ชี้แจง ถัว เฉลี่ยเคลื่อนที่ กวดวิชา

การสำรวจความผันผวนตามค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ถ่วงน้ำหนักเชิงตัวเลขเป็นการวัดความเสี่ยงที่พบบ่อยที่สุด แต่มีหลายรสชาติ ในบทความก่อนหน้านี้เราได้แสดงวิธีการคำนวณความผันผวนทางประวัติศาสตร์ที่เรียบง่าย เราใช้ข้อมูลราคาหุ้นที่เกิดขึ้นจริงของ Google เพื่อคำนวณความผันผวนรายวันตามข้อมูลหุ้นภายใน 30 วัน ในบทความนี้เราจะปรับปรุงความผันผวนที่เรียบง่ายและหารือเกี่ยวกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบถ่วงน้ำหนักแบบทวีคูณ (EWMA) Historical Vs ความผันแปรเบื้องต้นก่อนอื่นให้วางเมตริกนี้ไว้ในมุมมองเล็กน้อย มีสองแนวทางที่กว้าง: ความผันผวนในอดีตและโดยนัย (หรือโดยนัย) วิธีการทางประวัติศาสตร์สมมติว่าอดีตเป็นคำนำที่เราวัดประวัติศาสตร์ด้วยความหวังว่าจะเป็นการคาดการณ์ ในทางตรงกันข้ามความผันผวนโดยนัยจะละเลยประวัติความเป็นมาที่จะแก้ปัญหาให้กับความผันผวนโดยนัยตามราคาในตลาด หวังว่าตลาดจะรู้ได้ดีที่สุดและราคาในตลาดมีแม้กระทั่งโดยนัยประมาณการความผันผวน ถ้าเรามุ่งเน้นไปที่สามวิธีทางประวัติศาสตร์ (ด้านซ้ายด้านบน) พวกเขามีสองขั้นตอนที่เหมือนกัน: คำนวณชุดของผลตอบแทนเป็นระยะ ๆ ใช้สูตรการถ่วงน้ำหนักก่อนอื่นเรา คำนวณผลตอบแทนเป็นระยะ ๆ โดยทั่วไปแล้วผลตอบแทนรายวันจะได้รับผลตอบแทนแต่ละรายการในแง่บวก สำหรับแต่ละวันเราจะบันทึกล็อกอัตราส่วนราคาหุ้น (เช่นราคาในปัจจุบันหารด้วยราคาเมื่อวานนี้เป็นต้น) นี่เป็นการสร้างผลตอบแทนรายวันจาก u i to u i-m ขึ้นอยู่กับจำนวนวัน (m วัน) ที่เราวัด ที่ทำให้เราก้าวไปสู่ขั้นตอนที่สอง: นี่คือแนวทางที่แตกต่างกันสามวิธี ในบทความก่อนหน้า (ใช้ความผันผวนเพื่อวัดความเสี่ยงในอนาคต) เราพบว่าภายใต้สอง simplifications ยอมรับความแปรปรวนง่ายคือค่าเฉลี่ยของผลตอบแทนที่เป็นกำลังสอง: ขอให้สังเกตว่าผลรวมนี้แต่ละผลตอบแทนเป็นระยะจากนั้นแบ่งทั้งหมดโดย จำนวนวันหรือสังเกตการณ์ (ม.) ดังนั้นจริงๆมันเป็นเพียงเฉลี่ยของผลตอบแทนเป็นระยะ ๆ squared ใส่อีกวิธีหนึ่งแต่ละยกกำลังสองจะได้รับน้ำหนักเท่ากัน ดังนั้นถ้า alpha (a) เป็นปัจจัยการถ่วงน้ำหนัก (โดยเฉพาะ 1m) ความแปรปรวนแบบง่ายๆมีลักษณะดังนี้: EWMA ช่วยเพิ่มความแปรปรวนอย่างง่ายจุดอ่อนของวิธีนี้คือผลตอบแทนทั้งหมดจะมีน้ำหนักเท่ากัน การกลับมาเมื่อวาน (ล่าสุด) ไม่มีอิทธิพลต่อความแปรปรวนมากกว่าผลตอบแทนของเดือนที่ผ่านมา ปัญหานี้ได้รับการแก้ไขโดยใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ถ่วงน้ำหนักแบบทวีคูณ (EWMA) ซึ่งผลตอบแทนที่มากขึ้นล่าสุดมีน้ำหนักมากขึ้นกับความแปรปรวน ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบถ่วงน้ำหนักแบบเลขยกกำลัง (EWMA) แนะนำ lambda ซึ่งเรียกว่าพารามิเตอร์การให้ราบเรียบ แลมบ์ดาต้องมีค่าน้อยกว่าหนึ่ง ภายใต้เงื่อนไขดังกล่าวแทนที่จะใช้น้ำหนักที่เท่ากันผลตอบแทนที่ได้รับจะเพิ่มขึ้นตามตัวคูณดังนี้ตัวอย่างเช่น RiskMetrics TM ซึ่งเป็น บริษัท บริหารความเสี่ยงทางการเงินมีแนวโน้มที่จะใช้แลมบ์ดาเท่ากับ 0.94 หรือ 94 ในกรณีนี้เป็นครั้งแรก (1-0.94) (. 94) 0 6. ผลตอบแทนที่ได้จะเป็นตัวเลข lambda-multiple ของน้ำหนักก่อนหน้าในกรณีนี้ 6 คูณด้วย 94 5.64 และสามวันก่อนหน้ามีน้ำหนักเท่ากับ (1-0.94) (0.94) 2 5.30 นั่นคือความหมายของเลขยกกำลังใน EWMA: แต่ละน้ำหนักเป็นตัวคูณคงที่ (เช่น lambda ซึ่งต้องน้อยกว่าหนึ่ง) ของน้ำหนักก่อนหน้า เพื่อให้แน่ใจว่ามีความแปรปรวนที่ถ่วงน้ำหนักหรือลำเอียงไปยังข้อมูลล่าสุด (หากต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมโปรดดูที่แผ่นงาน Excel สำหรับความผันผวนของ Google) ความแตกต่างระหว่างความผันผวนเพียงอย่างเดียวกับ EWMA สำหรับ Google จะแสดงไว้ด้านล่าง ความผันผวนอย่างง่ายมีผลต่อการกลับคืนเป็นระยะ ๆ ทุกๆ 0.196 ตามที่แสดงไว้ในคอลัมน์ O (เรามีข้อมูลราคาหุ้นย้อนหลังเป็นเวลา 2 ปีนั่นคือผลตอบแทน 509 วันและ 1509 0.196) แต่สังเกตว่าคอลัมน์ P กำหนดน้ำหนัก 6, 5.64 แล้ว 5.3 และอื่น ๆ Thats ความแตกต่างระหว่างความแปรปรวนง่ายและ EWMA โปรดจำไว้ว่า: หลังจากที่เราสรุปชุดข้อมูลทั้งหมด (ในคอลัมน์ Q) เรามีความแปรปรวนซึ่งเป็นค่าสแควร์ของส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน ถ้าเราต้องการความผันผวนเราต้องจำไว้ว่าให้ใช้รากที่สองของความแปรปรวนนั้น ความแตกต่างของความแปรปรวนรายวันระหว่างค่าความแปรปรวนและ EWMA ในกรณีของ Googles มีความหมาย: ความแปรปรวนง่ายทำให้เรามีความผันผวนรายวันอยู่ที่ 2.4 แต่ EWMA มีความผันผวนรายวันเพียง 1.4 (ดูสเปรดชีตเพื่อดูรายละเอียด) เห็นได้ชัดว่าความผันผวนของ Googles ตกลงไปเมื่อไม่นานมานี้ดังนั้นความแปรปรวนที่เรียบง่ายอาจเป็นจำนวนเทียมสูง ความแปรปรวนวันนี้เป็นฟังก์ชันของความแตกต่างของวัน Pior คุณจะสังเกตเห็นว่าเราจำเป็นต้องคำนวณชุดน้ำหนักลดลงอย่างมาก เราจะไม่ใช้คณิตศาสตร์ที่นี่ แต่คุณลักษณะที่ดีที่สุดของ EWMA คือชุดผลิตภัณฑ์ทั้งหมดสามารถลดสูตร recursive ได้อย่างง่ายดาย: Recursive หมายถึงการอ้างอิงความแปรปรวนในปัจจุบัน (คือฟังก์ชันของความแปรปรวนในวันก่อนหน้า) คุณสามารถค้นหาสูตรนี้ในสเปรดชีตยังและจะก่อให้เกิดผลแน่นอนเช่นเดียวกับการคำนวณตัวหนังสือมันบอกว่า: แปรปรวนในปัจจุบัน (ภายใต้ EWMA) เท่ากับแปรปรวนเมื่อวาน (ถ่วงน้ำหนักด้วยแลมบ์ดา) บวกเมื่อวานกลับมายกกำลังสอง (ชั่งน้ำหนักโดยแลมบ์ดาลบหนึ่ง) แจ้งให้เราทราบว่าเรากำลังเพิ่มคำสองคำลงท้ายด้วยกันอย่างไร: ความแปรปรวนที่ถ่วงน้ำหนักในวันอังคารและเมื่อวานถ่วงน้ำหนัก แม้กระนั้นแลมบ์ดาก็คือพารามิเตอร์ที่ราบเรียบของเรา แลมบ์ดาที่สูงขึ้น (เช่น RiskMetrics 94) บ่งชี้การสลายตัวช้าลงในซีรีย์ - ในแง่สัมพัทธ์เราจะมีจุดข้อมูลมากขึ้นในซีรีส์และพวกเขาจะลดลงอย่างช้าๆ ในทางกลับกันถ้าเราลดแลมบ์ดาเราจะบ่งชี้ว่าการสลายตัวที่สูงขึ้น: น้ำหนักจะลดลงอย่างรวดเร็วและเป็นผลโดยตรงจากการผุกร่อนที่รวดเร็วใช้จุดข้อมูลน้อยลง (ในสเปรดชีตแลมบ์ดาเป็นอินพุตดังนั้นคุณจึงสามารถทดสอบความไวได้) ความผันผวนโดยสรุปคือส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานของหุ้นและความเสี่ยงที่พบมากที่สุด นอกจากนี้ยังเป็นรากที่สองของความแปรปรวน เราสามารถวัดความแปรปรวนในอดีตหรือโดยนัย (ความผันผวนโดยนัย) เมื่อวัดในอดีตวิธีที่ง่ายที่สุดคือความแปรปรวนที่เรียบง่าย แต่ความอ่อนแอกับความแปรปรวนที่เรียบง่ายคือผลตอบแทนทั้งหมดจะมีน้ำหนักเท่ากัน ดังนั้นเราจึงต้องเผชิญกับข้อเสียแบบคลาสสิก: เราต้องการข้อมูลมากขึ้น แต่ข้อมูลที่เรามีมากขึ้นการคำนวณของเราจะเจือจางด้วยข้อมูลที่อยู่ไกล (ไม่เกี่ยวข้อง) ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบถ่วงน้ำหนักที่ถ่วงน้ำหนัก (EWMA) ช่วยเพิ่มความแปรปรวนอย่างง่ายโดยกำหนดน้ำหนักให้กับผลตอบแทนเป็นงวด เมื่อทำเช่นนี้เราสามารถใช้ตัวอย่างขนาดใหญ่ แต่ยังให้น้ำหนักมากขึ้นกับผลตอบแทนล่าสุด (หากต้องการดูบทแนะนำเกี่ยวกับภาพยนตร์เกี่ยวกับหัวข้อนี้โปรดไปที่ Bionic Turtle) ข้อ 50 เป็นข้อเจรจาและข้อยุติในสนธิสัญญา EU ที่ระบุขั้นตอนที่จะต้องดำเนินการสำหรับประเทศใด ๆ ที่ การเสนอราคาเริ่มต้นของสินทรัพย์ของ บริษัท ที่ล้มละลายจากผู้ซื้อที่สนใจที่ได้รับเลือกโดย บริษัท ที่ล้มละลาย จากกลุ่มผู้เสนอราคา เบต้าเป็นตัวชี้วัดความผันผวนหรือความเสี่ยงอย่างเป็นระบบของการรักษาความปลอดภัยหรือผลงานเมื่อเทียบกับตลาดโดยรวม ประเภทของภาษีที่เรียกเก็บจากเงินทุนที่เกิดจากบุคคลและ บริษัท กำไรจากการลงทุนเป็นผลกำไรที่นักลงทุนลงทุน คำสั่งซื้อความปลอดภัยที่ต่ำกว่าหรือต่ำกว่าราคาที่ระบุ คำสั่งซื้อวงเงินอนุญาตให้ผู้ค้าและนักลงทุนระบุ กฎสรรพากรภายใน (Internal Internal Revenue Service หรือ IRS) ที่อนุญาตให้มีการถอนเงินที่ปลอดจากบัญชี IRA กฎต้องใช้แนวทาง EWMA มีคุณลักษณะที่น่าสนใจอย่างหนึ่ง: ต้องใช้ข้อมูลที่จัดเก็บค่อนข้างน้อย หากต้องการอัปเดตค่าประมาณของเรา ณ เวลาใด ๆ เราจะต้องประมาณค่าความแปรปรวนก่อนหน้าและค่าสังเกตล่าสุดเท่านั้น วัตถุประสงค์รองของ EWMA คือการติดตามการเปลี่ยนแปลงความผันผวน สำหรับค่าน้อยค่าสังเกตการณ์ล่าสุดจะมีผลต่อการประมาณการโดยทันที สำหรับค่าที่ใกล้เคียงกับค่าประมาณหนึ่งค่าประมาณจะเปลี่ยนแปลงช้าๆตามการเปลี่ยนแปลงล่าสุดของผลตอบแทนของตัวแปรต้นแบบ ฐานข้อมูล RiskMetrics (ผลิตโดย JP Morgan และเผยแพร่ต่อสาธารณะ) ใช้ EWMA เพื่อปรับปรุงความผันผวนทุกวัน สำคัญ: สูตร EWMA ไม่ถือว่าเป็นระดับความแปรปรวนเฉลี่ยระยะยาว ดังนั้นแนวคิดเรื่องความผันผวนของค่าความผันผวนไม่ได้มาจาก EWMA โมเดล ARCHGARCH เหมาะสำหรับวัตถุประสงค์นี้มากขึ้น 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 ความเป็นมา: บางทีตัวบ่งชี้ทางเทคนิคที่เข้าใจง่ายและใช้กันอย่างแพร่หลายมากที่สุดคือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ซึ่งนักค้าได้ใช้มาเป็นเวลาหลายปีเพื่อคลายความผันผวนของราคาในระยะสั้นให้ราบรื่น แนวโน้มหรือสถานการณ์ที่มีแนวโน้มที่แนวโน้มอาจพร้อมที่จะเริ่มต้นหรือย้อนกลับไป การปิดมักเป็นจุดราคาหนึ่งที่ใช้ในช่วงเวลาที่กำหนด แต่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อาจขึ้นอยู่กับการเปิดจุดสูงหรือต่ำหรือการรวมกันของจุดราคา มีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 3 แบบคือ Simple Moving Average (SMA) เพียงแค่เพิ่มราคาในช่วงระยะเวลาที่กำหนดและหารด้วยจำนวนราคาในช่วงเวลานั้นเพื่อให้ได้ค่าเฉลี่ย แต่ละราคามีน้ำหนักเท่ากัน เมื่อราคาใหม่เข้ามาราคาที่เก่าที่สุดจะลดลงจากการคำนวณ Weighted Moving Average น้ำหนักที่มากขึ้นจะเป็นราคาล่าสุดซึ่งถือได้ว่ามีความสำคัญมากกว่าราคาที่เก่ากว่า หากคุณคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ถ่วงน้ำหนักสามวันตัวอย่างเช่นราคาล่าสุดอาจคูณด้วย 3 ราคาในวันวานเป็น 2 และราคาที่เก่าที่สุดเมื่อสามวันก่อนโดย 1. ผลรวมของตัวเลขเหล่านี้หารด้วยผลรวมของ น้ำหนัก - 6 ในตัวอย่างนี้ ทำให้ค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงของราคาในปัจจุบันมากขึ้น ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนา (EMA) ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนา (EMA) เป็นรูปแบบหนึ่งของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ถ่วงน้ำหนักที่ให้ความสำคัญกับราคาล่าสุด แทนที่จะลดราคาที่เก่าแก่ที่สุดในการคำนวณอย่างไรก็ตามราคาที่ผ่านมาทั้งหมดจะคำนวณเป็นค่าเฉลี่ยในปัจจุบัน EMA ปัจจุบันคำนวณโดยการหัก EMA ในวันอีดจากราคาปัจจุบันคูณผลลัพธ์ตามค่าคงที่และเพิ่มผลการค้นหานี้ไปที่ EMA เมื่อวานเพื่อรับ EMA ในปัจจุบัน EMA ใช้ข้อมูลราคาในอดีตและโดยทั่วไปจะมีเส้นที่ราบรื่นกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อื่น ๆ ซึ่งอาจเป็นปัจจัยสำคัญในสภาวะตลาดที่แปรปรวน วัตถุประสงค์: การย้ายค่าเฉลี่ยมีการใช้งานหลายอย่าง: (1) เปิดเผยแนวโน้มโดยการทำให้ข้อมูลเรียบขึ้นเมื่อเสียงของตลาดส่งผลให้เกิดรูปแบบราคาที่ไม่แน่นอน (2) ระบุจุดที่แนวโน้มอาจพร้อมที่จะเริ่มต้นหรือสิ้นสุด (3) ระบุถึงการเปลี่ยนแปลงโมเมนตัมของตลาด ประสิทธิภาพของราคาเทียบกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่หรือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่หนึ่งค่าเทียบกับค่าเฉลี่ยอื่น สัญญาณพื้นฐาน: สัญญาณที่ง่ายที่สุดจะเกี่ยวข้องกับราคาและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เพียงอย่างเดียว เมื่อราคาอยู่เหนือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะยาวเมื่อราคาต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะสั้น ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่มักใช้ในระบบการซื้อขายครอสโอเวอร์ สัญญาณการซื้อเกิดขึ้นเมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ระยะสั้นหรือปานกลางข้ามจากด้านล่างไปเป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ระยะยาว ตรงกันข้ามสัญญาณขายจะออกเมื่อค่าเฉลี่ยระยะสั้นหรือระยะกลางข้ามจากด้านบนไปด้านล่างค่าเฉลี่ยระยะยาว เนื่องจากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เปลี่ยนแปลงไปอย่างต่อเนื่องเมื่อป้อนข้อมูลราคาใหม่แต่ละครั้งผู้ค้าหลายรายทดสอบช่วงเวลาต่างๆก่อนที่จะมีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เหมาะสมสำหรับตลาดหนึ่ง ๆ ค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยที่สั้นลงจะยิ่งอ่อนไหวต่อการเคลื่อนไหวของราคา ผู้ค้าจะต้องปรับความยาวของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่และวิธีการใช้สัญญาณเพื่อให้เหมาะกับรูปแบบการซื้อขายของตนเอง ผู้ค้าบางรายใช้การรวมกันของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามช่วงเวลาที่มีความยาวแตกต่างกันเช่นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 5 วัน 10 วันและ 20 วันหรือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยรวม 4-, 9 และ 18 โดยใช้ช่วงสั้นและระยะปานกลาง ค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ยาวขึ้นสำหรับการเข้าสู่ตลาดและอาจใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สั้นลงเป็นจุดพัก ใช้ดัชนีระยะยาวระยะยาวเช่น 50 วัน 100 วันหรือ 200 วันเป็นจุดสนับสนุนหรือจุดแข็งอีกจุดหนึ่ง Proscons: เข้าใจได้ง่ายและใช้งานโดยเฉพาะอย่างยิ่งเนื่องจากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบต่างๆมีอยู่ในแพคเกจซอฟต์แวร์เพื่อการวิเคราะห์ดังนั้นผู้ค้าจึงไม่จำเป็นต้องคำนวณค่าเฉลี่ยด้วยมือ พวกเขาให้ระบบการซื้อขายเชิงกลในราคาที่แม่นยำเพื่อดำเนินการลดความเป็นส่วนตัว ค่าลบอย่างหนึ่งคือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยเป็นตัวบ่งชี้ที่ปกคลุมด้วยวัตถุฉนวน - นั่นคือข้อมูลเหล่านี้ขึ้นอยู่กับข้อมูลราคาในอดีตและการเคลื่อนไหวของพวกเขามักเป็นไปตามการดำเนินการของราคาในปัจจุบัน 0 ความเห็นเข้าร่วมในการสนทนานี้แสดงความคิดเห็นด้านล่าง เป็นสมาชิกตั้งแต่ 05.05.2008 อดีตหัวหน้าบรรณาธิการนิตยสารฟิวเจอร์สดาร์เรลได้เขียนเกี่ยวกับตลาดการเงินมานานกว่า 35 ปีและได้รับการยอมรับจากตลาดอนุพันธ์การวิเคราะห์ทางเทคนิคและเทคนิคการซื้อขายต่างๆ เติบโตขึ้นมาในฟาร์มที่อยู่ใกล้เมืองเล็ก ๆ ทางตะวันออกเฉียงใต้ของเนแบรสกาเวอร์จิเนีย Jobman จบการศึกษาจาก Wartburg College ในมลรัฐไอโอวาในปีพ. ศ. 2506 เขาเริ่มอาชีพนักข่าวในฐานะนักกีฬาสำหรับวอเตอร์ลู (ไอโอวา) Courier เป็นเวลาหลายปีก่อนที่จะเข้าสู่กองทัพ เขาเสิร์ฟกับกองบิน 82 และกองทหารราบกับ Manchus ในกองทหารราบที่ 25 รวมถึงเก้าเดือนในเวียดนามในปี พ. ศ. 2510-68 หาเงิน Silver Star และ Bronze Star หลังจากการรับราชการทหาร Jobman กลับไปที่ Courier ที่เขากลายเป็นบรรณาธิการฟาร์มในช่วงต้น 1969 เขาได้รับการแนะนำให้รู้จักกับตลาดล่วงหน้าเมื่อเขาเขียนคอลัมน์เกี่ยวกับวิธีการเก็งกำไรถูกทำลายราคาฟาร์มและถูกแก้ไขโดย Merrill Oster ที่นำไปสู่การเขียนงานสำหรับ Oster แล้วเป็นตำแหน่งเต็มเวลาในปีพ. ศ. 2515 ซึ่ง Jobman ได้มีส่วนร่วมในการก่อตั้ง Professional Farmers of America และจดหมายข่าวที่เกี่ยวข้อง เมื่อออสเตอร์ซื้อนิตยสารสินค้าโภคภัณฑ์ในปีพ. ศ. 2519 นายจอห์นแมนได้รับการแต่งตั้งให้ดำรงตำแหน่งบรรณาธิการและต่อมากลายเป็นหัวหน้าบรรณาธิการของนิตยสารฟิวเจอร์สเมื่อมีการเปลี่ยนชื่อในปี 2526 ในช่วงที่มีการขยายตลาดใหม่และเครื่องมือการค้าใหม่ ๆ ในประวัติศาสตร์แห่งอนาคต เขาเป็นบรรณาธิการที่ฟิวเจอร์สจนกระทั่งปีพ. ศ. 2536 เมื่อเขาออกจากการเป็นนักเขียนอิสระที่มีความเป็นอิสระ ตั้งแต่ปีพ. ศ. 2536 เขาได้เขียนร่วมมือแก้ไขหรือมีส่วนร่วมในการตีพิมพ์หนังสือเกี่ยวกับการซื้อขายรวมทั้งคู่มือการวิเคราะห์ทางเทคนิค เขายังได้เขียนหรือแก้ไขบทความสำหรับสิ่งพิมพ์หลายแห่งและ บริษัท นายหน้าซื้อขายหลักทรัพย์รวมทั้งหลักสูตรการซื้อขายและสื่อการเรียนการสอนสำหรับ Chicago Mercantile Exchange และ Chicago Trade of Trade นอกจากนี้เขายังเคยดำรงตำแหน่งบรรณาธิการบริหารนิตยสาร CME Jobman และภรรยาของเขา Lynda อาศัยอยู่ในรัฐวิสคอนซินและใช้เวลาไปกับลูกสาวและหลานอีกสามคนในวิสคอนซินและลูกชายและหลานสาวในฟลอริด้า Hurricaneomics, Synergistic Trading, InvestorPlanet, Where Traders Gravitate, TraderPlanet Sphere, TraderEd, TraderTube และ TraderGPS เป็นเครื่องหมายการค้าจดทะเบียนของ TraderPlanet, LLC โดย TraderPlanet Copyright 2016 TraderPlanet, LLC สงวนลิขสิทธิ์. ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ถ่วงน้ำหนัก (ewma) v2.93 ค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักที่ถ่วงน้ำหนัก (ewma) ทุกคนทราบวิธีย่อกระบวนการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบถ่วงน้ำหนัก (EWMA) สำหรับชุดข้อมูลให้เป็นเซลล์เดียวแทนการสร้างคอลัมน์หลังคอลัมน์ของการคำนวณเพื่อให้ได้คำตอบสุดท้าย แทรกตัวอย่างด้านล่าง แต่เพื่อยืนยัน EWMA ให้น้ำหนักส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานให้แสดงในอัตราที่ระบุโดยอัตรา EWMA ฉันได้กำหนดไว้ที่ 96 ในตัวอย่างนี้ ในเซลล์ E8 น้ำหนัก 1-96 4. จากนั้นใน E9E896 และอื่น ๆ แล้วคุณหลาย sqare ของผลตอบแทนโดยน้ำหนักและรวมผลรวมในการคำนวณ EWMA ฉันต้องการเพียงแค่ได้รับกระบวนการนี้ทั้งหมดลงไปหนึ่งสูตรในเซลล์เดียว .. Standard Deviation 45 Standard Deviation - EW 11.47 Skewness 1.157569 นับ 21 EWMA - อัตรา 96 วันที่ส่งคืนตารางการทำงานน้ำหนักน้ำหนัก 96 11052009 46 64 41 4.00 1.65 10052009 28 -46 21 3.84 0.82 09052009 52 53 28 3.69 1.03 08052009 34 -8 1 3.54 0.02 07052009 37 42 18 3.40 0.61 06052009 26 -47 22 3.26 0.72 05052009 49 -8 1 3.13 0.02 04052009 53 -18 3 3.01 0.10 03052009 65 5 0 2.89 0.01 02052009 62 3 0 2.77 0.00 01052009 60 114 131 2.66 3.47 30042009 28-7 0 2.55 0.01 29042009 30 -14 2 2.45 0.05 28042009 35 -31 10 2.35 0.23 27042009 51 4 0 2.26 0.00 26042009 49 -9 1 2.17 0.02 25042009 54 29 8 2.08 0.17 24042009 42 -33 11 2.00 0.22 23042009 63 103 107 1.92 2.04 22042009 31 -24 6 1.84 0.11 21042009 41 - 29 9 1.77 0.15 20042009 58 - ถามคำถามเกี่ยวกับ Excel และได้รับคำตอบในเวลาไม่นาน บทเรียน Excel ที่คล้ายกันเซลล์ที่ไม่อยู่ติดกันโดยเฉลี่ยใน Excel วิธีเฉลี่ยเซลล์ที่ไม่ต่อเนื่องกัน (เซลล์ที่อยู่ถัดจากแต่ละอื่น ๆ ) ถ้าเซลล์เหล่านั้นมีตัวเลขและเป็น Vlookup เพื่อส่งคืนค่า Min, Max หรือ Average ใน Excel ดำเนินการ Vlookup ที่ส่งคืนค่าสูงสุดค่าต่ำสุดหรือค่าเฉลี่ยจากชุดข้อมูล ส่วน: Vlookup เซลล์เฉลี่ยโดยไม่รวมศูนย์ใน Excel ยกเว้นค่าศูนย์ในขณะที่ค่าเฉลี่ยเซลล์ใน Excel วิธีนี้จะเอาเลขศูนย์ทั้งหมดออกจากสมการ ส่วน: Easy Meth เฉลี่ยจำนวนแถวที่มองเห็นได้ในรายการที่ถูกกรองใน Excel คำนวณผลลัพธ์จากรายการที่กรองใน Excel วิธีนี้ใช้ค่าเฉลี่ยเฉพาะแถวที่มองเห็นได้เมื่อคุณใช้ fil กล่องโต้ตอบที่มีประโยชน์ของ Excel Macros เมื่อช่วงของเซลล์ถึงค่าเฉลี่ยบางอย่าง - แมโครนี้จะแสดงกล่องข้อความเมื่อตัวเลขภายในช่วงของเซลล์ถึงค่าเฉลี่ย 5 Mac macro Excel ปัจจุบันที่ค้นหาทั้งสมุดงานและการคืนสินค้า การจับคู่ทั้งหมด - นี่คือมาโครการค้นหาที่ดีที่สุดสำหรับ Excel จะเป็นการค้นหาแผ่นงานทุกแผ่นในเวิร์กบุคและส่งกลับแผ่นงานทั้งหมดกลับไปที่มาตรฐาน ISO เริ่มต้นปีใน Excel - วันจันทร์แรกของปี - UDF - ส่งกลับวันที่ของวันจันทร์แรกของปีใด ๆ ด้วยฟังก์ชัน UDF ISO Year ใน สันทัด นี่คือมาโคร Vlookup ที่เรียบง่ายและใช้เพื่อแสดงผลการจับคู่ทั้งหมดและกองซ้อนผลลัพธ์เหล่านี้ก่อนหน้านี้ - คล้ายกับรูปแบบ Vropleup อื่น ๆ ในส่วนที่แสดงผลลัพธ์ทั้งหมดที่ตรงกับมาโคร Vlookup เฉพาะสำหรับการย้อนกลับการจับคู่ทั้งหมด ผลลัพธ์จากแผ่นงานใน Excel - มาโคร Excel นี้ทำงานเหมือนกับฟังก์ชัน Vlookup ที่ดีกว่าเนื่องจากจะส่งกลับผลลัพธ์ที่ตรงกันทั้งหมด เรียกใช้หัวข้อที่คล้ายกัน