Kun otetaan huomioon aikasarja xi, haluan laskea painotetun liukuvan keskiarvon N-pisteiden keskiarvoikkunassa, jossa painotukset suosivat viimeisimpiä arvoja vanhempien arvojen suhteen. Painojen valinnassa käytän tuttua tosiasiaa, että geometrinen sarja konvertoi 1, eli summa frac k, edellyttäen, että äärettömän paljon termejä otetaan. Jotta saadaan erillinen määrä painoja, jotka summa yksikköön, olen yksinkertaisesti ottaen ensimmäinen N termit geometrinen sarja frac k, ja sitten normalisoida niiden sum. When N 4, tämä antaa esimerkiksi ei-normalisoituneet painot, jotka normalisoituvat niiden summan jälkeen. Liikkuva keskiarvo on sitten yksinkertaisesti viimeisimpien 4 arvojen tuote summa näitä normalisoituja painoja vastaan. Tämä menetelmä yleistyy Ilmeinen tapa liikuttaa N: n pituisia ikkunoita ja näyttää laskennallisesti helppoa. Onko syytä olla käyttämättä tätä yksinkertaista tapaa laskea painotettu liukuva keskiarvo käyttämällä eksponentiaalisia painoja. Kysyn, koska Wikipedia-merkintä EWMA: lle näyttää monimutkaisemmalta Mikä saa minut miettimään, onko EWMA: n oppikirjan määritelmällä ehkä joitain tilastollisia ominaisuuksia, joita edellä oleva yksinkertainen määritelmä ei vai onko ne tosiasiallisesti vastaava. Esitetty 28.12. Klo 23 53. Aluksi olet olettaen, että ei ole epätavallisia arvoja Eikä mitään tasomuutoksia eikä aikatauluja ja kausittaisia kauneimia 2, että optimaalisella painotetulla keskiarvolla on painoja, jotka kuuluvat sileään käyrään, joka on kerrottu 1 kertoimella 3, että virhevarianssi on vakio, että ei ole tunnettua syy-seuraussarjaa. Miksi kaikki olettamukset IrishStat 1. lokakuuta 14 klo 21 18. Ravi Esitetyssä esimerkissä ensimmäisen neljän sanan summa on 0 9375 0 0625 0 125 0 25 0 5 Joten ensimmäiset neljä ilmaisua ovat.93 8 kokonaispainosta 6 2 on Lyhennetty häntä Käytä tätä saadaksesi normalisoidut painot, jotka summaavat yhteen, kun resektoidaan jakamalla 0 9375 Tämä antaa 0 06667, 0 1333, 0 2667, 0 5333 Assad Ebrahim lokakuu 14 14 22 21. Olen huomannut, että laskemalla eksponentiaalisesti painotetut juoksevan keskiarvot Overline leftarr Ow overline alpha x - overline, alfa 1 on yksinkertainen yksilinjainen menetelmä. Se on helposti, jos vain suunnilleen, tulkittaessa tehokas määrä näytteitä N alpha vertaa tätä lomaketta muotoon laskettaessa juoksevaa keskiarvoa. Vain Vaatii nykyisen datumin ja nykyisen keskiarvon, ja se on numeerisesti stabiili. Teknisesti tämä lähestymistapa sisältää kaikki historiat keskimäärin Kahden tärkeimmän edun koko ikkunan käyttämiseksi vastakohtana kysymyksessä käsiteltyyn typistettyyn ovat, että joissakin Tapauksissa, se voi helpottaa suodatuksen analyyttistä karakterisointia ja vähentää indusoidut vaihtelut, jos erittäin suuri tai pieni datan arvo on osa datajoukkoa. Esimerkiksi tarkastele suodatustulosta, jos tiedot ovat kaikki nollaa lukuun ottamatta yhtä nollaa, jonka arvo on 10 6.vastattu 29.11. Klo 12 33. Painotetut liikkuvat keskiarvot Perusteet. Vuosien varrella teknikot ovat löytäneet kaksi ongelmaa yksinkertaisen liukuvan keskiarvon kanssa. Ensimmäinen ongelma on liikkuvan keskiarvon MA Useimmat tekniset analyytikot uskovat, että hintakehitys avaa tai sulkee osakekurssin, ei riitä, jotta se riippuu oikein ennustavan MA: n crossover - toiminnon osto - tai myyntisignaaleista. Tämän ongelman ratkaisemiseksi analyytikot antavat nyt enemmän painoa viimeisimmille hintatiedoista Käyttämällä eksponentiaalisesti tasoitettua liikkuvaa keskimäärää EMA Lue lisätietoja eksponentiaalisesti punnittavan liikkuvan keskiarvon selvittämisestä. Esimerkiksi Esimerkiksi 10 päivän MA: n avulla analyytikko ottaisi kymmenennen päivän päätöskurssi ja moninkertaistaa tämän luvun 10, yhdeksännen Päivä yhdeksän, kahdeksannen päivän kahdeksan ja niin edelleen ensimmäiselle MA: lle Kun koko on määritetty, analyytikko jakaa sitten numeron lisäämällä kertojat Jos lisäät 10-päivän MA-esimerkin kertoimet , Numero on 55 Tämä indikaattori tunnetaan lineaarisesti painotettuna liukuva keskiarvo Vastaava lukema, katso Yksinkertaiset liikkuvat keskiarvot Tee trendit Stand Out. Many teknikot ovat vakaasti uskovia eksponentiaalisesti tasoitettu movi Ng keskimäärin EMA Tämä indikaattori on selitetty niin monella eri tavalla, että se sekoittaa opiskelijat ja sijoittajat samankaltaisia Ehkä paras selitys on John J Murphy'sin Financial Marketsin tekninen analyysi, julkaisema New York Institute of Finance, 1999. The exponential Tasoitettu liukuva keskiarvo kohdistaa molemmat ongelmat, jotka liittyvät yksinkertaiseen liukuvaan keskiarvoon Ensinnäkin eksponentiaalisesti tasoitettu keskiarvo antaa suuremman painon uusille tiedoille Siksi se on painotettu liukuva keskiarvo Mutta vaikka se osoittaa vähemmän merkitystä aikaisemmille hintatiedoista, se Sisällyttää laskelmiin kaikki välineen käyttöiän tiedot. Lisäksi käyttäjä voi mukauttaa painotusta antamaan enemmän tai vähemmän painoa viimeisimmän päivän hinnasta, joka lisätään prosenttiosuuteen edellisen päivän s arvosta Molempien prosenttiarvojen summa lisää jopa 100. Esimerkiksi viimeisen päivän hintaa voidaan käyttää painoa 10 10, joka lisätään edellisiin päiviin wei Ght of 90 90 Tämä antaa viimeisen päivän 10 kokonaispainotuksesta Tämä vastaa 20 päivän keskiarvoa antamalla viimeisten päivien hinnaksi pienemmän arvon 5 05. Kuvio 1 Exponentially Smoothed Moving Average. Edellä oleva kaavio osoittaa Nasdaq Composite - indeksi ensimmäisestä viikosta elokuun 2000 ja kesäkuun 1. päivän 2001 välisenä aikana Kuten voitte nähdä, EMA, joka tässä tapauksessa käyttää sulkemista koskevaan hintatietoon yhdeksän päivän aikana, on määritellyt myyntisignaalit 8. syyskuuta Merkitty mustalla nuolella Tämä oli päivä, jolloin hakemisto rikkoi 4000: n tason alapuolella Toinen musta nuoli osoittaa toisen alasivun, jota teknikot todella odottivat Nasdaq ei voinut tuottaa tarpeeksi volyymia ja kiinnostusta vähittäis sijoittajilta rikkoa 3000 merkkiä It Sitten käärme alas jälleen pohjaan 1619 58 huhtikuu 4 Uptrend vuonna 12 huhtikuu on merkitty nuoli Tässä indeksi suljettu 1,961 46, ja teknikot alkoivat nähdä institutionaalisten rahastonhoitajien alkaa poimia joitakin löytöjä, kuten Cisco, Microsoft ja jonkin verran Energialähtöisistä kysymyksistä Lue aiheeseen liittyvät artikkelit Keskimääräisten kirjekuorien jalostaminen Suosittu kaupankäyntityökalu ja keskimääräinen liikemäärän hienosäätö. Explorating Exponentially Weighted Moving Average. Volatility on yleisin riskin mitta, mutta se tulee useaan makuun Edellisessä artikkelissa, Osoittimme, kuinka laskea yksinkertainen historiallinen volatiliteetti Lue tämä artikkeli, katso Volatiliteetin käyttö tulevaisuuden riskin mittaamiseksi Käytimme Googlen tosiasiallisia osakekurssitietoja päivittäisen volatiliteetin laskemiseen 30 päivän varastotietojen perusteella Tässä artikkelissa parannamme yksinkertaisia Volatiliteetti ja keskustella eksponentiaalisesti painotetusta liukuva keskiarvosta EWMA Historical Vs Implisiittinen volatiliteetti Ensinnäkin, annamme tämän metrin hieman perspektiiviksi Historiaan ja implisiittiseen tai implisiittiseen volatiliteettiin on kaksi laajaa lähestymistapaa. Historiallinen lähestymistapa olettaa, että menneisyys on prologue mitata historiaa siinä toivossa Että se on ennakoiva Implied volatiliteetti, toisaalta, jättää huomiotta historian, jonka se ratkaisee haihtuvuuteen implisiittisen b Y markkinakorot Se toivoo, että markkinat tietävät parhaiten ja että markkinahinta sisältää, vaikka epäsuorasti, konsensuksen arvio volatiliteetista Vastaavasta lukemisesta ks. The Volatility and Uses and Limits. Jos keskitymme vain kolmeen historialliseen lähestymistapaan vasemmalla Edellä on kaksi vaihetta yhteistä. Laske sarja määräaikaisia tuottoja. Käytä painotusmenetelmää. Ensin lasketaan jaksollinen tuotto, joka on yleensä sarja päivittäisiä tuottoja, joissa jokainen tuotto ilmaistaan jatkuvasti yhdistettynä termeinä. Ottakaa huomioon luonnollinen loki osakekurssin suhdeluvuista eli eilen hinta jaettuna eilen ja niin edelleen. Tämä tuottaa sarjan päivittäisiä tuottoja ui: stä u im: iin riippuen siitä, kuinka monta päivää m päivät mitataan. Tämä saa meidät Toinen vaihe Tässä kolme lähestymistapaa eroavat Edellisessä artikkelissa Volatiliteetin arvioimiseksi tulevaisuuden riski osoitti, että parin hyväksyttävien yksinkertaistusten alapuolella yksinkertainen varianssi on neliöllisen retuurin keskiarvo Huomaa, että tämä summaa jokainen jaksoittainen tuotto, sitten jakaa, että kokonaismäärä päivien tai havaintojen m Niin, se on oikeastaan vain keskimäärin neliöidyt jaksottaiset tuotot Laita toinen tapa, jokaisella neliöllä paluu on sama paino Jos alfa a on painotuskerroin nimenomaan 1 m, niin yksinkertainen varianssi näyttää siltä kuin tämä. EWMA parantaa yksinkertaista poikkeamaa Tämän lähestymistavan heikkous on se, että kaikki tuotot ansaitsevat saman painon Eilen viimeaikaisella tuotolla ei ole enää vaikutusta Varianssi kuin edellisen kuukauden s paluu Tämä ongelma on vahvistettu käyttämällä eksponentiaalisesti painotettua liikkuvaa keskimäärää EWMA, jossa viimeisimmillä tuottoilla on suurempi paino varianssiin. Eksponentiaalisesti painotettu liukuva keskiarvo EWMA tuo lambdalle, jota kutsutaan tasoitusparametriin Lambda on Vähemmän kuin yksi Tämän ehdon sijaan sama paino, jokaisen neliön tuottoa painotetaan kertoimen seurauksena. Esimerkiksi RiskMetrics TM, taloudellinen riskienhallinta c Tässä tapauksessa ensimmäisen viimeisimmän neliöidyn jaksotetun tuoton painotetaan 1-0 94 94 0 6 Seuraava neliöllinen tuotto on yksinkertaisesti tämänhetkisen painon lambda-moninkertainen tässä yhteydessä. Tapaus 6 kerrottuna 94 5 64 ja kolmas edellisen päivän s paino on 1-0 94 0 94 2 5 30. Sillä eksponentiaalisen merkityksen EWMA: ssä kukin paino on vakio kerroin eli lambda, jonka on oltava pienempi kuin yksi Edellisen päivän s paino Tämä takaa varianssin, joka on painotettu tai puolueellinen viimeisimpiin tietoihin Tutustu Excel-laskentataulukkoon Googlen volatiliteetilla. Erona volatiliteetin ja EWMA: n Googlen eroa on esitetty alla. Yksinkertainen volatiliteetti punnitsee tehokkaasti jokaisen Jaksottainen tuotto 0: llä 196 O-sarakkeessa esitetyllä tavalla oli kaksi vuotta päivittäistä osakekurssitietoa, joka on 509 päivittäistä tuottoa ja 1 509 0 196 mutta huomaa, että sarake P osoittaa 6: n, 5 64: n, 5 3: n ja niin edelleen Se on ainoa ero yksinkertaisen varianssin ja EWMA: n välillä. Muista A Kun summaamme koko sarjan sarakkeessa Q, meillä on varianssi, joka on keskihajonnan neliö Jos haluamme volatiliteetin, meidän on muistettava ottaa tämä varianssi neliöjuuri. Mikä on ero varianssin päivittäisen volatiliteetin välillä Ja EWMA Google-tapauksessamme se on merkittävää Yksinkertainen varianssi antoi meille päivittäisen volatiliteetin 2 4, mutta EWMA antoi päivittäisen volatiliteetin vain 1 4 katso laskentataulukon yksityiskohdista Ilmeisesti Googlen volatiliteetti asettui hiljattain, yksinkertainen varianssi Saattaa olla keinotekoisesti korkea. Nykyinen poikkeus on Pior-päivän poikkeaman funktio. Huomaat, että meidän olisi laskettava pitkä eksponentiaalisesti laskevien painojen sarja. Voimme tehdä matematiikan tässä, mutta yksi EWMA: n parhaista ominaisuuksista on se, että Koko sarja kätevästi pienentää rekursiiviseen kaavaan. Korvaus tarkoittaa, että nykyiset s varianssin viitteet ovat siis funktio aikaisemman päivän variansseista. Tämä kaava löytyy myös laskentataulukosta, ja se tuottaa tarkan sa Me tuloksena pitkäkestoisena laskelmana Sen mukaan EWMA: n nykyinen varianssi vastaa eilisen s varianssin painotettua lambda: n ja eilen s neliön paluuta, jota painaa yksi miinus lambda. Huomaa, että lisäämme vain ehtoja kahden euron summaan yhdessä eilisen painotetun varianssin ja yesterdaysin painotetun, neliöllisen tuoton kanssa. Jopa niin, lambda on meidän tasoitusparametri Korkeampi lambda esimerkiksi kuten RiskMetric s 94 osoittaa hitaamman hajoamisen sarjassa - suhteellisesti, meillä on aiempaa enemmän datapisteitä sarjassa ja ne tulevat pudota hitaammin Toisaalta Jos pienennämme lambda-arvoa, osoitamme suurempaa hajoamista, painot putoavat nopeammin ja nopean hajoamisen välittömänä seurauksena käytetään vähemmän datapisteitä. Laskentataulukossa lambda on panos, joten voit kokeilla sen herkkyyttä . Summa Volatiliteetti on varaston hetkellinen keskihajonta ja yleisin riski-metriikka. Se on myös varianssin neliöjuuri. Voimme mitata varianssin historiallisesti tai implisiittisesti implicatiin volati Yksinkertainen menetelmä on yksinkertainen varianssakin. Mutta heikkous yksinkertaisella varianssilla on kaikki tuotto, jolla on sama paino. Joten kohtaamme klassisen kompromissin, haluamme aina enemmän tietoja, mutta enemmän tietoa meillä on enemmän laskelmamme laimennetaan Kauempana vähemmän merkitykselliset tiedot Eksponentiaalisesti painotettu liukuva keskiarvo EWMA parantaa yksinkertaista varianssia määrittämällä painot jaksollisiin tuottoihin Näin tekemällä voimme käyttää sekä suurta otoskokoa että myös painottaa viimeisimpiä tuottoja. Voit tarkastella elokuvan opetusohjelmaa aiheesta aiheesta Bionic Turtle.
No comments:
Post a Comment