भारित चलती - औसत - विचरण

एक्सपोनेंलीली भारित चलती औसत का सूत्र का उपयोग करके गणना की जा सकती है: ईवमाई (1) ईवमाई -1 एक्स जहां, ईवमा घातीय भारित चलती औसत, सरणी चौरसाई कारक में एक्स वर्तमान मान अब, अगर वेलनेस वाइल्डर चिकनी उपयोग किया जाता है तो मूल्य के रूप में लिया जाना चाहिए 1n अन्य का डिफ़ॉल्ट मान 2 (एन 1) है इसी तरह की सोच के आधार पर, तेजी से भारित चलती विचरण के लिए सूत्र क्या है? 6 अप्रैल 16:45 को पूछे जाने पर इसका मूल्य क्या है और इसका इस्तेमाल कैसे किया जाना चाहिए। legoscia। कार्तिक। डार्विन वॉन कोरक्स piotrek1543 6 अप्रैल 16 18:00 कृपया अपनी विशिष्ट समस्या को स्पष्ट करें या आपको जो भी ज़रूरत है वह ठीक करने के लिए अतिरिक्त विवरण जोड़ें। जैसा कि हाल ही में लिखा गया है, इसकी कड़ी मेहनत यह बताएं कि आप क्या पूछ रहे हैं इस सवाल को स्पष्ट करने में सहायता के लिए कैसे पूछें पृष्ठ देखें यदि इस प्रश्न को सहायता केंद्र में नियमों में फिट करने के लिए फिर से बदला जा सकता है कृपया प्रश्न संपादित करें क्या यह एक प्रोग्रामिंग प्रश्न है ndash Ed Ed Ed Ed Ed Ed Ed Edumumumumumumum Apr Apr Apr Apr Apr Apr Apr Apr Apr Apr Apr Apr Apr Apr Apr Apr Apr Apr Apr Apr Apr Apr Apr Apr Apr Apr Apr Apr Apr Apr Apr Apr Apr Apr Apr Apr Apr Apr Apr Apr Apr Apr Apr Apr Apr Apr Apr Apr Apr Apr Apr Apr Apr Apr Apr Apr Apr Apr Apr Apr Apr Apr Apr Apr Apr Apr Apr Apr Apr Apr Apr Apr Apr Apr Apr Apr Apr Apr Apr Apr Apr Apr Apr Apr Apr Apr Apr 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16। तो, इसकी एक प्रोग्रामिंग प्रश्न ndash सौरभ शाह 6 अप्रैल 16:53 पर 16:53 क्या भाषा में कार्य करता है आपने 2 टैग किया है और आपकी टिप्पणी में एक तिहाई का उल्लेख किया है। आपने अब तक क्या प्रयास किया है, तो कोई कोड लेखन सेवा नहीं है। ndash excaza 6 अप्रैल 16 पर: 54 Exponentially भारित मूविंग औसत अस्थिरता का विस्तार जोखिम का सबसे आम उपाय है, लेकिन यह कई जायके में आता है। पिछले लेख में, हमने दिखाया कि सरल ऐतिहासिक अस्थिरता की गणना कैसे करें (इस लेख को पढ़ने के लिए, भविष्य की जोखिम को मापने के लिए अस्थिरता का उपयोग करना देखें।) हम शेयर डेटा के 30 दिनों के आधार पर दैनिक उतार-चढ़ाव की गणना करने के लिए वास्तविक स्टॉक मूल्य डेटा का इस्तेमाल करते हैं। इस लेख में, हम साधारण अस्थिरता में सुधार करेंगे और तीव्रता से भारित चलती औसत (ईडब्ल्यूएमए) पर चर्चा करेंगे। ऐतिहासिक बनाम। भलीभांति अस्थिरता सबसे पहले, इस मीट्रिक को परिप्रेक्ष्य के कुछ हिस्से में डाल दें। दो व्यापक दृष्टिकोण हैं: ऐतिहासिक और निहित (या अंतर्निहित) अस्थिरता ऐतिहासिक दृष्टिकोण यह मानते हैं कि अतीत का प्रस्तावना हम आशा में इतिहास को मापते हैं कि यह भविष्यवाणी है। दूसरी ओर, भले ही अस्थिरता, इतिहास की उपेक्षा करती है, जो बाजार की कीमतों से उत्पन्न उतार-चढ़ाव के लिए हल करती है। यह आशा करता है कि बाजार सबसे अच्छा जानता है और बाजार मूल्य में है, भले ही निहित, भले ही अस्थिरता का एक सर्वसम्मत अनुमान हो। (संबंधित पढ़ने के लिए, उपयोग और अस्थिरता की सीमाएं देखें।) अगर हम सिर्फ तीन ऐतिहासिक दृष्टिकोणों (ऊपर की ओर) पर ध्यान देते हैं, तो उनके पास दो चरण समान हैं: आवधिक रिटर्न की श्रृंखला की गणना करें भारोत्तोलन योजना लागू करें सबसे पहले, हम आवधिक वापसी की गणना आम तौर पर दैनिक रिटर्न की एक श्रृंखला होती है, जहां प्रत्येक वापसी को लगातार जटिल शब्दों में व्यक्त किया जाता है। प्रत्येक दिन के लिए, हम शेयर की कीमतों के अनुपात का स्वाभाविक लॉग लेते हैं (यानी कल मूल्य से विभाजित मूल्य, और इसी तरह) यह दैनिक रिटर्न की एक श्रृंखला का उत्पादन करता है, यू i यू से i-m कितने दिन (मी दिन) हम माप रहे हैं पर निर्भर करता है यह हमें दूसरे चरण में ले जाता है: यह वह जगह है जहां तीन दृष्टिकोण अलग-अलग होते हैं। पिछले लेख में (भविष्य की जोखिम को मापने के लिए अस्थिरता का प्रयोग), हमने दिखाया कि स्वीकार्य सरलीकरण के तहत, साधारण विचलन स्क्वायर रिटर्न की औसत है: नोटिस करें कि यह प्रत्येक आवधिक रिटर्न के बारे में बताता है, फिर इसके द्वारा कुल राशि को विभाजित करता है दिनों की संख्या या टिप्पणियां (मी) तो, इसकी वास्तव में सिर्फ चुकता आवधिक रिटर्न का औसत। एक और तरीका रखो, प्रत्येक चुकता वापसी को एक समान वजन दिया जाता है। इसलिए यदि अल्फा (ए) एक भारिंग कारक (विशेष रूप से, 1 एम) है, तो एक साधारण विचरण ऐसा कुछ दिखता है: सरल विचरण पर ईडब्ल्यूएमए सुधार करता है इस दृष्टिकोण की कमजोरी यह है कि सभी लाभ एक ही वजन कम करते हैं Yesterdays (बहुत हाल ही में) वापसी पिछले महीने वापसी की तुलना में विचलन पर कोई और प्रभाव नहीं है इस समस्या को तेजी से भारित चलती औसत (ईडब्ल्यूएमए) का उपयोग करके तय किया गया है, जिसमें अधिक हाल के रिटर्न के विचरण पर अधिक वजन होता है। तीव्रता से भारित चलती औसत (ईडब्ल्यूएमए) लैम्ब्डा का परिचय देता है जिसे चिकनाई पैरामीटर कहा जाता है लैम्ब्डा एक से कम होना चाहिए। इस शर्त के तहत, बराबर वजन के बजाय, प्रत्येक स्क्वायर रिटर्न को गुणक द्वारा भारित किया जाता है: उदाहरण के लिए, जोखिम मैट्रिक्स टीएम, जो एक वित्तीय जोखिम प्रबंधन कंपनी है, 0.94 या 94 के लैम्ब्डा का उपयोग करने की आदत है। इस मामले में, पहले ( सबसे हालिया) चुकता आवधिक वापसी (1-0.94) (94) (9 4) 0 6. अगले स्क्वेर्ड रिटर्न केवल इस मामले में पूर्व वजन का एक लैम्ब्डा-मल्टीपल है जो 6 6 9 4 5.64 गुणा है। और तीसरे दिन पहले वजन बराबर (1-0.94) (0.94) 2 5.30 ईडब्ल्यूएमए में घातीय का अर्थ है: प्रत्येक भार एक पूर्ववर्ती दिनों के वजन का निरंतर गुणक (यानी लैम्ब्डा, जो एक से कम होना चाहिए) है। यह एक ऐसे विचरण को सुनिश्चित करता है जो हालिया डेटा के लिए भारित या पक्षपातपूर्ण है। (अधिक जानने के लिए, Google की वर्कशीट के लिए Google की वर्कशीट देखें।) Google के लिए बस अस्थिरता और ईडब्ल्यूएमए के बीच का अंतर नीचे दिखाया गया है स्तंभ ओ में दिखाए गए अनुसार साधारण अस्थिरता का प्रत्येक समय-सारिणी का वजन 0.1 9 6 रूप से होता है (हमें दैनिक स्टॉक मूल्य डेटा के दो वर्ष होते हैं। यह 50 9 दैनिक रिटर्न और 150 9 0.196 है)। लेकिन ध्यान दें कि कॉलम पी 6 का वजन, 5.64, फिर 5.3 और इतने पर है। सरल विचरण और ईडब्ल्यूएमए के बीच अंतर ही है याद रखें: हम पूरी श्रृंखला (कॉलम क्यू में) के योग के बाद हमारे पास भिन्नता है, जो मानक विचलन का वर्ग है। अगर हम अस्थिरता चाहते हैं, तो हमें उस विचरण के वर्गमूल को याद रखना चाहिए। गुगल्स मामले में विचरण और ईडब्ल्यूएमए के बीच दैनिक अस्थिरता में अंतर यह महत्वपूर्ण है: सरल विचरण ने हमें 2.4 की एक दैनिक अस्थिरता दी, लेकिन ईडब्ल्यूएमए ने केवल 1.4 की एक दैनिक अस्थिरता दी (विवरण के लिए स्प्रेडशीट देखें)। जाहिर है, हाल के दिनों में गोॉग्स की अस्थिरता थोड़ी कम हो गई है, इसलिए एक साधारण विचलन कृत्रिम रूप से उच्च हो सकता है। आज का विचरण पाइर डेस विरिएंस का फ़ंक्शन है आप नोटिस करेंगे कि हमें घाटे में गिरावट की भारी लंबी श्रृंखला की गणना करने की जरूरत है। हम यहां गणित नहीं करेंगे, लेकिन ईडब्ल्यूएमए की सबसे अच्छी सुविधाओं में से एक यह है कि पूरी श्रृंखला आसानी से एक रिकर्सिव फॉर्मूला को कम कर देता है: पुनरावर्ती का मतलब है कि आज के विचरण संदर्भ (यानी पूर्व दिनों के भिन्नता का एक कार्य है)। आप इस सूत्र को स्प्रेडशीट में भी पा सकते हैं, और यह सटीक रूप से उसी परिणाम का उत्पादन करता है जैसे कि लंबे समय से गणना यह कहता है: आज का विचलन (ईडब्ल्यूएमए के तहत) कल विचलन के बराबर होता है (लैम्ब्डा द्वारा भारित) प्लस बकाया चुकता वापसी (एक शून्य से लैम्ब्डा वजन होता है)। ध्यान दें कि हम कैसे बस एक साथ दो शब्दों को जोड़ रहे हैं: आजकल भारित विचरण और वेटेड, स्क्वेर्ड रिटर्न फिर भी, लैम्ब्डा हमारे चौरसाई पैरामीटर है। एक उच्च लैम्ब्डा (जैसे कि जोखिम मैट्रिक्स 94) श्रृंखला में धीमी क्षय दर्शाती है - सापेक्ष रूप में, हम श्रृंखला में अधिक डेटा अंक लेकर जा रहे हैं और वे धीरे-धीरे गिरने जा रहे हैं दूसरी ओर, यदि हम लैम्ब्डा को कम करते हैं, तो हम उच्च क्षय को इंगित करते हैं: वजन अधिक तेज़ी से गिरता है और, तेज़ी से क्षय के प्रत्यक्ष परिणाम के रूप में, कम डेटा पॉइंट का उपयोग किया जाता है (स्प्रैडशीट में लैम्ब्डा एक इनपुट है, इसलिए आप इसकी संवेदनशीलता के साथ प्रयोग कर सकते हैं) सारांश अस्थिरता एक स्टॉक का तात्कालिक मानक विचलन है और सबसे सामान्य जोखिम मीट्रिक है। यह भिन्नता का वर्गमूल भी है हम ऐतिहासिक या अप्रत्यक्ष रूप से भिन्न हो सकते हैं (अंतर्निहित अस्थिरता)। जब ऐतिहासिक रूप से मापने के लिए, सबसे आसान तरीका सरल विचरण होता है लेकिन सरल विचरण के साथ कमजोरी सभी वही वजन एक ही वजन मिलता है। तो हम एक क्लासिक ट्रेड-ऑफ का सामना करते हैं: हम हमेशा अधिक डेटा चाहते हैं, लेकिन जितना अधिक डेटा हमारे पास है, उतना ही हमारा गणना दूर (कम प्रासंगिक) डेटा से पतला होता है। आवधिक रूप से भारित चलती औसत (ईडब्ल्यूएमए) आवधिक रिटर्न के लिए भार बताकर सरल विचरण पर सुधार करता है। ऐसा करने से, हम दोनों एक बड़े नमूना आकार का उपयोग कर सकते हैं, लेकिन अधिक हाल के रिटर्न के लिए अधिक वजन भी दे सकते हैं। (इस विषय पर एक फिल्म ट्यूटोरियल देखने के लिए, बायोनिक कछुए पर जाएं।) अनुच्छेद 50 यूरोपीय संघ संधि में एक वार्ता और निपटान खंड है जो कि किसी भी देश के लिए किए जाने वाले कदमों को रेखांकित करता है। बीटा पूरे बाजार के मुकाबले एक सुरक्षा या पोर्टफोलियो की अस्थिरता या व्यवस्थित जोखिम का एक उपाय है। व्यक्तियों और निगमों द्वारा किए गए पूंजीगत लाभ पर लगाए गए एक प्रकार का कर। पूंजीगत लाभ लाभ है कि एक निवेशक किसी निर्दिष्ट कीमत से कम या नीचे एक सुरक्षा खरीदने का आदेश। एक खरीद सीमा आदेश व्यापारियों और निवेशकों को निर्दिष्ट करने की अनुमति देता है। एक आंतरिक राजस्व सेवा (आईआरएस) नियम जो IRA खाते से जुर्माना-मुक्त निकासी की अनुमति देता है। नियम की आवश्यकता है कि। जनता के लिए एक निजी कंपनी द्वारा स्टॉक की पहली बिक्री। आईपीओ अक्सर छोटे, छोटी कंपनियों द्वारा प्राप्त किए जाने की मांग करते हैं। ईडब्ल्यूएमए दृष्टिकोण के पास एक आकर्षक विशेषता है: इसमें अपेक्षाकृत कम संग्रहित डेटा की आवश्यकता होती है किसी भी समय हमारे अनुमान को अपडेट करने के लिए, हमें केवल विचरण दर का एक पूर्व अनुमान और सबसे अवलोकन मूल्य की आवश्यकता है। EWMA का एक द्वितीयक उद्देश्य अस्थिरता में परिवर्तनों को ट्रैक करना है छोटे मूल्यों के लिए, हाल के अवलोकन के तुरंत अनुमान को प्रभावित करते हैं एक के करीब मूल्यों के लिए, अंतर्निहित चर के रिटर्न में हाल के परिवर्तनों के आधार पर अनुमान धीरे धीरे बदल जाता है। रिस्क मैट्रिक्स डाटाबेस (जेपी मॉर्गन द्वारा निर्मित और सार्वजनिक उपलब्ध कराया गया) रोज़ाना अस्थिरता को अपडेट करने के लिए ईडब्ल्यूएमए का उपयोग करता है महत्वपूर्ण: ईडब्ल्यूएमए फार्मूला एक लंबे समय तक औसत विचरण स्तर नहीं मानता है। इस प्रकार, वाष्पशीलता की अवधारणा का मतलब है कि ईडब्ल्यूएमए द्वारा कब्जा नहीं किया गया है। इस उद्देश्य के लिए ARCHGARCH मॉडल बेहतर अनुकूल हैं। ईडब्ल्यूएमए का एक माध्यमिक उद्देश्य अस्थिरता में परिवर्तनों को ट्रैक करना है, इसलिए छोटे मूल्यों के लिए, हाल के अवलोकन के अनुमान को तुरंत प्रभावित किया जाता है और एक के करीब मूल्यों के लिए, अंतर्निहित चर के रिटर्न में हाल के परिवर्तनों में अनुमान धीरे-धीरे बदल जाता है। द रिस्क मैट्रिक्स डाटाबेस (जेपी मॉर्गन द्वारा उत्पादित) और सार्वजनिक रूप से 1 99 4 में उपलब्ध कराया गया, रोज़ाना अस्थिरता अनुमान को अपडेट करने के लिए ईडब्ल्यूएमए मॉडल का उपयोग करता है। कंपनी ने पाया कि बाजार चर की एक सीमा के पार, यह मान उस प्रमेय का पूर्वानुमान देता है जो प्रसरण विचरण दर के सबसे निकट आते हैं। एक विशेष दिन पर एहसास हुआ विचरण दर अगले 25 दिनों के समान रूप से भारित औसत के रूप में गणना की गई थी। इसी तरह, हमारे डेटा सेट के लिए लैम्ब्डा का इष्टतम मूल्य की गणना करने के लिए, हमें प्रत्येक बिंदु पर प्राप्त अस्थिरता की गणना करने की आवश्यकता है। कई तरीके हैं, इसलिए एक चुनें। इसके बाद, ईडब्ल्यूएमए अनुमान और एहसास हुआ अस्थिरता के बीच चुकता त्रुटियों (एसएसई) के योग की गणना करें अंत में, लैम्ब्डा वैल्यू बदलकर एसएसई को कम करें। सरल लगता है यह है। सबसे बड़ी चुनौती का एहसास अस्थिरता की गणना करने के लिए एक एल्गोरिथ्म पर सहमत होना है उदाहरण के लिए, जोखिम मैट्रिक्स के लोगों ने बाद में 25 दिनों का एहसास हुआ कि वे विचरण दर का अनुमान लगाते हैं। आपके मामले में, आप एक एल्गोरिथम चुन सकते हैं जो दैनिक वॉल्यूम, एचआईएलओ एंड ओपन-बंद मूल्यों का उपयोग करता है। प्रश्न 1: क्या हम ईडब्ल्यूएमए का अनुमान लगा सकते हैं कि एक से अधिक कदम आगे बढ़ने (या पूर्वानुमान) अस्थिरता ईडब्ल्यूएमए वाष्पशीलता का प्रतिनिधित्व लंबी-औसत औसत अस्थिरता को नहीं मानता है, और इस तरह, एक-चरण से परे किसी भी भविष्यवाणी के क्षितिज के लिए, ईडब्ल्यूएमए स्थिरता देता है मूल्य: मुझे एक पेपर के एक टुकड़े को समझने में समस्या है। किसी भी संकेत या मदद की सराहना करते हैं यह कहते हैं: एक सेंसर 1 सेकंड के अंतराल पर जेड (i) रिकॉर्ड करता है और पृष्ठभूमि मान यू की गणना करता है यू (i) सूत्र का उपयोग कर: जहां आर स्थिरांक है और यू (0) पूर्व-माप डेटा से गणना की जाती है। अब, कोई भी विचार यदि यह सूत्र प्रसिद्ध है, तो यह दो-अवधि के गाऊसी मिश्रण का शोर है, तो यह वास्तव में इस तरह से कहता है: इन मूल्यों के भिन्नता यू (i) परिकलित मान यू (i) से गणना की जाती है: जहां कश्मीर सिग्मा है कारक और टी दिया मापने का समय है मुझे नहीं पता है कि विचरण कैसे ऐसा कुछ बन गया मैं शब्द टी और एसक्यूटीआर समारोह को समझता हूं, लेकिन समग्र सूत्र, पता नहीं।