Zbadanie średniej ruchomej średniej zmienności jest najczęstszym miernikiem ryzyka, ale ma kilka smaków. W poprzednim artykule pokazaliśmy, jak obliczyć prostą zmienność historyczną. Wykorzystaliśmy dane o kursach akcji Google do obliczania dziennej niestabilności w oparciu o 30 dni danych o zapasach. W tym artykule poprawimy prostą lotność i omówimy ważną średnią ruchową (EWMA). Historyczne Vs. Imponująca zmienność Najpierw należy umieścić ten wskaźnik w perspektywie. Istnieją dwa szerokie podejścia: domniemana i domniemana (lub ukryta) zmienność. Podejście historyczne zakłada, że przeszłość jest prologiem mierzymy historię w nadziei, że jest ona przewidywalna. Z drugiej strony ignoruje historię, którą rozwiązuje za niestabilność, którą sugerują ceny rynkowe. Ma nadzieję, że rynek wie najlepiej i że cena rynkowa zawiera, nawet jeśli w sposób dorozumiany, konsensusową ocenę niestabilności. Jeśli chodzi o trzy historyczne podejścia (po lewej stronie powyżej), mają one dwa wspólne kroki: Oblicz cykl okresowych zwrotów Zastosuj schemat ważenia Po pierwsze, my, obliczyć okresowy powrót. To zazwyczaj szereg codziennych zwrotów, gdzie każdy powrót jest wyrażany w stale złożonych terminach. Dla każdego dnia przyjmujemy naturalny dziennik stosunku cen akcji (tzn. Dzisiejszej ceny podzielonej przez cenę w cenach, itd.). Powoduje to szereg codziennych zwrotów, od ui do u i-m. w zależności od tego ile dni (m dni) mierzymy. To prowadzi nas do drugiego kroku: tam są trzy różne podejścia. W poprzednim artykule (Wykorzystanie zmienności w celu oceny przyszłego ryzyka) wykazaliśmy, że w ramach kilku akceptowalnych uproszczeń prosta wariacja jest średnią kwadratowych zwrotów: Zwróć uwagę, że suma każdego z okresowych zwrotów, a następnie dzieli się na sumę liczba dni lub obserwacji (m). Więc, to naprawdę średnia wielkość kwadratowych zwrotów okresowych. Innymi słowy, każda kwadratowa powrót ma taką samą wagę. Więc jeśli alfa (a) jest czynnikiem ważącym (konkretnie 1m), to prosta wariacja wygląda tak: EWMA poprawia się na prostej odmianie. Słabością tego podejścia jest to, że wszystkie zyski mają taką samą wagę. Wczorajsze (ostatnie) powroty nie mają większego wpływu na wariancję niż w zeszłym miesiącu. Problem ten jest ustalony przy użyciu średniej ruchomej (EWMA), w której większe odchylenia mają większy wpływ na wariancję. Średnia geometryczna (EWMA) wprowadza lambda. nazywanym parametrem wygładzania. Lambda musi być mniejsza niż jeden. W tym wariancie, zamiast równej wagi, każdy zwrócony kwadrat jest ważony przez mnożnik w następujący sposób: Na przykład firma RiskMetrics TM, firma zajmująca się zarządzaniem ryzykiem finansowym, zazwyczaj używa lambda w wysokości 0,94 lub 94. W tym przypadku pierwszy ostatni kwadratowy zwrotu jest po prostu lambda-wielokrotnością poprzedniej wagi w tym przypadku 6 pomnożonej przez 94 5,64. W trzecim przedziale czasowym wagi są równe (1-0,94) (0,94) 2 5,30. Wyraża znaczenie wykładnicze w EWMA: każda masa jest stałym mnożnikiem (tj. Lambda, która musi być mniejsza niż jeden) masy poprzednich dni. Zapewnia to odmianę ważoną lub tendencyjną wobec najnowszych danych. (Aby dowiedzieć się więcej, przejrzyj arkusz programu Excel w celu zapewnienia płynności w programie Google). Różnica między po prostu zmiennością a EWMA dla Google jest pokazana poniżej. Prosta zmienność skutecznie waży każdego i każdego okresu powrotu o 0.196, jak pokazano w kolumnie O (mieliśmy dwa lata dziennych danych o cenach akcji, czyli 509 dziennych zwrotów i 1509 0.196). Ale zauważ, że kolumna P przypisuje wagę 6, potem 5,64, potem 5,3 itd. To jedyna różnica między prostą odchyleniem a EWMA. Pamiętaj: Po sumie całej serii (w kolumnie Q) mamy wariancję, która jest kwadratem odchylenia standardowego. Jeśli chcemy zmienności, musimy pamiętać o podstawie kwadratowej tej odmienności. Jaka jest różnica dziennej zmienności pomiędzy wariancją a EWMA w przypadku firmy Google: Istotna: prosta wariacja dała nam dzienną zmienność na poziomie 2,4, ale EWMA dała dzienną zmienność tylko 1,4 (szczegóły są dostępne w arkuszu kalkulacyjnym). Widocznie, zmienność języka Google sięgnęła ostatnio, dlatego prosta wariacja może być sztucznie wysoka. Dzisiejsza wariacja jest funkcją wariantów dni Piora Zauważmy, że musimy obliczyć długi szereg wykładniczo malejących ciężarów. Nie będziemy tu robić matrycy, ale jedna z najlepszych cech EWMA polega na tym, że cała seria wygodnie się zmniejsza do formuły rekurencyjnej: Rekursywne oznacza, że dzisiejsze odchylenia od wariancji (tj. Jest funkcją wariancji poprzednich dni). Taką formułę można znaleźć również w arkuszu kalkulacyjnym i daje dokładnie taki sam wynik, jak obliczenia długoterminowe. Mówi się: wariancja Dzisiejsza (pod EWMA) jest równa wariancji wczorajszej (ważyła lambda) plus wczorajsze kwadranse zwrócone (ważyło się o jedną minus lambda). Zauważmy, jak po prostu dodajemy dwa terminy: wczorajsza ważona wariacja i wczoraj ważone, kwadratowe powrót. Mimo to, lambda jest naszym parametrem wygładzania. Wyższa lambda (np. RiskMetrics 94) wskazuje na wolniejsze zanikanie w serii - w kategoriach względnych, będziemy mieli więcej punktów danych w serii i będą padać wolniej. Z drugiej strony, jeśli zmniejszymy lambda, wskazujemy wyższy zanik: masy spadają szybciej i, w bezpośrednim wyniku szybkiego zaniku, wykorzystuje się mniej punktów danych. (W arkuszu kalkulacyjnym lambda jest wejściem, więc możesz eksperymentować z jego wrażliwością). Podsumowanie Zmienność to chwilowe odchylenie standardowe dla zapasów i najczęstszych miar ryzyka. Jest to również pierwiastek kwadratowy wariancji. Możemy zmierzyć wariancję historycznie lub domyślnie (domniemana zmienność). Podczas pomiaru historycznego najprostszą metodą jest prosta odmiana. Ale słabość z prostą odmianą to wszystkie zwroty mają taką samą wagę. Więc mamy do czynienia z klasycznym kompromisem: zawsze chcemy więcej danych, ale im więcej danych, tym bardziej nasze obliczenia są rozmyte danymi odległymi (mniej istotnymi). Średnia średnica ruchoma (EWMA) zwiększa się w prostej wariancie, przypisując wagi okresowym zwrotom. Dzięki temu możemy zarówno użyć dużego rozmiaru próbki, jak i większej wagi do najnowszych wyników. (Aby obejrzeć samouczek filmowy na ten temat, odwiedź Turion Bionic). Rodzaj podatku od zysków kapitałowych poniesionych przez osoby prywatne i korporacje. Zyski kapitałowe to zyski inwestora. Zamówienie zakupu zabezpieczenia z lub poniżej określonej ceny. Zlecenie z limitem kupna umożliwia określenie podmiotów gospodarczych i inwestorów. Reguła Internal Revenue Service (IRS), która pozwala na bezkarne wycofywanie z konta IRA. Reguła wymaga tego. Pierwsza sprzedaż akcji przez prywatną firmę do publicznej wiadomości. IPO są często wydawane przez mniejsze, młodsze firmy szukające. Wskaźnik zadłużenia jest wskaźnikiem zadłużenia stosowanym do pomiaru dźwigni finansowej firmy lub wskaźnika zadłużenia stosowanego do pomiaru jednostki. Struktura rekompensat, którą zarządzający funduszami hedgingowymi zwykle zatrudniają, w której część rekompensaty jest oparta na wynikach. Średnia przeciętna ruchoma (EWMA) jest statystyką umożliwiającą monitorowanie procesu, który uśrednia dane w taki sposób, który daje mniejszą wagę do danych ponieważ są one następnie usuwane w czasie. Porównanie wykresu kontrolnego Shewhart i technik kontroli wykresu EWMA W technice sterowania wykresami Shewhart decyzja o stanie kontroli procesu w dowolnym momencie (t) zależy wyłącznie od ostatniego pomiaru z procesu i, oczywiście, stopień wiarygodności oszacowań limitów kontrolnych z danych historycznych. W przypadku techniki sterowania EWMA decyzja zależy od statystyk EWMA, która jest średnią waŜoną wykładniczo wszystkimi poprzednimi danymi, w tym ostatnim pomiarem. Przy wyborze współczynnika wagi (lambda) procedura kontroli EWMA może być wrażliwa na niewielki lub stopniowy dryft w procesie, podczas gdy procedura kontrolna Shewhart może się zareagować tylko wtedy, gdy ostatni punkt danych znajduje się poza granicą kontrolną. Definicja EWMA Obliczana statystyka to: mbox t lambda Yt (1-lambda) mbox ,,, mbox ,,, t 1,, 2,, ldots ,, n. gdzie (mbox 0) jest średnią danych historycznych (docelowych) (Yt) jest obserwacją w czasie (t) (n) jest liczba obserwacji, które mają być monitorowane, w tym (mbox 0) (0 interpretacja karty kontrolnej EWMA Czerwony kropki są surowymi danymi, które w przeszłości są statystyką EWMA, a wykres pokazuje nam, że proces jest kontrolowany, ponieważ wszystkie (mbox t) leżą między granicami kontrolnymi, jednak wydaje się, że tendencja ta wzrosła w ciągu ostatnich 5 lat Okresy. Zebrałem niektóre dane o procesie przez 3 lata i chcę naśladować prospektywną analizę EWMA, aby sprawdzić, czy mój parametr wygładzania ustawiałby wszystkie najważniejsze zmiany (bez zbyt wielu fałszywych alarmów). Wydaje się, że większość podręczników i że używam średniego i standardowego odchylenia w celu obliczenia limitu kontrolnego, zazwyczaj jest to średnia w kontrolowaniu i odchylenie standardowe od niektórych danych historycznych, czyli średnia i liczba ludności, z której są pobierane próbki. nie ma żadnych informacji. Czy jest anothe r sposób obliczania ograniczeń sterowania Czy istnieje odmiana wykresu EWMA, która nie używa średniego i odchylenia standardowego Wszelkie pomysły twórcze Z góry dziękuję Aby upewnić się, że to rozumiem: możesz obliczyć średnią i wariancję EWMA, ale nie masz podstawą porównania ich do Brzmi to tak, jak masz nadzorowaną technikę (która zakłada, że możesz określić, jak wygląda), ale chcesz mieć technikę bez nadzoru (która tylko szuka różnic, nie powołując się na jedno państwo quotgoodquot i inną kwarantannie) . Jeśli chodzi o nienadzorowane techniki, to należy pamiętać o klastrowaniu, ale należałoby zmodyfikować, aby zastosować go do terminali. Jak ogólny współczynnik prawdopodobieństwa (GLR) ndash Jim Pivarski 25 czerwca 14 w 2:49 Jeśli chodzi o en. wikipedia. orgwikiEWMAchart. Mogę obliczyć Zi dla mojej lambda, ale jeśli chodzi o limity kontroli, nie mam danych historycznych do obliczenia T i S. Dziękuję, że będę patrzył na GLR, a także post na Cross Validated. ndash user3295481 Jun 25 14 at 2:54 Tak, T i S są średnie i standardowe odchylenia rozkładu linii bazowej, które są ustalane a priori lub określone z zestawu danych treningowych. Zestaw danych treningowych reprezentuje, jak wygląda szum danych, dlatego jest to nadzorowana technika i chcesz mieć technikę bez nadzoru. GLR nie jest wykładniczo ważony, ale dynamicznie wykrywa przerwę w danych między dwiema różnymi dystrybucjami i łączy dane po każdej stronie przerwy, aby uzyskać bardziej solidne wyniki. To może być to, czego chcesz. ndash Jim Pivarski 25 czerwca 14 w 3:00 Z praktycznej perspektywy wykorzystywanie statystycznej analizy danych historycznych jest rzadkie. Tak, dostarcza wskazówek na temat tego, jak działa proces (i jego system kontroli), ale najważniejsze jest posiadanie dobrego zrozumienia i wiedzy na temat ograniczeń technicznych. Odnosi się do limitów operacyjnych, które są określone przez specyfikacje i charakterystykę działania poszczególnych elementów wyposażenia. Pozwala to rozwinąć dobre zrozumienie tego, jak ma zachowywać się proces (w odniesieniu do optymalnego punktu pracy i górnej granicy kontroli) oraz w miejscach o największym odchyleniu od optymału. Ma to niewiele wspólnego z statystyczną analizą danych historycznych, a zwłaszcza z procesem metalurgii procesów - w zależności od rodzaju procesu, nad którym pracujesz. Ograniczenia kontroli są ostatecznie określane na podstawie tego, co inżynier procesowy Process Manager chce, co zwykle (ale nie zawsze) znajduje się na tabliczce znamionowej urządzenia. Jeśli pracujesz w granicach operacyjnych, a jesteś w sferze optymalizacji procesu, to tak, analiza statystyczna jest szerzej stosowana i może zaoferować dobry wgląd. W zależności od zmienności procesu, jak dobrze skonfigurowany jest system sterowania i jednorodności Twojego produktu paszowego, wybrane wartości graniczne kontroli górnego napędu są różne. Dobrym punktem wyjścia jest optymalny punkt działania (np. 100 m3h), a następnie użyj rozsądnej ilości danych historycznych do obliczenia odchylenia standardowego i ustaw limit górny 100 1 standard dev i dolny limit 100 - 1 standard dev. Nie jest to wcale twarda i szybka reguła, ale jest to rozsądny punkt wyjścia. odpowiedziała Feb 7 16 at 12:12 Your Answer 2017 Stack Exchange, IncMoving Standardowe odchylenie Standardowy odchylenie ruchu to statystyczny pomiar zmienności rynku. Nie przewiduje kierunków rynku, ale może służyć jako wskaźnik potwierdzający. Określesz liczbę okresów wykorzystania, a badanie oblicza standardowe odchylenie cen od średniej ruchomej cen. Jest obliczany przez obliczanie n przedziału czasu Simple Moving Average elementu danych. Następnie sumuje kwadraty różnicy między daną danych a jej średnią ruchową w każdym z poprzedzających n przedziałów czasowych. Wreszcie dzieli tę sumę przez n i oblicza pierwiastek kwadratowy tego wyniku. Właściwości Okres: Liczba pasków na wykresie. Jeśli na wykresie są wyświetlane dzienne dane, okres oznacza dni w tygodniowych wykresach, okres ten będzie trwał przez kilka tygodni itd. Aplikacja używa wartości domyślnej równej 20. Aspekt: pole Symbol, na którym będzie obliczane badanie. Pole jest ustawione na wartość domyślną, która podczas przeglądania wykresu określonego symbolu jest taka sama jak w przypadku Zamknij. Interpretacja Wartości odchylenia standardowego wzrastają znacząco, gdy analizowany kontrakt wartości wskaźnika zmienia się dramatycznie. Kiedy rynki są stabilne, niskie odchylenia standardowego odchylenia są normalne. Odchylenia standardowego odchylenia standardowego zazwyczaj mają tendencję do znacznego wzrostu cen. Analitycy generalnie zgadzają się, że duża zmienność jest częścią głównych szczytów, podczas gdy niska lotność towarzyszy głównych dna. Źródło treści: FutureSource Zobacz inne analizy analizy technicznej Podstawowy pasek boczny Podnieś swój handel Najnowsze tweety Potrząsnij swoją podejściem do wzmacniacza na rynku Dowiedz się więcej niż 25 technik analitycznych wskaźników technik z bezpłatnym przewodnikiem t. coctPYbPUbaT Czas temu 2 Dni przez buforowanie Znajdź szansę na e - mini SampP z naszym przewodnikiem AZ do E-Mini Futures Trading Krok po kroku strategie włączone t. cofS191cPHHf Czas temu 2 Dni przez Buffer Spread handlowców Dodaj niedźwiedzie do swojego arsenału strategii z tym how-to z Senior Broker John Payne: t. co3DHhcdpnPK Czas temu 2 Dni przez Buffer Copyright xA9 2017 xB7 Daniels Trading. Wszelkie prawa zastrzeżone. Ten materiał jest przekazywany jako próśba o zawarcie transakcji na instrumentach pochodnych. Ten materiał został przygotowany przez pośrednika handlowego Daniels Trading, który dostarcza komentarza rynkowego do badań i zaleceń handlowych w ramach jego pozyskiwania na konta i pozyskiwania transakcji, jednak Daniels Trading nie prowadzi działu badań zgodnie z zasadą 1.71 dotyczącą CFTC. Daniels Trading, jej główni, brokerzy i pracownicy mogą prowadzić handel instrumentami pochodnymi na własny rachunek lub na rachunkach innych. Ze względu na różne czynniki (takie jak tolerancja na ryzyko, wymogi dotyczące marży, cele handlowe, strategie krótkoterminowe i długoterminowe, analiza techniczna a fundamentalna analiza rynku oraz inne czynniki) takie zawirowania mogą skutkować wszczęciem lub likwidacją odmiennych pozycji lub wbrew opiniom i zaleceniom w niej zawartym. Dotychczasowe wyniki niekoniecznie oznaczają przyszłe wyniki. Ryzyko utraty handlowej kontraktów futures lub opcji towarowych może być znaczne, a zatem inwestorzy powinni zrozumieć ryzyko związane z pozyskaniem dźwigni finansowej i muszą ponosić odpowiedzialność za ryzyko związane z tymi inwestycjami i za ich wyniki. Należy dokładnie rozważyć, czy taki handel jest odpowiedni dla Ciebie w świetle okoliczności i zasobów finansowych. Powinieneś przeczytać stronę internetową z informacjami o ryzyku dostępną pod adresem DanielsTrading u dołu strony głównej. Firma Daniels Trading nie jest powiązana, ani nie popiera systemu handlu, biuletynu lub innej podobnej usługi. Firma Daniels Trading nie gwarantuje ani nie weryfikuje jakichkolwiek roszczeń dotyczących skuteczności tych systemów lub usług.
No comments:
Post a Comment