Movendo média padrão desvio excel no Brasil

Desvio Padrão Desvio Padrão valor da medição da volatilidade do mercado. Este indicador descreve o intervalo de variações de preços em relação à média móvel. Assim, se o valor deste indicador é alto, o mercado é volátil, e os preços das barras são bastante distribuídos em relação à média móvel. Se o valor do indicador é baixo, o mercado pode ser descrito como tendo uma baixa volatilidade, e os preços das barras são bastante próximos à média móvel. Normalmente, este indicador é utilizado como constituinte de outros indicadores. Assim, ao calcular Bollinger Bandsreg é necessário adicionar o valor do desvio padrão do símbolo à sua média móvel. O comportamento do mercado representa o intercâmbio de alta atividade comercial e mercado lânguido. Assim, o indicador pode ser interpretado facilmente: se o seu valor é muito baixo, ou seja, o mercado é absolutamente inativo, faz sentido esperar um pico logo caso contrário, se ele é extremamente alto, provavelmente significa que a atividade irá diminuir em breve. Calcula-se StdDev (i) SQRT (AMOUNT (ji - N, i) N) AMOUNT (ji - N, i) Da barra atual SQRT raiz quadrada AMOUNT (ji - N, i) soma dos quadrados de ji - N para i N período de suavização ApPRICE (j) preço aplicado da barra j MA (ApPRICE. (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 é também uma medida da volatilidade. De um modo geral, a dispersão é a diferença entre o valor real e o valor médio. Quanto maior a dispersão ou variabilidade, maior o desvio padrão. Quanto menor a dispersão ou variabilidade, menor o desvio padrão. Os cartistas podem usar o desvio padrão para medir o risco esperado e determinar a importância 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, e 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. Determinar o desvio de cada período (fechar menos o preço médio). Quadrado cada desvio de period039s. Soma os desvios quadrados. 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 a todos os 10 períodos. Construir um desvio padrão em execução com esta fórmula seria bastante intensivo. O Excel tem uma maneira mais fácil com a fórmula STDEVP. A tabela abaixo mostra o desvio padrão de 10 períodos usando esta fórmula. Here039s uma planilha do Excel que mostra os cálculos de desvio padrão. Valores de Desvio Padrão Os valores de desvio padrão dependem do preço da sub-segurança. Títulos com preços elevados, como o Google (550), terão valores de desvio padrão mais altos do que títulos com preços baixos, como a Intel (22). Estes valores mais elevados não são um reflexo de maior volatilidade, mas sim um reflexo do preço real. Os valores de desvio padrão são apresentados em termos que se relacionam directamente com o preço do título subjacente. Os valores históricos de desvio padrão também serão afetados se uma segurança sofrer uma grande mudança de preço ao longo de um período de tempo. Uma segurança que se mova de 10 para 50 provavelmente terá um maior desvio padrão em 50 do que em 10. No gráfico acima, a escala à esquerda se refere ao desvio padrão. A escala do desvio padrão de Google039 estende de 2.5 a 35, quando a escala de Intel funcionar de .10 a .75. As variações médias de preço (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 profissionais podem avaliar visualmente as mudanças de volatilidade para cada segurança. A volatilidade na Intel aumentou de abril a junho, com o desvio padrão superando as .70 vezes. Google experimentou um aumento na volatilidade em outubro como o desvio padrão tiro acima de 30. Um teria que dividir o desvio padrão pelo preço de fechamento para comparar diretamente a volatilidade para os dois títulos. Medição de Expectativas O valor atual do desvio padrão pode ser usado para estimar a importância de um movimento ou definir expectativas. Isto pressupõe que as variações de preço são normalmente distribuídas com uma curva de sino clássica. Mesmo que as mudanças de preços para os títulos nem sempre são normalmente distribuídos, os cartistas ainda podem usar diretrizes normais de distribuição para avaliar a importância de um movimento de preços. Em uma distribuição normal, 68 das observações estão dentro de um desvio padrão. 95 das observações estão dentro de dois desvios-padrão. 99,7 das observações estão dentro de três desvios-padrão. Usando essas diretrizes, os comerciantes podem estimar a importância de um movimento de preços. Um movimento maior que um desvio padrão mostraria acima da força ou fraqueza média, dependendo da direção do movimento. O gráfico acima mostra a Microsoft (MSFT) com um desvio padrão de 21 dias na janela do indicador. Há cerca de 21 dias de negociação em um mês eo desvio padrão mensal foi de 0,88 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 0,88 ou dois desvios padrão). 99,7 das observações devem apresentar uma variação de preço inferior a 2,64 (3 x 0,88 ou três desvios-padrão), sendo os movimentos de preços que foram 1,2 ou 3 desvios-padrão o desvio-padrão de 21 dias é ainda bastante variável Ele flutuou entre 0,32 e 0,88 a partir 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. O preço movimentos maiores do que 68 centavos foram maiores do que os 250 Dia SMA do desvio-padrão de 21 dias Estes movimentos de preços acima da média indicam maior interesse que poderia foreshadow uma mudança de tendência ou marcar uma fuga Conclusões O desvio padrão é uma medida estatística de volatilidade Estes valores fornecem chartists com uma estimativa para o esperado Os movimentos de preços maiores que o desvio padrão mostram força ou fraqueza acima da média. O desvio padrão também é usado com outros indicadores, como Bandas de Bollinger. Desvios padrão acima e abaixo de uma média móvel. Movimentos que excedem as bandas são considerados significativos o suficiente para justificar a atenção. Como com todos os indicadores, o desvio padrão deve ser usado em conjunto com outras ferramentas de análise, tais como osciladores de momentum ou padrões de gráficos. Desvio padrão e SharpCharts O desvio padrão está disponível como um indicador no SharpCharts com um parâmetro padrão de 10. Esse parâmetro pode ser alterado de acordo com as necessidades de análise. Grosso modo, 21 dias equivale a um mês, 63 dias equivale a um quarto e 250 dias equivale 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, em seguida, adicionando uma sobreposição. Clique aqui para um gráfico ao vivo com o desvio padrão. Agora você pode ver o meu método C para calcular Bandas Bollinger para cada ponto (média móvel, banda alta, banda para baixo). Como você pode ver este método usa 2 para loops para calcular o desvio padrão móvel usando a média móvel. Usou-se conter um laço adicional para calcular a média móvel durante os últimos n períodos. Isso que eu poderia remover adicionando o novo valor de ponto para totalaverage no início do loop e removendo o valor de ponto i - n no final do loop. Minha pergunta agora é basicamente: Posso remover o loop interno restante de uma maneira semelhante que eu consegui com a média móvel perguntou Jan 31 13 às 21:45 A resposta é sim, você pode. Em meados dos anos 80, desenvolvi um algoritmo tal (provavelmente não original) no FORTRAN para uma aplicação de monitoramento e controle de processos. Infelizmente, isso foi há mais de 25 anos e eu não me lembro das fórmulas exatas, mas a técnica foi uma extensão da de médias móveis, com cálculos de segunda ordem, em vez de apenas linear. Depois de olhar para o seu código alguns, eu acho que posso suss como eu fiz isso naquela época. Observe como seu laço interno está fazendo uma Soma de Quadrados: da mesma forma que sua média deve ter originalmente teve 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 quadrá-lo. Agora que pode parecer inseparável, mas na verdade eles podem ser separados: Agora o primeiro termo é apenas uma soma de quadrados, você lidar com isso da mesma maneira que você faz a soma de valores para a média. O último termo (k2n) é apenas a média ao quadrado vezes o período. Desde que você divide o resultado pelo período de qualquer maneira, você pode apenas adicionar o quadrado médio novo sem o laço extra. Finalmente, no segundo termo (SUM (-2vi) k), uma vez que SUM (vi) kn total você pode então mudá-lo para isso: ou apenas -2k2n. Que é -2 vezes a média ao quadrado, uma vez que o período (n) é dividido novamente. Assim, a fórmula combinada final é: (certifique-se de verificar a validade deste, uma vez que estou derivando-lo fora do topo da minha cabeça) E incorporando em seu código deve ser algo como isto: Obrigado por isso. Eu usei-o como a base de uma implementação em C para o CLR. Descobri que, na prática, você pode atualizar tal que newVar é um número negativo muito pequeno, eo sqrt falhar. Eu introduzi um if para limitar o valor para zero para este caso. Não idéia, mas estável. Isso ocorreu quando cada valor na minha janela tinha o mesmo valor (eu usei um tamanho de janela de 20 eo valor em questão era 0,5, no caso de alguém queira tentar reproduzir isso.) Ndash Drew Noakes Jul 26 13 às 15:25 Ive Usado commons-math (e contribuiu para que a biblioteca) para algo muito semelhante a este. Sua fonte aberta, portar para C deve ser fácil como loja-comprado pie (você já tentou fazer uma torta do zero). Confira: commons. apache. orgmathapi-3.1.1index. html. Eles têm uma classe StandardDeviation. Ir para a cidade respondeu Jan 31 13 at 21:48 You39re bem-vindo Lamento não ter a resposta que você está procurando. Eu definitivamente didn39t significa sugerir portar toda a biblioteca Apenas o código mínimo necessário, que deve ser algumas centenas de linhas ou assim. Note que eu não tenho idéia do que legal restrições de direitos autorais apache tem sobre esse código, então você deve ter que verificar isso. No caso de você persegui-lo, aqui está o link. Assim que a variância FastMath ndash Jason Jan 31 13 em 22:36 A informação a mais importante já foi dada acima --- mas talvez este é ainda de interesse geral. Uma pequena biblioteca Java para calcular a média móvel eo desvio padrão está disponível aqui: githubtools4jmeanvar A implementação é baseada em uma variante do método Welfords mencionado acima. Foram derivados métodos para remover e substituir valores que podem ser usados ​​para mover janelas de valor.