Abaixo você pode ver meu método C para calcular Bandas Bollinger para cada ponto (média móvel, banda ascendente, banda descendente). Como você pode ver, esse método usa 2 para loops para calcular o desvio padrão móvel usando a média móvel. Ele costumava conter um loop adicional para calcular a média móvel nos últimos n períodos. Este eu poderia remover adicionando o novo valor de ponto a totalaverage no início do loop e removendo o valor do ponto i-n no final do loop. Minha pergunta agora é basicamente: Posso remover o loop interno restante de uma maneira similar que eu consegui com a média móvel perguntada em 31 de janeiro de 13 às 21:45 A resposta é sim, você pode. Em meados dos anos 80, desenvolvi apenas um algoritmo desse tipo (provavelmente não original) no FORTRAN para uma aplicação de monitoramento e controle de processo. Infelizmente, isso aconteceu há mais de 25 anos e não me lembro das fórmulas exatas, mas a técnica foi uma extensão da média móvel, com cálculos de segunda ordem em vez de apenas linear. Depois de olhar para o seu código, penso que posso descobrir como eu fiz isso naquela época. Observe como seu loop interno está fazendo uma Soma de Quadrados: da mesma forma que sua média deve ter originalmente uma Soma de Valores. As únicas duas diferenças são a ordem (seu poder 2 em vez de 1) e que você está subtraindo a média Cada valor antes de você marcar. Agora, isso pode parecer inseparável, mas na verdade eles podem ser separados: agora o primeiro termo é apenas uma Soma de Quadrados, você lida com a mesma maneira que você faz a soma de Valores para a média. O último termo (k2n) é apenas a média ao quadrado do período. Como você divide o resultado pelo período de qualquer maneira, você pode simplesmente adicionar o novo quadrado médio sem o loop extra. Finalmente, no segundo termo (SUM (-2vi) k), desde SUM (vi) total kn, você pode alterá-lo para este: ou apenas -2k2n. Que é -2 vezes o quadrado médio, uma vez que o período (n) é dividido novamente. Então, a fórmula combinada final é: (certifique-se de verificar a validade disso, já que eu estou derrubando o topo da minha cabeça) E incorporar seu código deve ser algo assim: Obrigado por isso. Eu usei isso como base de uma implementação em C para o CLR. Descobri que, na prática, você pode atualizar de forma que newVar seja um número negativo muito pequeno, e o sqrt falhar. Introduzi um if para limitar o valor a zero para este caso. Não é idéia, mas estável. Isso ocorreu quando cada valor na minha janela tinha o mesmo valor (usei um tamanho de janela de 20 e o valor em questão era 0,5, caso alguém pretendesse tentar reproduzir isso). Ndash Drew Noakes 26 de julho 13 às 15:25 Ive Usou common-math (e contribuiu para essa biblioteca) para algo muito parecido com isso. Sua fonte aberta, portar para C deve ser fácil como torta comprada na loja (você tentou fazer uma torta do zero). Confira: commons. apache. orgmathapi-3.1.1index. html. Eles têm uma classe StandardDeviation. Vá para a cidade respondeu Jan 31 13 às 21:48 Você já esqueci Desculpe, eu não tinha a resposta que você estava procurando. Eu definitivamente não queria sugerir portar toda a biblioteca. Apenas o código mínimo necessário, que deveria ser algumas centenas de linhas ou assim. Tenho em atenção que não tenho ideia do que as restrições de direitos autorais legais que o apache tem nesse código, então você deve verificar isso. No caso de você persegui-lo, aqui está o link. De modo que o Variance FastMath ndash Jason Jan 31 13 às 22:36 A informação mais importante já foi dada acima --- mas talvez isso ainda seja de interesse geral. Uma pequena biblioteca Java para calcular média móvel e desvio padrão está disponível aqui: githubtools4jmeanvar A implementação é baseada em uma variante do método Welfords mencionado acima. Métodos para remover e substituir valores foram derivados que podem ser usados para mover valores de janelas. Desvio Padrão (Volatilidade) Desvio Padrão (Volatilidade) Introdução O desvio padrão é um termo estatístico que mede a quantidade de variabilidade ou dispersão em torno de uma média. O desvio padrão também é uma medida de volatilidade. De um modo geral, a dispersão é a diferença entre o valor real e o valor médio. Quanto maior esta dispersão ou variabilidade, maior o desvio padrão. Quanto menor esta dispersão ou variabilidade, menor será o desvio padrão. Os cartistas podem usar o desvio padrão para medir o risco esperado e determinar o significado de certos movimentos de preços. Cálculo StockCharts calcula o desvio padrão para uma população, o que pressupõe que os períodos envolvidos representam todo o conjunto de dados, não uma amostra de um conjunto de dados maior. As etapas de cálculo são as seguintes: Calcule o preço médio (médio) para o número de períodos ou observações. Determine o desvio de cada período de 039 (fechar menos o preço médio). Quadrado de cada período de desvio dos três. Soma os desvios ao quadrado. Divida esta soma pelo número de observações. O desvio padrão é então igual à raiz quadrada desse número. A planilha acima mostra um exemplo para um desvio padrão de 10 períodos usando dados QQQQ. Observe que a média de 10 períodos é calculada após o 10º período e esta média é aplicada em todos os 10 períodos. Construir um desvio padrão correndo com esta fórmula seria bastante intensivo. Excel tem uma maneira mais fácil com a fórmula STDEVP. A tabela abaixo mostra o desvio padrão de 10 períodos usando esta fórmula. Aqui, uma planilha do Excel que mostra os cálculos de desvio padrão. Valores de desvio padrão Os valores de desvio padrão dependem do preço da segurança inferior. Valores com preços elevados, como o Google (550), terão valores de desvio padrão mais elevados do que os valores mobiliários com preços baixos, como a Intel (22). Esses valores mais elevados não refletem uma maior volatilidade, mas sim um reflexo do preço real. Os valores de desvio padrão são mostrados em termos que se relacionam diretamente com o preço da garantia subjacente. Os valores de desvio padrão histórico também serão afetados se uma segurança tiver uma grande mudança de preço ao longo de um período de tempo. Uma segurança que se move de 10 para 50 provavelmente terá um desvio padrão maior em 50 do que em 10. No gráfico acima, a escala esquerda se relaciona com o desvio padrão. A escala de desvio padrão do Google039 se estende de 2,5 a 35, enquanto a gama Intel varia de 0,10 a 0,75. As variações médias de preços (desvios) no Google variam de 2,5 a 35, enquanto as variações médias de preços (desvios) na Intel variam de 10 centavos a 75 centavos. Apesar das diferenças de alcance, os autores podem avaliar visualmente as mudanças de volatilidade para cada segurança. A volatilidade na Intel pegou de abril a junho, já que o desvio padrão se moveu acima de .70 várias vezes. O Google experimentou uma onda de volatilidade em outubro, já que o desvio padrão atingiu o limite acima de 30. Um teria que dividir o desvio padrão pelo preço de fechamento para comparar diretamente a volatilidade dos dois títulos. Expectativas de medição O valor atual do desvio padrão pode ser usado para estimar a importância de um movimento ou definir expectativas. Isso pressupõe que as mudanças de preços são normalmente distribuídas com uma curva de sino clássica. Mesmo que as mudanças de preços para títulos nem sempre sejam normalmente distribuídas, os cartistas ainda podem usar diretrizes de distribuição normais para avaliar o significado de um movimento de preços. Em uma distribuição normal, 68 das observações estão dentro de um desvio padrão. 95 das observações se enquadram em dois desvios-padrão. 99,7 das observações estão dentro de três desvios padrão. Usando estas diretrizes, os comerciantes podem estimar o significado de um movimento de preços. Um movimento maior do que um desvio padrão mostraria força ou fraqueza acima da média, dependendo da direção do movimento. O gráfico acima mostra Microsoft (MSFT) com um desvio padrão de 21 dias na janela do indicador. Há cerca de 21 dias de negociação em um mês e o desvio padrão mensal foi de .88 no último dia. Em uma distribuição normal, 68 das 21 observações devem mostrar uma mudança de preço inferior a 88 centavos. 95 das 21 observações devem mostrar uma mudança de preço de menos de 1,76 centavos (2 x 88 ou dois desvios padrão). 99.7 das observações devem mostrar uma variação de preço de menos de 2,64 (3 x 88 ou três desvios padrão). Os movimentos de preços que eram 1,2 ou 3 desvios-padrão seriam considerados dignos de nota. O desvio padrão de 21 dias ainda é bastante variável como Flutuou entre 0,32 e 0,88 de meados de agosto até meados de dezembro. Uma média móvel de 250 dias pode ser aplicada para suavizar o indicador e encontrar uma média, que é de cerca de 68 centavos. Os movimentos de preço maiores que 68 centavos foram maiores do que os 250 SMA do desvio padrão de 21 dias. Esses movimentos de preços acima da média indicam um interesse aumentado que pode anunciar uma mudança de tendência ou marcar uma ruptura. Conclusões O desvio padrão é uma medida estatística de volatilidade. Esses valores fornecem aos cartistas uma estimativa esperada Movimentos de preços. O preço move-se mais do que o desvio padrão mostra uma força ou fraqueza acima da média. O desvio padrão também é usado com outros indicadores, como as Bandas Bollinger. Essas bandas são definidas 2 Desvios padrão acima e abaixo de uma média móvel. Os movimentos que excedem as bandas são considerados significativos o suficiente para justificar a atenção. Tal como acontece com todos os indicadores, o desvio padrão deve ser usado em conjunto com outras ferramentas de análise, como osciladores de momentum ou padrões de gráfico. Desvio padrão e SharpCharts O desvio padrão está disponível como um indicador em SharpCharts com um parâmetro padrão de 10. Esse parâmetro pode ser alterado de acordo com as necessidades de análise. Em termos aproximados, 21 dias é igual a um mês, 63 dias é igual a um quarto e 250 dias é igual a um ano. O desvio padrão também pode ser usado em gráficos semanais ou mensais. Os indicadores podem ser aplicados ao desvio padrão clicando em opções avançadas e depois adicionando uma sobreposição. Clique aqui para um gráfico ao vivo com o desvio padrão.
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