كيف ل حساب - أضعافا مضاعفة المرجحة الحركة المتوسط

استكشاف المتوسط ​​المتحرك الموزون أسي. فولياتيليتي هو المقياس الأكثر شيوعا من المخاطر، لكنه يأتي في العديد من النكهات في مقال سابق، أظهرنا كيفية حساب التقلبات التاريخية البسيطة لقراءة هذه المقالة، انظر استخدام التقلب لقياس المخاطر في المستقبل استخدمنا جوجل s البيانات الفعلية لأسعار الأسهم من أجل حساب التقلب اليومي استنادا إلى 30 يوما من بيانات المخزون في هذه المقالة، سوف نقوم بتحسين التقلبات البسيطة ومناقشة المتوسط ​​المتحرك المرجح أضعافا إوما التاريخية المتضمنة التقلب الضمني أولا، دعونا نضع هذا المقياس في قليلا من منظور هناك نهجان واسعان التقلب التاريخي والضمني أو الضمني النهج التاريخي يفترض أن الماضي هو مقدمة نحن قياس التاريخ على أمل أن يكون التنبؤية التقلب الضمني، من ناحية أخرى، يتجاهل التاريخ الذي يحل للتقلبات التي تنطوي عليها أسعار السوق وهي تأمل في أن يعرف السوق على أفضل وجه وأن سعر السوق يحتوي، حتى ولو ضمنا، على تقدير للآراء المتقلبة إتي للقراءة ذات الصلة، انظر استخدامات وحدود التقلب. إذا كنا نركز على النهج التاريخية الثلاثة فقط على اليسار أعلاه، لديهم خطوتين في common. Calculate سلسلة من العائدات الدورية. تطبيق مخطط الترجيح. أولا، نحسب العائد الدوري هذا هو عادة سلسلة من العائدات اليومية حيث يتم التعبير عن كل عودة في مصطلحات معقدة بشكل متواصل لكل يوم، ونحن نأخذ السجل الطبيعي لنسبة أسعار الأسهم أي السعر اليوم مقسوما على سعر أمس، وهلم جرا. هذا ينتج سلسلة من العوائد اليومية، من أوي إلى u إم اعتمادا على عدد الأيام أيام م نحن قياس. وهذا يحصلنا على الخطوة الثانية هذا هو المكان الذي تختلف فيه ثلاثة نهج في المقالة السابقة باستخدام التقلب لقياس المخاطر في المستقبل، أظهرنا أن تحت اثنين من التبسيط مقبول، والتباين البسيط هو متوسط ​​العوائد التربيعية. لاحظ أن هذا المبلغ كل من العائدات الدورية، ثم يقسم هذا المجموع من قبل عدد من الأيام أو الملاحظات م لذلك، انها حقا جوس t متوسط ​​العوائد الدورية المربعة بطريقة أخرى، يعطى لكل عائد مربعة وزن متساوي لذلك إذا كان ألفا هو عامل ترجيح على وجه التحديد، 1 م، فإن التباين البسيط يبدو شبيها بهذا. إن إوما يحسن التباين البسيط. ضعف هذا النهج هو أن جميع العائدات كسب نفس الوزن يوم أمس s عودة الأخيرة جدا ليس له تأثير أكثر على التباين من العودة في الشهر الماضي يتم إصلاح هذه المشكلة باستخدام المتوسط ​​المتحرك المرجح أضعافا إوما، التي عوائد أكثر حداثة وزنا أكبر على التباين. المتوسط ​​المتحرك المرجح أضعافا إوما يدخل لامدا وهو ما يسمى معلمة التمهيد يجب أن يكون لامبا أقل من واحد في ظل هذا الشرط، بدلا من الأوزان متساوية، يتم ترجيح كل مربعات العائد من مضاعف على النحو التالي. على سبيل المثال، ريسمتريكس تم، وهي شركة إدارة المخاطر المالية، تميل إلى استخدام لامدا من 0 94، أو 94 وفي هذه الحالة، يتم ترجيح أول عائد دوري مربعة الأحدث بنسبة 1-0 94 94 0 6 ن إرجاع التربيع الموسع هو ببساطة لامدا متعددة من الوزن السابق في هذه الحالة 6 مضروبا في 94 5 64 والثالث في اليوم السابق الوزن s يساوي 1-0 94 0 94 2 5 30. وهذا معنى الأسي في إوما كل وزن هو المضاعف المستمر أي لامدا، والتي يجب أن تكون أقل من واحد من وزن اليوم السابق s وهذا يضمن التباين الذي هو مرجح أو منحازة نحو أحدث البيانات لمعرفة المزيد، راجع ورقة عمل إكسيل لتقلب غوغل s الفرق بين ببساطة التقلب و إوما ل غوغل هو موضح أدناه. التذبذب البسيط يزن بشكل فعال كل عودة دورية من قبل 0 196 كما هو مبين في العمود O كان لدينا عامين من بيانات سعر السهم اليومي وهذا هو 509 عوائد يومية و 1 509 0 196 ولكن لاحظ أن تعيينات العمود P ووزن 6، ثم 5 64، ثم 5 3 وهلم جرا هذا الفرق الوحيد بين التباين البسيط و EWMA. Remember بعد أن نجمع السلسلة بأكملها في العمود Q لدينا التباين، وهو مربع الانحراف المعياري إذا نحن نريد تقلب، نحن ني د لتذكر أن تأخذ الجذر التربيعي لهذا التباين. ما الفرق في التقلب اليومي بين التباين و إوما في حالة غوغل s انها كبيرة التباين البسيط أعطانا تقلب يومي من 2 4 ولكن إوما أعطى تقلب يومي من فقط 1 4 انظر جدول البيانات للحصول على التفاصيل على ما يبدو، استقر تقلب جوجل في أسفل في الآونة الأخيرة وبالتالي، قد يكون التباين البسيط مصطنع high. Today s التباين هو وظيفة بيور يوم ق الفرق سوف نلاحظ أننا بحاجة إلى حساب سلسلة طويلة من أضعافا مضاعفة انخفاض الأوزان فزنا ر تفعل الرياضيات هنا، ولكن واحدة من أفضل ملامح إوما هو أن السلسلة بأكملها يقلل بشكل ملائم إلى صيغة عودية. الاسترداد يعني أن اليوم مراجع الفرق أي أي وظيفة من اليوم السابق الصورة التباين يمكنك العثور على هذه الصيغة في جدول البيانات أيضا، وتنتج نفس النتيجة بالضبط مثل حساب لونغاند يقول اليوم الفرق s تحت إوما يساوي فارق التباين بالأوزان لامدا زائد أمس سس كواريد عودة يزنها ناقص لامدا لاحظ كيف نضيف فقط اثنين من المصطلحات معا يوم أمس التباين المرجح والأمثلة المرجحة، مربعة العودة. حتى ذلك، لامدا هو لدينا تمهيد المعلمة أعلى لامدا مثل ريسكمتريك s 94 يشير إلى تسوس أبطأ في سلسلة - من الناحية النسبية، سنحصل على المزيد من نقاط البيانات في السلسلة، وسوف تسقط ببطء أكثر من ناحية أخرى، إذا قلنا من لامدا، فإننا نشير إلى انحلال أعلى في الأوزان تسقط بسرعة أكبر، نتيجة التسوس السريع، وتستخدم نقاط بيانات أقل في جدول البيانات، لامدا هو المدخلات، حتى تتمكن من تجربة مع حساسية لها. تقلب سوماري هو الانحراف المعياري لحظية من الأسهم ومقياس المخاطر الأكثر شيوعا بل هو أيضا الجذر التربيعي من التباين يمكننا قياس التباين تاريخيا أو ضمنا تقلب ضمني عند قياس تاريخيا، وأسهل طريقة هو التباين البسيط ولكن الضعف مع التباين البسيط هو كل عوائد الحصول على نفس w ثمانية لذلك نحن نواجه المفاضلة الكلاسيكية نحن نريد دائما المزيد من البيانات ولكن المزيد من البيانات لدينا أكثر يتم تخفيف حسابنا من قبل البيانات أقل ذات الصلة المتوسط ​​المتحرك أضعافا مضاعفة إوما يحسن على التباين البسيط عن طريق تعيين الأوزان للعائدات الدورية عن طريق القيام هذا، يمكننا على حد سواء استخدام حجم عينة كبيرة ولكن أيضا إعطاء المزيد من الوزن لعوائد أكثر حداثة. لعرض برنامج تعليمي حول هذا الموضوع، قم بزيارة استطلاع بيونيك تورتل. A الذي أجراه مكتب الولايات المتحدة لإحصاءات العمل للمساعدة في قياس الوظائف الشاغرة. جمع البيانات من أرباب العمل. الحد الأقصى للمبلغ الذي يمكن للولايات المتحدة اقتراضه كان سقف الدين التي تم إنشاؤها بموجب قانون السندات الحرية الثانية. معدل الفائدة الذي مؤسسة الإيداع تضفي الأموال المحفوظة في مجلس الاحتياطي الاتحادي إلى مؤسسة إيداع أخرى. 1 مقياس إحصائي لتشتت العائد لمؤشر الأمن أو السوق معين ويمكن قياس التقلب إما. وهو قانون أقره الكونجرس الأمريكي في عام 1933 باعتباره قانون المصارف الذي يحظر على المصارف التجارية المشاركة في الاستثمار. وتشير الرواتب غير الزراعية إلى أي وظيفة خارج المزارع والأسر المعيشية الخاصة والقطاع غير الربحي. مكتب العمل الأمريكي. المتوسط ​​المتحرك المرجح أضعافا مضاعفة إوما هو إحصائية لرصد العملية التي متوسط ​​البيانات بطريقة تعطي وزن أقل وأقل للبيانات كما أنها مزيد من ريمو في الوقت المناسب من مخطط التحكم شيوهارت و إوما تقنيات الرسم البياني السيطرة. للتخطيط شيوهارت أسلوب التحكم، القرار بشأن حالة السيطرة على العملية في أي وقت، ر، يعتمد فقط على أحدث قياس من العملية، وبطبيعة الحال ، درجة دقة تقديرات حدود المراقبة من البيانات التاريخية بالنسبة لتقنية التحكم إوما، يعتمد القرار على إوما إحصائية، وهو متوسط ​​مرجح أضعافا مضاعفة لجميع البيانات السابقة، بما في ذلك القياس الأخير. بإختيار عامل الترجيح، لامدا، يمكن أن يكون إجراء التحكم إوما حساسا للانجراف صغير أو تدريجي في العملية، في حين أن إجراء التحكم شيوهارت يمكن أن تتفاعل فقط عندما تكون نقطة البيانات الأخيرة خارج حد التحكم. تعريف إوما. الاحصاء الذي هو محسوبة هي مبوكس t لامدا يت 1- لامدا مبوكس،، مبوكس،، t 1،، 2،، لدوتس، n حيث. مبوكس 0 هو متوسط ​​هدف البيانات التاريخية. يت هو الملاحظة في الوقت t. n هو عدد الملاحظات التي سيتم رصدها بما في ذلك مبوكس 0. تفسير إوما التحكم في الرسم البياني. النقاط الحمراء هي البيانات الخام خط خشنة هو إوما إحصائية مع مرور الوقت يخبرنا المخطط أن العملية هي في السيطرة لأن كل مبوكس t كذبة بين حدود السيطرة ومع ذلك، يبدو أن هناك اتجاها صعودا على مدى 5 فترات الماضية. المتوسط ​​المتحرك المتحرك المتحرك. عند قائمة مرتبة من نقاط البيانات، يمكنك بناء المتوسط ​​المتحرك المرجح أضعافا مضاعفة من جميع النقاط حتى النقطة الحالية في المتوسط ​​المتحرك الأسي إما أو إوما لفترة قصيرة، فإن الأوزان تنخفض بعامل ثابت كلما ازدادت هذه الشروط. غالبا ما يستخدم هذا النوع من المتوسط ​​المتحرك التراكمي عند رسم أسعار الأسهم الصيغة العودية ل إما هي. حيث x اليوم هو السعر الحالي الحالي النقطة وتكون ثابتة بعض الشيء بين 0 و 1 في كثير من الأحيان، هي وظيفة لعدد معين من الأيام N الوظيفة الأكثر استخداما هي 2 N 1 على سبيل المثال، إما 9 أيام من تسلسل لديه 0 2، اليوم إما 2 31 0 06452. بالنسبة لقيم أقرب إلى 1، يمكن تهيئة تسلسل إما في إيما x ومع ذلك، إذا كانت صغيرة جدا، فإن أقرب المصطلحات في تسلسل قد تتلقى وزن لا مبرر له مع هذا التهيئة لتصحيح هذه المشكلة في (إما) N-داي، يتم تعيين المدى الأول لتسلسل إما ليكون المتوسط ​​البسيط للمصطلحات الأولى N-1، وبالتالي تبدأ إما في رقم اليوم N-1 2. على سبيل المثال، في 9 أيام المتوسط ​​المتحرك الأسي، إما زكسكس 4 ثم إما 0 2x 0 8EMA و إما 0 2x 0 8EMA الخ. باستخدام المتوسط ​​المتحرك الأسي. غالبا ما ينظر المحللون إلى المتوسط ​​المتحرك البسيط لأسعار الأسهم إما و سما ليحظوا بالاتجاهات في الارتفاع والسقوط أو الأسعار، ومساعدتهم على التنبؤ بالسلوك في المستقبل مثل جميع المتوسطات المتحركة، فإن أعلى مستويات وأدنى الرسم البياني إما سوف تتخلف عن أعلى مستوياتها وأدنى مستوياتها من البيانات الأصلية التي لم تتم تصفيتها كلما ارتفعت قيمة N، كلما كان حجمها أصغر وأكثر سلاسة الرسم البياني سيكون. بالإضافة إلى المتوسطات المتحركة التراكمية المرجح أضعافا مضاعفة، يمكن للمرء أيضا حساب لي تقريبا المتوسطات المتحركة التراكمية المرجحة، حيث تنخفض الأوزان خطيا مع نمو المصطلحات القديمة انظر المقال المتوسط ​​المتحرك الخطي، التربيعي، والتكميكي.