Cómo medir la volatilidad La volatilidad es la medición de las variaciones de precios durante un período de tiempo especificado. Los operadores pueden acercarse a los mercados de baja volatilidad con dos enfoques diferentes. Discutimos el indicador Average True Range como medida de la volatilidad. El análisis técnico puede traer una cantidad significativa de valor a un comerciante. Si bien ningún indicador o conjunto de indicadores predicen perfectamente el futuro, los comerciantes pueden usar los movimientos de precios históricos para tener una idea de lo que puede suceder en el futuro. Un componente clave de este tipo de enfoque probabilístico es la capacidad de ver el cuadro lsquobig, rsquo o la condición general del mercado que se negocia. Discutimos las condiciones del mercado en el artículo La Mano Guiadora de la Acción de Precio y en la pieza que adjuntamos algunos consejos para los comerciantes para calificar la condición observada en un esfuerzo por seleccionar más correctamente la estrategia y el enfoque para el comercio de esa condición específica. En este artículo, wersquore va a tomar el debate un paso más allá, centrándose en uno de los principales factores de importancia en la determinación de las condiciones del mercado: Volatilidad. La volatilidad es la medición de las variaciones de precios: Los grandes movimientos de precios son indicativos de una alta volatilidad, mientras que los menores movimientos de precios son de baja volatilidad. Como comerciantes, los movimientos de precios son los que permiten beneficios. Las variaciones más grandes del precio significan más potencial para el beneficio pues hay simplemente más oportunidad disponible con estos movimientos más grandes. Pero esto es necesariamente una buena cosa. Los peligros de la volatilidad El atractivo de las condiciones de alta volatilidad puede ser obvio: tal como dijimos anteriormente, mayores niveles de volatilidad significan mayores movimientos de precios y mayores movimientos de precios significan más oportunidades. Pero los comerciantes necesitan ver el otro lado de esta moneda: mayores niveles de volatilidad también significan que los movimientos de precios son aún menos previsibles. Las reversiones pueden ser más agresivas, y si un comerciante se encuentra en el lado equivocado del movimiento, la pérdida potencial puede ser aún mayor en un entorno de alta volatilidad, ya que el aumento de la actividad puede implicar mayores movimientos de precios en contra del comerciante, así como en su favor. Para muchos comerciantes, especialmente los nuevos, los niveles más altos de volatilidad pueden presentar mucho más riesgo que beneficio. La razón de esto es el error del número uno que los comerciantes de la divisa hacen y el hecho de que los altos niveles de la volatilidad exponen a estos comerciantes a estos riesgos incluso más que baja volatilidad. Así que antes de entrar en la medición o la volatilidad de los mercados, por favor, sepan que la gestión de riesgos es una necesidad cuando se negocia en estos entornos de mayor volatilidad. El no observar los riesgos de tales ambientes puede ser una manera rápida de hacer frente a una llamada de margen temida. Rango Promedio Real El indicador Rango Promedio Real se encuentra por encima de la mayoría de otros cuando se trata de la medición de la volatilidad. ATR fue creado por J. Welles Wilder (los mismos caballeros que crearon RSI, Parabolic SAR y el indicador ADX), y está diseñado para medir el rango verdadero durante un período de tiempo especificado. El rango verdadero se especifica como el mayor de: Alto del período actual menos el bajo del período actual El máximo del período actual menos el período anteriorquos el valor de cierre El bajo del período actual menos el período anteriorquos el valor de cierre Porque wersquore sólo tratando de La volatilidad medida, los valores absolutos se utilizan en los cálculos anteriores para determinar el lsquotrue rango. rsquo Así que el mayor de los tres números anteriores es el lsquotrue rango, rsquo independientemente de si el valor era negativo o no. Una vez que estos valores se calculan, se pueden promediar durante un período de tiempo para suavizar las fluctuaciones a corto plazo (14 períodos es común). El resultado es rango verdadero promedio. En el cuadro siguiente, wersquove añadió ATR para ilustrar cómo el indicador registrará valores más grandes a medida que aumenta el rango de los movimientos de precios: Creado con Marketscope / Trading Station II preparado por James Stanley Después de que los operadores aprendieron a medir la volatilidad, El indicador ATR en sus enfoques de una de dos maneras. Como un filtro de volatilidad para determinar qué estrategia o enfoque emplear Para medir el riesgo (distancia de parada) al iniciar las posiciones de negociación Uso de ATR como un filtro de volatilidad Tal como lo vimos en nuestro artículo de comercio de gama, los comerciantes pueden acercarse a ambientes de baja volatilidad con dos diferentes aproximaciones. Simplemente, los comerciantes pueden buscar el ambiente de baja volatilidad para continuar, o pueden buscar que cambie. Lo que significa, los comerciantes pueden acercarse a la baja volatilidad mediante el comercio de la gama (continuación de la baja volatilidad), o pueden mirar a comercio de la ruptura (aumento de la volatilidad). La diferencia entre las dos condiciones es enorme, ya que los comerciantes de la gama están buscando vender resistencia y comprar apoyo, mientras que los comerciantes de breakouts buscan hacer exactamente lo contrario. Además, los comerciantes de gama tienen el lujo de apoyo y resistencia bien definidos para la colocación de detención mientras que los comerciantes de ruptura no lo hacen. Y mientras que los breakouts pueden conducir potencialmente a movimientos enormes, la probabilidad del éxito es perceptiblemente más baja. Esto significa que las rupturas falsas pueden ser abundantes, y el comercio de la ruptura a menudo requiere más agresivo riesgo-recompensa ratios (para contrarrestar la menor probabilidad de éxito). Uso de ATR para la gestión de riesgos Una de las luchas principales para los nuevos operadores es aprender dónde colocar la parada de protección al iniciar nuevas posiciones. ATR puede ayudar con este objetivo. Debido a que ATR se basa en los movimientos de precios en el mercado, el indicador crecerá junto con la volatilidad. Esto permite al comerciante utilizar paradas más amplias en mercados más volátiles, o paradas más estrictas en entornos de baja volatilidad. El indicador ATR se muestra en el mismo formato de precio que el par de divisas. Por lo tanto, un valor de lsquo.00458rsquo en EUR / USD denotaría 45,8 pips. Alternativamente, una lectura de lsquo.455rsquo en USDJPY denotaría 45.5 pips. A medida que la volatilidad aumenta o disminuye, estas estadísticas también aumentarán o disminuirán. Los comerciantes pueden utilizar esto para su ventaja mediante la colocación de paradas basadas en el valor de ATR. Si a usted le gusta más información sobre este método, discutiremos la premisa detalladamente en el artículo, Managing Risk with ATR. --- Escrito por James Stanley James está disponible en Twitter JStanleyFX ¿Le gustaría mejorar su FX recientemente Educación DailyFX DailyFX ha puesto en marcha la Universidad, que es completamente libre de cualquier y todos los comerciantes DailyFX ofrece noticias de la divisa y el análisis técnico de las tendencias que influyen en el mundial los mercados de divisas. Aprenda el comercio de divisas con una cuenta de práctica libre y gráficos comerciales de FXCM. Cálculo de la volatilidad histórica Esta página es una guía paso a paso cómo calcular la volatilidad histórica. Los ejemplos y las fórmulas de Excel están disponibles en la Calculadora y Guía de Volatilidad Histórica. Aunque usted oye hablar del concepto de volatilidad histórica a menudo, hay confusión acerca de cómo se calcula exactamente la volatilidad histórica. Si está utilizando varios programas de gráficos diferentes, es muy probable que obtenga valores de volatilidad históricos ligeramente diferentes para la misma seguridad con la misma configuración con diferentes programas. El siguiente es el método más común de calcular la volatilidad histórica como desviación estándar de los retornos logarítmicos. Basado en los precios de cierre diarios. Lo que la volatilidad histórica es matemáticamente Al hablar de la volatilidad histórica de los valores o los precios de los valores, en realidad significa la volatilidad histórica de los rendimientos. Parece una distinción insignificante, pero es muy importante para el cálculo y la interpretación de la volatilidad histórica. Matemáticamente, la volatilidad histórica es la desviación estándar (normalmente anualizada) de los retornos. Si sabe cómo calcular la rentabilidad en un período determinado y cómo calcular la desviación estándar, ya sabe cómo calcular la volatilidad histórica. Si aún no está seguro, se describe la guía detallada paso a paso. Decidir los Parámetros Hay 3 parámetros que necesitamos establecer: El periodo básico (para el cual calculamos los retornos en el principio) a menudo 1 día es usado ¿Cuántos períodos entran en el cálculo (bien se refieren a esto como n) a menudo 20 o 21 días El número de días de negociación y por lo tanto el número de períodos básicos en un mes) Cuántos períodos hay en un año (esto se utiliza para anualizar la volatilidad al final) En la investigación Macroption la mayoría de uso 1 día (día a día las declaraciones ), 21 o 63 días (representando 1 mes o 3 meses) y 252 (ya que hay 252 días de negociación por año en promedio). No es tan importante si usted usa 20 o 21 días, o 252 o 262 días. Mucho más importante es que utiliza los mismos parámetros de forma coherente, por lo que sus resultados serán comparables. Paso 1: Calcular devoluciones Primero tenemos que calcular el rendimiento compuesto continuamente de cada período. En nuestro caso, calcularemos los rendimientos diarios de cada uno de los 21 días (nuestra n21): ln precio natural C n precio de cierre C n-1 precio de cierre del día anterior Paso 2: Desviación estándar de las devoluciones Es necesario calcular la desviación estándar de los retornos obtenidos en el paso 1. La desviación estándar es la raíz cuadrada de la varianza, que es la desviación cuadrada media de la media (si no está familiarizado con ella, aquí puede ver una explicación detallada de Variación y cálculo de la desviación estándar). En primer lugar, calcule el promedio de los retornos obtenidos en el paso 1: Luego, calcule la desviación cuadrada del promedio para cada uno de los retornos: Calcule el promedio de las desviaciones cuadradas sumando y dividiendo por n-1 (en nuestro caso 21 1 20). Estamos dividiendo por n-1 en lugar de n. Ya que estamos calculando la desviación estándar de la muestra (estamos estimando la desviación estándar de una muestra si no estamos familiarizados, ver la diferencia entre la población y la desviación estándar de la muestra). Nota: Esta es la varianza de los retornos. Calcular la desviación estándar de la raíz cuadrada de la varianza. La fórmula entera es por lo tanto: Nota: Puede parecer asustadizo, pero acabamos de agregar una raíz cuadrada a la fórmula anterior. El número que tenemos ahora () es volatilidad histórica de 1 día. Anualizando la Volatilidad Histórica Lo único que queda es anualizar la volatilidad. Hacemos eso multiplicando la volatilidad de 1 día por la raíz cuadrada del número de días (negociados) en un año en nuestra raíz cuadrada de caso de 252. El resultado es la volatilidad anualizada. Cálculo de la Volatilidad Histórica en Excel En la práctica, el cálculo manual de la volatilidad histórica sería muy largo (y propenso a errores). Pero es muy fácil en Excel. De hecho, realiza todo el paso 2 con la función de desviación estándar (use STDEV. S para la desviación estándar de la muestra). Calculadora histórica de la volatilidad Puede descargar la calculadora histórica de la volatilidad Excel de Macroption. Puede usarlo para sus propios cálculos, ya sea utilizando sus propios datos de mercado o descargando automáticamente los datos de Yahoo Finance para un símbolo que seleccione. La Calculadora también puede proporcionar resultados para otro método de cálculo de volatilidad histórica muy popular 8211 el método medio cero (o no centrado), que difiere ligeramente del descrito anteriormente. Hay una guía PDF que viene con la calculadora. Explica todos los cálculos y funciones en detalle. Al permanecer en este sitio web y / o el uso de contenido Macroption, usted confirma que ha leído y estoy de acuerdo con las Condiciones de Uso del mismo modo si la ha firmado. El acuerdo también incluye la Política de Privacidad y Política de Cookies. 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El objetivo de este artículo es discutir las cuestiones asociadas con la medida tradicional de la volatilidad y explicar un enfoque más intuitivo que pueda ser utilizado por los inversores para ayudarles a evaluar la magnitud de sus riesgos de inversión. Medida tradicional de la volatilidad La mayoría de los inversores deben ser conscientes de que la desviación estándar es la estadística típica utilizada para medir la volatilidad. La desviación estándar se define simplemente como la raíz cuadrada de la desviación cuadrada media de los datos de su media. Si bien esta estadística es relativamente fácil de calcular, los supuestos detrás de su interpretación son más complejos, lo que a su vez plantea preocupación por su exactitud. Como resultado, existe cierto nivel de escepticismo en torno a su validez como medida exacta del riesgo. Para explicar, para que la desviación estándar sea una medida exacta del riesgo, se debe asumir que los datos de desempeño de la inversión siguen una distribución normal. (Para obtener más información, vea Usos y límites de la volatilidad. En términos gráficos, una distribución normal de datos se representará en un gráfico de una manera que se parece a una curva en forma de campana. Si esta norma es cierta, entonces aproximadamente 68 de los resultados esperados deben estar entre 1 desviación estándar de la rentabilidad esperada de las inversiones. 95 debe estar entre 2 desviaciones estándar, y 99 debe estar entre 3 desviaciones estándar. Por ejemplo, durante el período comprendido entre el 1 de junio de 1979 y el 1 de junio de 2009, el rendimiento anual promedio móvil del Índice SampP 500 fue de 9,5 y su desviación estándar fue de 10. Dados estos parámetros básicos de rendimiento, se podría esperar Que 68 del tiempo el desempeño esperado del índice SampP 500 estaría dentro de un rango de -0.5 y 19.5 (9.5 10). Desafortunadamente, hay tres razones principales por las que los datos de rendimiento de las inversiones pueden no ser distribuidos normalmente. En primer lugar, el rendimiento de las inversiones suele estar sesgado, lo que significa que las distribuciones de retorno son típicamente asimétricas. Como resultado, los inversores tienden a experimentar períodos anormalmente altos y bajos de rendimiento. En segundo lugar, el rendimiento de la inversión exhibe típicamente una característica conocida como kurtosis. Lo que significa que el desempeño de la inversión exhibe un número anormalmente grande de períodos positivos y / o negativos de desempeño. Tomados en conjunto, estos problemas deforman la apariencia de la curva en forma de campana y distorsionan la precisión de la desviación estándar como medida de riesgo. Además de la asimetría y la curtosis, un problema conocido como heteroscedasticidad es también motivo de preocupación. La heterocedasticidad simplemente significa que la varianza de los datos de rendimiento de la inversión de la muestra no es constante en el tiempo. Como resultado, la desviación estándar tiende a fluctuar en función de la duración del período de tiempo utilizado para realizar el cálculo o del período de tiempo seleccionado para realizar el cálculo. Al igual que la asimetría y la curtosis, las ramificaciones de la heteroscedasticidad harán que la desviación estándar sea una medida poco fiable del riesgo. Tomados colectivamente, estos tres problemas pueden hacer que los inversores malinterpreten la volatilidad potencial de sus inversiones, y hacer que potencialmente tomen mucho más riesgo de lo previsto. Una medida simplificada de la volatilidad Afortunadamente, existe una manera mucho más fácil y más precisa de medir y examinar el riesgo. A través de un proceso conocido como el método histórico, el riesgo puede ser capturado y analizado de una manera más informativa que a través del uso de la desviación estándar. Para utilizar este método, los inversores simplemente necesitan graficar el rendimiento histórico de sus inversiones, mediante la generación de un gráfico conocido como un histograma. Un histograma es un gráfico que representa la proporción de observaciones que se encuentran dentro de una serie de rangos de categorías. Por ejemplo, en el gráfico siguiente, se ha construido el rendimiento promedio anualizado anual trienal del Índice SampP 500 para el período comprendido entre el 1 de junio de 1979 y el 1 de junio de 2009. El eje vertical representa la magnitud del rendimiento del Índice SampP 500 y el eje horizontal representa la frecuencia con la que el Índice SampP 500 experimentó dicho rendimiento. Como se ilustra en el gráfico, el uso de un histograma permite a los inversores determinar el porcentaje de tiempo durante el cual el rendimiento de una inversión se encuentra dentro, por encima o por debajo de un intervalo dado. Por ejemplo, 16 de las observaciones de rendimiento SampP 500 Index obtuvieron un retorno entre 9 y 11,7. En términos de rendimiento por debajo o por encima de un umbral, también se puede determinar que el Índice SampP 500 experimentó una pérdida mayor o igual a 1,1, 16 del tiempo, y un rendimiento superior a 24,8, 7,7 del tiempo. Comparación de los métodos El uso del método histórico a través de un histograma tiene tres ventajas principales sobre el uso de la desviación estándar. En primer lugar, el método histórico no exige que el rendimiento de las inversiones se distribuya normalmente. En segundo lugar, el impacto de la asimetría y la curtosis se recoge explícitamente en la gráfica del histograma, que proporciona a los inversores la información necesaria para mitigar la inesperada volatilidad sorpresa. En tercer lugar, los inversores pueden examinar la magnitud de las ganancias y las pérdidas experimentadas. El único inconveniente del método histórico es que el histograma, como el uso de la desviación estándar, sufre el impacto potencial de la heteroscedasticidad. Sin embargo, esto no debe ser una sorpresa, ya que los inversionistas deben entender que el rendimiento pasado no es indicativo de los beneficios futuros. En cualquier caso, incluso con esta advertencia, el método histórico sigue siendo una excelente medida de referencia del riesgo de inversión y debe ser utilizado por los inversores para evaluar la magnitud y la frecuencia de sus potenciales ganancias y pérdidas asociadas con sus oportunidades de inversión. Aplicación de la Metodología Ahora que los inversionistas entienden que el método histórico puede usarse como una forma informativa de medir y analizar el riesgo, la pregunta es: ¿Cómo generan los inversores un histograma para ayudarles a examinar los atributos de riesgo de sus inversiones? Una recomendación Es solicitar la información sobre el rendimiento de las inversiones a las empresas de gestión de inversiones. Sin embargo, también se puede obtener la información necesaria recopilando el precio de cierre mensual de la opción de inversión, que suele encontrarse a través de varias fuentes y, a continuación, calcular manualmente el rendimiento de las inversiones. Después de que la información de rendimiento se ha recopilado o se calcula manualmente, se puede construir un histograma importando los datos en un paquete de software, como Microsoft Excel. Y utilizando la función de complemento de análisis de datos de software. Utilizando esta metodología, los inversores deberían ser capaces de generar fácilmente un histograma, lo que a su vez debería ayudarles a medir la verdadera volatilidad de sus oportunidades de inversión. Conclusión En términos prácticos, la utilización de un histograma debe permitir a los inversionistas examinar el riesgo de sus inversiones de una manera que les ayudará a medir la cantidad de dinero que están haciendo o perder sobre una base anual. Dado este tipo de aplicabilidad del mundo real, los inversores deberían estar menos sorprendidos cuando los mercados fluctúan dramáticamente y, por lo tanto, deberían sentirse mucho más contentos con su exposición a la inversión en todos los entornos económicos. (Volatilidad) 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 términos generales, la dispersión es la diferencia entre el valor real y el valor medio. 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. Resumiendo las desviaciones al cuadrado. Divida esta suma por el número de observaciones. La desviación estándar es entonces igual a la raíz cuadrada de dicho 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 usarse junto con otras herramientas de análisis, como osciladores de momento o 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 añadiendo una superposición. Haga clic aquí para ver un gráfico en vivo con la desviación estándar. Forex Volatilidad La volatilidad calculada en esta página se denomina Intervalo verdadero medio (ATR). Se calcula tomando el promedio de la diferencia entre la más alta y la más baja de cada día durante un período determinado. Por ejemplo, con este método, permite calcular la volatilidad del dólar de euros durante tres días con el siguiente primer día de los datos: El Dólar Euro marca un punto bajo en 1.3050 y un punto alto en 1.3300 Segundo día: EURUSD oscila entre 1.3100 y 1.3300 Tercera día: el punto más bajo es de 1,3200 y el punto más alto es el más alto de 1.3350 - la diferencia más baja en los tres días es 250pips, 200pips y 150pips, o un promedio de 200pips. Diremos que la volatilidad en el período es de 200 pips en promedio. La volatilidad se utiliza para evaluar el potencial de variación de un par de divisas. Por ejemplo, para transacciones de la jornada, puede parecer más interesante elegir un par que ofrece una alta volatilidad. Otro uso puede ser como una ayuda para solucionar los niveles de objetivo o tope de pérdida, para colocar un objetivo intradía a los 2 o 3 veces la volatilidad puede ser una estrategia arriesgada por el contrario, se puede estimar que un objetivo de por lo menos una vez la volatilidad tiene más posibilidades de ser alcanzado. Los estudios de casos que desean comprar el dólar de euros para un comercio intradía en 1.3200. Mi objetivo es 100 pips. En el momento cuando quiero abrir mi comercio, el punto más bajo para el día fue de 1,3100 y la volatilidad media es de 150 pips, lo que significa que en una media puede estimar que el punto más alto podría estar cerca de 1.3100150 1.3250 pips. Ahora mi objetivo es 1.3300, o 50 pips por encima. En este caso, mi análisis muestra que el EURUSD parece probable que tenga una variación más fuerte que en los días anteriores puedo abrir mi posición y mantener como mi objetivo intradía de 1.3300. Sin embargo, si la tasa de variación no muestra excepcional se podría estimar que el objetivo probablemente no se consigue durante el día, lo que no invalida mi análisis, pero difiere de mi tiempo. herramientas de comercio
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