Desviación Estándar Media Móvil Excel

Desviación estándar en movimiento La desviación estándar en movimiento es una medición estadística de la volatilidad del mercado. No hace predicciones de la dirección del mercado, pero puede servir como indicador de confirmación. Se especifica el número de periodos de uso, y el estudio calcula la desviación estándar de los precios de la media móvil de los precios. Se deriva calculando un promedio de tiempo simple del periodo de tiempo n del elemento de datos. Luego suma los cuadrados de la diferencia entre el elemento de datos y su promedio móvil en cada uno de los períodos de tiempo n anteriores. Finalmente, divide esta suma por n y calcula la raíz cuadrada de este resultado. Período de propiedades: el número de barras en un gráfico. Si el gráfico muestra datos diarios, entonces el período indica días en gráficos semanales, el período permanecerá durante semanas, y así sucesivamente. La aplicación utiliza un valor predeterminado de 20. Aspecto: El campo de símbolo en el que se calculará el estudio. El campo se establece en Predeterminado, que al visualizar un gráfico para un símbolo específico es el mismo que Cerrar. Interpretación Los valores de desviación estándar aumentan significativamente cuando el contrato de indicador analizado cambia drásticamente de valor. Cuando los mercados son estables, las lecturas de baja desviación estándar son normales. Bajas lecturas de la desviación típica tienden a venir antes de cambios significativos al alza en el precio. Los analistas generalmente están de acuerdo en que la alta volatilidad es parte de las grandes tapas, mientras que la baja volatilidad acompaña a los principales fondos. Contenido Fuente: FutureSource Ver otros estudios de análisis técnico Primary Sidebar Elevar su comercio Últimos tweets COMERCIANTES DE STOCK: Aprenda a fácilmente la transición en el comercio de futuros con nuestra guía gratuita. Descargue el suyo hoy: t. co/IeO9a1Taur Hace 3 Días via Buffer Craig Turner discute la reacción del mercado a las elecciones amp y qué buscar en este podcast de ICF. Escuche aquí t. co/qto1ZxXJyO Hace 3 Días via Buffer Obtenga gráficos personalizados de cotizaciones amp para los mercados que más le importan en nuestro sitio web: t. co/k4WstPGPcf Hace 3 Días a través de Buffer Copyright xA9 2016 xB7 Daniels Trading. Todos los derechos reservados. Este material se transmite como una solicitud para entrar en una transacción de derivados. Este material ha sido preparado por un corredor de Daniels Trading que ofrece comentarios sobre el mercado de investigación y recomendaciones comerciales como parte de su solicitud de cuentas y solicitud de operaciones, sin embargo, Daniels Trading no mantiene un departamento de investigación como se define en CFTC Regla 1.71. 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Debe considerar cuidadosamente si tal negociación es adecuada para usted a la luz de sus circunstancias y recursos financieros. Debe leer la página web de divulgación de riesgos accesada en DanielsTrading en la parte inferior de la página principal. Daniels Trading no está afiliado ni respalda ningún sistema comercial, boletín u otro servicio similar. Daniels Trading no garantiza ni verifica ninguna afirmación de rendimiento hecha por tales sistemas o servicio. Puedes ver mi método C para calcular Bollinger Bands para cada punto (media móvil, banda ascendente, banda descendente). Como se puede ver este método utiliza 2 para bucles para calcular la desviación estándar en movimiento utilizando el promedio móvil. Se utilizó para contener un bucle adicional para calcular el promedio móvil durante los últimos n períodos. Éste que podría eliminar añadiendo el nuevo valor de punto a totalaverage al principio del bucle y eliminando el valor de punto i - n al final del bucle. Mi pregunta ahora es básicamente: ¿Puedo quitar el lazo interno restante de una manera similar que me las arreglé con la media móvil preguntó Jan 31 13 a las 21:45 La respuesta es sí, se puede. A mediados de los años 80 desarrollé tal algoritmo (probablemente no original) en FORTRAN para una aplicación de monitoreo y control de procesos. Desafortunadamente, eso fue hace más de 25 años y no recuerdo las fórmulas exactas, pero la técnica era una extensión de la de los promedios móviles, con cálculos de segundo orden en lugar de los lineales. Después de mirar a su código algunos, creo que puedo suss cómo lo hice en ese entonces. Observe cómo su bucle interno está haciendo una suma de cuadrados: de la misma manera que su promedio debe haber tenido originalmente una suma de valores Las únicas dos diferencias son el orden (su poder 2 en lugar de 1) y que está restando el promedio Cada valor antes de cuadrarlo. Ahora que puede parecer inseparable, pero de hecho pueden ser separados: Ahora el primer término es sólo una suma de cuadrados, que maneja que de la misma manera que usted hace la suma de los valores para el promedio. El último término (k2n) es sólo el promedio cuadrado veces el período. Puesto que usted divide el resultado por el período de todos modos, usted puede apenas agregar el nuevo cuadrado medio sin el lazo adicional. Finalmente, en el segundo término (SUM (-2vi) k), puesto que SUM (vi) kn total puedes cambiarlo en esto: o simplemente -2k2n. Que es -2 veces la media cuadrada, una vez que el período (n) se divide de nuevo. Así que la fórmula combinada final es: (asegúrese de comprobar la validez de esto, ya que lo estoy derivando de la parte superior de mi cabeza) y la incorporación en su código debe ser algo como esto: Gracias por esto. Lo usé como base de una implementación en C para el CLR. Descubrí que, en la práctica, puede actualizar tal que newVar es un número negativo muy pequeño, y el sqrt falla. Introduje un if para limitar el valor a cero para este caso. No idea, pero estable. Esto ocurrió cuando cada valor en mi ventana tenía el mismo valor (usé un tamaño de ventana de 20 y el valor en cuestión era 0.5, en caso de que alguien quiera intentar reproducir esto.) Ndash Drew Noakes Jul 26 13 at 15:25 Ive Utilizó commons-math (y contribuyó a esa biblioteca) para algo muy similar a esto. Su código abierto, portar a C debería ser fácil como pastel comprado en la tienda (has intentado hacer un pastel desde cero). Compruébelo: commons. apache. org/math/api-3.1.1/index. html. Tienen una clase StandardDeviation. Ir a la ciudad respondió Jan 31 13 at 21:48 You39re bienvenida Lo siento, no tenía la respuesta que usted está buscando. Definitivamente no quería sugerir el portado de toda la biblioteca. Sólo el código mínimo necesario, que debería ser unos pocos cientos de líneas o algo así. Tenga en cuenta que no tengo ni idea de las restricciones legales / de copyright que tiene apache en ese código, por lo que debe comprobarlo. En caso de perseguirlo, aquí está el enlace. Así que la variación FastMath ndash Jason Jan 31 13 at 22:36 La información más importante ya se ha dado arriba --- pero quizás esto es todavía de interés general. Una pequeña biblioteca de Java para calcular el promedio móvil y la desviación estándar está disponible aquí: github / tools4j / meanvar La implementación se basa en una variante del método de Welfords mencionado anteriormente. Desviación estándar (Volatilidad) Introducción La desviación estándar es un término estadístico que mide la cantidad de variabilidad o dispersión alrededor de un promedio. La desviación estándar es también una medida de la volatilidad. En general, la dispersión es la diferencia entre el valor real y el valor promedio. Cuanto mayor sea esta dispersión o variabilidad, mayor será la desviación estándar. Cuanto menor sea esta dispersión o variabilidad, menor será la desviación estándar. Los cartistas pueden usar la desviación estándar para medir el riesgo esperado y determinar la importancia de ciertos movimientos de precios. Cálculo StockCharts calcula la desviación estándar para una población, que asume que los períodos implicados representan el conjunto de datos completo, no una muestra de un conjunto de datos más grande. Los pasos de cálculo son los siguientes: Calcular el precio medio (medio) del número de períodos u observaciones. Determinar la desviación de cada período (cerrar menos el precio promedio). Cuadrar cada desviación de period039s. Suma las desviaciones al cuadrado. Divida esta suma por el número de observaciones. La desviación estándar es entonces igual a la raíz cuadrada de ese número. La hoja de cálculo anterior muestra un ejemplo para una desviación estándar de 10 períodos utilizando datos QQQQ. Observe que el promedio de 10 periodos se calcula después del 10º período y este promedio se aplica a los 10 períodos. La construcción de una desviación estándar en ejecución con esta fórmula sería bastante intensiva. Excel tiene una forma más fácil con la fórmula de STDEVP. La siguiente tabla muestra la desviación estándar de 10 periodos usando esta fórmula. Aquí hay una hoja de cálculo de Excel que muestra los cálculos de la desviación estándar. Valores de Desviación Estándar Los valores de desviación estándar dependen del precio de la sub-seguridad. Los valores con precios altos, como Google (550), tendrán valores de desviación estándar más altos que los valores con precios bajos, como Intel (22). Estos valores más altos no son un reflejo de una mayor volatilidad, sino más bien un reflejo del precio real. Los valores de desviación estándar se muestran en términos que se relacionan directamente con el precio del valor subyacente. Los valores de desviación estándar históricos también se verán afectados si una seguridad experimenta un cambio de precio grande durante un período de tiempo. Una seguridad que se mueve de 10 a 50 probablemente tendrá una desviación estándar más alta en 50 que en 10. En el gráfico anterior, la escala izquierda se refiere a la desviación estándar. La escala de la desviación estándar de Google039 se extiende de 2.5 a 35, mientras que la gama de Intel funciona de .10 a .75. Las variaciones de precio promedio (desviaciones) en Google varían de 2,5 a 35, mientras que las variaciones de precio promedio (desviaciones) en Intel van de 10 centavos a 75 centavos. A pesar de las diferencias de alcance, los profesionales pueden evaluar visualmente los cambios de volatilidad para cada seguridad. La volatilidad en Intel aumentó de abril a junio, ya que la desviación estándar se movió por encima de .70 en numerosas ocasiones. Google experimentó un aumento en la volatilidad en octubre como la desviación estándar disparó por encima de 30. Uno tendría que dividir la desviación estándar por el precio de cierre para comparar directamente la volatilidad de los dos valores. Medición de las expectativas El valor actual de la desviación estándar puede utilizarse para estimar la importancia de un movimiento o establecer expectativas. Esto supone que los cambios de precio se distribuyen normalmente con una curva de campana clásica. A pesar de que los cambios de precios para los valores no siempre se distribuyen normalmente, los cartistas pueden seguir utilizando las pautas normales de distribución para medir la importancia de un movimiento de precios. En una distribución normal, 68 de las observaciones caen dentro de una desviación estándar. 95 de las observaciones caen dentro de dos desviaciones estándar. 99.7 de las observaciones caen dentro de tres desviaciones estándar. Utilizando estas directrices, los comerciantes pueden estimar la importancia de un movimiento de precios. Un movimiento mayor que una desviación estándar mostraría fuerza o debilidad por encima de la media, dependiendo de la dirección del movimiento. El gráfico anterior muestra Microsoft (MSFT) con una desviación estándar de 21 días en la ventana del indicador. Hay alrededor de 21 días de negociación en un mes y la desviación estándar mensual fue .88 en el último día. En una distribución normal, 68 de las 21 observaciones deben mostrar un cambio de precio inferior a 88 centavos. 95 de las 21 observaciones deben mostrar un cambio de precio de menos de 1,76 centavos (2 x 0,88 o dos desviaciones estándar). 99,7 de las observaciones deberían mostrar una variación de precio inferior a 2,64 (3 x 0,88 o tres desviaciones estándar), los movimientos de precios que eran 1,2 o 3 desviaciones estándar sería digno de mención La desviación estándar de 21 días sigue siendo bastante variable Fluctúa entre 0,32 y 0,88 desde mediados de agosto hasta mediados de diciembre. Una media móvil de 250 días se puede aplicar para suavizar el indicador y encontrar un promedio, que es de alrededor de 68 centavos. Los movimientos de precios mayores de 68 centavos fueron mayores que los 250 SMA de la desviación estándar de 21 días Estos movimientos de precios por encima del promedio indican un mayor interés que podría presagiar un cambio de tendencia o marcar un desglose Conclusiones La desviación estándar es una medida estadística de la volatilidad Estos valores proporcionan a los cartistas una estimación de los esperados La desviación estándar también se utiliza con otros indicadores, tales como las bandas de Bollinger Estas bandas se establecen 2 desviaciones estándar por encima y por debajo de una media móvil. Los movimientos que exceden las bandas se consideran lo suficientemente importantes como para justificar la atención. Al igual que con todos los indicadores, la desviación estándar debe utilizarse junto con otras herramientas de análisis, como los osciladores de momento o los patrones de gráficos. Desviación estándar y SharpCharts La desviación estándar está disponible como indicador en SharpCharts con un parámetro predeterminado de 10. Este parámetro se puede cambiar según las necesidades de análisis. En términos generales, 21 días equivale a un mes, 63 días equivale a un trimestre y 250 días equivale a un año. La desviación estándar también se puede usar en gráficos semanales o mensuales. Los indicadores se pueden aplicar a la desviación estándar haciendo clic en opciones avanzadas y luego agregando una superposición. Haga clic aquí para un gráfico en vivo con la desviación estándar.