ชี้แจง - ถัว เฉลี่ยเคลื่อนที่ - แปรปรวน เมทริกซ์

ชี้แจง - ถัว เฉลี่ยเคลื่อนที่ - แปรปรวน เมทริกซ์

Forex- pips   กองหน้า - EA
Apakah - Bisnis -forex- menguntungkan
Apakah   ซื้อขาย -forex- จูดี้


Holy- จอก -trading- ระบบ ไฟล์ PDF Binary ตัวเลือก -trading- ไม่มี เงินฝาก Ea -forex- ฟรี Forex- DKK Easy- Forex - เว็บไซต์ Bisnis -forex- pemula

เป็นตัวอย่างความสัมพันธ์ระหว่าง X และ Y ในเวลา t คือความแปรปรวนร่วมที่มีการถ่วงน้ำหนักที่มีการอธิบายด้วยเมตริกซ์ระหว่าง X และ Y ในเวลา t คือความผันผวนของเลขยกกำลังตัวอย่างสำหรับชุดข้อมูลเวลา X ในเวลา t คือความผันผวนที่มีการอธิบายด้วยเลขยกกำลังตัวอย่างสำหรับชุดเวลา Y ณ เวลา t เป็นปัจจัยที่ราบเรียบที่ใช้ในการคำนวณความผันผวนของเลขยกกำลังและการคำนวณความแปรปรวนร่วม หากชุดข้อมูลอินพุทไม่มีค่าเฉลี่ยศูนย์ฟังก์ชัน EWXCF Excel จะลบค่าเฉลี่ยจากข้อมูลตัวอย่างแต่ละรายการในนามของคุณ EWXCF ใช้ความผันผวนของ EWMA และการแสดง EWCOV ซึ่งไม่ถือเป็นความผันผวนเฉลี่ยในระยะยาว (หรือความแปรปรวนร่วม) และด้วยเหตุนี้สำหรับขอบฟ้าที่คาดการณ์ไว้มากกว่าหนึ่งขั้นตอน EWXCF จะส่งกลับค่าคงที่ อ้างอิงฮัลล์จอห์นซีตัวเลือกฟิวเจอร์สและอื่น ๆ การเงินอนุพันธ์ทางการเงิน Prentice Hall (2003), pp 385-387, ไอ 1-405-886145 แฮมิลตัน, J .D การวิเคราะห์อนุกรมเวลา สำนักพิมพ์มหาวิทยาลัยพรินซ์ตัน (1994), ISBN 0-691-04289-6 Tsay, Ruey S. การวิเคราะห์เวลาทางการเงิน John Wiley amp SONS (2005), ISBN 0-471-690740 ลิงค์ที่เกี่ยวข้องการแปลงความถนัดเชิงคณิตศาสตร์แบบมีส่วนร่วม Matrix Hawkins, Douglas M. Maboudou-Tchao, Edgard M. (ASQ American Statistical Association) มหาวิทยาลัยมินนิโซตา University of Central Florida Technometrics Vol. 50 No. 2 QICID: 24353 May 2008 หน้า 155-166 รายชื่อ 10.00 Member 5.00 สำหรับระยะเวลาที่ จำกัด การเข้าถึงเนื้อหานี้ฟรีคุณจะต้องลงชื่อเข้าใช้ใหม่ใน ASQ ลงทะเบียนที่นี่ บทคัดย่อบทคัดย่อนี้ขึ้นอยู่กับผู้เขียนบทคัดย่อ กราฟการเคลื่อนที่แบบถัวเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักแบบยกกำลังหลายตัวแปร (MEWMA) ที่เป็นที่นิยมซึ่งมีหลายตัวแปรชี้ไปที่การเปลี่ยนแปลงเวคเตอร์เฉลี่ย แต่การเปลี่ยนแปลงอาจเกิดขึ้นได้ในตำแหน่งหรือความแปรปรวนของลักษณะคุณภาพหลายตัวแปรที่มีความสัมพันธ์ซึ่งเรียกวิธีการแบบขนานในการตรวจหาการเปลี่ยนแปลงในเมทริกซ์ความแปรปรวนร่วม เมทริกซ์ความแปรปรวนร่วมที่มีการถ่วงน้ำหนักแบบเมตริกซ์แบบเมตริกซ์แบบเมตริกซ์มีการพิจารณาเพื่อตรวจสอบความเสถียรของเมทริกซ์ความแปรปรวนร่วมของกระบวนการ เมื่อใช้ร่วมกับตำแหน่ง MEWMA แผนภูมินี้จะตรวจสอบทั้งค่าเฉลี่ยและความแปรปรวนตามที่ต้องการโดยการควบคุมกระบวนการที่เหมาะสม แผนภูมิโดยทั่วไปมีประสิทธิภาพสูงกว่าแผนภูมิที่แข่งขันกันสำหรับเมทริกซ์ความแปรปรวนร่วม แผนภูมิการควบคุมค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบถ่วงน้ำหนักแบบถ่วงน้ำหนัก (EWMA) การคำนวณความสัมพันธ์ EWMA โดยใช้ Excel เมื่อเร็ว ๆ นี้เราได้เรียนรู้เกี่ยวกับวิธีประเมินความผันผวนโดยใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบถ่วงน้ำหนัก EWMA Exponentially Weighted Moving Average ดังที่เราทราบ EWMA หลีกเลี่ยงข้อผิดพลาดของค่าเฉลี่ยที่ถ่วงน้ำหนักอย่างเท่าเทียมกันเนื่องจากให้น้ำหนักมากกว่าข้อสังเกตล่าสุดเมื่อเทียบกับข้อสังเกตที่เก่ากว่า ดังนั้นถ้าเรามีผลตอบแทนที่มากในข้อมูลของเราเมื่อเวลาผ่านไปข้อมูลเหล่านี้จะเก่ากว่าและมีน้ำหนักน้อยลงในการคำนวณของเรา ในบทความนี้เราจะดูว่าเราสามารถคำนวณความสัมพันธ์โดยใช้ EWMA ใน Excel ได้อย่างไร เรารู้ว่าความสัมพันธ์ถูกคำนวณโดยใช้สูตรต่อไปนี้: ขั้นตอนแรกคือการคำนวณความแปรปรวนร่วมระหว่างชุดการส่งคืนสองชุด เราใช้ตัวปรับความเรียบ Lambda 0.94 ตามที่ใช้ใน RiskMetrics พิจารณาสมการต่อไปนี้: เราใช้ผลตอบแทนเป็น 2 เท่าของ x ในสมการนี้สำหรับการพยากรณ์ความแปรปรวนและผลคูณของสองผลตอบแทนเป็นชุด x ในสมการสำหรับการพยากรณ์ความแปรปรวนร่วม โปรดสังเกตว่าแลมบ์ดาเดียวกันใช้สำหรับความแปรปรวนและความแปรปรวนร่วมทั้งหมด ขั้นตอนที่สองคือการคำนวณความแปรปรวนและส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานของชุดการส่งคืนแต่ละรายการตามที่อธิบายไว้ในบทความนี้คำนวณความผันผวนทางประวัติศาสตร์โดยใช้ EWMA ขั้นตอนที่สามคือการคำนวณความสัมพันธ์โดยการใส่ค่าความแปรปรวนและความเบี่ยงเบนมาตรฐานในสูตรที่กำหนดข้างต้นสำหรับความสัมพันธ์ แผ่นงาน Excel ต่อไปนี้เป็นตัวอย่างของการคำนวณความสัมพันธ์และความผันผวนของ Excel จะใช้เวลาบันทึกผลตอบแทนของสองหุ้นและคำนวณความสัมพันธ์ระหว่างพวกเขา
Forex- ym
377 - เฉลี่ยเคลื่อนที่