Painotetut liikkuvat keskiarvot Perusteet. Vuosien aikana teknikot ovat löytäneet kaksi ongelmaa yksinkertaisen liukuvan keskiarvon kanssa. Ensimmäinen ongelma on liikkuvan keskiarvon aikataulussa MA Useimmat tekniset analyytikot uskovat, että hintavaihteluiden avaus tai sulkeminen ei riitä Johon riippuu MA: n crossover - toiminnon osto - tai myyntisignaalien oikea ennustaminen. Tämän ongelman ratkaisemiseksi analyytikot antavat nyt enemmän painoa viimeisimpiin hintatietoihin käyttäen eksponentiaalisesti tasoitettua liukuvaa keskiarvoa EMA Lue lisää Exploring the Exponentially Pound Moving Average . Esimerkki Esimerkiksi 10 päivän MA: n avulla analyytikko ottaisi kymmenennen päivän päätöskurssi ja moninkertaisti tämän numeron 10, yhdeksäntenä päivänä yhdeksällä, kahdeksannella kahdeksalla ja niin edelleen ensimmäisellä MA Kun koko on määritetty, analyytikko jakaa sitten numeron lisäämällä kertojat Jos lisäät 10-päivän MA-esimerkin kertoimet, numero on 55 Tämä indikaattori tunnetaan S lineaarisesti painotettu liukuva keskiarvo Liittyvää lukemista varten, tutustu Yksinkertaiset liikuttavat keskiarvot Suorita trendit Stand out. Many teknikot ovat vakaita uskovia eksponentiaalisesti tasoitettu liikkuvan keskiarvon EMA Tämä indikaattori on selitetty niin monella eri tavalla, että se sekoittaa opiskelijoiden ja sijoittajien samankaltaisia Ehkä Paras selitys on John J. Murphy'n Financial Marketsin tekninen analyysi, julkaisema New York Institute of Finance, 1999. The exponentially smoothed moving average käsittelee molempia ongelmia, jotka liittyvät yksinkertaiseen liukuvaan keskiarvoon. Ensinnäkin eksponentiaalisesti tasoitettu keskiarvo osoittaa Suurempi paino uusimpiin tietoihin. Siksi se on painotettu liukuva keskiarvo. Mutta vaikka se antaa aiempaa hintatiedolle vähemmän merkitystä, se sisältää laskelmassaan kaikki välineen elinkaaren tiedot. Lisäksi käyttäjä voi Säädä painotus, joka antaa enemmän tai vähemmän painoa viimeisimmän päivän hinnasta, joka lisätään prosenttiosuuteen Edellisen päivän s-arvo Molempien prosenttiarvojen summa lisää jopa 100. Esimerkiksi viimeisen päivän hintaa voidaan käyttää painoa 10 10, joka lisätään edellisiin päiviin 90 90 painon mukaan. Tämä antaa viimeisen päivän 10 Kokonaispainotuksesta Tämä vastaa 20 päivän keskiarvoa antamalla viimeisimpien päivien hinnaksi pienemmän arvon 5 05. Kuvio 1 Exponentially Smoothed Moving Average. Edellä oleva kaavio esittää Nasdaq Composite - indeksin elokuun ensimmäisestä viikosta 2000 - 1.6.2001 Kuten voitte nähdä, EMA, joka tässä tapauksessa käyttää sulkemista hintatietoja yhdeksän päivän aikana, on määritellyt myyntisignaalit 8. syyskuuta merkitty musta alasnuoli Tämä oli päivä Että 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 Se sitten putosi alaspäin taas alaspäin 1619 58 4. huhtikuuta Huhtikuu 12 on merkitty nuolella. Tässä indeksi suljettu oli 1.961 46 ja teknikot alkoivat nähdä institutionaalisten rahastonhoitajien alkavan poimia joitakin löytöjä, kuten Cisco, Microsoft ja jotkut energiaan liittyvistä asioista Lue lähiaikoina olevat artikkelit Keskimääräiset kirjekuoret Suosittu kaupankäyntityökalu ja liikkuvat keskimäärin Bounce. Yhdysvaltain työvaliokunnan tekemä kysely auttaa mittaamaan avoimia työpaikkoja. Se kerää tietoja työnantajista. Summa, jonka summat Yhdysvalloissa voi lainata Velkasumma luotiin toisen Liberty Bondin Laki. Korko, jolla talletuslaitos myöntää Federal Reserve - rahaston varoja toiselle talletuslaitokselle.1 Tilastollinen toimenpide tietyn arvopaperin tai markkinavaihdon tuoton hajanaisuudesta voidaan mitata. Vuonna 1933 pankkilaissa, jossa kiellettiin liikepankkien osallistuminen investointiin. Ei-palkkaneuvonta viittaa kaikkiin Maatilat, yksityiset kotitaloudet ja voittoa tavoittelematon sektori Yhdysvaltain työvaliokunta. Exploration of 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 Googlen tosiasiallisia osakekurssitietoja päivittäisen volatiliteetin laskemiseen 30 päivän varastotietojen perusteella Tässä artikkelissa parannamme yksinkertaista volatiliteettia ja keskustelemme eksponentiaalisesti painotetusta liukuva keskiarvosta EWMA Historiallinen Vs Epäsuora volatiliteetti Ensinnäkin, annamme tämän metrin hieman perspektiiviksi Historiallinen ja implisiittinen tai implisiittinen haihtuvuus on kaksi laajaa lähestymistapaa. Historiallinen lähestymistapa olettaa, että menneisyys on prologue mitata historiaa siinä toivossa, että se on ennakoiva. Epäsuora volatiliteetti Sivuuttaa historian, jota se ratkaisee markkinahintojen epävakauden vuoksi. Se toivoo, että markkinat tietävät parhaiten ja että Markkinahinta sisältää, vaikkakin implisiittisesti, konsensuksen estimaatin volatiliteetista. Lisätietoja lukemisesta on Volatiliteetin käytöissä ja rajoissa. Jos keskitymme vain edellä mainittuihin kolmeen historialliseen lähestymistapaan, niillä on kaksi vaihetta yhteisesti. Jaksottaiset tuotot. Käytä painotusohjelmaa. Ensin lasketaan jaksottainen tuotto, joka on tyypillisesti sarja päivittäisiä tuottoja, joissa jokainen tuotto ilmaistaan jatkuvasti yhdistetyissä ehdoissa. Jokaiselle päivälle otamme luonnollisen kirjaajan osakekurssien suhteesta eli nykyisestä hinnasta Jaettuna eilen ja niin edelleen. Tämä tuottaa sarjan päivittäisiä tuottoja ui: stä u im: iin riippuen siitä, kuinka monta päivää m päiviä mitataan. Tämä saa meidät toiseen vaiheeseen Tässä kolme lähestymistapaa eroavat edellisessä Artikkeli Käyttämällä volatiliteettia arvioimaan tulevaisuuden riskiä, osoitti, että pari hyväksyttävää yksinkertaistamista yksinkertainen varianssi on neliön palautusten keskiarvo. Huomaa, että tämä summaa jokainen jaksoittainen tuotto, sitten div Ids, jotka yhteensä päivien tai havaintojen lukumäärällä m Joten se on oikeastaan vain keskimäärin neliöidyt jaksotetut tuotot Laita toinen tapa, jokaisella neliöllä tuotolla on sama paino Joten jos alfa a on painotuskerroin nimenomaan 1 m, Sitten yksinkertainen varianssi näyttää jotain tällaiselta. EWMA parantaa yksinkertaista poikkeamaa Tämän lähestymistavan heikkous on, että kaikki tuotot ansaitsevat saman painon Eilen viimeaikaisella tuotolla ei ole enää vaikutusta varianssiin kuin edellisen kuukauden s paluu Tämä ongelma on vahvistettu Käyttäen eksponentiaalisesti painotettua liukuvaa keskiarvoa EWMA, jossa viimeisimmillä tuottoilla on suurempi paino varianssin suhteen. Eksponentiaalisesti painotettu liukuva keskiarvo EWMA tuo lambda-arvon, jota kutsutaan tasoitusparametriin Lambda-arvon on oltava pienempi kuin yksi. Neliön tuottoa painotetaan kertoimella seuraamalla. Esimerkiksi riskienhallintayhtiö RiskMetrics TM pyrkii käyttämään lambda-arvoa 0 94 tai 94 Tässä tapauksessa f Ensimmäinen nelikulmainen jaksollinen tuotto on painotettu 1-0 94 94 0 6 Seuraavaksi neliöidyt paluu 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 jokainen paino on vakio kerroin eli lambda, jonka on oltava pienempi kuin yksi edellisen päivän painosta. Tämä takaa varianssin, joka on painotettu tai puolueellinen viimeisimpiin tietoihin verrattuna. Tutustu Googlen Excel-taulukkoon Volatiliteetti Eroa volatiliteetin ja EWMA: n Googlelle on esitetty alla. Yksinkertainen volatiliteetti painaa tehokkaasti jokaista jaksottaista tuottoa 0 196: lla, kuten O-sarakkeessa on esitetty. Meillä oli kaksi vuotta päivittäistä osakekurssia Data Tämä on 509 päivittäistä tuottoa ja 1 509 0 196 Mutta huomaa, 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. Huomaa Kun summaamme koko sarjan Sarakkeessa Q on vaihtelu, Joka on keskihajonnan neliö Jos haluamme volatiliteetin, meidän on muistettava ottaa tämä varianssi neliöjuuri. Mikä on ero varianssin ja EWMA: n välisen päivittäisen volatiliteetin välillä Googlessa tapauksessa se on merkittävää Yksinkertainen varianssi antoi meille Päivittäinen volatiliteetti 2 4 mutta EWMA antoi päivittäisen volatiliteetin vain 1 4 katso laskentataulukon yksityiskohdista Ilmeisesti Googlen volatiliteetti asettui hiljattain, joten yksinkertainen varianssista saattaa olla keinotekoisesti korkea. Today s Varianssi on toiminto Pior Day S Variance Sinun huomaat, että meidän tarvitsi laskea pitkän sarjan eksponentiaalisesti laskevia painoja Meillä ei ole täällä matematiikkaa, mutta yksi EWMA: n parhaista ominaisuuksista on se, että koko sarja pienentää kätevästi rekursiivista kaavaa. Varianssin viitetiedot eli se on funktio aikaisemman päivän s variansseista Tämä kaava löytyy myös laskentataulukosta ja se tuottaa täsmälleen samasta tuloksesta kuin pitkäaikaisen laskennan Se sanoo Nykyajan varianssi u EWMA vastaa eilen s variansi painotettuna lambda: lla ja eilen s neliön paluu mitattiin yksi miinus lambda Huomaa, että olemme vain lisäämällä kaksi ehtoa yhdessä eilen painotettu varianssi ja yesterdays painotettu, neliö palauttaa. En myös niin lambda on meidän tasoitusparametri Korkeampi lambda Kuten esimerkiksi RiskMetric s 94 osoittaa sarjan hitaamman hajoamisen - suhteellisesti, meillä on enemmän datapisteitä sarjassa ja ne tulevat pudota hitaammin. Toisaalta, jos pienennämme lambda-arvoa, osoitamme korkeammat Heikentää painot putoavat nopeammin ja nopean hajoamisen välittömänä seurauksena käytetään vähemmän datapisteitä. Laskentataulukossa lambda on tulo, joten voit kokeilla sen herkkyyttä. Summa Volatiliteetti on varaston hetkellinen keskihajonta Ja yleisin riski-metriikka Se on myös varianssi neliöjuuri Voimme mitata varianssin historiallisesti tai implisiittisesti implisiittisen volatiliteetin Kun mitataan historiallisesti, helpoin tapa on yksinkertainen v Ariance Mutta heikkous yksinkertaisella varianssi on kaikki palaa saada sama paino Joten meillä on klassinen kompromissi Haluamme aina enemmän tietoja mutta enemmän tietoa meillä on enemmän meidän laskelma laimennetaan kauas vähemmän merkityksellisiä tietoja Eksponentiaalisesti painotettu liukuva keskiarvo EWMA Paranee yksinkertaisella varianssilla määrittämällä painot jaksottaisiin tuottoihin. Tällöin voimme käyttää sekä suurta otoskokoa että myös painottaa viimeisimpiä tuottoja. Jos haluat tarkastella elokuvan opetusohjelmaa aiheesta, vieraile Bionic Turtleissa. Yhdysvaltain työvoimatoimiston työvaliokunnan tekemä kysely auttaa mittaamaan avoimia työpaikkoja. Se kerää tietoja työnantajista. Summa, jonka summat Yhdysvalloissa voi lainata Velan enimmäismäärä oli Joka on perustettu toisen vapausrekisterioikeuden nojalla. Korko, jolla talletuslaitos myöntää Federal Reserve - rahaston varoja toiselle talletuslaitokselle1. Tilastollinen mittari tietyn arvopaperin tai markkinavaihdon tuoton hajoamisesta voidaan joko mitata. Yhdysvaltojen kongressin säädös, joka hyväksyttiin vuonna 1933 pankkilaissa, jossa kiellettiin kaupallisten pankkien osallistuminen investointiin. Ei-palkkasumma viittaa mihinkään maatilojen, yksityisten kotitalouksien ja voittoa tuottavien yritysten ulkopuoliseen työhön Yhdysvaltain työvaliokunta. Miten laskea painotetut liikkuvat Excelissä käytettävät keskiarvot Exponential Smoothing. Excel Data Analysis for Dummies, 2nd Edition. Exponential Smoothing työkalu Excelissä laskee liikkuvat Keskiarvo Eksponenttinen tasoitus painaa kuitenkin liukuvan keskiarvon laskutoimituksia, niin että viimeisimmillä arvoilla on suurempi vaikutus keskimääräiseen laskentaan ja vanhoilla arvoilla on pienempi vaikutus Tämä painotus toteutetaan tasoitusvakion avulla. Osoita, kuinka eksponentiaalinen pinoaminen työkalu Toimii olettaen, että tarkastelet uudelleen keskimääräistä päivittäistä lämpötilatietoa. Jos haluat laskea painotettuja liukuvia keskiarvoja käyttämällä eksponentiaalisia tasoituksia, suorita seuraavat vaiheet. Laske eksponentiaalisesti tasoitettu liukuva keskiarvo napsauttamalla ensin Data-välilehteä S-analyysi-komento. Kun Excel Näyttöön tulee Tietojen analysointi - valintaikkuna, valitse Exponential Smoothing - luettelo luettelosta ja napsauta sitten OK. Excel näyttää Exponential Smoothing - valintaikkunan. Vaihda tiedot. Voit tunnistaa tiedot, joille haluat laskea eksponentiaalisesti tasoitettua liukuvaa keskiarvoa, napsauta Syöttöalue tekstikenttään Sitten tunnistetaan syöttöalue joko kirjoittamalla laskentataulukon lisäys Ress tai valitsemalla laskentataulukko Jos syöttöalueesi sisältää tekstitiedoston tunnistamaan tai kuvaamaan tietoja, valitse Tunnisteet-valintaruutu. Anna tasoitusvakio. Anna tasaustekijän tasoitusastetta koskeva arvo. Excel Help - tiedosto kertoo, että Käytät tasoitusvakaa välillä 0 2 ja 0 3 Oletettavasti kuitenkin, jos käytät tätä työkalua, sinulla on omat ideasi siitä, mikä oikea tasoitusvakio on. Jos huomaat tasoitusvakion, ehkä et käytä Tämä työkalu. Kirjoita Excel, jossa sijoitetaan eksponentiaalisesti tasoitettu liikkuvan keskiarvon data. Käytä Output Range - tekstiruutua tunnistamaan laskentataulukko, johon haluat sijoittaa liikkuvan keskimääräisen datan Esimerkiksi laskentataulukon esimerkissä sijoitat liikkuvan keskiarvon tiedot Laskentataulukkoon B2 B10. Valinnainen Kaavio eksponentiaalisesti tasoitetusta tiedosta. Karttaaksesi eksponentiaalisesti tasoitettua dataa, valitse Chart Output (Kaavioedostus) - valintaruutu. Valinnainen Ilmoittakaa, että haluat laskea vakiovirheinformaatiot. Vakiovirheiden laskemiseksi valitse Vakio virheet - valintaruutu Excel sijoittaa vakiovirhearvot eksponentiaalisesti tasoitettujen liukuvien keskiarvojen vieressä. Kun olet lopettanut määrittämään, mitä liikkuvaa keskimääräistä tietoa haluat laskea ja missä haluat Napsauta OK. Excel laskee liikkuvaa keskimääräistä tietoa.
No comments:
Post a Comment