기하 급수적으로 움직이는 평균을 탐구 함. 가변성은 위험의 가장 일반적인 척도이지만 여러 가지 형태로 나옵니다. 이전 기사에서 간단한 과거 변동성을 계산하는 방법을 보여주었습니다. 이 기사를 읽으려면 휘발성을 사용하여 미래의 위험을 측정하십시오. Google 30 일간의 주식 데이터를 기반으로 일별 변동성을 계산하기위한 실제 주식 가격 데이터이 기사에서는 단순 변동성을 개선하고 기하 급수적으로 이동하는 평균 EWMA Historical Vs Implied Volatility에 대해 논의 할 것입니다. 먼저이 메트릭을 관점의 과거 및 암시 적 또는 암시 적 변동성 두 가지 광범위한 접근법 역사적 접근법은 과거가 프롤로그 (prologue) 인 것으로 가정하고 예측을 희망하는 역사를 측정합니다. 반면에 묵시적인 변동성은 시장 가격이 암시하는 변동성에 대해 해결하는 역사를 무시합니다 시장이 가장 잘 알고 시장 가격에 암묵적 으로라도 휘발유의 합의 예상치가 포함되기를 바란다 관련된 독서는 휘발성의 용도와 한계를 참조하십시오. 위 왼쪽의 세 가지 역사적인 접근법에 초점을 맞추면 두 단계가 공통적입니다. 주기적인 수익률의 연속을 계산합니다. 가중치 적용 체계를 적용합니다. 첫째, 주기적인 수익률 일반적으로 각 수익률은 연속적으로 복합 항으로 표현되는 일련의 일일 수익률입니다. 매일, 주식 가격 즉, 오늘의 주가를 어제 가격으로 나눈 비율의 자연 로그를 취합니다. 우리가 측정하고있는 며칠에 따라 ui에서 uim으로의 일일 수익률의 연속입니다. 이는 두 번째 단계로 나아갑니다. 이것은 세 가지 접근 방식이 다른 점입니다. 이전 기사에서 변동성 사용하기 미래 위험을 측정하기 위해 허용되는 단순화 몇 가지, 단순한 분산은 제곱 된 수익률의 평균입니다. 이것은주기적인 수익을 합산 한 다음 그 총을 일 수 또는 관측 수로 나눕니다. m, 그래서 정말 jus입니다. t 제곱 된주기적인 수익률의 평균 다른 방법으로 각 제곱 된 수익률에 동등한 가중치가 주어집니다. 따라서 α가 가중치 요소, 구체적으로 1m이면 단순한 분산은 다음과 같습니다. 단순 분산에 대한 EWMA 개선 이 접근 방식의 약점은 모든 수익률이 동일한 가중치를 얻는 것입니다. 어제의 최근 수익률은 지난 달 수익률보다 분산에 더 이상 영향을 미치지 않습니다. 이 문제는 더 최근 수익률이 더 큰 가중치를 갖는 지수 가중 이동 평균 EWMA를 사용하여 해결됩니다 지수 가중 이동 평균 EWMA는 평활화 매개 변수 라 불리는 람다를 도입합니다. 람다는 1보다 작아야합니다. 동일한 가중치 대신에, 각 제곱 된 수익률은 다음과 같이 승수로 가중됩니다. 예를 들어, RiskMetrics TM, 재무 리스크 관리 회사는 0 94 또는 94의 람다를 사용하는 경향이 있습니다. 이 경우 가장 최근의 제곱 된 주기적 수익은 1-0 94 94 0 6 n ext 제곱 반환은 단순히이 경우 6의 이전 무게의 lambda 배수이고 94 5 64 그리고 3 번째 이전 날 무게는 1-0 94 0 94 2 5 30과 같습니다. 이것은 EWMA 각 지수의 지수의 의미입니다 이전 배율 중 하나보다 작아야하는 람다 (lambda) 상수 배율입니다. 이는 최근 데이터에 가중치가 적용되거나 편향된 분산을 보장합니다. 자세한 내용은 Google의 Excel 워크 시트를 참조하십시오. 변동성 단순히 변동성 EWMA for Google은 아래에 나와 있습니다. 간단한 변동성은 각각의주기적인 수익률을 0에서 보여 주며, 우리는 매일 주식 가격 데이터의 2 년을 가졌습니다. 일일 수익률은 509이고, 1 509 0 196입니다. 그러나 열 P는 6의 가중치, 5 64의 가중치, 5 3의 가중치 등등. 간단한 분산과 EWMA의 유일한 차이점입니다. 기억하십시오. Q 열의 전체 시리즈를 합한 후에 표준 편차의 제곱 인 분산을가집니다. If 우리는 변동성을 원한다. 그 분산의 제곱근을 기억하는 것이 중요합니다. Google의 경우 분산과 EWMA 간의 일별 변동성은 무엇입니까? 중요합니다. 간단한 분산은 일일 변동성을 2/4로했지만 EWMA는 일별 변동성을 나타 냈습니다. 자세한 내용은 스프레드 시트를 참조하십시오. 분명히 Google의 변동성은 더 최근에 정착되었으므로 단순한 분산은 인위적으로 높을 수 있습니다. 오늘의 분산은 Pior의 분산의 함수입니다. 우리는 긴 시리즈의 지수 함수를 계산해야했습니다 감소하는 무게 여기서 우리는 계산을하지는 않지만, EWMA의 가장 좋은 특징 중 하나는 전체 시리즈가 재귀 공식으로 편리하게 축소된다는 것입니다. 재 계산은 현재의 분산 참조가 이전 날짜의 분산의 함수라는 것을 의미합니다. 스프레드 시트에서이 수식을 찾아서 길이 계산과 똑같은 결과를 산출합니다. 오늘의 EWMA 분산은 람다와 어제의 가중치에 의해 어제의 분산과 같습니다. 우리는 어림도게 두 가중치를 가중치를 곱한 값과 어제 가중치를 곱한 값으로 반환하는 방법을 주목하십시오. 람다는 우리의 평활화 매개 변수입니다. 위험도가 높은 람다 (예 : RiskMetric s 94)는 시리즈의 느린 부패를 나타냅니다. 상대적인 측면에서 우리는 더 많은 데이터 포인트를 시리즈에 갖게 될 것이고 더 천천히 떨어질 것입니다. 반면에, 우리가 람다를 줄이면, 우리는 더 빠른 감쇠를 나타냅니다. 급격한 쇠퇴의 결과, 적은 데이터 포인트가 사용됩니다 스프레드 시트에서 람다는 입력이므로 민감도를 실험 할 수 있습니다. 순간 변동성은 주식의 순간 표준 편차이며 가장 일반적인 위험 측정 기준입니다. 또한 제곱근입니다 변동성을 측정 할 수 있습니다. 역사적으로 또는 암시 적으로 변동성을 측정 할 수 있습니다. 역사적으로 측정 할 때 가장 쉬운 방법은 단순한 분산입니다. 그러나 단순한 분산의 약점은 모두 수익률이 같습니다. 8 우리는 항상 더 많은 데이터를 원하지만 더 많은 데이터를 원한다면 고전적인 트레이드 오프에 직면하게됩니다. 더 많은 데이터를 얻으면 더 많은 관련 데이터가 희석됩니다. 지수 가중 이동 평균 EWMA는주기적인 수익에 가중치를 할당함으로써 간단한 분산을 향상시킵니다. 이 경우 우리는 큰 표본 크기를 사용할 수는 있지만 최근 결과에 더 큰 비중을 둘 수 있습니다. 이 주제에 대한 동영상 자습서를 보려면 Bionic Turtle을 방문하십시오. 미국 노동 통계국 (United States Bureau of Labor Statistics)이 구인 공석을 측정하는 데 도움이되는 조사. 고용주로부터 데이터를 수집합니다. 미국이 빌려 낼 수있는 돈의 최대 금액 부채 한도액은 예금 기관이 연방 기금에서 다른 예금 기관에 자금을 대출하는 이자율. 주어진 증권 또는 시장 지수에 대한 수익 분산의 통계적 측정. 변동성을 측정 할 수 있습니다. 미국 의회가 1933 년에 은행법 (Banking Act)으로 통과시켜 상업 은행들이 투자에 참여하는 것을 금지 한 행위. 비농업 급여는 농장, 개인 가계 및 비영리 부문 외부의 모든 일을 나타냅니다. 미국 노동국. C 방법을 사용하여 각 포인트 이동 평균, 업 밴드, 다운 밴드에 대해 볼린저 밴드를 계산합니다. 이 방법은 2 for for 루프를 사용하여 이동 표준을 계산합니다 편차 이동 평균을 사용하여 편차 지난 n 기간 동안 이동 평균을 계산하기 위해 추가 루프를 포함하는 데 사용되었습니다. 루프의 시작 부분에서 totalaverage에 새 포인트 값을 추가하고 i - n 포인트 값을 제거하여 제거 할 수 있습니다 루프의 끝. 내 질문은 기본적으로 난 이동 평균으로 관리 비슷한 방법으로 남아있는 내부 루프를 제거 할 수 있습니다. 마스크 1 월 31 13에서 21 45. 대답은 예, 당신은 할 수 중반 80 s에서 난 단지 프로세스 모니터링 및 제어 응용 프로그램에 대한 FORTRAN의 원래 알고리즘과 같은 알고리즘을 개발했습니다. 불행히도 25 년 전 이었지만 정확한 수식을 기억하지 못했지만이 기술은 이동 평균에 대한 확장이었습니다. 순서를 계산하는 대신 선형 코드를 사용합니다. 코드를 살펴본 후, 내가 어떻게 돌아 왔는지를 생각해 볼 수 있습니다. 내부 루프가 정사각형의 합을 만드는 방법에 주목하십시오. 평균과 동일한 방식으로 사용해야합니다. 원래 가지고있다. 가치의 합계를 가졌습니다. 두 가지 차이점은 1 대신에 힘 2를 곱한 것과 당신이 그것을 제곱하기 전에 각 값의 평균을 빼는 것입니다. 이제는 분리 할 수없는 것처럼 보일 수도 있지만 실제로 분리 될 수 있습니다. 첫 번째 용어는 다음과 같습니다. 사각형의 합계, 당신은 평균값의 합계를 계산하는 것과 같은 방식으로 처리합니다. 마지막 항은 2n입니다. 평균 제곱 된 시간입니다. 어쨌든 결과를 기간으로 나눕니다. 마지막으로 여분의 루프없이 새 제곱을 추가합니다. 마지막으로, SUM 2 vik, SUM vi 총 kn 이후 this. or -2 k 2 n의 평균 제곱 인 값으로 변경할 수 있습니다. 일단 기간 n이 다시 나뉘어지면 최종 결합 공식이된다. 내 머리 꼭대기에서 파생되므로이 유효성을 확인하십시오. 코드에 통합하면 다음과 같이 보일 것입니다. 이것을 CLR 용 C의 구현의 기초로 사용했습니다. 감사합니다. 실제로, newVar가 매우 작은 음수이고 sqrt가 실패한 것을 발견 할 수 있음을 발견했습니다. 이 경우 값을 0으로 제한하기 위해 if를 도입했습니다. 아이디어는 없지만 안정적이었습니다. 이것은 내 윈도우의 모든 값이 내가 20이라는 창 크기를 사용했고 문제의 가치가 0 5였습니다. 누군가 Drew Noakes를 7 월 26 일 13시 15 분 25 초에 시험해보고 재현하려고하는 경우를 대비해서. 25 I 've commons-math를 사용하여 그 라이브러리에 뭔가 기여했습니다 이것과 매우 비슷합니다. 오픈 소스, C로 이식하는 것은 상점에서 구입 한 파이처럼 쉽게 할 수 있습니다. 파이를 처음부터 만들려고 했습니까? 확인해보십시오. StandardDeviation 클래스가 있습니다. 도시로 가십시오. 1 월 31 일 13시에 21 48.You 다시 환영합니다 미안해, 내가 찾지 못한 답을 분명히 찾지 못했다. 전체 라이브러리를 포팅하는 것이 좋습니다. 최소한 필요한 코드는 몇 백 줄 정도 여야합니다. 아파치에 대한 법적 저작권 제한이 무엇인지 모르기 때문에이를 확인해야합니다. 그것은, 여기에 링크가 있습니다. Variance FastMath Jason Jan 31 13 at 22 36. 대부분의 중요한 정보는 이미 위에 설명되어 있습니다. 그러나 이것은 여전히 일반적인 관심사입니다. 이동 평균 및 표준 편차를 계산하는 작은 Java 라이브러리는 다음과 같습니다. 구현은 위에서 언급 한 Welford 방법의 변형을 기반으로합니다. 가치 창을 이동하는 데 사용할 수있는 값을 제거하고 대체하는 방법이 파생되었습니다. 표준 편차 변동성. 표준 편차 변동성. 표준 편차는 다음을 측정하는 통계 용어입니다. 평균 표준 편차 주변의 변동 또는 분산의 양은 또한 변동성의 척도입니다. 일반적으로 분산은 실제 값과 평균 사이의 차이입니다 연령 값이 분산 또는 변동성이 클수록 표준 편차가 높습니다. 이 분산 또는 변동성이 작을수록 표준 편차가 낮습니다. 차트리스트는 표준 편차를 사용하여 예상 위험을 측정하고 특정 가격 변동의 중요성을 결정할 수 있습니다. 관련된 기간이 더 큰 데이터 세트의 샘플이 아닌 전체 데이터 세트를 나타내는 것으로 가정하는 모집단의 표준 편차를 계산합니다. 계산 단계는 다음과 같습니다. 기간 수 또는 관측 수에 대한 평균 평균 가격을 계산하십시오. 각 기간의 편차가 평균 가격보다 작게 나타납니다. 각 기간은 편차가 있습니다. 편차가있는 편차를 주십시오. 관측 수로이 합계를 나눕니다. 표준 편차는 그 숫자의 제곱근과 같습니다. 위의 스프레드 시트는 10 기간 표준 편차 (QQQQ 데이터 사용) 10 기간 평균은 10 번째 기간 이후에 계산되며이 평균은 10 기간 전체에 적용됩니다. 이 공식으로 실행 표준 편차를 작성하는 것은 상당히 집중적 일 것입니다. Excel은 STDEVP 수식 아래 표는이 수식을 사용하여 10- 기간 표준 편차를 보여줍니다. 표준 편차 계산을 보여주는 Excel 스프레드 시트입니다. 표준 Dev 표준 편차 값은 보안 부족 가격에 달려 있습니다. Google 550과 같이 가격이 높은 보안 유가 증권은 Intel 22와 같이 가격이 낮은 유가 증권보다 표준 편차 값이 더 큽니다. 이러한 높은 값은 변동성보다는 오히려 실제 가격의 반영 표준 편차 값은 기본 보안 가격과 직접 관련된 용어로 표시됩니다. 보안 기간이 큰 가격 변경을 경험하는 경우 역사적 표준 편차 값도 영향을받습니다. 10에서 50로 이동하는 것은 10에서보다 50에서 더 높은 표준 편차를 가질 것입니다. 위의 차트에서 왼쪽 눈금은 표준 편차와 관련됩니다. Google의 표준 편차 눈금은 2 5에서 35로 확장되며 Intel 범위는 실행됩니다 10에서 75까지 Google의 평균 가격 변동 편차는 2 5에서 35까지이며 인텔의 평균 가격 변동 편차는 10 센트에서 75 센트 사이입니다. 범위 차이, 차트리스트는 시각적으로 각 보안에 대한 변동성을 평가할 수 있습니다. 표준 편차가 70 번 이상으로 이동하여 4 월부터 6 월까지 인텔에서 변동성이 나타났습니다. Google이 10 월에 표준 편차가 30보다 큰 총으로 변동성 급증을 경험했습니다. 두 증권에 대한 변동성을 직접 비교하기 위해 종가 기준의 표준 편차. 기대 수익률. 표준 편차의 현재 가치는 이동의 중요성을 추정하거나 기대치를 설정하는 데 사용될 수 있습니다. 벨 곡선 유가 증권에 대한 가격 변화가 항상 정상적으로 분배되는 것은 아니지만, 차트리스트는 여전히 물가 움직임의 중요성을 측정하기 위해 정규 분포 가이드 라인을 사용할 수 있습니다. 정규 분포에서 68 건의 관측 값이 하나의 표준 편차 내에 속합니다. 관측 값의 95 개가 2 관측치의 표준 편차 99 7은 3 표준 편차 이러한 지침을 사용하면 거래자는 가격 이동의 중요성을 추정 할 수 있습니다. 한 표준 편차보다 큰 이동은 이동 방향에 따라 평균 강도 또는 약점보다 위에 표시됩니다. 위의 차트는 Microsoft MSFT에서 21 일 표준 편차 지표 창에서 한 달에 약 21 거래 일이 있고 월 표준 편차는 마지막 날에 88입니다. 정규 분포에서 21 관측 중 68 개가 88 센트 미만의 가격 변동을 보여 주어야합니다. 21 관측 중 95 개가 표시되어야합니다 1 76 센트 2 x 88 미만의 가격 변화 또는 2 표준 편차 99 7 관측 값은 2 64 3 x 88 또는 3 표준 편차 미만의 가격 변동을 보여 주어야합니다. 1,2 또는 3 표준 편차였던 가격 변동은 주목할 만하다. 21 일 표준 편차는 8 월 중순에서 12 월 중순까지 32에서 88 사이로 변동하기 때문에 여전히 가변적이다. 250 일 이동 평균을 적용하여 지표를 부드럽게 만들 수있다. 평균 68 센트를 찾습니다. 68 센트보다 큰 가격 변동은 21 일 표준 편차의 250 일 SMA보다 컸습니다. 이러한 평균 가격 변동 이상은 추세 변화를 예고하거나 브레이크 아웃을 표시 할 수있는 관심 증가를 나타냅니다 표준 편차는 변동성의 통계적 척도입니다. 이 값은 예상 가격 변동에 대한 견적을 차트 작성자에게 제공합니다. 표준 편차보다 큰 가격 이동은 평균 강도 또는 약함보다 큼 표준 편차는 Bollinger Bands와 같은 다른 표시기와 함께 사용됩니다. 이동 평균을 기준으로 2 표준 편차로 설정됩니다. 대역을 초과하는 이동은주의를 끌기에 충분히 중요하다고 간주됩니다. 모든 지표와 마찬가지로 표준 편차는 운동량 발진기 또는 차트 패턴과 같은 다른 분석 도구와 함께 사용해야합니다. 표준 편차 및 샤프 차트. 표준 편차는 샤프 차트의 표시기로 사용할 수 있습니다. t 매개 변수 10이 매개 변수는 분석 요구에 따라 변경할 수 있습니다. 대략 21 일이 1 개월, 63 일이 1 분기, 250 일이 1 년입니다. 표준 편차는 주별 또는 월별 차트에서도 사용할 수 있습니다. 고급 옵션을 클릭하고 오버레이를 추가하여 표준 편차 표준 편차가있는 라이브 차트를 보려면 여기를 클릭하십시오.
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