Esponenzialmente Ponderata Mobile Media Filtro

Esplorando Il ponderata esponenzialmente Moving volatilità media è la misura più comune del rischio, ma si tratta in diversi sapori. In un precedente articolo, abbiamo mostrato come calcolare semplice volatilità storica. (Per leggere questo articolo, vedere Uso volatilità per valutare i rischi futuri.) Abbiamo usato Googles dati effettivi di prezzo delle azioni al fine di calcolare la volatilità giornaliera sulla base di 30 giorni di dati di stock. In questo articolo, miglioreremo il semplice volatilità e discutere la media mobile esponenziale ponderata (EWMA). Vs. Storico La volatilità implicita In primo luogo, consente di mettere questa metrica in un po 'di prospettiva. Ci sono due approcci: volatilità storica e implicita (o implicite). L'approccio storico presuppone che passato è prologo misuriamo la storia nella speranza che sia predittiva. La volatilità implicita, d'altra parte, ignora la storia si risolve per la volatilità implicita dai prezzi di mercato. Si spera che il mercato conosce meglio e che il prezzo di mercato contiene, anche se implicitamente, una stima di consenso di volatilità. (Per la lettura correlate, vedere gli usi e limiti di volatilità.) Se ci concentriamo solo su tre approcci storici (il alto a sinistra), hanno due punti in comune: Calcolare la serie di rendimenti periodici applicare uno schema di ponderazione In primo luogo, calcolare il ritorno periodico. Questo è in genere una serie di rendimenti giornalieri in cui ogni ritorno è espresso in termini di continuo composte. Per ogni giorno, prendiamo il logaritmo naturale del rapporto tra i prezzi delle azioni (cioè prezzo oggi divisi per prezzo di ieri, e così via). Questo produce una serie di rendimenti giornalieri, da u i u i-m. a seconda di quanti giorni (m giorni) stiamo misurando. Questo ci arriva al secondo passo: E 'qui che i tre approcci differenti. Nel precedente articolo (Utilizzo di volatilità per valutare rischio futuro), abbiamo dimostrato che in un paio di semplificazioni accettabili, la semplice varianza è la media dei rendimenti al quadrato: Si noti che questo riassume ciascuna delle dichiarazioni periodiche, poi divide che totale da parte del numero di giorni o osservazioni (m). Così, la sua realtà solo una media delle dichiarazioni periodiche squadrati. In altre parole, ogni ritorno quadrato viene dato un peso uguale. Quindi, se alfa (a) è un fattore di ponderazione (in particolare, un 1m), quindi un semplice scostamento simile a questa: Il EWMA migliora semplice varianza La debolezza di questo approccio è che tutti i ritorni guadagnano lo stesso peso. Yesterdays (molto recente) di ritorno non ha più influenza sulla varianza rispetto allo scorso mese di ritorno. Questo problema viene risolto utilizzando la media ponderata esponenzialmente movimento (EWMA), in cui i ritorni più recenti hanno un peso maggiore sulla varianza. La media mobile esponenziale ponderata (EWMA) introduce lambda. che è chiamato il parametro smoothing. Lambda deve essere inferiore a uno. In tale condizione, invece di pesi uguali, ogni ritorno quadrato è ponderato con un moltiplicatore come segue: Per esempio, RiskMetrics TM, una società finanziaria gestione del rischio, tende ad usare un lambda di 0,94 o 94. In questo caso, il primo ( più recente) al quadrato ritorno periodico è ponderato in base (1-0,94) (. 94) 0 6. il prossimo ritorno quadrato è semplicemente un lambda-multiplo del peso prima, in questo caso 6 moltiplicato per 94 5.64. E il terzo giorni precedenti peso uguale (1-0,94) (0,94) 2 5.30. Quello sensi esponenziale EWMA: ciascun peso è un moltiplicatore costante (cioè lambda, che deve essere inferiore a uno) della prima peso giorni. Questo assicura una varianza che viene ponderato o sbilanciata verso i dati più recenti. (Per ulteriori informazioni, controllare il foglio di lavoro Excel per Googles volatilità.) La differenza tra semplicemente volatilità e EWMA per Google è indicato di seguito. La volatilità semplice pesa in modo efficace ogni ritorno periodico da 0.196 come mostrato nella colonna O (abbiamo avuto due anni di dati di prezzo delle azioni quotidiane. Cioè 509 rendimenti giornalieri e il 1509 0.196). Ma si noti che Colonna P assegna un peso di 6, poi 5,64, quindi 5.3 e così via. Quello è l'unica differenza tra semplice varianza e EWMA. Ricorda: Dopo sommiamo l'intera serie (in Q colonna) abbiamo la varianza, che è il quadrato della deviazione standard. Se vogliamo la volatilità, abbiamo bisogno di ricordare di prendere la radice quadrata di tale varianza. Che cosa è la differenza di volatilità giornaliera tra la varianza e EWMA in caso Googles suo significativo: La semplice varianza ci ha dato una volatilità giornaliera di 2,4 ma il EWMA ha dato una volatilità giornaliera di soli 1.4 (vedere il foglio di calcolo per i dettagli). A quanto pare, Googles volatilità si stabilì più di recente, pertanto, una semplice variazione potrebbe essere artificialmente alto. Di oggi Variance è una funzione di preavviso Pior giorni Varianza Youll abbiamo bisogno di calcolare una lunga serie di pesi in modo esponenziale in declino. Abbiamo solito facciamo la matematica qui, ma una delle migliori caratteristiche del EWMA è che l'intera serie riduce convenientemente ad una formula ricorsiva: ricorsivo significa che i riferimenti varianza di oggi (cioè è una funzione del giorni prima varianza). È possibile trovare questa formula nel foglio di calcolo anche, e produce lo stesso risultato esatto come il calcolo longhand Dice: varianza di oggi (sotto EWMA) uguale varianza di ieri (ponderato per lambda) più il rendimento di ieri al quadrato (pesato da una lambda meno). Si noti come stiamo solo aggiungendo due termini insieme: ieri varianza ponderata e ieri ponderati, al quadrato di ritorno. Anche così, lambda è il nostro parametro smoothing. Un lambda più alto (ad esempio, come RiskMetrics 94) indica più lento decadimento della serie - in termini relativi, stiamo per avere più punti di dati nella serie e che stanno per cadere più lentamente. D'altra parte, se riduciamo lambda, indichiamo superiore decadimento: i pesi cadere fuori più rapidamente e, come risultato diretto del rapido decadimento, meno punti dati sono usati. (Nel foglio di calcolo, lambda è un ingresso, in modo da poter sperimentare con la sua sensibilità). Riassunto La volatilità è la deviazione standard istantanea di un magazzino e la metrica di rischio più comune. È anche la radice quadrata della varianza. Siamo in grado di misurare la varianza storicamente o implicitamente (volatilità implicita). Quando si misura storicamente, il metodo più semplice è semplice varianza. Ma la debolezza con una semplice varianza è tutti i ritorni ottenere lo stesso peso. Quindi ci troviamo di fronte un classico trade-off: vogliamo sempre più dati ma più dati che abbiamo più il nostro calcolo è diluito da dati lontani (meno rilevanti). La media mobile esponenziale ponderata (EWMA) migliora semplice varianza assegnando pesi alle dichiarazioni periodiche. In questo modo, siamo in grado di utilizzare una dimensione sia grande campione, ma anche dare maggior peso ai rendimenti più recenti. (Per visualizzare un tutorial film su questo argomento, visitare il Bionic Turtle.) Beta è una misura della volatilità o rischio sistematico, di un titolo o di un portafoglio rispetto al mercato nel suo complesso. Un tipo di imposta riscossa sulle plusvalenze sostenute da individui e aziende. Le plusvalenze sono i profitti che un investitore. Un ordine per l'acquisto di un titolo pari o inferiore a un determinato prezzo. Un ordine di acquisto limite consente agli operatori e agli investitori di specificare. Un Internal Revenue Service (IRS) regola che consente per i prelievi senza penalità da un account IRA. La regola prevede che. La prima vendita di azioni da una società privata al pubblico. IPO sono spesso emesse da piccole, le aziende più giovani che cercano la. Rapporto DebtEquity è rapporto debito utilizzato per misurare una leva finanziaria company039s o un rapporto debito utilizzato per misurare un filtro individual. Exponential Questa pagina descrive il filtraggio esponenziale, il filtro più semplice e più popolare. Questo fa parte della sezione di filtraggio che fa parte di una guida alla localizzazione del guasto e diagnosi .. Panoramica, costante di tempo, ed equivalente analogico Il filtro più semplice è il filtro esponenziale. Esso ha un solo parametro di regolazione (diverso l'intervallo di campionamento). Si richiede la memorizzazione di una sola variabile - l'uscita precedente. Si tratta di un IIR (autoregressivo) Filtro - gli effetti di un decadimento cambiamento di ingresso in modo esponenziale fino a quando i limiti del display o aritmetica informatica nascondono. In varie discipline, l'uso di questo filtro è indicato anche come smoothing8221 8220exponential. In alcune discipline quali l'analisi degli investimenti, il filtro esponenziale è chiamato un 8220Exponentially Weighted Moving Average8221 (EWMA), o semplicemente 8220Exponential Moving Average8221 (EMA). Questo abusi tradizionale ARMA 8220moving terminologia average8221 di analisi di serie temporali, dal momento che non c'è storia di input che viene utilizzato - solo l'ingresso corrente. È l'equivalente tempo discreto dell'ordine 8220first lag8221 comunemente utilizzato nella modellazione analogica dei sistemi di controllo a tempo continuo. Nei circuiti elettrici, un filtro RC (filtro con un resistore e un condensatore) è un ritardo di primo ordine. Quando sottolineando l'analogia di circuiti analogici, il parametro singolo tuning è la constant8221 8220time, di solito scritto come la lettera greca minuscola Tau (). Infatti, i valori ai tempi di campionamento discreti corrispondono esattamente il ritardo equivalente tempo continuo con la stessa costante di tempo. Il rapporto tra l'attuazione digitale e la costante di tempo è mostrato nelle equazioni seguenti. equazioni filtri esponenziali e inizializzazione Il filtro esponenziale è una combinazione ponderata della stima precedente (uscita) con i dati di ingresso più recente, con la somma dei pesi uguali a 1 in modo che l'uscita corrisponda all'ingresso allo stato stazionario. Seguendo la notazione filtro già introdotto: y (k) ay (k-1) (1-a) x (k) dove x (k) è l'ingresso grezzo al momento step ky (k) è l'uscita filtrato al momento passo ka è una costante tra 0 e 1, normalmente tra 0,8 e 0,99. (A-1) o una è talvolta chiamato il constant8221 8220smoothing. Per i sistemi con un passo temporale T fisso tra i campioni, la costante 8220a8221 viene calcolata e memorizzata solo per comodità quando lo sviluppatore applicazione specifica un nuovo valore della costante di tempo desiderato. Per sistemi con campionamento dei dati a intervalli irregolari, la funzione esponenziale sopra deve essere usato con ogni passo, dove T è il tempo dal campione precedente. L'uscita del filtro è solitamente inizializzato corrisponda al primo ingresso. Quando il tempo approcci costante 0, una va a zero, quindi non c'è filtraggio 8211 l'uscita è uguale al nuovo input. Poiché la costante di tempo diventa molto grande, una avvicina 1, in modo che il nuovo input viene quasi ignorata 8211 filtraggio molto pesante. L'equazione di filtro sopra può essere trasformato nel seguente predittore-correttore equivalente: Questa forma rende più evidente che la stima variabili (uscita del filtro) è previsto immodificato dalla precedente stima y (k-1) più riferiscono un termine di correzione sulla inaspettata 8220innovation8221 - la differenza tra il nuovo ingresso x (k) e la previsione y (k-1). Questa forma è anche il risultato derivante filtro esponenziale come un semplice caso speciale di un filtro di Kalman. che è la soluzione ottimale a un problema di stima con un particolare insieme di ipotesi. Fase risposta Un modo di visualizzare il funzionamento del filtro è esponenziale per tracciare la risposta nel tempo ad un ingresso a gradino. Cioè, a cominciare con l'ingresso e l'uscita del filtro a 0, il valore di ingresso è improvvisamente cambiato a 1. I valori risultanti sono riportati di seguito: Nel grafico sopra, il tempo è diviso per il tempo del filtro costante tau in modo da poter più facilmente prevedere i risultati per qualsiasi periodo di tempo, per qualsiasi valore della costante di tempo del filtro. Dopo un tempo pari alla costante di tempo, l'uscita del filtro sale al 63,21 del suo valore finale. Dopo un tempo pari a 2 costanti di tempo, il valore sale al 86.47 del suo valore finale. Le uscite dopo sempre pari al 3,4, e 5 costanti di tempo sono 95.02, 98.17, 99.33 e del valore finale, rispettivamente. Poiché il filtro è lineare, ciò significa che queste percentuali possono essere utilizzati per qualsiasi entità del cambiamento, non solo per il valore di 1 usato qui. Sebbene la risposta al gradino in teoria richiede un tempo infinito, da un punto di vista pratico, pensare filtro esponenziale da 98 a 99 8220done8221 rispondere dopo un tempo pari a 4 o 5 costanti di tempo del filtro. Variazioni sul filtro esponenziale C'è una variante del filtro esponenziale chiamato 8220nonlinear esponenziale filter8221 Weber, 1980. destinato a filtrare pesantemente rumore entro un certo 8220typical8221 ampiezza, ma poi rispondere più velocemente alle variazioni più grandi. Copyright 2010 - 2013, Greg Stanley Condividi su: esponenzialmente ponderata media mobile Si può pensare di lista osserva come le discussioni che avete segnalibro. È possibile aggiungere tag, autori, discussioni, e anche risultati della ricerca alla tua lista di controllo. In questo modo si può facilmente tenere traccia di argomenti che sei interessato a. Per visualizzare l'elenco orologio, cliccare sul link quotMy Newsreaderquot. Per aggiungere elementi alla tua lista di controllo, fare clic sul quotadd per guardare collegamento listquot in fondo ad ogni pagina. Come faccio ad aggiungere una voce alla mia selezione Per aggiungere criteri di ricerca per la vostra lista di controllo, cercare il termine desiderato nella casella di ricerca. Fare clic sul quotAdd questa ricerca ad orologio collegamento listquot nella pagina dei risultati di ricerca. È inoltre possibile aggiungere un tag alla tua lista di controllo per la ricerca per il tag con la direttiva quottag: tagnamequot dove tagname è il nome del tag che si desidera guardare. 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Le discussioni sono filettate, o raggruppate in un modo che permette di leggere un messaggio pubblicato e tutte le relative risposte in ordine cronologico. Ciò rende più facile seguire il filo del discorso, e di vedere whatrsquos già stato detto prima di postare la propria risposta o effettuare una nuova registrazione. contenuto dei newsgroup è distribuito da server ospitati da varie organizzazioni su Internet. I messaggi vengono scambiati e gestiti tramite protocolli aperti standard. Nessuna singola entità ldquoownsrdquo i newsgroup. Ci sono migliaia di gruppi di discussione, ogni affrontando un singolo argomento o area di interesse. I posti MATLAB Central Newsreader e messaggi visualizzati nel newsgroup comp. soft-sys. matlab. Come posso leggere o inviati ai newsgroup è possibile utilizzare il lettore di news integrato sul sito MATLAB Central per leggere e inviare messaggi in questo gruppo di discussione. MATLAB Central è ospitato da MathWorks. I messaggi postati attraverso il MATLAB Central Telecronista sono visti da tutti, utilizzando i newsgroup, a prescindere dal modo in cui accedono ai newsgroup. Ci sono molti vantaggi di utilizzare MATLAB Central. Un account Il tuo account centrale MATLAB è legato alle vostre MathWorks account per un facile accesso. Utilizzare l'indirizzo email di vostra scelta Il MATLAB Central Telecronista consente di definire un indirizzo email alternativo come vostro indirizzo di invio, evitando disordine nella vostra cassetta postale principale e riducendo lo spam. Spam Control maggior parte dello spam newsgroup viene filtrato dal MATLAB Central Newsreader. I messaggi di tag può essere contrassegnati con un'etichetta rilevante da qualsiasi utente firmato-in. I tag possono essere usati come parole chiave per trovare particolari file di interesse, o come un modo per categorizzare i tuoi messaggi preferiti. Si può scegliere di consentire ad altri di visualizzare i tag, ed è possibile visualizzare o cercare i tag othersrsquo così come quelli della comunità in generale. Tagging fornisce un modo di vedere sia le grandi tendenze e le più piccole, le idee e le applicazioni più oscuri. Guarda le liste Impostazione elenchi di controllo consente di una notifica di aggiornamenti apportati ai distacchi selezionati per autore, filo, o di qualsiasi variabile di ricerca. Lista osserva notifiche possono essere inviate via e-mail (digest giornaliero o immediato), visualizzato nel mio lettore di news, o inviati tramite feed RSS. Altri modi per accedere ai newsgroup, utilizzare un lettore di news attraverso la vostra scuola, datore di lavoro, o Internet Service Provider pagare per l'accesso newsgroup da un fornitore commerciale Usa Google Gruppi Mathforum. org fornisce un newsreader con accesso al newsgroup sys. matlab comp. soft Crea il tuo server. Per le istruzioni tipici, vedi: slyckng. phppage2 Seleziona il tuo CountryDocumentation Questo esempio mostra come utilizzare in movimento filtri medi e ricampionamento per isolare l'effetto di componenti periodiche del momento della giornata su letture di temperatura orarie, così come rimuovere il rumore indesiderato linea da un open misura della tensione - loop. L'esempio mostra inoltre come lisciare i livelli di un segnale di clock preservando i bordi utilizzando un filtro mediano. L'esempio mostra anche come utilizzare un filtro Hampel per rimuovere grandi valori anomali. La motivazione Smoothing è il modo in cui scopriamo importanti modelli attualmente in vendita, lasciando fuori le cose che sono poco importante (rumore cioè). Usiamo il filtro per eseguire questa levigante. L'obiettivo di smoothing è quello di produrre lenti cambiamenti di valore in modo che la sua più facile vedere le tendenze attualmente in vendita. A volte, quando si esaminano i dati di input si potrebbe desiderare di smussare i dati al fine di vedere una tendenza nel segnale. Nel nostro esempio abbiamo una serie di letture di temperatura in gradi Celsius prese ogni ora all'aeroporto Logan per tutto il mese di gennaio 2011. Si noti che possiamo vedere visivamente l'effetto che l'ora del giorno ha sulle letture di temperatura. Se si è interessati solo alla variazione di temperatura giornaliera nel corso del mese, le fluttuazioni orarie contribuiscono solo rumore, che può rendere le variazioni giornaliere difficile da discernere. Per rimuovere l'effetto del momento della giornata, vogliamo ora per lisciare i nostri dati utilizzando un filtro media mobile. Un Moving Filter Media Nella sua forma più semplice, un filtro a media mobile di lunghezza N prende la media di ogni N campioni consecutivi di forma d'onda. Per applicare un filtro media mobile a ciascun punto di dati, costruiamo i nostri coefficienti del nostro filtro in modo che ogni punto è equamente ponderato e contribuisce 124 alla media totale. Questo ci dà la temperatura media su un periodo di 24 ore. Filter Delay noti che l'uscita filtrato viene ritardata di circa dodici ore. Ciò è dovuto al fatto che il nostro filtro a media mobile ha un ritardo. Qualsiasi filtro simmetrica di lunghezza N avrà un ritardo di (N-1) 2 campioni. Siamo in grado di tenere conto di questo ritardo manualmente. Estrazione differenze medie In alternativa, si può anche utilizzare il filtro media mobile per ottenere una stima migliore di come l'ora del giorno influenza la temperatura generale. Per fare questo, prima, sottrarre i dati levigate dalle misure di temperatura orarie. Poi, segmentare i dati differenziata in giorni e prendono la media su tutti i 31 giorni del mese. Estrazione Peak Busta A volte ci vorrebbe anche avere una stima senza intoppi o meno di come gli alti e bassi del nostro segnale di temperatura cambiano ogni giorno. Per fare questo possiamo usare la funzione di inviluppo per collegare alti e bassi estremi rilevati nel corso di un sottoinsieme del periodo di 24 ore. In questo esempio, ci assicuriamo che ci sono almeno 16 ore tra ogni estremamente bassa alta ed estrema. Possiamo anche ottenere un senso di come gli alti e bassi sono trend prendendo la media tra i due estremi. Weighted Moving Filtri media Altri tipi di movimento filtri medi non appesantire ogni campione ugualmente. Un altro filtro comune segue l'espansione binomiale (12,12) n Questo tipo di filtro approssima una curva normale per grandi valori di n. È utile per filtrare il rumore ad alta frequenza per n piccolo. Per trovare i coefficienti per il filtro binomiale, Convolve 12 12 con se stesso e quindi in modo iterativo convolve l'uscita con 12 12 un determinato numero di volte. In questo esempio, utilizzare cinque iterazioni totale. Un altro filtro in qualche modo simile al filtro gaussiano espansione è il filtro a media mobile esponenziale. Questo tipo di filtro a media mobile ponderata è facile da costruire e non richiede una grande dimensione della finestra. Di regolare un filtro media mobile esponenziale ponderata da un parametro alfa tra zero e uno. Un valore più elevato di alfa avrà meno lisciatura. Ingrandire la letture per un giorno. Seleziona il tuo paese