ชี้แจง ถัว เฉลี่ยเคลื่อนที่ ตัวอย่างเช่น

ให้เวลาแบบ xi ฉันต้องการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ถ่วงน้ำหนักโดยมีหน้าต่างเฉลี่ยของจุด N ซึ่งการชั่งน้ำหนักสนับสนุนค่าล่าสุดมากกว่าค่าที่เก่ากว่าในการเลือกน้ำหนักฉันใช้ความจริงที่คุ้นเคยว่าชุดข้อมูลทางเรขาคณิตมาบรรจบกัน 1 คือผลรวม frac k ให้คำ จำกัด จำนวนมากมายที่จะได้รับเพื่อให้ได้จำนวนน้ำหนักโดยสิ้นเชิงที่รวมกันเป็นหนึ่งเดียวฉันเพียงแค่การ N คำแรกของเรขาคณิตชุด frac k แล้ว normalizing โดยผลรวมของพวกเขาเมื่อ N ตัวอย่างเช่นนี้จะช่วยให้น้ำหนักที่ไม่ใช่ normalised ซึ่งหลังจาก normalizing โดยผลรวมของพวกเขาให้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นเพียงผลรวมของผลิตภัณฑ์ของล่าสุด 4 ค่ากับน้ำหนัก normalised เหล่านี้วิธีการนี้ generalises ใน วิธีที่ชัดเจนในการเคลื่อนย้ายหน้าต่างของความยาว N และดูเหมือนว่าจะคำนวณได้ง่ายและมีเหตุผลที่จะไม่ใช้วิธีง่ายๆในการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ถ่วงน้ำหนักนี้โดยใช้น้ำหนักที่อธิบายได้โดยถามว่ารายการ Wikipedia สำหรับ EWMA มีความซับซ้อนมากขึ้น ซึ่งทำให้ฉันสงสัยว่าคำนิยาม EWMA ของตำราอาจจะมีคุณสมบัติทางสถิติบางอย่างที่คำจำกัดความง่ายๆดังกล่าวไม่ได้หรือมีความคล้ายคลึงกันในวันที่ 28 พ. ย. 55 ที่ 23 53. เพื่อเริ่มต้นสมมติว่าคุณไม่มีค่าผิดปกติ และไม่มีการเปลี่ยนแปลงระดับและไม่มีเวลาและไม่มี dummies ตามฤดูกาล 2 ว่าค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักที่เหมาะสมมีน้ำหนักที่ลดลงบนเส้นโค้งเรียบที่สามารถอธิบายได้โดย 1 ค่าสัมประสิทธิ์ 3 ที่ผิดพลาดความแปรปรวนเป็นค่าคงที่ไม่มีชุดสาเหตุที่เป็นที่รู้จักทำไมทุกสมมติฐาน IrishStat 1 ต. ค. 52 ที่ 21 18. Ravi ในตัวอย่างที่ให้มาผลรวมของสี่ข้อแรกคือ 0 9375 0 0625 0 125 0 25 0 5 ดังนั้นสี่ข้อแรกมี.93 8 ของน้ำหนักรวม 6 2 อยู่ใน ตัดทอนใช้วิธีนี้เพื่อให้ได้น้ำหนักตามปกติที่รวมกันเป็นหนึ่งเดียวโดยแบ่งการหารด้วย 0 9375 ซึ่งจะให้ 0 06667, 0 1333, 0 2667, 0 5333 Assad Ebrahim 1 ต. ค. 14 ที่ 22 21. ฉันพบว่าการคำนวณค่าเฉลี่ยการใช้ถ่วงน้ำหนักที่ถ่วงน้ำหนักโดยใช้ overlay leftarr ow overline alpha x - overline, alpha 1 is. a method. that แบบง่ายซึ่งง่ายเพียงประมาณ, interpretable ในแง่ของจำนวนตัวอย่างที่มีประสิทธิภาพ N alpha เปรียบเทียบแบบฟอร์มนี้กับรูปแบบสำหรับการคำนวณค่าเฉลี่ยที่ใช้เท่านั้น ต้องใช้ตัวเลขปัจจุบันและค่าเฉลี่ยปัจจุบันและมีเสถียรภาพเป็นตัวเลขเทคนิคนี้จะรวมประวัติทั้งหมดไว้ในค่าเฉลี่ยข้อดีหลัก ๆ สองข้อในการใช้หน้าต่างแบบเต็มรูปแบบซึ่งตรงข้ามกับรายการตัดทอนที่กล่าวถึงในคำถามคือในบางกรณี กรณีที่สามารถบรรเทาลักษณะการวิเคราะห์ของการกรองและลดความผันผวนที่เกิดขึ้นได้หากค่าข้อมูลขนาดใหญ่หรือเล็กมากเป็นส่วนหนึ่งของชุดข้อมูลตัวอย่างเช่นพิจารณาผลการกรองหากข้อมูลเป็นศูนย์ยกเว้นหนึ่งค่าที่มีค่าเป็น 10 ในช่วงหลายปีที่ผ่านมาช่างเทคนิคพบปัญหาสองเรื่องเกี่ยวกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยปัญหาแรกอยู่ในช่วงเวลาของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เฉลี่ย นักวิเคราะห์ทางเทคนิคส่วนใหญ่เชื่อว่าการดำเนินการราคาเปิดหรือปิดราคาหุ้นไม่เพียงพอที่จะขึ้นอยู่กับการคาดการณ์อย่างถูกต้องสัญญาณซื้อหรือขายของการดำเนินการครอสโอเวอร์ของ MA ในการแก้ปัญหานี้นักวิเคราะห์จึงกำหนดน้ำหนักให้มากขึ้นกับข้อมูลราคาล่าสุด โดยใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ถ่วงอย่างละเอียด EMA เรียนรู้เพิ่มเติมใน Exploring Average Moved Average Weighed Average ตัวอย่างเช่นใช้ MA 10 วันนักวิเคราะห์จะใช้ราคาปิดของวันที่ 10 และคูณจำนวนนี้เป็น 10 วินาที วันโดยเก้าวันที่แปดโดยแปดและอื่น ๆ เพื่อแรกของแมสซาชูเซตเมื่อรวมได้รับการกำหนดนักวิเคราะห์ก็จะแบ่งจำนวนโดยการเพิ่มตัวคูณถ้าคุณเพิ่มตัวคูณของตัวอย่าง MA 10 วัน , จำนวนเป็น 55 ตัวบ่งชี้นี้เรียกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ถ่วงน้ำหนักเชิงเส้นสำหรับการอ่านที่เกี่ยวข้องให้ตรวจสอบค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ง่ายทำให้แนวโน้มโดดเด่นหลายช่างเทคนิคเป็นผู้เชื่อมั่นใน movi เรียบเรียง exponent เฉลี่ยของ EMA ตัวบ่งชี้นี้ได้รับการอธิบายในหลาย ๆ วิธีที่แตกต่างกันเพื่อให้นักเรียนและนักลงทุนสับสนนักบางทีคำอธิบายที่ดีที่สุดมาจากการวิเคราะห์ทางเทคนิคของตลาดการเงินของ John J Murphy ซึ่งจัดทำโดยสถาบันการเงินนิวยอร์ค 1999. ชี้แจง ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเรียบขึ้นอยู่กับทั้งสองปัญหาที่เกี่ยวข้องกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายประการแรกค่าเฉลี่ยที่ได้รับการชี้แจงแบบเร่งด่วนให้น้ำหนักมากขึ้นกับข้อมูลล่าสุดดังนั้นจึงเป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ถ่วงน้ำหนัก แต่ในขณะที่ให้ความสำคัญน้อยกว่ากับข้อมูลราคาในอดีต รวมถึงการคำนวณข้อมูลทั้งหมดในชีวิตของเครื่องนอกจากนี้ผู้ใช้สามารถปรับน้ำหนักเพื่อให้น้ำหนักมากหรือน้อยกว่าราคาวันล่าสุดซึ่งเพิ่มขึ้นเป็นเปอร์เซ็นต์ของมูลค่าของวันก่อนหน้า ผลรวมของทั้งสองค่าเปอร์เซ็นต์เพิ่มขึ้นเป็น 100 ตัวอย่างเช่นราคาของวันสุดท้ายอาจได้รับการกำหนดน้ำหนัก 10 10 ซึ่งเพิ่มลงในวันก่อนหน้า wei ght จาก 90 90 นี้จะให้วันสุดท้าย 10 ของการถ่วงน้ำหนักทั้งหมดนี้จะเทียบเท่ากับค่าเฉลี่ย 20 วันโดยให้ราคาวันสุดท้ายที่มีค่าน้อยกว่า 5 05 รูปที่ 1 ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เรียบสัญลักษณ์แสดงด้านบน Nasdaq Composite Index ตั้งแต่สัปดาห์แรกในเดือน ส. ค. 2543 ถึงวันที่ 1 มิถุนายน 2544 ตามที่เห็นได้ชัด EMA ซึ่งในกรณีนี้กำลังใช้ข้อมูลราคาปิดในช่วง 9 วันมีสัญญาณการขายที่ชัดเจนในวันที่ 8 ก. ย. เครื่องหมายลูกศรลงสีดำนี่คือวันที่ดัชนีพังทลายที่ระดับ 4,000 ลูกศรสีดำที่สองแสดงขาลงอีกที่ช่างคาดว่า Nasdaq ไม่สามารถสร้างปริมาณและดอกเบี้ยได้เพียงพอจากนักลงทุนรายย่อยเพื่อทำลายเครื่องหมาย 3,000 จากนั้นก็ลงไปที่จุดต่ำสุดที่ 1619 58 ในวันที่ 4 เม. ย. แนวโน้มการขึ้นลงของวันที่ 12 เม. ย. นี้มีการทำเครื่องหมายโดย arrow ที่นี่ดัชนีปิดที่ 1,961 46 และช่างเทคนิคเริ่มเห็นผู้จัดการกองทุนสถาบันที่เริ่มรับสินค้าราคาถูกเช่น Cisco, Microsoft และ บาง ของประเด็นที่เกี่ยวข้องกับพลังงานอ่านบทความที่เกี่ยวข้องของเราการย้ายซองจดหมายโดยเฉลี่ยการปรับแต่งเครื่องมือการเทรดดิ้งที่ได้รับความนิยมและการเคลื่อนย้ายค่าเฉลี่ยการตีกลับการคำนวณค่าเฉลี่ยความถนัดโดยการถ่วงน้ำหนักแบบตัวเลขเป็นหน่วยวัดความเสี่ยงที่พบมากที่สุด แต่มีหลายรสชาติในบทความก่อนหน้านี้ เราใช้ข้อมูลราคาหุ้นที่เกิดขึ้นจริงของ Google เพื่อคำนวณความผันผวนรายวันตามข้อมูลหุ้นภายใน 30 วันในบทความนี้เราจะปรับปรุงข้อมูลให้ง่ายขึ้น ความผันผวนและหารือเกี่ยวกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ถ่วงน้ำหนักแบบยกกำลังสอง EWMA Historical Vs Implied Volatility ก่อนอื่นให้วางเมตริกนี้ไว้ในมุมมองหนึ่ง ๆ มีสองวิธีที่กว้างใหญ่คือความผันผวนทางประวัติศาสตร์และโดยนัยหรือโดยนัยวิธีการทางประวัติศาสตร์สมมติว่าอดีตเป็นคำนำที่เราวัดประวัติศาสตร์ด้วยความหวัง ว่ามันเป็นความสามารถในการทำนายความแปรปรวนโดยนัยในมืออื่น ๆ ละเว้นประวัติศาสตร์ที่จะแก้ปัญหาความผันผวนโดยนัย b y ราคาตลาดคาดหวังว่าตลาดจะรู้ได้ดีที่สุดและราคาในตลาดแม้ว่าจะมีการคาดการณ์เกี่ยวกับความผันผวนของค่าเทียบเคียงสำหรับการอ่านที่เกี่ยวข้องโปรดดูที่การใช้และข้อ จำกัด ของความผันผวนหากเรามุ่งเน้นไปที่วิธีการทางประวัติศาสตร์ทั้งสามทางด้านซ้าย ข้างต้นพวกเขามีสองขั้นตอนในการร่วมกันคำนวณชุดของผลตอบแทนเป็นระยะ ๆ ใช้แผนการถ่วงน้ำหนักประการแรกเราคำนวณผลตอบแทนเป็นระยะ ๆ นั่นคือโดยปกติชุดของผลตอบแทนรายวันที่กลับแต่ละครั้งจะแสดงในคำประกอบกันอย่างต่อเนื่องสำหรับแต่ละวันเรา เข้าสู่ระบบธรรมชาติของอัตราส่วนของราคาหุ้นเช่นราคาวันนี้หารด้วยราคาเมื่อวานนี้และอื่น ๆ ซึ่งจะสร้างชุดของผลตอบแทนรายวันตั้งแต่ ui ไปจนถึง u im ขึ้นอยู่กับจำนวนวันที่เราวัดได้เรามีกี่วัน ขั้นตอนที่สองนี่คือที่ที่สามวิธีแตกต่างกันในบทความก่อนหน้าการใช้ความผันผวนเพื่อวัดความเสี่ยงในอนาคตเราพบว่าภายใต้สอง simplifications ยอมรับได้ความแปรปรวนง่ายคือค่าเฉลี่ยของ retu squared rns. Notice ว่าผลรวมของแต่ละผลตอบแทนเป็นระยะจากนั้นหารจำนวนที่ทั้งหมดตามจำนวนวันหรือการสังเกต m ดังนั้นมันจริงๆเพียงแค่ค่าเฉลี่ยของผลตอบแทนเป็นระยะ ๆ squared ใส่วิธีอื่นแต่ละคืน squared จะได้รับน้ำหนักเท่ากัน ถ้า alpha a เป็นปัจจัยการถ่วงน้ำหนักโดยเฉพาะ 1 ม. จากนั้นความแปรปรวนที่เรียบง่ายมีลักษณะคล้ายกับนี้ EWMA ช่วยเพิ่มความผันแปรอย่างง่ายจุดอ่อนของวิธีนี้คือผลตอบแทนทั้งหมดจะได้รับน้ำหนักเท่ากันเมื่อวานนี้ผลตอบแทนที่ได้รับเมื่อเร็ว ๆ นี้ไม่มีอิทธิพลมากนัก ความแปรปรวนมากกว่าผลตอบแทนของเดือนที่แล้วปัญหานี้ได้รับการแก้ไขโดยใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบถ่วงน้ำหนักที่ถ่วงน้ำหนักตามลำดับค่า EWMA ซึ่งผลตอบแทนที่มากกว่าเมื่อเร็ว ๆ นี้มีน้ำหนักมากขึ้นกับความแปรปรวนค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบถ่วงน้ำหนัก EWMA แนะนำ Lambda ซึ่งเรียกว่าพารามิเตอร์การทำให้ราบเรียบแลมบ์ดาต้องเป็น น้อยกว่าหนึ่งภายใต้เงื่อนไขที่แทนน้ำหนักที่เท่ากันผลตอบแทนแต่ละ squared จะถ่วงด้วยตัวคูณดังต่อไปนี้ตัวอย่างเช่น RiskMetrics TM การบริหารความเสี่ยงทางการเงิน c. ompany มีแนวโน้มที่จะใช้แลมบ์ดาเป็น 0 94 หรือ 94 ในกรณีนี้ผลตอบแทนที่ได้จากการคำนวณเป็นครั้งแรกจะมีการถ่วงน้ำหนักโดย 1-0 94 94 0 6 ผลตอบแทนที่ได้จะเป็นตัวเลข lambda-multiple ของน้ำหนักก่อนหน้านี้ กรณี 6 คูณด้วย 94 5 64 และน้ำหนักของวันที่สามก่อนเท่ากับ 1-0 94 0 94 2 5 30. ความหมายของเลขยกกำลังใน EWMA แต่ละน้ำหนักเป็นตัวคูณที่คงที่คือแลมบ์ดาซึ่งต้องน้อยกว่าหนึ่งใน น้ำหนักของวันก่อนหน้านี้ช่วยให้มั่นใจได้ถึงความแปรปรวนที่ถ่วงน้ำหนักหรือมีความลำเอียงต่อข้อมูลล่าสุดหากต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมโปรดดูที่แผ่นงาน Excel สำหรับความผันผวนของ Google ความแตกต่างระหว่างความผันผวนเพียงอย่างเดียวกับ EWMA สำหรับ Google แสดงไว้ด้านล่างความผันผวนอย่างมีประสิทธิภาพช่วยให้น้ำหนักได้อย่างมีประสิทธิภาพ ผลตอบแทนเป็นระยะโดย 0 196 ตามที่แสดงไว้ในคอลัมน์ O เรามีข้อมูลราคาหุ้นย้อนหลังเป็นเวลาสองปีนั่นคือผลตอบแทนรายวัน 509 ครั้งและ 1 509 0 196 แต่สังเกตว่าคอลัมน์ P กำหนดน้ำหนัก 6 จากนั้น 5 64 แล้ว 5 3 และอื่น ๆ นั่นคือความแตกต่างระหว่างความแปรปรวนเพียงเล็กน้อยกับ EWMA โปรดจำไว้ว่า A fter เราบวกชุดทั้งหมดในคอลัมน์ Q เรามีความแปรปรวนซึ่งเป็นสแควร์ของส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานถ้าเราต้องการความผันผวนเราต้องจำไว้ว่าจะใช้รากที่สองของความแปรปรวนว่าอะไรคือความแตกต่างในความผันผวนรายวันระหว่างความแปรปรวน และ EWMA ในกรณีของ Google เป็นอย่างมากความแปรปรวนง่ายทำให้เรามีความผันผวนรายวัน 2 4 แต่ EWMA ให้ความผันผวนรายวันเพียง 1 4 ดูสเปรดชีทสำหรับรายละเอียด Apparently, ความผันผวนของ Google ตัดสินลงเมื่อเร็ว ๆ นี้จึงความแปรปรวนง่าย อาจเป็นค่าเทียมสูงการแปรปรวนของวันนี้เป็นหน้าที่ของความแปรปรวนของวัน Pior คุณจะสังเกตเห็นว่าเราจำเป็นต้องคำนวณชุดค่าชี้แจงที่ลดลงเป็นเวลานานเราไม่ได้ทำคณิตศาสตร์ที่นี่ แต่หนึ่งในคุณสมบัติที่ดีที่สุดของ EWMA คือ ชุดทั้งชุดลดลงเป็นสูตร recursive ซึ่งหมายความว่าการอ้างอิงความแปรปรวนในวันนี้คือฟังก์ชันของความแปรปรวนของวันก่อนหน้าคุณสามารถหาสูตรนี้ในสเปรดชีตได้ด้วยและจะสร้าง sa ที่ถูกต้อง ฉันเป็นผลการคำนวณ longhand กล่าวว่าวันนี้ความแปรปรวนของวันนี้ภายใต้ EWMA เท่ากับความแปรปรวนของวานนี้โดยถ่วงด้วยแลมบ์ดาบวกกลับเมื่อวานนี้ของการชั่งน้ำหนักโดยหนึ่งลบแลมบ์ดาแจ้งให้เราทราบว่าเราเพียงแค่เพิ่มคำสองคำลงท้ายด้วยความถ่วงน้ำหนักของวานนี้และ yesterdays weighted, squared return. แม้แลมบ์ดาจะเป็นพารามิเตอร์ที่ราบเรียบของเราแลมบ์ดาที่สูงกว่าเช่น RiskMetric s 94 บ่งชี้ว่าการสลายตัวของซีรีส์ช้ากว่าเราจะมีจุดข้อมูลมากขึ้นในซีรีส์และจะลดลงอย่างช้าๆในอีกทางหนึ่ง ถ้าเราลดแลมบ์ดาเราจะบ่งบอกการสลายตัวที่สูงขึ้นน้ำหนักจะลดลงอย่างรวดเร็วและเป็นผลโดยตรงจากการผุกร่อนที่รวดเร็วใช้จุดข้อมูลน้อยลงในสเปรดชีตแลมบ์ดาเป็นอินพุตดังนั้นคุณจึงสามารถทดลองกับความไว ความผันผวนของฤดูกาลคือความเบี่ยงเบนมาตรฐานของหุ้นและความเสี่ยงที่พบมากที่สุดเมตริกนอกจากนี้ยังเป็นรากที่สองของความแปรปรวนเราสามารถวัดความแปรปรวนในอดีตหรือโดยปริยายโดยนัย volati lity เมื่อวัดในอดีตวิธีที่ง่ายที่สุดคือความแปรปรวนง่าย แต่ความอ่อนแอกับความแปรปรวนที่เรียบง่ายคือผลตอบแทนทั้งหมดจะมีน้ำหนักเท่ากันดังนั้นเราจึงต้องเผชิญกับการปิดการค้าแบบคลาสสิกเรามักต้องการข้อมูลเพิ่มเติม แต่ข้อมูลที่มากขึ้นเรามีการคำนวณของเรามากขึ้นโดยเจือจางด้วย ข้อมูลที่มีความเกี่ยวข้องน้อยกว่า EWMA ถ่วงน้ำหนักแบบยกกำลังสองจะเพิ่มความแปรปรวนอย่างง่ายโดยการกำหนดน้ำหนักให้ได้ผลตอบแทนเป็นระยะโดยการทำเช่นนี้เราสามารถใช้ตัวอย่างขนาดใหญ่ แต่ยังให้น้ำหนักมากขึ้นกับผลตอบแทนล่าสุด หากต้องการดูบทแนะนำเกี่ยวกับภาพยนตร์ในหัวข้อนี้โปรดไปที่ Bionic Turtle