가중 이동 평균 기초. 처음 몇 년 동안, 기술자는 간단한 이동 평균과 관련된 두 가지 문제를 발견했습니다. 첫 번째 문제는 이동 평균 MA의 시간 프레임에 있습니다. 대부분의 기술 분석가는 가격 결정이 개장 또는 종가 주가로 충분하지 않다고 생각합니다 이 문제를 해결하기 위해 애널리스트들은 기하 급수적으로 평활화 된 이동 평균 EMA를 사용하여 가장 최근의 가격 데이터에 더 많은 가중치를 할당합니다. 더 자세히 알아보기 기하 급수적 인 이동 평균 탐색 예를 들어, 10 일간의 MA를 사용하는 분석가는 10 일째 종가를 받아서이 수를 10 배, 9 일째를 9 일째, 8 일째를 8 일째 등으로 곱합니다. MA 총계가 결정되면, 분석가는 곱셈기를 더하여 수를 나눕니다. 10 일 MA 예의 승수를 더하는 경우, 수는 55입니다. 이 표시기는 직선 가중 이동 평균 관련 판독 값에 대해서는 단순 이동 평균을 확인하십시오. 동향을 강조하십시오. 많은 기술자는 기하 급수적으로 평준화 된 이동 평균 EMA를 확고히 믿는 신자입니다. 이 지표는 여러 가지 방법으로 설명되어 학생들과 투자자를 혼동시킬 수 있습니다. 아마도 가장 좋은 설명은 1999 년 뉴욕 금융 연구소 (New York Institute of Finance)에서 발표 한 John J. Murphy의 Technical Mark of Financial Markets에서 비롯된 것입니다. 단순 이동 평균과 관련된 문제 둘 다 기하 급수적으로 평준화 된 이동 평균 주소 첫째, 기하 급수적으로 평준화 된 평균 할당 더 최근의 데이터에 더 많은 가중치 가중치가있는 이동 평균입니다 그러나 과거 가격 데이터에 덜 중요성을 부여하는 반면 계측기 수명 내 모든 데이터를 계산에 포함합니다 사용자는 가장 최근 날짜의 가격에 더 큰 또는 더 적은 가중치를 부여하도록 가중치를 조정하십시오. 전날의 가치 두 백분율 값의 합계는 최대 100을 합산합니다. 예를 들어, 마지막 날의 가격에 10 10의 가중치를 할당 할 수 있습니다. 이는 이전 요일 90 90에 추가됩니다. 총 가중치의 평균은 20 일 평균과 같습니다. 마지막 날 가격에 5 05의 작은 값을 부여합니다. 그림 1 지수 적으로 평활화 된 이동 평균 위의 차트는 8 월 첫 번째 주부터 나스닥 종합 지수를 보여줍니다 2000 년 6 월 1 일 당신이 명확하게 볼 수 있듯이, 9 일간의 종가 데이터를 사용하는 EMA는 9 월 8 일에 검은 색 화살표로 표시된 확실한 매도 신호를가집니다. 지수가 4,000 수준을 밑돌았습니다. 두 번째 검은 색 화살표는 기술자들이 실제로 기대하고 있던 또 다른 아래쪽 다리를 보여줍니다. 나스닥은 3,000 표를 깨기 위해 소매 투자자로부터 충분한 양과 관심을 얻을 수 없었습니다. 4 월 4 일 4 월 12 일은 화살표로 표시됩니다. 이 지수는 1,961에서 마감 46, 기술자들은 시스코, 마이크로 소프트 및 일부 에너지 관련 문제와 같은 일부 할인 거래를 시작하는 제도적 펀드 매니저를보기 시작했습니다. 관련 기사 읽기 평균 봉투 옮기기 A 대중 무역 도구 및 이동 평균 Bounce. A 미국 노동 통계국 (Bureau of Labor Statistics)에 의해 일자리 결원 측정을 돕기 위해 실시한 설문 조사 고용주로부터 데이터를 수집합니다. 미국이 보유 할 수있는 돈의 최대 금액 부채 한도액은 Second Liberty Bond 법. 기탁 기관이 연방 기금에서 다른 기탁 기관에 기금을 제공하는 이자율. 주어진 증권 또는 시장 지수에 대한 수익 분산의 통계적 측정. 변동성을 측정 할 수 있습니다. 미국 의회가 통과했습니다. 1933 년 상업 은행이 투자에 참여하는 것을 금지하는 은행법 (Banking Act)으로. 비농업 임금은 농장, 민간 가정 및 비영리 부문 미국 노동국 (Bureau of Labor). 기하 급수적으로 이동 평균을 구하는 것. 가변성은 위험의 가장 일반적인 측정이지만 몇 가지 맛이 있습니다. 이전 기사에서 간단한 과거 변동성을 계산하는 방법을 제시했습니다. 이 기사를 읽으십시오. 미래의 위험을 측정하기 위해 변동성 사용을 참조하십시오. 30 일의 주식 데이터를 기반으로 일별 변동성을 계산하기 위해 Google의 실제 주가 데이터를 사용했습니다. 이 기사에서는 단순 변동성을 개선하고 지수 가중 이동 평균 EWMA Historical Vs Implied Volatility 먼저이 메트릭스를 약간의 관점에 두자. 역사적, 암시 적 또는 암시 적 변동성의 두 가지 접근법이있다. 역사적 접근법은 과거가 프롤로그 (prologue)라고 가정하고 예측할 수 있기를 희망하면서 역사를 측정한다. 다른 손은 시장 가격이 의미하는 변동성을 해결하는 역사를 무시합니다. 시장이 가장 잘 알고 있으며 시장 가격에는 암묵적으로 비록 변동성의 합의 추정치가 포함되어 있습니다. 관련 독서는 휘발성의 용도와 한계를 참조하십시오. 위 왼쪽의 세 가지 역사적인 접근 방법에 초점을 맞추면 두 단계가 공통점을 갖습니다. 주기적 수익률을 적용합니다. 우선 가중치 적용 체계를 적용합니다. 첫째, 정기 수익률을 계산합니다. 일반적으로 각 수익률은 연속적으로 복합 항으로 표현되는 일련의 일일 수익률입니다. 매일 우리는 주가의 비율 어제 가격으로 나눈 값 등등. 이것은 m 일간 측정 일수에 따라 ui에서 uim으로 일련의 일일 수익을 산출합니다. 두 번째 단계로갑니다. 이전의 세 가지 방법 기사 변동성을 사용하여 미래의 위험을 측정하기 위해, 우리는 몇 가지 수용 할 수있는 단순화 하에서 단순한 분산이 제곱 된 수익의 평균임을 보여주었습니다. 이것은주기적인 수익의 각각을 합한 것이 아니라 div 그 날 수 또는 관측 수에 의해 합계 된 Σ 그래서, 그것은 단지 제곱 된주기적인 리턴의 평균입니다. 다른 방법으로, 각 제곱 된 리턴은 같은 가중치가 주어집니다. 따라서, 알파가 가중 팩터 인 경우 1 m, 간단한 분산은 다음과 같이 보입니다. 단순 분산에 대한 EWMA 향상이 접근법의 약점은 모든 수익률이 동일한 가중치를 얻는 것입니다. 어제의 최근 수익은 지난 달 수익률보다 분산에 더 이상 영향을 미치지 않습니다. 지수 가중 이동 평균 EWMA를 사용합니다. 지수 가중 이동 평균 EWMA는 평활화 매개 변수라고하는 람다를 도입합니다. 람다는 1보다 작아야합니다. 동일한 가중치 대신에 각 조건에서 예를 들어 재무 위험 관리 회사 인 RiskMetrics TM은 0 94 또는 94의 람다를 사용하는 경향이 있습니다. 이 경우 f 가장 최근의 제곱 된주기적인 수익률은 1-0으로 가중됩니다. 94 94 0 6 다음 제곱 된 수익률은 이전의 가중치의 람다 배수이며, 이 경우 6을 곱한 것입니다. 94 5 64 그리고 3 일 전날의 가중치는 1-0입니다 94 0 94 2 5 30. 이것은 EWMA에서 지수 함수의 의미입니다. 각 가중치는 상수 배율, 즉 이전 날짜의 가중치 중 하나보다 작아야하는 람다입니다. 이것은 최근 데이터에 가중치가 있거나 편중 된 분산을 보장합니다. Google의 변동성에 대한 Excel 워크 시트를 확인하십시오. Google의 변동성과 EWMA의 차이는 아래에 나와 있습니다. 간단한 변동성은 2 년 단위의 주가 데이터는 509 일 반품이고 1 509 0 196 그러나 열 P는 6, 5 64, 5 3 등의 가중치를 지정합니다. 간단한 분산과 EWMA 간의 유일한 차이입니다. 기억 전체 시리즈 열 Q에는 분산이 있고, 이는 표준 편차의 제곱입니다. 우리가 변동성을 원한다면, 우리는 그 분산의 제곱근을 취해야 함을 기억해야합니다. Google의 경우 분산과 EWMA 간의 일별 변동성은 무엇입니까? 중요한 것은 간단합니다 EWMA는 일일 변동성을 4 분의 1로주었습니다. 자세한 내용은 스프레드 시트를 참조하십시오. 분명히 Google의 변동성은 더 최근에 정착되었으므로 단순한 변동은 인위적으로 높을 수 있습니다. 오늘 분산은 Pior Day의 기능입니다 s Variance 당신은 우리가 기하 급수적으로 감소하는 긴 일련의 무게를 계산할 필요가 있음을 알 수 있습니다. 여기서 수학을하지는 않지만, EWMA의 가장 좋은 특징 중 하나는 전체 시리즈가 편리하게 반복적 인 공식으로 감소한다는 것입니다. 분산 참조는 전날의 분산의 함수입니다. 스프레드 시트에서도이 수식을 찾을 수 있으며 수식 계산과 동일한 결과를 산출합니다. 오늘의 분산은 다음과 같습니다. nder EWMA는 어제의 분산과 람다의 가중치와 어제의 제곱 된 가중치가 1에서 람다로 나눈 값과 같습니다 어제의 가중 된 분산과 어제의 가중치, 제곱 된 수익률을 함께 두 용어를 더하는 방법에 주목하십시오. 람다는 우리의 평활화 매개 변수입니다 더 높은 람다 예를 들어 RiskMetric s 94는 시리즈의 느린 붕괴를 나타냅니다. 상대적인 측면에서 우리는 시리즈에서 더 많은 데이터 포인트를 가지므로 더 천천히 떨어집니다. 반면에 람다를 줄이면 더 높은 감쇠가 빠르게 줄어들고 급격한 부식의 직접적인 결과로 사용되는 데이터 포인트가 줄어 듭니다. 스프레드 시트에서 람다는 입력이므로 민감도를 실험 할 수 있습니다. 순간 변동성은 주식의 즉각적인 표준 편차입니다 가장 일반적인 위험 측정 기준 또한 분산의 제곱근입니다. 우리는 변동성을 역사적 또는 암시 적으로 측정 할 수 있습니다. 역사적으로 측정 할 때 가장 쉬운 방법은 간단합니다. v ariance 그러나 간단한 분산의 약점은 모든 수익률이 같은 가중치가됩니다. 따라서 우리는 항상 더 많은 데이터를 원하지만 더 많은 데이터를 원할 때는 고전적인 균형을 맞 춥니 다. 계산이 많을수록 덜 관련성이 높은 데이터로 희석됩니다. 지수 가중 이동 평균 EWMA 주기적인 수익에 가중치를 할당하여 단순한 분산을 향상시킵니다. 이렇게함으로써 우리는 큰 표본 크기를 사용할 수 있으며 최근의 수익률에 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 상업 은행의 투자 참여를 금지하는 은행법 (Banking Act)으로 1933 년에 통과시킨 행위. 비농업 급여는 농장, 개인 가계 및 비영리 부문 외부의 모든 일을 나타냅니다. 미국 노동국 (Bureau of Labour). 가중치 적용 이동을 계산하는 방법 Dummies의 제 2 판에 대한 Exponential Smoothing. Excel 데이터 분석을 사용하여 Excel의 평균. Excel의 지수 평활화 도구는 average 그러나 지수 평활은 이동 평균 계산에 포함 된 값에 가중치를 부여하므로 더 최근 값이 평균 계산에 더 큰 영향을 미치고 이전 값은 더 적은 영향을줍니다. 이 가중은 평활 상수를 통해 수행됩니다. 지수 평활화 도구 일일 평균 온도 정보를 다시보고 있다고 가정하십시오. 지수 평활화를 사용하여 가중 이동 평균을 계산하려면 다음 단계를 수행하십시오. 지수 탭 평행 이동 평균을 계산하려면 먼저 데이터 탭의 데이터 분석 명령 단추를 클릭하십시오. Excel 데이터 분석 대화 상자를 표시하고 목록에서 지수 평활화 항목을 선택한 다음 확인을 클릭합니다. Excel은 지수 평활화 대화 상자를 표시합니다. 데이터를 확인합니다. 지수 평준화 이동 평균을 계산하려는 데이터를 식별하려면 입력 범위 입력란 다음 입력 범위를 식별하려면 워크 시트 범위 추가 ress 또는 워크 시트 범위 선택 입력 범위에 데이터를 식별하거나 설명하는 텍스트 레이블이 포함 된 경우 레이블 확인란을 선택합니다. 다듬기 상수를 입력합니다. 다짐 계수 텍스트 상자에 다듬기 상수 값을 입력합니다 Excel 도움말 파일에는 0 2와 0 3 사이의 스무딩 상수를 사용합니다. 그러나이 도구를 다시 사용하면 정확한 스무딩 상수가 무엇인지에 대한 아이디어를 얻을 수 있습니다. 스무딩 상수에 대해 단서가없는 경우에는 사용하지 않아야합니다 이 도구를 사용하십시오. 지수 이동 평활화 이동 평균 데이터를 배치 할 위치를 Excel에 지정하십시오. 이동 범위 평균 데이터를 배치 할 워크 시트 범위를 식별하려면 출력 범위 텍스트 상자를 사용하십시오. 예를 들어 워크 시트 예에서 이동 평균 데이터 워크 시트 범위 B2 B10에 입력하십시오. 선택적으로 지수 적으로 평활화 된 데이터를 차트로 나타냅니다. 지수 적으로 평활화 된 데이터를 차트로 표시하려면 차트 출력 확인란을 선택합니다. 선택 사항 표준 오류 정보를 계산할 수 있음을 나타냅니다. 표준 오류를 계산하려면 표준 오류 확인란을 선택합니다. Excel은 지수 오류 평행 이동 평균 값 옆에 표준 오류 값을 배치합니다. 계산할 원하는 이동 평균 정보 및 원하는 위치 지정을 마친 후 그것은 배치, 확인을 클릭하십시오. Excel 이동 평균 정보를 계산합니다.
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