Rata-rata tertimbang-standar-deviasi tertimbang

Rata-rata tertimbang-standar-deviasi tertimbang

Malaysia-online-trading-company
Pilihan-strategi-selling-puts
Le-trading-d-options-binaires


Www pakistan-forex-rate-live Optionhouse-perdagangan bebas Bagaimana-untuk-menghitung-moving-average-of-stock Terbaru-forex-no-deposit-bonus Dokumentasi sistem perdagangan Umeku-forex-iri

Hai Saya telah mengumpulkan beberapa data proses selama 3 tahun dan saya ingin meniru analisis prospektif EWMA, untuk melihat apakah parameter penghalusan menyetel saya akan mendeteksi semua perubahan penting (tanpa terlalu banyak alarm palsu). Sepertinya kebanyakan buku teks dan literatur yang saya lihat itu menggunakan mean dan standar deviasi untuk menghitung Control Limits. Ini biasanya merupakan in-control mean dan standar deviasi dari beberapa data historis, atau mean dan sd populasi dimana sampel diambil. Saya tidak punya informasi. Apakah ada cara lain untuk menghitung Batas Pengendalian Apakah ada variasi bagan EWMA yang tidak menggunakan mean dan standar deviasi Setiap gagasan kreatif Terimakasih sebelumnya Untuk memastikan saya mengerti ini: Anda bisa menghitung mean dan varian EWMA, tapi Anda juga Tidak memiliki dasar untuk membandingkannya dengan Kedengarannya bagi saya seperti Anda memiliki teknik yang diawasi (yang mengasumsikan Anda dapat menentukan seperti apa yang diinginkannya), namun Anda menginginkan teknik yang tidak diawasi (yang hanya mencari perbedaan tanpa memanggil satu negara quotgoodquot dan yang lain Quotbadquot). Untuk teknik tanpa pengawasan, pengelompokan muncul dalam pikiran, namun harus dimodifikasi untuk diterapkan pada timeseries. Bagaimana dengan Generalized Likelihood Ratio (GLR) ndash Jim Pivarski 25 Jun 14 at 2:49 Jika kita mengacu pada en.wikipedia.orgwikiEWMAchart. Saya dapat menghitung Zi untuk lambda yang saya berikan, tapi jika sampai pada batas kontrol, saya tidak memiliki data historis untuk menghitung T dan S. Terima kasih saya akan melihat ke dalam GLR dan juga memposting di Cross Validated. Ndash user3295481 Jun 25 14 at 2:54 Ya, T dan S adalah mean dan standar deviasi dari distribusi dasar, yang diberikan secara apriori atau ditentukan dari dataset pelatihan. Dataset pelatihan menampilkan data yang mirip dengan kuota, jadi ini adalah teknik yang diawasi dan Anda menginginkan teknik yang tidak diawasi. GLR tidak tertimbang secara eksponensial, namun secara dinamis menemukan jeda data antara dua distribusi yang berbeda dan menggabungkan data pada setiap sisi jeda untuk mendapatkan hasil yang lebih baik. Bisa jadi apa yang Anda inginkan. Ndash Jim Pivarski 25 Jun 14 at 3:00 Dari perspektif praktis, penggunaan analisis statistik data historis saja, jarang terjadi. Ya, ini memberikan beberapa panduan tentang bagaimana proses (dan sistem kontrolnya) berkinerja, namun yang paling penting sejauh ini adalah memiliki pemahaman dan pengetahuan yang baik mengenai batasan teknik. Saya mengacu pada batasan operasional, yang ditentukan oleh spesifikasi dan karakteristik kinerja dari berbagai peralatan. Hal ini memungkinkan seseorang untuk mengembangkan pemahaman yang baik tentang bagaimana seharusnya proses berperilaku (dalam hal batas operasi optimal dan batas kontrol upperlower) dan di mana area penyimpangan terbesar dari optimal. Ini sangat sedikit kaitannya dengan analisis statistik data historis, dan banyak kaitannya dengan proses rekayasametalurgi - bergantung pada jenis proses yang sedang Anda hadapi. Batas kontrol pada akhirnya ditentukan dari apa Process Manager Process Engineer INGIN, yang biasanya (tapi tidak selalu) dalam kapasitas papan nama peralatan. Jika Anda bekerja dalam batas operasional, dan Anda berada di ranah pengoptimalan proses, maka ya, analisis statistik lebih banyak digunakan dan dapat menawarkan wawasan yang baik. Bergantung pada variabilitas proses Anda, seberapa baik sistem kontrol Anda disiapkan, dan homogenitas produk umpan Anda, batas kontrol upperlower yang dipilih akan bervariasi. Titik awal yang baik adalah titik operasi optimal (misal: 100 m3 jam), kemudian gunakan jumlah data historis yang masuk akal untuk menghitung deviasi standar, dan buat batas atas 100 1 dev standar, dan batas bawah standar 100-1 Anda. Ini sama sekali bukan peraturan yang keras dan cepat, tapi ini adalah titik awal yang masuk akal. Menjawab Feb 7 16 at 12: 12Exploring Volatilitas Bergerak Rata-rata Tertimbang Eksponensial adalah ukuran risiko yang paling umum, namun ada dalam beberapa rasa. Dalam artikel sebelumnya, kami menunjukkan bagaimana cara menghitung volatilitas historis sederhana. (Untuk membaca artikel ini, lihat Menggunakan Volatilitas untuk Mengukur Risiko Masa Depan.) Kami menggunakan data harga saham Googles aktual untuk menghitung volatilitas harian berdasarkan data stok 30 hari. Pada artikel ini, kami akan memperbaiki volatilitas sederhana dan mendiskusikan rata-rata bergerak tertimbang eksponensial (eksploitatif bergerak rata-rata) (EWMA). Sejarah Vs. Volatilitas Tersirat Pertama, mari kita letakkan metrik ini menjadi sedikit perspektif. Ada dua pendekatan yang luas: volatilitas historis dan tersirat (atau implisit). Pendekatan historis mengasumsikan bahwa masa lalu adalah prolog kita mengukur sejarah dengan harapan itu bersifat prediktif. Sebaliknya volatilitas tersirat, mengabaikan sejarah yang dipecahkannya untuk volatilitas yang tersirat oleh harga pasar. Ia berharap bahwa pasar tahu yang terbaik dan harga pasar mengandung, bahkan secara implisit, merupakan perkiraan konsensus volatilitas. (Untuk pembacaan yang terkait, lihat Kegunaan dan Batas Volatilitasnya.) Jika kita berfokus hanya pada tiga pendekatan historis (di sebelah kiri di atas), mereka memiliki dua kesamaan: Hitunglah serangkaian pengembalian periodik Terapkan skema pembobotan Pertama, kita Hitung kembali periodik. Itu biasanya serangkaian pengembalian harian dimana masing-masing imbal hasil dinyatakan dalam istilah yang terus bertambah. Untuk setiap hari, kita mengambil log natural dari rasio harga saham (yaitu harga hari ini dibagi dengan harga kemarin, dan seterusnya). Ini menghasilkan serangkaian pengembalian harian, dari u i sampai u i-m. Tergantung berapa hari (m hari) yang kita ukur. Itu membawa kita pada langkah kedua: Di sinilah ketiga pendekatan berbeda. Pada artikel sebelumnya (Menggunakan Volatilitas Untuk Mengukur Risiko Masa Depan), kami menunjukkan bahwa di bawah beberapa penyederhanaan yang dapat diterima, varians sederhana adalah rata-rata pengembalian kuadrat: Perhatikan bahwa jumlah ini masing-masing dari pengembalian periodik, kemudian dibagi total oleh Jumlah hari atau pengamatan (m). Jadi, yang benar-benar hanya rata-rata kuadrat periodik kembali. Dengan kata lain, setiap kuadrat kembali diberi bobot yang sama. Jadi, jika alfa (a) adalah faktor pembobotan (khusus, 1m), maka varians sederhana terlihat seperti ini: EWMA Meningkatkan Varians Sederhana Kelemahan pendekatan ini adalah bahwa semua pengembalian mendapatkan bobot yang sama. Kembali ke masa lalu (sangat baru) tidak berpengaruh lagi terhadap varians daripada return bulan lalu. Masalah ini diperbaiki dengan menggunakan rata-rata pergerakan rata-rata tertimbang eksponensial (EWMA), di mana hasil yang lebih baru memiliki bobot lebih besar pada variansnya. Rata-rata pergerakan tertimbang eksponensial (EWMA) memperkenalkan lambda. Yang disebut parameter smoothing. Lambda harus kurang dari satu. Dengan kondisi seperti itu, daripada bobot yang sama, setiap kuadrat kembali dibobot oleh pengganda sebagai berikut: Misalnya, RiskMetrics TM, perusahaan manajemen risiko keuangan, cenderung menggunakan lambda 0,94, atau 94. Dalam kasus ini, yang pertama ( Paling akhir) kuadrat periodik kembali ditimbang oleh (1-0.94) (94) 0 6. Kuadrat berikutnya kembali hanyalah lambda-kelipatan dari berat sebelumnya dalam kasus ini 6 dikalikan 94 5.64. Dan hari ketiga berat sama dengan (1-0.94) (0.94) 2 5.30. Itulah makna eksponensial dalam EWMA: setiap bobot adalah pengganda konstan (yaitu lambda, yang harus kurang dari satu) dari berat hari sebelumnya. Hal ini memastikan varians yang berbobot atau bias terhadap data yang lebih baru. (Untuk mempelajari lebih lanjut, lihat Lembar Kerja Excel untuk Volatilitas Google). Perbedaan antara sekadar volatilitas dan EWMA untuk Google ditunjukkan di bawah ini. Volatilitas sederhana secara efektif membebani masing-masing dan setiap pengembalian periodik sebesar 0,1996 seperti yang ditunjukkan pada Kolom O (kami memiliki data harga saham dua tahun. Itu adalah 509 pengembalian harian dan 1509 0,1996). Tapi perhatikan bahwa Kolom P memberikan bobot 6, lalu 5.64, lalu 5.3 dan seterusnya. Itulah satu-satunya perbedaan antara varians sederhana dan EWMA. Ingat: Setelah kita menghitung keseluruhan rangkaian (di Kolom Q), kita memiliki varians, yang merupakan kuadrat dari standar deviasi. Jika kita ingin volatilitas, kita perlu ingat untuk mengambil akar kuadrat varians itu. Apa perbedaan dalam volatilitas harian antara varians dan EWMA dalam kasus Googles Its signifikan: Variance sederhana memberi kita volatilitas harian sebesar 2,4 namun EWMA memberikan volatilitas harian hanya 1,4 (lihat spreadsheet untuk rinciannya). Rupanya, volatilitas Googles baru saja turun, oleh karena itu, varians sederhana mungkin sangat tinggi secara artifisial. Todays Varians Adalah Fungsi Varian Jurus Hari Ini, kami akan mempertimbangkan untuk menghitung deretan berat badan yang menurun secara eksponensial. Kami tidak akan melakukan matematika di sini, tapi salah satu fitur terbaik dari EWMA adalah keseluruhan rangkaian mudah direduksi menjadi formula rekursif: Rekursif berarti referensi varians hari ini (yaitu fungsi varians hari sebelumnya). Anda dapat menemukan formula ini di dalam spreadsheet juga, dan menghasilkan hasil yang sama persis dengan perhitungan longhand yang dikatakan: Variasi hari ini (di bawah EWMA) sama dengan varians kemarin (tertimbang oleh lambda) ditambah kembalinya kuadran kemarin (ditimbang oleh satu minus lambda). Perhatikan bagaimana kita hanya menambahkan dua istilah bersama: varians berbobot kemarin dan kemarin berbobot, kuadrat kembali. Meski begitu, lambda adalah parameter penghalusan kita. Lambda yang lebih tinggi (misalnya RiskMetrics 94) mengindikasikan peluruhan lambat dalam rangkaian - secara relatif, kita akan memiliki lebih banyak titik data dalam rangkaian dan akan jatuh lebih lambat. Di sisi lain, jika kita mengurangi lambda, kita mengindikasikan peluruhan yang lebih tinggi: bobotnya akan jatuh lebih cepat dan, sebagai akibat langsung dari peluruhan yang cepat, lebih sedikit titik data yang digunakan. (Dalam spreadsheet, lambda adalah masukan, jadi Anda bisa bereksperimen dengan sensitivitasnya). Ringkasan Volatilitas adalah standar deviasi sesaat dari stok dan metrik risiko yang paling umum. Ini juga merupakan akar kuadrat dari varians. Kita dapat mengukur varians secara historis atau implisit (volatilitas tersirat). Saat mengukur secara historis, metode termudah adalah varians sederhana. Tapi kelemahan dengan varians sederhana adalah semua kembali mendapatkan bobot yang sama. Jadi kita menghadapi trade-off klasik: kita selalu menginginkan lebih banyak data tapi semakin banyak data yang kita miliki, semakin banyak perhitungan kita yang terdilusi oleh data yang jauh (kurang relevan). Rata-rata pergerakan tertimbang eksponensial (EWMA) meningkat dengan varians sederhana dengan menetapkan bobot pada return periodik. Dengan melakukan ini, kita berdua bisa menggunakan ukuran sampel yang besar namun juga memberi bobot lebih besar pada hasil yang lebih baru. (Untuk melihat tutorial film tentang topik ini, kunjungi Penyu Bionik.) Apa perbedaan antara rata-rata bergerak dan rata-rata pergerakan tertimbang Rata-rata pergerakan 5 periode, berdasarkan harga di atas, akan dihitung dengan menggunakan rumus berikut: Berdasarkan Persamaan di atas, harga rata-rata selama periode yang tercantum di atas adalah 90,66. Menggunakan moving averages adalah metode efektif untuk menghilangkan fluktuasi harga yang kuat. Keterbatasan utamanya adalah bahwa titik data dari data lama tidak berbobot berbeda dari titik data di dekat awal kumpulan data. Di sinilah bobot rata-rata tertimbang mulai dimainkan. Rata-rata tertimbang menetapkan bobot yang lebih berat ke titik data lebih saat ini karena lebih relevan daripada titik data di masa lalu yang jauh. Jumlah pembobotan harus menambahkan hingga 1 (atau 100). Dalam kasus rata-rata bergerak sederhana, pembobotan didistribusikan secara merata, oleh karena itu tidak ditunjukkan pada tabel di atas. Harga Penutupan AAPL
Stock-options-plan-romania
Option-trading-bid-ask