भारित चलती - औसत - मानक विचलन

चल औसत और भारित चल औसत के बीच अंतर क्या है। ऊपर की कीमतों के आधार पर, 5-अवधि की चलती औसत, निम्न सूत्र का उपयोग करके गणना की जाएगी। ऊपर के समीकरण पर आधारित, ऊपर सूचीबद्ध अवधि के औसत मूल्य 90 66 स्थिर औसत उतार-चढ़ाव को समाप्त करने के लिए चलती औसत का उपयोग करना एक प्रभावी तरीका है महत्वपूर्ण सीमा यह है कि डेटा के डेटा डेटा से आंकड़ों के आंकड़ों को डेटा सेट की शुरुआत के निकट डेटा पॉइंटों से अलग नहीं किया जाता है यह वह जगह है जहां भारित चलती औसत प्ले में आती है। अधिक वर्तमान डेटा बिंदुओं के लिए भारी भार क्योंकि वे दूर के समय में डेटा बिंदुओं की तुलना में अधिक प्रासंगिक हैं भार का योग 1 या 100 तक जोड़ना चाहिए सरल चलती औसत के मामले में वेटिंग समान रूप से वितरित की जाती है, यही वजह है वे ऊपर तालिका में नहीं दिखाए जा रहे हैं। एएपीएल की कीमत को बंद करना। एक्सपोलिशन एक्सपोलिशन एक्सपोलिशन एक्सपोलिशन एक्सपोलिशन एक्सपोलिशन एक्सपोज़रिंग। जोखिम वाले जोखिम का सबसे सामान्य उपाय है, लेकिन यह मुझे आता है n कई जायके पिछले लेख में, हमने दिखाया कि कैसे सरल ऐतिहासिक अस्थिरता की गणना करने के लिए इस आलेख को पढ़ने के लिए, भविष्य की जोखिम को मापने के लिए अस्थिरता का उपयोग करना देखें हम शेयर डेटा के 30 दिनों के आधार पर दैनिक अस्थिरता की गणना करने के लिए Google के वास्तविक स्टॉक मूल्य डेटा का इस्तेमाल करते हैं। इस लेख में, हम साधारण अस्थिरता में सुधार करेंगे और तेजी से भारित चलती औसत EWMA ऐतिहासिक वि। इम्प्लाइड अस्थिरता पर चर्चा करेंगे, इस मीट्रिक को परिप्रेक्ष्य में डाल दिया है। दो व्यापक दृष्टिकोण हैं ऐतिहासिक और निहित या अंतर्निहित अस्थिरता ऐतिहासिक दृष्टिकोण यह मानते हैं कि पिछले प्रस्तावना है कि हम उम्मीद में इतिहास को मापते हैं कि यह अनुमान लगाया जाता है कि दूसरी ओर, अस्थिरता में प्रतीत होता है, यह इतिहास की उपेक्षा करता है जो बाजार की कीमतों से उत्पन्न उतार-चढ़ाव के लिए हल करता है। यह आशा करता है कि बाजार सबसे अच्छा जानता है और बाजार मूल्य में भी शामिल है, भले ही वह भी निहित हो अस्थिरता का सर्वसम्मति अनुमान संबंधित पढ़ने के लिए, उपयोग और वाष्पशीलता की सीमाएं देखें। यदि हम सिर्फ तीन ऐतिहासिक दृष्टिकोणों पर ध्यान देते हैं उपरोक्त बाईं ओर, उनके पास आम में दो चरण हैं। आवधिक वापसी की श्रृंखला का अनुमान लगाएं। एक भारोत्तोलन योजना लागू करें। सबसे पहले, हम आवधिक वापसी की गणना करते हैं जो आमतौर पर दैनिक रिटर्न की एक श्रृंखला होती है जहां प्रत्येक प्रतिफल को लगातार जटिल शब्दों में व्यक्त किया जाता है। प्रत्येक दिन, हम स्टॉक की कीमतों के अनुपात का स्वाभाविक लॉग लेते हैं, अर्थात् कल कल मूल्य से विभाजित मूल्य, और इसी तरह। यह यूरी से लेकर यू आईएम तक की दैनिक रिटर्न की एक श्रृंखला का उत्पादन करता है, इस बात पर निर्भर करता है कि हम कितने दिनों के दिन मापन कर रहे हैं। यह हमें दूसरे चरण में ले जाता है यह वह जगह है जहां तीन दृष्टिकोण भिन्न होते हैं भविष्य के जोखिम को मापने के लिए अस्थिरता का उपयोग करते हुए पिछले लेख में, हमने दिखाया है कि स्वीकार्य सरलीकरण के तहत, सरल विचरण चुकता रिटर्न की औसत है। प्रत्येक आवधिक रिटर्न, फिर उस दिन की संख्या या टिप्पणियों की संख्या को विभाजित करते हैं तो, यह वास्तव में चुकता समयावधि रिटर्न की औसत है, एक और तरीका बताओ, प्रत्येक स्क्वेर्ड रिटर्न को बराबर वजन दिया जाता है तो यदि अल्फा ए विशेष रूप से एक भारित कारक है, एक 1 मीटर, तो एक साधारण विचरण ऐसा कुछ दिखता है। ईवमा सरल विचरण पर सुधार करता है इस दृष्टिकोण की कमजोरी यह है कि सभी लाभ एक ही वजन कम करते हैं कल की हाल ही में हुई रिटर्न का कोई और प्रभाव नहीं है पिछले महीने की वापसी की तुलना में विचरण इस समस्या को तेजी से भारित चलती औसत ईडब्ल्यूएमए का उपयोग करके तय किया गया है, जिसमें अधिक हाल के रिटर्न का विचरण पर अधिक वजन होता है। तेजी से भारित चलती औसत EWMA लैम्ब्डा का परिचय देता है जिसे लम्ब्डािंग पैरामीटर कहा जाता है लाम्बडा कम होना चाहिए एक की तुलना में उस शर्त के तहत, बराबर वज़न के बजाय प्रत्येक स्क्वायर रिटर्न का गुणांक एक गुणक के रूप में होता है। उदाहरण के लिए, जोखिम मैट्रिक्स टीएम, एक वित्तीय जोखिम प्रबंधन कंपनी, 94 94 या 94 के लैम्ब्डा का इस्तेमाल करता है, इस मामले में सबसे हाल ही में चुकता आवधिक रिटर्न का वजन 1-0 94 94 0 6 से होता है, अगले स्क्वेयर रिटर्न केवल एक लैम्ब्डा-मल्टीपल होता है जो इस मामले में 6 से अधिक होता है, 6 6 9 4 64 और टी एचडीआर के पहले दिन का वजन बराबर है 1-0 94 0 94 2 5 30. यह ईडब्ल्यूएमए में घातीय का अर्थ है प्रत्येक भार एक निरंतर गुणक यानी लैम्ब्डा है, जो पहले दिन के वजन में से कम से कम होना चाहिए यह एक विचलन सुनिश्चित करता है अधिक हाल के आंकड़ों की ओर भारित या पक्षपाती है अधिक जानने के लिए, Google की अस्थिरता के लिए एक्सेल वर्कशीट देखें Google के लिए बस अस्थिरता और ईडब्ल्यूएमए के बीच का अंतर नीचे दिखाया गया है। साधारण अस्थिरता का प्रभाव प्रत्येक 1 9 6 के प्रत्येक आवधिक वापसी का होता है जैसा कि कॉलम में दिखाया गया है ओ हमारे पास दो साल का दैनिक स्टॉक मूल्य डेटा था जो कि 50 9 दैनिक रिटर्न और 1 50 9 0 196 है, लेकिन नोटिस करते हैं कि कॉलम पी 6 का वजन, 5 5 64, फिर 5 3 और इतना ही है कि सरल विचरण और उसमें अंतर ईडब्ल्यूएमए। याद रखें कि हम कॉलम क्यू में पूरी सीरीज़ जोड़ते हैं, तो हमारे पास विचरण है, जो मानक विचलन का वर्ग है यदि हम अस्थिरता चाहते हैं, तो हमें उस विचरण के वर्गमूल को याद रखना चाहिए। दैनिक अस्थिरता में क्या अंतर है विविधता के बीच Google के मामले में इक्का और ईडब्ल्यूएमए यह महत्वपूर्ण है कि सरल विचरण ने हमें 2 4 की एक दैनिक अस्थिरता दी, लेकिन ईडब्ल्यूएमए ने केवल 1 4 की दैनिक अस्थिरता को विवरण के लिए स्प्रैडशीट को देखते हुए जाहिर तौर पर, Google की अस्थिरता हाल ही में बसे, एक सरल विचरण कृत्रिम रूप से ऊंचा हो सकता है। आज का विचरण पियोर दिवस के विचरण का कार्य है आप देखेंगे कि हमें ज़्यादा गिरावट के वजन की एक लंबी श्रृंखला की गणना करने की आवश्यकता है हम यहां गणित नहीं जीते, लेकिन ईडब्ल्यूएमए की सबसे अच्छी सुविधाओं में से एक यह है कि पूरे श्रृंखला आसानी से एक पुनरावर्ती फार्मूला को कम कर देता है। पुनरावृत्त का मतलब है कि आज के विचरण संदर्भ यानी पहले के विचरण का एक कार्य है आप स्प्रेडशीट में यह सूत्र भी पा सकते हैं, और यह सटीक रूप से उसी परिणाम का उत्पादन करता है, जो कि लंबे समय से गणना में है ईडब्ल्यूएमए के तहत आज के विचलन के कल के बराबर बराबर है लैम्ब्डा प्लस काल से गिरे हुए कल की चुकता वापसी एक शून्य से लैम्ब्डा द्वारा तौला गया नोटिस कैसे हम सिर्फ कल दो शब्दों को एक साथ जोड़ते हैं कल एस भारित वी गठबंधन और पश्चात भारित, चुकता वापसी। यहां तक ​​कि, लैम्ब्डा हमारे चौरसाई पैरामीटर है एक उच्च लैम्ब्डा उदा जैसे जोखिम मैट्रिक 94 श्रृंखला में धीमी क्षय दर्शाता है - सापेक्ष रूप में, हम श्रृंखला में अधिक डेटा अंक जा रहे हैं और वे जा रहे हैं दूसरी तरफ, अगर हम लैम्ब्डा को कम करते हैं, तो हम संकेत देते हैं कि अधिक क्षय वजन अधिक तेजी से गिरता है और, तेजी से क्षय के प्रत्यक्ष परिणाम के रूप में, कम डेटा पॉइंट का उपयोग किया जाता है स्प्रेडशीट में लैम्ब्डा एक इनपुट है , तो आप इसकी संवेदनशीलता के साथ प्रयोग कर सकते हैं। सारांश अस्थिरता एक स्टॉक का तात्कालिक मानक विचलन और सबसे आम जोखिम मीट्रिक है यह भिन्नता का वर्गमूल भी है, हम ऐतिहासिक या निहित अर्थपूर्ण अस्थिरता का माप कर सकते हैं जब ऐतिहासिक रूप से मापने का सबसे आसान तरीका है सरल विचरण लेकिन सरल विचरण के साथ कमजोरी सभी वही वजन एक ही वजन मिलते हैं इसलिए हम एक क्लासिक ट्रेड-ऑफ का सामना करते हैं, हम हमेशा अधिक डेटा चाहते हैं, लेकिन अधिक डेटा में हमारे पास हमारी गणना अधिक है दूर कम प्रासंगिक आंकड़ों द्वारा पतला किया जाता है तीव्रता से भारित चलती औसत EWMA आवधिक रिटर्न के लिए वजन बताकर सरल विचरण पर सुधार करता है, ऐसा करने से हम दोनों एक बड़े नमूना आकार का उपयोग कर सकते हैं, लेकिन अधिक हाल के रिटर्न के लिए अधिक वजन भी दे सकते हैं। इस विषय पर एक फिल्म ट्यूटोरियल देखने के लिए, बायोनिक कछुए पर जाएं। संयुक्त राज्य राज्य ब्यूरो ऑफ लेबर स्टेटस द्वारा किए गए एक सर्वेक्षण में रोजगार की रिक्तियों को मापने में मदद करने के लिए यह नियोक्ताओं से डेटा एकत्र करता है। संयुक्त राज्य अमेरिका की अधिकतम राशि उधार ले सकती है ऋण की सीमा द्वितीय लिबर्टी बॉण्ड अधिनियम के तहत बनाई गई। ब्याज दर जिस पर एक डिपॉजिटरी संस्था फेडरल रिजर्व में एक अन्य डिपॉजिटरी संस्था में रखी गई धनराशि रखती है। किसी दिए गए सुरक्षा या बाजार सूचकांक के लिए रिटर्न के फैलाव का एक सांख्यिकीय उपाय वाष्पशीलता या तो मापा जा सकता है। एक अधिनियम अमेरिकी कांग्रेस ने 1 9 33 में बैंकिंग अधिनियम के रूप में पारित किया, जिसने वाणिज्यिक बैंकों को निवेश में भाग लेने से मना किया। नॉनफ़ॉर्म पेरोल में खेतों, निजी घरों और गैर-लाभकारी क्षेत्र के बाहर किसी भी नौकरी का उल्लेख है अमेरिकी श्रम ब्यूरो whuber - यह गलत है, जैसा कि आपको संदेह है कि यह सही है अगर वज़न स्वयं आवृत्तियों रहे हैं लेकिन हालांकि आवृत्तियों इस मामले में प्रतिशत गणना करने में जाते हैं, हालांकि अनिर्दिष्ट, आवृत्ति की आवृत्तियों नहीं हैं लेकिन डेटा वॉल्यूम के साथ कुछ और करना गलत जवाब रेक्स केर से 8 सितंबर 15 17 17 है। सूत्रों में विकिपीडिया सहित विभिन्न स्थानों पर उपलब्ध हैं। यह कुंजी यह नोटिस करना है कि यह विशेष रूप से वजन के आधार पर निर्भर करता है, यदि आपको वज़न आवृत्तियों अर्थात् आप बस अपने पूरे योग को जोड़ने से बचने की कोशिश कर रहे हैं, अगर वज़न वास्तव में प्रत्येक माप का विचरण है, या यदि वे आपके डेटा पर कुछ बाहरी मान लगाते हैं तो आपके मामले में, यह सतही रूप से दिखता है कि वज़न आवृत्तियों लेकिन वे फिर से नहीं करते हैं, आप अपने डेटा को आवृत्तियों से उत्पन्न करते हैं, लेकिन यह आपके डेटा सेट में 3 और 15 रिकॉर्ड के 45 रिकॉर्ड होने की एक साधारण बात नहीं है, बल्कि आपको अंतिम पद्धति का उपयोग करना होगा, वास्तव में, यह सब कचरा है - आपको वास्तव में इस नंबर का उत्पादन करने वाले एक अधिक परिष्कृत मॉडल का उपयोग करना होगा। जाहिरा तौर पर आपके पास ऐसा कुछ नहीं होता है जो आम तौर पर वितरित संख्याएं निकलता है, इसलिए मानक विचलन के साथ सिस्टम को निरूपित करना सही काम नहीं है । किसी भी मामले में, विचरण के लिए सूत्र जिसमें से आप विश्वसनीयता विचलन के साथ सामान्य तरीके से मानक विचलन की गणना करते हैं। जहां एक्स राशि वाई xi राशि वाई भारित मतलब है। आप वजन के अनुमान नहीं हैं, जो मैं मान रहा हूं आप विश्वसनीयता के लिए आनुपातिक रूप लेना चाहते हैं प्रतिशत लेते हुए जिस तरह से आप विश्लेषण कर रहे हैं, भले ही वे Bernoulli प्रक्रिया से उत्पन्न हो जाएं, क्योंकि यदि आप 20 और 0 का स्कोर प्राप्त करते हैं, तो आपके पास व्युत्क्रम से अनंत प्रतिशत भार है एसईएम का एक आम और कभी-कभी इष्टतम बात है जो आपको शायद एक बायैसियन अनुमान या विल्सन स्कोर अंतराल का उपयोग करना चाहिए। 8 सितंबर, 17 48 को उत्तर दिया गया। 1 वजन के विभिन्न अर्थों की चर्चा थी कि मैं क्या था इस धागे में सभी के लिए तलाश है यह भारित आँकड़ों के बारे में इस साइट के सभी सवालों के लिए एक महत्वपूर्ण योगदान है मैं सामान्य वितरण और मानक विचलन से संबंधित पैरेन्टेटिकल टिप्पणियों के बारे में थोड़ा चिंतित हूं, यद्यपि, क्योंकि वे गलत तरीके से सुझाव देते हैं कि एसडी का कोई उपयोग नहीं है एक मॉडल सामान्यतया ओबेबर पर 8 सितंबर को 18 1 9 23. व्हाबेर - ठीक है, केंद्रीय सीमा प्रमेय को बचाव के लिए, निश्चित रूप से, लेकिन ओपी क्या कर रहा था, जो एक औसत और मानक विचलन के साथ संख्याओं के सेट को चिह्नित करने की कोशिश कर रहा है, और सामान्य तौर पर, कई लोगों के लिए मानक विचलन का उपयोग एक को समझने की झूठी भावना को झुकाता है उदाहरण के लिए, यदि वितरण कुछ भी सामान्य या अच्छा सन्निकटन है, तो मानक विचलन पर निर्भर होने से आपको आकार का एक बुरा विचार मिलेगा पूंछों की, जब यह वास्तव में उन पूंछों की है जो संभवतः आपको सांख्यिकीय परीक्षण रेक्स केर से 8 सितंबर, 1 9 44 को लेकर लगभग सबसे अधिक ध्यान दिलाते हैं। रेक्सरर हम कठोर रूप से दोषी ठहरा सकते हैं डार्ड विचलन अगर लोग उस पर व्याख्याएं डालते हैं जो अपरिचित होते हैं लेकिन हम सामान्यता से दूर जाते हैं और उदाहरण के लिए परिमित विचरण के साथ निरंतर, सममित असमानिक वितरणों के बहुत व्यापक वर्ग पर विचार करते हैं तो फिर वितरण के बीच 89 और 100 प्रतिशत दो मानक विचलनों के भीतर है उदाहरण के लिए, सीमेंट ग्लेनब 1 अक्टूबर 15 को, उदाहरण के लिए, बहुत सी सामान्य वितरण के साथ 7 से ज्यादा की तुलना में कभी भी अधिक नहीं है, उदाहरण के लिए, सीपीयू ग्लेनब 1 99 15 23 57 में