ชี้แจง ถัว เฉลี่ยเคลื่อนที่ Ewma Excel

คำนวณความผันผวนทางประวัติศาสตร์โดยใช้ EWMA ความแปรปรวนเป็นตัววัดความเสี่ยงที่ใช้บ่อยที่สุดในแง่นี้อาจเป็นความผันผวนทางประวัติศาสตร์ที่สังเกตได้จากข้อมูลที่ผ่านมาหรืออาจบ่งบอกถึงความผันผวนที่เกิดจากราคาตลาดของเครื่องมือทางการเงินความผันผวนทางประวัติศาสตร์สามารถคำนวณได้จาก สามวิธีคือความผันผวนอย่างรวดเร็ว. ค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักเคลื่อนที่เฉลี่ย EWMA หนึ่งในข้อได้เปรียบที่สำคัญของ EWMA คือให้น้ำหนักมากขึ้นกับผลตอบแทนล่าสุดในขณะที่การคำนวณผลตอบแทนในบทความนี้เราจะดูที่วิธีการคำนวณความผันผวนโดยใช้ EWMA ดังนั้น , ให้ s เริ่มต้นขั้นตอนที่ 1 คำนวณผลตอบแทน log ของชุดราคาถ้าเรากำลังมองหาที่ราคาหุ้นเราสามารถคำนวณผลตอบแทน lognormal ประจำวันโดยใช้สูตร ln P i P i -1, P ซึ่งหมายถึงแต่ละวัน s เราจำเป็นต้องใช้บันทึกธรรมชาติเพราะเราต้องการผลตอบแทนที่จะประกอบกันอย่างต่อเนื่องขณะนี้เราจะมีผลตอบแทนรายวันสำหรับชุดราคาทั้งหมดขั้นที่ 2 สแควร์ผลตอบแทน s ขั้นตอนต่อไปคือการใช้ตารางผลตอบแทนที่ยาวนานนี่คือการคำนวณความแปรปรวนหรือความผันแปรที่แสดงโดยสูตรต่อไปนี้ที่นี่ u หมายถึงผลตอบแทนและ m หมายถึงจำนวนวันขั้นตอนที่ 3 กำหนดน้ำหนักการใช้งาน น้ำหนักดังกล่าวว่าผลตอบแทนล่าสุดมีน้ำหนักที่สูงขึ้นและผลตอบแทนที่มีอายุมากกว่ามีน้ำหนักน้อยกว่านี้เราต้องมีปัจจัยที่เรียกว่าแลมบ์ดาซึ่งเป็นค่าคงที่ที่ราบเรียบหรือพารามิเตอร์แบบต่อเนื่องน้ำหนักถูกกำหนดให้เป็น 1- 0 แลมบ์ดาต้องน้อยกว่า 1 เมตริกความเสี่ยงใช้แลมบ์ดา 94 น้ำหนักแรกจะเป็น 1-0 94 6 น้ำหนักที่สองจะเท่ากับ 6 0 94 5 64 และอื่น ๆ ใน EWMA น้ำหนักทั้งหมดจะรวมเป็น 1 แต่จะลดลงด้วยอัตราส่วนคงที่ของขั้นตอนที่ 4 คูณผลตอบแทนเป็นกำลังสอง กับน้ำหนักขั้นตอนที่ 5 นำผลรวมของ R 2 w ซึ่งเป็นความแปรปรวนของ EWMA สุดท้ายความผันผวนจะเป็นรากที่สองของความแปรปรวนภาพประกอบต่อไปนี้แสดงการคำนวณตัวอย่างด้านบนที่เราเห็นคือแนวทางที่ RiskMetrics The เจนเนอร์ alvis รูปแบบของ EWMA สามารถแสดงเป็นสูตร recursive ต่อไปนี้การสำรวจค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักที่ชี้แจงค่าความแปรปรวนเป็นมาตรการที่พบมากที่สุดของความเสี่ยง แต่มาในหลายรสชาติในบทความก่อนหน้านี้เราแสดงให้เห็นถึงวิธีการคำนวณความผันผวนทางประวัติศาสตร์ที่เรียบง่ายในการอ่าน เราใช้ข้อมูลราคาหุ้นที่เกิดขึ้นจริงของ Google เพื่อคำนวณความผันผวนรายวันตามข้อมูลหุ้น 30 วันในบทความนี้เราจะปรับปรุงความผันผวนที่เรียบง่ายและหารือเกี่ยวกับค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักแบบถ่วงน้ำหนักที่ถ่วงน้ำหนัก EWMA Historical Vs Implied Volatility ประการแรกให้เราใส่เมตริกนี้ไว้ในมุมมองเล็กน้อยมีสองวิธีคือความผันผวนทางประวัติศาสตร์และโดยนัยหรือโดยปริยายวิธีการทางประวัติศาสตร์สมมติว่าอดีตเป็นคำนำที่เราวัดประวัติศาสตร์ด้วยความหวังว่าจะเป็นความแปรปรวนของการคาดการณ์ มือละเว้นประวัติที่มันแก้สำหรับความผันผวนโดยนัยโดยราคาในตลาดหวังว่าตลาดรู้ดีที่สุดและที่ ราคาตลาดมีแม้โดยนัยประมาณการเป็นเอกฉันท์ของความผันผวนสำหรับการอ่านที่เกี่ยวข้องดูการใช้และข้อ จำกัด ของความผันผวนหากเรามุ่งเน้นเพียงสามวิธีทางประวัติศาสตร์ที่ด้านซ้ายข้างต้นพวกเขามีสองขั้นตอนในการร่วมกันคำนวณชุดของ ผลตอบแทนเป็นระยะ ๆ ใช้แผนการถ่วงน้ำหนักก่อนที่เราจะคำนวณผลตอบแทนเป็นระยะ ๆ โดยปกติแล้วจะเป็นผลตอบแทนรายวันที่ผลตอบแทนแต่ละรายการจะแสดงด้วยคำที่ประกอบกันอย่างต่อเนื่องในแต่ละวันเราจะบันทึกล็อกอัตราส่วนของราคาหุ้นเช่นวันนี้ หารด้วยราคาเมื่อวานนี้และอื่น ๆ นี้จะสร้างชุดของผลตอบแทนรายวันจาก ui ไป u im ขึ้นอยู่กับจำนวนวัน m วันที่เรามีการวัดซึ่งทำให้เราได้รับขั้นตอนที่สองนี่คือที่ที่สามวิธีแตกต่างกันในก่อนหน้านี้ บทความใช้ความผันผวนเพื่อวัดความเสี่ยงในอนาคตเราพบว่าภายใต้สอง simplifications ยอมรับความแปรปรวนง่ายเป็นค่าเฉลี่ยของผลตอบแทน squared. Notice ที่ผลรวมของแต่ละผลตอบแทนเป็นระยะแล้ว divi des ที่รวมโดยจำนวนวันหรือข้อสังเกต m ดังนั้นก็จริงเพียงแค่ค่าเฉลี่ยของผลตอบแทนเป็นระยะ ๆ squared ใส่วิธีอื่นแต่ละคืน squared จะได้รับน้ำหนักที่เท่ากันดังนั้นถ้าอัลฟาเป็นปัจจัยน้ำหนักโดยเฉพาะอย่างยิ่ง 1 เมตร, แล้วความแปรปรวนง่าย ๆ มีลักษณะคล้าย ๆ กัน EWMA ปรับปรุงความแปรปรวนที่เรียบง่ายจุดอ่อนของวิธีนี้คือผลลัพธ์ทั้งหมดจะมีน้ำหนักเท่ากันเมื่อวานนี้ผลตอบแทนที่ได้รับเมื่อเร็ว ๆ นี้ไม่มีอิทธิพลต่อความแปรปรวนมากกว่าผลตอบแทนของเดือนที่แล้วปัญหานี้ได้รับการแก้ไขโดย โดยใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบถ่วงน้ำหนักแบบเลขยกกำลังสอง EWMA ซึ่งผลตอบแทนที่มากกว่าเมื่อเร็ว ๆ นี้มีน้ำหนักมากกว่าค่าความแปรปรวนค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบ EWMA ที่ถ่วงน้ำหนักเป็นทางเลือกเลขคณิตแสดง lambda ซึ่งเรียกว่าพารามิเตอร์การทำให้ราบเรียบ Lambda ต้องมีค่าน้อยกว่าหนึ่งค่าภายใต้เงื่อนไขนั้นแทนน้ำหนักที่เท่ากัน squared return จะถูกถ่วงด้วยตัวคูณดังนี้ตัวอย่างเช่น RiskMetrics TM ซึ่งเป็น บริษัท บริหารความเสี่ยงทางการเงินมีแนวโน้มที่จะใช้ lambda เป็น 0 94 หรือ 94 ในกรณีนี้ fi ผลตอบแทนที่ได้จากการตีกลับเป็นอันดับแรกคือ 1-0 94 94 0 6 ผลตอบแทนที่ได้จะเป็นตัวเลข lambda-multiple ของน้ำหนักก่อนหน้าในกรณีนี้ 6 คูณด้วย 94 5 64 และน้ำหนักของสามวันก่อนหน้าเท่ากับ 1-0 94 0 94 2 5 30. ความหมายของเลขยกกำลังใน EWMA แต่ละน้ำหนักเป็นตัวคูณคงที่เช่นแลมบ์ดาซึ่งต้องน้อยกว่าหนึ่งในน้ำหนักของวันก่อนหน้านี้ซึ่งจะทำให้ความแปรปรวนที่ถ่วงน้ำหนักหรือมีความลำเอียงต่อข้อมูลล่าสุด เรียนรู้เพิ่มเติมตรวจสอบแผ่นงาน Excel สำหรับความผันผวนของ Google ความแตกต่างระหว่างความผันผวนเพียงและ EWMA สำหรับ Google จะแสดงด้านล่างความผันผวนง่ายมีผลต่อการกลับมาเป็นรายงวดและทุกๆ 0 196 ตามที่แสดงในคอลัมน์ O เรามีราคาหุ้นเป็นเวลาสองปี ข้อมูลนั่นคือ 509 ผลตอบแทนรายวันและ 1 509 0 196 แต่สังเกตว่าคอลัมน์ P กำหนดน้ำหนักของ 6 แล้ว 5 64 แล้ว 5 3 และอื่น ๆ นั่นคือความแตกต่างระหว่างความแปรปรวนเพียงอย่างเดียวและ EWMA จำหลังจากที่เรารวมทั้งชุด ในคอลัมน์ Q เรามีความแปรปรวน w hich คือสแควร์ของส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานถ้าเราต้องการความผันผวนเราต้องจำไว้ว่าให้ใช้รากที่สองของความแปรปรวนดังกล่าวความแตกต่างในความผันผวนรายวันระหว่างความแปรปรวนและ EWMA ในกรณีของ Google เป็นอย่างมีนัยสำคัญความแปรปรวนง่ายให้เรา ความผันผวนรายวันของ 2 4 แต่ EWMA ให้ความผันผวนรายวันเพียง 1 4 ดูสเปรดชีตสำหรับรายละเอียด Apparently, ความผันผวนของ Google ตัดสินลงเมื่อเร็ว ๆ นี้ดังนั้นความแปรปรวนง่ายอาจจะสูงเทียมความแปรปรวนของวันนี้เป็นหน้าที่ของวัน Pior s ความแปรปรวนคุณจะสังเกตเห็นเราจำเป็นต้องคำนวณชุดยาวของการลดน้ำหนัก exponentially เราได้รับรางวัลไม่ทำคณิตศาสตร์ที่นี่ แต่หนึ่งในคุณสมบัติที่ดีที่สุดของ EWMA คือชุดทั้งหมดสะดวกลดสูตร recursive. Recursive หมายความว่าวันนี้ s การอ้างอิงความแปรปรวนคือฟังก์ชันของความแปรปรวนของวันก่อนหน้าคุณสามารถหาสูตรนี้ในสเปรดชีตได้ด้วยและจะให้ผลเหมือนกันกับการคำนวณแบบ longhand กล่าวว่าวันนี้ variance un der EWMA เท่ากับความแปรปรวนของวานนี้ที่ถ่วงน้ำหนักโดย lambda บวกกับการเพิ่มกำลังสองของ squared เมื่อวานโดยชั่งน้ำหนักลบ lambda แจ้งให้เราทราบว่าเรากำลังเพิ่มเงื่อนไขสองข้อด้วยกันเมื่อวานนี้และวิธีการถ่วงน้ำหนักเมื่อวานนี้ได้รับการยกย่องให้เป็นรูปสี่เหลี่ยมผืนผ้าดังนั้นแลมบ์ดาเป็นพารามิเตอร์ที่ราบเรียบ ตัวอย่างเช่น RiskMetric s 94 บ่งชี้การสลายตัวที่ช้าลงในซีรีย์ - ในแง่สัมพัทธ์เราจะมีจุดข้อมูลเพิ่มเติมในซีรีส์และจะลดลงอย่างช้าๆในทางกลับกันถ้าเราลดแลมบ์ดา ลดน้ำหนักลงอย่างรวดเร็วและเป็นผลโดยตรงจากการสลายตัวที่รวดเร็วใช้จุดข้อมูลน้อยลงในสเปรดชีตแลมบ์ดาเป็นอินพุตดังนั้นคุณจึงสามารถทดลองกับความไวของข้อมูลได้ความแปรปรวนของเดือนคือความเบี่ยงเบนมาตรฐานทันทีของหุ้น และเมตริกความเสี่ยงที่พบมากที่สุดนอกจากนี้ยังเป็นรากที่สองของความแปรปรวนเราสามารถวัดความผันผวนโดยนัยในอดีตหรือโดยนัยเมื่อการวัดในอดีตวิธีที่ง่ายที่สุดคือง่าย va แต่ความอ่อนแอที่มีความแปรผันง่ายผลตอบแทนทั้งหมดจะมีน้ำหนักเท่ากันดังนั้นเราจึงต้องเผชิญกับการปิดการค้าแบบเดิม ๆ เราต้องการข้อมูลมากขึ้น แต่ข้อมูลที่มากขึ้นเรามีการคำนวณของเรามากขึ้นโดยเจือจางด้วยข้อมูลที่มีความเกี่ยวข้องน้อยกว่าค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักแบบเรขาคณิต EWMA ช่วยเพิ่มความแปรผันอย่างง่ายโดยการกำหนดน้ำหนักให้ได้ผลตอบแทนเป็นระยะ ๆ โดยการทำเช่นนี้เราสามารถใช้ตัวอย่างขนาดใหญ่ แต่ยังให้น้ำหนักมากขึ้นกับผลตอบแทนล่าสุด หากต้องการดูบทแนะนำเกี่ยวกับภาพยนตร์เกี่ยวกับหัวข้อนี้โปรดไปที่ Bionic Turtle อัตราดอกเบี้ยที่สถาบันรับฝากเงินให้ยืมเงินที่เก็บอยู่ใน Federal Reserve ไปยังสถาบันรับฝากเงินแห่งอื่น 1 มาตรการทางสถิติในการกระจายผลตอบแทนสำหรับดัชนีความปลอดภัยหรือดัชนีตลาดที่กำหนด ความผันผวนสามารถวัดได้การกระทำรัฐสภาคองเกรสผ่านในปีพ. ศ. 2476 เป็นพระราชบัญญัติการธนาคารซึ่งห้ามไม่ให้ธนาคารพาณิชย์เข้าร่วมในการลงทุนการจ่ายเงินเดือนของ Nonfarm หมายถึงงานนอกฟาร์มฟาร์มเอกชนและภาครัฐที่ไม่แสวงหาผลกำไร US Labor of Labor ตัวย่อสกุลเงินหรือสัญลักษณ์สกุลเงินของรูปีอินเดีย INR สกุลเงินของอินเดียเงินรูปีที่ถูกสร้างขึ้นจาก 1. การเสนอราคาครั้งแรกในสินทรัพย์ของ บริษัท ที่เป็นบุคคลล้มละลายจากผู้ซื้อที่สนใจซึ่งได้รับเลือกโดย บริษัท ที่ล้มละลาย การคำนวณถัวเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักใน Excel โดยใช้ Smoothing. Excel Exponential การวิเคราะห์ข้อมูลสำหรับ Dummies, 2nd Edition. The Exponential Smoothing เครื่องมือใน Excel คำนวณย้าย เฉลี่ยอย่างไรก็ตามการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะทำให้ค่าการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่มีค่ามากขึ้นเพื่อให้ค่าล่าสุดมีผลมากขึ้นกับการคำนวณโดยเฉลี่ยและค่าเก่ามีผลน้อยลงการถ่วงน้ำหนักนี้ทำได้ผ่านค่าคงที่ที่ราบเรียบเพื่อแสดงให้เห็นว่าเครื่องมือการคำนวณแบบ Exponential Smoothing ทำงานสมมติว่าคุณกำลังดูข้อมูลค่าเฉลี่ยรายวันใหม่อีกครั้งในการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ถ่วงน้ำหนักโดยใช้การคำนวณหาขนาดให้ละเอียดให้ใช้ขั้นตอนต่อไปนี้ในการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ได้รับการอธิบายอย่างละเอียดก่อนคลิกที่แท็บข้อมูลของปุ่มคำสั่งการวิเคราะห์ข้อมูลเมื่อ Excel แสดงกล่องโต้ตอบการวิเคราะห์ข้อมูลเลือกรายการ Smoothing แบบ Exponential จากรายการแล้วคลิก OKExcel จะแสดงกล่องโต้ตอบ Smoning แบบ Exponential ให้ระบุข้อมูลหากต้องการระบุข้อมูลที่คุณต้องการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ได้รับการอธิบายอย่างละเอียดให้คลิกที่ กล่องข้อความ Input Range จากนั้นระบุช่วงการป้อนข้อมูลโดยการพิมพ์ช่วงของแผ่นงานเพิ่ม ress หรือโดยการเลือกช่วงของแผ่นงานถ้าช่วงป้อนข้อมูลของคุณมีป้ายข้อความเพื่อระบุหรืออธิบายข้อมูลของคุณให้เลือกกล่องกาเครื่องหมายช่องทำเครื่องหมายระบุค่าคงที่ให้เรียบป้อนค่าคงที่ที่ราบเรียบในกล่องข้อความ Damping Factor ไฟล์วิธีใช้ Excel แสดงว่า คุณใช้ค่าคงที่ที่ราบเรียบระหว่าง 0 2 ถึง 0 3 สมมุติ แต่ถ้าคุณใช้เครื่องมือนี้คุณมีความคิดของคุณเองเกี่ยวกับค่าคงที่ของการปรับให้เรียบที่ถูกต้องคือถ้าคุณเข้าใจผิดเกี่ยวกับค่าคงที่ที่ราบเรียบบางทีคุณอาจไม่ควรใช้ เครื่องมือนี้ Excel Excel เพื่อวางข้อมูลเฉลี่ยที่เคลื่อนไหวโดยใช้เส้นโค้งแทนใช้ช่วงของ Output Range เพื่อระบุช่วงของแผ่นงานที่คุณต้องการวางข้อมูลค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ตัวอย่างเช่นในแผ่นงานคุณวางข้อมูลค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ ลงในช่วงแผ่นงาน B2 B10 เลือกแผนภูมิข้อมูลที่ได้รับการจัดเรียงตามข้อมูลที่ได้รับการชี้แจงอย่างละเอียดจากนั้นให้เลือกช่องทำเครื่องหมายแผนภูมิ ตัวเลือกระบุว่าคุณต้องการคำนวณข้อมูลข้อผิดพลาดมาตรฐานเมื่อต้องการคำนวณข้อผิดพลาดมาตรฐานเลือกกล่องกาเครื่องหมายข้อผิดพลาดมาตรฐาน Excel จะวางค่าความผิดพลาดมาตรฐานถัดจากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเคลื่อนไหวที่ชี้แจงหลังจากเสร็จสิ้นการระบุว่าคุณต้องการคำนวณข้อมูลเฉลี่ยที่ต้องการและที่ใดที่คุณต้องการ วางไว้ให้คลิกตกลงคำนวณข้อมูลค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่