ชี้แจง ถัว เฉลี่ยเคลื่อนที่ อัตรา

ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบถ่วงน้ำหนักที่เป็นตัวเลข (Expedential Weighted Moving Average - EWMA) เป็นสถิติสำหรับการตรวจสอบกระบวนการที่ใช้ข้อมูลโดยเฉลี่ยในลักษณะที่ให้น้ำหนักน้อยและน้อยกว่าเมื่อนำข้อมูลออกไปในเวลาต่อไป การเปรียบเทียบแผนภูมิควบคุม Shewhart และเทคนิคการควบคุม EWMA สำหรับเทคนิค Shewhart chart control การตัดสินใจเกี่ยวกับสถานะของการควบคุมกระบวนการนี้ได้ตลอดเวลา (t) ขึ้นอยู่กับการวัดล่าสุดจากกระบวนการนี้และแน่นอนว่า ระดับของความเป็นเลิศของการประมาณขีด จำกัด การควบคุมจากข้อมูลทางประวัติศาสตร์ สำหรับเทคนิคการควบคุม EWMA การตัดสินใจจะขึ้นอยู่กับสถิติ EWMA ซึ่งเป็นค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักแบบทวีคูณของข้อมูลทั้งหมดรวมทั้งการวัดล่าสุด การเลือกขั้นตอนการควบคุม EWMA สามารถทำให้เกิดความรู้สึกไวต่อการล่องลอยในขั้นตอนเล็ก ๆ หรือทีละขั้นขณะที่ขั้นตอนการควบคุม Shewhart สามารถตอบสนองได้เฉพาะเมื่อจุดข้อมูลล่าสุดอยู่นอกขีด จำกัด การควบคุมเท่านั้น ความหมายของ EWMA สถิติที่คำนวณได้คือ: mbox t lambda Yt (1-lambda) mbox ,,, mbox ,,, t 1,, 2,, ldots ,, n (mbox 0) คือค่าเฉลี่ยของข้อมูลทางประวัติศาสตร์ (เป้าหมาย) (Yt) คือการสังเกตการณ์ในเวลา (t) (n) คือจำนวนของการสังเกตการณ์ที่ต้องติดตามรวมทั้ง (mbox 0) (0 การตีความของแผนภูมิการควบคุม EWMA สีแดง จุดเป็นข้อมูลดิบที่เส้นขรุขระเป็นสถิติ EWMA เมื่อเวลาผ่านไปแผนภูมิบอกเราว่ากระบวนการนี้อยู่ในการควบคุมเพราะทั้งหมด (mbox t) อยู่ระหว่างข้อ จำกัด ของการควบคุมอย่างไรก็ตามดูเหมือนว่าจะมีแนวโน้มสูงขึ้นในช่วง 5 period. The วิธี EWMA มีคุณสมบัติที่น่าสนใจอย่างหนึ่ง: ต้องใช้ข้อมูลที่เก็บไว้ค่อนข้างน้อยในการอัปเดตค่าประมาณของเรา ณ จุดใด ๆ เราต้องประมาณค่าความแปรปรวนก่อนหน้านี้และค่าสังเกตล่าสุดเท่านั้นวัตถุประสงค์รองของ EWMA คือการติดตาม การเปลี่ยนแปลงในความผันผวนสำหรับค่าน้อยการสังเกตล่าสุดมีผลต่อการประมาณทันทีสำหรับค่าที่ใกล้เคียงกับค่าประมาณการเปลี่ยนแปลงจะค่อยๆขึ้นอยู่กับการเปลี่ยนแปลงล่าสุดของผลตอบแทนของตัวแปรต้นแบบฐานข้อมูล RiskMetrics (ผลิตโดย JP Morgan และเผยแพร่ต่อสาธารณะ ) ใช้ s EWMA กับการปรับปรุงความผันผวนรายวัน สำคัญ: สูตร EWMA ไม่ถือว่าเป็นระดับความแปรปรวนเฉลี่ยระยะยาว ดังนั้นแนวคิดเรื่องความผันผวนของค่าความผันผวนไม่ได้มาจาก EWMA โมเดล ARCHGARCH เหมาะสำหรับวัตถุประสงค์นี้ วัตถุประสงค์รองของ EWMA คือการติดตามการเปลี่ยนแปลงความผันผวนดังนั้นค่าเล็กน้อยการสังเกตล่าสุดจึงมีผลต่อการประมาณการณ์โดยทันทีและสำหรับค่าที่ใกล้เคียงกับค่าประมาณหนึ่งค่าประมาณจะเปลี่ยนแปลงไปอย่างช้าๆต่อการเปลี่ยนแปลงล่าสุดในการส่งกลับของตัวแปรต้นแบบ ฐานข้อมูล RiskMetrics (ผลิตโดย JP Morgan) และเผยแพร่ต่อสาธารณะในปี 2537 ใช้แบบจำลอง EWMA พร้อมสำหรับการอัปเดตการประมาณความผันผวนทุกวัน บริษัท พบว่าในช่วงของตัวแปรตลาดค่านี้จะให้ค่าพยากรณ์ความแปรปรวนที่ใกล้เคียงกับอัตราความแปรปรวนที่แท้จริง อัตราความแปรปรวนที่เกิดขึ้นในแต่ละวันจะคำนวณเป็นค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักเท่ากันในอีก 25 วัน ในทำนองเดียวกันเพื่อคำนวณค่าที่ดีที่สุดของ lambda สำหรับชุดข้อมูลของเราเราจำเป็นต้องคำนวณความผันผวนที่เกิดขึ้น ณ แต่ละจุด มีหลายวิธีให้เลือก จากนั้นคำนวณผลรวมของข้อผิดพลาด (SSE) ระหว่างประมาณการ EWMA กับความผันผวนที่เกิดขึ้นจริง สุดท้ายลด SSE โดยเปลี่ยนค่า lambda ฟังดูง่าย ความท้าทายที่ใหญ่ที่สุดคือการยอมรับวิธีการคำนวณความผันผวนที่เกิดขึ้น ตัวอย่างเช่นคนที่ RiskMetrics เลือก 25 วันหลังจากนั้นเพื่อคำนวณอัตราความแปรปรวนที่ได้รับ ในกรณีของคุณคุณอาจเลือกอัลกอริทึมที่ใช้ปริมาณรายวัน HILO และหรือ OPEN-CLOSE ราคา Q: เราสามารถใช้ EWMA ในการประเมินความผันผวนของความแปรปรวน (หรือคาดการณ์) ได้มากกว่าหนึ่งขั้นตอนการแสดงความผันผวนของ EWMA ไม่ถือว่าเป็นความผันผวนเฉลี่ยในระยะยาวและด้วยเหตุนี้สำหรับขอบฟ้าที่คาดการณ์ไว้มากกว่าหนึ่งขั้นตอน EWMA จะส่งกลับค่าคงที่ ค่าเฉลี่ยเลขประจำตัว EMA - EMA ลดลงค่าเฉลี่ยเลขประจำตัว EMA - EMA ระยะเวลา 12 และ 26 วันเป็นค่าเฉลี่ยระยะสั้นที่ได้รับความนิยมมากที่สุดและใช้ในการสร้างตัวบ่งชี้เช่นค่าเฉลี่ยความเบี่ยงเบนของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ (MACD) และเปอร์เซ็นต์ oscillator ราคา (PPO) โดยทั่วไปแล้ว EMA 50 และ 200 วันใช้เป็นสัญญาณของแนวโน้มในระยะยาว ผู้ค้าที่ใช้การวิเคราะห์ทางเทคนิคพบค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่มีประโยชน์และลึกซึ้งเมื่อใช้อย่างถูกต้อง แต่สร้างความหายนะเมื่อใช้ไม่ถูกต้องหรือถูกตีความผิด ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ทั้งหมดที่ใช้กันโดยทั่วไปในการวิเคราะห์ทางเทคนิคเป็นไปตามลักษณะของตัวชี้วัดที่ล่าช้า ดังนั้นข้อสรุปที่ได้จากการนำค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไปเป็นกราฟตลาดหนึ่ง ๆ ควรเป็นการยืนยันการเคลื่อนไหวของตลาดหรือเพื่อบ่งชี้ถึงความแข็งแกร่ง บ่อยครั้งเมื่อถึงเวลาที่เส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนไหวได้เปลี่ยนไปเพื่อสะท้อนการเคลื่อนไหวที่สำคัญในตลาดจุดที่เหมาะสมที่สุดของการเข้าสู่ตลาดได้ผ่านไปแล้ว EMA ช่วยลดปัญหานี้ได้บ้าง เนื่องจากการคำนวณ EMA ให้น้ำหนักมากขึ้นกับข้อมูลล่าสุดจึงทำให้การดำเนินการด้านราคาแย่ลงและตอบสนองได้เร็วขึ้น นี่เป็นที่พึงปรารถนาเมื่อใช้ EMA เพื่อรับสัญญาณการซื้อขาย การตีความ EMA เช่นเดียวกับตัวบ่งชี้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ทั้งหมดพวกเขาจะเหมาะกับตลาดที่มีแนวโน้มมากขึ้น เมื่อตลาดอยู่ในขาขึ้นที่แข็งแกร่งและยั่งยืน เส้นแสดงตัวบ่งชี้ EMA จะแสดงแนวโน้มขาขึ้นและทางกลับกันสำหรับแนวโน้มขาลง ผู้ค้าระมัดระวังจะไม่เพียง แต่ใส่ใจกับทิศทางของเส้น EMA แต่ยังสัมพันธ์ของอัตราการเปลี่ยนแปลงจากแถบหนึ่งไปอีก ตัวอย่างเช่นในขณะที่การดำเนินการตามราคาของขาขึ้นที่แข็งแกร่งจะเริ่มแผ่ออกและพลิกกลับอัตราการเปลี่ยนแปลงของ EMA จากแถบหนึ่งไปยังอีกส่วนหนึ่งจะเริ่มลดลงไปจนกว่าจะถึงเวลาดังกล่าวที่บรรทัดตัวบ่งชี้จะราบเรียบและอัตราการเปลี่ยนแปลงเป็นศูนย์ เนื่องจากผลกระทบที่ปกคลุมด้วยวัตถุฉนวนถึงจุดนี้หรือแม้กระทั่งไม่กี่บาร์ก่อนการดำเนินการด้านราคาน่าจะได้กลับรายการไปแล้ว ดังนั้นจึงเป็นไปได้ว่าการสังเกตการลดอัตราการเปลี่ยนแปลงของ EMA ที่สอดคล้องกันอาจถูกใช้เป็นตัวบ่งชี้ที่จะช่วยป้องกันภาวะที่กลืนไม่เข้าคายไม่ออกอันเกิดจากผลกระทบที่เกิดจากการเคลื่อนที่โดยเฉลี่ย การใช้ EMA ทั่วไปของ EMA มักใช้ร่วมกับตัวบ่งชี้อื่น ๆ เพื่อยืนยันการย้ายตลาดที่สำคัญและเพื่อวัดความถูกต้อง สำหรับผู้ค้าที่ค้าขายระหว่างวันและตลาดที่เคลื่อนไหวอย่างรวดเร็ว EMA จะสามารถใช้งานได้มากขึ้น ผู้ค้ามักใช้ EMA เพื่อหาอคติในการซื้อขาย ตัวอย่างเช่นหาก EMA ในแผนภูมิรายวันแสดงให้เห็นถึงแนวโน้มที่สูงขึ้นกลยุทธ์การค้าระหว่างวันอาจเป็นการค้าเฉพาะจากด้านยาวบนกราฟค่าเฉลี่ยในแต่ละวันที่มีการถ่วงน้ำหนักของข้อมูล intraday โดยมีข้อสังเกตล่าสุดที่มี น้ำหนักที่สูงกว่าผู้ที่มาไกลกว่า น้ำหนักสัมพัทธ์จะถูกกำหนดโดยการกำหนดอายุการใช้งานครึ่งชีวิตของอัตราการสลายตัวและแตกต่างระหว่างรุ่นในระยะสั้นและระยะยาวของรุ่นรุ่นระยะสั้นมีครึ่งชีวิตสั้นลงรูปแบบระยะยาวใช้ ข้อมูลครึ่งวันที่ยาวขึ้นหมายถึงอะไร: ข้อมูลเหล่านี้มีข้อมูลรายวันและต้องการคำนวณค่าเฉลี่ยในช่วง n วันที่ผ่านมา (หรือช่วงเวลาอื่น ๆ ) ถ้าข้อมูลมีการถ่วงน้ำหนักอย่างเท่าเทียมกันข้อมูลแต่ละจุดจะมีน้ำหนัก 1n แต่แทนที่จะต้องการให้น้ำหนักกับข้อมูลล่าสุดและน้ำหนักน้อยลงกับข้อมูลเก่า พวกเขาอาจเลือกพารามิเตอร์การทำให้ราบรื่นคงที่ l ระหว่าง 0 ถึง 1 และสำหรับข้อมูลที่ k วันจะใช้น้ำหนัก l ขนาดที่เล็กกว่า น้ำหนักจะลดลงเมื่ออายุเพิ่มมากขึ้น ครึ่งชีวิตคือระยะเวลาที่น้ำหนักจะกลายเป็น 12 ของน้ำหนักของข้อมูลล่าสุด ดังนั้นถ้าน้ำหนัก l k 12 แล้วครึ่งชีวิต k log (12) log (l) หมายเลขนี้มีข้อมูลเหมือนกันกับ l อาจทำให้เกิดความสับสนเนื่องจากอัตราส่วนของบันทึกนี้โดยปกติจะเป็นจำนวนวันทั้งหมด k ซึ่งเป็นเหตุผลที่คนส่วนใหญ่ชอบระบุ l 742 Views middot ดูคำ Updays middot ไม่ได้สำหรับการสืบพันธุ์ middot คำตอบที่ร้องขอโดย Joshua Shindell ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ชี้แจงคืออะไรในการซื้อขายทำไมเราถึงใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนามากกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายๆฉันจะคาดการณ์อนาคตได้มากกว่าหนึ่งช่วงเวลาด้วย excel ใช้ข้อมูลตัวแปรเดียวเช่น โครงการ 6 เดือนข้างหน้าด้วยการเรียบเรียงเป็นทวีคูณ เมื่อใดที่หนึ่งควรใช้ค่ามัธยฐานซึ่งแตกต่างจากค่าเฉลี่ยฉันจะเลือกการสูญเสียจากการหยุดของฉันได้อย่างไรส่วนใหญ่เวลาที่การสูญเสียจากการหยุดงานของฉันถูกเรียกใช้เนื่องจากการขัดจังหวะทันทีและย้อนกลับไปฉันใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 5,30,200 เมตรเพราะเหตุใด 200 วัน ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เชิงเส้นถือเป็นตัวบ่งชี้ที่เชื่อถือได้มากที่สุดโดยผู้ค้าหุ้นรายใหญ่เราจะใช้การแจกแจงแบบเสวนาได้อย่างไรในชีวิตจริง