Média móvel Este exemplo ensina como calcular a média móvel de uma série temporal no Excel. Um avanço em movimento é usado para suavizar irregularidades (picos e vales) para reconhecer facilmente as tendências. 1. Primeiro, vamos dar uma olhada em nossa série de tempo. 2. No separador Dados, clique em Análise de dados. Observação: não é possível encontrar o botão Análise de dados Clique aqui para carregar o suplemento do Analysis ToolPak. 3. Selecione Média móvel e clique em OK. 4. Clique na caixa Input Range e selecione o intervalo B2: M2. 5. Clique na caixa Intervalo e escreva 6. 6. Clique na caixa Output Range e seleccione a célula B3. 8. Faça um gráfico destes valores. Explicação: porque definimos o intervalo como 6, a média móvel é a média dos 5 pontos de dados anteriores eo ponto de dados atual. Como resultado, os picos e vales são suavizados. O gráfico apresenta uma tendência crescente. O Excel não consegue calcular a média móvel para os primeiros 5 pontos de dados porque não existem pontos de dados anteriores suficientes. 9. Repita os passos 2 a 8 para intervalo 2 e intervalo 4. Conclusão: Quanto maior o intervalo, mais os picos e vales são suavizados. Quanto menor o intervalo, mais próximas as médias móveis são para os pontos de dados reais. Explorando a Volatilidade Média Móvel Ponderada Exponencialmente 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 calcular 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 à segunda etapa: 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 exponencial declinando. 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 folha de cálculo 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 decadência, são usados menos pontos de dados. (Na planilha, lambda é uma entrada, para que você possa experimentar com sua sensibilidade). Resumo 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.) Como calcular EMA no Excel Saiba como calcular a média móvel exponencial no Excel e VBA, e obter uma planilha on-line conectada livre. A planilha recupera dados de estoque do Yahoo Finance, calcula EMA (sobre sua janela de tempo escolhida) e traça os resultados. O link de download está na parte inferior. O VBA pode ser visto e editado it8217s completamente gratuito. Mas primeiro desconsiderar por que EMA é importante para os comerciantes técnicos e analistas de mercado. As cartas históricas do preço da ação são poluídas frequentemente com muitos do ruído high-frequency. Isso muitas vezes obscurece grandes tendências. As médias móveis ajudam a suavizar estas pequenas flutuações, dando-lhe uma maior visão sobre a direção geral do mercado. A média móvel exponencial dá maior importância aos dados mais recentes. Quanto maior o período de tempo, menor a importância dos dados mais recentes. A EMA é definida por esta equação. O preço de today8217s (multiplicado por um peso) e o EMA de yesterday8217s (multiplicado por 1-weight) Você necessita kickstart o cálculo de EMA com um EMA inicial (EMA 0). Esta é geralmente uma média móvel simples de comprimento T. O gráfico acima, por exemplo, dá a EMA da Microsoft entre 01 de janeiro de 2017 e 14 de janeiro de 2017. Técnico comerciantes muitas vezes usam o cruzamento de duas médias móveis 8211 um com um curto prazo E outro com um longo prazo 8211 para gerar sinais de compra / venda. Frequentemente são utilizadas médias móveis de 12 e 26 dias. Quando a média móvel mais curta sobe acima da média móvel mais longa, o mercado está tendendo para cima este é um sinal de compra. No entanto, quando as médias móveis mais curtas cai abaixo da média móvel longa, o mercado está caindo este é um sinal de venda. Let8217s primeiro aprender a calcular EMA usando funções de planilha. Depois que we8217ll descobrir como usar VBA para calcular EMA (e automaticamente traçar gráficos) Calcular EMA no Excel com Funções de Folha Etapa 1. Let8217s dizer que queremos calcular o EMA de 12 dias do preço das ações Exxon Mobil8217s. Primeiro precisamos obter preços de ações históricos 8211 você pode fazer isso com este downloader de cotação de ações em massa. Passo 2 . Calcule a média simples dos primeiros 12 preços com a função Average () do Excel8217s. No screengrab abaixo, na célula C16 temos a fórmula AVERAGE (B5: B16) onde B5: B16 contém os primeiros 12 preços de fechamento. Passo 3. Logo abaixo da célula usada na Etapa 2, digite a fórmula EMA acima Lá você tem You8217ve calculou com sucesso um importante indicador técnico, EMA, em uma planilha. Calcule EMA com VBA Agora let8217s mecanizar os cálculos com VBA, incluindo a criação automática de parcelas. Eu não mostrarei o VBA completo aqui (it8217s disponível na planilha abaixo), mas discutiremos o código mais crítico. Etapa 1. Faça o download de cotações históricas de ações para o seu ticker do Yahoo Finance (usando arquivos CSV) e carregue-as no Excel ou use o VBA nesta planilha para obter as cotações históricas diretamente no Excel. Seus dados podem parecer algo como isto: Etapa 2. É aqui que precisamos exercitar alguns braincells 8211 precisamos implementar a equação EMA na VBA. Podemos usar o estilo R1C1 para inserir programaticamente fórmulas em células individuais. Examine o fragmento de código abaixo. EMAWindow é uma variável que é igual à janela de tempo desejada numRows é o número total de pontos de dados 1 (o 8220 18221 é porque we8217re assumindo que os dados de estoque reais começa na linha 2) o EMA é calculado na coluna h Supondo que EMAWindow 5 e numrows 100 (isto é, existem 99 pontos de dados) a primeira linha coloca uma fórmula na célula h6 que calcula a média aritmética dos primeiros 5 pontos de dados históricos A segunda linha coloca fórmulas nas células h7: h100 que calcula o EMA dos restantes 95 Pontos de dados Etapa 3 Esta função VBA cria um gráfico do preço de fechamento e EMA. Ótimo trabalho em gráficos e explicações. Eu tenho uma pergunta embora. Se eu alterar a data de início para um ano mais tarde e olhar para dados EMA recentes, é visivelmente diferente do que quando eu uso o mesmo período de EMA com uma data de início anterior para a mesma referência de data recente. É isso que você espera. Isso torna difícil olhar para gráficos publicados com EMAs mostrado e não ver o mesmo gráfico. Shivashish Sarkar diz: Oi, eu estou usando sua calculadora EMA e eu realmente aprecio. No entanto, tenho notado que a calculadora não é capaz de traçar os gráficos para todas as empresas (mostra erro de tempo de execução 1004). Você pode por favor criar uma edição atualizada de sua calculadora em que as novas empresas serão incluídas Deixe uma resposta Cancelar resposta Like the Free Spreadsheets Master Base de Conhecimento Mensagens recentes
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