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Comme l'activité sur ce forum le montre ainsi que le coup de projecteur apporté par Crock, la volatilité devient un outil indispensable à la prise de décision en AT.
Andrex nous confirme même que c'est l'outil clé pour identifier les unités de temps directrices.
La volatilité se mesure en calculant l'écart type sur 20 périodes.
En français l'écart type c'est la moyenne géométrique des écarts par rapport à la moyenne standard sur la même période.
Constatant qu'un écart type n'était finalement qu'une 'moyenne simple' avec un lag important (10 unité de temps ) je me suis demandé s'il n'était pas possible d'utiliser une moyenne exponentielle pour accélérer l'information
Une moyenne sur 20 mesures présente un lag retard de 10 unités de temps
L(sma)=N/2
Les mathématiciens (et J Eulher en particulier) nous apprennent qu'une moyenne exponentielle présente un retard légèrement amélioré.
L(ema)=(N-1)/2
Surtout la moyenne exponentielle sur pondère les événements récents
Premier enseignement au niveau du retard les moyennes simples sont optimisées pour les nombres pairs les moyennes exponentielles sont optimisées pour les nombres impairs.
Pas vraiment capable de calculer un écart type en moyenne exponentielle (les mathématiciens à vos crayons) je vous propose une méthode simple :
remplacer l'écart type de 20 par la moyenne exponentielle 5 de l'écart type sur 14.
Même limite, statistiquement un écart type sur 14 mesure garde du sens
Une moyenne exponentielle de 5 permet un bon filtrage tout en privilégiant la volatilité récente.
Le Lag devient Ltotal=Lema5+Lsma14=(5-1)/2+14/2=2+7=9 au lieu de 10
Pour un comportement quasi identique de l'indice de volatilité nous avons gagné une unité de temps.
Imaginer de connaître le changement du comportement de la volatilité une heure plus tôt, un jour plus tôt, une semaine plus tôt...
On peut gagner encore une unité de temps en faisant la projection du delta de variation de volatilité précédent sur la valeur trouvée.
VolatilitéEstimé= VolatilitéCalculé +(volatilitéCalculé - VolatilitéCalculéprécédente)
= 2*VolatilitéCalculé - VolatilitéCalculéprécédente
Les plus prudent d'entre vous peuvent s'arrêter là car la projection d'un indicateur ne fait pas l'indicateur, qui lui même ne fait pas le prix.
Voila cependant un exemple qui marche avec les 2 solutions combinées.
Avec cette méthode sur le S&P mensuel un observateur aurait conclu que l'inversion de sens de volatilité rendait l'unité mensuelle directrice au mois de février 2008 alors qu'un observateur utilisant la formule standard (et sans autre outil) n'aurai pu le dire qu'au mois de juin (2 unités de temps de mieux, plus un peu de chance)
Cliquez pour agrandir
Bien que le signal de la volatilité présente peu de bruit (pour moi dans ce cas la projection à du sens) on peut sans prendre le risque de l’anticipation, utiliser la formule proposée ici sur le CAC en Daily.
Selon mon point de vue elle nous donne une lecture de la volatilité plus apte à décoder des tendances en supprimant les faux signaux avec un lag théorique réduit de une unité de temps.
Cliquez pour agrandir
Ci Joint un exemple de calcul pour la comparaison visuel sur prorealtime
ecartype=STD[20](close)
accelercartype=ExponentialAverage[5](STD[14](close))
Acceleratestim=2*accelercartype-accelercartype[1]
return ecartype AS "Ecart type 20",Acceleratestim AS "Expmov 5 de Ecart type 14"
Les plus prudent supprimerons la troisième ligne
J'anticipe une question, le résultat en valeur n'étant pas strictement identique à l'écart type de 20 il n'est donc pas correct sans cœfficient correcteur de l'utiliser pour calculer des bandes de Bollinger accélérées mais c'est juste une constante
Je souhaite sincèrement les réactions de la communauté sur cette proposition (oui je l'ai adoptée)
Andrex nous confirme même que c'est l'outil clé pour identifier les unités de temps directrices.
La volatilité se mesure en calculant l'écart type sur 20 périodes.
En français l'écart type c'est la moyenne géométrique des écarts par rapport à la moyenne standard sur la même période.
Constatant qu'un écart type n'était finalement qu'une 'moyenne simple' avec un lag important (10 unité de temps ) je me suis demandé s'il n'était pas possible d'utiliser une moyenne exponentielle pour accélérer l'information
Une moyenne sur 20 mesures présente un lag retard de 10 unités de temps
L(sma)=N/2
Les mathématiciens (et J Eulher en particulier) nous apprennent qu'une moyenne exponentielle présente un retard légèrement amélioré.
L(ema)=(N-1)/2
Surtout la moyenne exponentielle sur pondère les événements récents
Premier enseignement au niveau du retard les moyennes simples sont optimisées pour les nombres pairs les moyennes exponentielles sont optimisées pour les nombres impairs.
Pas vraiment capable de calculer un écart type en moyenne exponentielle (les mathématiciens à vos crayons) je vous propose une méthode simple :
remplacer l'écart type de 20 par la moyenne exponentielle 5 de l'écart type sur 14.
Même limite, statistiquement un écart type sur 14 mesure garde du sens
Une moyenne exponentielle de 5 permet un bon filtrage tout en privilégiant la volatilité récente.
Le Lag devient Ltotal=Lema5+Lsma14=(5-1)/2+14/2=2+7=9 au lieu de 10
Pour un comportement quasi identique de l'indice de volatilité nous avons gagné une unité de temps.
Imaginer de connaître le changement du comportement de la volatilité une heure plus tôt, un jour plus tôt, une semaine plus tôt...
On peut gagner encore une unité de temps en faisant la projection du delta de variation de volatilité précédent sur la valeur trouvée.
VolatilitéEstimé= VolatilitéCalculé +(volatilitéCalculé - VolatilitéCalculéprécédente)
= 2*VolatilitéCalculé - VolatilitéCalculéprécédente
Les plus prudent d'entre vous peuvent s'arrêter là car la projection d'un indicateur ne fait pas l'indicateur, qui lui même ne fait pas le prix.
Voila cependant un exemple qui marche avec les 2 solutions combinées.
Avec cette méthode sur le S&P mensuel un observateur aurait conclu que l'inversion de sens de volatilité rendait l'unité mensuelle directrice au mois de février 2008 alors qu'un observateur utilisant la formule standard (et sans autre outil) n'aurai pu le dire qu'au mois de juin (2 unités de temps de mieux, plus un peu de chance)
Cliquez pour agrandirBien que le signal de la volatilité présente peu de bruit (pour moi dans ce cas la projection à du sens) on peut sans prendre le risque de l’anticipation, utiliser la formule proposée ici sur le CAC en Daily.
Selon mon point de vue elle nous donne une lecture de la volatilité plus apte à décoder des tendances en supprimant les faux signaux avec un lag théorique réduit de une unité de temps.
Cliquez pour agrandirCi Joint un exemple de calcul pour la comparaison visuel sur prorealtime
ecartype=STD[20](close)
accelercartype=ExponentialAverage[5](STD[14](close))
Acceleratestim=2*accelercartype-accelercartype[1]
return ecartype AS "Ecart type 20",Acceleratestim AS "Expmov 5 de Ecart type 14"
Les plus prudent supprimerons la troisième ligne
J'anticipe une question, le résultat en valeur n'étant pas strictement identique à l'écart type de 20 il n'est donc pas correct sans cœfficient correcteur de l'utiliser pour calculer des bandes de Bollinger accélérées mais c'est juste une constante
Je souhaite sincèrement les réactions de la communauté sur cette proposition (oui je l'ai adoptée)
les autres tentent de ne pas y rentrer trop tard 
.
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