Exploring Exponentially Weighted Moving Average. Volatility on yleisin riskin mitta, mutta se tulee useaan makuun Edellisessä artikkelissa kerroin, kuinka laskea yksinkertainen historiallinen volatiliteetti Lue tämä artikkeli, katso Volatiliteetin käyttö tulevaisuuden riskin mittaamiseksi Käytimme Googlea n todelliset osakekurssitiedot päivittäisen volatiliteetin laskemiseksi 30 päivän varastotietojen perusteella Tässä artikkelissa parannamme yksinkertaista volatiliteettiä ja keskustelemme eksponentiaalisesti painotetusta liukuva keskiarvosta EWMA Historical Vs Implisiittinen volatiliteetti Ensin annamme tämän metrisen osaksi hieman näkökulmasta Historiallinen ja implisiittinen tai implisiittinen volatiliteetti on kaksi laajaa lähestymistapaa. Historiallinen lähestymistapa olettaa, että menneisyys on prologue mitata historiaa siinä toivossa, että se on ennustava. Epäsuora volatiliteetti puolestaan jättää huomiotta historian, jonka se ratkaisee markkinahintojen epävakauden vuoksi Se toivoo, että markkinat tietävät parhaiten ja että markkinahinta sisältää, vaikka implisiittisesti, ity Yhteenlaskettu lukeminen Katso Volatiliteetin käyttötarkoitukset ja rajoitukset. Jos keskitymme vain kolmeen edellä esitettyyn kolmeen historialliseen lähestymistapaan, niillä on kaksi vaihetta yhteisesti. Kalota sarja säännöllisiä tuottoja. Käytä painotusmenetelmää. Ensin lasketaan Säännöllinen tuotto, joka on tyypillisesti sarja päivittäisiä tuottoja, joissa jokainen tuotto ilmaistaan jatkuvasti yhdistettynä termeinä. Jokaiselle päivälle otamme luonnollisen kirjaajan osakekurssien suhteesta eli eilen jaettavalla hinnalla ja niin edelleen. Tämä tuottaa sarjan päivittäisiä tuottoja ui: stä u im: iin riippuen siitä, kuinka monta päivää m päivää mitataan. Tämä vie meidät toiseen vaiheeseen Tässä kolme lähestymistapaa eroavat Edellisessä artikkelissa Volatiliteetin arvioimiseksi tulevaisuuden riski osoitti, että pari hyväksyttävää yksinkertaistusta, yksinkertainen varianssi on neliön palautusten keskiarvo. Huomaa, että tämä summaa jokainen jaksoittainen tuotto, ja sitten jakaa sen yhteensä päivien tai havaintojen lukumääränä. m. Se on todella jus t keskimäärin neliöidyt jaksotetut tuotot Toinen tapa, jokaisella neliöllä tuotolla on sama paino Joten jos alfa a on painotuskerroin nimenomaan 1 m, niin yksinkertainen varianssi näyttää jotain tällaiselta. EWMA parantaa yksinkertaista varianssiä Tämän lähestymistavan heikkous on se, että kaikki tuotot ansaitsevat saman painon Eilisen viimeaikaisella tuotolla ei ole enää vaikutusta varianssiin kuin edellisen kuukauden palautus Tämä ongelma on määritetty käyttämällä eksponentiaalisesti painotettua liukuvaa keskiarvoa EWMA, jossa viimeisimmillä tuottoilla on suurempi paino eksponentiaalisesti painotettu liukuva keskiarvo EWMA tuo lambdalle, jota kutsutaan tasoitusparametriin Lambda on pienempi kuin yksi Tämän ehdon sijasta samanarvoisten painojen sijaan kukin neliösumman tuotto painotetaan kertoimella seuraamalla. Esimerkiksi RiskMetrics TM, Taloudellinen riskienhallintayhtiö, pyrkii käyttämään lambda-arvoa 0 94 tai 94 Tässä tapauksessa ensimmäisen viimeisen neliöidyn jaksotetun tuoton painotetaan 1-0 94 94 0 6 n Ext-neliösumma on yksinkertaisesti aikaisemman painon lambda-moninkertainen tässä tapauksessa 6 kerrottuna 94 5 64 ja kolmas edellisen päivän s paino on 1-0 94 0 94 2 5 30.Tämä s eksponentiaalisen merkityksen EWMA: ssa jokaista painoa on vakio kerroin, eli lambda, jonka on oltava pienempi kuin yksi aikaisemman päivän painosta. Tämä takaa varianssin, joka on painotettu tai puolueellinen viimeisimpien tietojen suhteen. Tutustu Googlen Excel-laskentataulukkoon. volatiliteetti. ja EWMA Googlelle on esitetty alla. Yksinkertainen volatiliteetti painaa tehokkaasti jokaista jaksottaista tuottoa 0: llä 196 O-sarakkeessa esitetyllä tavalla. Meillä oli kaksi vuotta päivittäistä osakekurssitietoa, joka on 509 päivittäistä tuottoa ja 1 509 0 196. Huomaa kuitenkin, että sarake P osoittaa paino 6, sitten 5 64, sitten 5 3 ja niin edelleen. Tämä on ainoa ero yksinkertaisen varianssin ja EWMA: n välillä. Huomaa Kun summaamme koko sarjan sarakkeessa Q, meillä on varianssi, joka on keskihajonnan neliö If haluamme volatiliteettia, me olemme d muistaa ottaa kyseisen varianssin neliöjuuri. Mikä on ero varianssin ja EWMA: n välisen päivittäisen vaihtelun välillä Google-tapauksessa. Se on merkittävää. Yksinkertainen varianssi antoi meille päivittäisen volatiliteetin 2 4, mutta EWMA antoi päivittäisen volatiliteetin vain 1 4 nähdä laskentataulukon yksityiskohdista Ilmeisesti Googlen volatiliteetti asettui hiljattain, yksinkertainen varianssi saattaa olla keinotekoisesti korkea. Nykyinen varianssi on toiminto Pior-päivän varianssi Huomaatte, että meidän olisi laskettava pitkä sarja eksponentiaalisesti vähenemässä painot Meillä ei ole täällä matematiikkaa, mutta yksi EWMA: n parhaista ominaisuuksista on se, että koko sarja kätevästi pienenee rekursiiviseen kaavaan. Korvaus tarkoittaa, että nykyiset varianssin viitteet ovat esimerkiksi aikaisemman päivän s varianssi. Etsi tämä kaava myös laskentataulukossa ja se tuottaa täsmälleen saman tuloksen kuin pitkäkestoinen laskelma. Se sanoo, että EWMA: n nykyinen varianssi vastaa eilisen s varianssin, joka on painotettu lambdalla ja eilen ss paljous paljastaa yksi miinus lambda Huomaa, että olemme vain lisäämällä kaksi ehtoa yhdessä eilen painotettu varianssi ja yesterdays painotettu, neliö paluu. Ensinnäkin, lambda on meidän tasoitusparametri Korkeampi lambda esimerkiksi kuten RiskMetric s 94 osoittaa hitaamman romahduksen sarjassa - suhteellisesti, meillä on enemmän datapisteitä sarjassa ja ne tulevat pudota hitaammin Toisaalta, jos vähennämme lambdaa, osoitamme suuremman hajoamisen, painot putoavat nopeammin ja suorana tuloksena nopeasta hajoamisesta, käytetään vähemmän datapisteitä Laskentataulukossa lambda on panos, joten voit kokeilla sen herkkyyttä. Summary Volatiliteetti on varastojen hetkellinen keskihajonta ja yleisimpi riski-metriikka Se on myös neliöjuuri varianssia Voimme mitata varianssin historiallisesti tai implisiittisesti ilmaistun volatiliteetin Kun mitataan historiallisesti, helpoin tapa on yksinkertainen varianssi Mutta heikkous yksinkertaisella varianssilla on kaikki tuotto saa saman w kahdeksan Joten kohtaamme klassisen kompromissin, me haluamme aina enemmän tietoja, mutta enemmän tietoa meillä on enemmän laskelmamme laimennetaan kauemmas vähemmän merkityksellisillä tiedoilla Eksponentiaalisesti painotettu liikkuva keskiarvo EWMA parantaa yksinkertaista varianssia jakamalla painot jaksottaisiin tuottoihin tekemällä Tällöin voimme käyttää suurta otoskokoa, mutta myös antaa enemmän painoa tuoreempaan tuottoon. Jos haluat tarkastella elokuvan opetusohjelmaa aiheesta, vieraile Bionic Turtleissa. Yhdysvaltain työvoimatoimiston työvaliokunnan tekemä kysely auttaa mittaamaan avoimia työpaikkoja. Se kerää tietoja työnantajista. Rahamäärät, joita Yhdysvallat voi lainata Velan enimmäismäärä oli joka on perustettu toisen vapausrekisteritietolain mukaisesti. Korko, jolla talletuslaitos myöntää Federal Reserve - rahaston varoja toiselle talletuslaitokselle1. Tilastollinen toimenpide tietyn arvopaperin tai markkinavaihdon tuoton hajoamisesta voi mitata. Yhdysvaltojen kongressin päätös, joka hyväksyttiin vuonna 1933 pankkilaissa, jossa kiellettiin kaupallisia pankkeja osallistumasta investointeihin. Ei-palkkasumma viittaa mihinkään työhön maatilojen, yksityisten kotitalouksien ja voittoa tavoittelemattoman sektorin ulkopuolella. Yhdysvaltojen työvaliokunta. C-menetelmä laskea Bollingerin bändit kullekin pisteelle liukuva keskiarvo, up band, down band. As näet tämän menetelmän 2 käytetään silmukoita laskettaessa liikkuvaa standardia Poikkeama käyttäen liikkuvaa keskiarvoa Se sisälsi ylimääräisen silmukan laskemaan liikkuvaa keskiarvoa viimeisten n jaksojen aikana Tämä voisin poistaa lisäämällä uuden pistearvon kokonaisarvoon silmukan alussa ja irrottamalla i - n pisteen arvo Lopussa loop. My kysymys on nyt pohjimmiltaan Voinko poistaa jäljellä sisempi silmukka samalla tavoin olen onnistunut kanssa liikkuvan keskiarvon. sked Jan 31 13 at 21 45. Vastaus on kyllä, voit 80-luvun puolivälissä Olen kehittänyt juuri sellaisen algoritmin, joka ei ole luonteeltaan FORTRANille alkuperäisen prosessin valvonta - ja valvontasovellusta varten. Valitettavasti se oli yli 25 vuotta sitten ja en muista tarkkoja kaavoja, mutta tekniikka oli laajentaminen keskiarvojen liikkumiseen, toisella Tilata laskelmat sijaan vain lineaariset ones. After tarkastellessasi koodisi joitakin, luulen, että voin suss ulos, miten tein sen sitten Ilmoita, miten sisäinen silmukka tekee Sum of Squares. in paljon samalla tavalla kuin sinun keskiarvo on Ovat alun perin Oli arvojen summa Ainoat kaksi eroa ovat järjestys sen teho 2 sijasta 1 ja että olet vähentänyt kunkin arvon keskiarvoa ennen neliöitä Nyt, joka saattaa näyttää erottamattomalta, mutta itse asiassa ne voidaan erottaa. Nyt ensimmäinen termi on Vain neliöiden summa, käsittelet samalla tavoin kuin keskimääräisten arvojen summa. Viimeinen termi k 2 n on vain keskimääräinen neliöidyt ajanjaksoja Koska jakaa tulos ajanjaksolla, voit vain Lisää uusi keskiarvo neliöön ilman ylimääräistä silmukkaa. Viimeisesti toisella termillä SUM -2 vik, koska SUM vi yhteensä kn voit sitten muuttaa sen tähän. or vain -2 k 2 n, joka on -2 kertaa keskimääräinen neliö, Kun kausi n jaetaan uudelleen. Joten lopullinen yhdistetty kaava on. varmista tarkistaa tämän pätevyyden, koska olen johtaa sen päähän pääni. Ja sisällyttäminen koodisi pitäisi näyttää jotain näin. Kiitos tästä käytin sitä perustana täytäntöönpanon C C CLR I että käytännössä voit päivittää sellaisen, että newVar on hyvin pieni negatiivinen luku ja sqrt epäonnistuu. Esitin, jos rajaat arvon nollaan tässä tapauksessa. Ei ajatus, mutta vakaa Tämä tapahtui, kun jokainen arvo ikkunassani oli sama arvo käytin ikkunan kokoa 20 ja kyseinen arvo oli 0 5, jos joku haluaa yrittää jäljentää tätä Drew Noakes 26. heinäkuuta 13 klo 15 25. Olen käyttänyt commons-matematiikkaa ja osallistunut siihen kirjastoon jotain hyvin samanlainen kuin tämä Se on avoin lähdekoodi, joka siirtää C: n pitäisi olla helppoa kuin myymälöissä ostettu piirakka oletko kokeillut piirakkaa tyhjästä Tarkasta ulos Heillä on StandardDeviation-luokka Siirry kaupunkiin. vastattu Jan 31 13 klo 21 48.You Tervetuloa Anteeksi, etten löytänyt vastausta, jota etsit, en todellakaan ole tehnyt minua A ehdottaa koko kirjaston siirtämistä Vain vähimmäissäännöt, joiden pitäisi olla muutamia satoja rivejä tai niin Huomaa, että minulla ei ole aavistusta siitä, mitä oikeudellisia tekijänoikeusrajoituksia apache on kyseisellä koodilla, joten sinun on tarkistettava, että jos käytät Se, tämä on linkki Joten Variance FastMath Jason 31. tammikuuta 13 22 36. Tärkeät tiedot on jo annettu edellä --- mutta ehkä tämä on edelleen yleistä kiinnostusta. Pieni Java-kirjasto, joka laskee liikkuvan keskiarvon ja keskihajonta on saatavilla täältä. Toteutus perustuu edellä mainitun Welford-menetelmän muunnokseen. Menetelmät arvojen poistamiseksi ja korvaamiseksi ovat peräisin, joita voidaan käyttää arvojen siirtämiseen. Standardi poikkeama volatiliteetti. Normaali poikkeama volatiliteetti. Normaali poikkeama on tilastollinen termi, joka mittaa vaihtelun tai dispersion määrä keskimääräisen keskihajonnan ympärillä on myös volatiliteetin mittari Yleisesti ottaen dispersio on todellisen arvon ja keskiarvon välinen ero Ikä-arvo Mitä suurempi tämä hajonta tai vaihteluvuus on, sitä korkeampi on keskihajonta Mitä pienempi tämä hajonta tai vaihtelu on, sitä alhaisempi keskihajonta Chartistit voivat käyttää standardipoikkeamaa odotetun riskin mittaamiseen ja määrittää tiettyjen hinnanmuutosten merkityksen. laskee väestön standardipoikkeaman, joka olettaa, että kyseiset jaksot edustavat koko tietojoukkoa eikä suuremman tietojoukon otosta. Laskentavaiheet ovat seuraavat. Laske keskimääräinen keskihinta kausien tai havaintojen lukumäärälle. jakson s poikkeama lähellä vähemmän keskimääräistä hintaa. Jokaista kunkin ajanjakson s poikkeama. Kerrota neliölliset poikkeamat. Jakota tämä summa havaintojen lukumäärän mukaan. Keskipoikkeama on sitten sama kuin kyseisen numeron neliöjuuri. Taulukossa on esimerkki 10-jaksoinen standardipoikkeama käyttäen QQQQ-tietoja Huomaa, että kymmenen jakson keskiarvo lasketaan kymmenennen jakson jälkeen ja tätä keskiarvoa sovelletaan kaikkiin 10 jaksoon Jatkuvan keskihajonnan rakentaminen tähän kaavoon olisi melko intensiivinen Excelillä on helpompi tapa STDEVP kaava Seuraavassa taulukossa on esitetty 10-kauden keskihajonta käyttäen tätä kaavaa Tässä s Excel-laskentataulukko, joka näyttää keskihajonnalaskelmat. Standard Dev Standardin poikkeamien arvot ovat riippuvaisia vakuuden hinnasta. Korkean hinnan, kuten Google 550: n, arvopapereilla on korkeammat standardipoikkeama-arvot kuin alhaisilla arvopapereilla, kuten Intel 22. Nämä korkeammat arvot eivät heijasta korkeampia arvoja Volatiliteetti, vaan heijastaa todellista hintaa Standardipoikkeama-arvot esitetään termeinä, jotka liittyvät suoraan taustalla olevan arvopaperin hintaan. Historiallisten standardipoikkeamien arvot vaikuttavat myös, jos tietoturva kokee suuren hinnanmuutoksen tietyn ajan kuluessa. Joka siirtyy 10: stä 50: een, todennäköisesti on korkeampi keskihajonta 50: ssa kuin 10: ssä. Edellä olevan kaavion mukaan vasen asteikko liittyy keskihajontaan. Googlein standardipoikkeaman asteikko ulottuu 2: stä 35: een, kun taas Intel-sarja kulkee 10-75 Keskimääräiset hinnanmuutokset Googlessa vaihtelevat välillä 2 5 - 35 ja Intelin keskimääräiset hinnanmuutokset poikkeavat 10 sentistä 75 senttiin. alueellisia eroja, Chartists voi visuaalisesti arvioida volatiliteetin muutoksia jokaisen tietoturvan osalta Volatiliteetti Intelissa huipentui huhtikuusta kesäkuuhun, kun standardipoikkeama siirtyi yli 70 monta kertaa Google havaitsi volatiliteetin nousun lokakuussa, kun keskihajonta laukaistiin yli 30. standardipoikkeama sulkemisarvon avulla suoraan vertaamaan kahden arvopaperin volatiliteettia. Odotusten arvioiminen. Keskimääräisen poikkeaman nykyarvoa voidaan käyttää arvioimaan siirron tai asetettujen odotusten merkitystä. Tämä olettaa, että hinnanmuutokset jaetaan tavallisesti klassisen kello-käyrä Vaikka arvopapereiden hintatasot eivät aina ole normaalisti jakautuneita, kartellit voivat silti käyttää normaaleja jakeluohjeita hintaliikkeen merkittävyyden mittaamiseksi Normaalijakaumalla 68 havainnoista on yksi keskihajonta 95 havainnoista kahden Standardipoikkeamat 99 7 havainnot kuuluvat kolmeen standardiin Poikkeamat Näiden ohjeiden avulla kauppiaat voivat arvioida hintaliikkeen merkitystä Yli yhden keskihajonnan ylittävä liike osoittaisi keskimääräistä vahvuutta tai heikkoutta liikkeen suunnasta riippuen. Edellä oleva taulukko näyttää Microsoftin MSFT: n, jossa on 21 päivän keskihajonta Indikaattorikentässä Kuukausittainen kaupankäyntipäivä on kuukausittain noin 21 ja kuukausittainen keskihajonta 88 viimeisenä päivänä. Normaalissa jakelussa 68: stä 21 havainnoista pitäisi olla hinnanmuutos alle 88 senttiä. 95: stä 21 havainnosta pitäisi näyttää Hintamuutos alle 1 76 senttiä 2 x 88 tai kaksi keskihajontaa Huomautusten 99 7 pitäisi näyttää hinnanmuutokselta alle 2 64 3 x 88 tai kolmella keskihajonnalla Hinnanmuutokset, jotka olivat 1,2 tai 3 keskihajontaa, 21 päivän keskihajonta on silti melko vaihteleva, koska se vaihteli 32: sta 88: een elokuun puolivälistä joulukuun puoliväliin. 250 päivän liukuva keskiarvo voidaan soveltaa indeksin tasaamiseksi tai ja löytää keskimäärin noin 68 senttiä Hinnastot ylittävät 68 senttiä suuremmat kuin 21 päivän standardipoikkeaman 250 päivän SMA Nämä yli keskimääräiset hinnanmuutokset osoittavat korostuneita etuja, jotka voisivat ennakoida trendimuutosta tai merkitä tauon . Keskimääräinen poikkeama on volatiliteetin tilastollinen mittari. Nämä arvot antavat kartoille arvion odotetuista hinnanmuutoksista. Hintamuutokset ylittävät standardipoikkeaman keskiarvon tai heikkouden yläpuolella. Standardipoikkeamaa käytetään myös muiden indikaattoreiden, kuten Bollingerin bändien kanssa. Nämä bändit asetetaan 2 keskihajontaa liukuvan keskiarvon yläpuolelle ja alle Liikkeitä ylittävien liikkeiden katsotaan olevan riittävän merkittäviä aiheuttaakseen huomion Kuten kaikilla indikaattoreilla, standardipoikkeamaa tulisi käyttää yhdessä muiden analyysityökalujen, kuten momentin oskillaattoreiden tai kaaviokuvioiden kanssa. Standardi Poikkeama ja SharpCharts. Standardipoikkeama on saatavilla indikaattorina SharpChartsissa, t parametri 10 Tämä parametri voidaan muuttaa analyyttisten tarpeiden mukaan Tarkasti ottaen 21 päivää on yhtä kuukautta, 63 päivää on yksi neljännes ja 250 päivää yhtä vuodessa Keskimääräistä poikkeamaa voidaan käyttää myös viikoittain tai kuukausittain. standardipoikkeama klikkaamalla lisäasetuksia ja lisäämällä päällekkäin Klikkaa tästä live-kaavion keskihajonnalle.
No comments:
Post a Comment