Utforsking av eksponentielt vektet Flytende Gjennomsnittlig volatilitet er det vanligste risikobilledet, 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 Googles faktiske aksjekursdata for å beregne den daglige volatiliteten basert på 30 dagers lagerdata. I denne artikkelen vil vi forbedre den enkle volatiliteten og diskutere eksponentielt vektet glidende gjennomsnitt (EWMA). Historisk Vs. Implisitt volatilitet Først kan vi sette denne metriske inn i litt perspektiv. Det er to brede tilnærminger: historisk og underforstått (eller implisitt) volatilitet. Den historiske tilnærmingen antar at fortid er prolog, vi måler historie i håp om at det er forutsigbart. Implisitt volatilitet, derimot, ignorerer historien den løser for volatiliteten underforstått av markedsprisene. Det håper at markedet vet best, og at markedsprisen inneholder, selv om det implisitt er, et konsensusoverslag over volatiliteten. Hvis du fokuserer på bare de tre historiske tilnærmingene (til venstre over), har de to trinn til felles: Beregn serien av periodisk avkastning Bruk en vektingsplan Først må vi beregne periodisk avkastning. Det er vanligvis en serie av daglige avkastninger der hver retur er uttrykt i kontinuerlig sammensatte vilkår. For hver dag tar vi den naturlige loggen av forholdet mellom aksjekursene (det vil si prisen i dag fordelt på pris i går, og så videre). Dette gir en rekke daglige avkastninger, fra deg til deg i-m. 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 (Bruke volatilitet for å måle fremtidig risiko) viste vi at det med noen akseptable forenklinger er den enkle variansen gjennomsnittet av kvadreret retur: Legg merke til at dette beløper hver periodisk avkastning, og deler deretter den totale av antall dager eller observasjoner (m). Så, det er egentlig bare et gjennomsnitt av den kvadratiske periodiske avkastningen. Sett på en annen måte, hver kvadret retur blir gitt like vekt. Så hvis alfa (a) er en vektningsfaktor (spesifikt en 1m), ser en enkel varians slik ut: EWMA forbedrer seg på enkel variasjon Svakheten i denne tilnærmingen er at alle avkastningene tjener samme vekt. Yesterdays (veldig nylig) avkastning har ingen større innflytelse på variansen enn de siste månedene tilbake. Dette problemet er løst ved å bruke det eksponentielt vektede glidende gjennomsnittet (EWMA), der nyere avkastning har større vekt på variansen. Det eksponentielt vektede glidende gjennomsnittet (EWMA) introduserer lambda. som kalles utjevningsparameteren. Lambda må være mindre enn en. Under denne betingelsen, i stedet for likevekter, vektlegges hver kvadret retur med en multiplikator på følgende måte: Risikostyringsfirmaet RiskMetrics TM har for eksempel en tendens til å bruke en lambda på 0,94 eller 94. I dette tilfellet er den første ( siste) kvadratiske periodiske avkastningen er vektet av (1-0.94) (.94) 0 6. Den neste kvadrerade retur er bare et lambda-flertall av den tidligere vekten i dette tilfellet 6 multiplisert med 94 5,64. Og den tredje forrige dagens vekt er lik (1-0,94) (0,94) 2 5,30. Det er betydningen av eksponensiell i EWMA: hver vekt er en konstant multiplikator (dvs. lambda, som må være mindre enn en) av den tidligere dagens vekt. Dette sikrer en variasjon som er vektet eller forspent mot nyere data. (For å lære mer, sjekk ut Excel-regnearket for Googles 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 daglig aksjekursdata. Det er 509 daglige avkastninger og 1509 0,196). Men merk at kolonne P tildeler en vekt på 6, deretter 5,64, deretter 5,3 og så videre. Det er den eneste forskjellen mellom enkel varians og EWMA. Husk: Etter at vi summerer hele serien (i kolonne Q) har vi variansen, som er kvadratet av standardavviket. Hvis vi vil ha volatilitet, må vi huske å ta kvadratroten av den variansen. Hva er forskjellen i den daglige volatiliteten mellom variansen og EWMA i Googles tilfelle. Det er signifikant: Den enkle variansen ga oss en daglig volatilitet på 2,4, men EWMA ga en daglig volatilitet på bare 1,4 (se regnearket for detaljer). Tilsynelatende avviklet Googles volatilitet mer nylig, derfor kan en enkel varianse være kunstig høy. Dagens variasjon er en funksjon av Pior Days Variance Du vil legge merke til at vi trengte å beregne en lang rekke eksponentielt avtagende vekter. Vi vil ikke gjøre matematikken her, men en av EWMAs beste egenskaper er at hele serien reduserer til en rekursiv formel: Rekursiv betyr at dagens variansreferanser (dvs. er en funksjon av tidligere dager varians). Du kan også finne denne formelen i regnearket, og det gir nøyaktig samme resultat som longhandberegningen. Det står: Dagens varians (under EWMA) er lik ydersidens varians (veid av lambda) pluss yderdagskvadret retur (veid av en minus lambda). Legg merke til hvordan vi bare legger til to begreper sammen: Yesterdays weighted variance og yesterdays weighted, squared return. Likevel er lambda vår utjevningsparameter. En høyere lambda (for eksempel som RiskMetrics 94) indikerer tregere 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 et direkte resultat av det raske forfallet blir færre datapunkter benyttet. (I regnearket er lambda en inngang, slik at du kan eksperimentere med følsomheten). Sammendrag Volatilitet er den øyeblikkelige standardavviket for en aksje og den vanligste risikometrisk. Det er også kvadratroten av variansen. Vi kan måle variansen historisk eller implisitt (implisitt volatilitet). Når man måler historisk, er den enkleste metoden enkel varians. Men svakheten med enkel varians er alle returene får samme vekt. Så vi står overfor en klassisk avvei: vi vil alltid ha mer data, men jo flere data vi har jo mer vår beregning er fortynnet av fjernt (mindre relevant) data. Det eksponentielt vektede glidende gjennomsnittet (EWMA) forbedres på enkel varians ved å tildele vekt til periodisk retur. 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.) En type skatt belastet kapitalgevinster pådratt av enkeltpersoner og selskaper. Kapitalgevinst er fortjenesten som en investor. En ordre om å kjøpe en sikkerhet til eller under en spesifisert pris. En kjøpsgrenseordre tillater handelsmenn og investorer å spesifisere. En IRS-regelen (Internal Revenue Service) som tillater straffefri uttak fra en IRA-konto. Regelen krever det. Det første salg av aksjer av et privat selskap til publikum. IPO er ofte utstedt av mindre, yngre selskaper som søker. Gjeldsgrad er gjeldsgrad som brukes til å måle selskapets økonomiske innflytelse eller en gjeldsgrad som brukes til å måle en person. En type kompensasjonsstruktur som hedgefondsledere vanligvis bruker i hvilken del av kompensasjonen, er ytelsesbasert. Det eksponentielt vektede flytende gjennomsnittet (EWMA) er en statistikk for å overvåke prosessen som gjennomsnittlig dataene på en måte som gir mindre og mindre vekt på data som de blir fjernet i tide. Sammenligning av Shewhart kontroll diagram og EWMA kontroll diagram teknikker For Shewhart diagram kontroll teknikken, avgjørelsen om tilstanden av kontroll av prosessen når som helst, (t), er bare avhengig av den nyeste måling fra prosessen og, selvfølgelig, graden av sannhet av estimatene av kontrollgrensene fra historiske data. For EWMA-kontrollteknikken er avgjørelsen avhengig av EWMA-statistikken, som er et eksponentielt vektet gjennomsnitt av alle tidligere data, inkludert den siste måling. Ved valg av vektningsfaktor (lambda) kan EWMA-kontrollprosedyren gjøres følsom for en liten eller gradvis drift i prosessen, mens Shewhart-kontrollprosedyren kun kan reagere når det siste datapunktet ligger utenfor en kontrollgrense. Definisjon av EWMA Statistikken som beregnes er: mbox t lambda Yt (1-lambda) mbox ,,, mbox ,,, t 1, 2, ldots ,, n. hvor (mbox 0) er middelverdien av historiske data (mål) (Yt) er observasjonen til tiden (t) (n) er antall observasjoner som skal overvåkes inkludert (mbox 0) (0 Tolkning av EWMA kontrollkort Den røde punktene er de rå dataene som den kippede linjen er EWMA-statistikken over tid. Tabellen forteller oss at prosessen er i kontroll fordi alle (mbox t) ligger mellom kontrollgrensene. Det ser imidlertid ut til å være en trend oppover for de siste 5 Periodene. Hi jeg har samlet inn noen prosessdata i 3 år, og jeg vil etterligne en EWMA-prospektiv analyse for å se om min utjevningsparameter ville ha oppdaget alle de viktige endringene (uten for mange falske alarmer). Det virker som de fleste lærebøker og litteratur som jeg har sett som bruker en gjennomsnittlig og standardavvik for å beregne kontrollgrensene. Dette er vanligvis i-kontrollmiddel og standardavviket fra noen historiske data, eller gjennomsnittet og sd av befolkningen fra hvilken prøvene trekkes. Har ingen informasjon. Er det også r vei for å beregne kontrollgrensene Er det en variant av EWMA-diagrammet som ikke bruker gjennomsnittlig og standardavvik. Eventuelle kreative ideer Takk på forhånd For å være sikker på at jeg forstår dette: Du kan beregne EWMA-metoden og variansen, men du har ikke en grunnlinje for å sammenligne dem med. Det lyder for meg som om du har en overvåket teknikk (som forutsetter at du kan definere hva den skal se), men du vil ha en ikke-overvåket teknikk (som bare ser etter forskjeller uten å ringe en statlig kvote og en annen quote) . For uovervåket teknikk kommer clustering til tankene, men det må endres for å søke om timeseries. Hva med generell sannsynlighetsforhold (GLR) ndash Jim Pivarski 25 juni 14 kl 2:49 Hvis vi henviser til en. wikipedia. orgwikiEWMAchart. Jeg kan beregne Zi for min givne lambda, men når det gjelder kontrollgrensene, har jeg ikke historiske data til å beregne T og S. Takk skal jeg se på GLR og også legge inn på Cross Validated. ndash user3295481 Jun 25 14 at 2:54 Ja, T og S er gjennomsnittlig og standardavviket for en baselinefordeling, som enten er gitt a priori eller bestemt fra et treningsdatasett. Opplæringsdatasettet representerer hva datasentralen ser ut, derfor er dette en overvåket teknikk, og du vil ha en ikke-overvåket teknikk. GLR er ikke eksponentielt vektet, men det finner dynamisk en pause i dataene mellom to forskjellige distribusjoner og kombinerer data på hver side av pause for å få mer robuste resultater. Det kan være det du vil. ndash Jim Pivarski 25 juni 14 kl 03:00 Fra et praktisk operasjonsperspektiv er bruk av statistisk analyse av historiske data alene, sjelden. Ja, det gir noen veiledning om hvordan prosessen (og dens kontrollsystem) utfører, men det viktigste er langt å ha en god forståelse og kunnskap om grenseverdiene. Jeg refererer til operasjonelle grenser, som bestemmes av spesifikasjonene og ytelsesegenskapene til de forskjellige utstyrsdelene. Dette gjør det mulig for en å utvikle en god forståelse av hvordan prosessen skal oppføre seg (når det gjelder optimal driftspunkt og øvre grensekontrollgrenser) og hvor områdene med størst avvik fra optimal er. Dette har svært lite å gjøre med statistisk analyse av historiske data, og mye å gjøre med prosess engineeringmetallurgy - avhengig av hvilken type prosess du har å gjøre med. Kontrollgrensene bestemmes i siste instans av hva Process Manager Process Engineer WANTS, som vanligvis (men ikke alltid) innenfor utstyrets navneplaterkapasitet. Hvis du jobber innenfor operasjonelle grenser, og du er innenfor prosessoptimalisering, så ja, statistisk analyse blir mer brukt og kan gi god innsikt. Avhengig av variasjonen i prosessen din, hvor godt ditt kontrollsystem settes opp, og homogeniteten til ditt matvareprodukt, vil de øvre øvre kontrollgrensene som er valgt, variere. Et godt utgangspunkt er det optimale driftspunktet (for eksempel 100 m3hr), bruk deretter en fornuftig mengde historiske data for å beregne et standardavvik, og gjør din øvre grense 100 1 standard dev, og din nedre grense 100-1 standard dev. Dette er på ingen måte en hard og rask regel, men det er et fornuftig utgangspunkt. besvart 7. februar kl 16:12 Svaret 2017 Stack Exchange, IncMoving Standardavvik Flytte Standard Avvik er en statistisk måling av markedsvolatilitet. Det gir ingen spådommer om markedsretning, men det kan fungere som en bekreftende indikator. Du angir antall perioder å bruke, og studien beregner standardavviket av prisene fra det bevegelige gjennomsnittet av prisene. Det er avledet ved å beregne en n tidsperiode Simple Moving Average av dataelementet. Den summerer deretter kvadrater av forskjellen mellom dataposten og dens flytende gjennomsnitt over hver av de foregående n tidsperioder. Til slutt deler den denne summen med n og beregner kvadratroten av dette resultatet. Egenskaper Periode: Antall barer i et diagram. Hvis diagrammet viser daglige data, angir perioden dager i ukentlige diagrammer, vil perioden stå i uker, og så videre. Programmet bruker en standard på 20. Aspect: Symbol-feltet som studien vil bli beregnet på. Feltet er satt til Standard, som, når du viser et diagram for et bestemt symbol, er det samme som Lukk. Tolkning Standardavviksverdier stiger vesentlig når den analyserte kontrakten for indikator endres i verdi dramatisk. Når markedene er stabile, er lave standardavviksavlesninger normale. Lav standardavviksavlesning har vanligvis en tendens til å komme før betydelige oppadgående prisendringer. Analytikere er generelt enige om at høy volatilitet er en del av store topper, mens lav volatilitet følger store bunner. Innholdskilde: FutureSource Vis andre tekniske analysestudier Primær sidebjør Høyre din handel Siste tweets Ryst opp tilnærmingen til markedsforsterkeren lær over 25 tekniskeanalyseindikatorer amp teknikker med vår gratis guide t. coctPYbPUbaT Tid siden 2 dager via buffer Finn mulighet i e - Mini SampP med vår AZ-guide til E-Mini Futures Trading Trinn-for-steg-strategier er inkludert t. cofS191cPHHf Tid siden 2 dager via buffere Spread traders Legg bærepreparater til ditt strategiske arsenal med dette hvordan-fra senior megler John Payne: t. co3DHhcdpnPK Tid siden 2 dager via buffer Copyright xA9 2017 xB7 Daniels Trading. Alle rettigheter reservert. Dette materialet blir formidlet som en oppfordring til å inngå en derivattransaksjon. Dette materialet er utarbeidet av en Daniels Trading-megler som gir forskningsmarkedskommentarer og handelsrekommendasjoner som en del av hans eller hennes henvendelse til regnskap og henvendelse til bransjer. Men ikke Daniels Trading vedlikeholder en forskningsavdeling som definert i CFTC regel 1.71. Daniels Trading, dets hovedpersoner, meglere og ansatte kan handle i derivater for egen regnskap eller for andre. På grunn av ulike faktorer (som risikotoleranse, marginkrav, handelsmål, kort sikt vs langsiktige strategier, teknisk versus grunnleggende markedsanalyse og andre faktorer), kan slik handel føre til initiering eller likvidasjon av stillinger som er forskjellige fra eller i motsetning til de meninger og anbefalinger som finnes deri. Tidligere resultater er ikke nødvendigvis en indikasjon på fremtidig ytelse. Risikoen for tap i trading futures kontrakter eller råvare alternativer kan være vesentlig, og derfor bør investorer forstå risikoen for å ta overlevert posisjoner og må ta ansvar for risikoen forbundet med slike investeringer og for deres resultater. Du bør nøye vurdere om slik handel passer for deg i lys av dine omstendigheter og økonomiske ressurser. Du bør lese nettsiden for risikoopplysning tilgjengelig på DanielsTrading nederst på hjemmesiden. Daniels Trading er ikke tilknyttet eller støtter det heller noe handelssystem, nyhetsbrev eller annen lignende tjeneste. Daniels Trading garanterer ikke eller verifiserer ytelseskrav fra slike systemer eller tjenester.
No comments:
Post a Comment