Eksponentiaalisesti Painotettu Liikkuva Keskiarvo Laskelma

Eksponentiaalisesti painotettu liikkuva keskiarvo EWMA on tilastollinen prosessointiprosessi, joka laskee datan keskiarvon tavalla, joka antaa vähemmän painoa tietoihin, koska ne poistetaan edelleen Shewhart-kontrollikaavion ja EWMA-kontrollikarttatekniikoiden aikasarjan suhteen. Shewhart-kaavion ohjaus Tekniikka, päätös prosessin hallinnan tilasta milloin tahansa t riippuu yksinomaan prosessin viimeisimmistä mittauksista ja tietenkin historiallisten tietojen valvontarajojen arvioiden oikeellisuudesta. EWMA: lle Päätöksenteko riippuu EWMA-tilastosta, joka on kaikkien aikaisempien tietojen eksponentiaalisesti painotettu keskiarvo, mukaan luettuna viimeisin mittaus. Painotuskertoimen, lambdan, valitseminen EWMA-ohjausmenetelmästä voidaan tehdä herkkäksi pieneen tai asteittaiseen Mutta Shewhart-säätötoimenpide voi reagoida vain, kun viimeinen datapiste on rajoitusrajan ulkopuolella. EWMA: n määritelmä. On laskettu seuraavasti: mbox t lambda Yt-lambda mbox,,, mbox,,, t 1, 2,, ldots, n missä. Mbox 0 on historiallisen datatavoitteen keskiarvo. Yt on havainto ajankohtana t. N on seurattavien havaintojen määrä, mukaan lukien mbox 0. EWMA-valvontataulukon tulkinta. Punainen piste on raakadata, jumittunut viiva on EWMA-tilasto ajan mittaan. Kaavio kertoo, että prosessi on hallinnassa, koska kaikki mbox t ovat Valvontarajojen välillä Näyttää siltä, ​​että viimeisten viiden jakson aikana näyttää olevan suuntaus ylöspäin. Miten lasketaan painotetut liikkuvat keskiarvot Excelissä käyttämällä eksponentiaalisia tasoituksia. Excel Data Analysis for Dummies, 2nd Edition. Exponential Smoothing - työkalu Excelissä laskee liukuvan keskiarvon Eksponentiaalinen tasoitus painaa kuitenkin liukuviin keskiarvoihin sisältyviä arvoja niin, että uusilla arvoilla on suurempi vaikutus keskimääräiseen laskentaan ja vanhoilla arvoilla on pienempi vaikutus. Tämä painotus toteutetaan tasoitusvakion avulla. Esimerkki siitä, kuinka Exponential Smoothing - työkalu toimii Oletetaan, että tarkastelet uudelleen keskimääräistä päivittäistä lämpötilatietoa. Laske painotetut liukuvat keskiarvot eksponentiaalisen smoo-arvon avulla Tee seuraavat vaiheet. Voit laskea eksponentiaalisesti tasoitetun liikkuvan keskiarvon napsauttamalla ensin Data-välilehteä Dianalyysi-komentoa. Kun Excel näyttää Data Analysis - valintaikkunan, valitse Exponential Smoothing-kohde luettelosta ja valitse sitten OK. Excel-näytöt Exponential Smoothing - valintaikkuna. Tietojen tunnistaminen. Voit tunnistaa tiedot, joiden perusteella haluat laskea eksponentiaalisesti tasoitettua liikkuvaa keskiarvoa, napsauttamalla syöttöalueen tekstikenttään. Sitten tunnistetaan syöttöalue joko kirjoittamalla laskentataulukon alue tai valitsemalla Laskentataulukko Jos syöttöalueesi sisältää tekstitiedoston tunnistamaan tai kuvaamaan tietoja, valitse Tarrat-valintaruutu. Anna tasoitusvakio. Anna tasoitusvakion arvo tasoitustekijän tekstikenttään Excel Help - tiedosto kertoo, että käytät tasoitusvakio Välillä 0 2 ja 0 3 Oletetaan kuitenkin, että jos käytät tätä työkalua, sinulla on omat ideasi siitä, mikä oikea tasoitusvakio on. T tasoitusvakion, ehkä et käytä tätä työkalua. Voit Excel missä sijoittaa eksponentiaalisesti tasoitettu liikkuvan keskiarvon data. Käytä Output Range - teksti-ruutua tunnistamaan laskentataulukko, johon haluat sijoittaa liikkuvan keskimääräisen datan. Esimerkiksi, siirrät liikkuvaa keskimääräistä dataa 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 määrittänyt, mihin liikkuvaan keskimääräiseen tietoon haluat laskea ja missä haluat Se sijoitetaan, klikkaa OK. Excel laskee liikkuvaa keskimääräistä tietoa. Exploring Exponentially Weighted Moving Average. Volatility on yleisin riskin mittaus, mutta se tulee useaan makuun Edellisessä artikkelissa näytimme kuinka laskea yksinkertainen historiallinen volatiliteetti Lue tämä Artikkeli, katso Volatiliteetin käyttö tulevaisuuden riskin mittaamiseksi Käytimme Googlen todellisten osakekurssitietojen laskemista päivittäisen volatiliteetin laskemiseksi 30 päivän varastotietojen perusteella Tässä artikkelissa parannamme yksinkertaista volatiliteettia 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 Parhaimmillaan ja että markkinahinta sisältää, vaikka epäsuorasti, konsensuksen estimaatin volatiliteetista. Lisätietoja lukemisesta, ks. Vapaaehtoisuuden käytöt ja rajat. Jos keskitymme vain edellä mainittuihin kolmeen historialliseen lähestymistapaan, niillä on kaksi vaihetta yhteistä. Laske sarja määräaikaisia ​​tuottoja. Käytä painotusohjelmaa. Ensin lasketaan jaksottainen tuotto, joka on tyypillisesti sarja päivittäisiä tuottoja, joissa jokainen tuotto ilmaistaan ​​jatkuvasti yhdistettynä termeinä. Jokaiselle päivälle otamme luonnollisen lokin kannan suhde Hinta eli eilen hinta jaettuna eilen ja niin edelleen. Tämä tuottaa sarjan päivittäisiä tuottoja ui: sta u im: iin riippuen siitä, kuinka monta päivää m päivät mitataan. Tämä saa meidät toiseen vaiheeseen Tässä kolme lähestymistapaa eroavat Edellisessä artikkelissa Volatiliteetin arvioimiseksi tulevaisuuden riski osoitti, että parin 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 jaksotetut tuotot Laita toinen tapa, jokaisella neliöllä tuotolla on sama paino Joten jos alpha 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 viime kuussa S paluu Tämä ongelma on vahvistettu 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 sama paino, jokaisen neliöulottuvuuden painotetaan kertoimella seuraamalla. Esimerkiksi riskienhallintayhtiö RiskMetrics TM pyrkii käyttämään Lambda on 0 94 tai 94 Tässä tapauksessa ensimmäisen viimeisen neliöidyn jaksottaisen tuoton painotetaan 1-0 94 94 0 6 Seuraava neliöidyt paluu on yksinkertaisesti aikaisemman painon lambda-moninkertainen tässä tapauksessa 6 kerrottuna 94 5 64 Ja kolmas edellisen päivän s paino on 1-0 94 0 94 2 5 30.Tämä s eksponentiaalisen merkityksen EWMA: ssa kukin paino on vakio kerroin eli lambda, jonka on oltava pienempi kuin yksi edellisen päivän painosta Varianssia, joka on painotettu tai puolueellinen viimeisimpiin tietoihin Tutustu Googlen Excel-laskentataulukkoon Volatiliteetin erotus Eroa volatiliteetin ja EWMA: n Googlen eroa on esitetty alla. Yksinkertainen volatiliteetti painaa tehokkaasti jokaista jaksottaista tuottoa 0 196: llaO-sarakkeessa näkyi kaksi vuotta päivittäistä osakekurssitietoa, joka on 509 päivittäistä tuottoa ja 1 509 0 196 mutta huomaa, että sarake P osoittaa painon 6, sitten 5 64, sitten 5 3 ja niin edelleen. Tämä on ainoa ero Yksinkertainen varianssi ja EWMA. Muista, 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 Googlessa tapauksen ollessa merkittävä Merkittävä Yksinkertainen varianssi antoi meille päivittäisen volatiliteetin 2 4 mutta EWMA antoi päivittäisen volatiliteetin vain 1 4 katso laskentataulukon yksityiskohdista Ilmeisesti Googlen volatiliteetti asettui enemmän Äskettäin yksinkertainen varianssi saattaa olla keinotekoisesti korkea. Nykyään s Varianssi on Pior-päivän s Varianssin 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 pienentää kätevästi rekursiiviseen kaavaan. Korvaus tarkoittaa sitä, että nykyiset varianssiarvot eli funktio on aikaisemman päivän varianssi. Tämä kaava löytyy myös laskentataulukosta, ja se tuottaa täsmälleen saman tuloksen kuin Pitkäkestoinen laskelma Sen mukaan EWMA: n nykyinen varianssi vastaa eilistä s variansi painotettuna lambda: lla ja eilen s squared paluu, jonka painaa yksi miinus lambda Huomaa, että olemme vain lisänneet kaksi ehtoa yhdessä eilen painotettuun varianssiin ja yesterdays painotettu, neliöllinen paluu. Jopa 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 hajoamisen 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 varianssin neliöjuuri. Voimme mitata varianssin historiallisesti tai implisiittisesti implisiittisen volatiliteetin. Kun mitataan historiallisesti, helpoin menetelmä On yksinkertainen varianssi Mutta heikkous yksinkertaisella varianssi on kaikki palaa saavat saman painon Joten meillä on klassinen kompromissi Haluamme aina enemmän tietoja mutta enemmän tietoa meillä on enemmän laskelmamme laimennetaan kaukaisemmilla vähemmän merkityksellisillä tiedoilla Eksponentiaalisesti painotettu liikkuva Keskimääräinen EWMA parantaa yksinkertaista varianssia jakamalla painot jaksottaisiin tuottoihin. Tällöin voimme molemmat käyttää suurta otoskokoa, mutta myös painottaa viimeisimpiä tuottoja. Voit tarkastella elokuvan opetusohjelmaa aiheesta aiheesta Bionic Turtle.