Kaavan For Eksponentiaalisesti Painotettu Liikkuva Keskiarvo

Miten lasketaan painotetut liikkuvat keskiarvot Excelissä käyttäen Exponential Smoothing. Excel Data Analysis for Dummies, 2nd Edition. Exponential Smoothing - työkalu Excelissä laskee liukuvan keskiarvon. Eksponenttinen tasoitus painottaa kuitenkin liukuvan keskiarvon laskutoimituksia, joten viimeisimmät arvot ovat suurempaa vaikutusta keskimääräiseen laskelmaan ja vanhoihin arvoihin on vähemmän vaikutusta Tämä painotus toteutetaan tasoitusvakion avulla. Jos haluat havainnollistaa Exponential Smoothing - työkalun toimivuutta, oletetaan, että tarkastelet jälleen kerran keskimääräistä päivittäistä lämpötilaa koskevia tietoja. Painotettujen liikkuvien keskiarvojen käytä eksponentiaalisia tasoituksia tekemällä seuraavat vaiheet. Jos haluat laskea eksponentiaalisesti tasoitetun liukuvan keskiarvon, napsauta ensin Data-välilehteä S-analyysi-komento. Kun Excel näyttää Data Analysis - valintaikkunan, valitse Exponential Smoothing-kohde luettelosta ja valitse sitten OK. Excel näyttää Exponential Smoothing - valintaikkunan. Valitse tiedot. Voit tunnistaa t ne tiedot, joille haluat laskea eksponentiaalisesti tasoitettua liikkuvaa keskiarvoa, napsauta syöttöalueen tekstiruutua. Sitten määritä syöttöalue joko kirjoittamalla laskentataulukon alue tai valitsemalla laskentataulukko. Jos syöttöalueesi sisältää tunnisteen, tai kuvaile tietojasi, valitse Tunnisteet-valintaruutu. Anna tasoitusvakion. Vaihda tasoitusvakion tasoitusvakioarvoa kohtaa Vaimennuskerroin - tekstiruutu Excel Help - tiedosto kertoo, että käytät tasoitusvakaa välillä 0 2 ja 0 3. Oletettavasti kuitenkin, jos käytät tätä työkalua uudelleen, sinulla on omat ideasi siitä, mikä oikea tasoitusvakio on. Jos huomaat tasoitusvakion, ehkä et käytä tätä työkalua. Anna Excel, jossa sijoitetaan eksponentiaalisesti tasoitettu liikkuva keskiarvo. Käytä Lähtöalueen tekstiruutu tunnistaa laskentataulukko, johon haluat sijoittaa liikkuvan keskiarvon tiedot Esimerkiksi laskentataulukossa, siirrät liukuvan keskiarvon tiedot laskentataulukkoon alue 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 informaatiota. Exploring Exponentially Weighted Moving Average. Volatility on yleisin riskin mitta, mutta se tulee useaan makuun Edellisessä artikkelissa näimme kuinka laskea yksinkertainen historiallinen volatiliteetti Lue tämä artikkeli, katso Volatiliteetin käyttö tulevaisuuden riskin arvioimiseksi Käytimme Googlen todellisten osakekurssitietojen laskemista päivittäisen volatiliteetin laskemiseksi 30 päivän varastotietojen perusteella Tässä artikkelissa parannamme yksinkertaista volatiliteettiä ja keskustelemme eksponentiaalisesti painotetusta liukuva keskiarvosta EWMA Historical Vs Implisiittinen volatiliteetti Ensinnäkin, annamme tämän metrisen hieman perspektiiviin takaa historiallisen ja implisiittisen tai implisiittisen volatiliteetin Historiallinen lähestymistapa olettaa, että menneisyys on prologue mittaamme historiaa siinä toivossa, että se on ennakoiva. Epäsuora volatiliteetti puolestaan ​​jättää huomiotta historian, jonka se ratkaisee markkinahintojen epävakauden vuoksi. Se toivoo markkinoiden tuntevan parhaiten ja että markkinahinta sisältää, vaikkakin implisiittisesti, konsensuksen estimaatin volatiliteetista. Lisätietoja lukemisesta on kohdassa Vapaaehtoisuuden käytöt ja rajat. Jos keskitymme vain edellä mainittuihin kolmeen historialliseen lähestymistapaan, niillä on kaksi yhteistä vaihetta. Laske sarja määräaikaisia ​​tuottoja. Käytä painotusmenetelmää. Ensin lasketaan jaksollinen tuotto, joka on tyypillisesti sarja päivittäisiä tuottoja, joissa jokainen tuotto ilmaistaan ​​jatkuvasti yhdistettynä termeinä. Jokaiselle päivälle otamme luonnollisen lokin kannan suhdetta hinnat eli eilinen hinta jaettuna eilen jne. Tämä tuottaa sarjan päivittäisiä tuottoja ui: stä u im: iin riippuen siitä, kuinka monta päivää m päivät mitataan. Tämä vie meidät toiseen vaiheeseen Tässä kolme lähestymistapaa eroavat Edellisessä artikkelissa Volatiliteetin arvioimiseksi tulevaisuuden riski osoitimme, että muutamien hyväksyttävien yksinkertaistusten alapuolella yksinkertainen varianssi on neliön palautusten keskiarvo. Huomaa, että tämä summa jokainen jaksoittainen tuotto, sitten jakaa sen yhteensä päivien tai havaintojen lukumäärällä m Joten se on oikeastaan ​​vain keskimäärin neliöidyt säännölliset tuotot Laita toinen tapa, jokaisella neliöllä tuotolla on sama paino Joten jos alfa a on painotus tekijä on erityisesti 1 m, silloin yksinkertainen varianssi näyttää jotain tällaiselta. EWMA parantaa yksinkertaista poikkeamaa Tämän lähestymistavan heikkous on, että kaikki tuotot ansaitsevat saman painon Eilen viimeaikaisella tuotolla ei ole enää vaikutusta varianssiin kuin viime kuussa s paluu Tämä ongelma on kiinteä käyttämällä eksponentiaalisesti painotettua liukuvaa keskiarvoa EWMA, jossa viimeisimmillä tuottoilla on suurempi paino varianssiin. Eksponentiaalisesti painotettu liukuva keskiarvo EWMA esittää lambda, jota kutsutaan tasoitusparametriin Lambda on pienempi kuin yksi Tämän ehdon sijaan samanarvoisia painoja, jokaisen neliön tuoton painotetaan kertoimella seuraamalla. Esimerkiksi riskienhallintayhtiö RiskMetrics TM pyrkii käyttämään lambda on 0 94 tai 94 Tässä tapauksessa ensimmäisen viimeisen neliöidyn jaksotetun tuoton painotetaan 1-0 94 94 0 6 Seuraavaksi neliöidyt paluu on yksinkertaisesti aiemman painon lambda-moninkertainen tässä tapauksessa 6 kerrottuna 94 5 64 Kolmannen edellisen päivän s paino on 1-0 94 0 94 2 5 30.Tämä s eksponentiaalisen merkityksen EWMA: ssä kukin paino on vakio kerroin eli lambda, jonka on oltava pienempi kuin yksi edellisen päivän painosta. varianssi, joka on painotettu tai puolueellinen viimeisimpiin tietoihin Tutustu Excel-laskentataulukkoon Googlen volatiliteetilla. Erot volatiliteetin ja EWMA: n Googlen erojen välillä on esitetty alla. Yksinkertainen volatiliteetti painaa tehokkaasti jokaista jaksottaista tuottoa 0 196: llaO-sarakkeessa on ollut kaksi vuotta päivittäistä osakekurssitietoa, joka on 509 päivittäistä tuottoa ja 1 509 0 196 mutta huomaa, että sarake P osoittaa 6, sitten 5 64, sitten 5 3 ja niin edelleen. Tämä on ainoa ero yksinkertainen varianssi ja EWMA. Kuomi. Kun summaamme koko sarjan sarakkeessa Q, meillä on varianssi, joka on keskihajonnan neliö. Jos haluamme volatiliteetin, meidän on muistettava ottaa varianssi neliöjuuri. Mikä on ero päivittäinen volatiliteetti varianssin ja EWMA: n välillä Googlen tapauksessa S on merkittävää Yksinkertainen varianssi antoi meille päivittäisen volatiliteetin 2 4, mutta EWMA antoi päivittäisen volatiliteetin vain 1 4 katso laskentataulukon yksityiskohtiin Ilmeisesti Googlen volatiliteetti asettui enemmän äskettäin yksinkertainen varianssi saattaa olla keinotekoisesti korkea. Nykyinen poikkeama on Pior-päivän poikkeaman funktio. Huomaat, että tarvitsemme laskemalla pitkän sarjan eksponentiaalisesti laskevia painoja. Voimme tehdä matematiikan tässä, mutta yksi parhaista ominaisuuksista of EWMA on se, että koko sarja kätevästi pienentää rekursiiviseen kaavaan. Uudelleenharkotus tarkoittaa, että nykyiset variansseja koskevat referenssit ovat esimerkiksi aikaisemman päivän s varianssi. Tämä kaava löytyy myös taulukosta, ja se tuottaa täsmälleen saman tuloksen kuin pitkäkestoinen laskelma Sen mukaan EWMA: n nykyinen vaihtelu vastaa eilisen s variansi painotettuna lambda: lla ja eilen s neliöarvoinen paluu mitattuna yhdellä miinus lambda: lla Huomaa, että lisäämme vain ehtoja yhdessä eilen painotettuun varianssiin ja yonderdays painotettu, squared return. Even niin lambda on meidän tasoitusparametri Korkeampi lambda esimerkiksi kuten RiskMetric s 94 osoittaa hitaamman hajoamisen sarjassa - suhteellisesti, meillä on aiempaa enemmän datapisteitä sarjassa ja ne tulevat pudota hitaammin Toisaalta, jos me pienennä lambdaa, osoitamme suuremman hajoamisen, painot putoavat nopeammin ja nopean rappeuksen välittömänä seurauksena käytetään vähemmän datapisteitä. Laskentataulukossa lambda on inp ut, joten voit kokeilla sen herkkyyttä. Summa Volatiliteetti on tilan hetkellinen keskihajonta ja yleisin riski-metriikka Se on myös varianssi neliöjuuri Voimme mitata varianssin historiallisesti tai implisiittisesti implisiittisen volatiliteetin Kun mitataan historiallisesti, helpoin menetelmä on yksinkertainen varianssi Mutta heikkous yksinkertaisella varianssilla on kaikki palauttaa sama paino Joten me kohtaamme klassisen kompromisseja Haluamme aina enemmän tietoja mutta enemmän tietoa meillä on enemmän laskelmamme laimennetaan kauemmas vähemmän merkityksellisillä tiedoilla Eksponentiaalisesti painotettu liikkuva keskimääräinen EWMA parantaa yksinkertaista varianssia määrittämällä painot jaksottaisiin tuottoihin. Tällöin voimme käyttää sekä suurta otoskokoa että myös painottaa viimeisimpiä tuottoja. Jos haluat tarkastella elokuvan opetusohjelmaa tästä aiheesta, käy Bionic Turtle. Calculate Historical Volatility EWMA: n avulla. Volatility on yleisimmin käytetty riskin mittaus. Tässä suhteessa volatiliteetti voi olla joko aikaisempien tietojen havaittavissa oleva historiallinen volatiliteetti tai se voi johtua implisiittisestä volatiliteetista Rahoitusinstrumenttien markkinahinnoista. Historiallinen volatiliteetti voidaan laskea kolmella tavalla eli yksinkertaisella volatiliteetilla. Exponential Weighted Moving Average EWMA. Yksi EWMA: n tärkeimmistä eduista on se, että se antaa enemmän painoa tuoreisiin tuottoihin laskiessaan tuotto - Tässä artikkelissa tarkastelemme volatiliteetin laskemista EWMA: n avulla. Joten anna alkua. Vaihe 1. Laske hintasarjojen lokitulot. Jos tarkastelemme osakekursseja, voimme laskea päivittäiset normaalit tuotot käyttäen kaavaa ln P i P i -1, missä P edustaa jokaisen päivän osakekurssin päättymistä. Meidän on käytettävä luonnollista kirjaa, koska haluamme, että tuotot jatkuvasti yhdistetään. ily palaa koko hintasarjassa. Vaihe 2 Neliö palauttaa. Seuraava askel on pitkän tuoton neliö. Tämä on itse asiassa yksinkertaisen varianssin tai volatiliteetin laskenta, jota edustaa seuraava kaava. Tässä, u edustaa tuottoa ja m edustaa päivien määrää. Vaihe 3 Määritä painot. Antaa painoja siten, että viimeisimmillä tuottoilla on suurempi paino ja vanhemmilla tuottoilla on pienempi paino Tätä varten tarvitaan Lambdan tekijä, joka on tasoitusvakio tai pysyvä parametri. Painot määritellään 1 - 0 Lambdan on oltava pienempi kuin 1 Riskimittari käyttää lambda 94 Ensimmäinen paino on 1-0 94 6, toinen paino on 6 0 94 5 64 ja niin edelleen EWMA: ssa kaikki painot ovat 1, mutta ne ovat laskussa jossa vakiosuhde on. Step 4 Multiply Palauttaa-squared kanssa painot. Vaihe 5 Ota yhteenveto R 2 w. This on lopullinen EWMA varianssi Haihtuvuus on neliöjuuri varianssin Seuraavassa kuvakaappaus näyttää laskelmat. edellä esimerkki e, jota näimme, on RiskMetricsin kuvaama lähestymistapa. EWMA: n yleistetty muoto voidaan esittää seuraavana rekursiivisena kaavana.