घातीय चलती - औसत - मानक विचलन

एक्सपेंनेलीली मूविंग एवरेज। एक्सपेननेबल मूविंग एवरेज की सिफारिश की जाती है मूलभूत औसत औसत प्रकारों के सबसे अधिक भरोसेमंद के रूप में वे भार का एक तत्व प्रदान करते हैं, प्रत्येक पिछले दिन उत्तरोत्तर कम भार देते हुए घातीय चिकनाई सरल चलती औसत के साथ सामना करने वाली समस्या से बचा जाता है जहां औसत प्रवृत्ति होती है चलती औसत अवधि की शुरुआत में एक बार और दूसरी बार विपरीत दिशा में छाल करने के लिए, अवधि के अंत में घातीय बढ़ते औसत ढलान का निर्धारण करना आसान है, ढलान हमेशा नीचे होता है जब मूल्य चलती औसत से नीचे बंद रहता है और हमेशा जब कीमत ऊपर है। वैश्विक बाजारों की साप्ताहिक समीक्षा के लिए कलिन टिग्ग्स आपको बाज़ार में जोखिम को पहचानने में मदद करेगा, जो आपके समय को बेहतर बनाता है। एक्सपोलिशनिंग एक्सपोलिशनिंग एक्सपलोरिंग व्हेस्टेड मूविंग औसत। वोल्टालिटी जोखिम का सबसे सामान्य उपाय है, लेकिन यह कई जायके में आता है पिछले लेख में, हमने दिखाया सरल ऐतिहासिक अस्थिरता की गणना कैसे करें इस लेख को पढ़ने के लिए, भविष्य की जोखिम को मापने के लिए अस्थिरता का उपयोग करना देखें स्टॉक डेटा के 30 दिनों के आधार पर दैनिक अस्थिरता की गणना करने के लिए Google के वास्तविक स्टॉक मूल्य डेटा का इस्तेमाल किया इस लेख में, हम सरल अस्थिरता में सुधार करेंगे और तीव्रता से भारित चलती औसत EWMA ऐतिहासिक वि। इम्प्लाइड अस्थिरता पर चर्चा करेंगे, इस मीट्रिक को परिप्रेक्ष्य का एक सा है ऐतिहासिक और निहित या अंतर्निहित अस्थिरता के दो व्यापक दृष्टिकोण हैं, ऐतिहासिक दृष्टिकोण यह मानते हैं कि पिछले प्रस्तावना हम आशा में इतिहास को मापते हैं, यह अनुमान लगाया गया है कि उतार-चढ़ाव उल्लिखित है, दूसरी तरफ, इतिहास की उपेक्षा करता है जो इसे उतारने वाले अस्थिरता के लिए हल करता है बाजार की कीमतें यह आशा करता है कि बाजार सबसे अच्छा जानता है और बाजार मूल्य में भी शामिल है, भले ही परस्पर अप्रत्यक्ष रूप से, अस्थिरता का एक सर्वसाधारण अनुमान, संबंधित पढ़ने के लिए, उपयोग और वाष्पशीलता की सीमाएं देखें। यदि हम उपरोक्त बाईं ओर सिर्फ तीन ऐतिहासिक तरीकों पर ध्यान देते हैं , उनके पास आम में दो कदम हैं। आवधिक वापसी की श्रृंखला की गणना करें। एक भारांकन योजना लागू करें। सबसे पहले, हम आवधिक वापसी की गणना करते हैं जो कि आमतौर पर दैनिक रिटर्न की एक श्रृंखला होती है जहां प्रत्येक प्रतिफल को लगातार जटिल शब्दों में व्यक्त किया जाता है प्रत्येक दिन के लिए, हम शेयर की कीमतों का प्राकृतिक लॉग लेते हैं, अर्थात् कल कल मूल्य से विभाजित मूल्य, और इसी तरह। यह दैनिक रिटर्न की एक श्रृंखला का उत्पादन करता है, यूआई से यू आईएम 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 कि स्वीकार्य सरलीकरण के तहत , सरल विचरण स्क्वायर रिटर्न का औसत होता है। नोट यह कि प्रत्येक आवधिक रिटर्न के बारे में बताता है, फिर उस दिन की संख्या या टिप्पणियों की संख्या को विभाजित करता है तो, यह वास्तव में चुकता आवधिक रिटर्न का औसत है और दूसरा रास्ता दें , प्रत्येक स्क्वेर्ड रिटर्न को एक समान वजन दिया जाता है तो अगर अल्फा ए विशेष रूप से एक भारिंग कारक है, तो एक 1 मीटर, तो एक साधारण विचरण ऐसा कुछ दिखता है। सरल विचरण पर ईडब्ल्यूएमए में सुधार इस दृष्टिकोण की कमजोरी एच यह है कि सभी रिटर्न एक ही वज़न कम करते हैं कल की हालिया रिटर्न का पिछले महीने रिटर्न की तुलना में विचलन पर और अधिक प्रभाव नहीं पड़ता है यह समस्या तेजी से भारित चलती औसत EWMA का उपयोग करके तय की गई है, जिसमें अधिक हाल के रिटर्न का विचरण पर अधिक वजन होता है । तीव्रता से भारित चलती औसत EWMA लैम्ब्डा का परिचय देता है जिसे लम्ब्डािंग पैरामीटर कहा जाता है, लम्ब्डा को उस शर्त के तहत एक बराबर वजन के बजाय कम होना चाहिए, प्रत्येक स्क्वायर रिटर्न का गुणांक एक गुणक के रूप में भारित है। उदाहरण के लिए, जोखिम मैट्रिक्स टीएम, एक वित्तीय जोखिम प्रबंधन कंपनी, 0 94 या 94 के लैम्ब्डा का उपयोग करने की प्रवृत्ति लेती है, इस मामले में, सबसे हाल ही में चुकता आवधिक वापसी का श्रेय 1-0 94 94 0 6 से होता है, अगले स्क्वेयर रिटर्न केवल एक लैम्ब्डा- यह मामला 6 गुणा 9 5 5 64 और तीसरा पहले दिन का वजन 1-0 94 94 94 2 5 30 के बराबर है। इसका अर्थ है कि ईडब्ल्यूएमए में प्रत्येक वजन एक निरंतर गुणक यानी लैम्ब्डा है, जो कि कम से कम होना चाहिए पहले दिन के वजन में से एक यह एक ऐसे विचरण को सुनिश्चित करता है जो अधिक हालिया डेटा पर भारित या पक्षपाती है और अधिक जानने के लिए, Google की अस्थिरता के लिए एक्सेल वर्कशीट देखें Google के लिए बस अस्थिरता और ईडब्ल्यूएमए के बीच अंतर नीचे दिखाया गया है। साधारण अस्थिरता का वजन प्रभावी ढंग से होता है कॉलम ओ में दिखाए गए अनुसार 0 और 1 9 6 तक प्रत्येक आवधिक वापसी हमें दैनिक स्टॉक मूल्य डेटा के दो साल हुए थे जो कि 50 9 दैनिक रिटर्न और 1 50 9 0 196 है, लेकिन ध्यान दें कि कॉलम पी 6 का वजन, फिर 5 64, फिर 5 3 और इसलिए यह सरल विचरण और ईडब्ल्यूएमए के बीच अंतर है। याद रखें कि हम कॉलम क्यू में पूरी श्रृंखला का योग करते हैं, तो हमारे पास विचरण है, जो मानक विचलन का वर्ग है यदि हम अस्थिरता चाहते हैं, तो हमें स्क्वायर लेना याद रखना होगा उस विचरण की जड़। Google के मामले में विचरण और ईडब्ल्यूएमए के बीच दैनिक उतार-चढ़ाव में क्या अंतर है यह महत्वपूर्ण है कि सरल विचरण ने हमें 2 4 की एक दैनिक अस्थिरता दी लेकिन ईडब्ल्यूएमए ने केवल 1 4 की एक दैनिक अस्थिरता को देखते हुए sprea विवरण के लिए स्क्रीटर जाहिर है, गूगल की अस्थिरता अधिक हाल ही में बसे हुई है, इसलिए एक सरल विचरण कृत्रिम रूप से ऊंचा हो सकता है। आज का विचरण पायर डे के भिन्नता का कार्य है आप नोटिस लेंगे कि हमें ज़्यादा गिरावट वाले वजन की लंबी श्रृंखला की गणना करने की जरूरत है यहां गणित करते हैं, लेकिन ईडब्ल्यूएमए की सबसे अच्छी विशेषताओं में से एक यह है कि पूरी श्रृंखला आसानी से एक रिकर्सिव फॉर्मूला को कम कर देता है। पुनरावृत्त का मतलब है कि आज के विचरण संदर्भ पहले दिन के विचरण का एक कार्य है आप इस सूत्र को स्प्रैडशीट भी है, और यह सटीक रूप से उसी परिणाम का उत्पादन करता है जैसे कि लैंडलाइन गणना यह ईडब्ल्यूएमए के तहत आज के विचरण के बराबर है, कल के लेन-देन से भारित कल के विचरण के बराबर है कल शून्य से चुकता वापसी एक शून्य से लैम्ब्डा द्वारा तौला जाता है ध्यान दें कि हम कल कल के साथ एक साथ दो शब्द जोड़ते हैं विचरण और भारोत्तोलन, चुकता लौटा.इसके अलावा, लैम्ब्डा हमारे चौरसाई पैरामीटर है एक उच्च लैम्ब्डा उदा जैसे किसमैट्रीक 94 का संकेत है कि धीमा क्षय रिश्तेदार शब्दों में, हम श्रृंखला में अधिक डेटा अंक लेकर जा रहे हैं और वे धीरे-धीरे गिरने जा रहे हैं दूसरी तरफ, अगर हम लैम्ब्डा को कम करते हैं, तो हम संकेत देते हैं कि अधिक क्षय वजन अधिक तेज़ी से गिरता है और, जैसा कि तेज़ी से क्षय का एक सीधा परिणाम, कम डेटा पॉइंट्स का उपयोग किया जाता है स्प्रेडशीट में लैम्ब्डा एक इनपुट होता है, इसलिए आप इसकी संवेदनशीलता के साथ प्रयोग कर सकते हैं। सारांश अस्थिरता एक स्टॉक का तात्कालिक मानक विचलन है और सबसे सामान्य जोखिम मीट्रिक यह भी है विचरण का वर्गमूल हम ऐतिहासिक या अप्रत्यक्ष रूप से उल्लिखित अस्थिरता के विचलन को माप सकते हैं जब ऐतिहासिक रूप से मापने का आसान तरीका सरल विचरण होता है, लेकिन सरल विचरण के साथ कमजोरी सभी वही वजन एक ही हो जाते हैं इसलिए हम एक क्लासिक ट्रेड-ऑफ का सामना करते हैं, हम हमेशा अधिक डेटा चाहते हैं लेकिन जितना अधिक डेटा हमारे पास है उतना अधिक गणना हमारी दूर दूर कम प्रासंगिक आंकड़ों से पतली हो जाती है। तीव्रता से भारित चलती औसत EWMA आवधिक रिटर्न के लिए भार 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, 1 9 33 में अमेरिकी कांग्रेस ने बैंकिंग अधिनियम के रूप में पारित किया, जो वाणिज्यिक बैंकों को निवेश में शामिल होने से मना कर दिया था। नॉनफ़ॉर्म पेरोल में खेतों, निजी घरों और गैर-लाभकारी क्षेत्र के बाहर किसी भी नौकरी का उल्लेख है, यूएस श्रम ब्यूरो। मानक विचलन। मानक विचलन बाजार में अस्थिरता माप का मूल्य यह सूचक मूविंग औसत के संबंध में मूल्य में उतार-चढ़ाव की सीमा का वर्णन करता है, यदि मूल्य यह सूचक उच्च है, बाजार में अस्थिर है, और सलाखों की कीमतें चलती औसत के मुकाबले फैल जाती हैं यदि सूचक मूल्य कम है, तो बाजार में कम अस्थिरता के रूप में वर्णित किया जा सकता है, और सलाखों की कीमतें चलती औसत के करीब हैं सामान्यतः, यह सूचक अन्य संकेतकों के एक घटक के रूप में उपयोग किया जाता है। इसलिए, बोलिन्जर बैंड की गणना करते समय किसी को उसके चल औसत पर प्रतीक मानक विचलन मान जोड़ना पड़ता है। बाजार व्यवहार उच्च व्यापारिक गतिविधि और सुस्त बाजार के इंटरचेंज का प्रतिनिधित्व करता है तो, सूचक इसका आसानी से अर्थ किया जा सकता है। यदि इसकी कीमत बहुत कम है, यानी बाजार बिल्कुल निष्क्रिय है, तो यह जल्दबाजी की उम्मीद करने के लिए समझ में आता है। अन्यथा, यदि यह बेहद ऊंचा है, तो इसका सबसे ज्यादा मतलब है कि गतिविधि जल्द ही गिरावट आई। बिक्री I SQRT AMOUNT जी - एन, आई एन. एम. एम. टी.-एन, आई एसएम ऐपरीस जम्मू-एमए एपरीस एन, आई 2. एसटीडीईव I वर्तमान बार एसक्यूआरटी वर्ग रूट की मानक विचलन AMOUNT जी - एन, मैं जी - एन से मैं वर्गों का योग एन चिकनाई अवधि एपीआरआईसीई जे एपी जम्मू बार एमए एपरीस एन की कीमत तय की, मैं मौजूदा पट्टी एपीपीआरआई पर एन अवधि के साथ औसत मूल्य को चालू कर रहा हूं।