Exploring Exponentially Weighted Moving Average. Volatility on yleisin riskin mitta, mutta se tulee useisiin makuihin Edellisessä artikkelissa kerroin, kuinka laskea yksinkertainen historiallinen volatiliteetti Lue tämä artikkeli, katso Volatiliteetin käyttö tulevaisuuden riskin mittaamiseksi Käytimme Googlea N todelliset osakekurssitiedot päivittäisen volatiliteetin laskemiseksi 30 päivän varastotietojen perusteella Tässä artikkelissa parannamme yksinkertaista volatiliteettia ja keskustelemme eksponentiaalisesti painotetusta liukuva keskiarvosta EWMA Historical Vs Implisiittinen volatiliteetti Ensin annamme tämän metrisen osaksi hieman Näkökulmasta Historiallinen ja implisiittinen tai implisiittinen volatiliteetti on kaksi laajaa lähestymistapaa. Historiallinen lähestymistapa olettaa, että menneisyys on prologue mitata historiaa siinä toivossa, että se on ennakoiva. Epäsuora volatiliteetti puolestaan jättää huomiotta historian, jota se ratkaisee markkinahintojen epävakaudella Se toivoo, että markkinat tietävät parhaiten ja että markkinahinta sisältää, vaikka implisiittisesti, Ity Vastaavien lukemien käyttö ja raja-arvot. Jos keskitymme vain kolmeen edellä esitettyyn kolmeen historialliseen lähestymistapaan, niillä on kaksi vaihetta yhteisesti. Laske sarjan määräaikaisia tuottoja. Käytä painotusohjelmaa. Ensin lasketaan Säännöllinen tuotto, joka on tyypillisesti sarja päivittäisiä tuottoja, joissa jokainen tuotto ilmaistaan jatkuvasti yhdistettynä termeinä. Jokaiselle päivälle otamme luonnollisen kirjaajan osakekurssien suhteesta eli eilen jaettavalla hinnalla ja niin edelleen. Tämä tuottaa Sarjan päivittäisiä tuottoja ui: stä u im: iin riippuen siitä, kuinka monta päivää m päivää mittaamme. Tämä vie meidät toiseen vaiheeseen Tässä kolme lähestymistapaa eroavat Edellisessä artikkelissa Volatiliteetin arvioimiseksi tulevaisuuden riski osoitti, että Pari hyväksyttävää yksinkertaistamista, yksinkertainen varianssi on neliön paluuarvojen keskiarvo. Huomaa, että tämä summaa jokainen jaksoittainen tuotto, ja sitten jakaa sen yhteensä päivien tai havaintojen lukumääränä m. Joten se on todella jus T keskimäärin neliöidyt jaksotetut tuotot Toinen tapa, jokaisella neliöllä tuotolla on sama paino. Joten jos alfa a on painotuskerroin nimenomaan 1 m, niin yksinkertainen varianssi näyttää jotain tällaiselta. EWMA parantaa yksinkertaista varianssiä Tämän lähestymistavan heikkous on se, että kaikki tuotot ansaitsevat saman painon Eilisen viimeisimmän tuoton ei ole enää vaikutusta varianssiin kuin viime kuukauden s paluu Tämä ongelma on määritetty käyttämällä eksponentiaalisesti painotettua liikkuvaa keskimäärää EWMA, jossa viimeisimmillä tuottoilla on suurempi paino Eksponentiaalisesti painotettu liukuva keskiarvo EWMA tuo lambdalle, jota kutsutaan tasoitusparametriin Lambda: n on oltava pienempi kuin yksi Tämän ehdon sijasta samanarvoisten painojen sijaan kukin neliösumman tuotto painotetaan kertoimella seuraamalla. Esimerkiksi RiskMetrics TM, Taloudellinen riskienhallintayhtiö, pyrkii käyttämään lambda-arvoa 0 94 tai 94 Tässä tapauksessa ensimmäisen viimeisen neliöidyn jaksotetun tuoton painotetaan 1-0 94 94 0 6 n Ext-neliösumma on yksinkertaisesti aikaisemman painon lambda-moninkertainen tässä tapauksessa 6 kerrottuna 94 5 64. Ja kolmas edeltävä päivä s paino on 1-0 94 0 94 2 5 30.Tämä s eksponentiaalinen merkitys EWMA: ssa kussakin painossa On vakio kerroin eli lambda, jonka on oltava pienempi kuin yksi aikaisemman päivän painosta. Tämä takaa varianssin, joka on painotettu tai puolueellinen viimeisimpiin tietoihin. Lisätietoja on Googlen Excel-laskentataulukossa. Volatiliteetti Vakauden vaihtelu Ja EWMA Googlelle on esitetty alla. Yksinkertainen volatiliteetti painaa tehokkaasti jokaista jaksottaista tuottoa 0: llä 196 O-sarakkeessa esitetyllä tavalla. Meillä oli kaksi vuotta päivittäistä osakekurssitietoa, joka on 509 päivittäistä tuottoa ja 1 509 0 196 mutta huomaa, että sarake P osoittaa Paino 6, sitten 5 64, sitten 5 3 ja niin edelleen. Tämä on ainoa ero yksinkertaisen varianssin ja EWMA: n välillä. Huomaa Kun summaamme koko sarjan sarakkeessa Q, meillä on varianssi, joka on keskihajonnan neliö If Haluamme volatiliteettia, me olemme D muistaa ottaa varianssin neliöjuuri. Mikä on ero varianssin ja EWMA: n välisen päivittäisen vaihtelun välillä Googlen tapauksessa. Se on merkittävää. Yksinkertainen varianssi antoi meille päivittäisen volatiliteetin 2 4, mutta EWMA antoi päivittäisen volatiliteetin Vain 1 4 nähdä laskentataulukon yksityiskohdista Ilmeisesti Googlen volatiliteetti asettui hiljattain, yksinkertainen varianssi saattaa olla keinotekoisesti korkea. Nykypäivän säröllisyys on toiminto Pior-päivän varianssi Huomaatte, että meidän oli laskettava pitkä eksponentiaalinen sarja Laskevia painoja Voimme tehdä matematiikan täällä, mutta yksi EWMA: n parhaista ominaisuuksista on se, että koko sarja kätevästi pienentää rekursiiviseen kaavaan. Uraauurtava tarkoittaa, että nykyiset varianssin viitteet ovat ts. Aikaisemman päivän s varianssi. Etsi tämä kaava myös laskentataulukossa, ja se tuottaa täsmälleen saman tuloksen kuin pitkäkestoinen laskelma. Se sanoo, että EWMA: n nykyinen varianssi vastaa eilisen s varianssia, joka on painotettu lambdalla ja eilen ss Paljous paljastaa yhden miinus lambda Huomaa, miten olemme vain lisäämällä kaksi ehtoa yhdessä eilen painotettu varianssi ja yesterdays painotettu, neliö paluu. Ensinkin niin lambda on meidän tasoitusparametri Korkeampi lambda esimerkiksi kuten RiskMetric s 94 osoittaa hitaamman romahduksen sarjassa - Suhteellisesti, meillä on enemmän datapisteitä sarjassa ja ne tulevat pudota hitaammin Toisaalta, jos vähennämme lambdaa, osoitamme suuremman hajoamisen, painot putoavat nopeammin ja suora Tuloksena nopeasta hajoamisesta, käytetään vähemmän datapisteitä Laskentataulukossa lambda on tulo, joten voit kokeilla sen herkkyyttä. Summary Volatiliteetti on tilan hetkellinen keskihajonta ja yleisin riski-metriikka Se on myös neliöjuuri Varianssia Voimme mitata varianssin historiallisesti tai implisiittisesti implisiittistä volatiliteettia Kun historiallisesti mitataan, helpoin tapa on yksinkertainen varianssi Mutta heikkous yksinkertaisella varianssilla on kaikki palauttaa saman w Kahdeksan Joten kohtaamme klassisen kompromisseja me haluamme aina enemmän tietoja, mutta enemmän tietoa meillä on enemmän laskelmamme laimennetaan kauemmas vähemmän merkityksellisillä tiedoilla Eksponentiaalisesti painotettu liukuva keskiarvo EWMA parantaa yksinkertaista varianssia jakamalla painot jaksottaisiin tuottoihin tekemällä Tällöin voimme käyttää suurta otoskokoa, mutta myös antaa enemmän painoa tuoreempaan tuottoon. Jos haluat tarkastella elokuvan opetusohjelmaa aiheesta, vieraile Bionic Turtleissa. Yhdysvaltain työvoimatoimiston työvaliokunnan tekemä kysely auttaa mittaamaan avoimia työpaikkoja. Se kerää tietoja työnantajista. Summa, jonka summat Yhdysvalloissa voi lainata Velan enimmäismäärä oli Joka on perustettu toisen vapausrekisterioikeuden nojalla. Korko, jolla talletuslaitos myöntää Federal Reserve - rahaston varoja toiselle talletuslaitokselle.1 Tilastollinen mittari tietyn arvopaperin tai indeksiin perustuvan tuoton hajoamisesta Tilastollinen mittari voidaan mitata. Yhdysvaltojen kongressin säädös, joka hyväksyttiin vuonna 1933 pankkilaissa, jossa kiellettiin kaupallisten pankkien osallistumista investointeihin. Ei-palkkaneuvonta viittaa mihinkään maatilojen, yksityisten kotitalouksien ja voittoa tavoittelemattomien yritysten toimintaan. Yhdysvaltain työvaliokunta. Markkinavaihtelu n päivänä, joka on laskettu päivän n-1 loppupuolella Varianssiaste on Vahvistetun neliön päivämäärä n. Syötä markkina-arvon arvo Le päivän lopussa i on jatkuvasti yhdistetty paluusuhde i päivässä i edellisen päivän loppupäivän eli i-1: n ja päivän loppupäivän i välillä ilmaistaan seuraavasti. Seuraavassa, käyttämällä historiallista tietoa koskevaa standardia Viimeisimmät m-havainnot laskea puolueettoman estimaattorin varianssin. Jos on keskimääräinen. Esimerkiksi, oletetaan olettaa ja käyttää varianssiarvon suurimman todennäköisyyden estimointia. Toin pitkälle olemme soveltaneet yhtä suuria painoja kaikkiin niin, että määritelmä Edellä mainittiin usein sama painotettu volatiliteettimahdollisuus. Enemmän mainitsimme tavoitteemme arvioida nykyistä volatiliteettitasoa, joten on järkevää antaa suurempia painoja viimeaikaisiin tietoihin kuin vanhemmille. Painotettu varianssiarvio seuraavalla tavalla on havainnon i-päivää aikaisemmin annettu painon määrä. Joten, jotta viimeaikaisia havaintoja voitaisiin lisätä. Pitkäaikainen keskimääräinen varianssi. Edellä olevan ajatuksen mahdollinen laajentaminen on olettaa, että on olemassa pitkä - run keskimääräinen varianssi ja se sh Olemassa on jonkin verran painoa. Yllä oleva malli tunnetaan nimellä ARCH m malli, jota Engle ehdotti vuonna 1994. EPMA on edellä mainitun yhtälön erityinen tapaus. Tässä tapauksessa voimme tehdä niin, että muuttujan painot vähenevät eksponentiaalisesti liikkuessamme Aikaisin. EWMA: n mukaan kaikki aiemmat havainnot eroavat aikaisemmasta esityksestä, mutta eksponentiaalisesti laskevat painot koko ajan. Seuraavaksi käytämme painojen summaa siten, että ne ovat yhtä suuret kuin yksikkörajoitus. Nyt käytämme näitä termejä Takaisin yhtälöön. Arvioinnille. Suurempaa tietojoukkoa varten se on riittävän pieni, jotta sitä ei voitu jättää yhtälöstä. EWMA-lähestymistavalla on yksi houkutteleva ominaisuus, jota se tarvitsee suhteellisen vähän tallennettuja tietoja. Päivitä arvioimme missä vaiheessa tarvitsemme vain Aikaisempi estimaatti varianssiasteesta ja viimeisimmästä havainnointiarvosta. EWMA: n toissijainen tavoite on seurata volatiliteetin muutoksia. Pieniä arvoja varten viimeaikaiset havainnot vaikuttavat arvioon välittömästi. Arvioi muutokset hitaasti perustuen viimeaikaisten muutosten taustalla olevaan muuttujaan. JP Morganin tuottamat ja julkisesti saatavissa olevat RiskMetrics-tietokannat käyttävät EWMA: ta päivittäisen volatiliteetin päivittämiseen. TÄRKEÄÄ EWMA-kaava ei ole pitkäaikainen keskimääräinen varianssiarvo. EWMA: n hallussa oleva epävakauden käsite ei merkitse paluuta. ARCH GARCH - mallit sopivat paremmin tähän tarkoitukseen. EWMA: n toissijainen tavoite on seurata volatiliteetin muutoksia, joten pienet arvot, viimeaikaiset havainnot vaikuttavat arvioon välittömästi ja Arvot muuttuvat hitaasti viimeaikaisten muutosten taustalla olevan muuttujan tuottoihin. JP Morganin tuottama ja julkistettu vuonna 1994 käyttöön otettu RiskMetrics-tietokanta käyttää EWMA-mallia päivittäisen volatiliteetin arvioinnin päivittämiseen. Yritys havaitsi, että Vaihteluväli, tämä arvo antaa ennustetta varianssista, joka lähenee realisoitua varianssiarvoa. Toteutuneet varianssiarvot Tietylle päivälle laskettiin yhtäpainotettuna keskiarvona seuraavina 25 päivinä. Samoin, jotta voidaan laskea optimaalinen lambdan arvo tietojoukkoomme, meidän on laskettava realisoitu volatiliteetti jokaisella pisteellä. On olemassa useita menetelmiä, joten valitse Yksi Seuraavaksi, laskea neliövirheiden summa SSE EWMA-estimaatin ja toteutuneen volatiliteetin välillä Lopuksi vähennä SSE: tä muuttamalla lambda-arvoa. Sana yksinkertainen Se on Suurin haaste on sopia algoritmista realisoidun volatiliteetin laskemiseksi. Esimerkiksi RiskMetrics valitsi seuraavan 25 päivän laskevan toteutuneen varianssiarvon. Sinun tapauksessasi voit valita algoritmin, joka käyttää Daily Volume, HI LO ja tai OPEN-CLOSE hintoja. Q 1 Voimmeko käyttää EWMA: ta arvioimaan tai ennustamaan volatiliteettia useampaan kuin yhteen vaiheeseen Eteenpäin. EWMA-volatiliteetin edustus ei ole pitkäaikaista keskimääräistä volatiliteettia, joten EWMA palauttaa yhden askeleen yli ennustetun horisontin yli vakioarvon. Suurella datajoukolla arvo on hyvin l Tässä on tarkoitus käyttää argumenttia hyväksymään käyttäjän määrittämä alkuvolatiliteettiarvo. Q 3 Mikä on EWMA: n suhde ARCH GARCH Model. EWMA: han on pohjimmiltaan ARCH-mallin erityinen muoto, jossa Seuraavat ARCH-järjestys on sama kuin näytetietojen koko. Painot eksponentiaalisesti laskevat nopeudella koko ajan. Q 4 EWMA palaa keskiarvoon. NO EWMA: lla ei ole termiä pitkäaikaisen varianssiarvon keskiarvoon, Se ei palaudu mihinkään arvoon. 5 Mikä on varianssin estimaatti horisontille yhden päivän tai askeleen edellä. Koska Q1: ssä EWMA-funktio palauttaa vakioarvon, joka on yhtä kuin yksiportainen arvioarvo. Q 6 Minulla on viikoittainen kuukausi Vuosittaiset tiedot Mikä arvo minun pitäisi käyttää. Voit silti käyttää 0 94 oletusarvona, mutta jos haluat löytää optimaalisen arvon, sinun on määritettävä optimointiongelma SSE: n tai MSE: n minimoimiseksi EWMA: n ja realisoituneen volatiliteetin välillä. Katso volatiliteettimme 101 oppitunti Vihjeitä ja vinkkejä Verkkosivustollamme lisätietoja ja esimerkkejä. Q 7 jos tiedoillani ei ole nolla keskiarvoa, miten voin käyttää tätä toimintoa. Käytä nyt DETREND-funktiota poistaaksesi keskiarvon tiedoista ennen kuin siirrät sen EWMA-toimintoihin . Tulevaisuudessa NumXL-julkaisuissa EWMA poistaa keskimäärän automaattisesti omalle puolestaan. Hull, John C Optiot, futuurit ja muut johdannaiset Financial Times Prentice Hall 2003, s. 372-374, ISBN 1-405-886145.Hamilton, JD Time Series Analyysi Princetonin yliopiston lehdistö 1994, ISBN 0-691-04289-6.Tsay, Ruey S analyysi taloudellisen aikasarjan John Wiley SONS 2005, ISBN 0-471-690740.Related Links. How lasketaan painotetut liikkuvat keskiarvot Excelissä käyttäen eksponentiaalinen tasoitus. Excel Data Analysis for Dummies, 2nd Edition. Exponential Smoothing - työkalu Excelissä laskee liukuvan keskiarvon. Eksponenttinen tasoitus painaa kuitenkin liukuvan keskiarvon laskelmiin sisältyviä arvoja, niin että tuoreemmilla arvoilla on suurempi vaikutus keskimääräiseen laskentaan ja vanhat arvot ovat Vähäisempi vaikutus Tämä painotus toteutetaan tasoitusvakion avulla. Osoittamalla, kuinka eksponenttien tasauslaite toimii, olettaa, että tarkastelet uudelleen keskimääräistä päivittäistä lämpötilatietoa. Jos haluat laskea painotettuja liikkuvia keskiarvoja käyttäen eksponentiaalista tasoitusta, ota seuraavat vaiheet. Napsauta ensin Data-välilehteä Dianalyysi-komentopainiketta. Kun Excel näyttää Data Analysis - valintaikkunan, valitse luettelosta Exponential Smoothing-kohde ja valitse sitten OK. Excel näyttää Exponential Smoothing - valintaikkunan. Vaihda tiedot. Määritä tiedot, joille haluat laskea eksponentiaalisesti tasoitettua liikkuvaa keskiarvoa, napsauttamalla syöttöalueen tekstiruutuun. Sitten tunnistetaan syöttöalue joko kirjoittamalla laskentataulukkoalueen osoite tai valitsemalla laskentataulukko. Jos syöttöalueesi sisältää tekstin Etiketti tunnistaa tai kuvata tietojasi, valitse Tunnisteet-valintaruutu. Anna tasoitusvakio. Anna tasoituksen Vakioarvo vaimennuskertoimen tekstiruutuun Excel Help - tiedosto kertoo, että käytät tasoitusvakaa välillä 0 2 ja 0 3 Olettaen kuitenkin, että jos käytät tätä työkalua, sinulla on omat ideasi siitä, mikä oikea tasoitusvakio on Jos Et ole tyytyväinen tasoitusvakioon, ehkä sinun ei pitäisi käyttää tätä työkalua. Käännä Excel, jossa sijoitat eksponentiaalisesti tasoitetun liikkuvan keskiarvon tiedot. Käytä Output Range - tekstiruutua tunnistamaan laskentataulukko, johon haluat sijoittaa liikkuvan keskiarvon tiedot Esimerkiksi taulukon esimerkissä sijoitat liikkuvan keskiarvon tiedot laskentataulukkoon B2 B10. Valinnainen Kaavio eksponentiaalisesti tasoitetusta tiedosta. Karttaaksesi eksponentiaalisesti tasoitettua dataa, valitse Chart Output (Kaavioedostus) - valintaruutu. Valinnainen Ilmoittakaa, että haluat laskea vakiovirheinformaatiot. Vakiovirheiden laskemiseksi valitse Vakio virheet - valintaruutu Excel sijoittaa vakiovirhearvot eksponentiaalisesti tasoitettujen liukuvien keskiarvojen vieressä. Kun olet lopettanut määrittämään, mitä liikkuvaa keskimääräistä tietoa haluat laskea ja missä haluat Napsauta OK. Excel laskee liikkuvaa keskimääräistä tietoa.
No comments:
Post a Comment