المرجحة أضعافا مضاعفة - الحركة - متوسط - المعادلة

تعريف كما تقلب متغير السوق في اليوم ن، كما يقدر في نهاية اليوم n-1 معدل التباين هو مربع من التقلب، في يوم n. Sppose قيمة متغير السوق في نهاية اليوم أنا هو معدل العائد المركب بشكل مستمر خلال اليوم i بين نهاية اليوم السابق أي i-1 ونهاية اليوم i يعبر عنه. بعد ذلك، وباستخدام المقاربة المعيارية لتقدير البيانات التاريخية، سنستخدم أحدث ملاحظات m لحساب مقدر غير متحيزة للتباين. أين هو المتوسط. في وقت لاحق، دعونا نفترض واستخدام تقدير الاحتمال الأقصى لمعدل التباين. لقد قمنا حتى الآن بتطبيق أوزان متساوية للجميع بحيث غالبا ما يشار إلى تعريف أعلاه باسم " في المقابل، ذكرنا أن هدفنا هو تقدير المستوى الحالي للتذبذب بحيث يكون من المنطقي إعطاء أوزان أعلى للبيانات الحديثة مقارنة بالبيانات القديمة. ولإجراء ذلك، دعنا نعبر عن تقدير التباين المرجح كما يلي. من الوزن المعطاة للمراقبة i-دا قبل ذلك. لذلك، لإعطاء وزن أعلى إلى الملاحظات الأخيرة. تباين متوسط ​​المدى الطويل. الإمكانية تمديد الفكرة أعلاه هو أن نفترض أن هناك تباين متوسط ​​المدى الطويل وأنه ينبغي إعطاء بعض الوزن. النموذج أعلاه هو والمعروفة باسم نموذج أرش M، التي اقترحها إنغل في عام 1994.WMA هو حالة خاصة من المعادلة أعلاه في هذه الحالة، ونحن جعله بحيث أوزان انخفاض متغير أضعافا مضاعفة ونحن نتحرك مرة أخرى من خلال time. Unlic العرض السابق، إوما يتضمن جميع الملاحظات السابقة، ولكن مع الأوزان انخفاض أضعافا مضاعفة طوال الوقت. بعد ذلك، نطبق مجموع الأوزان بحيث أنها تساوي القيد الوحدة. لحصول على قيمة. الآن نحن سد تلك الشروط مرة أخرى في المعادلة للحصول على تقدير. للاطلاع على مجموعة صغيرة من البيانات، وهي صغيرة بما فيه الكفاية ليتم تجاهلها من المعادلة. نهج إوما لديه ميزة جذابة واحدة يتطلب بيانات مخزنة قليلا نسبيا لتحديث تقديراتنا في أي لحظة، ونحن بحاجة فقط إلى تقدير مسبق لمعدل التباين ومعظم ريسن t. الهدف الثانوي من إوما هو تتبع التغيرات في التقلب بالنسبة للقيم الصغيرة، الملاحظات الأخيرة تؤثر على التقدير فورا لقيم أقرب إلى واحد، وتغير التقديرات ببطء على أساس التغيرات الأخيرة في عوائد المتغير الأساسي. ال ريسكمتريكس قاعدة البيانات التي تنتجها جب مورغان وجعلها متاحة للجمهور يستخدم إوما مع لتحديث التقلبات اليومية. المهمة لا تتحمل صيغة إوما مستوى التباين المتوسط ​​على المدى الطويل وبالتالي، فإن مفهوم التقلب يعني انعكاس لا يتم التقاطها من قبل إوما نماذج أرش غارتش هي وهو أكثر ملاءمة لهذا الغرض. والهدف الثانوي من إوما هو تتبع التغيرات في التقلب، وذلك لقيم صغيرة، الملاحظة الأخيرة تؤثر على تقدير على الفور، والقيم أقرب إلى واحد، وتغير التقديرات ببطء إلى التغييرات الأخيرة في عائدات قاعدة البيانات ريسكمتريكس الأساسية التي تنتجها جب مورغان والمتاحة للجمهور في عام 1994، يستخدم نموذج إوما مع لتحديث التقلبات اليومية تقدير وجدت الشركة أنه عبر مجموعة من متغيرات السوق، فإن هذه القيمة تعطي توقعات التباين التي تأتي أقرب إلى معدل التباين المحقق تم حساب معدلات التباين المحققة في يوم معين كمتوسط ​​مرجح بالتساوي على مدى 25 يوما لاحقة. وبالمثل، لحساب القيمة المثلى لل لامدا لمجموعة البيانات لدينا، ونحن بحاجة لحساب التقلبات المحققة في كل نقطة هناك عدة طرق، لذلك اختيار واحد التالي، وحساب مجموع الأخطاء المربعة سس بين تقدير إوما والتقلبات المحققة وأخيرا، التقليل و 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 لاحقة 25 يوما لحساب معدل التباين المحقق في حالتك، يمكنك اختيار الخوارزمية التي تستخدم حجم اليومية، مرحبا لو و أو فتح إغلاق الأسعار. س 1 يمكن أن نستخدم إوما لتقدير أو التنبؤ تقلبات أكثر من خطوة واحدة إلى الأمام. ذي إوما تقلب ريبري فإن الترسيم لا يفترض تقلب متوسط ​​الأجل على المدى الطويل، وبالتالي فإن أي إوما ترجع قيمة ثابتة بالنسبة لأي أفق للتنبؤ خارج خطوة واحدة. وبالنسبة لمجموعة البيانات الضخمة، فإن للقيمة تأثير ضئيل جدا على القيمة المحسوبة. فإننا نخطط للاستفادة من حجة لقبول قيمة التذبذب الأولي المعرفة من قبل المستخدم. Q 3 ما هي علاقة إوما ل ARCHARCHCH ARCH. IMA هو في الأساس نموذج خاص لنموذج أرش مع الخصائص التالية. إن ترتيب أرش يساوي حجم عينة البيانات. أوزان التراجع تنخفض بشكل كبير في معدل طوال الوقت. Q 4 هل إوما تعود إلى متوسط. لا إوما ليس لها مصطلح لمتوسط ​​التباين على المدى الطويل وبالتالي، فإنه لا يعود 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 قيمة ثابتة 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 f إند القيمة المثلى، كنت بحاجة إلى إعداد مشكلة الأمثل لتقليل سس أو مس بين إوما والتقلبات المحققة. يرى التقلب لدينا 101 البرنامج التعليمي في نصائح وتلميحات على موقعنا على الانترنت لمزيد من التفاصيل والأمثلة. Q 7 إذا البيانات لم يكن لديك صفر يعني كيف يمكنني استخدام الدالة. لآن، استخدم الدالة ديترند لإزالة المتوسط ​​من البيانات قبل تمريرها إلى وظائف إوما. في الإصدارات نومكسل المستقبل، فإن إوما إزالة المتوسط ​​تلقائيا على الخاص بك نون، جون C الخيارات، العقود الآجلة وغيرها من المشتقات المالية تايمز برنتيس هول 2003، ب 372-374، إيسبن 1-405-886145.Hamilton، جد تحليل سلسلة الوقت مطبعة جامعة برينستون 1994، إيسبن 0-691-04289-6. تساي، روي S تحليل سلسلة الوقت المالي جون وايلي سونس 2005، إيسبن 0-471-690740. روابط ذات صلة. تكشف المتوسط ​​المتحرك الموزون أسي. فولياتيليتي هو المقياس الأكثر شيوعا للمخاطر، لكنه يأتي في العديد من النكهات في مقال سابق ، أظهرنا كيفية حساب تاريخية بسيطة لتقلب هذه المقالة، انظر استخدام التقلب لقياس المخاطر المستقبلية استخدمنا بيانات سعر السهم الفعلي من غوغل من أجل حساب التقلبات اليومية استنادا إلى بيانات 30 يوما من المخزون في هذه المقالة، سنحسن التقلبات البسيطة ونناقش الترجيح الأسي المتوسط ​​المتحرك إوما التقلبات الضمنية المتضمنة أولا، دعونا نضع هذا المقياس في شكل من المنظور هناك نهجان واسعان التقلب التاريخي والضمني أو الضمني يفترض النهج التاريخي أن الماضي هو مقدمة نقيس التاريخ على أمل أن يكون تنبؤيا التقلب الضمني ، من ناحية أخرى، يتجاهل التاريخ الذي يحل للتقلبات التي تنطوي عليها أسعار السوق يأمل أن السوق يعرف أفضل وأن سعر السوق يحتوي، حتى لو ضمنا، تقدير إجماع التقلب للقراءة ذات الصلة، انظر استخدامات وحدود التقلب. إذا كنا نركز على النهج التاريخية الثلاثة فقط على اليسار أعلاه، لديهم خطوتين من القواسم المشتركة. حساب سلسلة من الدوري ريسورس. تطبيق مخطط الترجيح. أولا، نحسب العائد الدوري أن s عادة سلسلة من العوائد اليومية حيث يتم التعبير عن كل عودة في مصطلحات معقدة بشكل مستمر عن كل يوم، ونحن نأخذ السجل الطبيعي لنسبة أسعار الأسهم أي السعر اليوم مقسمة من خلال السعر يوم أمس، وهلم جرا. هذا ينتج سلسلة من العوائد اليومية، من أوي إلى u إم اعتمادا على عدد الأيام أيام م نحن قياس. هذا يحصلنا على الخطوة الثانية هذا هو المكان الذي تختلف فيه ثلاثة نهج في المادة السابقة باستخدام التقلب لقياس المخاطر المستقبلية، أظهرنا أنه في ظل اثنين من التبسيط المقبول، التباين البسيط هو متوسط ​​العوائد التربيعية. لاحظ أن هذا المبلغ كل من الإرجاع الدوري، ثم يقسم المجموع بعدد الأيام أو الملاحظات م لذلك، انها حقا مجرد متوسط ​​العوائد الدورية التربيعية طريقة أخرى، ويعطى كل مربعة عودة متساوية الوزن حتى إذا ألفا هو عامل الترجيح على وجه التحديد، 1 م، ثم تباين بسيط يبدو سوم إيثينغ مثل هذا. تحسين إوما على التباين البسيط ضعف هذا النهج هو أن جميع العائدات كسب نفس الوزن أمس عودة جدا جدا ليس له تأثير أكثر على التباين من العودة في الشهر الماضي يتم إصلاح هذه المشكلة عن طريق استخدام أضعافا مضاعفة تتحرك متوسط ​​إوما، الذي يكون فيه 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 تحت هذا الشرط، بدلا من الأوزان متساوية، يتم ترجيح كل مربعة العائد من قبل 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 الأحدث بنسبة 1-0 94 94 0 6 و والعودة التربيعية التالية هي 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. وهذا هو معنى الأسي في إوما كل وزن هو مضاعف ثابت أي لامدا، والتي يجب أن تكون أقل من واحد من وزن اليوم السابق s وهذا يضمن التباين الذي تم ترجيحه أو منحازة نحو أحدث البيانات لمعرفة المزيد، راجع ورقة عمل إكسيل لتقلب غوغل s الفرق بين تقلب ببساطة و إوما لجوجل هو مبين أدناه. التذبذب البسيط يزن بشكل فعال كل العائد الدوري من قبل 0 196 كما هو مبين في العمود O كان لدينا عامين من بيانات أسعار الأسهم اليومية وهذا هو 509 عوائد يومية و 1 509 0 196 ولكن لاحظ أن العمود P يعين وزنا من 6، ثم 5 64، ثم 5 3 وهلم جرا هذا الفرق الوحيد بين التباين البسيط و EWMA. Remember بعد أن نجمع مجموع سلسلة في العمود Q لدينا التباين، وهو مربع الانحراف المعياري إذا أردنا التقلب، علينا أن نتذكر أن تأخذ الجذر التربيعي لهذا التباين. ما الفرق في التقلب اليومي بين التباين و إوما في حالة غوغل s s كبيرة التباين البسيط أعطانا يوميا تقلب 2 4 ولكن إوما أعطى تقلب يومي فقط 1 4 انظر جدول البيانات للحصول على التفاصيل على ما يبدو، استقر تقلب جوجل في أسفل في الآونة الأخيرة وبالتالي، قد يكون التباين البسيط عالية بشكل مصطنع. التباين s هو وظيفة بيور يوم ق التباين سوف ليرة لبنانية لاحظنا أننا بحاجة إلى حساب سلسلة طويلة من الأوزان انخفاض أضعافا مضاعفة لقد فزنا ر القيام الرياضيات هنا، ولكن واحدة من أفضل ملامح إوما هو أن سلسلة بأكملها يقلل مريح إلى صيغة عودية. الاسترداد يعني أن اليوم مراجع التباين أي دالة من التباين في اليوم السابق يمكنك أن تجد هذه الصيغة في جدول البيانات أيضا، وتنتج نفس النتيجة بالضبط مثل حساب لونغاند يقول التباين اليوم تحت تحت إوما يساوي التباين يوم أمس مرجحة من قبل لامدا زائد يوم أمس تربيع العودة ويزنه واحد ناقص لامدا لاحظ كيف نضيف فقط اثنين من المصطلحات معا يوم أمس التباين المرجح والأمثلة المرجحة، مربعة العودة. حتى ذلك، لامدا هو لدينا تجانس قدم المساواة أميتر أعلى لامدا مثل مثل ريسكمتريك s 94 يشير إلى تسوس أبطأ في سلسلة - من الناحية النسبية، ونحن سوف يكون لدينا المزيد من النقاط البيانات في سلسلة وأنها سوف تسقط أكثر ببطء من ناحية أخرى، إذا كنا خفض لامدا ، ونحن نشير إلى ارتفاع الاضمحلال تسقط الأوزان بسرعة أكبر، ونتيجة مباشرة للتسوس السريع، وتستخدم نقاط بيانات أقل في جدول البيانات، لامدا هو المدخلات، حتى تتمكن من تجربة مع حساسية لها. الذبذبات الصومالية هو معيار لحظية الانحراف من الأسهم ومقياس المخاطر الأكثر شيوعا كما أنه الجذر التربيعي للتباين يمكننا قياس التباين تاريخيا أو ضمنا تقلب ضمني عند قياس تاريخيا، وأسهل طريقة هو التباين البسيط ولكن الضعف مع التباين البسيط هو كل عوائد الحصول على نفس الوزن لذلك نحن نواجه المفاضلة الكلاسيكية نحن نريد دائما المزيد من البيانات ولكن المزيد من البيانات لدينا المزيد من حسابنا هو المخفف من قبل بيانات أقل بعيدة المتوسط ​​المتحرك أضعافا مضاعفة E يحسن وما على التباين البسيط من خلال تعيين الأوزان للعائدات الدورية من خلال القيام بذلك، يمكننا استخدام حجم عينة كبير ولكن أيضا إعطاء وزنا أكبر 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 وظيفة خارج المزارع والأسر المعيشية الخاصة والقطاع غير الربحي مكتب العمل الأمريكي. المتوسط ​​المتحرك المتغير - إما. BREAKING دون المتوسط ​​المتحرك الأسي - المتوسط ​​المتحرك. المتوسط ​​المتحرك المتوسط ​​لل 12 و 26 يوما هو المتوسطات الأكثر شيوعا على المدى القصير، ويستخدمان لإنشاء المؤشرات مثل المتوسط ​​المتحرك التقارب التقارب ماسد ومعدل مذبذب السعر بو بشكل عام، يتم استخدام المتوسط ​​المتحرك 50 و 200 يوم كإشارات للاتجاهات طويلة الأجل. التجار الذين يستخدمون التحليل الفني يجدون المتوسطات المتحركة مفيدة جدا والثاقبة عند تطبيقها بشكل صحيح ولكن وخلق الفوضى عند استخدامها بشكل غير صحيح أو يساء تفسيرها جميع المتوسطات المتحركة المستخدمة عادة في التحليل الفني هي، بطبيعتها، والمؤشرات المتخلفة وبالتالي، فإن الاستنتاجات المستخلصة من تطبيق المتوسط ​​المتحرك على الرسم البياني للسوق معين يجب أن يكون لتأكيد تحرك السوق أو تشير إلى قوتها في كثير من الأحيان، في الوقت الذي جعل خط مؤشر متوسط ​​متحرك تغيير لتعكس خطوة كبيرة في السوق، قد مرت النقطة المثلى لدخول السوق بالفعل و إما يعمل على التخفيف من هذه المعضلة إلى حد ما لأن إما حساب يضع المزيد من الوزن على أحدث البيانات، فإنه العناق العمل السعر قليلا أكثر تشددا، وبالتالي يتفاعل أسرع هذا أمر مرغوب فيه عندما إما ط s المستخدمة في اشتقاق إشارة دخول التداول. ترجمة المتوسط ​​المتحرك. على غرار جميع مؤشرات المتوسط ​​المتحرك، فهي أكثر ملاءمة بكثير للأسواق تتجه عندما يكون السوق في اتجاه صاعد قوي ومستمر فإن خط مؤشر إما تظهر أيضا الاتجاه الصعودي والعكس بالعكس للاتجاه الهبوطي لن يقوم المتداول الحذر بإيلاء الاهتمام لاتجاه خط إما ولكن أيضا علاقة معدل التغيير من شريط إلى آخر على سبيل المثال، حيث يبدأ تحرك السعر لتيار صعودي قوي بالتسطح والعكس ، فإن معدل التغير في المتوسط ​​إما من شريط إلى آخر سيبدأ في التقلص إلى أن يسطح خط المؤشر ومعدل التغير صفرا. بسبب التأثير المتخلف، عند هذه النقطة، أو حتى عدد قليل من الحانات من قبل، كان ينبغي أن يكون الفعل السعر قد عكس بالفعل وبالتالي فإن مراقبة تناقص ثابت في معدل التغيير في إما يمكن أن تستخدم في حد ذاته كمؤشر يمكن أن تزيد من مواجهة المعضلة الناجمة عن التأخر في تأثير المتوسط ​​المتحرك سون استخدامات إما. إما تستخدم عادة مع مؤشرات أخرى لتأكيد تحركات السوق الهامة ولقياس مدى صحتها بالنسبة للمتداولين الذين يتاجرون في الأسواق اللحظية والسريعة الحركة، فإن إما أكثر قابلية للتطبيق كثيرا ما يستخدم المتداولون المتوسط ​​المتحرك لتحديد التداول التحيز على سبيل المثال، إذا أظهرت إما على الرسم البياني اليومي اتجاها صعوديا قويا، قد تكون استراتيجية التاجر اللحظي للتداول فقط من الجانب الطويل على الرسم البياني اللحظي.