Forex Volatiliteit Berekening

Hoe om Volatiliteit Volatiliteit maatreël is die meting van die prys variasies oor 'n bepaalde tydperk van die tyd. Handelaars kan lae-wisselvalligheid markte te benader met twee verskillende benaderings. Ons bespreek die Gemiddelde Ware Range aanwyser as 'n meting van wisselvalligheid. Tegniese ontleding kan 'n beduidende bedrag van waarde te bring om 'n handelaar. Hoewel geen aanduiding of stel aanwysers perfek die toekoms sal voorspel, kan handelaars historiese prysbewegings te gebruik om 'n idee vir wat in die toekoms kan gebeur nie. 'N Belangrike komponent van hierdie tipe probabilistiese benadering is die vermoë om te sien die lsquobig prentjie, rsquo of die algemene toestand van die mark verhandel word. Ons het gepraat oor marktoestande in die artikel Die leidende hand van Prys Aksie en in die stuk wat ons ingeslote 'n paar wenke vir handelaars om die waargeneem toestand kwalifiseer in 'n poging om die strategie en benadering meer behoorlik kies vir die handel daardie spesifieke toestand. In hierdie artikel, wersquore gaan die bespreking 'n stap verder deur te fokus op een van die primêre faktore van belang by die bepaling van marktoestande: Volatiliteit. Wisselvalligheid is die meting van die prys variasies: Groot prysbewegings / veranderinge is 'n aanduiding van 'n hoë wisselvalligheid terwyl kleiner prysbewegings is laag wisselvalligheid. Soos handelaars, prysbewegings is wat voorsiening maak vir wins. Groter prys variasies beteken meer potensiaal vir wins, want daar is net meer geleentheid beskikbaar met hierdie groter bewegings. Maar is dit noodwendig 'n goeie ding die gevare van Volatiliteit Die skoonheid van 'n hoë-wisselvalligheid voorwaardes kan duidelik wees: Net soos ons hierbo gesê het, hoër vlakke van wisselvalligheid beteken groter prysbewegings en groter prysbewegings beteken meer geleentheid. Maar handelaars moet die ander kant van die muntstuk sien: Hoër vlakke van wisselvalligheid ook beteken dat prysbewegings is selfs minder voorspelbaar. Terugskrywings kan meer aggressief wees, en as 'n handelaar hulself bevind aan die verkeerde kant van die skuif, kan die potensiële verlies selfs hoër in 'n hoë-wisselvalligheid omgewing as die verhoogde aktiwiteit kan groter prysbewegings teen die handelaar behels asook in wees hul guns. Vir baie handelaars, veral nuwes, kan hoër vlakke van wisselvalligheid aansienlik meer risiko as voordeel te bied. Die rede hiervoor is die nommer een fout wat Forex Traders Maak en die feit dat hoër vlakke van wisselvalligheid blootstel hierdie handelaars om hierdie risiko's selfs meer as 'n lae-wisselvalligheid. So voordat ons in meting of handel wisselvalligheid gaan, kan jy weet dat risikobestuur is 'n noodsaaklikheid as die handel in hierdie hoër-wisselvalligheid omgewings. Versuim om die risiko's van sulke omgewings waar te neem kan 'n vinnige manier om 'n gevreesde marge oproep gesig wees. Gemiddelde Ware Range Die gemiddelde Ware Range aanwyser staan ​​bo die meeste ander wanneer dit kom by die meting van wisselvalligheid. ATR is geskep deur J. Welles Wilder (dieselfde here wat RSI, Paraboliese Kong, en die ADX aanwyser geskep), en is ontwerp om die Ware Range meet oor 'n bepaalde tydperk van die tyd. Ware Range gespesifiseer as die grootste van: Hoë van die huidige tydperk minder die laagtepunt van die huidige tydperk Die hoogtepunt van die huidige tydperk minder die vorige periodrsquos sluiting waarde Die lae van die huidige tydperk minder die vorige periodrsquos sluiting waarde Omdat wersquore net probeer om meet wisselvalligheid, is absolute waardes wat in die bostaande berekeninge om die lsquotrue range. rsquo bepaal So het die grootste van die bogenoemde drie getalle is die lsquotrue reeks, rsquo ongeag of die waarde was negatief of nie. Sodra hierdie waardes word bereken, kan hulle gemiddeld oor 'n tydperk van die tyd uit te stryk die nabye termyn fluktuasies (14 periodes is algemeen). Die gevolg is gemiddelde Ware Range. In die onderstaande grafiek, wersquove ATR bygevoeg om te illustreer hoe die aanwyser groter waardes sal registreer as die omvang van prysbewegings verhogings: Geskep met Marketscope / Trading Station II voorberei deur James Stanley Na handelaars geleer om wisselvalligheid te meet, kan hulle dan kyk om te integreer die ATR aanwyser in hul benaderings in een van twee maniere. As 'n wisselvalligheid filter om te bepaal watter strategie of benadering tot diens te neem om die risiko (stop afstand) te meet wanneer die inisiëring handel posisies Gebruik ATR as Volatiliteit Filter Net soos ons in ons reeks-handel artikel gesien het, kan handelaars lae-wisselvalligheid omgewings benader met twee verskillende benaderings. Eenvoudig, kan handelaars kyk vir die lae-wisselvalligheid omgewing om voort te gaan, of hulle kan kyk vir dit om te verander. Beteken, kan handelaars lae-wisselvalligheid benader deur die handel die reeks (voortsetting van 'n lae-wisselvalligheid), of hulle kan kyk na die tempo (toename in onbestendigheid) handel. Die verskil tussen die twee toestande is groot as reeks-handelaars is op soek na weerstand te verkoop en koop ondersteuning terwyl tempo handelaars is op soek na presies die teenoorgestelde doen. Verder reeks-handelaars het die luukse van goed gedefinieerde ondersteuning en weerstand vir stop plasing terwyl tempo handelaars doen nie. En terwyl breakouts potensieel kan lei tot groot skuiwe, die waarskynlikheid van sukses is aansienlik laer. Dit beteken dat valse breakouts volop kan wees, en die handel die tempo vereis dikwels meer aggressiewe risikoprofiel-beloning verhouding (tot die laer waarskynlikheid van sukses te verreken). Die gebruik van ATR vir risikobestuur Een van die primêre stryd vir nuwe handelaars is om te leer waar om die beskermende stop te plaas wanneer die inisiëring nuwe posisies. ATR kan help met hierdie doel te bereik. Omdat ATR is gebaseer op prysbewegings in die mark, sal die aanwyser groei saam met wisselvalligheid. Dit stel die handelaar om wyer tot stilstand kom in meer wisselvallige markte, of strenger tot stilstand kom in 'n laer-wisselvalligheid omgewings gebruik. Die ATR aanwyser is vertoon in dieselfde prys formaat as die geldeenheid paar. So, sou 'n waarde van lsquo.00458rsquo op euro / dollar dui 45,8 pitte. Alternatiewelik, sou 'n lesing van lsquo.455rsquo op USDJPY dui 45,5 pitte. Soos wisselvalligheid styg of daal, sal hierdie statistieke te verhoog of sowel verminder. Handelaars kan dit gebruik tot hulle voordeel deur die plasing van tot stilstand kom op grond van die waarde van ATR. As yoursquod soos meer inligting oor hierdie metode, bespreek ons ​​die uitgangspunt breedvoerig in die artikel, Besturende Risiko wi t h ATR. --- Geskryf deur James Stanley James is beskikbaar op Twitter JStanleyFX Wil jy jou FX Onderwys DailyFX het onlangs DailyFX Universiteit wat is heeltemal gratis om enige en alle handelaars DailyFX bied forex nuus en tegniese ontleding op die tendense wat die globale invloed te verbeter valuta markte. Leer forex met 'n gratis praktyk rekening en handel kaarte van FXCM. Historical Volatiliteit Berekening Dit is 'n stap-vir-stap gids hoe om historiese wisselvalligheid te bereken. Voorbeelde en Excel formules is beskikbaar in die historiese wisselvalligheid Sakrekenaar en Guide. Alhoewel jy hoor oor die konsep van historiese wisselvalligheid dikwels, daar is verwarring oor presies hoe historiese wisselvalligheid word bereken. As jy 'n paar verskillende kartering programme, is dit heel waarskynlik dat jy effens verskillende historiese wisselvalligheid waardes sal kry vir dieselfde sekuriteit met dieselfde instellings met verskillende sagteware. Die volgende is die mees algemene benadering 8211 berekening historiese wisselvalligheid as standaardafwyking van logaritmiese opbrengste. gebaseer op 'n daaglikse sluitingsprys. Wat Historiese wisselvalligheid Wiskundig Wanneer praat oor historiese wisselvalligheid van sekuriteite of pryse sekuriteit, het ons eintlik bedoel historiese wisselvalligheid van opbrengste. Dit lyk soos 'n geringe verskil, maar dit is baie belangrik vir die berekening en interpretasie van historiese wisselvalligheid. Wiskundig historiese wisselvalligheid is die (gewoonlik jaargrondslag) standaardafwyking van opbrengste. As jy weet hoe om terug in 'n bepaalde tydperk en hoe om standaardafwyking te bereken bereken, jy reeds weet hoe om historiese wisselvalligheid te bereken. As jy nog steeds nie seker nie, gedetailleerde stap-vir-stap gids volg. Besluit die Parameters Daar is 3 parameters wat ons nodig het om te stel: Die basiese tydperk (waarvoor ons bereken opbrengste in die begin) dikwels 1 dag gebruik Hoeveel periodes betree die berekening (goed noem dit n) dikwels 20 of 21 dae ( die aantal handelsdae en dus die aantal basiese periodes in een maand) Hoeveel periodes daar in 'n jaar (hierdie is gebruik word vir annualizing wisselvalligheid in die einde) in Macroption navorsing Ek gebruik 1 dag (dag-tot-dag opbrengste ), 21 of 63 dae (wat 1 maand of 3 maande), en 252 (as daar is 252 handel dae per jaar gemiddeld). Dit is nie so belangrik of jy gebruik 20 of 21 dae, of 252 of 262 dae. Veel meer belangrik is dat jy dieselfde parameters konsekwent gebruik, sodat jou resultate sal vergelykbaar wees. Stap 1: Bereken Opbrengste Eerstens moet ons die kontinu saamgestel opbrengs van elke periode te bereken. In ons geval, sal ons die dag-tot-dag opbrengste bereken vir elk van die 21 dae (ons N21): In natuurlike log C N sluitingsprys C N-1 vorige dag se sluitingsprys Stap 2: standaardafwyking van die opbrengs Volgende ons moet die standaardafwyking van die opbrengs wat ons gekry het in stap 1. standaardafwyking bereken word die vierkantswortel van variansie, wat is die gemiddelde kwadraat afwyking van die gemiddelde (as jy nie vertroud is met dit, hier kan jy 'n volledige uiteensetting van sien variansie en standaardafwyking berekening). Eerstens, bereken die gemiddeld van die opbrengs wat ons gekry het in Stap 1: Dan bereken die kwadraat afwyking van die gemiddelde vir elk van die opbrengste: Bereken die gemiddeld van die kwadraat afwykings volgens optel hulle op en deel deur N-1 (in ons geval 21 1 20). Ons is deel deur N-1 in plaas van N. as ons die berekening monster standaardafwyking (ons skatte van die standaard afwyking van 'n monster as dit nie bekend is, sien die verskil tussen bevolking en proe standaardafwyking). Let wel: Dit is die variansie van die opbrengs. Bereken standaard afwyking vierkantswortel van variansie. Die hele formule is dus: Let wel: Dit kan vreesaanjaend lyk, maar ons het net 'n vierkantswortel by die vorige formule. Die getal wat ons nou het () is 1-dag historiese wisselvalligheid. Annualizing Historiese Volatiliteit Die enigste ding wat oorbly is om die wisselvalligheid annualize. Ons doen dit deur die 1-dag wisselvalligheid deur die vierkantswortel van die aantal (handel) dae vermenigvuldig in 'n jaar in ons geval vierkantswortel van 252. Die resultaat is die jaarlikse wisselvalligheid. Berekening Historiese wisselvalligheid in Excel In die praktyk, die berekening van historiese wisselvalligheid hand baie lang (en geneig is om foute) sal wees. Maar dit is baie maklik in Excel. Trouens, het jy die hele stap 2 met die standaardafwyking funksie (gebruik STDEV. S vir monster standaardafwyking). Historiese Volatiliteit Sakrekenaar Jy kan die historiese Volatiliteit Excel Sakrekenaar uit Macroption aflaai. Jy kan dit gebruik vir jou eie berekeninge, óf met behulp van jou eie mark data, of outomaties aflaai van data van Yahoo Finansies vir 'n simbool wat jy kies. Die sakrekenaar kan ook resultate vir nog 'n baie gewilde metode historiese wisselvalligheid berekening 8211 die metode nul gemiddelde (of nie-gesentreerde), wat effens verskil van die een wat hierbo beskryf. Daar is 'n PDF Gids wat kom met die sakrekenaar. Dit verduidelik al die berekeninge en funksies in detail. Deur oorblywende op hierdie webwerf en / of die gebruik van Macroption inhoud, bevestig jy dat jy het gelees en aanvaar die Terme van Gebruik ooreenkoms net so as jy dit onderteken het. Die ooreenkoms sluit ook Privaatheidsbeleid en Koekie Beleid. As jy nie saamstem met enige gedeelte van hierdie ooreenkoms, laat asseblief die webwerf en ophou met behulp van 'n Macroption inhoud nou. Alle inligting is vir opvoedkundige doeleindes alleenlik en mag verkeerd, onvolledig, verouderde of plain verkeerd wees. Macroption is nie aanspreeklik wees vir enige skade wat voortspruit uit die gebruik van die inhoud. Geen finansiële, belegging of handel advies gegee te eniger tyd. afskrif 2016 Macroption uitvoering Alle regte reserved. A Vereenvoudigde Benadering Om te bereken Volatiliteit laai die speler. Baie beleggers het abnormale vlakke van beleggingsprestasie wisselvalligheid beleef tydens verskillende periodes van die marksiklus. Terwyl wisselvalligheid groter as wat verwag is tydens sekere tye mag wees, kan 'n geval ook gemaak word dat die wyse waarop wisselvalligheid tipies gemeet dra by tot die probleem van onverwagte wisselvalligheid. Die doel van hierdie artikel is om die kwessies wat verband hou met die tradisionele mate van wisselvalligheid bespreek, en om 'n meer intuïtiewe benadering wat deur beleggers gebruik kan word ten einde hulle te help om die grootte van hul belegging risiko's te evalueer verduidelik. Tradisionele Meet van Volatiliteit Die meeste beleggers moet bewus wees dat standaardafwyking is die tipiese statistiek gebruik om wisselvalligheid te meet. Standaardafwyking is eenvoudig gedefinieer word as die vierkantswortel van die gemiddelde kwadraat afwyking van die data van die gemiddelde. Terwyl hierdie statistiek is relatief maklik om te bereken, die aannames agter sy interpretasie is meer kompleks, wat op sy beurt verhoog kommer uitgespreek oor die akkuraatheid. As gevolg hiervan, is daar 'n sekere vlak van skeptisisme rondom die geldigheid daarvan as 'n akkurate maatstaf van risiko. (Vir meer inligting, sien die gebruike en beperkinge van Volatiliteit.) Om te verduidelik, ten einde vir standaardafwyking om 'n akkurate maatstaf van risiko wees, 'n aanname het dat beleggingsprestasie data volg 'n normale verspreiding te maak. In grafiese terme, sal 'n normale verspreiding van data plot op 'n grafiek op 'n wyse wat lyk soos 'n klok kurwe. As hierdie standaard geld, moet dan ongeveer 68 van die verwagte uitkomste tussen 1 standaardafwykings vanaf die beleggings verwagte opbrengs lê. 95 moet lê tussen 2 standaardafwykings, en 99 moet tussen 3 standaardafwykings lê. Byvoorbeeld, gedurende die tydperk van 1 Junie 1979 deur 1 Junie 2009, die drie-jaar rollende geannualiseerde gemiddelde prestasie van die SampP 500 Indeks was 9.5, en sy standaardafwyking is 10. Gegewe hierdie basislyn parameters van prestasie, sou 'n mens verwag dat 68 van die tyd die verwagte prestasie van die SampP 500 indeks binne 'n verskeidenheid van -0,5 en 19.5 (9.5 10) sou val. Ongelukkig is daar drie hoofredes waarom beleggingsprestasie data nie normaalweg kan versprei. In die eerste plek is beleggingsprestasie tipies skeef, wat beteken dat terugkeer uitkerings is tipies asimmetriese. As gevolg hiervan, beleggers is geneig om abnormale hoë en lae periodes van prestasie ervaar. Tweede, beleggingsprestasie vertoon gewoonlik 'n eiendom bekend as kurtose. wat beteken dat beleggingsprestasie vertoon 'n abnormaal groot aantal positiewe en / of negatiewe periodes van prestasie. Saam, hierdie probleme warp die voorkoms van die klok kurwe, en verdraai die akkuraatheid van standaardafwyking as 'n maatstaf van risiko. Benewens skeefheid en kurtose, 'n probleem wat bekend staan ​​as heteroskedasticity is ook 'n bron van kommer. Heteroskedasticity beteken eenvoudig dat die afwyking van die monster beleggingsprestasie data is nie konstant oor tyd. As gevolg hiervan, standaardafwyking is geneig om te wissel gebaseer op die lengte van die tydperk wat gebruik word om die berekening, of die tydperk wat gekies is om die berekening te maak. Soos skeefheid en kurtose, sal die gevolge van heteroskedasticity standaardafwyking laat 'n onbetroubare mate van risiko wees. gesamentlik geneem, kan hierdie drie probleme veroorsaak beleggers om die potensiële wisselvalligheid van hul beleggings misverstaan, en hulle bekend maak die potensieel neem veel meer risiko as wat verwag is. (Vir meer inligting, sien ons CFA Vlak 1- Kwantitatiewe Metodes Eksamen Guide.) 'N tradisioneel Meet wisselvalligheid Gelukkig is daar 'n baie makliker en meer akkurate manier om te meet en te ondersoek risiko. Deur 'n proses wat bekend staan ​​as die historiese metode, kan die risiko word gevange geneem en in 'n meer insiggewende wyse as deur die gebruik van standaard afwyking ontleed. Om hierdie metode gebruik, moet beleggers eenvoudig na die historiese prestasie van hul beleggings grafiek, deur die opwekking van 'n grafiek wat bekend staan ​​as 'n histogram. 'N Histogram is 'n term wat die verhouding van waarnemings wat binne 'n gasheer van kategorie wissel val erwe. Byvoorbeeld, in die onderstaande grafiek, die drie-jaar rollende geannualiseerde gemiddelde prestasie van die SampP 500-indeks vir die tydperk van 1 Junie 1979 tot en met 1 Junie het 2009 gebou. Die vertikale as die grootte van die prestasie van die SampP 500-indeks, en die horisontale as verteenwoordig die frekwensie waarin die SampP 500 Indeks ervaar sulke prestasie. Figuur 1: SampP 500 Indeks Performance Histogram Bron: Investopedia 2009 as die grafiek illustreer, die gebruik van 'n histogram kan beleggers om die persent van die tyd waarin die prestasie van 'n belegging is binne, onder of bo 'n gegewe reeks bepaal. Byvoorbeeld, 16 van die SampP 500 Indeks prestasie Waarnemings het 'n opbrengs tussen 9 en 11.7. In terme van die prestasie onder of bo 'n drempel, kan dit ook bepaal dat die SampP 500 Indeks ervaar 'n verlies groter as of gelyk aan 1,1, 16 van die tyd, en prestasie bo 24.8, 7.7 van die tyd. Die vergelyking van die vorm Die gebruik van die historiese metode deur middel van 'n histogram het drie belangrikste voordele oor die gebruik van standaard afwyking. In die eerste plek het die historiese metode nie vereis dat beleggingsprestasie gewoonlik versprei. In die tweede plek is die impak van skeefheid en kurtose uitdruklik vasgevang word in die histogram grafiek, wat beleggers bied met die nodige inligting te onverwagse wisselvalligheid verrassing te versag. Derde, beleggers kan die grootte van winste en verliese ervaar ondersoek. Die enigste nadeel van die historiese metode is dat die histogram, soos die gebruik van standaard afwyking, ly aan die potensiële impak van heteroskedasticity. Dit moet egter nie 'n verrassing wees as beleggers moet verstaan ​​dat vorige prestasie is nie 'n aanduiding van toekomstige opbrengste. In elk geval, selfs met hierdie een caveat, die historiese metode dien steeds as 'n uitstekende basislyn mate van beleggingsrisiko, en moet gebruik word deur beleggers vir die evaluering van die grootte en frekwensie van hul potensiaal winste en verliese wat verband hou met hul beleggingsgeleenthede. Toepassing van die Metodiek Nou dat beleggers verstaan ​​dat die historiese metode kan gebruik word as 'n insiggewende manier om te meet en risiko te ontleed, die vraag is dan: Hoe kan beleggers te genereer 'n histogram om hulle te help om te ondersoek die risiko eienskappe van hul beleggings Een aanbeveling is om die beleggingsprestasie inligting van die beleggingsbestuur maatskappye aan te vra. Tog kan die nodige inligting ook verkry word deur die insameling van die maandelikse sluitingsprys van die opsie belegging, tipies gevind deur middel van verskeie bronne, en dan met die hand bereken beleggingsprestasie. Na prestasie-inligting is versamel, of met die hand bereken, kan 'n histogram gebou deur die invoer van die data in 'n sagteware pakket, soos Microsoft Excel. en die gebruik van die sagteware data-analise byvoeging funksie. Deur gebruik te maak van hierdie metode, moet beleggers in staat wees om maklik te genereer 'n histogram, wat op sy beurt moet hulle help om te bepaal die ware wisselvalligheid van hul beleggingsgeleenthede. Gevolgtrekking In praktiese terme, moet die benutting van 'n histogram toelaat dat beleggers om die risiko van hul beleggings in 'n wyse wat hulle sal help om te bepaal die bedrag van die geld wat hulle staan ​​te maak of verloor op 'n jaarlikse grondslag te ondersoek. Gegewe hierdie tipe van die werklike wêreld toepaslikheid, moet beleggers minder verbaas wees wanneer die markte drasties wissel, en daarom moet hulle baie meer tevrede met hul belegging blootstelling tydens alle ekonomiese omgewings voel. (Vir meer inligting Verstandhouding Volatiliteit Metings.) Standaardafwyking (Volatiliteit) standaardafwyking (Volatiliteit) Inleiding Standaardafwyking is 'n statistiese term wat die hoeveelheid variasie of verspreiding meet rondom 'n gemiddelde. Standaardafwyking is ook 'n mate van wisselvalligheid. Oor die algemeen, verspreiding is die verskil tussen die werklike waarde en die gemiddelde waarde. Die groter hierdie verspreiding of variasie is, hoe hoër is die standaard afwyking. Die kleiner die verspreiding of variasie is, hoe laer is die standaardafwyking. Rasionele agente kan die standaardafwyking gebruik om verwagte risiko te meet en bepaal die betekenis van sekere prysbewegings. Berekening StockCharts word bereken dat die standaardafwyking vir 'n bevolking wat veronderstel dat die betrokke tydperke verteenwoordig die hele datastel, nie 'n monster van 'n groter datastel. Die berekening stappe is soos volg: Bereken die gemiddelde (gemiddeld) prys vir die aantal periodes of waarnemings. Bepaal elke period039s afwyking (naby minder gemiddelde prys). Vierkante elke period039s afwyking. Som die kwadraat afwykings. Verdeel hierdie som deur die aantal waarnemings. Die standaardafwyking is dan gelyk is aan die vierkantswortel van daardie getal. bo die sigblad toon 'n voorbeeld vir 'n 10-tydperk standaardafwyking behulp QQQQ data. Let daarop dat die 10-tydperk gemiddeld word bereken na die 10de tydperk en die gemiddelde wisselkoers van toepassing op al 10 periodes. Die bou van 'n lopende standaardafwyking met hierdie formule sal heel intensiewe wees. Excel het 'n makliker manier met die STDEVP formule. Die tabel hieronder toon die 10-tydperk standaardafwyking gebruik van hierdie formule. Here039s 'n Excel spreiblad dat die standaardafwyking berekeninge toon. Standaardafwyking Waardes Standaardafwyking waardes is afhanklik van die prys van die onder sekuriteit. Securities met 'n hoë pryse, soos Google (550), sal 'n hoër standaard afwyking waardes as sekuriteite met 'n lae pryse, soos Intel (22). Hierdie hoër waardes is nie 'n weerspieëling van 'n hoër wisselvalligheid, maar eerder 'n weerspieëling van die werklike prys. Standaardafwyking waardes word in terme wat direk verband hou met die prys van die onderliggende sekuriteit. Historiese standaardafwyking waardes sal ook beïnvloed word indien 'n sekuriteit ervaar 'n groot prys verandering oor 'n tydperk van tyd. 'N Veiligheidswag wat beweeg van 10 tot 50 sal waarskynlik 'n hoër standaard afwyking op 50 as op 10. Op die grafiek hierbo, links skaal verband hou met die standaardafwyking. Google039s standaardafwyking skaal strek 2,5-35, terwyl die Intel reeks loop 0,10-0,75. Gemiddelde prys veranderinge (afwykings) in Google reeks 2,5-35, terwyl gemiddelde prys veranderinge (afwykings) in Intel wissel van 10 sent tot 75 sent. Ten spyte van die verskeidenheid verskille, kan rasionele agente visueel beoordeel wisselvalligheid veranderinge vir elke sekuriteit. Wisselvalligheid in Intel opgetel vanaf April tot Junie as die standaard afwyking verskuif bo 0,70 talle kere. Google het 'n oplewing in wisselvalligheid in Oktober as die standaard afwyking bo 30. Een geskiet sou hê om die standaardafwyking te verdeel deur die sluitingsprys direk wisselvalligheid vergelyk vir die twee effekte. Die meting van verwagtinge van die huidige waarde van die standaardafwyking kan gebruik word om die belangrikheid van 'n skuif of stel verwagtinge te skat. Dit veronderstel dat die prys veranderinge normaal versprei is met 'n klassieke klok kurwe. Selfs al is die prys veranderinge vir sekuriteite nie altyd normaal verdeel, kan rasionele agente steeds gebruik normale riglyne verspreiding na die betekenis van 'n prys beweging te meet. In 'n normale verspreiding, 68 van die waarnemings val binne een standaardafwyking. 95 van die waarnemings val binne twee standaardafwykings. 99.7 van die waarnemings val binne drie standaardafwykings. Die gebruik van hierdie riglyne, kan handelaars die betekenis van 'n prys beweging skat. 'N skuif groter as een standaardafwyking sou wys bogemiddelde krag of swakheid, afhangende van die rigting van die beweging. bo die grafiek toon Microsoft (MSFT) met 'n 21-dag standaardafwyking in die aanwyser venster. Daar is ongeveer 21 verhandelingsdae in 'n maand en die maandelikse standaardafwyking was 0,88 op die laaste dag. In 'n normale verspreiding, moet 68 van die 21 Waarnemings n prysverandering minder as 88 sent wys. 95 van die 21 Waarnemings moet 'n prysverandering van minder as 1,76 sent (2 x 0,88 of twee standaardafwykings) wys. 99.7 van die waarnemings moet 'n prysverandering van minder as 2,64 (3 x 0,88 of drie standaardafwykings wys. Prysbewegings wat was 1,2 of 3 standaardafwykings sou merkwaardig beskou. Die 21-dag standaardafwyking is nog steeds baie veranderlike as dit gewissel tussen 0,32 en 0,88 vanaf middel Augustus tot middel Desember. 'n 250-daagse bewegende gemiddelde aangewend kan word om die aanwyser glad en vind 'n gemiddelde, wat sowat 68 sent. prysbewegings groter as 68 sent was groter as die 250 - Day SMA van die 21-dag standaardafwyking. Hierdie bogemiddelde prysbewegings dui verhoogde belangstelling dat 'n tendens verandering kan voorbeduiden of merk 'n tempo. Gevolgtrekkings die standaardafwyking is 'n statistiese maatstaf van wisselvalligheid. Hierdie waardes verskaf rasionele agente met 'n skatting vir verwag prysbewegings. prysbewegings groter as die standaard afwyking toon bogemiddelde krag of swakheid. die standaardafwyking word ook gebruik met ander aanwysers, soos Bollinger bands. Hierdie bande is ingestel 2 standaardafwykings bo en onder 'n bewegende gemiddelde. Beweeg dat die bands oorskry word beduidende genoeg om aandag te regverdig geag. Soos met al die aanwysers, moet die standaardafwyking gebruik word in samewerking met ander analise-instrumente, soos momentum ossillators of grafiek patrone. Standaardafwyking en SharpCharts Die standaardafwyking is beskikbaar as 'n aanwyser in SharpCharts met 'n standaard parameter van 10. Hierdie parameter kan verander volgens ontleding behoeftes. Rofweg gesproke, 21 dae is gelyk aan een maand, 63 dae gelyk 'n kwart en 250 dae is gelyk aan een jaar. Die standaardafwyking kan ook gebruik word op weeklikse of maandelikse kaarte. Aanwysers kan die standaard afwyking toegepas deur te kliek gevorderde opsies en dan voeg 'n overlay. Klik hier vir 'n lewendige grafiek met die standaard deviation. Forex Volatiliteit Die wisselvalligheid bereken op hierdie blad word Gemiddeld ware omvang genoem (ATR). Dit word bereken deur die gemiddeld van die verskil tussen die hoogste en die laagste van elke dag oor 'n gegewe tydperk. Byvoorbeeld, met hierdie metode, kan bereken die wisselvalligheid van die Euro dollar oor drie dae met die volgende data Eerste dag: Die Euro Dollar dui op 'n laagtepunt op 1,3050 en 'n hoë punt te 1,3300 Tweede dag: EURUSD wissel tussen 1,3100 en 1,3300 Derde dag: die laagtepunt is 1,3200 en die hoogtepunt is 1,3350 die hoogste - laagste verskil oor die drie dae is 250pips, 200pips en 150pips, of 'n gemiddeld van 200pips. Ons sal sê dat die wisselvalligheid oor die tydperk is 200 pitte op die gemiddelde. Die wisselvalligheid word gebruik om die potensiaal vir variasie van 'n geldeenheid paar te evalueer. Byvoorbeeld, vir intraday handel, kan dit verskyn meer interessant om 'n paar wat 'n hoë wisselvalligheid bied kies. Nog 'n gebruik kan word as 'n hulpmiddel om die vlakke van objektiewe los of stop-verlies, 'n intraday doelwit te plaas op 2 of 3 keer die wisselvalligheid kan 'n riskante strategie omgekeerd wees, 'n mens kan skat dat 'n doelwit van ten minste een keer die wisselvalligheid het meer kans om bereik. Gevallestudies Ek wil die Euro Dollar koop vir 'n intraday handel op 1,3200. My doelwit is 100 pitte. Teen die tyd dat ek wil my handel oop te maak, die laagtepunt vir die dag was 1,3100 en die gemiddelde wisselvalligheid is 150 pitte, wat beteken dat gemiddeld een kan skat dat die hoogtepunt naby aan 1,3100150 pitte 1,3250 kan wees. Nou is my doel is 1,3300, of 50 pitte bo. In hierdie geval, my ontleding toon dat die EURUSD lyk waarskynlik 'n sterker variasie het as op die vorige dae wat ek kan my posisie oop te maak en in stand te hou as my intraday doel 1,3300. Maar, as die koers toon geen besondere variant een mag skat dat die doelwit sal waarskynlik nie bereik gedurende die dag, wat my ontleding nie ongeldig, maar neem nou my tydsberekening. Trading gereedskap