Eksponentiaalisesti Painotettu Liikkuvan Keskiarvon Standardi Poikkeama

Hei Olen kerännyt joitakin prosessitietoja kolme vuotta ja haluan jäljitellä EWMA tulevaisuuden analyysi, onko minun asetettu tasoitus parametri olisi havaita kaikki tärkeät muutokset ilman liikaa vääriä hälytyksiä. Näyttää siltä kuin useimmat oppikirjat ja kirjallisuus, että olen Näytti käyttävän keskimääräistä ja standardipoikkeamaa raja-arvojen laskemiseen Tämä on yleensä kontrollin keskiarvo ja keskihajonta tietyistä historiallisista tiedoista tai sen väestön keskiarvosta ja sd: stä, josta näytteet on otettu. Minulla ei ole kumpaakaan tietoa. Onko olemassa toinen tapa laskea ohjausrajojen. On olemassa EWMA-kaavion vaihtelu, joka ei käytä keskiarvoa ja standardipoikkeamaa. Kaikki luovat ideat. Kiitos etukäteen. Varmistaakseni ymmärrän tämän voit laskea EWMA-keskiarvon ja varianssin , Mutta sinulla ei ole perusviivaa verrata niitä. Se kuulostaa minulle kuin sinulla on valvottu tekniikka, joka olettaa, että voit määrittää, miltä se näyttää, mutta haluat sellaisen valvomatta tekniikkaa, joka vain näyttää Eroja kutsumatta yhtä valtion hyvää ja toista huonoa Tarkkailemattomille tekniikoille tulee mieleen klusterointi, mutta sitä olisi muutettava, jotta se voitaisiin soveltaa aikakertoihin. Miten yleistetty Likelihood Ratio GLR Jim Pivarski 25.6.2012 klo 2 49.Jos viitataan I Voi laskea Zi minun annetulla lambda, mutta kun se tulee valvonta rajoja, minulla ei ole historiallisia tietoja laskemaan T ja S Kiitos voin tarkastella GLR ja myös lähettää risti validoida user3295481 25. kesäkuuta 14 at 2 54.Yeah, T ja S ovat perusviivan jakautumisen keskiarvo ja keskihajonta, joka joko annetaan ennalta tai määritetään harjoitustietokannasta. Harjoitusdata esittää, mitä tietoja pitäisi näyttää, joten tämä on valvottu tekniikka ja haluat Valvomaton tekniikka GLR ei ole eksponentiaalisesti painotettu, mutta se dynaamisesti löytää tiedon rikkoutumisen kahden eri jakauman välillä ja yhdistää tiedot kummankin puolen taakse saadakseen entistä kestävämpiä tuloksia Se voisi olla mitä haluat Jim Piva Rski 25 kesäkuu 14 klo 3 00. Käytännön toiminnallisesta näkökulmasta pelkästään historiallisten tietojen tilastollisen analyysin käyttö on harvinaista Kyllä, se tarjoaa joitakin ohjeita siitä, miten prosessi ja sen valvontajärjestelmä toimivat, mutta kaikkein tärkein asia On saada hyvät käsitteet ja tietää suunnittelun raja-arvot. Tarkoitan operatiivisia rajoja, jotka määräytyvät erilaisten laitteiden eritelmien ja suorituskykyominaisuuksien perusteella. Tämä mahdollistaa hyvän käsityksen siitä, miten prosessi on tarkoitus Käyttäytyvät optimaalisen käyttöpisteen ja ylemmän alemman säätörajan ja optimaalisen poikkeaman alueilta. Tällä on hyvin vähän tekemistä historiallisten tietojen tilastolliseen analyysiin ja paljon tekemisiin prosessisuunnittelun metallurgian kanssa - riippuen tyypistä Prosessin käsittelemisestä. Tarkastusten rajat määritetään viime kädessä siitä, mitä Process Manager Process Engineer WANTS, jotka ovat yleensä mutta Ei aina laitteen nimikapasiteetin sisällä. Jos olet työssänne toiminnallisissa rajoissa ja olet prosessien optimoinnin alueella, niin kyllä, tilastollista analyysia käytetään laajemmin ja se voi tarjota hyvän näkemyksen Riippuen prosessin vaihtelusta , Kuinka hyvin ohjausjärjestelmäsi on muodostettu ja rehunkäytön homogeenisuus, valittujen ylemmien alarajojen raja-arvot vaihtelevat Hyvä lähtöpaikka on optimaalinen käyttöpaikka, esim. 100 m3, sitten käytä järkevää määrää historiatietoja Laskea keskihajonta ja tee yläraja 100 1 standardi dev ja alaraja 100-1 standard dev Tämä ei ole mikään kova ja nopea sääntö, mutta se on järkevä lähtökohta. Vastattu Feb 7 16, 12 12.Exploring Exponentially Weighted Moving Average. Volatility on yleisin riskin mitta, mutta se tulee useaan makuun Aiemmassa artikkelissa kerroin, kuinka laskea yksinkertainen historiallinen volatiliteetti Lue tämä artikkeli, Katso Volatiliteetin käyttäminen tulevaisuuden riskin mittaamiseen Käytimme Googlen todellisten osakekurssitietojen laskemista päivittäisen volatiliteetin laskemiseksi 30 päivän varastotietojen perusteella Tässä artikkelissa parannamme yksinkertaista volatiliteettiä ja keskustelemme eksponentiaalisesti painotetusta liukuva keskiarvosta EWMA Historical Vs Implied Volatility Ensinnäkin annamme tämän metrijärjestelmän hieman näkökulmasta. Vanhoja lähestymistapoja on historiallinen ja implisiittinen tai implisiittinen haihtuvuus. Historiallinen lähestymistapa olettaa, että menneisyys on prologue mitataan historiasta siinä toivossa, että se on ennakoiva. Epäsuora volatiliteetti puolestaan ​​jättää huomiotta Historia se ratkaisee markkinahintojen epävakauden vuoksi Toiveena on, että markkinat tietävät parhaiten ja että markkinahinta sisältää, vaikka epäsuorasti, myös konsensuksen arvio volatiliteetista. Vastaavanlaisen lukemisen osalta ks. The Volatility and Uses and Limits. Jos keskitymme vain Kolme historiallista lähestymistapaa vasemmalla edellä, niillä on kaksi vaihetta yhteistä. Laske sarja määräaikaisia ​​tuottoja. Käytä painotusohjelmaa. Ensin lasketaan jaksottainen tuotto, joka on tyypillisesti sarja päivittäisiä tuottoja, joissa jokainen tuotto ilmaistaan ​​jatkuvasti yhdistettynä termeinä. Jokaiselle päivälle otamme luonnollisen kirjauksen osakekurssien suhteesta eli eilen jaettavalla hinnalla ja niin edelleen. Tämä tuottaa sarjan päivittäisiä tuottoja ui: sta u im: iin riippuen siitä, kuinka monta päivää m päivät mitataan. Tämä saa meidät toiseen vaiheeseen Tässä kolme lähestymistapaa eroavat Edellisessä artikkelissa Volatiliteetin arvioimiseksi tulevaisuuden riski, Osoittimme, että parin hyväksyttävän yksinkertaistamisen alapuolella yksinkertainen varianssi on neliösumman tuottojen keskiarvo. Huomaa, että tämä summaa jokainen jaksoittainen tuotto ja sitten jakaa sen yhteensä päivien tai havaintojen lukumääränä m. Se on todellakin vain Neliöidyn jaksottaisen tuoton keskiarvo Toinen tapa, jokaisella neliöllä tuotolla on sama paino. Joten jos alfa a on painotuskerroin nimenomaan 1 m, niin yksinkertainen varianssi näyttää jotain tällaiselta. EWMA parantaa Yksinkertainen varianssi Tämän lähestymistavan heikkous on se, että kaikki tuotot ansaitsevat saman painon Eilen viimeaikaisella tuotolla ei ole enää vaikutusta varianssiin kuin edellisen kuukauden palautus Tämä ongelma on määritetty käyttämällä eksponentiaalisesti painotettua liikkuvaa keskimäärää EWMA, Eksponentiaalisesti painotettu liukuva keskiarvo EWMA tuo lambda: n, jota kutsutaan tasoitusparametriin Lambda: n on oltava pienempi kuin yksi Kyseisessä tilassa, samanarvoisten painojen sijaan, jokaisen neliön tuoton painotetaan kertoimella seuraamalla. Esimerkiksi , Riskienhallintayhtiö RiskMetrics TM pyrkii käyttämään lambda-arvoa 0 94 tai 94 Tässä tapauksessa ensimmäinen viimeisin neliöidyn jaksotetun tuoton painotetaan 1-0 94 94 0 6 Seuraavaksi neliöllinen tuotto on yksinkertaisesti lambda - useampi aikaisempi paino tässä tapauksessa 6 kerrottuna 94 5 64 ja kolmas edellisen päivän s paino on 1-0 94 0 94 2 5 30. Tämä on EWMA: n eksponentiaalisen merkityksen jokainen paino on vakio Kerroin eli lambda, jonka on oltava pienempi kuin yksi aikaisemman päivän painosta. Tämä takaa varianssin, joka on painotettu tai puolueellinen viimeisimpiin tietoihin. Lue lisää Googlen Excel-laskentataulukosta. Volatiliteetti Eroa volatiliteetin ja EWMA: n Google on esitetty alla. Yksinkertainen volatiliteetti painaa tehokkaasti jokaista jaksottaista tuottoa 0: llä 196 O-sarakkeessa esitetyllä tavalla. Meillä oli kaksi vuotta päivittäistä osakekurssitietoa, joka on 509 päivittäistä tuottoa ja 1 509 0 196. Huomaa kuitenkin, että sarake P osoittaa painon 6, sitten 5 64, sitten 5 3 ja niin edelleen. Tämä on ainoa ero yksinkertaisen varianssin ja EWMA: n välillä. Huomaa Kun summaamme koko sarjan sarakkeessa Q, meillä on varianssi, joka on keskihajonnan neliö Jos haluamme volatiliteetin , Meidän on muistettava ottaa tämä varianssin neliöjuuri. Mikä on ero varianssin ja EWMA: n välisen päivittäisen volatiliteetin välillä Googlen tapauksessa. Se on merkittävää. Yksinkertainen varianssi antoi meille päivittäisen volatiliteetin 2 4, mutta EWMA gav Ea päivittäinen volatiliteetti vain 1 4 katso laskentataulukko yksityiskohtiin Ilmeisesti Googlein volatiliteetti asettui hiljattain, yksinkertainen varianssi saattaa olla keinotekoisesti korkea. Nykyinen varianssi on toiminto Pior-päivän varianssi. Huomaat, että meidän tarvitsi laskea Pitkä joukko eksponentiaalisesti laskevia painoja Voimme tehdä matematiikan täällä, mutta yksi EWMA: n parhaista ominaisuuksista on se, että koko sarja kätevästi pienenee rekursiiviseen kaavaan. Uudelleenkuristus tarkoittaa, että nykyiset varianssin viitteet ovat edellisen päivän funktio S varianssi Tämä kaava löytyy myös laskentataulukosta, ja se tuottaa täsmälleen saman tuloksen kuin pitkäkestoinen laskelma. Se sanoo, että EWMA: n nykyinen varianssi vastaa eilistä s: n vaihtelua painotettuna lambda: lla ja eilen s squared paluu, jota painaa yksi miinus lambda. Ovat vain lisäämällä kaksi ehtoa yhdessä eilen painotettu varianssi ja yesterdays painotettu, neliö palauttaa. En myös niin, lambda on meidän tasoitusparametri Korkeampi lambda esimerkiksi kuten Ri SkMetric s 94 osoittaa sarjasta hitaamman hajoamisen - suhteellisesti, meillä tulee olemaan enemmän datapisteitä sarjassa ja ne tulevat pudota hitaammin. Toisaalta, jos pienennämme lambda-arvoa, osoitamme suuremman hajoamisen Painot putoavat nopeammin ja nopean hajoamisen välittömänä seurauksena käytetään vähemmän datapisteitä. Laskentataulukossa lambda on tulo, joten voit kokeilla sen herkkyyttä. Summa Volatiliteetti on varastojen hetkellinen keskihajonta ja Yleisin riski-metriikka Se on myös varianssin neliöjuuri Voimme mitata varianssin historiallisesti tai implisiittisesti implisiittisen volatiliteetin Kun mitataan historiallisesti, helpoin tapa on yksinkertainen varianssi Mutta heikkous yksinkertaisella varianssilla on kaikki tuotot saavat saman painon Joten kohtaamme klassisen kaupan - Poista me haluamme yhä enemmän tietoja, mutta mitä enemmän tietoa meillä on enemmän, laskemme laimennetaan kauemmas vähemmän merkityksellisillä tiedoilla. Eksponentiaalisesti painotettu liikkuva keskiarvo EWMA parantaa yksinkertaista varianssia Painojen jakaminen jaksottaisiin tuottoihin Tällä tavoin voimme käyttää sekä suurta otoskoosta että myös painottaa viimeisimpiä tuottoja. Jos haluat tarkastella elokuvan opetusohjelmaa aiheesta, vieraile Bionic Turtleissa. Yhdysvaltain työvoimatoimiston työvaliokunnan tekemä kysely auttaa mittaamaan avoimia työpaikkoja. Se kerää tietoja työnantajista. Summa, jonka summat Yhdysvalloissa voi lainata Velan enimmäismäärä oli Joka on perustettu toisen vapausrekisterilain nojalla. Korko, jolla talletuslaitos myöntää Federal Reserve - rahaston varoja toiselle talletuslaitokselle1. Tilastollinen toimenpide tietyn arvopaperin tai indeksiin perustuvan tuoton hajoamisen tilastollisesti mitattavaksi voidaan joko mitata. Toimi Yhdysvaltojen kongressin vuonna 1933 hyväksymän pankkilain, joka kieltää liikepankkien osallistumisen investointeihin. Ei-palkkasumma viittaa mihinkään työhön maatilojen, yksityisten kotitalouksien ja voittoa tavoittelemattoman sektorin ulkopuolella. Yhdysvaltain työvaliokunta. Tämän sivuston aineisto Ei ole myynninedistämistarjous, ostotarjous tai suositus tai hyväksyntä mistään Minen tai strategia, eikä se myöskään tarjoa tarjota sijoitustoiminnan neuvontapalveluja Quantopianille. Lisäksi aineisto ei anna lausuntoa minkään vakuuden tai erityisinvestoinnin soveltuvuudesta. Quantopian ei anna takeita lausuntojen tarkkuudesta tai täydellisyydestä Verkkosivuilla Näkemykset voivat muuttua ja ne voivat olla epäluotettavia eri syistä, mukaan lukien markkinaolosuhteiden tai taloudellisten olosuhteiden muutokset Kaikkiin sijoituksiin liittyy riskejä, mukaan lukien pääoman menettäminen Sinun kannattaa kuulla sijoitussijoittajaa ennen investointipäätösten tekemistä. I Haluaisin vain huomauttaa, etten ole kaupankäynnin tätä algosta tai mitään, mutta sillä on hyvä lähtökohta sellaiselle naiiviselle riskipariteettiasemalle, joka on koonnut Rob Carverin kirjassaan. Kiitos mielenkiintoisesta algosta Luen Carverin kirjaa Samoin kuin hänen lähestymistapaansa määrittäessään paikkakokojen haluttu volatiliteetti, taustalla oleva volatiliteetti ja ennuste Mutta näyttää siltä, ​​että heikko suorituskyky negatiivinen Sharp of the algon tulee alle investointiin Algo sijoittaa vain 0 008 pääoman tai 8000 1M ajatellessaan ajatus Carverin kirja oli volatiliteetti säätää kantoja saavuttaa optimaalinen volatiliteetti Kokonaissalkusta. Joten jos SP: n volatiliteetti on 12 8, algon tulisi sijoittaa 100 osakkeeseen eli saavuttaa esimerkiksi 0 008 päivittäin tai 12 8 vuositasolla. Salkun volatiliteetti on lähellä 0: aa.