Tuesday 15 August 2017

Is What Esponenzialmente Ponderato Media Mobile


Il ponderata esponenzialmente media mobile (EWMA) è una statistica per il monitoraggio del processo che calcola la media dei dati in un modo che dà peso meno di dati sono successivamente rimossi nel tempo. Confronto di carta di controllo di Shewhart e EWMA tecniche Carte di controllo per la tecnica di controllo grafico Shewhart, la decisione relativa allo stato del controllo del processo in qualsiasi momento, (t), dipende unicamente dal più recente misura dal processo e, naturalmente, il grado di veridicità delle stime dei limiti di controllo di dati storici. Per la tecnica di controllo EWMA, la decisione dipende dalla statistica EWMA, che è una media ponderata esponenzialmente di tutti i dati precedenti, compresa la misurazione più recente. A scelta del fattore di ponderazione, (lambda), la procedura di controllo EWMA può essere sensibile ad una piccola o graduale deriva nel processo, mentre la procedura di controllo Shewhart può reagire solo quando l'ultimo punto di dati è fuori di un limite di controllo. Definizione di EWMA La statistica calcolata è: Mbox t lambda Yt (1-lambda) Mbox ,,, Mbox ,,, t 1, 2,, ldots ,, n. dove (mbox 0) è la media dei dati storici (target) (Yt) è l'osservazione al tempo (t) (n) è il numero di osservazioni da monitorare compreso (mbox 0) (0 Interpretazione del grafico di controllo EWMA Il rosso punti sono i dati grezzi linea frastagliata è la statistica EWMA nel tempo. il grafico indica che il processo è in controllo perché tutti (mbox t) si trovano tra i limiti di controllo. Tuttavia, non sembra essere una tendenza verso l'alto per l'ultimo 5 periods. What è un grafico EWMA cosa è un grafico di controllo grafico EWMA un EWMA è un grafico di controllo ponderata nel tempo che traccia la media mobile ponderata esponenzialmente. grafici EWMA sono particolarmente adatti per monitorare i processi che presentano una deriva media nel tempo, o per rilevare piccoli spostamenti in un processo. per esempio, un grafico EWMA può aiutare a rilevare la deriva che è causato da usura degli utensili. esempio di un grafico EWMA un produttore di rotori di centrifuga vuole monitorare il diametro di tutti i rotori prodotte nel corso di una settimana. I diametri devono essere vicino al bersaglio perché anche piccoli spostamenti causano problemi. EWMA chart I punti sono entro i limiti di controllo. Non sono mostrati tendenze o modelli. I diametri del rotore sembrano stabili. Quali sono i punti sulla base dei punti della trama tracciata può essere basata su entrambi i sottogruppi o singole osservazioni. Quando i dati sono in sottogruppi, medie mobili esponenziale pesate vengono calcolati dai mezzi sottogruppo. Quando si stampa singole osservazioni, medie mobili esponenziale calibrati sono calcolate dalle singole osservazioni. Per default, la gamma di movimento è di lunghezza 2, poiché punti consecutivi hanno la più alta probabilità di essere simili. È inoltre possibile modificare la lunghezza del campo d 'azione. Indicazioni per selezionare il peso per un grafico EWMA I calcoli per ciascun punto su un grafico EWMA includono informazioni dai punti precedenti. I punti sono ponderati sulla base di un fattore di ponderazione specificata dall'utente. Un vantaggio di carte EWMA è che essi non sono influenzati notevolmente quando un valore piccolo o grande entra nel calcolo. Cambiando il peso (chiamato anche lambda o) e la larghezza dei limiti di controllo, è possibile rilevare uno spostamento di quasi tutte le dimensioni. A causa di questo, i grafici EWMA sono spesso utilizzati per monitorare i processi di controllo per piccoli spostamenti lontano dal bersaglio. Di solito, si utilizza più piccoli pesi per rilevare spostamenti più piccoli. Ad esempio, i pesi tra 0,05 e 0,25 funzionano bene. Specificare la larghezza dei limiti di controllo Per default, limiti di controllo Minitabs vengono visualizzati 3 deviazioni standard sopra e sotto la linea centrale. Per modificare la larghezza dei limiti di controllo per un grafico, effettuare le seguenti operazioni: Scegliere Stat carte di controllo gt gt Grafici ponderata nel tempo gt EWMA. Fare clic su Opzioni EWMA e quindi sulla scheda Test. Sotto K. modificare il valore di 1 punto più deviazioni standard K dalla linea centrale. Circa il sottogruppo mancante significa messaggio Al fine di creare un grafico EWMA, è necessario disporre di almeno un'osservazione non mancante in ogni sottogruppo. Se si dispone di un sottogruppo in cui tutte le osservazioni sono mancanti, Minitab visualizza un errore e non genera l'chart. Exponential Media mobile - EMA SMONTAGGIO media mobile esponenziale - EMA Il 12 e 26 giorni EMAs sono più popolari a breve termine medie, e sono utilizzati per creare indicatori come il movimento divergenza media convergenza (MACD) e l'oscillatore prezzo percentuale (PPO). In generale, il 50 e 200 giorni EMA sono utilizzati come segnali di tendenze a lungo termine. I commercianti che utilizzano l'analisi tecnica trovano medie mobili molto utili e penetranti se applicato correttamente, ma creano il caos quando viene utilizzato in modo improprio o sono male interpretato. Tutte le medie mobili comunemente utilizzati in analisi tecnica sono, per loro stessa natura, gli indicatori in ritardo di sviluppo. Di conseguenza, le conclusioni tratte da applicare una media mobile a un particolare schema di mercato dovrebbe essere quello di confermare una mossa di mercato o ad indicare la sua forza. Molto spesso, nel momento di una linea dell'indicatore di media mobile ha fatto un cambiamento per riflettere un movimento significativo nel mercato, il punto ottimale di ingresso sul mercato è già passato. Un EMA non serve per alleviare questo dilemma certa misura. Poiché il calcolo EMA mette più peso sui dati più recenti, si abbraccia l'azione dei prezzi un po 'più stretto e quindi reagisce più veloce. Ciò è desiderabile quando un EMA è usato per derivare un segnale di entrata negoziazione. Interpretazione del EMA Come tutti si muovono gli indicatori medi, sono molto più adatti per trend dei mercati. Quando il mercato è in una tendenza rialzista forte e sostenuta. la linea dell'indicatore EMA mostrerà anche una tendenza rialzista e viceversa per un trend verso il basso. Un operatore vigile non solo prestare attenzione alla direzione della linea EMA ma anche il rapporto tra il tasso di variazione da un bar all'altro. Per esempio, come l'azione prezzo di un forte rialzo comincia ad appiattirsi e invertire, il tasso di variazione EMA da un bar all'altro comincerà a diminuire fino al momento che la linea indicatrice appiattisce e il tasso di variazione è zero. A causa dell'effetto ritardo, da questo punto, o anche qualche bar prima, l'azione di prezzo dovrebbe già invertito. Ne consegue che osservare una diminuzione consistente del tasso di variazione della EMA potrebbe esso stesso essere usata come indicatore che potrebbe contrastare ulteriormente il dilemma causato dall'effetto ritardo di media mobile. Utilizzi comuni del EMA EMA sono comunemente usati in combinazione con altri indicatori per confermare significativi movimenti del mercato e di valutare la loro validità. Per gli operatori che commerciano intraday e mercati in rapida evoluzione, l'EMA è più applicabile. Molto spesso i commercianti usano EMAs per determinare un bias di trading. Ad esempio, se un EMA su un grafico giornaliero mostra una forte tendenza all'aumento, una strategia commercianti intraday può essere quella di commerciare solo dal lato lungo su un intraday chart. Exploring esponenziale Weighted Moving volatilità media è la misura più comune del rischio, ma si tratta in diversi sapori. In un precedente articolo, abbiamo mostrato come calcolare semplice volatilità storica. (Per leggere questo articolo, vedere Uso volatilità per valutare i rischi futuri.) Abbiamo usato Googles dati effettivi di prezzo delle azioni al fine di calcolare la volatilità giornaliera sulla base di 30 giorni di dati di stock. In questo articolo, miglioreremo il semplice volatilità e discutere la media mobile esponenziale ponderata (EWMA). Vs. Storico La volatilità implicita In primo luogo, consente di mettere questa metrica in un po 'di prospettiva. Ci sono due approcci: volatilità storica e implicita (o implicite). L'approccio storico presuppone che passato è prologo misuriamo la storia nella speranza che sia predittiva. La volatilità implicita, d'altra parte, ignora la storia si risolve per la volatilità implicita dai prezzi di mercato. Si spera che il mercato conosce meglio e che il prezzo di mercato contiene, anche se implicitamente, una stima di consenso di volatilità. (Per la lettura correlate, vedere gli usi e limiti di volatilità.) Se ci concentriamo solo su tre approcci storici (il alto a sinistra), hanno due punti in comune: Calcolare la serie di rendimenti periodici applicare uno schema di ponderazione In primo luogo, calcolare il ritorno periodico. Questo è in genere una serie di rendimenti giornalieri in cui ogni ritorno è espresso in termini di continuo composte. Per ogni giorno, prendiamo il logaritmo naturale del rapporto tra i prezzi delle azioni (cioè prezzo di oggi divisi per prezzo di ieri, e così via). Questo produce una serie di rendimenti giornalieri, da u i u i-m. a seconda di quanti giorni (m giorni) stiamo misurando. Questo ci arriva al secondo passo: Qui è dove i tre approcci differiscono. Nel precedente articolo (Utilizzo di volatilità per valutare rischio futuro), abbiamo dimostrato che in un paio di semplificazioni accettabili, la semplice varianza è la media dei rendimenti al quadrato: Si noti che questo riassume ciascuna delle dichiarazioni periodiche, poi divide che totale da parte del numero di giorni o osservazioni (m). Così, la sua realtà solo una media delle dichiarazioni periodiche squadrati. In altre parole, ogni ritorno quadrato viene dato un peso uguale. Quindi, se alfa (a) è un fattore di ponderazione (in particolare, un 1m), quindi un semplice scostamento simile a questa: Il EWMA migliora semplice varianza La debolezza di questo approccio è che tutti i ritorni guadagnano lo stesso peso. Yesterdays (molto recente) di ritorno non ha più influenza sulla varianza rispetto allo scorso mese di ritorno. Questo problema viene risolto utilizzando la media ponderata esponenzialmente movimento (EWMA), in cui i ritorni più recenti hanno un peso maggiore sulla varianza. La media mobile esponenziale ponderata (EWMA) introduce lambda. che è chiamato il parametro smoothing. Lambda deve essere inferiore a uno. In tale condizione, invece di pesi uguali, ogni ritorno quadrato è ponderato con un moltiplicatore come segue: Per esempio, RiskMetrics TM, una società finanziaria di gestione del rischio, tende ad utilizzare un lambda di 0,94, o 94. In questo caso, il primo ( più recente) al quadrato ritorno periodico è ponderato (1-0,94) (. 94) 0 6. il successivo ritorno quadrata è semplicemente un lambda-multiplo del peso prima in questo caso 6 moltiplicato per 94 5.64. E il terzo giorni precedenti peso uguale (1-0,94) (0,94) 2 5.30. Quello sensi esponenziale EWMA: ciascun peso è un moltiplicatore costante (cioè lambda, che deve essere inferiore a uno) della prima peso giorni. Questo assicura una varianza che viene ponderato o sbilanciata verso i dati più recenti. (Per ulteriori informazioni, controllare il foglio di lavoro Excel per Googles volatilità.) La differenza tra semplicemente volatilità e EWMA per Google è indicato di seguito. La volatilità semplice pesa in modo efficace ogni ritorno periodico da 0.196 come mostrato nella colonna O (abbiamo avuto due anni di dati di prezzo delle azioni quotidiane. Cioè 509 rendimenti giornalieri e 1509 0.196). Ma si noti che Colonna P assegna un peso di 6, poi 5,64, quindi 5.3 e così via. Quello è l'unica differenza tra semplice varianza e EWMA. Ricorda: Dopo sommiamo l'intera serie (in Q colonna) abbiamo la varianza, che è il quadrato della deviazione standard. Se vogliamo la volatilità, abbiamo bisogno di ricordare di prendere la radice quadrata di tale varianza. Che cosa è la differenza di volatilità giornaliera tra la varianza e EWMA in caso Googles suo significativo: La semplice varianza ci ha dato una volatilità giornaliera di 2,4 ma il EWMA ha dato una volatilità giornaliera di soli 1.4 (vedere il foglio di calcolo per i dettagli). A quanto pare, Googles volatilità si stabilì più di recente, pertanto, una semplice variazione potrebbe essere artificialmente alto. Todays varianza è una funzione di preavviso Pior Giorni Varianza Youll avevamo bisogno di calcolare una lunga serie di pesi in modo esponenziale in declino. Abbiamo solito facciamo la matematica qui, ma una delle migliori caratteristiche del EWMA è che l'intera serie riduce convenientemente ad una formula ricorsiva: ricorsivo significa che i riferimenti varianza di oggi (cioè è una funzione del giorni prima varianza). È possibile trovare questa formula nel foglio di calcolo anche, e produce lo stesso risultato esatto come il calcolo longhand Dice: varianza di oggi (sotto EWMA) uguale varianza di ieri (ponderato per lambda) più il rendimento di ieri al quadrato (pesato da una lambda meno). Si noti come stiamo solo aggiungendo due termini insieme: ieri varianza ponderata e ieri ponderati, al quadrato di ritorno. Anche così, lambda è il nostro parametro smoothing. Un lambda più alto (ad esempio, come RiskMetrics 94) indica più lento decadimento della serie - in termini relativi, stiamo per avere più punti di dati nella serie e che stanno per cadere più lentamente. D'altra parte, se riduciamo lambda, indichiamo superiore decadimento: i pesi cadere fuori più rapidamente e, come risultato diretto del rapido decadimento, meno punti dati sono usati. (Nel foglio di calcolo, lambda è un ingresso, in modo da poter sperimentare con la sua sensibilità). Riassunto La volatilità è la deviazione standard istantanea di un magazzino e la metrica di rischio più comune. È anche la radice quadrata della varianza. Siamo in grado di misurare la varianza storicamente o implicitamente (volatilità implicita). Quando si misura storicamente, il metodo più semplice è semplice varianza. Ma la debolezza con una semplice varianza è tutti i ritorni ottenere lo stesso peso. Quindi ci troviamo di fronte un classico trade-off: vogliamo sempre più dati ma più dati che abbiamo più il nostro calcolo è diluito da dati lontani (meno rilevanti). La media mobile esponenziale ponderata (EWMA) migliora semplice varianza assegnando pesi alle dichiarazioni periodiche. In questo modo, siamo in grado di utilizzare una dimensione sia grande campione, ma anche dare maggior peso ai rendimenti più recenti. (Per visualizzare un tutorial film su questo argomento, visitare il Bionic Turtle.) L'articolo 50 è una clausola di negoziazione e di regolamento nel trattato UE che delinea i passi da compiere per qualsiasi paese che. Un offerta iniziale su un fallito company039s beni da un acquirente interessato scelto dalla società fallita. Da un pool di offerenti. Beta è una misura della volatilità o rischio sistematico, di sicurezza o di un portafoglio rispetto al mercato nel suo complesso. Un tipo di imposta riscossa sulle plusvalenze sostenute da individui e aziende. Le plusvalenze sono i profitti che un investitore. Un ordine per l'acquisto di un titolo pari o inferiore a un determinato prezzo. Un ordine di acquisto limite consente agli operatori e agli investitori di specificare. Un Internal Revenue Service (IRS) regola che consente per i prelievi senza penalità da un account IRA. La regola prevede che.

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