Exponentiell Gewichtete Gleitende Durchschnitt Halbwertszeit

So berechnen Sie gewichtete Bewegungsdurchschnitte in Excel mit exponentieller Glättung. Excel Datenanalyse für Dummies, 2. Auflage. Das Exponential-Glättungswerkzeug in Excel berechnet den gleitenden Durchschnitt. Die exponentielle Glättung gewichtet jedoch die in den gleitenden Durchschnittsberechnungen enthaltenen Werte, so dass neuere Werte vorliegen Eine größere Wirkung auf die durchschnittliche Berechnung und alte Werte haben einen geringeren Effekt Diese Gewichtung wird durch eine Glättungskonstante erreicht. Um zu veranschaulichen, wie das Exponential-Glättungswerkzeug funktioniert, nehmen wir an, dass Sie wieder die durchschnittliche tägliche Temperaturinformation betrachten. Um die gewichteten gleitenden Mittelwerte zu berechnen Verwenden Sie eine exponentielle Glättung, nehmen Sie die folgenden Schritte vor: Um einen exponentiell geglätteten gleitenden Durchschnitt zu berechnen, klicken Sie zuerst auf die Schaltfläche Datenregisterkarte. Wenn Excel das Dialogfeld Datenanalyse anzeigt, wählen Sie aus der Liste die Option Exponentielle Glättung aus und klicken dann auf OK. Excel zeigt das Dialogfeld Exponentielle Glättung an. Identifizieren Sie die Daten. Um die Daten zu identifizieren, für die Sie einen exponentiell geglätteten gleitenden Durchschnitt berechnen möchten, klicken Sie in das Eingabefeld des Eingabebereichs. Markieren Sie dann den Eingabebereich, indem Sie entweder eine Arbeitsbereichsbereichsadresse eingeben oder nach Auswählen des Arbeitsbereichsbereichs Wenn Ihr Eingabebereich eine Textbeschriftung enthält, um Ihre Daten zu identifizieren oder zu beschreiben, markieren Sie das Kontrollkästchen Etiketten. Geben Sie die Glättungskonstante ein. Geben Sie den Glättungskonstantenwert im Textfeld Dämpfungsfaktor an Die Excel-Hilfedatei schlägt vor, dass Sie eine Glättung Konstante zwischen 0 2 und 0 3 Vermutlich aber, wenn Sie dieses Werkzeug verwenden, haben Sie Ihre eigenen Vorstellungen darüber, was die richtige Glättung Konstante ist Wenn Sie ahnungslos über die Glättung Konstante, vielleicht sollten Sie nicht mit diesem Tool verwenden. Sagen Sie Excel, wo Sie die exponentiell geglätteten gleitenden Durchschnittsdaten platzieren können. Verwenden Sie das Textfeld Ausgabebereich, um den Arbeitsbereichsbereich zu identifizieren, in den Sie die gleitenden Durchschnittsdaten platzieren möchten. Im Beispiel des Arbeitsblattes legen Sie die gleitenden Durchschnittsdaten in das Arbeitsblatt Bereich B2 B10. Optional werden die exponentiell geglätteten Daten angezeigt. Um die exponentiell geglätteten Daten zu markieren, markieren Sie das Kontrollkästchen Diagrammausgabe. Optional Geben Sie an, dass Standardfehlerinformationen berechnet werden sollen. Um Standardfehler zu berechnen, markieren Sie das Kontrollkästchen Standardfehler. Excel setzt Standardfehlerwerte neben den exponentiell geglätteten gleitenden Mittelwerten ein. Nachdem Sie die Angabe festgelegt haben, welche gleitenden Durchschnittsinformationen berechnet werden sollen und wo Sie wollen Es platziert, klicken Sie auf OK. Excel berechnet gleitenden durchschnittlichen Informationen. Exploring Die exponentiell gewichtete Moving Average. Volatility ist die häufigste Maßnahme des Risikos, aber es kommt in mehreren Geschmacksrichtungen In einem früheren Artikel haben wir gezeigt, wie man einfache historische Volatilität zu berechnen, um dies zu lesen Artikel, siehe Volatilität verwenden, um zukünftiges Risiko zu bewerten Wir haben die tatsächlichen Aktienkursdaten von Google verwendet, um die tägliche Volatilität auf der Grundlage von 30 Tagen Aktienbestand zu berechnen. In diesem Artikel werden wir die einfache Volatilität verbessern und den exponentiell gewichteten gleitenden Durchschnitt EWMA Historical Vs diskutieren Implizite Volatilität Zuerst wollen wir diese Metrik in ein bisschen Perspektive stellen Es gibt zwei breite Ansätze historische und implizite oder implizite Volatilität Der historische Ansatz geht davon aus, dass Vergangenheit Prolog ist, messen wir die Geschichte in der Hoffnung, dass es prädiktive implizite Volatilität ist, auf der anderen Seite , Ignoriert die Geschichte, die es für die Volatilität impliziert, die durch die Marktpreise impliziert wird. Es hofft, dass der Markt am besten weiß und dass der Marktpreis enthält, auch wenn implizit eine Konsensschätzung der Volatilität Für die verwandte Lesung, siehe Die Verwendungen und Grenzen der Volatilität. Wenn wir uns konzentrieren Auf nur die drei historischen Ansätze auf der linken Seite oben, haben sie zwei Schritte gemeinsam. Calculate die Reihe der periodischen returns. Apply ein Gewichtungsschema. Zunächst berechnen wir die periodische Rückkehr Das ist in der Regel eine Reihe von täglichen Renditen, wo jede Rückkehr ausgedrückt wird In kontinuierlich zusammengesetzten Begriffen Für jeden Tag nehmen wir das natürliche Protokoll des Verhältnisses der Aktienkurse, dh Preis heute geteilt durch den Preis gestern, und so weiter. Dies produziert eine Reihe von täglichen Renditen, von ui zu u im je nachdem, wie viele Tage m Tage, die wir messen. Das bringt uns in den zweiten Schritt. Dies ist, wo die drei Ansätze sich unterscheiden Im vorherigen Artikel Mit Volatility To Gauge Future Risk haben wir gezeigt, dass unter ein paar akzeptablen Vereinfachungen die einfache Varianz der Durchschnitt der quadratischen Renditen ist. Notice, dass dies summiert jede der periodischen Rückkehr, dann teilt diese Summe durch die Anzahl der Tage oder Beobachtungen m Also, es ist wirklich nur ein Durchschnitt der quadrierten periodischen Renditen Setzen Sie einen anderen Weg, jede quadratische Rückkehr wird ein gleiches Gewicht gegeben Also, wenn Alpha a ist ein Gewichtungsfaktor speziell, ein 1 m, dann eine einfache Varianz sieht so etwas aus. Die EWMA verbessert sich auf einfache Abweichung Die Schwäche dieses Ansatzes ist, dass alle Renditen das gleiche Gewicht verdienen. Gestern hat die jüngste Rückkehr keinen Einfluss mehr Die Varianz als letzter Monat s return Dieses Problem wird durch die Verwendung des exponentiell gewichteten gleitenden durchschnittlichen EWMA behoben, bei dem neuere Renditen ein größeres Gewicht auf die Varianz haben. Der exponentiell gewichtete gleitende Durchschnitt EWMA führt Lambda ein, der als Glättungsparameter Lambda bezeichnet wird Als eine Unter dieser Bedingung, anstelle von gleichen Gewichten, wird jede quadratische Rückkehr mit einem Multiplikator wie folgt gewichtet. Zum Beispiel, RiskMetrics TM, ein Finanzrisiko-Management-Unternehmen, neigt dazu, ein Lambda von 0 94 oder 94 verwenden In diesem Fall die Die erste kleinste quadrierte periodische Rückkehr wird um 1 - 0 gezählt 94 94 0 6 Die nächste quadratische Rückkehr ist einfach ein Lambda-Vielfaches des vorherigen Gewichts in diesem Fall 6 multipliziert mit 94 5 64 Und das dritte Jahr des Tages ist gleich 1 - 0 94 0 94 2 5 30.Dies ist die Bedeutung von Exponential in EWMA jedes Gewicht ist ein konstanter Multiplikator dh Lambda, der kleiner sein muss als eines der vorherigen Tage Gewicht Dies stellt eine Abweichung sicher, die gewichtet oder voreingenommen auf neuere Daten To Erfahren Sie mehr, schauen Sie sich die Excel-Arbeitsblatt für Google s Volatilität Der Unterschied zwischen einfach Volatilität und EWMA für Google ist unten gezeigt. Simple Volatilität effektiv wiegt jede periodische Rendite von 0 196 wie in Spalte O gezeigt haben wir zwei Jahre des täglichen Aktienkurses Daten Das ist 509 tägliche Renditen und 1 509 0 196 Aber beachten Sie, dass die Spalte P ein Gewicht von 6, dann 5 64, dann 5 3 und so weiter gibt. Das ist der einzige Unterschied zwischen einfacher Varianz und EWMA. Remember Nachdem wir die ganze Serie summieren In Spalte Q haben wir die Varianz, die das Quadrat der Standardabweichung ist Wenn wir Volatilität wollen, müssen wir uns daran erinnern, die Quadratwurzel dieser Varianz zu nehmen. Was ist der Unterschied in der täglichen Volatilität zwischen der Varianz und EWMA im Google-Fall Es ist signifikant Die einfache Varianz gab uns eine tägliche Volatilität von 2 4, aber die EWMA gab eine tägliche Volatilität von nur 1 4 siehe die Kalkulationstabelle für Details Anscheinend hat sich die Volatilität von Google in jüngster Zeit niedergelassen, so dass eine einfache Varianz künstlich hoch sein könnte S Abweichung ist eine Funktion von Pior Day s Abweichung Sie werden bemerken, dass wir eine lange Reihe von exponentiell abnehmenden Gewichten berechnen müssen. Wir haben hier die Mathematik gewonnen, aber eines der besten Eigenschaften der EWMA ist, dass die ganze Serie bequem zu einem reduziert wird Rekursive formula. Recursive bedeutet, dass die heutigen Varianzreferenzen dh eine Funktion der Variante des vorherigen Tages sind. Diese Formel finden Sie auch in der Kalkulationstabelle, und sie erzeugt genau das gleiche Ergebnis wie die Langzeitberechnung. Es steht, dass die Abweichung von heute unter EWMA gestern steht S Varianz gewichtet von Lambda plus gestern s quadrierte Rückkehr gewogen von einem Minus Lambda Hinweis, wie wir nur zwei Begriffe zusammen addieren gestern s gewichtete Varianz und gestern gewichtet, quadriert return. Even so, Lambda ist unser Glättungsparameter Ein höheres Lambda zB wie RiskMetric s 94 zeigt langsameren Zerfall in der Reihe - in relativer Hinsicht werden wir mehr Datenpunkte in der Reihe haben und sie werden langsam abfallen. Andererseits, wenn wir das Lambda reduzieren, geben wir einen höheren Zerfall an, den die Gewichte fallen Schneller, und als direkte Folge des schnellen Zerfalls werden weniger Datenpunkte verwendet In der Kalkulationstabelle ist Lambda ein Eingang, so dass man mit seiner Empfindlichkeit experimentieren kann. Zusammenfassung Volatilität ist die momentane Standardabweichung eines Bestandes und der gebräuchlichste Risiko-Metrik Es ist auch die Quadratwurzel der Varianz Wir können die Varianz historisch oder implizit implizite Volatilität messen Wenn man historisch misst, ist die einfachste Methode einfache Varianz. Aber die Schwäche mit einfacher Varianz ist die Rückkehr, die das gleiche Gewicht erhält. Wir stehen also einem klassischen Kompromiss gegenüber Wir wollen immer mehr Daten, aber je mehr Daten wir haben, desto mehr wird unsere Berechnung durch weit weniger relevante Daten verdünnt Der exponentiell gewichtete gleitende Durchschnitt EWMA verbessert die einfache Varianz durch die Zuordnung von Gewichten zu den periodischen Renditen. Dabei können wir beide eine große Stichprobe verwenden Größe, sondern auch mehr Gewicht auf neuere Renditen. Um ein Film-Tutorial zu diesem Thema zu sehen, besichtige die Bionische Schildkröte. Der Zinssatz, bei dem ein Depotinstitut Geld an der Federal Reserve an eine andere Depotbank leiht.1 Ein statistisches Maß für die Verteilung der Renditen für einen bestimmten Wertpapier oder Marktindex Volatilität kann entweder gemessen werden. Eine Handlung der US-Kongress verabschiedet im Jahr 1933 als Banking Act, die Geschäftsbanken von der Teilnahme an der Investition verboten verboten. Nonfarm Gehaltsliste bezieht sich auf jeden Job außerhalb der landwirtschaftlichen Betriebe, private Haushalte und der gemeinnützige Sektor Die US Bureau of Labor. Die Währung Abkürzung oder Währungssymbol für die indische Rupie INR, die Währung von Indien Die Rupie besteht aus 1.Angebot auf einem Bankrott Unternehmen Vermögenswerte von einem interessierten Käufer von der Bankrott Unternehmen gewählt Von einem Pool von Bietern. Rolling Averages. Wikipedia hat einen Artikel about. In Statistiken ein rollender Durchschnitt auch als gleitender Durchschnitt und manchmal ein laufender Durchschnitt wird verwendet, um eine Reihe von Datenpunkten zu analysieren, indem sie eine Reihe von Mittelwerten der verschiedenen Teilmengen des vollständigen Datensatzes So ein gleitender Durchschnitt Ist nicht eine einzige Zahl, aber es ist ein Satz von Zahlen, von denen jeder der Durchschnitt der entsprechenden Teilmenge eines größeren Satzes von Datenpunkten ist Ein einfaches Beispiel ist, wenn man einen Datensatz mit 100 Datenpunkten hat, der erste Wert von Der gleitende Durchschnitt könnte das arithmetische Mittel sein ein einfacher Typ des Durchschnitts der Datenpunkte 1 bis 25 Der nächste Wert wäre dieser einfache Durchschnitt der Datenpunkte 2 bis 26 und so weiter bis zum Endwert, der der gleiche einfache Durchschnitt wäre Der Datenpunkte 76 bis 100.Exponentielle gleitende durchschnittliche Gewichtung. In Bezug auf Robocode ein rollender Durchschnitt ist die Verwendung, um den Durchschnitt der neueren Daten statt der gesammelten Daten zu halten Dies ist in den meisten statistischen Targeting-Systemen nützlich, um Feinde zu treffen, die ihre Bewegung häufig ändern , Um die allgemeine Beschreibung oben zu übernehmen, berücksichtigt robocode s Rolling Durchschnitt nur die letzten Punkte, die gemittelt werden sollen. Wiederlassung Mittelwerte werden über gerade Mittelwerte empfohlen, weil sie sich an einen adaptiven Feind anpassen können In der Praxis, die am häufigsten verwendete Form des rollenden Durchschnitts , Ist ein exponentieller gleitender Durchschnitt. Rolling Averages wurden in die Robocode-Community von Paul Evans gebracht Der erste Mittelwertcode, der von Paulus veröffentlicht wird, wird immer noch unter den Top-Bots im Rumpeln verwendet.