Misura della volatilità Con Average True Range J. Welles Wilder è una delle menti più innovative nel campo dell'analisi tecnica. Nel 1978, ha introdotto il mondo per gli indicatori noti come vera gamma e Average True Range come misure di volatilità. Anche se vengono utilizzati meno frequentemente di indicatori standard da molti tecnici, questi strumenti possono aiutare un tecnico entrare e uscire mestieri, e dovrebbe essere guardato da tutti i sistemi commercianti come un modo per contribuire ad aumentare la redditività. Qual è la gamma scorte AverageTrueRange A è la differenza tra il prezzo alto e basso in un dato giorno. Esso rivela informazioni su come volatile, un titolo è. Le grandi catene indicano alta volatilità e piccole serie indicano una bassa volatilità. La gamma è misurata allo stesso modo per le opzioni e materie prime - alti meno bassi - come lo sono per le scorte. Una differenza tra azioni e mercati delle materie prime è che le principali borse future tentativo di impedire estremamente erratici prezzo si muove mettendo un massimale per l'importo che un mercato può muoversi in un solo giorno. Questo è noto come un limite di blocco. e rappresenta la massima variazione di un prezzo commoditys per un giorno. Nel corso del 1970, in quanto i livelli di inflazione ha raggiunto senza precedenti, cereali, pancetta di maiale e altre materie prime spesso sperimentato limite si muove. In questi giorni, un mercato toro avrebbe aperto limite e si sarebbe verificato nessun ulteriore negoziazione. La gamma si è rivelata una misura inadeguata della volatilità dato il limite si sposta e la gamma quotidiana indicato non vi era estremamente bassa volatilità dei mercati che erano in realtà più volatili di theyd mai stato. Wilder era un commerciante a termine in quel momento, quando tali mercati erano meno ordinata di quanto non siano oggi. gap di apertura erano un evento comune e mercati spostati limite verso l'alto o verso il basso limite di frequente. Questo ha reso difficile per lui per attuare alcuni dei sistemi che stava sviluppando. La sua idea era che una elevata volatilità avrebbe seguito i periodi di bassa volatilità. Ciò costituirà la base di un sistema di trading intraday. (Per la lettura correlate, vedere Uso volatilità storica per valutare i rischi futuri.) Come esempio di come ciò possa portare a profitti, ricordate che elevata volatilità dovrebbe avvenire dopo la bassa volatilità. Possiamo trovare una bassa volatilità confrontando il range giornaliero di una media mobile di 10 giorni della gamma. Se gamma di oggi è inferiore alla gamma media di 10 giorni, siamo in grado di aggiungere il valore di tale intervallo per il prezzo di apertura e comprare un breakout. Quando lo stock o delle materie prime si rompe su un intervallo ristretto, è probabile che continuare a muoversi per qualche tempo nella direzione del breakout. Il problema con l'apertura di lacune è che nascondono la volatilità quando guardando il range giornaliero. Se si apre una merce limite alto, la gamma sarà molto piccolo, e l'aggiunta di questo piccolo valore per i prossimi giorni aperti rischia di portare alla negoziazione frequenti. Poiché la volatilità tende a diminuire dopo un movimento limite. in realtà è un tempo che gli operatori potrebbero voler cercare mercati che offrono migliori opportunità di trading. Calcolo del AverageTrueRange La vera gamma è stata sviluppata da Wilder per affrontare questo problema la contabilità per il divario e misurare in modo più accurato la volatilità giornaliera di quanto fosse possibile utilizzando il calcolo gamma semplice. La vera gamma è il più grande valore trovato risolvendo i seguenti tre equazioni: Dove: TR rappresenta la vera gamma H rappresenta oggi alta L rappresenta oggi bassa C.1 rappresenta ieri nei pressi Se il mercato ha gapped più alto, l'equazione No.2 mostrerà con precisione il volatilità del giorno come misurato dalla alta alla chiusura precedente. Sottraendo la chiusura precedente dai giorni bassi, come fatto nell'equazione No.3, rappresenterà per i giorni che si aprono con un gap verso il basso. TrueRange media L'Average True Range (ATR) è una media mobile esponenziale della vera gamma. Wilder usato di 14 giorni ATR per spiegare il concetto. Gli operatori possono usare tempi più o meno lunghi in base alle loro preferenze commerciali. tempi più lunghi saranno più lenti e probabilmente portare a un minor numero di segnali di trading, mentre tempi più brevi aumenteranno attività di trading. Gli indicatori TR e ATR sono mostrati in Figura 1. Figura 1: True Range e medie indicatori True Range figura 1 illustra come picchi del TR sono seguiti da periodi di tempo con valori più bassi per TR. L'ATR leviga i dati e lo rende più adatto a un sistema di negoziazione. Utilizzando gli ingressi prime per la vera gamma porterebbe a segnali erratici. Applicando i AverageTrueRange maggior parte dei commercianti concordano sul fatto che la volatilità spettacoli cicli chiare e basandosi su questa convinzione, ATR può essere utilizzato per impostare i segnali di ingresso. sistemi di breakout ATR sono comunemente usati dai commercianti a breve termine per le voci di tempo. Questo sistema aggiunge il ATR, o un multiplo del ATR, per i prossimi giorni aperti e acquista quando i prezzi si muovono sopra di tale livello. commerci brevi sono l'opposto l'ATR o un multiplo del ATR viene sottratto dal aperto e si verificano voci quando tale livello è rotto. Il sistema breakout ATR può essere utilizzato come sistema a più lungo termine inserendo al vuota dopo la giornata che chiude sopra la stretta più il ATR o sotto la chiusura meno il ATR. Le idee che stanno dietro l'ATR può essere utilizzato anche per posizionare soste per strategie di trading. e questa strategia può funzionare indipendentemente dal tipo di voce viene utilizzata. ATR costituisce la base delle fermate utilizzati nel sistema tartaruga negoziazione famoso. Un altro esempio di fermate utilizzando ATR è l'uscita lampadario sviluppato da Chuck LeBeau, che pone un trailing stop sia dal massimo assoluto del commercio o il più alto vicino del commercio. La distanza dal prezzo elevato per il trailing stop è di solito fissato a tre ATR. Si è spostato verso l'alto come il prezzo sale più elevato. Si ferma su posizioni lunghe non dovrebbero mai essere abbassati perché che sconfigge lo scopo di avere una sosta a posto. (Per ulteriori informazioni, consultare un metodo logico di arresto Placement.) Conclusione L'ATR è uno strumento versatile che aiuta la volatilità dei commercianti misura e in grado di fornire luoghi di entrata e uscita. Un intero sistema di trading può essere costruito da questa singola idea. Il suo un indicatore che dovrebbe essere studiato da gravi students. This mercato è Joshua Chan. Benvenuti nel mio sito. Sono un professore presso la disciplina di gruppo Economics, University of Technology Sydney. Prima di entrare in UTS, ho tenuto delle cariche accademiche a Australian National University, Purdue University e University of Queensland. La mia ricerca a lungo termine si concentra sulla modellazione di inflazione, la stima dell'output gap, confronto tra modelli e modelli di stato non lineari. La mia attuale ricerca è sostenuta dal Australian Research Council attraverso due assegni di ricerca: un premio Ricercatore ARC Discovery Early Career e un progetto ARC Discovery. Il primo progetto sviluppa nuovi modelli macroeconometrici variabili nel tempo non lineari con particolare attenzione per comprendere l'impatto di incertezza sui cicli economici. Il secondo progetto utilizza questi nuovi modelli variabili nel tempo per costruire le misure sulla base di modelli aspettative di inflazione e le aspettative di inflazione di incertezza. Copyright 169 Joshua Chan. Tutti i diritti reserved. Moving modelli medi di volatilità stocastica con applicazione di previsione di inflazione si introduce una nuova classe di modelli che ha sia la volatilità stocastica e lo spostamento errori medi, dove la media condizionale ha un spazio di stato. Avere una componente media mobile, tuttavia, significa che gli errori nell'equazione di misurazione non sono serialmente indipendenti, e la stima diventa più difficile. Sviluppiamo un simulatore posteriore che si basa su recenti progressi nella algoritmi di precisione a base per la stima di questi nuovi modelli. In un'applicazione empirica che coinvolge Stati Uniti l'inflazione si scopre che questi si muovono modelli di volatilità media stocastica fornire una migliore forma fisica in-campione e out-of-sample delle previsioni rispetto alle varianti standard con solo volatilità stocastica. Classificazione JEL spazio Stato componenti inosservato modello Precision Densità previsione Sparse Corrispondenza a: Scuola di Ricerca di Economia, ANU College of Business and Economics, LF Crisp Edificio 26, The Australian National University, Canberra ACT 0200, Australia. Tel. 61 2 612 57358 fax: 61 2 612 50182. Copyright 2013 Elsevier copia B. V. Tutti i diritti riservati.
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