المرجحة أضعافا مضاعفة - الحركة - متوسط - طريقة

ما الفرق بين المتوسط ​​المتحرك والمتوسط ​​المتحرك المرجح. سيتم حساب المتوسط ​​المتحرك لمدة 5 سنوات استنادا إلى الأسعار أعلاه باستخدام المعادلة التالية. بناء على المعادلة أعلاه، كان متوسط ​​السعر خلال الفترة المذكورة أعلاه 90 66 استخدام المتوسطات المتحركة هو وسيلة فعالة للقضاء على تقلبات الأسعار القوية والقيود الرئيسية هي أن نقاط البيانات من البيانات القديمة لا ترجح أي مختلفة عن نقاط البيانات بالقرب من بداية مجموعة البيانات هذا هو المكان الذي تتحرك المتوسطات المرجحة في اللعب. ترجيح أثقل لنقاط بيانات أكثر حداثة لأنها أكثر صلة من نقاط البيانات في الماضي البعيد يجب أن يزيد مجموع الترجيح إلى 1 أو 100 في حالة المتوسط ​​المتحرك البسيط، يتم توزيع الأوزان بالتساوي، وهذا هو السبب وهي غير مبينة في الجدول أعلاه. سعر إغلاق آبل. تحديد مع تقلب متغير السوق في اليوم n، كما يقدر في نهاية اليوم n-1 معدل التباين هو T هو مربع من التقلب، في يوم n. Sppose قيمة متغير السوق في نهاية اليوم ط هو معدل تكرار المركب بشكل مستمر خلال اليوم ط بين نهاية اليوم السابق أي i-1 ونهاية اليوم ط وأعرب عن. بعد ذلك، باستخدام النهج القياسي لتقدير من البيانات التاريخية، سوف نستخدم أحدث الملاحظات م لحساب مقدر غير منحازة من التباين. أين هو متوسط. في وقت لاحق، دعونا نفترض واستخدام أقصى تقدير احتمال التباين حتى الآن، طبقنا أوزان متساوية للجميع لذا فإن التعريف أعلاه غالبا ما يشار إليه بتقدير التقلب المرجح بالتساوي. أعلنا، ذكرنا أن هدفنا هو تقدير المستوى الحالي من التقلب لذلك فمن المنطقي إعطاء أوزان أعلى إلى البيانات الأخيرة مقارنة مع كبار السن للقيام بذلك، والسماح للتعبير عن تقدير التباين المرجح كما يلي. هو مقدار الوزن تعطى لمالحظة أيام قبل i. so، لإعطاء وزن أعلى إلى الملاحظات الأخيرة. التباين متوسط ​​المدى الطويل . التمديد المحتمل للمثل أ أعلاه هو أن نفترض أن هناك متوسط ​​التباين في المدى الطويل وأنه ينبغي أن تعطى بعض الوزن. و النموذج أعلاه يعرف نموذج أرش M، التي اقترحها إنغل في عام 1994.WMA هو حالة خاصة من المعادلة أعلاه في هذا ، ونحن نصنع ذلك حتى أن أوزان انخفاض متغير أضعافا مضاعفة ونحن نتحرك مرة أخرى من خلال time. Unlic العرض السابق، وتشمل إوما جميع الملاحظات السابقة، ولكن مع الأوزان انخفاض أضعافا مضاعفة طوال الوقت. بعد ذلك، نطبق مجموع الأوزان بحيث فإنها تساوي القيد الوحدة. لحصول على قيمة. الآن نقوم بتوصيل تلك المصطلحات مرة أخرى في المعادلة للحصول على تقدير. لمجموعة بيانات أكبر، وهو صغير بما فيه الكفاية ليتم تجاهلها من المعادلة. نهج إوما لديه ميزة جذابة واحدة يتطلب البيانات المخزنة قليلة نسبيا لتحديث تقديراتنا في أي لحظة، نحن بحاجة فقط إلى تقدير مسبق لمعدل التباين وأحدث قيمة للمراقبة. الهدف الثانوي من إوما هو تتبع التغيرات في التقلبات بالنسبة للقيم الصغيرة، الأخيرة الملاحظات تؤثر على التقدير على الفور لقيم أقرب إلى واحد، وتغير التقديرات ببطء على أساس التغيرات الأخيرة في عوائد المتغير الأساسي. قاعدة بيانات ريسكمتريكس التي تنتجها جب مورغان والمتاحة للجمهور المتاحة يستخدم إوما مع لتحديث التقلبات اليومية. المهمة و إوما الصيغة لا تفترض مستوى التباين المتوسط ​​على المدى الطويل وبالتالي، فإن مفهوم التقلب يعني عكس لا يتم التقاطها من قبل إوما نماذج أرش غارتش هي أكثر ملاءمة لهذا الغرض. الهدف الثانوي من إوما هو تتبع التغيرات في التقلب، وذلك ل والقيم الصغيرة، الملاحظة الأخيرة تؤثر على التقدير فورا، والقيم أقرب إلى واحد، وتغير التقديرات ببطء إلى التغيرات الأخيرة في عوائد المتغير الأساسي. قاعدة بيانات ريسكمتريكس التي تنتجها جب مورغان والمتاحة للجمهور في عام 1994، يستخدم نموذج إوما مع تحديث تقلب التقلبات اليومية وجدت الشركة أنه عبر مجموعة من متغيرات السوق، فإن هذه القيمة تعطي توقعات التباين التي تقترب من معدل التباين المحقق تم حساب معدلات التباين المحققة في يوم معين كمتوسط ​​مرجح بالتساوي في الأيام ال 25 التالية. وبالمثل، ولحساب القيمة المثلى للامدا لمجموعة البيانات الخاصة بنا، نحتاج إلى حساب ما تحقق التقلب في كل نقطة هناك عدة طرق، لذلك اختيار واحد التالي، وحساب مجموع الأخطاء المربعة سس بين تقدير إوما والتقلبات المحققة وأخيرا، تقليل سس عن طريق تغيير قيمة لامدا. سوند بسيط هو التحدي الأكبر هو الاتفاق على خوارزمية لحساب التقلبات المحققة على سبيل المثال، اختار الناس في ريسكمتريكس 25 يوما لاحقة لحساب معدل التباين المحقق في حالتك، يمكنك اختيار خوارزمية تستخدم حجم اليومية، مرحبا لو و أوبين-كلوز الأسعار. س 1 يمكننا استخدام إوما لتقدير التقلبات أو التنبؤ بها أكثر من خطوة واحدة إلى الأمام. تمثيل إوما التقلب لا يفترض تقلب متوسط ​​المدى الطويل، وبالتالي، لأي أفق التنبؤ خارج خطوة واحدة، و إوما ترجع قيمة ثابتة. لمجموعة بيانات كبيرة، والقيمة لها تأثير ضئيل جدا على القيمة المحسوبة. بالتقدم إلى الأمام، ونحن نخطط للاستفادة من حجة لقبول قيمة التذبذب الأولي المعرفة من قبل المستخدم. Q 3 ما هي العلاقة إوما ل إن نموذج أرش غارتش النموذجي هو أساسا شكل خاص لنموذج أرش، مع الخصائص التالية. إن ترتيب أرش يساوي حجم بيانات العينة. والأوزان تنخفض بشكل مطرد بمعدل على مدار الوقت. Q 4 هل تعود إوما إلى المتوسط. لا يوجد لدى إوما مصطلح لمتوسط ​​التباين على المدى الطويل وبالتالي لا تعود إلى أي قيمة. Q 5 ما هو تقدير التباين في الأفق بعد يوم واحد أو خطوة إلى الأمام. كما هو الحال في Q1، ترجع الدالة إوما ثابت قيمة تساوي قيمة تقدير خطوة واحدة. Q 6 لدي بيانات سنوية شهرية أسبوعية أي قيمة يجب أن أستخدمها. قد لا تزال تستخدم 0 94 كقيمة افتراضية، ولكن إذا كنت ترغب في العثور على القيمة المثلى، تحتاج إلى إعداد مشكلة تحسين لتقليل سس أو مس بين إوما a د التقلب أدركت. انظر تقلبنا 101 البرنامج التعليمي في نصائح وتلميحات على موقعنا على الانترنت لمزيد من التفاصيل والأمثلة. Q 7 إذا لم يكن البيانات الخاصة بي يعني صفر، كيف يمكنني استخدام الدالة. لآن، استخدم وظيفة ديترند لإزالة والمتوسط ​​من البيانات قبل تمريرها إلى وظائف إوما. في الإصدارات نومكسل المستقبل، فإن إوما إزالة المتوسط ​​تلقائيا نيابة عنك. هول، جون C الخيارات والعقود الآجلة وغيرها من المشتقات المالية الفترات برنتيس هول 2003، ص 372-374 ، إيسبن 1-405-886145.Hamilton، جد تحليل سلسلة الوقت برينستون مطبعة جامعة 1994، إيسبن 0-691-04289-6.Tsay، روي S تحليل سلسلة الوقت المالية جون وايلي سونس 2005، إيسبن 0-471-690740.Related الروابط. تكشف 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 المستقبلية نحن تستخدم غوغل الفعلي سعر السهم البيانات من أجل حساب التقلب اليومي على أساس 30 يوما من بيانات المخزون في هذه المقالة، سوف نقوم بتحسين التقلب البسيط ومناقشة المتوسط ​​المتحرك المرجح أضعافا إوما التاريخية المتضمنة التقلب الضمني أولا، دعونا نضع هذا المقياس في قليلا من منظور هناك نهجين واسعين 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 وتأمل أن يعرف السوق بشكل أفضل وأن سعر السوق يحتوي، حتى ولو ضمنا، على تقدير إجماعي للتقلب لقراءة ذات صلة، 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 أن s عادة سلسلة من ريتو اليومية رنس حيث يتم التعبير عن كل عودة في مصطلحات معقدة بشكل مستمر لكل يوم، ونحن نأخذ السجل الطبيعي لنسبة أسعار الأسهم أي السعر اليوم مقسوما على السعر أمس، وهلم جرا. هذا ينتج سلسلة من العائدات اليومية، من أوي إلى u إم اعتمادا على عدد الأيام م الأيام ونحن قياس. وهذا يحصلنا على الخطوة الثانية هذا هو المكان الذي تختلف فيه النهج الثلاثة في المادة السابقة باستخدام التقلب لقياس المخاطر في المستقبل، أظهرنا أنه في ظل اثنين من التبسيط مقبولة، والتباين البسيط هو متوسط ​​العوائد التربيعية. لاحظ أن هذا المبلغ كل من العائدات الدورية، ثم يقسم ذلك مجموع عدد الأيام أو الملاحظات م لذلك، انها حقا مجرد متوسط ​​العوائد الدورية التربيعية طريقة أخرى، كل مربع التربيع هو بالنظر إلى وزن متساو حتى إذا ألفا هو عامل الترجيح على وجه التحديد، و 1 م، ثم تباين بسيط يبدو شيئا من هذا القبيل. تحسين إوما على التباين البسيط ضعف هذا النهج هو أن جميع العائدات كسب نفس الوزن يوم أمس عودة الأخيرة جدا ليس لها تأثير أكثر على التباين من عودة الشهر الماضي يتم إصلاح هذه المشكلة باستخدام المتوسط ​​المتحرك المرجح أضعافا إوما، حيث عوائد أكثر حداثة وزنا أكبر على التباين. المتوسط ​​المتحرك المرجح أضعافا إوما يدخل لامدا الذي 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، ريسكمتريكس تم، وهي شركة لإدارة المخاطر المالية، تميل إلى استخدام لامدا من 0 94، أو 94 في هذه الحالة، يتم ترجيح أول عائد دوري مربعة أحدث بمقدار 1-0 94 94 0 6 العائد التربيعي التالي 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. هذا معنى معنى الأسي في إوما كل وزن هو مضاعف ثابت أي لامدا، والتي يجب أن تكون أقل من واحد من وزن اليوم السابق ث ث ويضمن التباين الذي يتم ترجيحه أو منحازة نحو مزيد من البيانات الحديثة لمعرفة المزيد، راجع ورقة عمل إكسيل لتقلب غوغل يظهر الفرق بين التقلب ببساطة و إوما ل غوغل أدناه. التقلب البسيط يزن بشكل فعال كل عودة دورية بنسبة 0 196 كما هو مبين في العمود O كان لدينا عامين من بيانات أسعار الأسهم اليومية وهذا هو 509 العوائد اليومية و 1 509 0 196 ولكن لاحظ أن العمود P يعين وزن 6، ثم 5 64، ثم 5 3 وهلم جرا هذا الوحيد الفرق بين التباين البسيط و EWMA. Remember بعد أن نجمع السلسلة بأكملها في العمود Q لدينا التباين، وهو مربع الانحراف المعياري إذا أردنا التقلب، ونحن بحاجة إلى تذكر أن تأخذ الجذر التربيعي لهذا التباين. ماذا s الفرق في التقلب اليومي بين التباين و إوما في حالة غوغل s s كبير التباين البسيط أعطانا تقلب يومي من 2 4 ولكن إوما أعطى تقلب يومي فقط 1 4 انظر جدول البيانات للحصول على التفاصيل على ما يبدو، اذهب أوغل s التقلبات استقر في الآونة الأخيرة وبالتالي، قد يكون التباين بسيطة عالية بشكل مصطنع. التباين s هو وظيفة بيور يوم ق الفرق سوف نلاحظ نحن بحاجة لحساب سلسلة طويلة من الأثقال الهبوط بشكل كبير فزنا ر تفعل الرياضيات هنا، ولكن واحدة من أفضل ملامح إوما هو أن السلسلة بأكملها يقلل بشكل ملائم إلى صيغة عودية. الاسترداد يعني أن المراجع اليوم التباين أي هو وظيفة من اليوم السابق s التباين يمكنك العثور على هذه الصيغة في جدول البيانات أيضا، وأنه تنتج نفس النتيجة بالضبط كما حساب لونغاند يقول اليوم التباين تحت إوما يساوي التباين أمس مرجحة من قبل لامدا زائد يوم أمس تربيع عودة وزنه واحد ناقص لامدا لاحظ كيف نحن مجرد إضافة مصطلحين معا يوم أمس التباين المرجح والأمبير المرجح، تربيع العودة. حتى ذلك، لامدا هو لدينا تمهيد المعلمة وارتفاع لامدا مثل مثل ريسكمتريك s 94 يشير إلى تسوس أبطأ في سلسلة - من حيث النسبية، ونحن سوف يكون هناك المزيد من نقاط البيانات في هذه السلسلة، وسوف تسقط ببطء أكثر من ناحية أخرى، إذا قلنا من لامدا، فإننا نشير إلى ارتفاع الاضمحلال تسقط الأوزان بسرعة أكبر، وكنتيجة مباشرة للتسوس السريع، يتم استخدام نقاط بيانات أقل في جدول البيانات، لامدا هو المدخلات، حتى تتمكن من التجربة مع حساسية لها. الذبذبات الصفرية هو الانحراف المعياري لحظية ومقياس المخاطر الأكثر شيوعا بل هو أيضا الجذر التربيعي التباين يمكننا قياس التباين التقلبات الضمنية تاريخيا أو ضمنا عند قياس تاريخيا، فإن أسهل طريقة هي التباين البسيط ولكن الضعف مع التباين البسيط هو كل العائدات الحصول على نفس الوزن لذلك نحن نواجه المفاضلة الكلاسيكية نحن نريد دائما المزيد من البيانات ولكن المزيد من البيانات لدينا أكثر لدينا يتم تخفيف الحساب بواسطة بيانات بعيدة أقل أهمية المتوسط ​​المتحرك المرجح أضعافا مضاعفة إوما يحسن على التباين البسيط من خلال تعيين الأوزان إلى العوائد الدورية من خلال القيام بذلك، يمكننا استخدام كل من لار غ حجم العينة 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 عمل خارج المزارع والأسر الخاصة والقطاع غير الربحي مكتب العمل الأمريكي.