بسيط الحركة من المتوسط - تقلب

طرق تقدير التقلبات بعض الطرق المتقدمة لتقدير التقلب عندما نحسب التقلبات باستخدام الطرق العرفية فإننا لا نأخذ في الاعتبار ترتيب الملاحظات. بالإضافة إلى ذلك، فإن جميع الملاحظات لها أوزان متساوية في الصيغ. ولكن أحدث البيانات حول حركات عائدات الأصول أكثر أهمية للتنبؤ بالتذبذب أكثر من البيانات المؤرخة. ولهذا السبب، ينبغي إعطاء البيانات الإحصائية المسجلة مؤخرا وزنا أكبر لأغراض التنبؤ من البيانات القديمة. وأحد النماذج التي تعمل انطلاقا من هذا الافتراض هو المتوسط ​​المتحرك المرجح أضعافا مضاعفة. المتوسط ​​المتحرك البسيط (سما) المتوسط ​​المتحرك هو متوسط ​​مجموعة من المتغيرات مثل أسعار الأسهم بمرور الوقت. مصطلح يتحرك الباخرة من حقيقة أنه كما يتم إضافة كل سعر جديد، يتم حذف أقدم سعر في وقت لاحق. المتوسط ​​المتحرك البسيط n-داي يأخذ مجموع آخر أيام أيام الأسعار. نموذج سما هو على الأرجح نموذج التقلب الأكثر استخداما على نطاق واسع في الدراسات القيمة في خطر. العيب من سما هو أنه بطبيعته وظيفة الذاكرة أقل. يتم نسيان انخفاض كبير أو ارتفاع في السعر ولا يظهر نفسه كميا في المتوسط ​​المتحرك البسيط. كما ترون في الجدول التالي، في يوم 9 هناك خطوة كبيرة في المتوسط ​​المتحرك البسيط، في حين كان السعر ثابتا عند 170. هذا التشوه ناتج عن انخفاض السعر في اليوم 4 - انخفض من سما في اليوم 9 المتوسط ​​المتحرك المتوسط ​​المرجح (إوما) يناقش هذا القسم نهج جي بي مورغان ريسكمتريكس لتقدير وتوقع التقلبات التي تستخدم نموذج المتوسط ​​المتحرك المرجح أضعافا مضاعفة (إوما). نموذج إوما يسمح واحد لحساب قيمة لوقت معين على أساس قيمة الأيام السابقة. نموذج إوما لديه ميزة بالمقارنة مع سما، لأن إوما لديه ذاكرة. و إوما يتذكر جزء من ماضيه من قبل عامل A، الذي يجعل إوما مؤشرا جيدا لتاريخ حركة السعر إذا تم اختيار الحكمة من هذا المصطلح. إن استخدام المتوسط ​​المتحرك الأسي للملاحظات التاريخية يتيح للمرء التعرف على السمات الديناميكية للتقلب. يستخدم النموذج أحدث الملاحظات مع أعلى الأوزان في تقدير التقلب. وتؤخذ القيمة الأولية للتذبذب على شكل انحراف معياري لعوائد N الأخيرة (r 1 r r. r N) لأيام N1. حيث هو يعني N العودة. ويعتمد نموذج المتوسط ​​المتحرك المرجح أضعافا مضاعفة على ما يشار إليه غالبا بمعامل التسوس. أولا، تحدد هذه المعلمة الوزن النسبي الذي يتم تطبيقه على آخر عائد. هذا الوزن أيضا يحدد كمية فعالة من البيانات المستخدمة في تقدير التقلب. وكلما زادت القيمة، تؤثر الملاحظة الأخيرة على تقدير التشتت الحالي. ثانيا، يحدد معدل عودة التشتت إلى المستوى السابق. وكلما زادت القيمة، فإن التشتت السريع سيعود إلى المستوى السابق بعد تغيير قوي في العائد. القيمة المثلى للتشتت اليومي الحالي (التقلب) هي 0.94. ولهذه القيمة، يمكن أن يتم تقييم التشتت على أساس 50 رصد، وسوف يتم النظر في عودة اليوم الأول (r 1) مع الوزن النسبي (1-0.94) 0.94490.0029. حتى ل 30 الملاحظات الخطأ سيكون ضئيلا. ويمكن إعادة ترتيب صيغة نموذج إوما بالشكل التالي: وهكذا، فإن العوائد القديمة لها أوزان أقل، وهي قريبة من الصفر. ملاحظة، في الصيغة القياسية نأخذ جميع العوائد بنفس الوزن 1 (N-1) يظهر الرسم البياني أدناه تقلب تاريخي لمدة 30 يوما تحسبه طريقة إوما والتقلبات التاريخية العادية المحسوبة على أنها انحراف معياري لعوائد الأسهم. كما يمكنك أن ترى إوما التقلب يتفق تقريبا مع التقلبات التاريخية العادية، ولكن الاستفادة من استخدام إوما هو أن هذا النموذج يتطلب سوى بيانات الأيام الماضية وليس إعادة حسابات إضافية. ويمكن أيضا حساب التقلبات التاريخية المنخفضة العالية بواسطة طريقة إوما. في هذه الحالة يجب أن يتم حساب العائد r t كما لوغاريتم الطبيعي من نسبة الأسهم ارتفاع الأسعار من اليوم ن إلى الأسهم السعر المنخفض من اليوم ر. وتؤخذ قيمة التذبذب الأولية كعدد باركنسون للأيام الأخيرة N. Exploring يعد متوسط ​​التذبذب المتحرك أضعافا مضاعفة مقياسا أكثر شيوعا للمخاطر، ولكنه يأتي في عدة نكهات. في مقال سابق، أظهرنا كيفية حساب التقلبات التاريخية البسيطة. (لقراءة هذه المقالة، راجع استخدام التقلب لقياس المخاطر المستقبلية.) استخدمنا بيانات سعر السهم الفعلي من غوغل من أجل احتساب التقلبات اليومية استنادا إلى بيانات 30 يوما من بيانات المخزون. في هذه المقالة، سوف نحسن التقلبات البسيطة ونناقش المتوسط ​​المتحرك المرجح أضعافا مضاعفة (إوما). تاريخي مقابل التقلب الضمني أولا، يتيح وضع هذا المقياس في القليل من المنظور. هناك نهجان واسعان: التقلب التاريخي والضمني (أو الضمني). يفترض النهج التاريخي أن الماضي هو مقدمة نقيس التاريخ على أمل أن يكون التنبؤي. ومن ناحية أخرى، فإن التقلب الضمني يتجاهل التاريخ الذي يحل فيه التقلبات التي تنطوي عليها أسعار السوق. وهي تأمل أن يعرف السوق أفضل وأن سعر السوق يتضمن، حتى ولو ضمنا، تقديرا للآراء بشأن التقلب. (للاطلاع على القراءة ذات الصلة، انظر استخدامات وحدود التقلب). إذا ركزنا على النهج التاريخية الثلاثة فقط (على اليسار أعلاه)، فإن لديهم خطوتين مشتركتين: حساب سلسلة العوائد الدورية تطبيق مخطط الترجيح أولا، نحن حساب العائد الدوري. ثاتس عادة سلسلة من العوائد اليومية حيث يتم التعبير عن كل عودة في مصطلحات معقدة باستمرار. لكل يوم، ونحن نأخذ السجل الطبيعي لنسبة أسعار الأسهم (أي السعر اليوم مقسوما على السعر أمس، وهلم جرا). هذا ينتج سلسلة من العوائد اليومية، من ش أنا ش أنا م. اعتمادا على عدد الأيام (م أيام) نحن قياس. وهذا يقودنا إلى الخطوة الثانية: هذا هو المكان الذي تختلف فيه النهج الثلاثة. في المقالة السابقة (باستخدام التقلب لقياس المخاطر المستقبلية)، أظهرنا أنه في ظل اثنين من التبسيط المقبول، التباين البسيط هو متوسط ​​العوائد التربيعية: لاحظ أن هذه المبالغ كل من الإرجاع الدوري، ثم يقسم المجموع من قبل عدد الأيام أو الملاحظات (م). لذلك، في الواقع مجرد متوسط ​​من المربعات الدورية المربعة. وبعبارة أخرى، يعطى كل مربع مربعة وزن متساو. لذلك إذا كان ألفا (a) عامل ترجيح (على وجه التحديد، 1m)، فإن التباين البسيط يبدو شبيها بهذا: إوما يحسن على التباين البسيط ضعف هذا النهج هو أن جميع العوائد تكسب نفس الوزن. يوم أمس (الأخيرة جدا) عودة ليس لها تأثير أكثر على الفرق من الأشهر الماضية العودة. يتم إصلاح هذه المشكلة باستخدام المتوسط ​​المتحرك المرجح أضعافا مضاعفة (إوما)، حيث يكون لعوائد أكثر حداثة وزنا أكبر على التباين. المتوسط ​​المتحرك المرجح أضعافا مضاعفة (إوما) يدخل لامدا. والتي تسمى المعلمة تمهيد. يجب أن يكون لامبدا أقل من واحد. وبموجب هذا الشرط، بدلا من الأوزان المتساوية، يتم ترجيح كل عائد مربعة بمضاعف على النحو التالي: على سبيل المثال، ريسكمتريكس تم، وهي شركة لإدارة المخاطر المالية، تميل إلى استخدام لامدا 0.94، أو 94. في هذه الحالة، (0-1.94) (.94) 0 6. العائد التربيعي التالي هو ببساطة مضاعف لامدا للوزن السابق في هذه الحالة 6 مضروبا في 94 5.64. والثالث أيام السابقة الوزن يساوي (1-0.94) (0.94) 2 5.30. ثاتس معنى الأسي في إوما: كل وزن هو مضاعف ثابت (أي لامدا، التي يجب أن تكون أقل من واحد) من وزن الأيام السابقة. وهذا يضمن التباين المرجح أو المنحاز نحو المزيد من البيانات الحديثة. (لمعرفة المزيد، راجع ورقة عمل إكسيل لتقلب غوغل.) يظهر أدناه الفرق بين تقلب ببساطة و إوما ل غوغل. التقلبات البسيطة تزن بشكل فعال كل عائد دوري بمقدار 0.196 كما هو موضح في العمود O (كان لدينا عامين من بيانات أسعار الأسهم اليومية، أي 509 عائد يومي و 1509 0.196). ولكن لاحظ أن العمود P تعيين وزن 6، ثم 5.64، ثم 5.3 وهلم جرا. هذا الفرق الوحيد بين التباين البسيط و إوما. تذكر: بعد أن نجمع السلسلة بأكملها (في العمود س) لدينا التباين، وهو مربع الانحراف المعياري. إذا أردنا التقلب، علينا أن نتذكر أن تأخذ الجذر التربيعي لهذا التباين. ما هو الفرق في التقلب اليومي بين التباين و إوما في حالة غوغل لها أهمية: التباين البسيط أعطانا تقلب يومي من 2.4 ولكن إوما أعطى تقلب يومي فقط 1.4 (انظر جدول البيانات لمزيد من التفاصيل). على ما يبدو، استقرت تقلبات غوغل في الآونة الأخيرة وبالتالي، قد يكون التباين البسيط مرتفع بشكل مصطنع. فارق اليوم هو وظيفة من بيور تباين أيام ستلاحظ أننا بحاجة إلى حساب سلسلة طويلة من الأثقال الهبوط أضعافا مضاعفة. لن نفعل الرياضيات هنا، ولكن واحدة من أفضل ملامح إوما هو أن السلسلة بأكملها يقلل بسهولة إلى صيغة عودية: ريكورسيف يعني أن المراجع التباين اليوم (أي وظيفة من التباين أيام سابقة). يمكنك أن تجد هذه الصيغة في جدول البيانات أيضا، وتنتج نفس النتيجة بالضبط كما حساب لونغاند يقول: التباين اليوم (تحت إوما) يساوي التباين الأمس (مرجحة من لامدا) بالإضافة إلى الأمتار مربعة العودة (وزنه من قبل ناقص لامدا). لاحظ كيف أننا مجرد إضافة فترتين معا: يوم أمس التباين المرجح والأمثلة المرجحة، مربعا العودة. ومع ذلك، لامدا هو لدينا تمهيد المعلمة. يشير ارتفاع اللامدا (مثل ريسكمتريكس 94) إلى انحطاط بطيء في السلسلة - من الناحية النسبية، سيكون لدينا المزيد من نقاط البيانات في السلسلة، وسوف تسقط ببطء أكثر. من ناحية أخرى، إذا قلنا من لامدا، فإننا نشير إلى انحلال أعلى: الأوزان تسقط بسرعة أكبر، ونتيجة مباشرة للتسوس السريع، يتم استخدام نقاط بيانات أقل. (في جدول البيانات، لامدا هو المدخلات، حتى تتمكن من تجربة مع حساسية لها). سوماري التقلب هو الانحراف المعياري لحظية من الأسهم ومقياس المخاطر الأكثر شيوعا. وهو أيضا الجذر التربيعي للتباين. يمكننا قياس التباين تاريخيا أو ضمنيا (التقلب الضمني). عند قياس تاريخيا، وأسهل طريقة هو التباين البسيط. ولكن الضعف مع التباين بسيط هو كل عوائد الحصول على نفس الوزن. لذلك نحن نواجه مفاضلة الكلاسيكية: نحن نريد دائما المزيد من البيانات ولكن المزيد من البيانات لدينا أكثر يتم تخفيف الحساب لدينا عن بعد (أقل أهمية) البيانات. ويحسن المتوسط ​​المتحرك المرجح أضعافا مضاعفة (إوما) على التباين البسيط بتخصيص أوزان للعائدات الدورية. من خلال القيام بذلك، يمكننا على حد سواء استخدام حجم عينة كبيرة ولكن أيضا إعطاء المزيد من الوزن لعوائد أكثر حداثة. (لعرض فيلم تعليمي حول هذا الموضوع، قم بزيارة السلحفاة بيونيك.) المتوسط ​​المتحرك البسيط - سما الانهيار المتوسط ​​المتحرك البسيط - سما المتوسط ​​المتحرك البسيط قابل للتخصيص بحيث يمكن حسابه لعدد مختلف من الفترات الزمنية، وذلك ببساطة مضيفا سعر إغلاق الضمان لعدد من الفترات الزمنية ثم قسمة هذا المجموع على عدد الفترات الزمنية التي تعطي متوسط ​​سعر الضمان خلال الفترة الزمنية. متوسط ​​متحرك بسيط يزيل التقلب، ويجعل من الأسهل لعرض اتجاه السعر للأمن. إذا ارتفع المتوسط ​​المتحرك البسيط، فهذا يعني أن سعر الأمن آخذ في الازدياد. إذا كان يشير لأسفل فهذا يعني أن سعر الأمن آخذ في التناقص. وكلما زاد الإطار الزمني للمتوسط ​​المتحرك، كلما كان المتوسط ​​المتحرك البسيط أكثر سلاسة. والمتوسط ​​المتحرك القصير الأجل أكثر تقلبا، ولكن قراءته أقرب إلى بيانات المصدر. الأهمية التحليلية تعد المتوسطات المتحركة أداة تحليلية مهمة تستخدم لتحديد الاتجاهات الحالية للأسعار وإمكانية إحداث تغيير في اتجاه ثابت. أبسط شكل من أشكال استخدام المتوسط ​​المتحرك البسيط في التحليل هو استخدامه لتحديد بسرعة إذا كان الأمن في اتجاه صاعد أو اتجاه هبوطي. أداة تحليلية شعبية أخرى، وإن كانت قليلا أكثر تعقيدا، هي مقارنة زوج من المتوسطات المتحركة البسيطة التي تغطي كل منها أطر زمنية مختلفة. وإذا كان المتوسط ​​المتحرك البسيط على المدى القصير أعلى من المتوسط ​​الأطول أجلا، فمن المتوقع حدوث اتجاه صعودي. من ناحية أخرى، فإن المتوسط ​​على المدى الطويل فوق المتوسط ​​الأقصر يشير إلى حركة هبوطية في الاتجاه. أنماط التداول الشائعة اثنين من أنماط التداول الشائعة التي تستخدم المتوسطات المتحركة البسيطة تشمل الصليب الموت والصليب الذهبي. يحدث تقاطع الموت عندما يتقاطع المتوسط ​​المتحرك البسيط لمدة 50 يوم دون المتوسط ​​المتحرك ل 200 يوم. ويعتبر هذا إشارة هبوطية، أن المزيد من الخسائر في المخزن. يحدث العبور الذهبي عندما يكسر المتوسط ​​المتحرك على المدى القصير فوق المتوسط ​​المتحرك على المدى الطويل. مع تعزيز حجم التداول عالية، وهذا يمكن أن يشير إلى مزيد من المكاسب في المخزن.