Jak obliczyć ważone średnie ruchome w programie Excel za pomocą wykładniczej wygładzania. Analiza danych dla manekinów, wydanie drugie. Wynalazek wyrównywania w programie Excel oblicza średnią ruchomą. Wyrównywanie wykładnicze wyważa jednak wartości zawarte w obliczeniach średniej ruchomej, dzięki czemu nowe wartości mają większy wpływ na przeciętne obliczenia i stare wartości mają mniejszy efekt Ważenie to osiąga się za pomocą stałej wygładzania. Aby zilustrować, jak działa narzędzie Exponential Smoothing, załóżmy, że ponownie spoglądasz na średnie dzienne informacje o temperaturze. Aby obliczyć ważone średnie ruchome przy użyciu wygładzania wykładniczego, wykonaj następujące kroki. Aby obliczyć wyekstrahowaną gładką średnią ruchów, kliknij kartę Dane na karcie polecenia analizy danych. Gdy program Excel wyświetli okno dialogowe Analiza danych, wybierz element Wyrównań Wyrównywszy z listy, a następnie kliknij przycisk OK. Excel wyświetla okno Wyrównywanie Wyrównywanie. Zidentyfikuj dane. Jeśli określisz t dane, dla których chcesz obliczyć wysoce ruchomą średnią, kliknij w polu tekstowym Zakres wejściowy Następnie określ zakres danych wejściowych, wpisując adres zakresu arkusza roboczego lub wybierając zakres arkusza Jeśli zakres wprowadzania zawiera etykietę tekstową, aby zidentyfikować lub opisać swoje dane, zaznacz pole wyboru Etykiety. Zapewnia stałą wygładzania. Wpisz wartość stałą wygładzania w polu tekstowym Współczynnik tłumienia Plik Pomocy programu Excel sugeruje użycie stałej wygładzania między 0 2 i 0 3 Przypuszczalnie, jeśli używasz tego narzędzia, masz własne pomysły na to, jaka jest prawidłowa stała wygładzania Jeśli nie masz pojęcia o stałej wygładzania, być może nie musisz używać tego narzędzia. Graf Excel, gdzie umieścić wykładniczo wyostrzone średnie ruchome dane. Użyj Pole tekstowe Zakres wyjściowy w celu zidentyfikowania zakresu arkuszy roboczych, w którym chcesz umieścić średnie ruchome dane W przykładowym arkuszu, możesz umieścić średnie ruchome dane w arkuszu roboczym zakres B2 B10. Opcjonalnie Wykres geometrycznie wygładzone dane. Aby wyznaczyć wysoce wyrafinowane dane, zaznacz pole wyboru Wyjście wykresu. Opcjonalne Zaznacz, czy chcesz wyliczyć standardowe informacje o błędach. Aby obliczyć błędy standardowe, zaznacz pole wyboru Standardowe błędy. Excel umieści standardowe wartości błędów obok wykładniczo wyważonych wartości średniej ruchome. Po zakończeniu określasz, jakie ruchome średnie informacje chcesz obliczyć i gdzie chcesz to umieścić, kliknij przycisk OK. Excel oblicza średnią ruchomej. Exploring Średnia wykładnicza Średnia Średnia Średnia ocena. Zmienność jest najczęstszą miarą ryzyka, ale jest ona w kilku smakach W poprzednim artykule pokazaliśmy, jak obliczyć prostą zmienność historyczną Aby to przeczytać artykuł, patrz Używanie zmienności Aby ocenić przyszłe ryzyko Wykorzystaliśmy rzeczywiste dane dotyczące cen akcji Google w celu obliczenia dziennej zmienności w oparciu o 30 dni danych o zapasach W tym artykule poprawimy prostą lotność i omówimy średnią ruchową EWMA Historical Vs Imponująca zmienność Najpierw należy pozwolić, aby ta metryka była nieco perspektywiczna oaches historycznych i domniemanych lub ukrytych zmienności podejście historyczne zakłada, że przeszłość jest prologiem mierzymy historię w nadziei, że jest to predykcyjne Zmienność implikowana, z drugiej strony, ignoruje historię, którą rozwiązuje za niestabilność sugerowana przez ceny rynkowe Ma nadzieję, że rynek zna najlepiej, i że cena rynkowa zawiera, nawet jeśli w sposób dorozumiany, konsensusową ocenę zmienności W odniesieniu do czytania powiązanego, patrz Użycie i granice niestabilności. Jeśli skupimy się tylko na trzech podejściach historycznych po lewej stronie, mają one dwa wspólne kroki. Obliczyć serie okresowych zwrotów. Zastosuj schemat ważenia. Najpierw obliczymy zwrot okresowy. To zazwyczaj seria dziennych zwrotów, w których każdy zwrot jest wyrażany w stale złożonych warunkach. Dla każdego dnia przyjmujemy naturalny dziennik stosunku zasobów ceny tj. dzisiejsza cena podzielona przez cenę wczoraj itd. Tworzy to serię dziennych zwrotów, od ui do u im, w zależności od liczby dni mierzymy. To prowadzi nas do drugiego kroku To tam, gdzie trzy podejścia różnią się W poprzednim artykule Używając lotności w celu oceny przyszłego ryzyka pokazaliśmy, że w ramach kilku akceptowalnych uproszczeń, prosta wariacja jest średnią kwadratowego zwrotu. Jeśli to sumy każdy z okresowych zwrotów, a następnie dzieli się na liczbę dni lub obserwacji m Tak, to naprawdę średnia z kwadratowych zwrotów okresowych Innymi słowy, każdy kwadrat powraca otrzymuje się taką samą wagę Więc jeśli alfa a jest ważeniem a konkretnie wariancja 1 m, a następnie prosta wariacja wygląda tak: EWMA poprawia się na prostej odmianie Znaczenie tego podejścia polega na tym, że wszystkie zyski przynoszą taką samą wagę Wczoraj niedawny powrót nie ma większego wpływu na wariancję niż w poprzednim miesiącu s return Ten problem został rozwiązany przez użycie średniej ruchomej EWMA ważonej wykładniczo, w której większe odchylenia mają większą wagę od wariancji. Średnia geometryczna ważona średnią ruchoma EWMA wprowadza lambda, która nazywa się parametrem wygładzania Lambda musi być mniejsza niż jeden W tym warunku, zamiast równej wagi, każdy z kwadratów zwrotu jest ważony przez mnożnik w następujący sposób. Na przykład, firma RiskMetrics TM, firma zajmująca się zarządzaniem ryzykiem finansowym, lambda wynosząca 0 94 lub 94 W tym przypadku pierwszy zwolniony okres ostatniego kwadratu ważony jest przez 1-0 94 94 0 6 Następny kwadratowy wzrost jest po prostu lambda-wielokrotnością poprzedniej wagi w tym przypadku 6 pomnożonej przez 94 5 64 A trzeci dzień poprzedni jest równy 1-0 94 0 94 2 5 30.Te znaczenie wykładniczości w EWMA każda waga jest stałym mnożnikiem, tj. Lambda, który musi być mniejszy niż jeden z wagi poprzedniego dnia wariancja, która jest ważona lub tendencja do bardziej aktualnych danych Aby dowiedzieć się więcej, sprawdź arkusz programu Excel dla Google Zmienność Różnica między po prostu zmiennością a EWMA dla Google jest pokazany poniżej. Simple zmienność skutecznie waży każdego każdego okresu zwrotów o 0 196 jako pokazane w kolumnie O mieliśmy dwa lata dziennych danych dotyczących cen akcji, czyli 509 dziennych zwrotów i 1 509 0 196. Ale zauważ, że kolumna P przypisuje wagę 6, potem 5 64, potem 5 3 itd. To jedyna różnica między prosta wariacja i EWMA. Pamiętamy Po sumie całej serii w kolumnie Q mamy wariancję, która jest kwadratem odchylenia standardowego Jeśli chcemy zmienności, musimy pamiętać o podstawie kwadratowej tej odmienności. w codziennej zmienności między wariancją a EWMA w przypadku Google To znaczące Prosta wariacja dała nam dzienną zmienność na poziomie 2 4, ale EWMA dała codzienną zmienność tylko 1 4 zobacz arkusz kalkulacyjny w celu uzyskania szczegółowych danych Wyraźnie, zmienność Google wyrosła więcej a więc niedawno prosta wariacja może być sztucznie wysoka. Dzisiejszy wariant jest funkcją wariantu wariantu Pior Day s. Zauważmy, że musimy obliczyć długą serię wykładniczo spadających wagi. Wygrałem tu matematykę, ale jedną z najlepszych cech z EWMA jest taka, że cała seria wygodnie się zmniejsza do formuły rekurencyjnej. Zwykła oznacza, że dzisiejsze odchylenia od wariancji są funkcją wariancji w poprzednim dniu. W arkuszu kalkulacyjnym tej formuły można znaleźć również ten sam wzór, co długoterminowe obliczenia Mówi, że wariancja Dzisiejsze warianty w ramach EWMA jest równa wczorajszym wariancie ważonym przez lambda plus wczorajszy kwadratowy zwrócony ważony o jeden minus lambda Zwróć uwagę, jak po prostu dodajemy dwa warianty wczorajsze ważone wariancje i wczoraj ważone, kwadratowe powrót. Nawet tak, lambda jest naszym parametrem wygładzania Wyższa liczba lambda, np. RiskMetric s 94 wskazuje na wolniejsze zanikanie w serii - w kategoriach względnych, będziemy mieli więcej punktów danych w serii i spadną one wolniej Z drugiej strony, jeśli zmniejszyć lambda, wskazujemy wyższy zanik wagi spadają szybciej i, w wyniku szybkiego zaniku, wykorzystuje się mniej punktów danych W arkuszu kalkulacyjnym lambda jest inp ut, dzięki czemu można eksperymentować z jego wrażliwością. Symaryczna zmienność to chwilowe odchylenie standardowe zasobów i najczęstszych miar ryzyka Jest to także pierwiastek kwadratowy wariancji Możemy zmierzyć wariancję historycznie lub implikacyjnie domniemywaną zmienność Podczas pomiaru historycznego najłatwiejsza metoda jest prostą odmianą Ale słabość z prostą odmianą jest taka, że wszystkie zwroty mają taką samą wagę Więc wobec klasycznego kompromisu zawsze chcemy więcej danych, ale im więcej danych, tym bardziej nasze obliczenia są rozcieńczane przez dalekie mniej istotne dane. średnia EWMA poprawia się na prostej odmianie poprzez przyporządkowanie wag do okresowych zwrotów W ten sposób możemy zarówno użyć dużego rozmiaru próbki, jak i większej wagi do najnowszych wyników. Aby zobaczyć samouczek filmowy na ten temat, odwiedź Turion Bioniczny. Pozwól serii czasowej xi, obliczyć średnią ważoną z uśrednionymi punktami N, gdzie współczynniki wagi sprzyjają niedawnym wartościom starszych wartości. wagi, używam znanego faktu, że seria geometryczna zbieżna jest do 1, tzn. suma frac k, pod warunkiem, że podano nieskończenie wiele terminów. Aby uzyskać dyskretną liczbę odważników sumujących się na jedność, po prostu biorę pierwsze N terminów geometrycznych serii frac k, a następnie normalizacji przez ich sumę. Kiedy N 4 daje na przykład nie znormalizowane ciężary, które po normalizowaniu przez ich sumę, daje. Średnia ruchoma jest wtedy zwykłą sumą iloczynu ostatnie 4 wartości względem tych znormalizowanych ciężarów. Ta metoda ogólnie w oczywisty sposób przybliża ruchy okien o długości N i wydaje się, że obliczanie jest łatwe. Czy jest jakiś powód, żeby nie używać tego prostego sposobu obliczania ważonej średniej ruchomej przy użyciu odważników wykładniczych. JA zapytaj, ponieważ wpis w Wikipedii dla EWMA wydaje się bardziej skomplikowany Co mnie zastanawia się, czy definicja podręcznika EWMA może ma pewne właściwości statystyczne, które powyższa prosta definicja nie ma, czy też są w rzeczywistości equivalent. asked 28 listopada 12 w 23 53. Na początek przy założeniu, że nie ma żadnych niezwykłych wartości, bez przesunięć poziomów, brak tendencji czasowych i brak manekinów sezonowych 2, że optymalna ważona średnia ma wagi, które spadają na gładką krzywą, opisaną przez 1 współczynnik 3, że wariancja błędu jest stała, nie znane przyczyny Dlaczego wszystkie założenia IrishStat 1 października w wieku 21 18. Ravi W powyższym przykładzie suma pierwszych czterech terminów wynosi 0 9375 0 0625 0 125 0 25 0 5 Więc cztery pierwsze terminy są w posiadaniu.93 8 całkowitej masy 6 2 znajduje się w odciętym ogonie Użyj tego, aby uzyskać znormalizowane ciężary, które sumują się na jedność przez odkręcenie dzielenia przez 0 9375 To daje 0 06667, 0 1333, 0 2667, 0 5333 Assad Ebrahim, 14 października, w 22 21. Znalazłem to computi ng średnie ważone według średniej ważonej obliczeniami z wykorzystaniem linii nadprzyrodzonej overline alpha x - overline, alfa 1 jest prostą metodą pojedynczą. Łatwo jest, jeśli tylko w przybliżeniu, interpretować pod kątem skutecznej liczby próbek N alfa porównać ten formularz z formą do obliczania średniej bieżącej. wymaga tylko bieżącej wartości odniesienia i bieżącej wartości średniej, a także jest stabilna liczbowo. Pod względem technicznym podejście to uwzględnia całą historię w przeciętnej dwóch głównych zaletach wykorzystania pełnego okna, w przeciwieństwie do omawianego skrótu w niektórych przypadkach może ułatwić analityczne charakteryzowanie filtrowania i zmniejsza fluktuacje wywoływane, jeśli bardzo duża lub mała wartość danych stanowi część zbioru danych. Na przykład sprawdź wynik filtru, jeśli dane są zerowe, z wyjątkiem dla jednego punktu odniesienia, którego wartość wynosi 10 6. odpowiedzi 29 listopada 12 w 0 33.
No comments:
Post a Comment