Wygładzanie za pomocą średnich kroczonych średnic wykładniczych Średnia średnia ruchoma zajmuje serię czasu hałasu i zastępuje każdą wartość średnią wartością sąsiedztwa o danej wartości. Ta dzielnica może składać się wyłącznie z danych historycznych lub może być skupiona wokół danej wartości. Wartości w sąsiedztwie mogą być ważone przy użyciu różnych zestawów ciężarów. Oto przykład średnio ważonej trzypunktowej średniej ruchomej, przy użyciu danych historycznych, tutaj reprezentuje wygładzony sygnał i reprezentuje serię godzin hałasu. W przeciwieństwie do prostych ruchomej średniej ruchomej średniej ważonej wykładnikiem (EWMA) dopasowuje się wartość w oparciu o wykładniczą ważoną sumę wszystkich poprzednich wartości. Jest to podstawowy pomysł: To miło, ponieważ nie musisz martwić się o okno z trzema punktami, w porównaniu z pięcioma oknami, lub martwić się o odpowiedniość planu ważenia. Z EWMA, poprzednich zaburzeń 8220, 8221 i 8220 były zapomniane, 8221 według terminu w ostatnim równaniu, podczas gdy z oknem lub otoczeniem z dyskretnymi granicami, perturbacja zostaje zapomniana, jak tylko wyjdzie przez okno. Uśrednianie EWMA w celu dostosowania się do trendów Po przeczytaniu o EWMA w książce z analizą danych, poszedłem szczęśliwie używając tego narzędzia na każdej pojedynczej aplikacji wygładzającej, którą natrafiłem. Dopiero później dowiedziałem się, że funkcja EWMA jest właściwa tylko dla danych stacjonarnych, tzn. Danych bez tendencji lub sezonowości. W szczególności funkcja EWMA przeciwstawia się tendencjom odbiegającym od obecnej znaczy, że jest już 8220seen8221. Więc jeśli masz hałaśliwą funkcję kapelusza, która idzie od 0, do 1, a następnie z powrotem do 0, wtedy funkcja EWMA zwróci niskie wartości po stronie wzgórza, a wysokie wartości w dół wzgórza. Jednym ze sposobów obejścia tego jest wygładzenie sygnału w obu kierunkach, marszanie do przodu, a następnie marszowanie do tyłu, a następnie przeciętnie dwa. W tym miejscu będziemy używać funkcji EWMA dostarczanej przez moduł pandasa. Holt-Winters Second Order EWMA Poniżej znajduje się kod Pythona implementujący metodę drugiego rzędu Holt-Winters na innej hałasowej kapcie. Nawigacja po wpisach Recent Posts.7.3 Średnia ważona średnią ruchoma (EWMA) 7.3.7 Średnioruchomość ważona wykładniczo Aby pogodzić założenia równomiernej ważonej średniej ruchomej (UWMA) z rzeczywistością rynku heteroskedastyczności, możemy zastosować estymator 7.10 tylko do najnowszej dane historyczne tq. co powinno odzwierciedlać aktualne warunki rynkowe. Czyniąc to, sam się pokonuje, ponieważ zastosowanie estymatora 7.10 do małej ilości danych zwiększy standardowy błąd. W związku z tym UWMA pociąga za sobą wątpliwość: zastosowanie go do wielu danych jest złe, ale tak też stosuje się je do niewielkich danych. To zmotywowało Zangariego (1994) do zaproponowania modyfikacji UWMA (szacowanej metodą wykładniczą ważonej średniej ruchomej (EWMA) ).2 Stosuje się niejednorodne ważenie do danych z serii czasowych, dzięki czemu można wykorzystywać wiele danych, ale ostatnie dane są ważone w większym stopniu . Jak sama nazwa wskazuje, wagi są oparte na funkcji wykładniczej. Wyceniona średnie oszacowanie średniej ruchomej zastępuje estymator 7.10, gdzie współczynnik rozpadu jest ogólnie przypisywany wartości między .95 a .99. Niższe czynniki zaniku znacząco wpływają na dane z ostatnich danych. Warto zauważyć, że średnia szerokość oszacowania ruchomego jest wykładana statystycznie, ale jest niewielka poprawa w porównaniu z UWMA. Nie próbuje modelować warunkowej heteroskedastyczności bardziej niż UWMA. Jego system ważenia zastępuje wątpliwość, ile danych ma być użyte z podobnym problemem, jak agresywny jest współczynnik zaniku. Rozważmy ponownie przykład 7.6, a naszym przykładem 10 mln USD jest SGD. Pozwala oszacować 10 1 przy użyciu oszacowanego geometrycznie średniej ruchomych estymatora 7,20. Jeśli używamy .99, otrzymamy szacunek dla 10 1 z .0054. Jeśli użyjemy .95 otrzymamy szacunkową wartość .0067. Odpowiadają one odpowiednio wartościom o wartości zagrożonej wynoszącym odpowiednio 89 000 USD i 110 000 USD. Załącznik 7.7 wskazuje 30 dni danych na 1-miesięczny CHF Libor. Załącznik 7.7: Dane dla 1-miesięcznego CHF Libor. Ceny wyrażone są w procentach. Źródło: British Bankers Association (BBA). Średnia ruchoma - EMA BREAKING Średnia przemieszczająca się średnio - EMA Największe popularne krótkoterminowe średnie EMA to 12 i 26-dniowe eMA, które wykorzystywane są do tworzenia wskaźników, takich jak średnia ruchoma divergence (MACD) i procentowy oscylator cen (PPO). Ogólnie, 50- i 200-dniowe EMA są wykorzystywane jako sygnały długoterminowych trendów. Handlowcy, którzy stosują analizę techniczną, wskazują, że ruchome średnie są bardzo przydatne i wnikliwe, gdy są stosowane prawidłowo, ale powodują spustoszenie, gdy są niewłaściwie wykorzystywane lub są błędnie interpretowane. Wszystkie średnie ruchome powszechnie stosowane w analizie technicznej są ze swej natury wskaźnikami słabiej rozwiniętymi. W konsekwencji wnioski wyciągnięte z zastosowania średniej ruchomej do konkretnego wykresu rynkowego powinny być potwierdzeniem ruchu na rynku lub wskazaniem jego siły. Bardzo często, kiedy ruchoma średnia linia wskaźników dokonała zmiany odzwierciedlającej znaczny ruch na rynku, optymalny punkt wejścia na rynek już minął. EMA służy do łagodzenia tego dylematu do pewnego stopnia. Ponieważ obliczenia EMA wiążą się z najnowszymi danymi, uciska akcję cenową nieco mocniej, a zatem reaguje szybciej. Jest to pożądane, gdy EMA jest wykorzystywany do uzyskania sygnału wejściowego do obrotu. Interpretacja EMA Podobnie jak wszystkie przeciętne wskaźniki ruchomości, są one znacznie lepiej dostosowane do trendów rynkowych. Kiedy rynek jest w silnym i trwałym trendu. linia wskaźników EMA pokaże również tendencję wzrostową i vice versa dla tendencji spadkowej. Czujny przedsiębiorca nie tylko zwróci uwagę na kierunek linii EMA, ale również relację szybkości zmian z jednego paska do jednego. Na przykład, gdy akcja cenowa silnej trendu zacznie się spłaszczać i odwrócić, tempo zmian EMA z jednego paska do drugiego zacznie maleć aż do chwili, gdy linia wskaźnika spłaszczy, a stopa zmian będzie równa zero. Z powodu efektu opóźnienia, w tym momencie, a nawet kilku barów, akcja cenowa powinna już się odwrócić. Wynika z tego, że obserwowanie konsekwentnego zmniejszenia szybkości zmian EMA mogłoby być wykorzystane jako wskaźnik, który mógłby przeciwdziałać dylematowi spowodowanemu przez opóźniony wpływ średnich kroczących. Typowe zastosowania EMA EMA są powszechnie stosowane w połączeniu z innymi wskaźnikami w celu potwierdzenia znacznych ruchów na rynku i pomiaru ich ważności. Dla przedsiębiorców, którzy prowadzą handel na rynku w ciągu dnia i szybko rozwijających się rynków, EMA jest bardziej stosowna. Często handlowcy używają EMA do określenia nastawienia do handlu. Na przykład, jeśli EMA na wykresie dziennym wykazuje silną tendencję wzrostową, intraday strategia handlowa może polegać na handlu tylko z długiej strony na wykresie śródczasowym. Eksploatacja Średnia ważona ruchoma Średnia zmienność jest najczęstszą miarą ryzyka, ale w kilku smakach. 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). Beta to miara zmienności lub systematycznego ryzyka bezpieczeństwa lub portfela w porównaniu z rynkiem jako całości. 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.
No comments:
Post a Comment