Wesentliche Taschenrechner für Forex Händler Forex Taschenrechner gehören: Position Größe Rechner Stop Loss amp Nehmen Profit Calculator Risk Reward Rechner Margin Calculator Pip Wert Rechner Fibonacci Rechner Pivot Punkte Rechner Risikomanagement betrachten, um eine der wichtigsten Fähigkeiten im Forex-Handel zu sein. Forex Taschenrechner bieten Ihnen die notwendigen Werkzeuge, um Ihre Risikomanagement-Fähigkeiten für Forex Händler zu entwickeln. Richtige Position Dimensionierung ist der Schlüssel zur Verwaltung von Risiken im Handel mit Forex. Positionsgrößen-Rechner helfen Ihnen, die Menge der Einheitslots zu berechnen, die auf einen einzigen Handel basierend auf Ihrem Risiko prozentualen Betrag und Stop-Verlust-Pipsprice setzen. Stop Loss amp Take Profit Calculator helfen Ihnen, die richtige Stop-Loss-Preis zu berechnen und nehmen Sie den Profit Preis nach Ihrer Position Größe, Risiko Mengepips und Risiko-Risiko-Verhältnis. Pip Value Calculator hilft Ihnen, den Einzelpip-Wert in Ihrer Kontowährung anhand der Positionsgröße und der Pipmenge zu berechnen. Margin Calculators helfen Ihnen, die Margin-Anforderungen einer Trade-Position zu berechnen, basierend auf der Positionsgröße und dem Account-Hebel. Fibonacci Taschenrechner helfen Ihnen, die wichtigsten Ebenen der Fibonacci Retracement und Fibonacci Erweiterungen durch die Eingabe von hohen und niedrigen Preis zu berechnen. Pivot Point Calculator helfen Ihnen, die Unterstützung und Widerstand Ebenen basierend auf variiert Pivot Point Berechnungsmethoden zu berechnen. Alle Forex-Berechnungen basieren auf Echtzeit-Marktpreis. Custom-Preis-Option ist auch verfügbar, wenn Sie Ihren eigenen Preis für die Berechnung verwenden möchten. Forex Taschenrechner hat die meisten der handelsüblichen Währungspaare in den Forex-Markt enthalten. Verwenden Sie über Tools, um Ihre Trades zu planen und immer Handel mit einem Plan, wird dies Ihnen helfen, gehen Sie ein langer Weg als Forex Trader. Wenn Sie irgendwelche Fragen oder Rückgespräch haben, fühlen Sie bitte sich frei, in die Anmerkungen zu schreiben oder mit mir durch eMail in Verbindung zu treten. Forex Forex: Stop Loss nehmen Profit Calculator Pivot Punkte Rechner. Forex kaufen. . . Stoppen Sie Loss Take Profit -,,. . . . Drehpunktpunkt. . ,. Forex Aufrechtzuerhalten. Aufrechtzuerhalten. 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Saturday 31 December 2016
Weighted Moving Average Python
Exploration der exponentiell gewichteten Moving Average Volatilität ist die häufigste Maßnahme für das Risiko, aber es kommt in mehreren Geschmacksrichtungen. In einem früheren Artikel haben wir gezeigt, wie man einfache historische Volatilität berechnet. (Um diesen Artikel zu lesen, lesen Sie unter Verwenden der Volatilität, um zukünftiges Risiko zu messen.) Wir verwendeten Googles tatsächliche Aktienkursdaten, um die tägliche Volatilität basierend auf 30 Tagen der Bestandsdaten zu berechnen. In diesem Artikel werden wir auf einfache Volatilität zu verbessern und diskutieren den exponentiell gewichteten gleitenden Durchschnitt (EWMA). Historische Vs. Implied Volatility Erstens, lassen Sie diese Metrik in ein bisschen Perspektive. Es gibt zwei breite Ansätze: historische und implizite (oder implizite) Volatilität. Der historische Ansatz geht davon aus, dass Vergangenheit ist Prolog Wir messen Geschichte in der Hoffnung, dass es prädiktive ist. Die implizite Volatilität dagegen ignoriert die Geschichte, die sie für die Volatilität der Marktpreise löst. Es hofft, dass der Markt am besten weiß und dass der Marktpreis, auch wenn implizit, eine Konsensschätzung der Volatilität enthält. (Für verwandte Erkenntnisse siehe Die Verwendungen und Grenzen der Volatilität.) Wenn wir uns auf die drei historischen Ansätze (auf der linken Seite) konzentrieren, haben sie zwei Schritte gemeinsam: Berechnen Sie die Reihe der periodischen Renditen Berechnen die periodische Rendite. Das ist typischerweise eine Reihe von täglichen Renditen, bei denen jede Rendite in kontinuierlich zusammengesetzten Ausdrücken ausgedrückt wird. Für jeden Tag nehmen wir das natürliche Protokoll des Verhältnisses der Aktienkurse (d. H. Preis heute geteilt durch den Preis gestern und so weiter). Dies erzeugt eine Reihe von täglichen Renditen, von u i bis u i-m. Je nachdem wie viele Tage (m Tage) wir messen. Das bringt uns zum zweiten Schritt: Hier unterscheiden sich die drei Ansätze. Wir haben gezeigt, dass die einfache Varianz im Rahmen einiger akzeptabler Vereinfachungen der Mittelwert der quadratischen Renditen ist: Beachten Sie, dass diese Summe die periodischen Renditen zusammenfasst und dann diese Summe durch die Anzahl der Tage oder Beobachtungen (m). Also, seine wirklich nur ein Durchschnitt der quadrierten periodischen kehrt zurück. Setzen Sie einen anderen Weg, jede quadratische Rückkehr wird ein gleiches Gewicht gegeben. Also, wenn alpha (a) ein Gewichtungsfaktor (speziell eine 1m) ist, dann eine einfache Varianz sieht etwa so aus: Die EWMA verbessert auf einfache Varianz Die Schwäche dieser Ansatz ist, dass alle Renditen das gleiche Gewicht zu verdienen. Yesterdays (sehr jüngste) Rückkehr hat keinen Einfluss mehr auf die Varianz als die letzten Monate zurück. Dieses Problem wird durch Verwendung des exponentiell gewichteten gleitenden Mittelwerts (EWMA), bei dem neuere Renditen ein größeres Gewicht auf die Varianz aufweisen, festgelegt. Der exponentiell gewichtete gleitende Durchschnitt (EWMA) führt Lambda ein. Die als Glättungsparameter bezeichnet wird. Lambda muss kleiner als 1 sein. Unter dieser Bedingung wird anstelle der gleichen Gewichtungen jede quadratische Rendite durch einen Multiplikator wie folgt gewichtet: Beispielsweise neigt die RiskMetrics TM, eine Finanzrisikomanagementgesellschaft, dazu, eine Lambda von 0,94 oder 94 zu verwenden. In diesem Fall wird die erste ( (1 - 0,94) (94) 0 6. Die nächste quadrierte Rückkehr ist einfach ein Lambda-Vielfaches des vorherigen Gewichts in diesem Fall 6 multipliziert mit 94 5,64. Und das dritte vorherige Tagegewicht ist gleich (1-0,94) (0,94) 2 5,30. Das ist die Bedeutung von exponentiell in EWMA: jedes Gewicht ist ein konstanter Multiplikator (d. h. Lambda, der kleiner als eins sein muß) des vorherigen Gewichtes. Dies stellt eine Varianz sicher, die gewichtet oder zu neueren Daten voreingenommen ist. (Weitere Informationen finden Sie im Excel-Arbeitsblatt für die Googles-Volatilität.) Der Unterschied zwischen einfacher Volatilität und EWMA für Google wird unten angezeigt. Einfache Volatilität wiegt effektiv jede periodische Rendite von 0,196, wie in Spalte O gezeigt (wir hatten zwei Jahre täglich Aktienkursdaten, das sind 509 tägliche Renditen und 1509 0,196). Aber beachten Sie, dass die Spalte P ein Gewicht von 6, dann 5,64, dann 5,3 und so weiter. Das ist der einzige Unterschied zwischen einfacher Varianz und EWMA. Denken Sie daran: Nachdem wir die Summe der ganzen Reihe (in Spalte Q) haben wir die Varianz, die das Quadrat der Standardabweichung ist. Wenn wir Volatilität wollen, müssen wir uns daran erinnern, die Quadratwurzel dieser Varianz zu nehmen. Was ist der Unterschied in der täglichen Volatilität zwischen der Varianz und der EWMA im Googles-Fall? Bedeutend: Die einfache Varianz gab uns eine tägliche Volatilität von 2,4, aber die EWMA gab eine tägliche Volatilität von nur 1,4 (Details siehe Tabelle). Offenbar ließ sich die Googles-Volatilität in jüngster Zeit verringern, so dass eine einfache Varianz künstlich hoch sein könnte. Die heutige Varianz ist eine Funktion der Pior Tage Variance Youll bemerken wir benötigt, um eine lange Reihe von exponentiell sinkende Gewichte zu berechnen. Wir werden die Mathematik hier nicht durchführen, aber eine der besten Eigenschaften der EWMA ist, daß die gesamte Reihe zweckmäßigerweise auf eine rekursive Formel reduziert: Rekursiv bedeutet, daß heutige Varianzreferenzen (d. h. eine Funktion der früheren Tagesvarianz) ist. Sie können auch diese Formel in der Tabelle zu finden, und es produziert genau das gleiche Ergebnis wie die Langschrift Berechnung Es sagt: Todays Varianz (unter EWMA) gleich yesterdays Varianz (von Lambda-gewichtet) zuzüglich yesterdays squared return (durch ein minus Lambda gewogen). Beachten Sie, wie wir nur zwei Begriffe zusammenfügen: gestern gewichtet Varianz und gestern gewichtet, quadriert zurück. Dennoch ist Lambda unser Glättungsparameter. Ein höheres Lambda (z. B. wie RiskMetrics 94) deutet auf einen langsameren Abfall in der Reihe hin - in relativer Hinsicht werden wir mehr Datenpunkte in der Reihe haben, und sie fallen langsamer ab. Auf der anderen Seite, wenn wir das Lambda reduzieren, deuten wir auf einen höheren Abfall hin: die Gewichte fallen schneller ab, und als direkte Folge des schnellen Zerfalls werden weniger Datenpunkte verwendet. (In der Kalkulationstabelle ist Lambda ein Eingang, so dass Sie mit seiner Empfindlichkeit experimentieren können). Zusammenfassung Volatilität ist die momentane Standardabweichung einer Aktie und die häufigste Risikomessung. Es ist auch die Quadratwurzel der Varianz. Wir können Varianz historisch oder implizit messen (implizite Volatilität). Bei der historischen Messung ist die einfachste Methode eine einfache Varianz. Aber die Schwäche mit einfacher Varianz ist alle Renditen bekommen das gleiche Gewicht. So stehen wir vor einem klassischen Kompromiss: Wir wollen immer mehr Daten, aber je mehr Daten wir haben, desto mehr wird unsere Berechnung durch weit entfernte (weniger relevante) Daten verdünnt. Der exponentiell gewichtete gleitende Durchschnitt (EWMA) verbessert die einfache Varianz durch Zuordnen von Gewichten zu den periodischen Renditen. Auf diese Weise können wir beide eine große Stichprobengröße, sondern auch mehr Gewicht auf neuere Renditen. (Um ein Film-Tutorial zu diesem Thema zu sehen, besuchen Sie die Bionic Turtle.) Ich habe Daten in im Wesentlichen zufälligen Intervallen abgetastet. Ich möchte einen gewichteten gleitenden Durchschnitt mit numpy (oder andere Python-Paket) zu berechnen. Ich habe eine grobe Implementierung eines gleitenden Durchschnittes, aber ich habe Mühe, einen guten Weg zu finden, einen gewichteten gleitenden Durchschnitt durchzuführen, so dass die Werte in Richtung zur Mitte des Behälters mehr als Werte zu den Rändern gewichtet werden. Hier generiere ich einige Beispieldaten und dann einen gleitenden Durchschnitt. Wie kann ich am leichtesten implementieren einen gewichteten gleitenden Durchschnitt Dank Mit dem Rat von crs17, um Gewichte in der np. average-Funktion verwenden, kam ich herauf gewichtete durchschnittliche Funktion, die eine Gaußsche Funktion verwendet, um die Daten zu gewichten:
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