المرجحة أضعافا مضاعفة - الحركة - متوسط - مثال

وبالنظر إلى سلسلة زمنية الحادي عشر، أريد حساب المتوسط ​​المتحرك المرجح مع نافذة المتوسط ​​من N نقطة، حيث ترجح الأوزان القيم الأحدث على القيم القديمة. في اختيار الأوزان، وأنا باستخدام حقيقة مألوفة أن سلسلة هندسية يتلاقى إلى 1، أي مبلغ فراك ك، قدمت لا حصر لها العديد من المصطلحات تؤخذ. لتحصل على عدد منفصل من الأوزان التي مجموع للوحدة، وأنا ببساطة أخذ أول شروط N من سلسلة هندسية فراك k، ومن ثم تطبيع من قبل مجموعها. عندما N 4، على سبيل المثال، يعطي هذا الأوزان غير المعتادة. وهو ما بعد التطبيع بمجموعها يعطي. المتوسط ​​المتحرك هو ببساطة مجموع ناتج القيم الأربعة الأخيرة ضد هذه الأوزان المقيسة. هذا الأسلوب يعمم في طريقة واضحة لتحريك النوافذ طول N، ويبدو من الناحية الحسابية سهلة كذلك. هل هناك أي سبب لعدم استخدام هذه الطريقة البسيطة لحساب المتوسط ​​المتحرك المرجح باستخدام الأوزان الأسية. أنا أسأل لأن دخول ويكيبيديا ل إوما يبدو أكثر تعقيدا مما يجعلني أتساءل عما إذا كان تعريف كتاب إوما ربما لديه بعض الخصائص الإحصائية التي التعريف البسيط أعلاه لا أو أنها في الواقع معادلة. اسكنت نوفمبر 28 12 في 23 53. لتبدأ مع افتراض الخاص 1 أنه لا توجد قيم غير عادية ولا توجد تحولات في المستوى ولا توجد اتجاهات زمنية ولا دمى موسمية 2 أن المتوسط ​​المرجح المرجح له أوزان تقع على منحنى سلس يمكن وصفه بمعامل 1 3 أن تباين الخطأ ثابت أنه لا توجد سلسلة مسببة معروفة لماذا كل الافتراضات إيرشستات أكتوبر 1 14 في 21 18. رافي في المثال المذكور، مجموع المصطلحات الأربعة الأولى هو 0 9375 0 0625 0 125 0 25 0 5 لذا، فإن المصطلحات الأربعة الأولى تحمل 93. 8 من مجموع الوزن 6 2 في ذيل مقطوع استخدم هذا للحصول على الأوزان المقيسة التي تصل إلى وحدة عن طريق إعادة تقسيم تقسيمها من قبل 0 9375 يعطي هذا 0 06667، 0 1333، 0 2667، 0 5333 الأسد إبراهيم أكتوبر 1 14 في 22 21.I وجدت أن الحوسبة إكسونتيالي المرجح المرجح تشغيل المتوسطات أوفيرلين اليسار أوفرلين ألفا x - أوفيرلين، ألفا 1 is. a طريقة بسيطة من سطر واحد. وهي سهلة، فقط إذا تقريبا، يمكن تفسيرها من حيث عدد فعال من العينات N ألفا مقارنة هذا النموذج إلى نموذج لحساب المتوسط ​​الجاري تشغيل. يتطلب المسند الحالي والقيمة المتوسطة الحالية، و. is مستقرة عدديا. من الناحية الفنية، وهذا النهج لا تتضمن كل التاريخ في المتوسط ​​المزايا الرئيسية اثنين لاستخدام نافذة كاملة بدلا من اقتطاع واحد نوقشت في السؤال هي أنه في بعض يمكن أن يخفف من التوصيف التحليلي للفلترة، ويقلل من التقلبات التي تحدث إذا كانت قيمة البيانات كبيرة جدا أو صغيرة هي جزء من مجموعة البيانات على سبيل المثال النظر في نتيجة التصفية إذا كانت البيانات كلها صفر باستثناء مسند واحد بقيمة 10 6. تمت المقابلة في 29 نوفمبر 12 في 0 33. المتوسطات المتحركة المتحركة الأساسيات. على مر السنين، وجد الفنيين مشكلتين مع المتوسط ​​المتحرك البسيط والمشكلة الأولى تكمن في الإطار الزمني للمتوسط ​​المتحرك ما ويعتقد معظم المحللين الفنيين أن حركة السعر فتح أو إغلاق سعر السهم، ليست كافية على أن تعتمد على التنبؤ بشكل صحيح إشارات شراء أو بيع عمل ما كروسوفر لحل هذه المشكلة، المحللين الآن تعيين المزيد من الوزن لأحدث بيانات الأسعار باستخدام المتوسط ​​المتحرك الممتد أضعافا إيما تعلم المزيد في استكشاف المتوسط ​​المتحرك لوزن أضعافا مضاعفة. على سبيل المثال، باستخدام ما 10 أيام، فإن المحلل يأخذ سعر الإغلاق لليوم العاشر ويضاعف هذا الرقم قبل 10، والتاسع يوم من قبل تسعة، في اليوم الثامن من قبل ثمانية وهلم جرا إلى أول من ما مرة واحدة وقد تم تحديد المجموع، المحلل ثم تقسيم الرقم عن طريق إضافة مضاعفات إذا قمت بإضافة مضاعفات من المثال ما 10 أيام ، العدد هو 55 ويعرف هذا المؤشر باسم المتوسط ​​المتحرك المرجح خطي للقراءة ذات الصلة، وتحقق من المتوسطات المتحركة بسيطة جعل اتجاهات الوقوف. العديد من الفنيين مؤمنون بشدة في موفي أضعافا مضاعفة نغ المتوسط ​​المتوسط ​​وقد تم شرح هذا المؤشر في العديد من الطرق المختلفة التي يخلط بين الطلاب والمستثمرين على حد سواء ربما أفضل تفسير يأتي من جون J ميرفي التحليل الفني للأسواق المالية، التي نشرتها معهد نيويورك المالية، 1999.The أضعافا مضاعفة فإن المتوسط ​​المتحرك السلس يعالج كلا من المشاكل المرتبطة بالمتوسط ​​المتحرك البسيط أولا، فإن المتوسط ​​السلس الأسي يعين وزنا أكبر للبيانات الأحدث، ولذلك فهو متوسط ​​متحرك مرجح ولكن في حين أنه يعين أهمية أقل لبيانات الأسعار السابقة، فإنه وتشمل في حسابها جميع البيانات في حياة الصك وبالإضافة إلى ذلك، المستخدم قادر على ضبط الترجيح لإعطاء وزن أكبر أو أقل إلى سعر اليوم الأخير s، الذي يضاف إلى نسبة مئوية من قيمة اليوم السابق مجموع كل من قيم النسبة المئوية يضيف ما يصل إلى 100. على سبيل المثال، يمكن تخصيص سعر آخر يوم وزن 10 10، والتي تضاف إلى الأيام السابقة وي غت 90 90 هذا يعطي اليوم الأخير 10 من إجمالي الترجيح هذا سيكون ما يعادل متوسط ​​20 يوما، من خلال إعطاء سعر الأيام الأخيرة قيمة أقل من 5 05.Figure 1 أضع متحرك أسيتيونال المتوسط. يظهر الرسم البياني أعلاه مؤشر ناسداك المركب من الأسبوع الأول في أغسطس 2000 إلى 1 يونيو 2001 كما ترون بوضوح، فإن إما، التي في هذه الحالة تستخدم بيانات سعر الإغلاق خلال فترة تسعة أيام، لديها إشارات بيع محددة في 8 سبتمبر تميزت بالأسهم السوداء لأسفل وكان هذا اليوم الذي كسر المؤشر تحت مستوى 4000 يظهر السهم الأسود الثاني آخر أسفل الساق التي الفنيين كانوا يتوقعون في الواقع أن ناسداك لا يمكن أن تولد حجم والاهتمام ما يكفي من المستثمرين التجزئة لكسر 3000 علامة و ثم ينزل لأسفل مرة أخرى إلى أسفل إلى أسفل في 1619 58 يوم 4 أبريل الاتجاه الصعودي من 12 أبريل ملحوظ بالسهم وهنا أغلق المؤشر عند 1،961 46، وبدأ الفنيين لرؤية مديري الصناديق المؤسسية بدءا لالتقاط بعض الصفقات مثل سيسكو ومايكروسوفت و بعض من القضايا المتعلقة بالطاقة اقرأ مقالاتنا ذات الصلة نقل متوسط ​​المغلفات التكرير أداة التداول الشعبي والمتوسط ​​المتحرك Bounce. Exploring متوسط ​​المتحرك الموزون أضعافا مضاعفة. فولاتيليتي هو المقياس الأكثر شيوعا من المخاطر، لكنه يأتي في العديد من النكهات في مقال سابق، وأظهرنا كيفية حساب التقلبات التاريخية البسيطة لقراءة 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 بيانات الأسهم في هذه المقالة، سوف نقوم بتحسين بسيط تقلب ومناقشة المتوسط ​​المتحرك المرجح أضعافا إوما التاريخية فس التقلب الضمني أولا، دعونا نضع هذا المقياس إلى قليلا من منظور هناك نوعان من النهج واسعة التقلبات التاريخية والضمنية أو الضمنية النهج التاريخي يفترض أن الماضي هو مقدمة نقيس التاريخ على أمل أنه تنبؤي التقلب الضمني، من ناحية أخرى، يتجاهل التاريخ أنه لا يحل للتقلب ضمنية ب أسعار السوق y تأمل أن يعرف السوق أفضل وأن سعر السوق يحتوي، حتى ولو ضمنا، على تقدير إجماعي للتقلب للقراءة ذات الصلة، انظر استخدامات وحدود التقلب. إذا كنا نركز على النهج التاريخية الثلاثة فقط على اليسار أعلاه، لديهم خطوتين في المشترك. حساب سلسلة من العائدات الدورية. تطبيق مخطط الترجيح. أولا، نحسب العائد الدوري أن s عادة سلسلة من العوائد اليومية حيث يتم التعبير عن كل عائد في مصطلحات متشابكة باستمرار عن كل يوم، ونحن تأخذ السجل الطبيعي لنسبة أسعار الأسهم أي السعر اليوم مقسوما على السعر أمس، وهلم جرا. هذا ينتج سلسلة من العوائد اليومية، من أوي إلى u إم اعتمادا على عدد الأيام م أيام نحن قياس. هذا يحصل لنا على والخطوة الثانية هذا هو المكان الذي تختلف فيه المقاربات الثلاثة في المقالة السابقة باستخدام التقلب لقياس المخاطر المستقبلية، أظهرنا أنه في ظل اثنين من التبسيط المقبول، التباين البسيط هو متوسط ​​مربعات ريتو رنس. لاحظ أن هذا المبلغ كل من العائدات الدورية، ثم يقسم ذلك مجموع عدد الأيام أو الملاحظات م لذلك، انها حقا مجرد متوسط ​​العوائد الدورية التربيعية طريقة أخرى، ويعطى كل مربعة عودة متساوية الوزن لذلك إذا ألفا a هو عامل ترجيح على وجه التحديد، 1 م، ثم تباين بسيط يبدو شيئا من هذا القبيل. تحسين إوما على التباين البسيط ضعف هذا النهج هو أن جميع العائدات كسب نفس الوزن يوم أمس s عودة الأخيرة ليس لديها مزيد من التأثير على التباين من عودة الشهر الماضي تم إصلاح هذه المشكلة باستخدام المتوسط ​​المتحرك المرجح أضعافا إوما، حيث عوائد أكثر حداثة لها وزن أكبر على التباين. المتوسط ​​المتحرك المرجح أوما إوما يدخل لامدا الذي يسمى معلمة تمهيد لامدا يجب أن يكون أقل من واحد تحت هذا الشرط، بدلا من الأوزان متساوية، يتم ترجيح كل مربعات العائد بمضاعف على النحو التالي. على سبيل المثال، ريسكمتريكس تم، إدارة المخاطر المالية ج أومباني، يميل إلى استخدام لامدا من 0 94، أو 94 في هذه الحالة، يتم ترجيح أول المربعات الدورية الأولى الأخيرة بنسبة 1-0 94 94 0 6 العائد التربيعي التالي هو ببساطة لامدا متعددة من الوزن السابق في هذا الحالة 6 مضروبة 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 وهذا يضمن التباين الذي يتم ترجيحه أو منحازة نحو المزيد من البيانات الحديثة لمعرفة المزيد، راجع ورقة عمل إكسيل لتقلب غوغل يظهر الفرق بين تقلب ببساطة و إوما ل غوغل أدناه. التذبذب البسيط يزن بشكل فعال كل العودة الدورية بحلول عام 1966 كما هو مبين في العمود O كان لدينا عامين من بيانات أسعار الأسهم اليومية وهذا هو 509 العوائد اليومية و 1 509 0 196 ولكن لاحظ أن العمود P تعيين وزن 6، ثم 5 64، ثم 5 3 وهلم جرا هذا الفرق الوحيد بين التباين البسيط و EWMA. Remember A فتر نحن جمع مجموع سلسلة في العمود Q لدينا التباين، وهو مربع الانحراف المعياري إذا أردنا تقلب، ونحن بحاجة إلى تذكر أن تأخذ الجذر التربيعي لهذا التباين. ما الفرق في التقلبات اليومية بين التباين و إوما في حالة غوغل s s التباين البسيط أعطانا تقلب يومي من 2 4 ولكن إوما أعطى تقلب يومي فقط 1 4 انظر جدول البيانات للحصول على التفاصيل على ما يبدو، التقلبات جوجل استقر في الآونة الأخيرة وبالتالي، تباين بسيط قد يكون مصطنع high. Today s التباين هو وظيفة بيور يوم S الفرق سوف نلاحظ نحن بحاجة لحساب سلسلة طويلة من أضعاف انخفاض أضعافا مضاعفة فزنا ر القيام الرياضيات هنا، ولكن واحدة من أفضل ملامح إوما هو أن سلسلة كاملة يقلل بشكل ملائم إلى صيغة عودية. الاستدعاء يعني أن المراجع فاريانس اليوم أي أي وظيفة من اليوم السابق s التباين يمكنك العثور على هذه الصيغة في جدول البيانات أيضا، وتنتج سا بالضبط لي نتيجة حساب لونغاند يقول اليوم التباين تحت إوما يساوي فارق أمس ترجح لامدا زائد أمس تربيع عودة يزنها واحد ناقص لامدا لاحظ كيف نضيف فقط اثنين من المصطلحات معا يوم أمس التباين المرجح والأمثلة المرجحة، وعودة مربعة. على الرغم من ذلك، لامدا هو لدينا تمهيد المعلمة A لامدا أعلى مثل مثل ريسكمتريك s 94 يشير إلى تسوس أبطأ في سلسلة - من حيث النسبية، ونحن سوف يكون لدينا المزيد من النقاط البيانات في سلسلة وأنها سوف تسقط أكثر ببطء من جهة أخرى اليد، إذا كنا خفض لامدا، ونحن نشير إلى ارتفاع الاضمحلال تسقط الأوزان بسرعة أكبر، ونتيجة مباشرة للتسوس السريع، وتستخدم أقل من نقاط البيانات في جدول البيانات، لامدا هو المدخلات، حتى تتمكن من تجربة مع حساسية. Summary فولاتيليتي هو الانحراف المعياري لحظية للمخزون ومقياس المخاطر الأكثر شيوعا وهو أيضا الجذر التربيعي للتباين يمكننا قياس التباين تاريخيا أو ضمنا ضمنا فولاتي ليتي عند قياس تاريخيا، أسهل طريقة هي التباين البسيط ولكن الضعف مع التباين البسيط هو جميع العائدات الحصول على نفس الوزن لذلك نحن نواجه المفاضلة الكلاسيكية نحن نريد دائما المزيد من البيانات ولكن المزيد من البيانات لدينا أكثر يتم تخفيف حسابنا من قبل بيانات أقل أهمية ذات صلة يتحرك المتوسط ​​المتحرك المرجح أضعافا مضاعفة إوما في التباين البسيط من خلال تعيين الأوزان للعائدات الدورية من خلال القيام بذلك، يمكننا استخدام حجم عينة كبير ولكن أيضا إعطاء وزن أكبر لعوائد أكثر حداثة. لعرض فيلم تعليمي حول هذا الموضوع، قم بزيارة بيونيك تورتل.