तेजी से भारित चलती - औसत - ewma - एक्सेल

EWMA का उपयोग करते हुए ऐतिहासिक वाष्पशीलता की गणना करें। वोल्टालिटी जोखिम का सबसे आम तौर पर इस्तेमाल किया जाने वाला उपाय है इस अर्थ में वाष्पशीलता या तो पिछले आंकड़ों से देखी जाने वाली ऐतिहासिक अस्थिरता हो सकती है, या यह वित्तीय साधनों के बाजार मूल्यों से मनाया गया अस्थिरता का अनुमान लगा सकता है। ऐतिहासिक अस्थिरता में गणना की जा सकती है तीन तरह से, अर्थात्। सरल अस्थिरता। ईक्वाएमए के प्रमुख लाभों की तुलना में वांछित भारोत्तोलन भारित है। रिटर्न की गणना करते समय यह हाल के रिटर्न में अधिक वजन देता है इस अनुच्छेद में, हम देखेंगे कि ईवएमए का उपयोग करके कैसे अस्थिरता की गणना की जाती है , चलो शुरू करो। चरण 1 मूल्य श्रृंखला के लॉग रिटर्न की गणना करें। यदि हम शेयर की कीमतों पर विचार कर रहे हैं, तो हम सूत्र के उपयोग के दैनिक तर्कहीन रिटर्न की गणना कर सकते हैं, जिसमें एलएलपी पी पी -1 -1 है, जहां पी प्रत्येक दिन का प्रतिनिधित्व करता है स्टॉक मूल्य बंद करना हमें प्राकृतिक लॉग का उपयोग करना होगा क्योंकि हम चाहते हैं कि रिटर्न लगातार बढ़े जाएं हम अब पूरी कीमत श्रृंखला के लिए दैनिक रिटर्न देंगे। चरण 2 स्क्वायर रिटर्न अगले कदम यह है कि लंबी रिटर्न के वर्ग को लेना यह वास्तव में सरल विचरण या उतार-चढ़ाव की गणना निम्न सूत्र द्वारा दर्शाया गया है.यहाँ, आप रिटर्न का प्रतिनिधित्व करते हैं, और मी दिनों की संख्या का प्रतिनिधित्व करता है। चरण 3 वजन सौंपें। वज़न जैसे कि हाल के रिटर्न में उच्च वजन और पुराने रिटर्न का वजन कम है इसके लिए हमें लैम्ब्डा नामक एक कारक की आवश्यकता होती है, जो एक चिकनाई स्थिर या लगातार पैरामीटर है 1- 0 के रूप में असाइन किया जाता है 0 लम्बा 1 से कम होना चाहिए जोखिम मीट्रिक लैम्ब्डा का उपयोग करता है 94 पहला वजन 1-0 हो जाएगा 94 6, दूसरा वजन 6 0 94 5 64 होगा और इसी प्रकार ईडब्ल्यूएमए में सभी वजन 1 के बराबर हैं, हालांकि वे निरंतर अनुपात में गिरावट कर रहे हैं। चरण 4 गुणा रिटर्न-स्क्वेर्ड वजन के साथ। चरण 5 आर 2 डब्लू.एस. का समापन करें। यह अंतिम ईडब्ल्यूएमए विचरण है। अस्थिरता भिन्नता का वर्गमूल होगा। निम्नलिखित स्क्रीनशॉट गणनाओं को दर्शाता है। ऊपर दिए गए उदाहरण जो हमने देखा है जोखिम मैट्रिक्स द्वारा वर्णित दृष्टिकोण gener ईडब्ल्यूएमए के एकमात्र रूप को निम्नलिखित पुनरावर्ती फार्मूले के रूप में प्रस्तुत किया जा सकता है। एक्सपोलिशन एक्सपोलिशन एक्सपोलिशनिंग एक्सपोलिशनिंग एक्सपोलोरिशन एक्सप्लोरिंग जोखिम। जोखिम का सबसे सामान्य उपाय है, लेकिन यह कई जायके में आता है। पिछले लेख में, हमने दिखाया कि साधारण ऐतिहासिक अस्थिरता की गणना कैसे करें इस आलेख में देखें, भविष्य की जोखिम को मापने के लिए अस्थिरता का प्रयोग करना, हम स्टॉक 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 सरल अस्थिरता में सुधार करेंगे और तीव्र भारित चलती औसत EWMA ऐतिहासिक पर चर्चा करेंगे वीस इम्प्लायड वायलेटिलिटी सबसे पहले, इस मीट्रिक को परिप्रेक्ष्य में थोड़ा सा लगा दिया 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 कि यह अनुमान लगाया गया है कि अस्थिरता दूसरे पर है हाथ, इतिहास की अनदेखी करता है यह बाजार की कीमतों से उत्पन्न उतार-चढ़ाव के लिए हल करता है। यह आशा करता है कि बाजार सबसे अच्छा जानता है और यही है बाजार मूल्य में भी, यदि परस्पर रूप से, अस्थिरता का एक सर्वसम्मत अनुमान है, तो पढ़ने के लिए, उपयोग और वाष्पशीलता की सीमाएं देखें। यदि हम उपरोक्त बाईं ओर सिर्फ तीन ऐतिहासिक दृष्टिकोणों पर ध्यान देते हैं, तो उनके पास दो कदम समान हैं। श्रृंखला की गणना करें आवधिक वापसी। 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 प्राकृतिक लॉग लेते हैं कल कीमत से विभाजित है, और इसी तरह. यह दैनिक रिटर्न की एक श्रृंखला का उत्पादन करती है, यूआई से यू आईएम पर निर्भर करता है कि हम कितने दिनों का दिन मापते हैं। यह हमें दूसरे चरण में ले जाता है यह वह जगह है जहां तीन दृष्टिकोण भिन्न होते हैं लेख भविष्य की जोखिम को मापने के लिए अस्थिरता का प्रयोग करके, हमने दिखाया है कि स्वीकार्य सरलीकरण के तहत, सरल विचरण स्क्वायर रिटर्न की औसत है। नोट यह कि प्रत्येक आवधिक रिटर्न के बाद, फिर दिवी डेस उस दिन की संख्या या टिप्पणियों की संख्या से है, तो यह वास्तव में केवल चुकता आवधिक रिटर्न का एक औसत दूसरा तरीका रखता है, प्रत्येक स्क्वायर रिटर्न को एक समान वजन दिया जाता है। यदि अल्फा ए विशेष रूप से एक भारित कारक है, तो 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 बहुत हाल ही में वापसी का पिछले महीने की वापसी की तुलना में विचरण पर और अधिक प्रभाव नहीं पड़ता है यह समस्या तय है तेजी से भारित चलती औसत ईडब्ल्यूएमए का उपयोग करते हुए, जिसमें अधिक हाल के रिटर्न का विचरण पर अधिक वजन होता है। तीव्रता से भारित चलती औसत EWMA लैम्ब्डा का परिचय देता है जिसे लम्ब्डा पैरामीटर कहा जाता है, लम्बेडा एक से कम होना चाहिए, उस स्थिति में समान भार के बजाय प्रत्येक स्क्वेर्ड रिटर्न को एक गुणक के रूप में भारित किया जाता है। उदाहरण के लिए, जोखिममेट्रिक्स टीएम, एक वित्तीय जोखिम प्रबंधन कंपनी, 0 94 या 94 के लैम्ब्डा का उपयोग करने की आदत है, इस मामले में, फाई आरएसटी सबसे हाल ही में चुकता आवधिक वापसी 1-0 94 9 0 9 0 से भारित है अगले स्क्वेयर रिटर्न केवल इस मामले में पूर्व वजन का एक लैम्ब्डा-मल्टीपल है, 6 गुणा करके 94 5 64 और तीसरे पहले दिन का वजन 1-0 से बराबर है 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 भिन्नता को सुनिश्चित करता है जो भारित या अधिक हालिया डेटा की ओर अग्रसर है। अधिक जानने के लिए, Google की अस्थिरता के लिए एक्सेल वर्कशीट देखें Google के लिए बस अस्थिरता और ईडब्ल्यूएमएम के बीच का अंतर नीचे दिखाया गया है। कॉलम ओ में दिखाए गए अनुसार सामान्य अस्थिरता का प्रभाव 1 9 6 के प्रत्येक आवधिक रिटर्न का होता है। हमें दो साल का दैनिक स्टॉक मूल्य यह डेटा 50 9 दैनिक रिटर्न और 1 50 9 0 196 है, लेकिन ध्यान दें कि कॉलम पी 6 का वजन, तो 5 64, फिर 5 3 और इसलिए समान विचरण और ईडब्ल्यूएमए के बीच अंतर है। याद रखें कि हम पूरी श्रृंखला कॉलम में हमारे पास विचरण, डब्ल्यू हाइच मानक विचलन का वर्ग है यदि हम अस्थिरता चाहते हैं, तो हमें उस विचरण के वर्गमूल को याद रखना चाहिए। Google के मामले में विचरण और ईवएमए के बीच दैनिक अस्थिरता में क्या अंतर है यह महत्वपूर्ण है कि सरल विचरण हमें दिया 2 4 की एक दैनिक अस्थिरता लेकिन ईडब्ल्यूएमए ने केवल 1 4 की एक दैनिक अस्थिरता को विवरण के लिए स्प्रैडशीट दिखाई दिया, जाहिर है, Google की अस्थिरता अधिक हाल ही में बसे, इसलिए एक साधारण विसंगति कृत्रिम रूप से उच्च हो सकता है। आज का विचरण पियोर दिवस का कार्य है s भिन्नता आप नोटिस करेंगे कि हमें ज़्यादा गिरावट के वजन की लंबी श्रृंखला की गणना करने की आवश्यकता है, हम यहां गणित नहीं करेंगे, लेकिन ईडब्ल्यूएमए की सबसे अच्छी सुविधाओं में से एक यह है कि पूरी श्रृंखला आसानी से एक रिकर्सिव फॉर्मूला को कम करती है। विचरण संदर्भ यानी पहले दिन के विचरण का एक कार्य है आप इस सूत्र को स्प्रेडशीट में भी पा सकते हैं, और यह सटीक रूप से उसी नतीजे का उत्पादन करता है, जैसे कि लैंडहेड गणना यह आज का विचरण संयुक्त है डेर ईडब्ल्यूएमए कल की भिन्नता के बराबर लैम्ब्डा प्लस कल गिरे हुए स्क्वायर रिटर्न का वजन एक वज़न लैम्ब्डा द्वारा होता है ध्यान दें कि हम कल की वेटेड वियरेंस और वेटेड, स्क्वेर्ड रिटर्न के साथ दो शब्दों को जोड़ते हैं। यहां तक ​​कि, लैम्ब्डा हमारे चिकनाई पैरामीटर है एक उच्च लैम्ब्डा जैसे कि जोखिम मैट्रिक की 94 श्रृंखला में धीमी क्षय दर्शाती है - सापेक्ष रूप 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 उच्च संकेत देते हैं क्षय से अधिक तेजी से गिर जाते हैं और, तेज़ी से क्षय के प्रत्यक्ष परिणाम के रूप में, कम डेटा पॉइंट्स का उपयोग किया जाता है स्प्रेडशीट में लैम्ब्डा एक इनपुट होता है, ताकि आप इसकी संवेदनशीलता के साथ प्रयोग कर सकें। सारांश अस्थिरता एक स्टॉक का तात्कालिक मानक विचलन है और सबसे सामान्य जोखिम मीट्रिक यह विचरण का वर्गमूल भी है, हम ऐतिहासिक या निहित रूप से निहित अस्थिरता के विचरण को माप सकते हैं जब ऐतिहासिक रूप से मापने के लिए, सबसे आसान तरीका सरल है राजन लेकिन सरल विचरण के साथ कमजोरी सभी वही वजन एक ही वजन मिलता है इसलिए हम एक क्लासिक ट्रेड-ऑफ का सामना करते हैं, हम हमेशा अधिक डेटा चाहते हैं, लेकिन हमारे पास जितना अधिक आंकड़े हैं, उतना ही कम गणना वाले आंकड़ों के जरिये अधिक गणना की जाती है घाटे से भारित चलती औसत EWMA आवधिक रिटर्न के लिए भार बताकर सरल भिन्नता 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। ब्याज दर जिस पर एक डिपॉजिटरी संस्था फेडरल रिजर्व में एक अन्य डिपॉजिटरी संस्था में रखी गई धनराशि देती है। किसी दिए गए सुरक्षा या बाजार सूचकांक के लिए रिटर्न के फैलाव के एक सांख्यिकीय उपाय वाष्पशीलता को या तो मापा जा सकता है। 1 9 33 में अमेरिकी कांग्रेस ने बैंकिंग अधिनियम के रूप में पारित किया, जिसने वाणिज्यिक बैंकों को निवेश में भाग लेने से मना कर दिया। नॉनफ़ॉर्म पेरोल में खेतों, निजी घरों और गैर-लाभकारी क्षेत्र के बाहर किसी भी नौकरी का उल्लेख है अमेरिकी श्रम ब्यूरो भारतीय रूपए की मुद्रा के लिए मुद्रा का संक्षिप्त नाम या मुद्रा प्रतीक, भारत की मुद्रा: रुपए 1 से बना है। दिवालिया कंपनी की ओर से एक दिवालिया कंपनी द्वारा चुने गए खरीदार से एक दिवालिया कंपनी की संपत्ति पर प्रारंभिक बोली। बोलीदाताओं के एक पूल से एक्ज़ेनेबल स्मूटिंग का उपयोग करके एक्सेल में वेटेड मूविंग एवरेज की गणना करने के लिए। डमीज, द्वितीय संस्करण के लिए एक्सेल डाटा विश्लेषण। एक्सेल में एक्सपेंनेबल स्मूदिंग टूल चलती है औसत हालांकि, चलती औसत गणनाओं में मूल्यों को शामिल करना घातीय चौरसाई वजन, ताकि अधिक औसत मूल्यों की औसत गणना पर बड़ा असर होता है और पुराने मूल्यों का कम प्रभाव होता है यह भार एक चौरसाई निरंतर के माध्यम से पूरा किया जाता है। उदाहरण के लिए कैसे घातीय चिकनाई उपकरण लगता है कि आप फिर से औसत दैनिक तापमान की जानकारी को देख रहे हैं। घातांकित चौरसाई के माध्यम से भारित चलती औसत की गणना करने के लिए, निम्न चरणों का पालन करें। एक तेज गति से चलती औसत की गणना करने के लिए, पहले डेटा टैब पर डेटा विश्लेषण कमांड बटन पर क्लिक करें। डेटा विश्लेषण डायलॉग बॉक्स को प्रदर्शित करता है, सूची से एक्सपेंनेशन चिकनाई आइटम का चयन करें और फिर ठीक क्लिक करें। एक्सेल एक्सपेंनेशन स्मुघिंग डायलॉग बॉक्स को प्रदर्शित करता है। डेटा को पहचानें। डेटा को पहचानने के लिए, जिस के लिए आप एक तेज गति से चलती औसत की गणना करना चाहते हैं, उसमें क्लिक करें इनपुट रेंज टेक्स्ट बॉक्स तब इनपुट श्रेणी की पहचान करें, या तो वर्कशीट श्रेणी जोड़कर टाइप करें रीस या वर्कशीट श्रेणी का चयन करके यदि आपकी इनपुट श्रेणी में आपके डेटा की पहचान करने या उसका वर्णन करने के लिए एक टेक्स्ट लेबल शामिल है, तो लेबल चेक बॉक्स चुनें। चिकनाई स्थिर प्रदान करें। डंपिंग फैक्टर टेक्स्ट बॉक्स में चिकनाई स्थिर मूल्य दर्ज करें Excel मदद फ़ाइल सुझाव देती है कि यदि आप इस उपकरण का उपयोग कर रहे हैं तो संभवत: 0 2 और 0 3 के बीच में एक चिकनाई स्थिरता का उपयोग करते हैं, हालांकि, आप सही तरीके से चौरसाई स्थिर है, इस बारे में अपना खुद का विचार है यदि आप लगातार चौरसाई के बारे में नहीं जानते हैं, तो शायद आपको इसका उपयोग नहीं करना चाहिए इस उपकरण। एक्सेल जहां तेजी से चिकनी चलती औसत आंकड़ों को स्थान देना है। आउटपुट रेंज टेक्स्ट बॉक्स का उपयोग करने के लिए वर्कशीट श्रेणी को पहचानने के लिए जिसमें आप चलती औसत डेटा रखना चाहते हैं कार्यपत्रक उदाहरण में, उदाहरण के लिए, आप चलती औसत डेटा वर्कशीट रेंज B2 B10 में वैकल्पिक चार्ट घातीय रूप से चिकनी डेटा। तेजी से चिकनी डेटा चार्ट करने के लिए, चार्ट आउटपुट चेक बॉक्स का चयन करें। वैकल्पिक इंगित करें कि आप मानक त्रुटि की जानकारी की गणना करते हैं। मानक त्रुटियों की गणना करने के लिए, मानक त्रुटियों का चेक बॉक्स का चयन करें एक्सएक्स घाटेदार चिकनी चलती औसत मूल्यों के बगल में मानक त्रुटि मानों को स्थान देता है। आप निर्दिष्ट करते हुए कि चलती औसत जानकारी किस गणना की जानी चाहिए और आप कहां चाहते हैं इसे रखा, ठीक क्लिक करें। एक्ससेल गणना औसत सूचना चलती है