المتوسط المتحرك المرجح ألسيا مورغان

المتوسط ​​المتحرك الأسي - المتوسط ​​المتحرك المتحرك الهابط المتوسط ​​المتحرك الأسي - المتوسط ​​المتحرك المتوسط ​​المتوسط ​​هو المتوسطات الأكثر شيوعا على المدى القصير، وهي تستخدم لإنشاء مؤشرات مثل تباعد التقارب المتوسط ​​المتحرك (ماسد) ومعدل مذبذب السعر (PPO). بشكل عام، يتم استخدام المتوسط ​​المتحرك المتوسط ​​لمدة 50 و 200 يوم كإشارات للاتجاهات طويلة الأمد. التجار الذين يستخدمون التحليل الفني يجدون المتوسطات المتحركة مفيدة جدا وبصيرة عند تطبيقها بشكل صحيح ولكن خلق الفوضى عند استخدامها بشكل غير صحيح أو يساء تفسيرها. جميع المتوسطات المتحركة المستخدمة عادة في التحليل الفني هي، بطبيعتها، مؤشرات متخلفة. وبالتالي، فإن الاستنتاجات المستخلصة من تطبيق متوسط ​​متحرك على رسم بياني سوقي معين ينبغي أن تكون تأكيد حركة السوق أو الإشارة إلى قوته. في كثير من الأحيان، عندما يكون خط مؤشر المتوسط ​​المتحرك قد جعل التغيير يعكس خطوة كبيرة في السوق، فإن النقطة المثلى لدخول السوق قد مرت بالفعل. تعمل إما على التخفيف من هذه المعضلة إلى حد ما. لأن حساب إما يضع المزيد من الوزن على أحدث البيانات، فإنه عناق العمل السعر قليلا أكثر تشددا، وبالتالي يتفاعل أسرع. وهذا أمر مرغوب فيه عند استخدام إما لاستخلاص إشارة دخول تداول. تفسير المتوسط ​​المتحرك مثل جميع مؤشرات المتوسط ​​المتحرك، فهي أكثر ملاءمة للأسواق الشائعة. عندما يكون السوق في اتجاه صاعد قوي ومستمر. فإن خط مؤشر إما سيظهر أيضا اتجاها صعوديا والعكس بالعكس للاتجاه الهبوطي. لن يقوم المتداول اليقظ بإيلاء الاهتمام لاتجاه خط إما ولكن أيضا علاقة معدل التغير من شريط إلى آخر. على سبيل المثال، عندما يبدأ تحرك السعر من اتجاه صعودي قوي في التسطح والعكس، فإن معدل التغير في المتوسط ​​إما من شريط إلى آخر سيبدأ في التقلص إلى أن يتسطح خط المؤشر ويكون معدل التغير صفرا. وبسبب التأثير المتخلف، وبحلول هذه النقطة، أو حتى عدد قليل من الحانات من قبل، يجب أن يكون الفعل السعر عكس بالفعل. وبالتالي، فإن اتباع تناقص ثابت في معدل التغير في المتوسط ​​المتحرك يمكن أن يستخدم في حد ذاته كمؤشر يمكن أن يزيد من مواجهة المعضلة الناجمة عن التأثير المتخلف للمتوسطات المتحركة. الاستخدامات الشائعة ل إما إما تستخدم عادة بالاقتران مع مؤشرات أخرى لتأكيد تحركات السوق الهامة ولقياس مدى صلاحيتها. بالنسبة للمتداولين الذين يتاجرون في الأسواق اليومية والحركة السريعة، فإن إما تكون أكثر قابلية للتطبيق. غالبا ما يستخدم المتداولون المتوسط ​​المتحرك لتحديد تحيز التداول. على سبيل المثال، إذا أظهرت إما على الرسم البياني اليومي اتجاها صعوديا قويا، قد تكون استراتيجية التجار اللحظي للتداول فقط من الجانب الطويل على الرسم البياني اللحظي. نهج إوما لديه ميزة جذابة واحدة: فإنه يتطلب البيانات المخزنة قليلا نسبيا. لتحديث تقديراتنا في أي وقت، نحن بحاجة فقط إلى تقدير مسبق لمعدل التباين وأحدث قيمة للمراقبة. ويتمثل الهدف الثانوي ل إوما في تتبع التغيرات في التقلب. وبالنسبة للقيم الصغيرة، تؤثر الملاحظات الأخيرة على التقدير فورا. وبالنسبة للقيم الأقرب إلى واحد، يتغير التقدير ببطء استنادا إلى التغيرات الأخيرة في عوائد المتغير الأساسي. تستخدم قاعدة بيانات ريسكمتريكس (التي تنتجها جي بي مورغان والمتاحة للجمهور) إوما مع لتحديث التقلبات اليومية. هام: لا تتحمل صيغة إوما متوسط ​​مستوى التباين على المدى الطويل. وبالتالي، فإن مفهوم التقلب يعني الانعكاس لا يتم التقاطه من قبل إوما. نماذج أرشغارتش هي أكثر ملاءمة لهذا الغرض. ويتمثل الهدف الثانوي ل إوما في تتبع التغيرات في التقلب، لذلك بالنسبة للقيم الصغيرة، تؤثر الملاحظة الأخيرة على التقدير على وجه السرعة، وبالنسبة للقيم الأقرب إلى واحد، يتغير التقدير ببطء إلى التغيرات الأخيرة في عوائد المتغير الأساسي. وتستخدم قاعدة بيانات ريسكمتريكس (التي تنتجها جي بي مورغان) والمتاحة للجمهور في عام 1994 نموذج إوما لتحديث تقديرات التقلبات اليومية. ووجدت الشركة أنه عبر مجموعة من متغيرات السوق، فإن هذه القيمة تعطي توقعات التباين التي تأتي أقرب إلى معدل التباين المحقق. وقد حسبت معدلات التباين المحققة في يوم معين كمتوسط ​​مرجح بالتساوي في الأيام ال 25 التالية. وبالمثل، لحساب القيمة المثلى لل لامدا لمجموعة البيانات لدينا، ونحن بحاجة لحساب التقلبات المحققة في كل نقطة. هناك عدة طرق، لذلك اختيار واحد. بعد ذلك، حساب مجموع الأخطاء المربعة (سس) بين تقدير إوما والتقلب المحقق. وأخيرا، تقليل سس عن طريق تغيير قيمة لامدا. يبدو بسيطا هو. التحدي الأكبر هو الاتفاق على خوارزمية لحساب التقلبات المحققة. على سبيل المثال، اختار الناس في ريسكمتريكس لاحقة 25 يوما لحساب معدل التباين المحقق. في حالتك، يمكنك اختيار الخوارزمية التي تستخدم حجم اليومية، هيلو أندور أسعار فتح-إغلاق. س 1: هل يمكننا استخدام إوما لتقدير التقلبات (أو التنبؤ بها) أكثر من خطوة واحدة إلى الأمام لا يفترض تمثيل التقلبات إوما متوسط ​​التقلب على المدى الطويل، وبالتالي فإن أي إوما ترجع ثابت القيمة المقدرة: تقدير القيمة المعرضة للخطر: من جي بي مورغانكس 27s ستاندارد-إوما إلى سيويد-إوما التنبؤ كوفورثر، زو و غالبريث (2009) وسع هذه الفكرة، وذلك باستخدام تعميم غير متناظرة الطالب t مع معايير منفصلة للسيطرة على الانحراف وسمك كل ذيل. بدلا من ذلك، نتابع لو وآخرون. (2010)، الذين استخدموا أخطاء ألد وطوروا معادلة تمهيد ديناميكية لمعلمة الشكل p. وأظھروا أن تقدیر احتمال الحد الأقصی ل p یعطی ملخصا موجزا: ملخص مقترح لتقدیر وتقدیر القیمة المعرضة للمخاطر (فار) والعجز المتوقع (إس) لسلسلة عوائد مالیة غیر متجانسة. نموذج غرغارتش المعروف نموذج عملية التقلب، والتقاط تأثير الرافعة المالية. وللتقاط الانحرافات المحتملة والذيول الثقيلة، يفترض النموذج شكل لابلاس غير المتماثل باعتباره التوزيع الشرطي للسلسلة. وعلاوة على ذلك، يتم تصميم ديناميات في لحظات أعلى من خلال السماح معلمة شكل في هذا التوزيع لتكون متغيرة الوقت. ويتم التقدير من خلال نظام أخذ العينات ماركوف سلسلة مونتي كارلو (مسمك)، توظيف خوارزمية متروبوليسهاستينغز (م) مع خليط من توزيعات اقتراح غاوس. وتسلط دراسة محاكاة الضوء على تقدير دقيق وتحسين الاستدلال بالمقارنة مع طريقة م المقترحة من غوسي واحد. ويتضح من هذا النموذج تطبيقه على أربعة مؤشرات دولية لألسهم وسعر صرفين، مما يولد توقعات من خطوة واحدة إلى القيمة المعرضة للخطر و إس. يتم تطبيق الاختبارات القياسية وغير القياسية على هذه التوقعات، والنتيجة هي أن النموذج المقترح يحقق أداء إيجابيا بالمقارنة مع بعض المنافسين الشائعين: على وجه الخصوص هو النموذج المحافظ الوحيد للمخاطر خلال الفترة المشمولة بالدراسة، والتي تشمل الأزمة المالية العالمية الأخيرة . المادة كانون الثاني 2010 تشيان تشن ريتشارد جيرلاش زودي لو عرض الملخص ملخص الملخص الملخص: تستخدم القيمة المعرضة للمخاطر، التي تمثل توقع أسوأ خسارة قد تحدث على مدى فترة من الزمن ضمن مستوى معين من الثقة، والمؤسسات المالية لغرض إدارة المخاطر. في معظم الدراسات السابقة، وقد تم على غرار عودة العائد مع التوزيع الطبيعي. مؤخرا تشن وآخرون. (2010) القيمة المعرضة للخطر مع توزيع لابلاسيان غير المتماثل. ومع ذلك، فإنه من الصعب تقدير الوضع، والانحراف، ودرجة التباين التي تحدد شكل توزيع لابلاسيان غير المتماثلة مع بيانات محدودة في السوق في العالم الحقيقي. في هذه الورقة، نبين أن القيمة المعرضة للخطر مع نموذج التوزيع (لابلاسيان) متماثل يوفر دقة أكبر من تلك التي مع نموذج التوزيع العادي أو نموذج التوزيع لابلاسيان غير المتماثلة مع بيانات سوق الأسهم في العالم الحقيقي ومع مختلف التدابير الإحصائية. المادة نوف 2013 بو-غون بيون دو-سيك يو جونغتاي ليم عرض الملخص ملخص الملخص الملخص: كانت القيمة المعرضة للخطر في الثمانينيات مقياسا شائعا للمخاطر المالية. ومع ذلك، فإن القيمة المعرضة للمخاطر تعاني من عدد من العيوب كمقياس للمخاطر المالية. وتم في أواخر التسعينات إدخال تدبير بديل يشار إليه بالعجز المتوقع للتحايل على هذه العيوب. وقد تم تطوير الكثير من النظرية منذ ذلك الحين. وكانت التطورات أكثر كثافة في السنوات الأخيرة. ومع ذلك، فإننا لسنا على علم بأي استعراض شامل لطرق تقدير معروفة للنقص المتوقع. ونرى أن الوقت قد حان لمثل هذا الاستعراض. وتحاول هذه الورقة (التي تحتوي على ستة أقسام وأكثر من 140 إشارة) هذه المهمة مع التركيز على التطورات الأخيرة. ونتوقع أن يكون هذا الاستعراض مصدرا مرجعيا وأن يشجع إجراء المزيد من البحوث فيما يتعلق بتدابير المخاطر المالية. المادة فبراير 2014 ساراليس نادراجا بو تشانغ ستيفن تشان