Eksponentiaalisesti painotettu liukuva keskiarvo (EWMA) on tilastollinen prosessointimenetelmä, joka laskee tiedot keskimäärin tavalla, joka antaa vähemmän painoa tietoihin, koska ne poistetaan ajoissa. Shewhart-kontrollikaavion ja EWMA-kontrollikarttatekniikan vertailu Shewhart-kaavionohjaustekniikan osalta prosessiin liittyvän prosessin hallinnan tilanne (t) riippuu yksinomaan viimeisimmästä mittauksesta prosessista ja tietenkin siitä, valvontarajojen arvioiden oikeellisuuden aste historiallisista tiedoista. EWMA-ohjausmenetelmässä päätös riippuu EWMA-tilastosta, joka on kaikkien aikaisempien tietojen eksponentiaalisesti painotettu keskiarvo, mukaan lukien viimeisin mittaus. Valitsemalla painotuskerroin (lambda), EWMA-ohjausmenetelmä voidaan herkäksi prosessin pienelle tai asteittaiselle ajovirralle, kun taas Shewhart-ohjausmenetelmä voi reagoida vain, kun viimeinen datapiste on rajoitusrajan ulkopuolella. Määritelmä EWMA Laskennallinen tilasto on: mbox t lambda Yt (1-lambda) mbox ,,, mbox ,,, t 1, 2,, ldots ,, n. jossa (mbox 0) on historiallisen datan keskiarvo (tavoite) (Yt) on havainnointi ajankohtana (t) (n) on seurattavien havaintojen määrä mukaan lukien (mbox 0) (0 EWMA-kontrollikaavion tulkinta Punainen pisteet ovat raakaa dataa, jonka jyrkkä viiva on EWMA-tilasto ajan myötä. Kaavio kertoo, että prosessi on hallinnassa, koska kaikki (mbox t) ovat kontrollirajojen välissä. EWMA-lähestymistavalla on yksi houkutteleva piirre: se vaatii suhteellisen vähän tallennettuja tietoja. Jotta päivittää arvioimme milloin tahansa, tarvitsemme vain ennakkoarvon varianssista ja viimeisimmästä havaintoarvosta. EWMA: n toissijainen tavoite on seurata volatiliteetin muutokset Pienet arvot, viimeaikaiset havainnot vaikuttavat arvioon välittömästi Arvot, jotka ovat lähemmäksi yhtä, arvio muuttuu hitaasti perustuen taustalla olevan muuttujan tuottotulosten viimeaikaisiin muutoksiin Riskietriikan tietokanta (tuotettu JP Morganilta ja julkistettu ) käyttöä s EWMA, joka päivittää päivittäisen volatiliteetin. TÄRKEÄÄ: EWMA-kaava ei ole pitkäaikainen keskimääräinen varianssitaso. Näin ollen EWMA ei ota kiinni epävakauden käsitteestä. ARCHGARCH-mallit sopivat paremmin tähän tarkoitukseen. EWMA: n toissijainen tavoite on seurata volatiliteetin muutoksia, joten pienten arvojen, viimeaikaisten havaintojen vaikuttaessa arvioon nopeasti ja arvojen läheisyyteen arvio muuttuu hitaasti viimeaikaisten muutosten taustalla olevan muuttujan tuottoihin. RiskMetrics-tietokanta (tuotettu JP Morgan) ja julkistettu vuoden 1994 aikana käyttää EWMA-mallia päivittäisen volatiliteetin arvioinnin päivittämiseen. Yhtiö totesi, että useilla markkinoilla muuttujilla tämä arvo antaa ennuste varianssista, joka lähenee realisoitua vaihteluvälinopeutta. Toteutuneet varianssiarvot tietylle päivälle laskettiin yhtäpainotettuna keskiarvona seuraavina 25 päivinä. Samoin lambdan optimaalisen arvon laskemiseksi tietojoukkoomme on laskettava realisoitu volatiliteetti kussakin pisteessä. On olemassa useita menetelmiä, joten valitse yksi. Seuraavaksi lasketaan neliövirheiden (SSE) summa EWMA-estimaatin ja toteutuneen volatiliteetin välillä. Lopuksi minimoidaan SSE muuttamalla lambda-arvoa. Kuulostaa yksinkertaiselta Se on. Suurimpana haasteena on sopia algoritmista realisoidun volatiliteetin laskemiseksi. Esimerkiksi RiskMetricsin ihmiset valitsivat seuraavan 25 päivän laskevan toteutuneen varianssiasteen. Sinun tapauksessasi voit valita algoritmin, joka käyttää Daily Volume, HILO ja tai OPEN-CLOSE hintoja. Kysymys 1: Voimmeko käyttää EWMA: ta arvioimaan (tai ennustamaan) volatiliteettia enemmän kuin yksi askel eteenpäin EWMA: n volatiliteettiesitys ei ole pitkäaikainen keskimääräinen volatiliteetti, minkä vuoksi EWMA palauttaa vakion arvo: Exploring the Exponentially Weighted Moving Keskimääräinen volatiliteetti on yleisimpi riskin mitta, mutta se tulee useisiin makuihin. Aiemmassa artikkelissa kerroin, kuinka laskea yksinkertainen historiallinen volatiliteetti. (Tämän artikkelin lukeminen on artikkelissa Volatiliteetin käyttö tulevaisuuden riskin arvioimiseksi.) Käytimme Googlessa todellista osakekurssitietoa, jotta laskettaisiin päivittäinen volatiliteetti 30 päivän varastotietojen perusteella. Tässä artikkelissa parannamme yksinkertaista volatiliteettiä ja keskustelemme eksponentiaalisesti painotetusta liikkuvasta keskiarvosta (EWMA). Historiallinen Vs. Implisiittinen volatiliteetti Ensinnäkin, annamme tämän metrin hieman näkökulmasta. On olemassa kaksi laajaa lähestymistapaa: historiallinen ja implisiittinen (tai epäsuora) volatiliteetti. Historiallinen lähestymistapa olettaa, että menneisyys on prologue mitata historiaa siinä toivossa, että se on ennakoiva. Epäsuora volatiliteetti puolestaan jättää huomiotta historian, jota se ratkaisee markkinahintojen epävakauden vuoksi. Se toivoo, että markkinat tietävät parhaiten ja että markkinahinta sisältää, vaikka epäsuorasti, myös konsensuksen arvio volatiliteetista. (Liitettävään lukemiseen ks. The Volatility Use and Limits.) Jos keskitymme vain kolmeen historialliseen lähestymistapaan (edellä vasemmalla), niillä on kaksi vaihetta yhteisesti: Laske sarja määräaikaistalletuksia Käytä painotusohjelmaa Ensin me laske säännöllinen tuotto. Tämä on tyypillisesti sarja päivittäisiä tuotoksia, joissa jokainen palautus ilmaistaan jatkuvasti yhdistetyissä termeissä. Jokaiselle päivälle otamme luonnollisen kirjaajan osakekurssien suhteesta (ts. Eilinen hinta jaettuna eilen ja niin edelleen). Tämä tuottaa sarjan päivittäisiä tuottoja u: stä u i-m: iin. riippuen siitä, kuinka monta päivää (m päivää) mitataan. Tämä saa meidät toiseen vaiheeseen: Tässä kolme lähestymistapaa eroavat toisistaan. Edellisessä artikkelissa (käyttämällä volatiliteetin arvioimiseksi tulevaisuuden riskiä) olemme osoittaneet, että parin hyväksyttävien yksinkertaistusten alapuolella yksinkertainen varianssi on neliöityjen tuottojen keskiarvo: Huomaa, että tämä summaa jokainen jaksoittainen tuotto ja jakaa sen yhteensä päivien tai havaintojen lukumäärä (m). Joten, se on oikeastaan vain keskimäärin neliöidyt jaksoittaiset tuotot. Toinen tapa, jokaisella neliöllä palautetulla painolla on sama paino. Joten jos alpha (a) on painotuskerroin (erityisesti 1 m), silloin yksinkertainen varianssista näyttää jotain näin: EWMA parantaa yksinkertaista poikkeamaa Tämän lähestymistavan heikkous on, että kaikki tuotot ansaitsevat saman painon. Yesterdaydays (viimeaikaisella) paluulla ei ole enää vaikutusta varianssiin kuin viime kuukausina. Tämä ongelma on vahvistettu käyttämällä eksponentiaalisesti painotettua liikkuvaa keskiarvoa (EWMA), jossa viimeisimmillä tuottoilla on suurempi paino varianssilla. Eksponentiaalisesti painotettu liikkuva keskiarvo (EWMA) tuo lambdalle. jota kutsutaan tasoitusparametriksi. Lambdan on oltava alle yksi. Tällöin jokaisen neliösumman sijasta painotetaan kerroin seuraavasti: Esimerkiksi riskienhallintayhtiö RiskMetrics TM pyrkii käyttämään lambda-arvoa 0,94 tai 94. Tässä tapauksessa ensimmäinen ( viimeisin) neliöllinen jaksollinen tuotto painotetaan (1-0,94) (.94) 0 6. Seuraava neliösumma on yksinkertaisesti aiemman painon lambda-moninkertainen tässä tapauksessa 6 kerrottuna 94: llä 5.64. Ja kolmas aika ennen päivää on yhtä suuri (1-0,94) (0,94) 2 5,30. Sillä eksponentiaalinen merkitys EWMA: ssa: kukin paino on vakio kertoin (eli lambda, joka on pienempi kuin yksi) aikaisempien päivien painosta. Tämä takaa varianssin, joka on painotettu tai puolueellinen viimeisimpiin tietoihin nähden. (Tutustu Googlen volatiliteetin Excel-laskentataulukkoon.) Ero yksinkertaisesti volatiliteetin ja EWMA: n Googlelle on esitetty alla. Yksinkertainen volatiliteetti punnitsee tehokkaasti jokainen säännöllinen tuotto 0,196: lla, kuten on esitetty sarakkeessa O (meillä oli kahden vuoden päivittäiset osakekurssitiedot eli 509 päivittäistä tuottoa ja 1509 0,196). Huomaa kuitenkin, että sarake P osoittaa painon 6, sitten 5.64, sitten 5.3 ja niin edelleen. Tämä on ainoa ero yksinkertaisen varianssin ja EWMA: n välillä. Muista: Kun summaat koko sarjan (sarakkeessa Q), meillä on varianssi, joka on keskihajonnan neliö. Jos haluamme volatiliteettia, meidän on muistettava ottaa varianssin neliöjuuri. Mikä on ero varianssin ja EWMA: n välisen päivittäisen volatiliteetin välillä Googlesin tapauksessa Merkittävä: Yksinkertainen varianssi antoi meille 2,4: n päivittäisen volatiliteetin, mutta EWMA: n päivittäinen volatiliteetti oli vain 1,4 (ks. Laskentataulukko yksityiskohtiin). Ilmeisesti Googlen volatiliteetti laski hiljattain, joten yksinkertainen varianssi saattaa olla keinotekoinen. Nykypäivän vaihtelu on Pior-päivän poikkeamien funktio Youll - ilmoituksessa tarvitsemme laskemaan pitkän sarjan eksponentiaalisesti laskevia painoja. Meillä ei tapahdu matematiikkaa tässä, mutta yksi EWMA: n parhaista ominaisuuksista on se, että koko sarja kätevästi pienenee rekursiiviseen kaavaan: Rekursiivinen tarkoittaa, että nykyiset varianssin referenssit (eli aikaisempien päivien varianssin funktio). Tämä kaava löytyy myös laskentataulukosta, ja se tuottaa täsmälleen saman tuloksen kuin pitkäkestoinen laskelma. Se sanoo: Nykyinen varianssi (EWMA: n mukaan) on yesterdaysin varianssi (painotettu lambdalla) ja ylennyspäivät neliön paluu (painaa yksi miinus lambda). Huomaa, että lisäämme vain kaksi termiä yhteen: yesterdays painotettu varianssi ja yesterdays painotettu, neliöinen paluu. Jopa niin, lambda on meidän tasoitusparametri. Korkeampi lambda (kuten esimerkiksi RiskMetrics 94) osoittaa sarjasta hitaamman hajoamisen - suhteellisesti, aiomme olla 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 tulo, joten voit kokeilla sen herkkyyttä). Yhteenveto Volatiliteetti on kannan hetkellinen keskihajonta ja yleisin riski-metriikka. Se on myös varianssin neliöjuuri. Voimme mitata varianssin historiallisesti tai epäsuorasti (implisiittinen volatiliteetti). Mitattaessa historiallisesti helpoin tapa on yksinkertainen varianssi. Mutta heikkous yksinkertaisella varianssi on kaikki palaa saada sama paino. Joten kohtaamme klassisen kompromissin: haluamme aina enemmän tietoja, mutta enemmän tietoa meillä on enemmän, kun laskemme laimennetaan etäisillä (vähemmän merkityksellisillä) tiedoilla. Eksponentiaalisesti painotettu liikkuva keskiarvo (EWMA) parantaa yksinkertaista varianssia määrittämällä painot jaksottaisiin tuottoihin. Näin voimme käyttää sekä suurta otoskokoa että myös painottaa enemmän tuoreita tuottoja. (Voit tarkastella elokuvan opetusohjelmaa tästä aiheesta tutustumalla Bionic Turtle - kilpailuun.) Alkuperäinen tarjous konkurssiyrityksen omaisuudesta konkurssiin osallistuvan yrityksen valitsemalta kiinnostuneelta ostajalta. Tarjoajien joukosta. 50 artikla on EU: n perustamissopimuksessa oleva neuvottelu - ja ratkaisuehdotus, jossa hahmotellaan toimenpiteitä, jotka on toteutettava kaikissa maissa, Beta on mittaus arvopaperin tai salkun volatiliteetin tai järjestelmällisen riskin suhteessa markkinoihin kokonaisuutena. Verotyyppi, joka kannetaan yksityishenkilöille ja yhteisöille aiheutuneista myyntivoitoista. Myyntivoitot ovat sijoittajan voittoja. Tilaus ostaa tietyn hinnan tietyllä hinnalla tai sen alapuolella. Ostarajoituksen ansiosta kauppiaat ja sijoittajat voivat määrittää. Sisäinen tulovirasto (IRS) - sääntö, joka mahdollistaa rangaistuksettomat nostot IRA-tililtä. Sääntö edellyttää, että. Exponential painotettu liikkuva keskiarvo voidaan laskea käyttämällä kaavaa: ewmai (1) ewmai-1 x missä, ewma-eksponentiaalipainotettu liukuva keskiarvo, x nykyinen arvo taulukon tasoituskertoimessa Nyt, jos käytetään Welles Wilder-pehmeää arvoa on otettu 1n muuten oletusarvo on 2 (n1). Samanlaisen ajattelun perusteella, mikä on eksponentiaalisesti painotetun liikkuvan varianssin kaava Mikä on arvon arvo ja miten sitä käytetään 6. huhtikuuta 16 klo 16.45 suljettuna epäselvänä, mitä excaza kysyy. legoscia. Karthik. Darwin von Corax. piotrek1543 6. huhtikuu 16 klo 18:00 Ole hyvä ja selvitä erityisongelmasta tai lisää tarkempia tietoja korostaaksesi mitä tarvitset. Kuten se on tällä hetkellä kirjoitettu, sen on vaikea kertoa tarkalleen mitä kysyt. Katso Kysy - sivulta ohjeen selvittäminen. Jos tämä kysymys voidaan muokata uudelleen, jotta se sopisi ohjekeskuksen sääntöihin. muokkaa kysymystä. Onko tämä ohjelmointi kysymys ndash EdChum Apr 6 16, 16:48 No, olen infact tehdä toiminnot eksponentiaalinen liukuva keskiarvo ja varianssi rubiinin laskea matriisin. Joten, se on ohjelmointikysymys. ndash Saurabh Shah 6. huhtikuuta 16 klo 16:53 Toiminnot millä kielellä Sinulla on 2 merkitty ja mainitse kolmasosa kommenttisi. Mitä olet yrittänyt toistaiseksi SO ei ole koodi kirjoittaa palvelua. ndash excaza 6. huhtikuuta 16 klo 16:54
No comments:
Post a Comment