai contoh, karena aksi harga dari uptrend yang kuat mulai meratakan dan membalikkan, tingkat perubahan EMAs dari satu bar ke bar berikutnya akan mulai berkurang sampai saat garis indikator rata dan tingkat perubahannya nol. Karena efek lagging, pada titik ini, atau bahkan beberapa bar sebelumnya, tindakan harga seharusnya sudah berbalik arah. Oleh karena itu, mengikuti bahwa penurunan yang konsisten secara konsisten dalam perubahan EMA dapat digunakan sebagai indikator yang dapat mengatasi dilema yang disebabkan oleh efek lagging moving averages. Kegunaan Umum EMA EMA biasanya digunakan bersamaan dengan indikator lain untuk mengkonfirmasi pergerakan pasar yang signifikan dan untuk mengukur validitasnya. Bagi pedagang yang berdagang intraday dan pasar yang bergerak cepat, EMA lebih bisa diterapkan. Cukup sering trader menggunakan EMA untuk mengetahui bias trading. Misalnya, jika EMA pada grafik harian menunjukkan tren kenaikan yang kuat, strategi pedagang intraday mungkin hanya diperdagangkan dari sisi panjang pada grafik intraday. Pendekatan EWMA memiliki satu fitur menarik: memerlukan sedikit data tersimpan. Untuk memperbarui perkiraan kami, kami hanya memerlukan perkiraan sebelumnya tentang tingkat varians dan nilai pengamatan terbaru. Tujuan sekunder dari EWMA adalah untuk melacak perubahan volatilitas. Untuk nilai kecil, pengamatan baru-baru ini akan mempengaruhi estimasi tersebut secara cepat. Untuk nilai mendekati satu, perkiraan akan berubah secara perlahan berdasarkan perubahan terkini pada variabel yang mendasari. Database RiskMetrics (diproduksi oleh JP Morgan dan tersedia untuk umum) menggunakan EWMA untuk memperbarui volatilitas harian. PENTING: Rumus EWMA tidak mengasumsikan tingkat varians jangka panjang yang panjang. Dengan demikian, konsep volatilitas mean reversion tidak tertangkap oleh EWMA. Model ARCHGARCH lebih cocok untuk tujuan ini. Tujuan sekunder dari EWMA adalah untuk melacak perubahan volatilitas, sehingga untuk nilai kecil, pengamatan baru-baru ini akan mempengaruhi estimasi tersebut segera, dan untuk nilai mendekati satu, perkiraan tersebut berubah secara perlahan terhadap perubahan terbaru pada tingkat pengembalian variabel yang mendasarinya. Database RiskMetrics (diproduksi oleh JP Morgan) dan dipublikasikan pada tahun 1994, menggunakan model EWMA untuk memperbarui perkiraan volatilitas harian. Perusahaan menemukan bahwa di berbagai variabel pasar, nilai ini memberikan perkiraan varians yang paling dekat dengan tingkat varians yang terwujud. Tingkat varians yang direalisasikan pada hari tertentu dihitung sebagai rata-rata tertimbang rata-rata pada 25 hari berikutnya. Demikian pula, untuk menghitung nilai optimal lambda untuk kumpulan data kami, kita perlu menghitung volatilitas yang direalisasikan pada setiap titik. Ada beberapa metode, jadi pilih satu. Selanjutnya, hitung jumlah kuadrat kesalahan (SSE) antara estimasi EWMA dan volatilitas yang terealisasi. Akhirnya, minimalkan SSE dengan memvariasikan nilai lambda. Kedengarannya sederhana. Tantangan terbesar adalah menyetujui algoritma untuk menghitung volatilitas yang terealisasi. Misalnya, orang-orang di RiskMetrics memilih 25 hari berikutnya untuk menghitung tingkat varians realisasi. Dalam kasus Anda, Anda dapat memilih algoritma yang menggunakan harga Daily Volume, HILO andor OPEN-CLOSE. Q 1: Dapatkah kita menggunakan EWMA untuk memperkirakan (atau memperkirakan) volatilitas lebih dari satu langkah di depan Representasi volatilitas EWMA tidak mengasumsikan fluktuasi rata-rata jangka panjang, dan dengan demikian, untuk perkiraan horizon di luar satu langkah, EWMA mengembalikan sebuah konstanta nilai: