ชี้แจง ถัว เฉลี่ยเคลื่อนที่ ครึ่ง ชีวิต

วิธีการคำนวณค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักใน Excel โดยใช้ Smoothing. Excel การวิเคราะห์ข้อมูลสำหรับ Dummies, 2nd Edition เครื่องมือ Exponential Smoothing ใน Excel คำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อย่างไรก็ตามการคำนวณค่าเฉลี่ยที่เคลื่อนไหวให้เป็นไปตามค่าที่ชี้แจงทำให้มีค่าล่าสุด ผลกระทบที่ใหญ่ขึ้นในการคำนวณโดยเฉลี่ยและค่าเก่ามีผลน้อยกว่าการถ่วงน้ำหนักนี้ทำได้โดยการปรับให้เรียบการแสดงให้เห็นว่าเครื่องมือ Exponential Smoothing ทำงานอย่างไรสมมติว่าคุณกำลังดูข้อมูลอุณหภูมิรายวันเฉลี่ยอีกครั้งเพื่อคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ถ่วงน้ำหนัก ให้ใช้ขั้นตอนต่อไปนี้ในการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ได้รับการอธิบายอย่างละเอียดให้คลิกที่ปุ่มคำสั่ง Analysis ข้อมูลของ Data เมื่อ Excel แสดงกล่องโต้ตอบ Data Analysis ให้เลือกรายการ Exponential Smoothing จากรายการแล้วคลิก OK Excel จะแสดงไดอะล็อก Smoothing แบบ Exponential Smoothing ระบุข้อมูลหากต้องการระบุ T ข้อมูลที่คุณต้องการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยการชี้แจงชี้แจงให้คลิกในกล่องข้อความ Input Range จากนั้นระบุช่วงการป้อนข้อมูลโดยการพิมพ์ที่อยู่ช่วงของแผ่นงานหรือเลือกช่วงของแผ่นงานถ้าช่วงป้อนข้อมูลของคุณมีป้ายข้อความเพื่อระบุ หรืออธิบายข้อมูลของคุณให้เลือกช่องทำเครื่องหมาย Labels ระบุค่าคงที่ที่ราบรื่นป้อนค่าคงที่ที่ราบเรียบในกล่องข้อความ Damping Factor ไฟล์ Excel Help แนะนำว่าคุณใช้ค่าคงที่ที่ราบเรียบระหว่าง 0 2 ถึง 0 3 สมมุติอย่างไรก็ตามถ้า คุณกำลังใช้เครื่องมือนี้คุณมีความคิดของคุณเองเกี่ยวกับสิ่งที่ถูกต้องคงราบคือถ้าคุณ clueless เกี่ยวกับการคงที่ราบเรียบบางทีคุณอาจไม่ควรใช้เครื่องมือนี้ Excel Excel ที่จะวางข้อมูลค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ขยับ exponent ใช้ กล่องข้อความ Output Range เพื่อระบุช่วงของแผ่นงานที่คุณต้องการวางข้อมูลค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ตัวอย่างเช่นในแผ่นงานคุณใส่ข้อมูลค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ลงในแผ่นงาน ช่วง B2 B10 เลือกแผนภูมิข้อมูลที่ได้รับการจัดเรียงตามข้อมูลที่ได้รับการชี้แจงอย่างละเอียดจากนั้นให้เลือกช่องทำเครื่องหมายแผนภูมิ ระบุว่าคุณต้องการให้มีการคำนวณข้อมูลข้อผิดพลาดมาตรฐานเมื่อต้องการคำนวณข้อผิดพลาดมาตรฐานให้เลือกช่องทำเครื่องหมายข้อผิดพลาดมาตรฐาน Excel จะวางค่าความผิดพลาดมาตรฐานไว้ข้างๆค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเคลื่อนไหวที่ชี้แจงหลังจากเสร็จสิ้นการระบุว่าคุณต้องการคำนวณค่าเฉลี่ยของข้อมูลที่ต้องการและที่ใดที่คุณต้องการ วางไว้ให้คลิก OK คำนวณข้อมูลค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่การคำนวณค่าเฉลี่ยความถนัดที่ถ่วงน้ำหนักเป็นตัวเลขเป็นตัววัดความเสี่ยงที่พบบ่อยที่สุด แต่มาในหลายรสชาติในบทความก่อนหน้านี้เราได้แสดงวิธีการคำนวณความผันผวนทางประวัติศาสตร์ในการอ่าน บทความดูการใช้ความผันผวนเพื่อวัดความเสี่ยงในอนาคตเราใช้ข้อมูลราคาหุ้นที่เกิดขึ้นจริงของ Google เพื่อคำนวณความผันผวนรายวันตามข้อมูลหุ้นภายใน 30 วันในบทความนี้เราจะปรับปรุงความผันผวนที่เรียบง่ายและหารือเกี่ยวกับค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักแบบถ่วงน้ำหนักแบบ EWMA Historical Vs ความผันผวนตามนัยแรกให้ s ใส่เมตริกนี้เป็นบิตของมุมมองมีสอง appr กว้าง oaches ความผันผวนทางประวัติศาสตร์และโดยนัยหรือโดยนัยวิธีการทางประวัติศาสตร์สมมติว่าอดีตเป็นบทนำที่เราวัดประวัติศาสตร์ด้วยความหวังว่าจะเป็นความเป็นไปได้ในการคาดการณ์ความผันผวนโดยนัยในมืออื่น ๆ ที่ไม่สนใจประวัติศาสตร์ที่จะแก้ปัญหาความผันผวนโดยนัยตามราคาในตลาดมันหวังว่าตลาดรู้ ดีที่สุดและราคาในตลาดที่มีแม้โดยนัยประมาณการความสอดคล้องของความผันผวนสำหรับการอ่านที่เกี่ยวข้องให้ดูการใช้และข้อ จำกัด ของความผันผวนหากเรามุ่งเน้นเพียงสามวิธีทางประวัติศาสตร์ด้านซ้ายข้างต้นพวกเขามีสองขั้นตอนในการร่วมกัน คำนวณชุดของผลตอบแทนเป็นระยะ ๆ ใช้สูตรการถ่วงน้ำหนักประการแรกเราคำนวณผลตอบแทนเป็นระยะ ๆ โดยปกติแล้วจะเป็นชุดของผลตอบแทนรายวันที่ผลตอบแทนแต่ละครั้งจะแสดงด้วยคำที่ประกอบกันอย่างต่อเนื่องสำหรับแต่ละวันเราจะบันทึกล็อกอัตราส่วนการถือหุ้นตามธรรมชาติ ราคาคือวันนี้หารด้วยราคาเมื่อวานนี้และอื่น ๆ ซึ่งจะสร้างชุดของผลตอบแทนรายวันตั้งแต่ ui ไปจนถึง u im ขึ้นอยู่กับจำนวนวันที่เราวัด นี่เป็นวิธีที่สามวิธีแตกต่างกันในบทความก่อนหน้านี้การใช้ความผันผวนเพื่อวัดความเสี่ยงในอนาคตแสดงให้เห็นว่าภายใต้สองข้อดีที่ยอมรับได้ค่าความแปรปรวนที่เรียบง่ายคือค่าเฉลี่ยของผลตอบแทนที่ได้จากการแปลงเป็นกำลังสอง แต่ละผลตอบแทนเป็นระยะจากนั้นหารจำนวนทั้งหมดด้วยจำนวนวันหรือข้อสังเกต m ดังนั้นจึงเป็นเพียงแค่ค่าเฉลี่ยของผลตอบแทนที่เป็นระยะ ๆ เป็นรูปสี่เหลี่ยมยกอีกวิธีหนึ่งผลตอบแทนแต่ละอันจะได้รับน้ำหนักเท่ากันดังนั้นถ้า alpha a เป็น weighting ปัจจัยโดยเฉพาะอย่างยิ่ง 1 เมตรจากนั้นความแปรปรวนที่เรียบง่ายมีลักษณะเช่นนี้ EWMA ปรับปรุงความแปรปรวนง่ายจุดอ่อนของวิธีนี้คือผลตอบแทนทั้งหมดได้รับน้ำหนักเดียวกันกลับวานนี้เมื่อเร็ว ๆ นี้ไม่มีอิทธิพลต่อความแปรปรวนมากขึ้นกว่าเดือนที่ผ่านมา s return ปัญหานี้ได้รับการแก้ไขโดยใช้ค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักแบบ EWMA ซึ่งเป็นผลตอบแทนที่มากขึ้นเมื่อเร็ว ๆ นี้มีน้ำหนักมากกว่าค่าความแปรปรวน EWMA ที่ถ่วงน้ำหนักแบบเมเยอร์ แนะนำแลมบ์ดาซึ่งเรียกว่าพารามิเตอร์การทำให้ราบเรียบแลมบ์ดาต้องมีค่าน้อยกว่าหนึ่งค่าภายใต้เงื่อนไขนั้นแทนน้ำหนักที่เท่ากันผลตอบแทนที่ได้รับจะคำนวณโดยคูณดังนี้ตัวอย่างเช่น RiskMetrics TM ซึ่งเป็น บริษัท บริหารความเสี่ยงทางการเงินมีแนวโน้มที่จะใช้ แลมบ์ดาจาก 0 94 หรือ 94 ในกรณีนี้ผลตอบแทนย้อนกลับเป็นระยะ ๆ เป็นครั้งแรกโดยมีการถ่วงน้ำหนักเป็น 1-0 94 94 0 6 ผลตอบแทนที่ได้จะเป็นตัวเลข lambda-multiple ของน้ำหนักก่อนหน้าในกรณีนี้ 6 คูณด้วย 94 5 64 และน้ำหนักของวันที่สามก่อนเท่ากับ 1-0 94 0 94 2 5 30. ความหมายของเลขยกกำลังใน EWMA แต่ละน้ำหนักเป็นตัวคูณที่คงที่เช่น lambda ซึ่งต้องน้อยกว่าหนึ่งในน้ำหนักของวันก่อนหน้านี้ ความแตกต่างระหว่างความผันผวนเพียงอย่างเดียวกับ EWMA สำหรับ Google จะแสดงด้านล่างความผันผวนของตัวแปรได้อย่างมีประสิทธิภาพทำให้น้ำหนักของผลตอบแทนเป็นระยะ ๆ และทุก 0 196 เป็นแสดงในคอลัมน์ O เรามีสองปีของข้อมูลราคาหุ้นรายวันที่เป็น 509 ผลตอบแทนรายวันและ 1 509 0 196 แต่สังเกตว่าคอลัมน์ P กำหนดน้ำหนักของ 6 แล้ว 5 64 แล้ว 5 3 และอื่น ๆ นั่นคือความแตกต่างระหว่าง ความแปรปรวนอย่างง่ายและ EWMA หลังจากที่เราสรุปชุดทั้งหมดในคอลัมน์ Q เรามีความแปรปรวนซึ่งเป็นค่าสแควร์ของส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานถ้าเราต้องการความผันผวนเราต้องจำไว้ว่าให้ใช้รากที่สองของความแปรปรวนดังกล่าว ในความผันผวนรายวันระหว่างความแปรปรวนและ EWMA ในกรณีของ Google มันสำคัญความแปรปรวนง่ายทำให้เรามีความผันผวนรายวัน 2 4 แต่ EWMA ให้ความผันผวนรายวันเพียง 1 4 เห็นสเปรดชีตสำหรับรายละเอียด Apparently, ความผันผวนของ Google ตัดสินลงมากขึ้น เมื่อเร็ว ๆ นี้ความแปรปรวนง่ายอาจจะสูงเทียมความแปรปรวนของวันนี้เป็นหน้าที่ของความแตกต่างของวัน Pior คุณจะสังเกตเห็นว่าเราจำเป็นต้องคำนวณชุดยาวของน้ำหนักลดลงชี้แจงเราชนะ t ทำคณิตศาสตร์ที่นี่ แต่หนึ่งในคุณสมบัติที่ดีที่สุด ของ EWMA คือชุดทั้งหมดจะลดลงเป็นสูตร recursive ซึ่งหมายความว่าการอ้างอิงความแปรปรวนในวันนี้คือฟังก์ชันของความแปรปรวนของวันก่อนหน้าคุณสามารถหาสูตรนี้ในสเปรดชีตได้ด้วยและจะให้ผลเหมือนกันกับ การคำนวณ longhand กล่าวว่าความแปรปรวนของวันนี้ภายใต้ EWMA เท่ากับความแปรปรวนของวานนี้ที่ถ่วงน้ำหนักโดย lambda บวกกับการเพิ่มกำลังสองของ squared เมื่อเทียบกับ lambda ลบอย่างใดอย่างหนึ่งสังเกตว่าเราแค่เพิ่มเงื่อนไขสองข้อด้วยกันและกันเมื่อวานนี้มีการถ่วงน้ำหนักและ yesterdays ที่ถ่วงน้ำหนักกลับมาเป็น squared แต่แลมบ์ดา เป็นพารามิเตอร์ที่ราบเรียบของเราแลมบ์ดาที่สูงกว่าเช่น RiskMetric s 94 บ่งชี้ว่าการสลายตัวช้าลงในซีรีส์ - ในแง่สัมพัทธ์เราจะมีจุดข้อมูลมากขึ้นในซีรีส์และจะลดลงอย่างช้าๆในทางกลับกันถ้าเรา ลดแลมบ์ดาเราบ่งชี้ว่าการสลายตัวที่สูงขึ้นทำให้น้ำหนักลดลงอย่างรวดเร็วและเป็นผลโดยตรงจากการผุกร่อนที่รวดเร็วใช้จุดข้อมูลน้อยลงในสเปรดชีต lambda เป็น inp ut เพื่อให้คุณสามารถทดลองกับความไวของมันความผันผวนของการเปลี่ยนแปลงในช่วงเวลาคือค่าส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานของหุ้นและเมตริกความเสี่ยงที่พบมากที่สุดนอกจากนี้ยังเป็นรากที่สองของการแปรปรวนเราสามารถวัดความแปรปรวนของความแปรปรวนในอดีตหรือโดยนัยได้เมื่อการวัดในอดีตวิธีที่ง่ายที่สุด เป็นความแปรปรวนง่าย แต่ความอ่อนแอกับความแปรปรวนที่เรียบง่ายคือผลตอบแทนทั้งหมดจะมีน้ำหนักเท่ากันดังนั้นเราจึงต้องเผชิญกับข้อ จำกัด ทางการค้าที่คลาสสิคเราต้องการข้อมูลมากขึ้นเสมอ แต่ข้อมูลที่มากขึ้นเรามีการคำนวณของเรามากขึ้นโดยเจือจางด้วยข้อมูลที่มีความเกี่ยวข้องน้อยกว่า ค่าเฉลี่ย EWMA ช่วยเพิ่มความแปรปรวนได้ง่ายโดยการกำหนดน้ำหนักให้ได้ผลตอบแทนเป็นระยะ ๆ โดยการทำเช่นนี้เราสามารถใช้ตัวอย่างขนาดใหญ่ แต่ยังให้น้ำหนักมากขึ้นกับผลตอบแทนล่าสุด หากต้องการดูบทแนะนำเกี่ยวกับภาพยนตร์เกี่ยวกับหัวข้อนี้โปรดไปที่ Bionic Turtle อัตราดอกเบี้ยที่สถาบันรับฝากเงินให้ยืมเงินที่เก็บอยู่ใน Federal Reserve ไปยังสถาบันรับฝากเงินแห่งอื่น 1 มาตรการทางสถิติในการกระจายผลตอบแทนสำหรับการรักษาความปลอดภัยหรือดัชนีตลาดหนึ่ง ๆ ความผันผวนสามารถวัดได้การกระทำรัฐสภาคองเกรสผ่านในปีพ. ศ. 2476 เป็นพระราชบัญญัติการธนาคารซึ่งห้ามไม่ให้ธนาคารพาณิชย์เข้าร่วมในการลงทุนการจ่ายเงินเดือนของ Nonfarm หมายถึงงานนอกฟาร์มฟาร์มเอกชนและภาครัฐที่ไม่หวังผลกำไร US Labor of Labor ตัวย่อสกุลเงินหรือสัญลักษณ์สกุลเงินของรูปีอินเดีย INR สกุลเงินของอินเดียเงินรูปีที่ถูกสร้างขึ้นจาก 1. การเสนอราคาครั้งแรกในสินทรัพย์ของ บริษัท ที่เป็นบุคคลล้มละลายจากผู้ซื้อที่สนใจซึ่งได้รับเลือกโดย บริษัท ที่ล้มละลาย ค่าเฉลี่ยกลิ้งเรียกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่และบางครั้งค่าเฉลี่ยที่ใช้ในการวิเคราะห์ชุดของจุดข้อมูลโดยค. reating ชุดของค่าเฉลี่ยของชุดย่อยที่แตกต่างกันของชุดข้อมูลเต็มดังนั้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไม่ได้เป็นจำนวนเดียว แต่ก็คือชุดของตัวเลขแต่ละซึ่งเป็นค่าเฉลี่ยของชุดย่อยที่สอดคล้องกันของชุดใหญ่ของจุดข้อมูลง่าย ตัวอย่างเช่นถ้าคุณมีชุดข้อมูลที่มี 100 จุดข้อมูลค่าแรกของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อาจเป็นค่าเลขคณิตหมายถึงค่าเฉลี่ยของจุดข้อมูล 1 ถึง 25 โดยเฉลี่ยค่าต่อไปจะเป็นค่าเฉลี่ยจุดข้อมูล 2 ถึง 26 โดยเฉลี่ย และอื่น ๆ จนถึงค่าสุดท้ายซึ่งจะเป็นค่าเฉลี่ยที่เหมือนกันของจุดข้อมูล 76 ถึง 100 ค่าน้ำหนักเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักที่เป็นบวกในแง่ของ robocode ค่าเฉลี่ยโดยรวมจะใช้เพื่อเก็บค่าเฉลี่ยของข้อมูลล่าสุดแทนข้อมูลทั้งหมดที่เก็บรวบรวม นี่เป็นประโยชน์ในระบบการกำหนดเป้าหมายทางสถิติส่วนใหญ่เพื่อโจมตีศัตรูที่เปลี่ยนการเคลื่อนไหวของตนบ่อยๆดังนั้นเพื่อให้ตรงกับคำอธิบายทั่วไปด้านบนค่าเฉลี่ยของ rollingode rolling average จะพิจารณาเฉพาะจุดสุดท้ายที่จะเฉลี่ยโดยเฉลี่ยของการเรียกเก็บเงินคือ แนะนำให้ใช้ค่าเฉลี่ยตรงเพราะสามารถปรับตัวให้เข้ากับการปรับตัวของศัตรูได้ในทางปฏิบัติรูปแบบค่าเฉลี่ยของการกลิ้งโดยทั่วไปคือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบ Exponential ค่าเฉลี่ยรวมถูกนำมาใช้กับชุมชน Robocode โดย Paul Evans รหัสเฉลี่ยที่เผยแพร่โดย Paul แรกยังคงเป็น ใช้ระหว่างบอทชั้นนำในเสียงดังก้อง