Vektet Bevegelse Gjennomsnittet Minitab

Utforsker den eksponentielt vektede Flytte Average. Volatility er det vanligste risikobildet, men det kommer i flere smaker. I en tidligere artikkel viste vi hvordan du kan beregne enkel historisk volatilitet. For å lese denne artikkelen, se Bruke volatilitet for å måle fremtidig risiko Vi brukte Google s faktiske aksjekursdata for å beregne daglig volatilitet basert på 30 døgns lagerdata I denne artikkelen vil vi forbedre den enkle volatiliteten og diskutere det eksponentielt vektede glidende gjennomsnittet EWMA Historical Vs Implied Volatility Først, la s sette denne metriske inn i en bit av perspektiv Det er to brede tilnærminger historisk og underforstått eller implisitt volatilitet Den historiske tilnærmingen forutsetter at fortid er en prolog som vi måler historie i håp om at det er forutsigbar. Implisitt volatilitet, derimot, ignorerer historien den løser for volatiliteten implisitt av markedspriser Det håper at markedet vet best og at markedsprisen inneholder, selv om det implisitt er, et konsensusoverslag over volatil ity For relatert lesing, se Bruk og grenser for volatilitet. Hvis vi fokuserer på bare de tre historiske tilnærmingene til venstre over, har de to trinn til felles. Beregn serie periodiske avkastninger. Bruk en vektingsplan. Først beregner vi den periodiske avkastningen Det er vanligvis en serie av daglige avkastninger hvor hver avkastning er uttrykt i kontinuerlig sammensatte vilkår. For hver dag tar vi den naturlige loggen av forholdet mellom aksjekursene, dvs. prisen i dag delt på pris i går og så videre. Dette gir en serie av daglige avkastninger, fra ui til deg im avhengig av hvor mange dager m dager vi måler. Det får oss til det andre trinnet Det er her de tre tilnærmingene er forskjellige. I den forrige artikkelen Ved bruk av volatilitet for å måle fremtidig risiko viste vi det under et par akseptable forenklinger, er den enkle variansen gjennomsnittet av kvadrert retur. Merk at dette summerer hver periodisk retur, og deler den summen med antall dager eller observasjoner m Så det er virkelig jus t et gjennomsnitt av den kvadratiske periodiske avkastningen Sett på en annen måte, hver kvadret retur er gitt like vekt. Så hvis alfa a er en vektningsfaktor spesifikt, en 1 m, ser en enkel varianse noe slikt ut. EWMA forbedrer seg på enkel variasjon svakhet i denne tilnærmingen er at alle avkastninger tjener samme vekt i går s svært nylig avkastning har ingen større innflytelse på variansen enn forrige måned s retur Dette problemet er løst ved hjelp av eksponentielt vektet glidende gjennomsnittlig EWMA, der nyere avkastning har større vekt på variansen. Eksponentielt vektet glidende gjennomsnittlig EWMA introduserer lambda som kalles utjevningsparameteren Lambda må være mindre enn en Under denne betingelsen, i stedet for likevekter, vektlegges hver kvadret retur med følgende multiplikator. For eksempel, RiskMetrics TM, et finansiell risikostyringsselskap, har en tendens til å bruke en lambda på 0 94, eller 94 I dette tilfellet vektlegges den første siste kvadratiske periodiske avkastningen med 1-0 94 94 0 6 Den n ext squared retur er bare en lambda-multipel av den tidligere vekten i dette tilfellet 6 multiplisert med 94 5 64 Og den tredje forrige dag s vekt er lik 1-0 94 0 94 2 5 30. Det er betydningen av eksponentiell i EWMA hver vekt er en konstant multiplikator, dvs. lambda, som må være mindre enn en av de foregående dagens vekt. Dette sikrer en variasjon som er vektet eller forspent mot nyere data. For å lære mer, sjekk ut Excel-regnearket for Google s volatilitet. Forskjellen mellom bare volatilitet og EWMA for Google er vist nedenfor. Enkel volatilitet veier effektivt hver periodisk avkastning med 0 196 som vist i kolonne O vi hadde to års daglige aksjekursdata Det er 509 daglige avkastninger og 1 509 0 196 Men merk at kolonne P tildeler en vekt på 6, deretter 5 64, deretter 5 3 osv. Det er den eneste forskjellen mellom enkel varians og EWMA. Remember Etter at vi summerer hele serien i kolonne Q, har vi variansen, som er kvadratet av standardavviket hvis If vi vil ha volatilitet, vi nei d å huske å ta kvadratroten av den variansen. Hva er forskjellen i den daglige volatiliteten mellom variansen og EWMA i Google s saken Det er signifikant Den enkle variansen ga oss en daglig volatilitet på 2 4, men EWMA ga en daglig volatilitet av bare 1 4 se regnearket for detaljer Det er tydeligvis at Google's volatilitet slo seg ned for nylig, derfor kan en enkel varians være kunstig høy. Dagens variasjon er en funksjon av Pior Day s Variance Du vil merke at vi trengte å beregne en lang rekke eksponentielt fallende vekter Vi har ikke vunnet matematikken her, men en av EWMAs beste egenskaper er at hele serien reduseres til en rekursiv formel. Recursiv betyr at dagens variansreferanser dvs. er en funksjon av den forrige dagens varians Du kan finn denne formelen i regnearket også, og det gir nøyaktig samme resultat som longhand-beregningen. Det står i dag s varians under EWMA tilsvarer i går s varians veid av lambda pluss i går ss quared retur vekt av en minus lambda Legg merke til hvordan vi bare legger til to ord sammen i går s vektede varians og gjerdag vektet, kvadret tilbake. Selv så er lambda vår utjevningsparameter En høyere lambda f. eks. som RiskMetric s 94 indikerer langsommelig forfall i serien - relativt sett vil vi ha flere datapunkter i serien og de kommer til å falle av sakte. På den annen side, hvis vi reduserer lambda, indikerer vi høyere forfall, vikene faller av raskere og som en direkte Resultatet av det raske forfallet, færre datapunkter blir brukt I regnearket er lambda en inngang, slik at du kan eksperimentere med dens følsomhet. Sosial volatilitet er den øyeblikkelige standardavviket til en bestand og den vanligste risikometrisk. Det er også kvadratroten av varians Vi kan måle varians historisk eller implisitt implisitt volatilitet Ved måling historisk er den enkleste metoden enkel varians Men svakheten med enkel varians er alle returene får det samme w åtte Så vi står overfor en klassisk avgang, vi vil alltid ha mer data, men jo flere data vi har jo mer vår beregning er fortynnet med fjernere mindre relevante data. Den eksponentielt vektede glidende gjennomsnittlige EWMA forbedres på enkel varianse ved å tildele vekt til periodisk avkastning. Ved å gjøre Dette kan vi begge bruke en stor utvalgsstørrelse, men gi også større vekt til nyere avkastninger. For å se en filmopplæring om dette emnet, besøk Bionic Turtle. Det maksimale beløpet av penger USA kan låne Gjeldstaket ble opprettet under Second Liberty Bond Act. Renten der et depotinstitusjon gir midler opprettholdt i Federal Reserve til en annen depotinstitusjon.1 Et statistisk mål for spredning av avkastning for en gitt sikkerhets - eller markedsindeks. Volatilitet kan enten måles. En handling vedtok den amerikanske kongressen i 1933 som bankloven, som forbyde handelsbanker å delta i investeringen. Nonfarm lønn refererer til enhver jobb utenfor gårder, private husholdninger og nonprofit sektor Den amerikanske arbeidsstyrken. Den valuta forkortelse eller valutasymbol for den indiske rupee INR, valutaen i India Rupee består av 1. Hva er en glidende gjennomsnitt. Det første glidende gjennomsnittet er 4310, som er verdien av den første observasjonen. I tidsrekkefølgeanalysen beregnes det første nummeret i den bevegelige gjennomsnittsserien ikke ed det er en manglende verdi Neste glidende gjennomsnitt er gjennomsnittet av de to første observasjonene, 4310 4400 2 4355 Det tredje glidende gjennomsnittet er gjennomsnittet av observasjon 2 og 3, 4400 4000 2 4200 osv. Hvis du vil bruke en Flytende gjennomsnitt av lengde 3, tre verdier er i gjennomsnitt i stedet for to. Copyright 2016 Minitab Inc Alle rettigheter Reservert. Ved å bruke dette nettstedet, godtar du bruk av informasjonskapsler for analyse og personlig innhold. Les vår policy. Hva er et glidende gjennomsnittlig diagram. A type tidsvektet kontrolldiagram som plotter det uveide glidende gjennomsnittet over tid for individuelle observasjoner Dette diagramet bruker kontrollgrensene UCL og LCL for å bestemme når en utadvendt situasjon har oppstått Flytende gjennomsnitt MA-diagrammer er mer effektive enn Xbar-diagrammer ved å oppdage små prosessskift, og er spesielt nyttige når det bare er 1 observasjon per undergruppe. EWMA-diagrammer er generelt foretrukket over MA-diagrammer fordi de veier observasjonene. Observasjonene kan enten være indi Vidual målinger eller undergruppe betyr Flytte gjennomsnitt er beregnet fra kunstige undergrupper som er opprettet fra påfølgende observasjoner. Eksempel på et glidende gjennomsnittlig diagram. En produsent av sentrifugrotorer ønsker å spore diameteren på alle rotorer produsert i løpet av en uke. Diametrene må være nær mål fordi selv små skift forårsaker problemer. Poengene ser ut til å variere tilfeldig rundt senterlinjen og ligger innenfor kontrollgrensene, men det er ett punkt som kommer nær kontrollgrensen som du kanskje vil undersøke.