Forex Volatilität Berechnung

Wie Volatilität gemessen wird Volatilität ist die Messung von Preisschwankungen über einen bestimmten Zeitraum. Händler können sich mit zwei unterschiedlichen Ansätzen an Märkte mit niedriger Volatilität wenden. Als Maß für die Volatilität diskutieren wir den Average True Range Indikator. Technische Analyse kann eine erhebliche Menge an Wert zu einem Händler zu bringen. Während keine Indikatoren oder Indikatoren die Zukunft voraussagen werden, können Händler historische Kursbewegungen nutzen, um eine Vorstellung davon zu erhalten, was in der Zukunft passieren kann. Eine wesentliche Komponente dieser Art von probabilistischen Ansatz ist die Fähigkeit, das lsquobig Bild, rsquo oder den allgemeinen Zustand des Marktes gehandelt sehen. Wir diskutierten die Marktbedingungen in dem Artikel The Guiding Hand of Price Action und in dem Stück, das wir eingeschlossen, ein paar Tipps für Händler, um die beobachtete Bedingung zu qualifizieren, in dem Bemühen, die Strategie und Ansatz für den Handel, die bestimmte Bedingung. In diesem Artikel wird wersquore die Diskussion einen Schritt weiter gehen, indem sie sich auf einen der wichtigsten Faktoren für die Bestimmung der Marktbedingungen: Volatilität. Volatilität ist die Messung von Kursschwankungen: Große Kursbewegungen / Veränderungen deuten auf eine hohe Volatilität hin, während kleinere Kursbewegungen eine geringe Volatilität aufweisen. Als Händler sind Preisbewegungen das, was Profit ermöglicht. Größere Preisveränderungen bedeuten mehr Gewinnpotenziale, da mit diesen größeren Bewegungen einfach mehr Möglichkeiten zur Verfügung stehen. Doch ist dies unbedingt eine gute Sache. Die Gefahren der Volatilität Die Faszination der Hochvolatilitätsbedingungen kann offensichtlich sein: So wie wir oben sagten, bedeutet höhere Volatilität größere Kursbewegungen und größere Kursbewegungen bedeuten mehr Chancen. Aber Händler müssen die andere Seite dieser Münze sehen: Höhere Volatilität bedeutet auch, dass die Kursbewegungen noch weniger vorhersehbar sind. Umkehrungen können aggressiver sein, und wenn ein Trader sich auf der falschen Seite befindet, kann der potenzielle Verlust in einer Hochvolatilitätsumgebung sogar noch höher sein, da die erhöhte Aktivität größere Kursbewegungen gegenüber dem Trader sowie in ihrer Branche mit sich bringen kann gefallen. Für viele Händler, vor allem neue, kann eine höhere Volatilität deutlich mehr Risiko als Nutzen darstellen. Der Grund dafür ist die Nummer eins Fehler, dass Forex Trader machen und die Tatsache, dass höhere Volatilität dieser Händler zu diesen Risiken noch mehr als gering Volatilität. Also, bevor wir in Mess-oder Handelsvolatilität gehen, wissen Sie bitte, dass Risikomanagement ist eine Notwendigkeit, wenn der Handel in dieser höheren Volatilität Umgebungen. Nichtbeachtung der Risiken solcher Umgebungen kann ein schneller Weg, um eine gefürchtete Margin Call Gesicht. Durchschnittlicher True Range-Wert Der Average True Range-Indikator steht über den meisten anderen, wenn es um die Messung der Volatilität geht. ATR wurde von J. Welles Wilder (die gleichen Gentlemen, die RSI, Parabolic SAR und die ADX-Indikator) erstellt und wurde entwickelt, um die True Range über einen bestimmten Zeitraum zu messen. True Range wird als die größere von: High der aktuellen Periode weniger der niedrigen der aktuellen Periode Die Höhe der aktuellen Periode weniger der vorherigen Periodenrsquos closing value Die niedrige der aktuellen Periode weniger der vorherigen Periodenrsquos closing value Weil wersquore nur versuchen Volatilität, absolute Werte werden in den oben genannten Berechnungen verwendet, um die lsquotrue range. rsquo zu bestimmen Also die größte der oben genannten drei Zahlen ist der lsquotrue Bereich, rsquo unabhängig davon, ob der Wert negativ war oder nicht. Sobald diese Werte berechnet werden, können sie über einen Zeitraum gemittelt werden, um die kurzfristigen Fluktuationen zu glätten (14 Perioden sind üblich). Das Ergebnis ist Average True Range. In der Tabelle unten, wersquove ATR hinzugefügt, um zu veranschaulichen, wie die Indikator größere Werte registrieren wird, wie der Bereich der Preisbewegungen erhöht: Erstellt mit Marketscope / Trading Station II von James Stanley vorbereitet Nachdem Trader gelernt haben, Volatilität zu messen, können sie dann zu integrieren suchen Die ATR-Indikator in ihre Ansätze in einer von zwei Möglichkeiten. Als Volatilitätsfilter zur Bestimmung der Strategie oder des Ansatzes zur Messung des Risikos (Stoppabstand) bei der Initiierung von Handelspositionen Verwendung von ATR als Volatilitätsfilter So wie wir in unserem Range-Trading-Artikel gesehen haben, können Händler sich mit zwei Volatilitätsumgebungen konfrontieren unterschiedliche Ansätze. Einfach, können Händler nach der flüchtigen Umgebung suchen, um fortzufahren, oder sie können es suchen, um es zu ändern. Das bedeutet, Trader können sich durch den Handel der Spanne (Fortsetzung der Niedrig-Volatilität) einer niedrigen Volatilität nähern, oder sie können den Ausbruch (Erhöhung der Volatilität) ausüben. Der Unterschied zwischen den beiden Bedingungen ist riesig, da Range-Händler versuchen, Widerstand zu verkaufen und kaufen Unterstützung, während Break-Trader suchen, um das genaue Gegenteil zu tun. Darüber hinaus haben Range-Händler den Luxus von wohldefinierten Support und Widerstand für Stop-Platzierung, während Break-Trader nicht. Und während Ausbrüche potenziell zu riesigen Bewegungen führen können, ist die Wahrscheinlichkeit des Erfolgs deutlich geringer. Dies bedeutet, dass falsche Breakouts reichlich vorhanden sein können, und der Handel mit dem Breakout erfordert oft aggressivere Risiko-Gewinn-Verhältnisse (um die geringere Erfolgswahrscheinlichkeit auszugleichen). Einsatz von ATR für das Risikomanagement Einer der primären Kämpfe für neue Trader ist das Lernen, wo der Schutz-Stop bei der Einleitung neuer Positionen zu platzieren. ATR kann mit diesem Ziel helfen. Da ATR auf Kursbewegungen auf dem Markt basiert, wächst der Indikator mit der Volatilität. Dies ermöglicht es dem Händler, breitere Stopps in volatileren Märkten zu verwenden oder festere Stopps in Umgebungen mit niedrigerer Volatilität. Das ATR-Kennzeichen wird im gleichen Preisformat wie das Währungspaar angezeigt. So würde ein Wert von lsquo.00458rsquo auf EUR / USD 45,8 Pips bezeichnen. Alternativ würde ein Lesen von lsquo.455rsquo auf USDJPY 45.5 Pips bezeichnen. Wenn die Volatilität ansteigt oder abnimmt, steigt oder sinkt diese Statistik ebenfalls. Händler können dies zu ihrem Vorteil nutzen, indem sie Stopps basierend auf dem Wert von ATR setzen. Wenn yoursquod wie weitere Informationen über diese Methode, diskutieren wir die Prämisse in dem Artikel, Managing Risk wi t h ATR. --- Geschrieben von James Stanley James ist auf Twitter verfügbar JStanleyFX Möchten Sie Ihre FX Education DailyFX hat vor kurzem DailyFX University, die völlig frei für alle Händler DailyFX bietet Forex News und technische Analyse über die Trends, die das globale beeinflussen Währungsmärkte. Erfahren Sie Forex Trading mit einem freien Praxis-Account und Trading-Charts aus FXCM. Historical Volatility Calculation Diese Seite ist ein Schritt-für-Schritt-Anleitung, wie die historische Volatilität zu berechnen. Beispiele und Excel-Formeln sind im Historical Volatility Calculator and Guide verfügbar. Obwohl Sie oft über das Konzept der historischen Volatilität zu hören, gibt es Verwirrung darüber, wie genau die historische Volatilität berechnet wird. Wenn Sie mehrere verschiedene Charting-Programme verwenden, ist es sehr wahrscheinlich, dass Sie etwas andere historische Volatilität Werte für die gleiche Sicherheit mit den gleichen Einstellungen mit verschiedenen Software zu bekommen. Das folgende ist der häufigste Ansatz 8211, der historische Volatilität als Standardabweichung von logarithmischen Renditen berechnet. Basierend auf täglichen Schlusskursen. Was historische Volatilität ist mathematisch Wenn wir über historische Volatilität von Wertpapieren oder Sicherheitspreisen sprechen, dann meinen wir historische Volatilität der Rendite. Es sieht aus wie eine vernachlässigbare Unterscheidung, aber es ist sehr wichtig für die Berechnung und Interpretation der historischen Volatilität. Mathematisch gesehen ist die historische Volatilität die (meist annualisierte) Standardabweichung der Renditen. Wenn Sie wissen, wie Sie die Rendite in einem bestimmten Zeitraum berechnen und wie Sie die Standardabweichung berechnen, wissen Sie bereits, wie Sie die historische Volatilität berechnen können. Wenn Sie noch nicht sicher sind, detaillierte Schritt-für-Schritt-Anleitung folgt. Parameter festlegen Es gibt 3 Parameter, die wir einstellen müssen: Die Grundperiode (für die wir am Anfang zurückkehren) wird oft 1 Tag verwendet. Wie viele Perioden die Berechnung eingeben (siehe auch n) oft 20 oder 21 Tage ( Die Anzahl der Handelstage und damit die Anzahl der Basisperioden in einem Monat) Wie viele Perioden gibt es in einem Jahr (dies wird für die annualisierte Volatilität am Ende verwendet) In der Makroforschung verwende ich meistens 1 Tag (Tag-zu-Tag-Rendite) ), 21 oder 63 Tage (1 Monat oder 3 Monate) und 252 (im Durchschnitt 252 Handelstage pro Jahr). Es ist nicht so wichtig, ob Sie 20 oder 21 Tage oder 252 oder 262 Tage verwenden. Viel wichtiger ist, dass Sie die gleichen Parameter konsequent verwenden, so dass Ihre Ergebnisse vergleichbar sein werden. Schritt 1: Berechnung der Rendite Zuerst müssen wir die kontinuierliche Rendite jeder Periode berechnen. In unserem Fall berechnen wir die täglichen Renditen für jeden der 21 Tage (unsere n21): ln Naturlog C n Schlusskurs C n-1 Vortages-Schlusskurs Schritt 2: Standardabweichung der Retouren Als nächstes werden wir Die Standardabweichung ist die Quadratwurzel der Varianz, die die mittlere quadratische Abweichung vom Mittelwert ist (wenn Sie nicht mit ihr vertraut sind, können Sie hier eine ausführliche Erläuterung finden Varianz - und Standardabweichungsberechnung). Zuerst berechnen Sie den Durchschnitt der Renditen, die wir in Schritt 1 erhalten haben: Dann berechnen Sie die quadrierte Abweichung vom Mittelwert für jede der Renditen: Berechnen Sie den Mittelwert der quadrierten Abweichungen, indem Sie sie zusammenfassen und durch n-1 teilen (in unserem Fall 21 1 20). Wir teilen uns n-1 statt n. Da wir die Standardabweichung der Stichprobe berechnen (wir schätzen die Standardabweichung von einer Stichprobe, wenn sie nicht bekannt ist, siehe die Differenz zwischen Population und Standardabweichung der Probe). Hinweis: Dies ist die Varianz der Retouren. Berechnen Sie die Standardabweichung der Quadratwurzel der Varianz. Die ganze Formel lautet daher: Anmerkung: Es sieht vielleicht unheimlich aus, aber wir haben gerade eine Quadratwurzel zur vorherigen Formel hinzugefügt. Die Zahl, die wir bekommen haben () ist eine 1-tägige historische Volatilität. Annualisierung Historische Volatilität Das einzige, was bleibt, ist die Volatilität zu annualisieren. Wir machen dies durch Multiplikation der 1-Tages-Volatilität mit der Quadratwurzel aus der Anzahl der Handelstage in einem Jahr in unserem Fall Quadratwurzel von 252. Das Ergebnis ist die annualisierte Volatilität. Berechnung der historischen Volatilität in Excel In der Praxis wäre die Berechnung der historischen Volatilität manuell sehr langwierig (und anfällig für Fehler). Aber es ist sehr einfach in Excel. Tatsächlich führen Sie den gesamten Schritt 2 mit der Standardabweichungsfunktion aus (verwenden Sie STDEV. S für Standardabweichung). Historical Volatility Calculator Sie können den Historical Volatility Excel Calculator von Macroption herunterladen. Sie können es für Ihre eigenen Berechnungen verwenden, entweder mit Ihren eigenen Marktdaten oder automatisch das Herunterladen von Daten aus Yahoo Finance für ein Symbol, das Sie auswählen. Der Rechner kann auch Ergebnisse für eine andere sehr beliebte historische Volatilitäts-Berechnungsmethode 8211 zur Null-Mittel (oder Nicht-Zentriert) - Methode liefern, die sich leicht von der oben beschriebenen unterscheidet. Es gibt eine PDF-Anleitung, die mit dem Taschenrechner geliefert wird. Sie erläutert alle Berechnungen und Funktionen im Detail. Indem Sie auf dieser Website verbleiben und / oder den Inhalt von Macroption verwenden, bestätigen Sie, dass Sie die Nutzungsbedingungen-Vereinbarung gelesen haben und damit einverstanden sind, als ob Sie sie signiert haben. Das Abkommen enthält auch Datenschutzrichtlinien und Cookies. Wenn Sie mit irgendeinem Teil dieser Vereinbarung nicht einverstanden sind, verlassen Sie bitte die Website und beenden Sie die Verwendung von Macroption-Inhalten. Alle Informationen sind nur für Bildungszwecke und können ungenau, unvollständig, veraltet oder einfach falsch sein. Macroption haftet nicht für Schäden, die durch die Nutzung der Inhalte entstehen. Finanz-, Investitions - oder Handelsberatung ist jederzeit möglich. Kopie 2016 Macroption ndash Alle Rechte vorbehalten. Vereinfachter Ansatz zur Berechnung der Volatilität Laden des Players. Viele Anleger haben in den verschiedenen Perioden des Marktzyklus anomale Werte der Volatilität der Anlageperformance erlebt. Während die Volatilität größer sein kann als in bestimmten Zeiträumen erwartet wird, kann ein Fall auch gemacht werden, dass die Art und Weise, in der die Volatilität typischerweise gemessen wird, zum Problem der unerwarteten Volatilität beiträgt. Der Zweck dieses Artikels ist es, die mit der traditionellen Volatilität verbundenen Fragen zu erörtern und einen intuitiveren Ansatz zu erläutern, der von Investoren genutzt werden kann, um ihnen bei der Bewertung der Größenordnung ihrer Anlagerisiken zu helfen. Traditionelles Volatilitätsmaß Die meisten Anleger sollten sich bewusst sein, dass die Standardabweichung die typische statistische Kennzahl für die Volatilität ist. Standardabweichung ist einfach definiert als die Quadratwurzel der mittleren quadratischen Abweichung der Daten von ihrem Mittelwert. Während diese Statistik relativ einfach zu berechnen ist, sind die Annahmen hinter ihrer Interpretation komplexer, was wiederum Anlass zur Sorge um ihre Genauigkeit gibt. Als Ergebnis gibt es eine gewisse Skepsis um ihre Gültigkeit als ein genaues Maß für das Risiko. (Um mehr zu erfahren, siehe Die Verwendungen und Grenzen der Volatilität.) Um zu erklären, dass für eine Standardabweichung eine genaue Risikomasse vorliegt, muss davon ausgegangen werden, dass die Anlagerendaten einer normalen Verteilung folgen. In grafischer Form wird eine normale Verteilung der Daten auf einem Diagramm in einer Weise aufgetragen, die wie eine glockenförmige Kurve aussieht. Wenn dieser Standard zutrifft, sollten etwa 68 der erwarteten Ergebnisse zwischen 1 Standardabweichungen von der erwarteten Rendite der Investitionen liegen. 95 sollte zwischen 2 Standardabweichungen liegen und 99 zwischen 3 Standardabweichungen liegen. Während des Zeitraums vom 1. Juni 1979 bis zum 1. Juni 2009 betrug die auf drei Jahre angewachsene jährliche durchschnittliche Performance des SampP 500 Index 9,5 und die Standardabweichung lag bei 10. Angesichts dieser Ausgangsparameter würde man erwarten Dass 68 der erwarteten Leistung des SampP 500 Index in einem Bereich von -0,5 und 19,5 (9,5 10) liegen würde. Leider gibt es drei Hauptgründe, warum Investment Performance Daten nicht normal verteilt werden können. Erstens ist die Anlageperformance typischerweise schief, was bedeutet, dass Rückkehrverteilungen typischerweise asymmetrisch sind. Infolgedessen neigen Investoren dazu, ungewöhnlich hohe und niedrige Perioden der Leistung zu erfahren. Zweitens zeigt die Anlageperformance typischerweise eine Eigenschaft, die als Kurtosis bekannt ist. Was bedeutet, dass die Anlageperformance eine ungewöhnlich große Anzahl positiver und / oder negativer Perioden aufweist. Zusammengenommen verzerren diese Probleme das Aussehen der Glockenkurve und verzerren die Genauigkeit der Standardabweichung als ein Maß für das Risiko. Zusätzlich zur Schiefe und Kurtosis ist auch ein Problem bekannt, das als Heteroskedastizität bekannt ist. Heteroskedastizität bedeutet einfach, dass die Varianz der Sample-Investment-Performance-Daten nicht über die Zeit konstant ist. Als Folge davon neigt die Standardabweichung dazu, auf der Grundlage der Länge der Zeitdauer, die verwendet wird, um die Berechnung durchzuführen, oder die Zeitdauer, die ausgewählt wird, um die Berechnung durchzuführen, zu fluktuieren. Wie Schiefe und Kurtosis, die Verzweigungen der Heteroskedastizität wird dazu führen, dass Standardabweichung ein unzuverlässiges Maß für das Risiko sein. Zusammengenommen können diese drei Probleme dazu führen, dass die Anleger die potenzielle Volatilität ihrer Anlagen missverstehen und potenziell viel mehr Risiken als erwartet antizipieren. (Um mehr zu erfahren, siehe unsere CFA Level 1- quantitative Methoden Exam Guide.) Ein vereinfachtes Maß an Volatilität Glücklicherweise gibt es eine viel einfachere und genauere Möglichkeit, zu messen und zu untersuchen Risiko. Durch ein Verfahren, das als historisches Verfahren bekannt ist, kann das Risiko in einer informativeren Weise erfasst und analysiert werden als durch die Verwendung einer Standardabweichung. Um diese Methode nutzen zu können, müssen die Anleger lediglich die historische Performance ihrer Anlagen graphisch darstellen, indem sie ein Diagramm erzeugen, das als Histogramm bekannt ist. Ein Histogramm ist ein Diagramm, das den Anteil der Beobachtungen, die innerhalb eines Wirtes der Kategoriebereiche fallen. Beispielsweise wurde in der nachstehenden Grafik die dreijährige fortlaufende jährliche durchschnittliche Performance des SampP 500 Index für den Zeitraum vom 1. Juni 1979 bis zum 1. Juni 2009 erstellt. Die vertikale Achse stellt die Größe der Leistung des SampP 500 Index dar, und die horizontale Achse stellt die Frequenz dar, in der der SampP 500 Index eine solche Leistung erlebt hat. Abbildung 1: SampP 500 Index Performance Histogramm Quelle: Investopedia 2009 Wie die Grafik zeigt, ermöglicht die Verwendung eines Histogramms Investoren, den Prozentsatz der Zeit zu bestimmen, in der die Performance einer Anlage innerhalb, über oder unterhalb eines bestimmten Bereichs liegt. So erreichten 16 der SampP 500 Index-Leistungsbeobachtungen eine Rendite zwischen 9 und 11,7. In Bezug auf die Leistung unterhalb oder oberhalb einer Schwelle kann auch festgestellt werden, dass der SampP 500 Index einen Verlust von mehr als oder gleich 1,1, 16 der Zeit und Leistung über 24,8, 7,7 der Zeit erlebt hat. Vergleich der Methoden Die Verwendung der historischen Methode über ein Histogramm hat drei wesentliche Vorteile gegenüber der Standardabweichung. Erstens erfordert die historische Methode nicht, dass die Anlageperformance normal verteilt wird. Zweitens werden die Auswirkungen von Schiefe und Kurtosis explizit in der Histogrammkarte erfasst, die Investoren die notwendigen Informationen zur Verfügung stellt, um unerwartete Volatilitätsüberraschung zu mildern. Drittens können die Anleger die Höhe der erlittenen Gewinne und Verluste untersuchen. Der einzige Nachteil der historischen Methode ist, dass das Histogramm, wie die Verwendung von Standardabweichung, unter den potenziellen Auswirkungen der Heteroskedastizität leidet. Dies sollte jedoch keine Überraschung sein, da die Anleger verstehen sollten, dass die Wertentwicklung in der Vergangenheit nicht auf künftige Erträge hindeutet. In jedem Fall ist die historische Methode auch bei dieser Einschätzung nach wie vor eine hervorragende Grundlage für das Anlagerisiko und sollte von Investoren für die Bewertung der Höhe und Häufigkeit ihrer potenziellen Gewinne und Verluste in Verbindung mit ihren Anlagechancen genutzt werden. Anwendung der Methodik Jetzt, da die Anleger verstehen, dass die historische Methode als informative Methode zur Risikomessung und - analyse genutzt werden kann, stellt sich die Frage, wie Investoren ein Histogramm generieren, um die Risikoattribute ihrer Anlagen zu untersuchen Ist es, die Investment Performance Informationen von den Investment-Management-Unternehmen anzufordern. Allerdings können die notwendigen Informationen auch durch das Erfassen des monatlichen Schlusskurses der Anlageoption, der typischerweise aus verschiedenen Quellen ermittelt wird, und dann die manuelle Berechnung der Anlageperformance erhalten werden. Nachdem Leistungsinformationen gesammelt oder manuell berechnet wurden, kann ein Histogramm konstruiert werden, indem die Daten in ein Softwarepaket wie Microsoft Excel importiert werden. Und das Software-Add-On-Feature für die Software. Durch die Nutzung dieser Methodik, sollten die Anleger in der Lage, leicht ein Histogramm, das wiederum sollte ihnen helfen, die wahre Volatilität ihrer Investitionsmöglichkeiten zu messen. Fazit In der Praxis sollte die Verwendung eines Histogramms den Anlegern erlauben, das Risiko ihrer Anlagen in einer Weise zu untersuchen, die es ihnen ermöglicht, den Geldbetrag, den sie auf Jahresbasis leisten oder verlieren, zu beurteilen. Angesichts dieser Art der realen Welt Anwendbarkeit, sollten die Anleger weniger überrascht sein, wenn die Märkte schwanken drastisch, und daher sollten sie sich viel mehr Inhalt mit ihrem Investment-Engagement in allen wirtschaftlichen Umgebungen. Standardabweichung (Volatilität) Standardabweichung (Volatilität) Einführung Standardabweichung ist ein statistischer Begriff, der die Variabilität oder Streuung um einen Durchschnitt misst. Die Standardabweichung ist auch ein Maß für die Volatilität. Allgemein gesprochen ist Dispersion die Differenz zwischen dem Istwert und dem Mittelwert. Je größer diese Dispersion oder Variabilität ist, desto höher ist die Standardabweichung. Je kleiner diese Dispersion oder Variabilität ist, desto geringer ist die Standardabweichung. Chartisten können die Standardabweichung verwenden, um das erwartete Risiko zu messen und die Bedeutung bestimmter Preisbewegungen zu bestimmen. Berechnung StockCharts berechnet die Standardabweichung für eine Population, die davon ausgeht, dass die betreffenden Perioden den gesamten Datensatz darstellen, nicht ein Sample aus einem größeren Datensatz. Die Berechnungsschritte sind wie folgt: Berechnen Sie den durchschnittlichen (mittleren) Preis für die Anzahl der Perioden oder Beobachtungen. Bestimmen Sie jede Periode039s Abweichung (schließen Sie weniger durchschnittlichen Preis). Quadrat jede Periode039s Abweichung. Summe der quadrierten Abweichungen. Teilen Sie diese Summe durch die Anzahl der Beobachtungen. Die Standardabweichung ist dann gleich der Quadratwurzel dieser Zahl. Die Kalkulationstabelle oben zeigt ein Beispiel für eine 10-Perioden-Standardabweichung unter Verwendung von QQQQ-Daten. Man beachte, daß der 10-Periodendurchschnitt nach dem 10. Periodenzeitraum berechnet wird und dieser Durchschnitt auf alle 10 Perioden angewendet wird. Der Aufbau einer laufenden Standardabweichung mit dieser Formel wäre sehr intensiv. Excel hat einen einfacheren Weg mit der STDEVP-Formel. Die folgende Tabelle zeigt die 10-stufige Standardabweichung nach dieser Formel. Here039s ein Excel-Kalkulationstabelle, die die Standardabweichung Berechnungen zeigt. Standardabweichungswerte Die Standardabweichungswerte sind abhängig vom Preis der unter Sicherheit. Wertpapiere mit hohen Preisen wie Google (550) haben höhere Standardabweichungswerte als Wertpapiere mit niedrigen Preisen wie Intel (22). Diese höheren Werte sind keine Reflexion der höheren Volatilität, sondern eine Reflexion des tatsächlichen Preises. Die Standardabweichungswerte sind in Bezug auf den Preis des zugrunde liegenden Wertpapiers dargestellt. Historische Standardabweichungswerte werden auch betroffen sein, wenn ein Sicherheitssystem über einen längeren Zeitraum eine große Preisänderung erfährt. Eine Sicherheit, die sich von 10 auf 50 bewegt, hat höchstwahrscheinlich eine höhere Standardabweichung bei 50 als bei 10. In der obigen Tabelle bezieht sich die linke Skala auf die Standardabweichung. Google039s Standardabweichung Skala reicht von 2,5 bis 35, während die Intel-Bereich von 0,10 bis 0,75 läuft. Durchschnittliche Preisänderungen (Abweichungen) in Google reichen von 2,5 bis 35, während durchschnittliche Preisänderungen (Abweichungen) in Intel von 10 Cent bis 75 Cent liegen. Trotz der Bandbreitenunterschiede können Chartisten die Volatilitätsänderungen für jedes Wertpapier visuell beurteilen. Die Volatilität von Intel nahm von April bis Juni ab, da sich die Standardabweichung mehr als 70 Male veränderte. Google erlebt eine Schwankung der Volatilität im Oktober als Standardabweichung schoss über 30. Man müsste die Standardabweichung durch den Schlusskurs teilen, um die Volatilität für die beiden Wertpapiere direkt zu vergleichen. Messen von Erwartungen Der aktuelle Wert der Standardabweichung kann verwendet werden, um die Wichtigkeit einer Bewegungs - oder Soll-Erwartung abzuschätzen. Dabei wird davon ausgegangen, dass Preisänderungen in der Regel mit einer klassischen Glockenkurve verteilt werden. Obwohl Preisänderungen für Wertpapiere nicht immer normal verteilt sind, können Chartisten immer noch normale Distributionsrichtlinien verwenden, um die Bedeutung einer Kursbewegung abzuschätzen. In einer Normalverteilung liegen 68 der Beobachtungen innerhalb einer Standardabweichung. 95 der Beobachtungen fallen in zwei Standardabweichungen. 99,7 der Beobachtungen fallen unter drei Standardabweichungen. Mit diesen Richtlinien können Händler die Bedeutung einer Preisbewegung abschätzen. Eine Bewegung, die größer als eine Standardabweichung ist, würde in Abhängigkeit von der Bewegungsrichtung eine überdurchschnittliche Stärke oder Schwäche zeigen. Die Grafik oben zeigt Microsoft (MSFT) mit einer 21-tägigen Standardabweichung im Indikatorfenster. Es gibt ungefähr 21 Handelstage in einem Monat und die monatliche Standardabweichung war .88 am letzten Tag. In einer Normalverteilung sollten 68 der 21 Beobachtungen eine Preisänderung von weniger als 88 Cent aufweisen. 95 der 21 Beobachtungen sollten eine Preisänderung von weniger als 1,76 Cent (2 x .88 oder zwei Standardabweichungen) aufweisen. 99,7 der Beobachtungen sollten eine Preisänderung von weniger als 2,64 (3 x .88 oder drei Standardabweichungen) aufweisen, wobei Preisbewegungen, die 1,2 oder 3 Standardabweichungen darstellen, als bemerkenswert angesehen werden Es schwankte zwischen 0,32 und 0,88 von Mitte August bis Mitte Dezember. Ein 250-Tage-gleitenden Durchschnitt kann angewendet werden, um den Indikator zu glätten und finden Sie einen Durchschnitt, die rund 68 Cent ist. Die Preise bewegen sich größer als 68 Cents waren größer als die 250 Tage-SMA der 21-Tage-Standardabweichung Diese überdurchschnittlichen Kursbewegungen weisen auf ein gesteigertes Interesse hin, das eine Trendveränderung vorherzusagen oder einen Ausbruch markieren könnte. Fazit Die Standardabweichung ist ein statistisches Maß an Volatilität, die den Chartisten eine voraussichtliche Schätzung liefert Die Standardabweichung wird auch bei anderen Indikatoren wie Bollinger-Bändern verwendet, die 2 Standardabweichungen oberhalb und unterhalb des gleitenden Mittelwerts festlegen. Bewegungen, die die Bänder übersteigen, werden als signifikant genug angesehen, um die Aufmerksamkeit zu rechtfertigen. Wie bei allen Indikatoren sollte die Standardabweichung in Verbindung mit anderen Analysewerkzeugen wie Impulsoszillatoren oder Diagrammmustern verwendet werden. Standardabweichung und SharpCharts Die Standardabweichung ist als Indikator in SharpCharts mit einem Standardparameter von 10 verfügbar. Dieser Parameter kann je nach Analysebedarf geändert werden. Grob gesagt, 21 Tage entspricht einem Monat, 63 Tage entspricht einem Viertel und 250 Tagen entspricht einem Jahr. Die Standardabweichung kann auch auf wöchentlichen oder monatlichen Diagrammen verwendet werden. Indikatoren können auf die Standardabweichung angewendet werden, indem Sie auf erweiterte Optionen klicken und dann eine Überlagerung hinzufügen. Klicken Sie hier für ein Live-Diagramm mit der Standardabweichung. Forex Volatility Die auf dieser Seite berechnete Volatilität wird als Average true range (ATR) bezeichnet. Sie wird berechnet, indem der Mittelwert der Differenz zwischen dem höchsten und dem niedrigsten eines jeden Tages über einen gegebenen Zeitraum genommen wird. Mit dieser Methode berechnen wir beispielsweise die Volatilität des Euro-Dollars über drei Tage mit den folgenden Daten Erster Tag: Der Euro-Dollar markiert einen Tiefpunkt bei 1,3050 und einen Höchstpunkt bei 1,3300 Zweiter Tag: EURUSD schwankt zwischen 1,3100 und 1,3300 Dritter Tag: Der Tiefpunkt ist 1.3200 und der höchste Punkt ist 1.3350 Der Höchste - Der niedrigste Unterschied in den drei Tagen ist 250pips, 200pips und 150pips oder durchschnittlich 200pips. Wir werden sagen, dass die Volatilität über die Periode durchschnittlich 200 Pips beträgt. Die Volatilität wird verwendet, um das Potential für die Variation eines Währungspaars zu bewerten. Zum Beispiel für den Intraday-Handel kann es interessanter erscheinen, ein Paar auszuwählen, das eine hohe Volatilität bietet. Eine andere Verwendung kann als Hilfe zur Festlegung der Ebenen der objektiven oder Stop-Verlust, um ein Intraday-Ziel bei 2 oder 3 Mal die Volatilität kann eine riskante Strategie umgekehrt sein, kann man schätzen, dass ein Ziel von mindestens einem Mal die Volatilität Hat mehr Chancen zu erreichen. Fallstudien Ich möchte den Euro-Dollar für einen Intraday-Handel bei 1.3200 kaufen. Mein Ziel ist 100 Pips. Zu der Zeit, als ich meinen Handel eröffnen wollte, war der Tiefpunkt für den Tag 1.3100 und die durchschnittliche Volatilität beträgt 150 Pips, was bedeutet, dass im Durchschnitt kann man schätzen, dass der Höhepunkt könnte in der Nähe von 1.3100150 Pips 1.3250. Jetzt ist mein Ziel 1.3300, oder 50 Pips oben. In diesem Fall zeigt meine Analyse, dass der EURUSD wahrscheinlich eine stärkere Schwankung haben wird als an den vergangenen Tagen, die ich meine Position öffnen und als mein Intraday-Ziel 1.3300 aufrechterhalten kann. Allerdings, wenn die Rate zeigt keine außergewöhnliche Variation kann man abschätzen, dass das Ziel wahrscheinlich nicht während des Tages erreicht werden, die nicht ungültig wird meine Analyse aber verkürzt mein Timing. Handelswerkzeuge