Biorąc pod uwagę szereg czasowy xi, chcę obliczyć ważoną średnią ruchliwą z uśrednionym oknem N punktów, gdzie wagi przynoszą ostatnie wartości w stosunku do starszych wartości. Przy wyborze ciężaru używam znanego faktu, że seria geometryczna zbieżna się 1, tzn. Suma frac k, pod warunkiem nieskończenie wiele warunków. Aby uzyskać dyskretną liczbę odważników, które sumują się na jedność, po prostu biorę pierwsze N terminów geometrycznych serii frac k, a następnie normalizując ich sumę. Kiedy N Na przykład, daje się nie znormalizowanych ciężarów, które po normalizowaniu ich sumą daje. Średnią ruchową jest wtedy zwykłą sumą produktów z ostatnich 4 wartości względem tych znormalizowanych ciężarów. Ta metoda generalnie oczywistym sposobem na poruszanie się okien o długości N i wydaje się być łatwe do obliczenia. Istnieje jakiś powód, aby nie używać tego prostego sposobu obliczania ważonej średniej ruchomej przy użyciu odważników wykładniczych. Pytam, ponieważ wpis w Wikipedii dla EWMA wydaje się bardziej skomplikowany Co sprawia, że zastanawiam się, czy definicja podręcznika EWMA może mieć pewne właściwości statystyczne, że powyższa prosta definicja nie jest lub są w rzeczywistości equivalent. asked 28 listopada 12 w 23 53. Zacznij od zakładając 1, że nie ma żadnych niezwykłych wartości i bez przesunięć poziomów i bez tendencji czasowych i bez sezonowych manekinów 2, że optymalna ważona średnia ma wagi, które spadają na gładką krzywą, opisaną przez 1 współczynnik 3, że wariancja błędu jest stała, że nie ma znanych przyczynowych serii Dlaczego wszystkie założenia IrishStat 1, 14, 21, 18, 18. Ravi W podanym przykładzie suma pierwszych czterech terminów wynosi 0 9375 0 0625 0 125 0 25 0 5 Tak, pierwsze cztery terminy posiadają.93 8 całkowitej masy 6 2 jest w skrócone ogon Użyj tego, aby uzyskać znormalizowane odważniki, które sumują się na jedność, dzieląc podziały przez 0 9375 To daje 0 06667, 0 1333, 0 2667, 0 5333 Assad Ebrahim 1 października 14 w wieku 22 21. Znamy, że obliczanie oblicza ważone średnie kroki przy użyciu overline leftarr ow overline alpha x - overline, alpha 1 is. a prosta metoda jednopasmowa. jest łatwo, jeśli tylko w przybliżeniu, interpretowalna pod względem skutecznej liczby próbek N alfa porównać ten formularz z formą obliczania średniej bieżącej. na wymaga aktualnego punktu odniesienia i bieżącej średniej wartości, i. jest stabilnie liczbowo. Technicznie, to podejście obejmuje całą historię w przeciętnej dwóch głównych zaletach korzystania z pełnego okna, w przeciwieństwie do skróconej omawianej w pytaniu, że w niektórych przypadki mogą ułatwić analityczną charakterystykę filtrowania i zmniejsza fluktuacje wywołane, jeśli bardzo duża lub mała wartość danych stanowi część zbioru danych Przykładowo, rozważ wynik filtru, jeśli dane są wszystkie zerowe, z wyjątkiem jednego punktu odniesienia, którego wartość wynosi 10 6. odpowiedzi 29 listopada 12 w 0 33. Przeciętne średnie kroki Podstawy. W ciągu kilku lat technicy znaleźli dwa problemy z prostą średnią ruchu Pierwszym problemem jest ram czasowych średniej ruchomej MA Większość analityków technicznych uważa, że cena akcji akcji otwarcia lub zamknięcia nie wystarcza, aby zależeć od prawidłowego przewidywania sygnałów kupna lub sprzedaży akcji krzyżowej MA W celu rozwiązania tego problemu analitycy przypisują większą wagę do najnowszych danych o cenach przy użyciu wykładniczo wyostrzonej średniej ruchomej EMA Dowiedz się więcej w Exploring Średnia przemieszczona średnią ważoną. An przykład Na 10-dniowy MA, analityk wziąłby cenę zamknięcia 10 dnia i pomnożyć tę liczbę o 10, dziewiąty dzień do dziewiątego, ósmego dnia do ósmego i tak dalej do pierwszego miesiąca Po ustaleniu sumy, analityk podzieliby liczbę przez dodanie mnożników Jeśli dodasz mnożniki 10-dniowego przykładu MA , liczba to 55 Wskaźnik ten jest znany jako liniowa ważona średnia ruchoma W przypadku powiązanych czynności odczytu, przejdź do prostych średnich kroków Make Trends Stand Out. Wielu techników jest mocno wiernych we wzroście wyrównanym movi ng średnia EMA Ten wskaźnik został wyjaśniony na wiele różnych sposobów, że to myli studentów i inwestorów Podobnie Być może najlepszym wyjaśnieniem jest analiza techniczna rynków finansowych Johna Murphy'ego, opublikowana przez New York Institute of Finance w 1999 roku. wygładzone średnie ruchome adresują zarówno problemy związane z prostą średnią ruchu Pierwszy, średnia wykładnicza wygładza przypisuje większą wagę do najnowszych danych Dlatego jest to ważona średnia ruchoma Ale chociaż przyznaje mniejszym znaczenie poprzednim cenom, to robi uwzględnić w obliczaniu wszystkie dane w okresie użytkowania instrumentu Ponadto użytkownik jest w stanie wyregulować ważenie, aby uzyskać większą lub mniejszą wagę do ceny za ostatni dzień, która jest dodawana do wartości procentowej wartości z dnia poprzedniego Suma obu wartości procentowych wzrasta do 100. Na przykład ostatnia cena s może zostać przypisana do wagi 10 10, która jest dodawana do poprzednich dni ght z 90 90 To daje ostatni dzień 10 całkowitego ważenia To byłoby równoważne średniej dwudziestej doby, dając ostatnie dni cenę mniejszą wartością 5 05. Kształt 1 Wyraźnie wygładzony ruch Średnia. Powyższy wykres przedstawia indeks Nasdaq Composite Index od pierwszego tygodnia od sierpnia 2000 r. do 1 czerwca 2001 r. Jak widać wyraźnie, EMA, która w tym przypadku korzysta z danych o kursach zamknięcia w okresie dziewięciu dni, ma wyraźne sygnały sprzedaży w dniu 8 września oznaczone czarną strzałką w dół To był dzień, kiedy indeks złamał się poniżej poziomu 4.000 Druga czarna strzałka wskazuje na kolejną nogę, którą technicy spodziewali się Prawdopodobnie Nasdaq nie zdołał uzyskać wystarczająco dużo wolumenu i odsetek od inwestorów detalicznych, aby przekroczyć 3000 a następnie znowu zejdź na dół w 1619 58 na 4 kwietnia Tendencja na 12 kwietnia jest zaznaczona strzałką W tym indeksie zamknięto 1.961 46, a technicy zaczęli widzieć instytucjonalnych menedżerów funduszy, którzy zaczęli podnosić niektóre okazje, takie jak Cisco, Microsoft i trochę zagadnień związanych z energią Czytaj nasze powiązane artykuły Przenoszenie średnich kopert Udoskonalenie popularnego narzędzia handlowego i przenoszenie średniego bounceu. Eksplorowanie ważnych średnich ruchów Average. Volatility jest najczęstszą miarą ryzyka, ale ma kilka smaków W poprzednim artykule, pokazano, jak obliczać prostą zmienność historyczną Aby przeczytać ten artykuł, patrz Używanie zmienności w celu oceny ryzyka przyszłego Wykorzystano rzeczywiste dane dotyczące cen akcji Google w celu obliczenia dziennej zmienności w oparciu o 30 dni danych o zapasach W tym artykule udoskonalimy proste zmienność i omówienie znaczącej średniej ruchomej średniej EWMA Historical Vs Implied Volatility Po pierwsze, niech ta metryczna metoda w perspektywie Są dwie szerokie podejście historyczne i domniemane lub ukryte wahania podejście historyczne zakłada, że przeszłość jest prologiem mierzymy historię w nadziei że jest predykcyjna Zanurzona zmienność z drugiej strony ignoruje historię, którą rozwiązuje dla zmienności sugerowanej b y ceny rynkowe Ma nadzieję, że rynek wie najlepiej i że cena rynkowa zawiera, nawet jeśli w sposób dorozumiany, konsensusową ocenę zmienności W odniesieniu do czytania powiązanego, patrz Użycie i ograniczenia wolności. Jeżeli skupimy się tylko na trzech podejściach historycznych po lewej stronie powyżej, mają dwa kroki wspólnie. Oblicza serię okresowych zwrotów. Zastosuj schemat ważenia. Najpierw obliczymy zwrot okresowy. To zazwyczaj seria dziennych zwrotów, w których każdy powrót jest wyrażany w stale złożonych warunkach. Dla każdego dnia weź naturalny dziennik relacji ceny akcji tj. dzisiejszej ceny dzielonej przez cenę wczoraj i tak dalej. Tworzy to serię dziennych zwrotów, od ui do u im, w zależności od liczby dni m dni, które są mierzone. drugi krok To tam, gdzie trzy podejścia różnią się w poprzednim artykule Używając lotności do oceny ryzyka przyszłego, wykazaliśmy, że w ramach kilku dopuszczalnych uproszczeń prosta wariacja jest średnią kwadratu retu rns. Notice, że to sumuje każdy z okresowych zwrotów, a następnie dzieli się przez liczbę dni lub obserwacji m Tak, to jest naprawdę średnia z kwadratowych zwrotów okresowych Innymi słowy, każdy kwadrat powrót otrzymuje się równą wagę jeśli alfa a jest ważnym czynnikiem, a 1 m, to prosta wariacja wygląda tak: EWMA poprawia się na prostej odmianie Znaczenie tego podejścia polega na tym, że wszystkie zyski przynoszą taką samą wagę Wczoraj niedawny powrót nie ma większego wpływu na wariancję niż powrót z poprzedniego miesiąca Ten problem został rozwiązany przez użycie średniej ruchomej EWMA ważonej wykładniczo, w której większe odchylenia mają większą wagę od wariancji. Średnia geometryczna średniej ruchomej EWMA wprowadza lambda, która nazywa się parametrem wygładzania Lambda musi być mniej niż jeden W tym warunku, zamiast równej wagi, każdy zwrócony kwadrat jest ważony przez mnożnik w następujący sposób. Na przykład RiskMetrics TM, zarządzanie ryzykiem finansowym c ompany, skłania się do lambda wynoszącej 0 94 lub 94 W tym przypadku pierwszy okres ostatniego wyrównania kwadratowego jest ważony przez 1-0 94 94 0 6 Następny kwadratowy powrót jest po prostu lambda-wielokrotnością poprzedniej wagi w tym przypadek 6 pomnożony przez 94 5 64 a trzeci dzień poprzedni jest równy 1-0 94 0 94 2 5 30.Te znaczenie wykładniczości w EWMA każda waga jest stałym mnożnikiem, tj. lambda, który musi być mniejszy niż jeden z waga poprzedniego tygodnia Zapewnia wariancję ważoną lub tendencyjną w stosunku do najnowszych danych Aby dowiedzieć się więcej, sprawdź arkusz programu Excel dla zmienności Google Różnica między po prostu zmiennością a EWMA dla Google jest pokazana poniżej. okresowy zwrot 0 196, jak pokazano w kolumnie O, mieliśmy dwa lata dziennych danych dotyczących cen akcji, czyli 509 dziennych zwrotów i 1 509 0 196 Ale zauważmy, że kolumna P przypisuje wagę 6, następnie 5 64, potem 5 3 itd. To jedyna różnica między prostą odchyleniem a EWMA. Pamiętaj, że A fter sumujemy całą serię w kolumnie Q mamy wariancję, która jest kwadratem odchylenia standardowego Jeśli chcemy zmienności, musimy pamiętać o podstawce kwadratowej tej wariancji. i EWMA w przypadku Google To jest znaczące Prosta zmiana dała nam dzienną zmienność na poziomie 2 4, ale EWMA dała dzienną zmienność tylko 1 4 zobacz arkusz kalkulacyjny w celu uzyskania szczegółów Wydaje się, że zmienność Google osiedlała się niedawno dlatego, prosta wariacja może być sztucznie wysoka. Dzisiejsza wariacja jest funkcją wariantu wariantu Pior Day. Zauważmy, że musimy obliczyć długą serię wykładniczo spadających wagi. Wygrałem tu matematykę, ale jednym z najlepszych cech EWMA jest to, że cała seria wygodnie się zmniejsza do formuły rekurencyjnej. Zwykła oznacza, że dzisiejsze odchylenia od wariancji to jest funkcją wariancji w poprzednim dniu. W arkuszu kalkulacyjnym można znaleźć tę formułę i wytwarza dokładną ja wynik obliczeń długoterminowych Mówi, że wariancja Dzisiejsze wariantu w ramach EWMA jest równa wczorajszy wariant ważony lambda plus wczorajszy kwadratowy zwrócony ważony o jeden minus lambda Zwróć uwagę, jak po prostu dodajemy dwa warianty wczorajsze ważone wariancje i wczoraj ważone, kwadratowe powroty. Mimo to, lambda jest naszym parametrem wygładzania Wyższa lambda, np. RiskMetric s 94 wskazuje na wolniejsze zanikanie w serii - w kategoriach względnych, będziemy mieli więcej punktów danych w serii i będą spadać wolniej Z drugiej strony Jeśli zmniejszymy lambda, wskazujemy wyższy rozkład, ważenia wypadają szybciej i, w bezpośrednim wyniku szybkiego zaniku, wykorzystuje się mniej punktów danych. W arkuszu kalkulacyjnym lambda jest wejściem, dzięki czemu można eksperymentować z jego czułością. Obatność skurczowa to chwilowe odchylenie standardowe zapasów i najczęstszych miar ryzyka Jest to także pierwiastek kwadratowy wariancji Możemy zmierzyć wariancję w sposób domyślny lub implikowany implikowany volati lity Podczas pomiaru historycznego najłatwiejsza metoda to prosta wariacja Ale słabość z prostą odmianą jest taka, że wszystkie zwroty mają taką samą wagę Więc mamy do czynienia z klasycznym odejściem, zawsze chcemy więcej danych, ale im więcej danych, tym bardziej nasze obliczenia są rozcieńczane dalekie mniej istotne dane Średnia ważona średnią ruchoma EWMA poprawia się w prostych wariancie, przypisując wagi do okresowych zwrotów W ten sposób możemy zarówno użyć dużego rozmiaru próbki, jak i większej wagi do najnowszych wyników. Aby obejrzeć samouczek filmowy na ten temat, odwiedź Turion Bionic.
Comments
Post a Comment