Att undersöka exponentiellt viktad rörlig genomsnittsvolatilitet är det vanligaste måttet på risk, men det kommer i flera smaker. I en tidigare artikel visade vi hur man beräkna enkel historisk volatilitet. (För att läsa den här artikeln, se Använd volatilitet för att mäta framtida risk.) Vi använde Googles faktiska aktiekursdata för att beräkna den dagliga volatiliteten baserat på 30 dygns lagerdata. I den här artikeln kommer vi att förbättra den enkla volatiliteten och diskutera exponentialvägt rörligt medelvärde (EWMA). Historisk Vs. Implicit Volatilitet Först, låt oss sätta denna mätning i en bit av perspektiv. Det finns två breda tillvägagångssätt: historisk och underförstådd (eller implicit) volatilitet. Det historiska tillvägagångssättet förutsätter att förflutet är en prolog som vi mäter historia i hopp om att det är förutsägbart. Implicit volatilitet å andra sidan ignorerar historien som den löser för volatiliteten implicerad av marknadspriser. Det hoppas att marknaden vet bäst och att marknadspriset innehåller, även om det implicit är, en konsensusuppskattning av volatiliteten. (För relaterad läsning, se Användning och gränser för volatilitet.) Om vi fokuserar på bara de tre historiska tillvägagångssätten (till vänster ovan), har de två steg gemensamt: Beräkna serien av periodisk avkastning Använd ett viktningsschema Först vi beräkna den periodiska avkastningen. Det är typiskt en serie av dagliga avkastningar där varje avkastning uttrycks i fortlöpande sammansatta termer. För varje dag tar vi den naturliga loggen av förhållandet mellan aktiekurserna (det vill säga priset idag fördelat på pris igår, och så vidare). Detta ger en serie dagliga avkastningar, från dig till jag i-m. beroende på hur många dagar (m dagar) vi mäter. Det får oss till det andra steget: Det är här de tre metoderna skiljer sig åt. I den föregående artikeln (Använd volatilitet för att mäta framtida risker) visade vi att enligt enkla acceptabla förenklingar är den enkla variansen genomsnittet av de kvadrerade avkastningarna: Observera att summan av varje periodisk avkastning delar upp den totala av antal dagar eller observationer (m). Så det är verkligen bara ett genomsnitt av den kvadrerade periodiska avkastningen. Sätt på ett annat sätt, varje kvadrerad retur ges lika vikt. Så om alfa (a) är en viktningsfaktor (specifikt en 1m) ser en enkel varians något ut så här: EWMA förbättras på enkel varians Svagheten i denna metod är att alla avkastningar tjänar samma vikt. Yesterdays (väldigt ny) avkastning har inte mer inflytande på variansen än förra månaden tillbaka. Detta problem fastställs med hjälp av det exponentiellt viktade glidande medlet (EWMA), där senare avkastning har större vikt på variansen. Det exponentiellt viktade glidande medlet (EWMA) introducerar lambda. som kallas utjämningsparametern. Lambda måste vara mindre än en. Under det förhållandet, i stället för lika vikter, vägs varje kvadrerad avkastning med en multiplikator enligt följande: RiskMetrics TM, ett finansiellt riskhanteringsföretag, tenderar till exempel att använda en lambda på 0,94 eller 94. I det här fallet är den första ( senaste) kvadratiska periodiska avkastningen vägs av (1-0,94) (.94) 0 6. Nästa kvadrerade retur är helt enkelt en lambda-multipel av den tidigare vikten i detta fall 6 multiplicerat med 94 5,64. Och den tredje föregående dagens vikt är lika med (1-0,94) (0,94) 2 5,30. Det är betydelsen av exponentiell i EWMA: varje vikt är en konstant multiplikator (dvs lambda, som måste vara mindre än en) av den tidigare dagens vikt. Detta säkerställer en varians som är viktad eller förspänd mot senare data. (Mer information finns i Excel-kalkylbladet för Googles volatilitet.) Skillnaden mellan helt enkelt volatilitet och EWMA för Google visas nedan. Enkel volatilitet väger effektivt varje periodisk avkastning med 0,196 som visas i kolumn O (vi hade två års daglig aktiekursdata, det vill säga 509 dagliga avkastningar och 1509 0,196). Men märker att kolumn P tilldelar en vikt av 6, sedan 5,64, sedan 5,3 och så vidare. Det är den enda skillnaden mellan enkel varians och EWMA. Kom ihåg: När vi summerar hela serien (i kolumn Q) har vi variansen, vilket är kvadraten av standardavvikelsen. Om vi vill ha volatilitet, måste vi komma ihåg att ta kvadratroten av den variansen. Vad är skillnaden i den dagliga volatiliteten mellan variansen och EWMA i Googles fall? Det är viktigt: Den enkla variansen gav oss en daglig volatilitet på 2,4 men EWMA gav en daglig volatilitet på endast 1,4 (se kalkylbladet för detaljer). Uppenbarligen avtog Googles volatilitet mer nyligen, därför kan en enkel varians vara konstant hög. Dagens Varians är en funktion av Pior Days Variance Du märker att vi behövde beräkna en lång serie exponentiellt sjunkande vikter. Vi brukar inte göra matematiken här, men en av EWMA: s bästa egenskaper är att hela serien reduceras bekvämt till en rekursiv formel: Rekursiv betyder att dagens variansreferenser (det vill säga är en funktion av den tidigare dagens varians). Du kan också hitta denna formel i kalkylbladet, och det ger exakt samma resultat som longhandberäkningen. Det står: Dagens varians (under EWMA) motsvarar ysterdays variance (viktad av lambda) plus ysterdays kvadrerade retur (vägd av en minus lambda). Lägg märke till hur vi bara lägger till två termer tillsammans: Vardagens viktade varians och gårdagens viktiga, kvadrerade retur. Ändå är lambda vår utjämningsparameter. En högre lambda (t ex som RiskMetrics 94) indikerar långsammare sönderfall i serien - relativt sett kommer vi att ha fler datapunkter i serien och de kommer att falla av långsammare. Å andra sidan, om vi reducerar lambda, indikerar vi högre sönderfall: vikterna faller av snabbare och som ett direkt resultat av det snabba förfallet används färre datapunkter. (I kalkylbladet är lambda en ingång, så du kan experimentera med sin känslighet). Sammanfattning Volatilitet är den aktuella standardavvikelsen för ett lager och den vanligaste riskvärdet. Det är också kvadratrot av varians. Vi kan måle variationen historiskt eller implicit (underförstådd volatilitet). När man mäter historiskt är den enklaste metoden enkel varians. Men svagheten med enkel varians är alla avkastningar får samma vikt. Så vi står inför en klassisk avvägning: vi vill alltid ha mer data, men ju mer data vi har desto mer beräknas vår beräkning utspädd av avlägsna (mindre relevanta) data. Det exponentiellt viktade glidande genomsnittet (EWMA) förbättras på enkel varians genom att tilldela vikter till periodisk avkastning. Genom att göra detta kan vi båda använda en stor urvalsstorlek men ge också större vikt till nyare avkastningar. (För att se en filmhandledning om detta ämne, besök Bionic Turtle.) En typ av skatt som tas ut på kapitalvinster som uppkommit av individer och företag. Realisationsvinster är vinsten som en investerare. En order att köpa en säkerhet till eller under ett angivet pris. En köpgränsorder tillåter näringsidkare och investerare att specificera. En IRS-regel (Internal Revenue Service) som tillåter utbetalningar från ett IRA-konto på ett strafffritt sätt. Regeln kräver det. Den första försäljningen av lager av ett privat företag till allmänheten. IPOs utfärdas ofta av mindre, yngre företag som söker. Skuldkvotskvoten är skuldkvoten som används för att mäta ett företags finansiella hävstångseffekt eller en skuldkvot som används för att mäta en individ. En typ av ersättningsstruktur som hedgefondsförvaltare brukar använda i vilken del av ersättningen som är prestationsbaserad. Exponentiellt vägt rörande medelvärde (EWMA) är en statistik för övervakning av processen som medeltalger data på ett sätt som ger mindre och mindre vikt åt data eftersom de avlägsnas ytterligare i tid. Jämförelse av Shewhart-kontrolldiagrammet och EWMA-styrdiagrammeteknik För Shewhart-diagramstyrtekniken beror beslutet om processens tillståndsstatus när som helst, (t) enbart på den senaste mätningen från processen och, givetvis, graden av trohet av uppskattningarna av kontrollgränserna från historiska data. För EWMA-kontrolltekniken beror beslutet på EWMA-statistiken, vilket är ett exponentiellt vägt genomsnitt av alla tidigare data, inklusive den senaste mätningen. Genom valet av viktningsfaktor (lambda) kan EWMA-kontrollförfarandet göras känsligt för en liten eller gradvis drift i processen, medan Shewhart-kontrollförfarandet endast kan reagera när den sista datapunkten ligger utanför en kontrollgräns. Definition av EWMA Den statistik som beräknas är: mbox t lambda Yt (l-lambda) mbox ,,, mbox ,,, t 1, 2, ldots ,, n. där (mbox 0) är medelvärdet av historiska data (mål) (Yt) är observationen vid tidpunkten (t) (n) är antalet observationer som ska övervakas inklusive (mbox 0) (0 Tolkning av EWMA kontrollschema Den röda prickar är de råa uppgifterna, den skarpa linjen är EWMA-statistiken över tiden. Diagrammet berättar att processen är i kontroll eftersom alla (mbox t) ligger mellan kontrollgränserna. Det verkar emellertid vara en trend uppåt för de senaste 5 period. Hi Jag har samlat in några processdata i 3 år och jag vill efterlikna en EWMA-prospektiv analys för att se om min inställningsutjämningsparameter skulle ha upptäckt alla viktiga förändringar (utan för många falska larm). Det verkar som de flesta läroböcker och litteratur som jag har tittat på som använder en medel - och standardavvikelse för att beräkna kontrollgränserna. Detta är vanligtvis medelvärdet för kontrollen och standardavvikelsen från vissa historiska data, eller medelvärdet och sd för befolkningen från vilken proverna ritas. Har inte någon information. Finns det också r sätt att beräkna kontrollgränserna Finns det en variant av EWMA-diagrammet som inte använder medel - och standardavvikelsen. Eventuella idéer Tack på förhand För att jag förstår detta: du kan beräkna EWMA-medelvärdet och variansen, men du har inte en baslinje för att jämföra dem med. Det låter mig som om du har en övervakad teknik (som förutsätter att du kan definiera vad den ska se), men du vill ha en oövervakad teknik (som bara söker efter skillnader utan att ringa en statlig quotgoodquot och en annan quotbadquot) . För oövervakade tekniker kommer clustering att komma ihåg, men det skulle behöva ändras för att applicera på timeseries. Vad sägs om generaliserat sannolikhetsförhållande (GLR) ndash Jim Pivarski 25 juni 14 kl 2:49 Om vi hänvisar till en. wikipedia. orgwikiEWMAchart. Jag kan beräkna Zi för min givna lambda, men när det gäller kontrollgränserna har jag inte historiska data för att beräkna T och S. Tack jag ska titta på GLR och även posta på Cross Validated. ndash user3295481 Jun 25 14 at 2:54 Ja, T och S är medelvärdet och standardavvikelsen för en baslinjedistribution, vilken antingen ges i förväg eller bestäms från en träningsdataset. Träningsdatasetet representerar vad uppgifterna quotshouldquot ser ut, det här är en övervakad teknik och du vill ha en oövervakad teknik. GLR isn39t exponentialt viktad men det finner dynamiskt en paus i data mellan två olika fördelningar och kombinerar data på varje sida av pausen för att få mer robusta resultat. Det kan vara vad du vill ha. ndash Jim Pivarski 25 juni 14 kl 03:00 Från ett praktiskt perspektiv är användningen av statistisk analys av historiska data ensam sällsynt. Ja, det ger en del vägledning om hur processen (och dess styrsystem) fungerar, men det viktigaste är överlägset att ha en god förståelse och kunskap om gränserna för teknik. Jag hänvisar till de operativa gränserna, vilka bestäms av specifikationerna och prestandaegenskaperna hos de olika utrustningsdelarna. Detta gör det möjligt för en att utveckla en god förståelse för hur processen ska verka (när det gäller optimala arbetspunkter och gränsvärden för övregränsen) och där områden med största avvikelse från optimala är. Detta har väldigt lite att göra med statistisk analys av historiska data och mycket att göra med process engineeringmetallurgy - beroende på vilken typ av process du har att göra med. Kontrollgränserna bestäms slutligen av vad Process Manager Process Engineer WANTS, som vanligtvis (men inte alltid) ligger inom utrustningens namnplattans kapacitet. Om du arbetar inom operativa gränser, och du befinner dig i processoptimeringens område, så ja, statistisk analys används mer och kan ge bra insikt. Beroende på variabiliteten i din process, hur väl ditt styrsystem är inställt och homogeniteten hos din foderprodukt, kommer de övre gräns kontrollgränser som väljs att variera. En bra utgångspunkt är den optimala driftpunkten (t ex 100 m3h), använd sedan en förnuftig mängd historiska data för att beräkna en standardavvikelse och gör din övre gräns 100 1 standard dev och din nedre gräns 100-1 standard dev. Detta är inte på något sätt en hård och snabb regel, men det är en förnuftig utgångspunkt. svarat 7 feb 16 kl 12:12 Ditt svar 2017 Stack Exchange, IncMoving Standardavvikelse Moving Standard Deviation är en statistisk mätning av marknadsvolatiliteten. Det ger inga förutsägelser om marknadsriktningen, men det kan fungera som en bekräftande indikator. Du anger hur många perioder du ska använda, och studien beräknar standardavvikelsen från priserna från det glidande genomsnittet av priserna. Det härledas genom att beräkna en n tidsperiod Simple Moving Average av dataposten. Den summerar sedan kvadraterna för skillnaden mellan dataobjektet och dess rörliga medelvärde för var och en av de föregående n-tidsperioderna. Slutligen delar den denna summa med n och beräknar kvadratroten av detta resultat. Egenskaper Period: Antalet staplar i ett diagram. Om diagrammet visar dagliga data, anger perioden dagar i veckovisa diagram, kommer perioden att stå i veckor och så vidare. Applikationen använder en standard på 20. Aspekt: Symbolfältet som studien ska beräknas på. Fältet är inställt på Standard, vilket, när du visar ett diagram för en viss symbol, är densamma som Stäng. Tolkning Standardavvikelser ökar väsentligt när det analyserade kontraktet av indikator förändras i värde dramatiskt. När marknaderna är stabila är normala avläsningar av standardavvikelse normala. Låg standardavvikelse avläsning brukar komma före betydande uppåtgående prisförändringar. Analytiker är överens om att hög volatilitet är en del av stora toppar, medan låg volatilitet åtföljer stora bottnar. Innehållskälla: FutureSource Visa andra tekniska analysstudier Primär sidofält Lyft din handel Senaste tweets Skaka upp ditt tillvägagångssätt till marknadsförstärkaren lär över 25 tekniska analysindikatorer amptekniker med vår gratis guide t. coctPYbPUbaT Tid sedan 2 dagar via buffert Hitta möjlighet i e - mini SampP med vår AZ-guide till E-Mini Futures Trading Steg-för-steg-strategier ingår t. cofS191cPHHf Tid sedan 2 dagar via buffert Spread traders Lägg björnspridningar till ditt strategiska arsenal med det här sättet från Senior Broker John Payne: t. co3DHhcdpnPK Tid sedan 2 dagar via buffert Copyright xA9 2017 xB7 Daniels Trading. Alla rättigheter förbehållna. Detta material förmedlas som en uppmaning att ingå en derivat transaktion. Detta material har upprättats av en Daniels Trading-mäklare som tillhandahåller forskningsmarknadskommentarer och handelsrekommendationer som en del av hans eller hennes uppmaning till konton och uppdrag för handel. Men Daniels Trading behåller inte en forskningsavdelning enligt definitionen i CFTC regel 1.71. Daniels Trading, dess huvudmän, mäklare och anställda kan handla med derivat för egen räkning eller för andra. På grund av olika faktorer (t. ex. risk tolerans, marginalkrav, handelsmål, kortfristiga kontra långsiktiga strategier, teknisk kontra grundläggande marknadsanalys och andra faktorer) kan sådan handel leda till initiering eller likvidation av positioner som skiljer sig från eller i strid med yttrandena och rekommendationerna däri. Tidigare resultat är inte nödvändigtvis en indikation på framtida resultat. Risken för förlust i handelskontrakt eller råvaruprodukter kan vara väsentlig och därför borde investerare förstå riskerna med att ta ställningstaganden och ta ansvar för riskerna i samband med sådana investeringar och för deras resultat. Du bör noga överväga huruvida en sådan handel är lämplig för dig mot bakgrund av dina omständigheter och ekonomiska resurser. Du borde läsa webbplatsen för riskupplysningar som öppnas på DanielsTrading längst ned på hemsidan. Daniels Trading är inte anknutet till eller stödjer något handelssystem, nyhetsbrev eller annan liknande tjänst. Daniels Trading garanterar inte eller verifierar eventuella prestationskrav som görs av sådana system eller tjänster.
No comments:
Post a Comment