Blog http://www.wealth-lab.net/home.aspx http://www.rssboard.org/rss-specification mojoPortal Blog Module 120 no Индикатор ZigZag Индикатор ZigZag — ряд линий тренда, которые соединяют существенные вершины и основания на ценовом графике. Параметр у ZigZag только один - PrcReversal, % минимального реверсивного движения, на который цена должна отойти от последнего достигнутого экстремума, чтобы сформировать новую восходящую или нисходящую линию. Этот индикатор отсеивает изменения на анализируемом графике, величина которых меньше заданной.
 

Библиотека ZIndicators5.DLL                                                                             © Arsen Yakovlev 2014

ZigZag(PrcReversal%)
​​

  1. ZigZag.Series – возвращает кусочно-линейную ex-post  аппроксимацию ценового ряда, соединяя прямой линией точки Low[bar1] – High[bar2] – Low[bar3] - …, где bar1,bar2, и т.д. – это номера баров экстремумов исходной ценовой серии Bars. Параметр PercentReversal – минимальное процентное изменение цены от Low до High для фиксации очередного экстремума.
  2. public DataSeries Trigger - Ряд значений {-1; 0; +1}, значения  +-1 означает, что на этом баре ex-post был зафиксирован слом тренда, на всех остальных барах значение равно 0
  3.  public DataSeries Trend – Ряд значений  {-1; 0; +1} исторического тренда,  значение +1 на барах, где тренд повышательный, значение -1 на барах, где тренд понижательный. 0 – на боковике[не реализовано]
  4. public DataSeries ImpliedTrend – Ряд значений  {-1; 0; +1} подразумеваемого тренда, с момента когда мы определили что тренд начался и до момента когда мы определили что он закончился; значение +1 на барах, где тренд повышательный, значение -1 на барах, где тренд понижательный. 0 – на боковике[не реализовано]
  5. public DataSeries Incline – Ряд ex-post значений тангенса угла наклона куска от  b0 до b1 ZigZag на баре;  tga = ( High[b1] - Low[b0] )  / (b1 - b0);
  6. public DataSeries PeakSequence – Ряд значений пиков по порядку
  7. { пик№1, пик№2, пик№3,…} и т.д.  Использование: ps[bar];  ps.Data[bar]
  8. public DataSeries PeakSequenceBars - Ряд значений номеров баров пиков по порядку
  9. { барпика№1, барпика№2, барпика№3,…} и т.д. Использование: psb[bar];  psb.Data[bar]
  10. public DataSeries TroughSequence – Ряд значений впадин по порядку
    { вп№1, вп№2, вп№3,…} и т.д.  Использование: ts[bar];  ts.Data[bar]
  11. public DataSeries TroughSequenceBars  - Ряд значений номеров баров впадин по порядку
    { барвп№1, барвп№2, барвп№3,…} и т.д. Использование: tsb[bar];  tsb.Data[bar]
  12. public DataSeries PeakTroughSequence - Ряд значений пиков –впадин по порядку
    { пик№1, вп№1,  пик№2, вп№2,  пик№3, вп№3, …} и т.д.  Использование: pts[bar];  pts.Data[bar]
  13. public DataSeries  PeakTroughSequenceBars  - Ряд значений номеров баров пиков и впадин по порядку { барпика№1, барвп№1, барпика№2, барвп№2,…} и т.д. Использование: ptsb[bar];  ptsb.Data[bar]
  14. public DataSeries Peaks – Ряд значений последних реализовавшихся пиков в соответствии с критерием реализации пиков
  15. public DataSeries PeakBars – Ряд значений номеров баров последних реализовавшихся пиков в соответствии с критерием реализации пиков
  16. public DataSeries Troughs - Ряд значений последних реализовавшихся впадин в соответствии с критерием реализации впадин
  17. public DataSeries TroughBars - Ряд значений номеров баров последних реализовавшихся впадин в соответствии с критерием реализации впадин
  18. public DataSeries ShiftSequenceIndexes – ряд индексов shift-колен в серии PeakTroughSequence
  19. public DataSeries HH – Если Trend=+1 то HH=Highest.High начиная с бара на котором мы определили повышательный тренд; Если Trend=-1 HH[bar]=HH[bar-1];
  20. public DataSeries LL  – Если Trend=-1 то LL=Lowest.Low начиная с бара на котором мы определили понижательный тренд; Если Trend=+1 LL[bar]=LL[bar-1];

Alex  ...Tweet This
]]> http://www.wealth-lab.net/индикатор-zigzag.aspx http://www.wealth-lab.net/индикатор-zigzag.aspx http://www.wealth-lab.net/индикатор-zigzag.aspx Mon, 29 Jan 2018 14:15:00 GMT EWMA Standard Deviation. Индикатор EWMA StdDev ( Exponentially Weighted Moving Average ) считает среднее с помощью взвешенного усреднения прошлых значений, при этом веса убывают экспоненциально с течением времени, что делает новые значения более важными:

 

Дисперсия посчитанная таким образом эквивалентна подгонке IGARCH(1,1) модели волатильности.

Реализация индикатора с помощью параллельных вычислений по рекуррентной формуле.


Alex  ...Tweet This
]]> http://www.wealth-lab.net/ewma-standard-deviation.aspx http://www.wealth-lab.net/ewma-standard-deviation.aspx http://www.wealth-lab.net/ewma-standard-deviation.aspx Wed, 18 Jul 2012 06:23:00 GMT Hurst Nyman on closing prices. Индикатор HurstNymanClose считает параметр Хёрста на интервале с помощью метода, описанного в статье Наймана:

 

– среднеквадратичное отклонение

  1. Считаем R/S статистику по формуле:
  2. Подправляем её на значения указанные в статье.
  3. Считаем показатель Хёрста также с поправками из статьи.

Индикатор отражает персистентность/антиперсистентность временного ряда. Значения большие 0.5 соответствуют персистентному (следующее значение больше предыдущего) ряду. Так как показатель считается с ошибкой из-за конечного числа наблюдений нужно делать поправку на это, то есть сравнивать значения с


Alex  ...Tweet This
]]> http://www.wealth-lab.net/hurst-nyman-on-closing-prices.aspx http://www.wealth-lab.net/hurst-nyman-on-closing-prices.aspx http://www.wealth-lab.net/hurst-nyman-on-closing-prices.aspx Wed, 18 Jul 2012 06:21:00 GMT Hurst Nyman on High and Low prices. Индикатор HurstNymanHighLow считает параметр Хёрста на интервале с помощью метода, описанного в статье Наймана, используя High и Low:

 

– среднеквадратичное отклонение

  1. Считаем R/S статистику.
  2. Подправляем её на значения указанные в статье.
  3. Считаем показатель Хёрста также с поправками из статьи.

Индикатор отражает персистентность/антиперсистентность временного ряда. Значения большие 0.5 соответствуют персистентному (следующее значение больше предыдущего) ряду. Так как показатель считается с ошибкой из-за конечного числа наблюдений нужно делать поправку на это, то есть сравнивать значения с

 


Alex  ...Tweet This
]]> http://www.wealth-lab.net/hurst-nyman-on-high-and-low-prices.aspx http://www.wealth-lab.net/hurst-nyman-on-high-and-low-prices.aspx http://www.wealth-lab.net/hurst-nyman-on-high-and-low-prices.aspx Wed, 18 Jul 2012 06:19:00 GMT KAMA. Индикатор KAMA использует коэффициента эффективности или зашумленности (ER)

 

движения цены для выбора пропорции между быстрым и медленным окнами сглаживания при расчёте EMA.

Рассчитан с помощью параллельного вычисления по рекуррентной формуле.


Alex  ...Tweet This
]]> http://www.wealth-lab.net/kama.aspx http://www.wealth-lab.net/kama.aspx http://www.wealth-lab.net/kama.aspx Wed, 18 Jul 2012 06:18:00 GMT Parkinson’s volatility estimate. Оценка волатильности Паркинсона. Считается по формуле

 

Согласно статье Brandt and Kinlay оценка демонстрирует лучшие свойства на реальных данных (лучше оценивает realized volatility). Также должна хорошо работать тогда, когда нет дрифта. В противном случае переоценивает волатильность.


Alex  ...Tweet This
]]> http://www.wealth-lab.net/parkinson’s-volatility-estimate.aspx http://www.wealth-lab.net/parkinson’s-volatility-estimate.aspx http://www.wealth-lab.net/parkinson’s-volatility-estimate.aspx Wed, 18 Jul 2012 06:15:00 GMT SMA.


Alex  ...Tweet This
]]> http://www.wealth-lab.net/sma.aspx http://www.wealth-lab.net/sma.aspx http://www.wealth-lab.net/sma.aspx Wed, 18 Jul 2012 06:14:00 GMT Standard Deviation. Индикатор StdDev считает стандартное отклонение ряда по формуле:

где - среднее ряда.


Alex  ...Tweet This
]]> http://www.wealth-lab.net/standard-deviation.aspx http://www.wealth-lab.net/standard-deviation.aspx http://www.wealth-lab.net/standard-deviation.aspx Wed, 18 Jul 2012 06:12:00 GMT YangZhang Volatility

 

Идею этого индикатора предложили в 2000г. Dennis Yang и Qiang Zhang. Суть в том, что для оценки волатильности используются все четыре цены каждого бара - Open, High, Low, Close за несколько периодов. Этот индикатор имеет следующие нужные и приятные свойства:

  1. дает несмещенную оценку волатильности;
  2. не зависит от тренда;
  3. последовательный при обработке гэпов на открытии баров;
  4. имеет наименьшую дисперсию среди всех аналогичных индикаторов волатильности;
  5. по сравнению с классическим Close-Close индикатором дает радикальное улучшение точности  оценки волатильности для реальных временных рядов котировок.

Итак, формулируем задачу: мы хотим построить оценку волатильности геометрического броуновского движения:

Для этого перейдем к лог-доходностям и воспользуемся леммой Ито:

Введем определение следующих величин:

Пусть n = количество дней усреднения, и предположим что волатильность = const за этот период. Yang и Zhang(1) рекомендуют следующую оценку

как робастную оценку волатильности, где

Оценка была предложена Rogers и Satchell(2) , и коэффициент выбран так, чтобы минимизировать дисперсию оценки, являющейся линейной комбинацией трех оценок.

Теперь мы хотим перейти от оценки волатильности доходностей к оценкам волатильности цены. Заметим, что, если логарифмы доходностей распределены нормально (что следует из вида процесса для доходности), то сами цены распределены логнормально. Таким образом, зная дисперсию (а значит и волатильность) нормального распределения, мы можем по следующим формулам найти дисперсию для логнормального:

В нашем случае и . Значит,

Так как мы имеем дело с высокочастотными данными, то для упрощения разложим обе экспоненты по формуле Тейлора в окрестности 0 до первого порядка. Тогда окончательно наша оценка примет вид:

где - оценка волатильности, посчитанная с помощью оценки Yang и Zhang.

Данный индикатор, реализованный специалистами WLRT, вы можете приобрести в составе библиотеки WlrtIndicators5.dll. По условиям предоставления  пишите на support@wealth-lab.net

 

ССЫЛКИ:

  1. Yang, D; Zhang, Q; (2000). Drift-Independent Volatility Estimation Based on High, Low, Open, and Close Prices. Journal of Business, 73, 477 – 491.
  2. Rogers, L. C. G.; Satchell, S. E.; and Yoon, Y. (1994). Estimating the volatility of stock prices: A comparison of methods that use high and low prices. Applied Financial Economics 4:241–47.

Arsen  ...Tweet This
]]> http://www.wealth-lab.net/yangzhang-volatility.aspx http://www.wealth-lab.net/yangzhang-volatility.aspx http://www.wealth-lab.net/yangzhang-volatility.aspx Fri, 15 Jun 2012 01:56:00 GMT