Rumus standar deviasi rata-rata bergerak

Rumus standar deviasi rata-rata bergerak

Online-trading-broker-india
Stock-options-before-ipo
Trend-trading-indicators-john-person


Indikator yang paling umum diperdagangkan Trading-strategi-dengan-bollinger-band Naruto-trading-card-games-online Obv-indicator-with-moving-average-mt4 Sinyal perdagangan-menang Optionshouse-trade-cycle

Cara Menghitung Rata-Rata Bergerak di Excel Analisis Data Excel untuk Dummies, Edisi ke-2 Perintah Analisis Data menyediakan alat untuk menghitung rata-rata perataan bergerak dan eksponensial di Excel. Misalkan, demi ilustrasi, Anda telah mengumpulkan informasi suhu harian. Anda ingin menghitung rata-rata pergerakan tiga hari 8212 rata-rata tiga hari terakhir 8212 sebagai bagian dari beberapa peramalan cuaca sederhana. Untuk menghitung moving averages untuk kumpulan data ini, ikuti langkah-langkah berikut. Untuk menghitung rata-rata bergerak, pertama klik Data tab8217s Data Analysis tombol perintah. Saat Excel menampilkan kotak dialog Analisis Data, pilih item Moving Average dari daftar dan kemudian klik OK. Excel menampilkan kotak dialog Moving Average. Identifikasi data yang ingin Anda gunakan untuk menghitung moving average. Klik kotak teks Input Range pada kotak dialog Moving Average. Kemudian identifikasikan range input, baik dengan mengetikkan alamat range worksheet atau dengan menggunakan mouse untuk memilih range worksheet. Referensi jangkauan Anda harus menggunakan alamat sel absolut. Alamat sel absolut mendahului huruf kolom dan nomor baris dengan tanda, seperti pada A1: A10. Jika sel pertama di kisaran masukan Anda menyertakan label teks untuk mengidentifikasi atau menggambarkan data Anda, pilih kotak centang Label in First Row. Dalam kotak teks Interval, beri tahu Excel berapa nilai yang harus disertakan dalam perhitungan rata-rata bergerak. Anda dapat menghitung rata-rata bergerak menggunakan sejumlah nilai. Secara default, Excel menggunakan tiga nilai terbaru untuk menghitung rata-rata pergerakan. Untuk menentukan bahwa sejumlah nilai lain digunakan untuk menghitung rata-rata bergerak, masukkan nilai tersebut ke dalam kotak teks Interval. Beritahu Excel tempat untuk menempatkan data rata-rata bergerak. Gunakan kotak teks Output Range untuk mengidentifikasi kisaran lembar kerja tempat Anda ingin menempatkan data rata-rata bergerak. Dalam contoh lembar kerja, data rata-rata bergerak telah ditempatkan ke dalam kisaran lembar kerja B2: B10. (Opsional) Tentukan apakah Anda menginginkan bagan. Jika Anda menginginkan bagan yang memplot informasi rata-rata bergerak, pilih kotak centang Chart Output. (Opsional) Tunjukkan apakah Anda ingin informasi kesalahan standar dihitung. Jika Anda ingin menghitung kesalahan standar untuk data, pilih kotak centang Standard Errors. Excel menempatkan nilai kesalahan standar di samping nilai rata-rata bergerak. (Informasi kesalahan standar masuk ke C2: C10.) Setelah Anda selesai menentukan apa informasi rata-rata bergerak yang ingin Anda perhitungkan dan di tempat yang Anda inginkan, klik OK. Excel menghitung informasi rata-rata bergerak. Catatan: Jika Excel tidak memiliki cukup informasi untuk menghitung rata-rata bergerak untuk kesalahan standar, ini akan menempatkan pesan kesalahan ke dalam sel. Anda dapat melihat beberapa sel yang menunjukkan pesan kesalahan ini sebagai sebuah nilai. Mengeksplorasi Volatilitas Bergerak Rata-rata Tertimbang Tertimbang adalah ukuran risiko yang paling umum, namun ada 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.) Di bawah ini Anda dapat melihat metode C saya untuk menghitung Bollinger Bands untuk setiap titik (moving average, up band, down band). Seperti yang Anda lihat, metode ini menggunakan 2 untuk loop untuk menghitung deviasi standar bergerak dengan menggunakan rata-rata bergerak. Dulu mengandung lingkaran tambahan untuk menghitung rata-rata bergerak selama periode n terakhir. Yang ini bisa saya hapus dengan menambahkan nilai titik baru ke totalaverage pada awal loop dan menghapus nilai titik i - n pada akhir loop. Pertanyaan saya sekarang adalah pada dasarnya: Dapatkah saya menghapus loop batin yang tersisa dengan cara yang sama seperti yang saya lakukan dengan rata-rata bergerak bertanya pada 31 Januari 13 di 21:45 Jawabannya adalah ya, Anda bisa. Pada pertengahan tahun 80an, saya mengembangkan algoritma semacam itu (mungkin tidak asli) di FORTRAN untuk aplikasi pemantauan dan kontrol proses. Sayangnya, itu lebih dari 25 tahun yang lalu dan saya tidak ingat rumus yang tepat, namun teknik ini merupakan perpanjangan dari satu untuk moving averages, dengan perhitungan orde kedua, bukan hanya yang linier. Setelah melihat kode Anda beberapa, saya berpikir bahwa saya dapat menjelaskan bagaimana saya melakukannya saat itu. Perhatikan bagaimana lingkaran batin Anda menghasilkan Sum of Squares: dengan cara yang sama seperti rata-rata Anda pada awalnya memiliki Nilai Nilai Satu-satunya dua perbedaan adalah urutannya (kekuatannya 2 bukan 1) dan bahwa Anda mengurangi rata-rata Setiap nilai sebelum Anda persegi itu. Nah, itu mungkin terlihat tidak terpisahkan, tapi sebenarnya bisa dipisahkan: Sekarang istilah pertama hanyalah Sum of Squares, Anda menangani hal itu dengan cara yang sama seperti jumlah Nilai rata-rata. Istilah terakhir (k2n) hanya rata-rata kuadrat periode. Karena Anda membagi hasilnya pada periode yang sama, Anda bisa menambahkan kuadrat rata-rata baru tanpa tambahan loop. Akhirnya, dalam istilah kedua (SUM (-2vi) k), karena SUM (vi) total kn maka Anda bisa mengubahnya menjadi ini: atau hanya -2k2n. Yaitu -2 kali rata-rata kuadrat, sekali periode (n) terbagi lagi. Jadi rumus gabungan terakhirnya adalah: (pastikan untuk memeriksa keabsahan ini, karena saya menurunkannya dari atas kepalaku) Dan memasukkan ke dalam kode Anda seharusnya terlihat seperti ini: Terima kasih untuk ini. Saya menggunakannya sebagai dasar implementasi di C untuk CLR. Saya menemukan bahwa, dalam praktiknya, Anda dapat memperbarui seperti newVar yang merupakan angka negatif yang sangat kecil, dan sqrt gagal. Saya memperkenalkan sebuah jika untuk membatasi nilai nol untuk kasus ini. Tidak tahu, tapi stabil. Hal ini terjadi ketika setiap nilai di jendela saya memiliki nilai yang sama (saya menggunakan ukuran jendela 20 dan nilainya adalah 0,5, jika seseorang ingin mencoba dan memperbanyaknya.) Ndash Drew Noakes 26 Jul 13 at 15:25 Ive Menggunakan commons-math (dan berkontribusi pada perpustakaan itu) untuk sesuatu yang sangat mirip dengan ini. Sumbernya yang terbuka, porting ke C harus mudah seperti kue yang dibeli di toko (sudahkah Anda mencoba membuat kue dari awal). Check it out: commons.apache.orgmathapi-3.1.1index.html. Mereka memiliki kelas StandardDeviation. Pergi ke kota menjawab 31 Jan 13 at 21:48 Anda selamat datang maaf saya tidak memiliki jawaban yang Anda cari. Saya jelas tidak bermaksud menyarankan untuk memindai seluruh perpustakaan Hanya kode minimum yang diperlukan, yang seharusnya beberapa ratus baris atau lebih. Perhatikan bahwa saya tidak tahu apa batasan hak cipta hukum yang dimiliki apache pada kode itu, jadi Anda harus memeriksanya. Jika Anda mengejarnya, inilah linknya. Jadi Variance FastMath ndash Jason Jan 31 13 at 22:36 Informasi yang paling penting sudah diberikan di atas --- tapi mungkin ini masih diminati. Sebuah perpustakaan Java kecil untuk menghitung moving average dan standar deviasi tersedia di sini: githubtools4jmeanvar Implementasinya didasarkan pada varian metode Welfords yang disebutkan di atas. Metode untuk menghilangkan dan mengganti nilai telah diturunkan yang bisa digunakan untuk moving value windows.
Pilihan nonqualified-stock-409a
Pindah-rata-kuliah-catatan kuliah