ชี้แจง ถัว เฉลี่ยเคลื่อนที่ ขั้นตอนวิธี

การสำรวจความถ่วงน้ำหนักโดยเฉลี่ยของการเคลื่อนที่แบบแบ่งส่วนเป็นค่าเฉลี่ยความแปรปรวนเป็นมาตรการวัดความเสี่ยงที่พบมากที่สุด แต่มีหลายรสชาติในบทความก่อนหน้านี้เราได้อธิบายวิธีการคำนวณความผันผวนทางประวัติศาสตร์ในการอ่านบทความนี้ดูการใช้ความผันผวนเพื่อวัดความเสี่ยงในอนาคตเราใช้ Google s ข้อมูลราคาหุ้นที่เกิดขึ้นจริงเพื่อคำนวณความผันผวนรายวันตาม 30 วันของข้อมูลหุ้นในบทความนี้เราจะปรับปรุงความผันผวนง่ายและหารือเกี่ยวกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ถ่วงน้ำหนัก EWMA Historical Vs อธิบายความผันผวนของค่าความเป็นอันหนึ่งอันแรกให้ใส่เมตริกนี้เป็นบิต มุมมองมีสองวิธีกว้าง ๆ ความผันผวนทางประวัติศาสตร์และโดยนัยหรือโดยนัยวิธีการทางประวัติศาสตร์สมมติว่าอดีตเป็นคำนำที่เราวัดประวัติศาสตร์ด้วยความหวังว่าจะเป็นการคาดการณ์ความผันผวนโดยนัยในทางกลับกันละเว้นประวัติที่จะแก้ปัญหาความผันผวนโดยนัยตามราคาตลาด หวังว่าตลาดจะรู้ได้ดีที่สุดและราคาในตลาดมีค่าประมาณละอองถึงแม้ว่าจะเป็นนัย สำหรับการอ่านที่เกี่ยวข้องโปรดดูที่การใช้และข้อ จำกัด ของความผันผวนหากเรามุ่งเน้นไปที่วิธีการทางประวัติศาสตร์เพียงสามทางด้านซ้ายข้างต้นพวกเขามีขั้นตอนสองขั้นตอนร่วมกันคำนวณชุดของผลตอบแทนเป็นงวดให้ใช้วิธีการถ่วงน้ำหนักประการแรกเราคำนวณ การกลับมาเป็นระยะ ๆ นั่นคือผลตอบแทนรายวันโดยปกติซึ่งผลตอบแทนแต่ละรายการจะแสดงด้วยคำที่ประกอบกันอย่างต่อเนื่องในแต่ละวันเราจะบันทึกล็อกอัตราส่วนของราคาหุ้นเช่นวันนี้หารด้วยราคาเมื่อวานนี้เป็นต้น ชุดของผลตอบแทนรายวันจาก ui ไป u im ขึ้นอยู่กับจำนวนวัน m วันที่เรามีการวัดสิ่งที่ทำให้เราไปขั้นตอนที่สองนี่คือที่ที่สามวิธีแตกต่างกันในบทความก่อนหน้านี้การใช้ความผันผวนเพื่อวัดความเสี่ยงในอนาคตเราพบว่าภายใต้ สอง simplifications ยอมรับได้ความแปรปรวนง่ายเป็นค่าเฉลี่ยของผลตอบแทน squared. Notice ที่ผลรวมนี้แต่ละผลตอบแทนเป็นระยะ ๆ แล้วหารที่รวมโดยจำนวนวันหรือการสังเกต m ดังนั้นก็จริง jus t โดยเฉลี่ยของผลตอบแทนเป็นระยะ ๆ squared ใส่วิธีอื่นแต่ละคืน squared จะได้รับน้ำหนักเท่ากันดังนั้นถ้าอัลฟาเป็นปัจจัยถ่วงน้ำหนักโดยเฉพาะอย่างยิ่ง 1 เมตรแล้วความแปรปรวนง่ายมีลักษณะเช่นนี้ EWMA ปรับปรุงความแปรปรวนง่าย ความอ่อนแอของวิธีนี้คือผลตอบแทนทั้งหมดจะได้รับน้ำหนักเท่ากันเมื่อวานนี้ผลตอบแทนที่ได้รับเมื่อเร็ว ๆ นี้ไม่มีอิทธิพลต่อความแปรปรวนมากกว่าผลตอบแทนของเดือนที่แล้วปัญหานี้ได้รับการแก้ไขโดยใช้ค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักแบบ EWMA ซึ่งเป็นผลตอบแทนที่มากขึ้นเมื่อเร็ว ๆ นี้มีน้ำหนักมาก เมื่อความแปรปรวน EWMA เฉลี่ยถ่วงน้ำหนักชี้แจงชี้แจง lambda เรียกว่าพารามิเตอร์การทำให้ราบเรียบแลมบ์ดาจะต้องน้อยกว่าหนึ่งภายใต้เงื่อนไขที่แทนน้ำหนักที่เท่ากันแต่ละผลตอบแทน squared จะถ่วงด้วยตัวคูณดังต่อไปนี้ตัวอย่างเช่น RiskMetrics TM, บริษัท บริหารความเสี่ยงทางการเงินมีแนวโน้มที่จะใช้แลมบ์ดาจาก 0 94 หรือ 94 ในกรณีนี้ผลตอบแทนย้อนกลับเป็นระยะ ๆ เป็นครั้งแรกในช่วง 1 - 94 94 0 6 ผลตอบแทนที่ได้รับกลับมาเป็นเพียงตัวเลข lambda-multiple ของน้ำหนักก่อนหน้าในกรณีนี้ 6 คูณด้วย 94 5 64 และน้ำหนักของวันที่สามก่อนเท่ากับ 1-0 94 0 94 2 5 30. ความหมายของเลขยกกำลังใน EWMA แต่ละน้ำหนัก เป็นตัวคูณที่คงที่เช่นแลมบ์ดาซึ่งต้องน้อยกว่าหนึ่งในน้ำหนักของวันก่อนหน้านี้ซึ่งจะทำให้ความแปรปรวนที่ถ่วงน้ำหนักหรือมีความลำเอียงต่อข้อมูลล่าสุดเมื่อต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมโปรดดูที่แผ่นงาน Excel สำหรับความผันผวนของ Google ความแตกต่างระหว่างความผันผวนเพียงอย่างเดียว และ EWMA สำหรับ Google มีดังต่อไปนี้ความผันผวนง่าย ๆ มีผลต่อการกลับมาของแต่ละงวดเป็น 0 196 ตามที่แสดงไว้ในคอลัมน์ O เรามีข้อมูลราคาหุ้นย้อนหลัง 2 ปีนั่นคือ 509 ผลตอบแทนรายวันและ 1 509 0 196 แต่สังเกตว่าคอลัมน์ P กำหนด น้ำหนักของ 6 แล้ว 5 64 แล้ว 5 3 และอื่น ๆ นั่นคือความแตกต่างระหว่างความแปรปรวนเพียงอย่างเดียวและ EWMA จำหลังจากที่เรารวมชุดทั้งหมดในคอลัมน์ Q เรามีความแปรปรวนซึ่งเป็นตารางของค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน If เราต้องการความผันผวน d ต้องจำไว้ว่าให้ใช้รากที่สองของความแปรปรวนดังกล่าวความแตกต่างของความผันผวนรายวันระหว่างความแปรปรวนและ EWMA ในกรณีของ Google มีความหมายความแปรปรวนง่ายทำให้เรามีความผันผวนรายวัน 2 4 แต่ EWMA ให้ความผันผวนรายวันของ เพียง 1 4 ดูสเปรดชีทสำหรับรายละเอียด Apparently, ความผันผวนของ Google ตัดสินลงเมื่อเร็ว ๆ นี้ดังนั้นความแปรปรวนง่ายอาจจะสูงเทียมวันนี้ความแปรปรวนเป็นฟังก์ชันของความแตกต่างของวัน Pior คุณจะสังเกตเห็นว่าเราจำเป็นต้องคำนวณชุดยาวของชี้แจง น้ำหนักที่ลดลงเราได้รับรางวัล t ทำคณิตศาสตร์ที่นี่ แต่หนึ่งในคุณสมบัติที่ดีที่สุดของ EWMA คือชุดทั้งหมดสะดวกลดสูตร recursive. Recursive หมายความว่าการอ้างอิงความแปรปรวนของวันนี้คือฟังก์ชันของความแปรปรวนของวันก่อนคุณสามารถ หาสูตรนี้ในสเปรดชีตยังและจะให้ผลเหมือนกันอย่างเดียวกับการคำนวณ longhand กล่าวว่าวันนี้ความแปรปรวนของวันนี้ภายใต้ EWMA เท่ากับความแปรปรวนของเมื่อวานนี้ถ่วงน้ำหนักโดยแลมบ์ดาบวก ss เมื่อวานนี้ ผลตอบแทนถัวเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักโดยหนึ่งลบแลมบ์ดาแจ้งให้ทราบว่าเราเป็นเพียงการเพิ่มสองคำด้วยกันเมื่อวานนี้ความถ่วงน้ำหนักของความแปรปรวนและ yesterdays ถ่วงน้ำหนักกลับ squared ดังนั้นแลมบ์ดาเป็นพารามิเตอร์ที่ราบเรียบของเราแลมบ์ดาเช่นที่สูงขึ้นเช่น RiskMetric s 94 บ่งชี้การสลายตัวช้าลงในชุด - ในแง่ญาติเราจะมีจุดข้อมูลมากขึ้นในชุดและพวกเขาจะตกออกช้ากว่าในทางกลับกันถ้าเราลดแลมบ์ดาที่เราระบุการสลายตัวที่สูงขึ้นน้ำหนักลดลงอย่างรวดเร็วและเป็นโดยตรง ผลของการสลายตัวที่รวดเร็วใช้จุดข้อมูลน้อยลงในสเปรดชีตแลมบ์ดาเป็นอินพุทดังนั้นคุณจึงสามารถทดลองกับความไวของมันความแปรปรวนของเดือนคือความเบี่ยงเบนมาตรฐานของสต็อกและเมตริกความเสี่ยงที่พบมากที่สุดนอกจากนี้ยังเป็นรากที่สอง ของความแปรปรวนเราสามารถวัดความแปรปรวนในอดีตหรือโดยนัย implicitly ผันผวนเมื่อการวัดในอดีตวิธีที่ง่ายที่สุดคือความแปรปรวนง่าย แต่จุดอ่อนกับความแปรปรวนง่ายคือผลตอบแทนทั้งหมดได้รับเดียวกัน w แปดดังนั้นเราต้องเผชิญกับการค้าที่คลาสสิกปิดเรามักต้องการข้อมูลเพิ่มเติม แต่ข้อมูลเพิ่มเติมที่เรามีการคำนวณของเรามากขึ้นโดยเจือจางข้อมูลไกลที่เกี่ยวข้องน้อยกว่า EWMA เฉลี่ยถ่วงน้ำหนักแบบยกกำลังสองช่วยเพิ่มความแปรปรวนง่ายโดยการกำหนดน้ำหนักเพื่อผลตอบแทนเป็นระยะโดยการทำ นี้เราทั้งสองสามารถใช้ขนาดตัวอย่างขนาดใหญ่ แต่ยังให้น้ำหนักมากขึ้นเพื่อผลตอบแทนล่าสุด หากต้องการดูบทแนะนำเกี่ยวกับภาพยนตร์เกี่ยวกับหัวข้อนี้โปรดไปที่ Turtle Bionic การสำรวจโดยสำนักงานสถิติแรงงานแห่งสหรัฐอเมริกาเพื่อช่วยในการวัดตำแหน่งงานที่ว่างเก็บข้อมูลจากนายจ้างจำนวนเงินสูงสุดที่สหรัฐอเมริกาสามารถยืมได้สูงสุดคือ สร้างขึ้นภายใต้พระราชบัญญัติเสรีภาพตราสารหนี้ครั้งที่สองอัตราดอกเบี้ยที่สถาบันรับฝากเงินให้ยืมเงินไว้ใน Federal Reserve ไปยังสถาบันรับฝากเงินแห่งอื่น 1 มาตรการทางสถิติในการกระจายผลตอบแทนสำหรับการรักษาความปลอดภัยหรือดัชนีตลาดที่กำหนดความผันผวนสามารถวัดได้ การกระทำรัฐสภาคองเกรสผ่านในปี 1933 เป็นพระราชบัญญัติการธนาคารซึ่งไม่ได้รับอนุญาตธนาคารพาณิชย์จากการมีส่วนร่วมในการลงทุนการจ่ายเงินเดือนของ Nonfarm หมายถึงงานใด ๆ นอกฟาร์มครัวเรือนส่วนตัวและภาคผลประโยชน์ US Bureau of Labor. I มีชุดเวลา ของราคาหุ้นและต้องการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในช่วงสิบนาทีหน้าต่างดูแผนผังด้านล่างเป็นราคา ticks เกิดขึ้นประปรายเช่นพวกเขาจะไม่เป็นระยะ ๆ เห็น ms ในการคํานวณหาค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักแบบถ่วงน้ำหนักในแผนภาพมีการเปลี่ยนแปลงราคา A, B, C และ D โดยมีการเปลี่ยนแปลงทั้งสามรายการที่เกิดขึ้นภายในหน้าต่างโปรดสังเกตว่าเนื่องจาก B เกิดขึ้นเพียงบางเวลาในหน้าต่างกล่าวว่า 3 นาที, ค่าของ A ยังก่อให้เกิดการคำนวณในความเป็นจริงเท่าที่ฉันสามารถบอกได้ว่าการคำนวณควรจะขึ้นอยู่กับค่า A, B และ C ไม่ D และระยะเวลาระหว่างพวกเขาและจุดถัดไปหรือในกรณีของ ระยะเวลาระหว่างการเริ่มต้นของหน้าต่างเวลาและ B เริ่มต้น D จะไม่มีผลใด ๆ เนื่องจากการถ่วงเวลาจะเป็นศูนย์การดำเนินการนี้ถูกต้องความกังวลของฉันคือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะล่าช้ากว่าที่ไม่ได้ถ่วงน้ำหนัก การคำนวณซึ่งจะถือว่าค่า D ทันทีอย่างไรก็ตามการคำนวณที่ไม่มีน้ำหนักจะมีข้อเสียของตัวเอง A จะมีผลมากในผลลัพธ์เป็นราคาอื่น ๆ แม้จะอยู่นอกหน้าต่างเวลาความวุ่นวายอย่างกระทันหันของราคาอย่างรวดเร็วเห็บอย่างหนักจะมีอคติค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แม้ว่าอาจเป็นที่น่าพอใจทุกคนมีคำแนะนำใด ๆ มากกว่าวิธีการที่ดูเหมือนดีที่สุด, หรือไม่ว่าจะมีทางเลือกหรือไฮบริดวิธีการพิจารณา considerasked 14 Apr 12 ที่ 21 35. เหตุผลของคุณถูกต้องสิ่งที่คุณต้องการใช้ค่าเฉลี่ยสำหรับแม้ว่าโดยไม่ต้องรู้ว่ามันยากที่จะให้คำแนะนำใด ๆ บางทีอาจเป็นทางเลือกที่จะ พิจารณาค่าเฉลี่ยการทำงานของคุณ A และเมื่อมีค่า V ใหม่ให้คำนวณค่าเฉลี่ยใหม่ A เป็น 1 c c c โดยที่ c อยู่ระหว่าง 0 ถึง 1 วิธีนี้จะมีผลต่อการตรวจสอบ ผลกระทบของเห็บเก่ากระจายทั่วเวลาคุณอาจมี c ขึ้นอยู่กับเวลาตั้งแต่ก่อนหน้าเห็บ c กลายเป็นขนาดเล็กเป็นเห็บได้ใกล้ชิดในรุ่นแรกน้ำหนักเฉลี่ยจะแตกต่างกันในแต่ละวินาทีเป็นอ่านเก่าได้รับน้ำหนักที่ลดลงและการอ่านใหม่ ชั่วโมง igher ดังนั้นจึงมีการเปลี่ยนแปลงตลอดเวลาซึ่งอาจไม่เป็นที่น่าพอใจด้วยวิธีที่สองราคาทำให้กระโดดฉับพลันเป็นราคาใหม่ได้รับการแนะนำและคนเก่าหายไปจาก window. answered Apr 14 12 at 21 50.The สองคำแนะนำมาจากโลก discrete, แต่คุณอาจพบแรงบันดาลใจสำหรับกรณีเฉพาะของคุณดูรูปลักษณ์ที่เรียบในวิธีนี้คุณจะแนะนำปัจจัยการปรับให้เรียบ 01 ที่ช่วยให้คุณสามารถปรับเปลี่ยนอิทธิพลขององค์ประกอบล่าสุดเมื่อคาดการณ์ค่าองค์ประกอบที่เก่ากว่าจะได้รับการชี้แจงลดน้ำหนัก wei. I ได้สร้างภาพเคลื่อนไหวง่ายๆของวิธีการที่เรียบขึ้นชี้แจงจะติดตามชุดเวลาที่เหมือนกัน x 1 1 1 3 3 2 2 2 1 กับสามที่แตกต่างกันนอกจากนี้ยังมีดูที่บางส่วนของเทคนิคการเรียนรู้เสริมกำลังดูที่วิธีการลดราคาที่แตกต่างกันสำหรับ ตัวอย่างเช่น TD-learning และ Q-Learning. Yes ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะล่าช้าแน่นอนเพราะนี่เป็นข้อมูลประวัติศาสตร์ที่สรุปตัวอย่างของราคาในช่วง 10 นาทีที่ผ่านมา ประเภทนี้โดยเฉลี่ยมีความล่าช้าโดยเนื้อแท้มีการสร้างขึ้นในห้านาทีชดเชยเพราะเฉลี่ยกล่องโดยไม่ต้องชดเชยจะขึ้นอยู่กับ - 5 นาที, กึ่งกลางตัวอย่างถ้าราคาได้รับที่ A เป็นเวลานานแล้วเปลี่ยนครั้งเดียวไป B จะใช้เวลาเฉลี่ย 5 นาทีในการเข้าถึง AB 2. หากคุณต้องการให้ฟังก์ชั่นที่ราบรื่นโดยเฉลี่ยโดยไม่มีการเปลี่ยนแปลงใด ๆ ในโดเมนน้ำหนักจะต้องมีการกระจายอย่างทั่วถึงจุดตัวอย่าง แต่ไม่สามารถทำได้สำหรับราคาที่เกิดขึ้นใน เรียลไทม์เนื่องจากข้อมูลในอนาคตไม่พร้อมใช้งานหากคุณต้องการการเปลี่ยนแปลงล่าสุดเช่น D จะมีผลกระทบมากขึ้นให้ใช้ค่าเฉลี่ยซึ่งจะให้น้ำหนักที่ใหญ่กว่าข้อมูลล่าสุดหรือช่วงเวลาที่สั้นกว่าหรือทั้งสองวิธีอย่างใดอย่างหนึ่ง ข้อมูลเป็นเพียงการใช้เครื่องสะสมเดียวประมาณ estimator เรียบและใช้ตัวอย่างระยะของข้อมูล SE มีการปรับปรุงดังนี้ Ia เศษส่วน K ระหว่าง 0 และ 1 ของความแตกต่างระหว่างตัวอย่างราคาปัจจุบัน S และ estimator E จะถูกเพิ่มไปยัง E สมมติว่าราคาอยู่ที่ A เป็นเวลานาน e เพื่อให้ E อยู่ที่ A และจากนั้นก็เปลี่ยนไปเป็น B ตัวประมาณจะเริ่มเคลื่อนที่ไปทาง B ในรูปแบบเลขยกกำลังเช่นการทำความร้อนความร้อนการชาร์จประจุของตัวเก็บประจุเป็นต้นในตอนแรกจะทำให้กระโดดใหญ่แล้วเล็กลงและ เพิ่มขึ้นทีละเล็กทีละเล็กทีละน้อยทีละเท่าไหร่ความเร็วที่เคลื่อนที่ขึ้นอยู่กับ K ถ้า K เท่ากับ 0 ตัวประมาณจะไม่เคลื่อนที่เลยและถ้า K เท่ากับ 1 จะเคลื่อนที่ทันทีด้วย K คุณสามารถปรับน้ำหนักได้มากเท่าไหร่ที่คุณให้กับ estimator เทียบกับตัวอย่างใหม่น้ำหนักเพิ่มขึ้นคือ ให้ตัวอย่างล่าสุดโดยนัยและหน้าต่างตัวอย่างโดยทั่วไปขยายไปยังอินฟินิตี้ E จะขึ้นอยู่กับตัวอย่างค่าทุกอย่างที่เคยเกิดขึ้นแม้ว่าคนเก่ามากมีต่อไปไม่มีอิทธิพลต่อค่าปัจจุบันวิธีง่ายมากสวยงาม Apr 14 12 at 21 50 นี่เป็นคำตอบเดียวกับ Tom s สูตรของเขาสำหรับค่าใหม่ของ estimator คือ 1-KE KS ซึ่งเป็นพีชคณิตเดียวกับ EKS-E ซึ่งเป็นฟังก์ชันการผสมเชิงเส้นระหว่างตัวประมาณปัจจุบัน E และตัวใหม่ ตัวอย่าง S ที่ค่าของ K 0, 1 con ถ้า K เป็น 0 7 เราใช้เวลา 70 ของ S และ 30 ของ E ซึ่งเป็นเช่นเดียวกับการเพิ่มความแตกต่าง 70 ระหว่าง E และ S กลับไปที่ E Kaz 14 เม. ย. 14 ที่ 22 15. ในการขยายคำตอบ Tom s สูตรสำหรับคำนึงถึงระยะห่างระหว่าง ticks สามารถ formalized ใกล้ชิด ticks มีสัดส่วน weighting. atn - t n - 1 T นั่นคือคืออัตราส่วนของเดลต้าถึงเวลามากกว่าค่าเฉลี่ย interval. v 1 ใช้จุดก่อนหน้าหรือ v 1 - ua การสอดแทรกเชิงเส้นหรือ vu จุดถัดไปข้อมูลเพิ่มเติมจะอยู่ในหน้า 59 ของหนังสือ Introduction to High Frequency Finance กำหนดเป็นความผันผวนของตัวแปรตลาดในวัน n, โดยประมาณเมื่อสิ้นสุดวันที่ n-1 อัตราความแปรปรวนคือตารางความผันผวนในวัน n สมมติราคาของตัวแปรตลาด ณ สิ้นวันที่ i คืออัตราผลตอบแทนที่เกิดขึ้นอย่างต่อเนื่องระหว่างวันที่ i ระหว่างสิ้นงวดก่อน วันคือ i-1 และตอนท้ายของวัน i จะแสดงเป็นถัดไปโดยใช้วิธีการมาตรฐานในการประมาณมาจาก m ข้อมูลทางประวัติศาสตร์เราจะใช้การสังเกตการณ์ m ล่าสุดเพื่อคำนวณ estimator ที่เป็นกลางของความแปรปรวนเมื่อมีค่าเฉลี่ยของ. ต่อไปให้สมมติและใช้ประมาณการโอกาสสูงสุดของอัตราความแปรปรวนจนถึงตอนนี้เราได้ใช้ น้ำหนักที่เท่ากันทั้งหมดดังนั้นคำจำกัดความดังกล่าวมักเรียกว่าการประเมินความผันผวนที่ถ่วงน้ำหนักอย่างเท่าเทียมกันก่อนหน้านี้เราได้กล่าวว่าเป้าหมายของเราคือการประมาณความแปรปรวนในปัจจุบันดังนั้นจึงควรให้น้ำหนักที่สูงกว่าข้อมูลล่าสุด ทำเช่นนั้นให้ s แสดงการประมาณความแปรปรวนถ่วงน้ำหนักดังต่อไปนี้เป็นจำนวนน้ำหนักที่ให้ไว้กับการสังเกต i-days ago ดังนั้นให้น้ำหนักที่สูงขึ้นเพื่อการสังเกตล่าสุดความแปรปรวนเฉลี่ยในระยะยาวเป็นไปได้ที่จะขยายความคิดข้างต้น สมมติว่ามีความแปรปรวนเฉลี่ยในระยะยาวและควรให้น้ำหนักบางรุ่นข้างต้นเรียกว่า ARCH m แบบที่เสนอโดย Engle ในปี 1994.EWMA เป็นกรณีพิเศษของสมการข้างต้นในกรณีนี้ เราทำมันเพื่อให้น้ำหนักของ variab le ลดจำนวนเชิงซ้อนในขณะที่เราเลื่อนกลับไปตามกาลเวลาไม่เหมือนกับการนำเสนอก่อนหน้านี้ EWMA รวมถึงการสังเกตก่อนหน้านี้ทั้งหมด แต่ด้วยการลดน้ำหนักแบบทวีคูณตลอดช่วงเวลาต่อไปเราจะใช้การรวมน้ำหนักเพื่อให้เท่ากับข้อ จำกัด ของความสามัคคี ตอนนี้เราเสียบคำเหล่านั้นกลับเข้ามาในสมการสำหรับการประมาณการสำหรับชุดข้อมูลที่มีขนาดใหญ่มีขนาดเล็กพอที่จะถูกละเลยจากสมการวิธีการ EWMA มีคุณลักษณะที่น่าสนใจอย่างหนึ่งที่ต้องใช้ข้อมูลที่เก็บไว้ค่อนข้างน้อยเพื่อปรับปรุงการประมาณการของเราที่ใด ๆ ชี้ให้เห็นว่าเราจำเป็นต้องประมาณการก่อนหน้าของอัตราความแปรปรวนและค่าการสังเกตล่าสุดเท่านั้นวัตถุประสงค์รองของ EWMA คือการติดตามการเปลี่ยนแปลงความผันผวนของค่าเล็กน้อยการสังเกตล่าสุดมีผลต่อการประมาณการณ์โดยทันทีสำหรับค่าที่ใกล้เคียงกับค่าประมาณการเปลี่ยนแปลงประมาณการ ช้าขึ้นอยู่กับการเปลี่ยนแปลงล่าสุดในผลตอบแทนของตัวแปรต้นแบบฐานข้อมูล RiskMetrics ผลิตโดย JP Morgan และทำให้ประชาชนใช้ได้ใช้ EWMA กับการปรับปรุงดา ความผันผวนของไอน้ำข้อควรทราบสูตร EWMA ไม่ถือว่าเป็นระดับความแปรปรวนเฉลี่ยระยะยาวดังนั้นแนวคิดเรื่องการพลิกกลับหมายถึงค่าความผันผวนไม่ได้ถูกจับโดย EWMA โมเดล ARCH GARCH เหมาะสำหรับวัตถุประสงค์นี้วัตถุประสงค์รองของ EWMA คือการติดตามการเปลี่ยนแปลง ในค่าความผันผวนดังนั้นสำหรับค่าเล็กน้อยการสังเกตล่าสุดมีผลต่อการประมาณการณ์โดยทันทีและสำหรับค่าที่ใกล้เคียงกับค่าประมาณการเปลี่ยนแปลงจะค่อยๆเปลี่ยนแปลงไปอย่างช้าๆต่อการเปลี่ยนแปลงล่าสุดในการส่งกลับของตัวแปรต้นแบบฐานข้อมูล RiskMetrics ที่ผลิตโดย JP Morgan และเผยแพร่ต่อสาธารณะ 1994 ใช้แบบจำลอง EWMA กับการปรับปรุงการประเมินความผันผวนทุกวัน บริษัท พบว่าในช่วงของตัวแปรตลาดค่านี้จะให้การคาดการณ์ของความแปรปรวนที่ใกล้เคียงกับอัตราความแปรปรวนที่ตระหนักอัตราความแปรปรวนที่เกิดขึ้นในวันที่เฉพาะเจาะจงถูกคำนวณเป็น ค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักเท่ากันในอีก 25 วันในทำนองเดียวกันในการคำนวณค่าที่เหมาะสมที่สุดของ lambda สำหรับชุดข้อมูลของเราเราจำเป็นต้องคำนวณ ความผันผวนที่แต่ละจุดมีหลายวิธีเพื่อเลือกหนึ่งถัดไปคำนวณผลรวมของข้อผิดพลาด squared SSE ระหว่างประมาณการ EWMA และความผันผวนตระหนักในที่สุดลด SSE โดยการเปลี่ยนแปลงค่า lambda ง่ายมากเป็นความท้าทายที่ใหญ่ที่สุดคือการตกลงใน ตัวอย่างเช่นคนที่ RiskMetrics เลือก 25 วันต่อมาในการคำนวณอัตราความแปรปรวนที่เกิดขึ้นจริงในกรณีของคุณคุณอาจเลือกอัลกอริทึมที่ใช้ปริมาณรายวัน HI LO และหรือเปิดราคาปิด Q 1 เราสามารถ ใช้ EWMA เพื่อประมาณการหรือคาดการณ์ความผันผวนมากกว่าหนึ่งก้าวข้างหน้าการแสดงความผันผวนของ EWMA ไม่ถือว่าเป็นความผันผวนเฉลี่ยในระยะยาวและด้วยเหตุนี้สำหรับขอบฟ้าที่คาดการณ์ไว้มากกว่าหนึ่งขั้นตอน EWMA จะส่งกลับค่าคงที่สำหรับข้อมูลขนาดใหญ่ ชุดค่าที่มีผลกระทบน้อยมากในค่าที่คำนวณได้ก้าวไปข้างหน้าเรากำลังวางแผนเพื่อประโยชน์ข้อโต้แย้งที่จะยอมรับค่าความผันผวนเริ่มต้นที่ผู้ใช้กำหนด Q 3 ความสัมพันธ์ระหว่าง EWMA กับ ARCH GARCH Model. EWMA คืออะไร โดยทั่วไปรูปแบบพิเศษของรูปแบบ ARCH มีลักษณะดังต่อไปนี้ลำดับ ARCH เท่ากับขนาดข้อมูลตัวอย่างน้ำหนักจะลดลงชี้แจงในอัตราตลอดเวลา Q 4 EWMA กลับไปเป็นค่าเฉลี่ย NO EWMA ไม่มี ระยะยาวสำหรับค่าเฉลี่ยระยะยาวดังนั้นจึงไม่ได้กลับไปค่าใด ๆ Q 5 ประมาณการความแปรปรวนสำหรับขอบฟ้าเกินกว่าหนึ่งวันหรือก้าวไปข้างหน้าใน Q1, EWMA ฟังก์ชันส่งกลับค่าคงที่เท่ากับหนึ่ง - ค่าประมาณขั้นตอนที่ 6 ฉันมีข้อมูลประจำเดือนรายสัปดาห์รายสัปดาห์ค่าใดที่ฉันควรใช้คุณอาจใช้ 0 94 เป็นค่าเริ่มต้น แต่ถ้าคุณต้องการหาค่าที่ดีที่สุดคุณจะต้องตั้งค่าปัญหาการเพิ่มประสิทธิภาพ ลด SSE หรือ MSE ระหว่าง EWMA และความผันผวนที่เกิดขึ้นได้ดูความผันผวนของการสอน 101 ในเคล็ดลับและคำแนะนำในเว็บไซต์ของเราสำหรับรายละเอียดเพิ่มเติมและตัวอย่าง Q7 ถ้าข้อมูลของฉันไม่มีศูนย์หมายความว่าฉันจะใช้ฟังก์ชันได้อย่างไร ใช้ฟังก์ชัน DETREND เพื่อลบค่าเฉลี่ยจากข้อมูลก่อนที่คุณจะส่ง มันจะฟังก์ชั่น EWMA ในอนาคต NumXL เผยแพร่ EWMA จะลบหมายความโดยอัตโนมัติในนามของคุณฮัลล์จอห์นซีตัวเลือกฟิวเจอร์สและอื่น ๆ Derivatives Financial Times Prentice Hall 2003, pp 372-374, ไอ 1-405-886145 Hamilton, JD Time Series การวิเคราะห์ Princeton University Press 1994, ISBN 0-691-04289-6.Tsay การวิเคราะห์เวลาทางการเงินของ Ruey S Series John Wiley SONS 2005, ISBN 0-471-690740. ลิงก์ย้อนกลับ