المرجحة أضعافا مضاعفة - الحركة - متوسط - المعايير الانحراف

مرحبا لقد جمعت بعض البيانات العملية لمدة 3 سنوات وأريد أن تحاكي إوما تحليل المحتملين، لمعرفة ما إذا كان بلدي مجموعة تجانس المعلمة سيكون الكشف عن جميع التغييرات الهامة دون الكثير من الانذارات الكاذبة. وهو يبدو أن معظم الكتب المدرسية والأدب أن لدي بدا أن استخدام الانحراف المعياري والانحراف المعياري لحساب حدود التحكم هذا هو عادة متوسط ​​السيطرة والانحراف المعياري عن بعض البيانات التاريخية أو متوسط ​​وسكان السكان الذين يتم سحب العينات من بينهم ليس لدي أي من المعلومات. هل هناك طريقة أخرى لحساب حدود التحكم. هل هناك اختلاف في الرسم البياني إوما التي لا تستخدم المتوسط ​​والانحراف المعياري. أي أفكار مبتكرة. شكرا لكم مقدما. للتأكد من أنني أفهم هذا يمكنك حساب متوسط ​​إوما والتباين ، ولكنك لا تملك خط أساس لمقارنتها مع ذلك يبدو لي أن لديك تقنية خاضعة للإشراف والتي تفترض أنك تستطيع أن تحدد ما يجب أن تبدو عليه، ولكنك تريد تقنية غير خاضعة للرقابة تبدو فقط عن الاختلافات دون استدعاء حالة واحدة جيدة وآخر سيئة بالنسبة للأساليب غير الخاضعة للرقابة، والتجمع يتبادر إلى الذهن، ولكن يجب أن يتم تعديلها لتطبيقها على أوقات العمل كيف حول نسبة احتمال المعمول غل جيم بيفارسكي يونيو 25 14 في 2 49.If نشير إلى I يمكن حساب زي لبلدي لامدا معين، ولكن عندما يتعلق الأمر إلى حدود السيطرة، وأنا لا ر لها البيانات التاريخية لحساب T و S شكرا لك سوف ننظر إلى غل وأيضا نشر على التحقق من صحة مصادقة user3295481 يونيو 25 14 في 2 54.Yeah و T و S هي المتوسط ​​والانحراف المعياري لتوزيع خط الأساس الذي يتم إما إعطاءه مسبقا أو تحديده من مجموعة بيانات التدريب تمثل مجموعة بيانات التدريب ما يجب أن تبدو عليه البيانات، ومن ثم فإن هذه تقنية تخضع للإشراف وتريد تقنية غير خاضعة للرقابة غل ليس مرجحا أضعافا مضاعفة، ولكنه يجد حيوي كسر في البيانات بين توزيعين مختلفين ويجمع البيانات على كل جانب من كسر للحصول على نتائج أكثر قوة يمكن أن يكون ما تريد جيم بيفا رسكي يونيو 25 14 في 3 00. من منظور عملي عملي، واستخدام التحليل الإحصائي للبيانات التاريخية وحدها، أمر نادر الحدوث، فإنه يوفر بعض التوجيهات حول كيفية عملية ونظام التحكم بها هي أداء، ولكن أهم شيء حتى الآن هو الحصول على فهم جيد ومعرفة حدود الهندسة. أشير إلى الحدود التشغيلية، والتي تحددها مواصفات وخصائص أداء مختلف قطع المعدات وهذا يسمح واحد لتطوير فهم جيد لكيفية من المفترض أن العملية تتصرف من حيث نقطة التشغيل المثلى والحدود السيطرة العليا العليا وحيث المناطق أعظم الانحراف عن الأمثل هي هذا القليل جدا للقيام مع التحليل الإحصائي للبيانات التاريخية، وقليلا للتعامل مع هندسة هندسة المعادن - اعتمادا على نوع من عملية كنت تتعامل مع. يتم تحديد حدود السيطرة في نهاية المطاف من ما عملية مدير عملية وانتس، والتي هي عادة ولكن ليس دائما ضمن قدرة لوحة من المعدات. إذا كنت تعمل ضمن حدود التشغيلية، وكنت في مجال عملية التحسين، ثم نعم، التحليل الإحصائي هو أكثر استخداما ويمكن أن تقدم نظرة جيدة اعتمادا على تقلب العملية الخاصة بك ، ومدى إعداد نظام التحكم الخاص بك، وتجانس منتج الأعلاف الخاص بك، والحدود السيطرة العليا العليا التي يتم اختيارها سوف تختلف نقطة انطلاق جيدة هي نقطة التشغيل المثلى على سبيل المثال 100 M3 ساعة، ثم استخدام كمية معقولة من البيانات التاريخية لحساب الانحراف المعياري، وجعل الحد الأعلى الخاص بك 100 1 ديف القياسية، والحد الأدنى الخاص بك 100-1 ديف القياسية هذا هو بأي حال من الأحوال قاعدة صعبة وسريعة، وإنما هو نقطة انطلاق معقولة. مسح 7 فبراير 16 في 12 12.Exploring من المتوسط ​​المتحرك أضعافا مضاعفة. فولياتيليتي هو المقياس الأكثر شيوعا من المخاطر، لكنه يأتي في العديد من النكهات في مقال سابق، أظهرنا كيفية حساب التقلبات التاريخية البسيطة لقراءة هذه المقالة، انظر استخدام التقلب لقياس المخاطر المستقبلية استخدمنا بيانات أسعار الأسهم الفعلية من غوغل من أجل حساب التقلبات اليومية استنادا إلى بيانات 30 يوما من بيانات الأسهم في هذه المقالة، سنحسن التقلبات البسيطة ونناقش المتوسط ​​المتحرك المرجح أوما إوما التقلب الضمني التاريخي المتضمن أولا، دعونا نضع هذا المقياس في قليلا من منظور هناك نوعان من النهج واسعة التقلبات التاريخية والضمنية أو الضمنية النهج التاريخي يفترض أن الماضي هو مقدمة نقيس التاريخ على أمل أن يكون التنبؤية التقلب الضمني، من ناحية أخرى، يتجاهل التاريخ الذي يحل للتقلبات التي تنطوي عليها أسعار السوق يأمل أن السوق يعرف أفضل وأن سعر السوق يحتوي، حتى لو ضمنا، تقدير إجماع التقلب لقراءة ذات الصلة، انظر استخدام وحدود التقلب. إذا كنا نركز على مجرد النهج التاريخية الثلاثة على اليسار أعلاه، لديهم خطوتين في common. Calculate سلسلة من العائدات الدورية. تطبيق مخطط الترجيح. أولا، نحسب العائد الدوري أن عادة ما تكون سلسلة من العوائد اليومية حيث يتم التعبير عن كل عودة في مصطلحات معقدة بشكل مستمر لكل يوم، ونحن نأخذ السجل الطبيعي لنسبة أسعار الأسهم أي السعر اليوم مقسوما على السعر أمس، وهلم جرا. هذا ينتج سلسلة من العوائد اليومية، من أوي إلى u إم اعتمادا على عدد الأيام م الأيام ونحن قياس. وهذا يحصلنا على الخطوة الثانية هذا هو المكان الذي تختلف فيه ثلاثة نهج في المادة السابقة باستخدام التقلب لقياس المخاطر في المستقبل، وأظهرنا أنه في ظل اثنين من التبسيط مقبولة، والتباين البسيط هو متوسط ​​العوائد التربيعية. لاحظ أن هذا المبلغ كل من العائدات الدورية، ثم يقسم هذا المجموع من قبل عدد من الأيام أو الملاحظات م لذلك، انها حقا مجرد متوسط ​​العوائد الدورية المربعة بطريقة أخرى، يعطى كل عائد مربعة متساوية الوزن إذا كان ألفا هو عامل ترجيح على وجه التحديد، 1 م، فإن التباين البسيط يبدو شبيها. على التباين البسيط ضعف هذا النهج هو أن جميع العائدات تكسب نفس الوزن يوم أمس عودة الأخيرة جدا ليس لها تأثير أكثر على التباين من العودة في الشهر الماضي يتم إصلاح هذه المشكلة باستخدام المتوسط ​​المتحرك المرجح أضعافا إوما، التي أكثر حداثة عوائد أكبر وزنا على التباين. المتوسط ​​المتحرك المرجح أضعافا إوما يدخل لامدا الذي يسمى المعلمة تمهيد يجب أن يكون لامبا أقل من واحد تحت هذا الشرط، بدلا من الأوزان متساوية، يتم ترجيح كل مربعة العائد من مضاعف على النحو التالي. على سبيل المثال ، ريسكمتريكس تم، وهي شركة لإدارة المخاطر المالية، تميل إلى استخدام لامدا من 0 94، أو 94 في هذه الحالة، يتم ترجيح أول عائد دوري مربعة الأحدث بنسبة 1-0 94 94 0 6 العائد التربيعي التالي هو ببساطة لامدا - عدد من الوزن السابق في هذه الحالة 6 مضروبا في 94 5 64 والثالث في اليوم السابق الوزن s يساوي 1-0 94 0 94 2 5 30. وهذا معنى الأسي في إوما كل وزن ثابت مضاعف أي لامدا، والتي يجب أن تكون أقل من واحد من وزن اليوم السابق s وهذا يضمن التباين الذي تم ترجيحه أو منحازة نحو المزيد من البيانات الحديثة لمعرفة المزيد، راجع ورقة عمل إكسيل لتقلب غوغل الفرق بين ببساطة التقلب و إوما ل ويظهر جوجل أدناه. التذبذب البسيط يزن بشكل فعال كل العائد الدوري من قبل 0 196 كما هو مبين في العمود O كان لدينا عامين من بيانات أسعار الأسهم اليومية وهذا هو 509 عوائد يومية و 1 509 0 196 ولكن لاحظ أن العمود P يعين وزنا من 6، ثم 5 64، ثم 5 3 وهلم جرا أن الفرق الوحيد بين التباين البسيط و EWMA. Remember بعد أن نجمع سلسلة كاملة في العمود Q لدينا التباين، وهو مربع الانحراف المعياري إذا أردنا تقلب ، ونحن بحاجة إلى أن نتذكر أن تأخذ الجذر التربيعي لهذا التباين. ما الفرق في التقلب اليومي بين التباين و إوما في حالة غوغل s انها كبيرة التباين البسيط أعطانا تقلب اليومي من 2 4 ولكن غوما إوما إي التقلبات اليومية من 1 فقط 4 انظر جدول البيانات للحصول على التفاصيل على ما يبدو، استقر تقلب جوجل في أسفل في الآونة الأخيرة وبالتالي، قد يكون التباين البسيط مصطنع high. Today s التباين هو وظيفة بيور يوم الصورة الفرق سوف نلاحظ أننا بحاجة إلى حساب سلسلة طويلة من الأوزان انخفاض أضعافا مضاعفة فزنا ر القيام الرياضيات هنا، ولكن واحدة من أفضل ملامح إوما هو أن السلسلة بأكملها يقلل بشكل ملائم إلى صيغة عودية. الاسترداد يعني أن اليوم فوارانس المراجع أي وظيفة من اليوم السابق s فاريانس يمكنك العثور على هذه الصيغة في جدول البيانات أيضا، وتنتج نفس النتيجة بالضبط كحساب لونغاند تقول التباين اليوم تحت إوما يساوي فارق التباين بالأمس من قبل لامدا بالإضافة إلى s s تربيع عودة يزنها واحد ناقص لامدا لاحظ كيف نحن هي مجرد إضافة فترتين معا أمس s التباين المرجح والأمثلة المرجحة، مربعا العائد. حتى ذلك، لامدا هو لدينا تمهيد المعلمة أعلى لامدا مثل مثل ري سكميتريك s 94 يشير إلى تسوس أبطأ في سلسلة - من حيث النسبية، ونحن سوف يكون لدينا المزيد من النقاط البيانات في سلسلة وأنها سوف تسقط أكثر ببطء من ناحية أخرى، إذا كنا خفض لامدا، ونحن نشير إلى ارتفاع الاضمحلال والأوزان تسقط بسرعة أكبر، ونتيجة مباشرة للتسوس السريع، وتستخدم نقاط بيانات أقل في جدول البيانات، لامدا هو المدخلات، حتى تتمكن من تجربة مع حساسية لها. الذبذبات الصفرية هو الانحراف المعياري لحظية من الأسهم و مقياس المخاطر الأكثر شيوعا هو أيضا الجذر التربيعي للتباين يمكننا قياس التباين تاريخيا أو ضمنا تقلب ضمني عند قياس تاريخيا، وأسهل طريقة هو التباين البسيط ولكن الضعف مع التباين البسيط هو كل عوائد الحصول على نفس الوزن لذلك نحن نواجه التجارة الكلاسيكية - off نريد دائما المزيد من البيانات ولكن المزيد من البيانات لدينا أكثر يتم تخفيف الحساب لدينا من قبل البيانات أقل ذات الصلة المتوسط ​​المتحرك أضعافا مضاعفة إوما يحسن على التباين البسيط من قبل تعيين الأوزان للعائدات الدورية من خلال القيام بذلك، يمكننا استخدام حجم عينة كبيرة ولكن أيضا إعطاء المزيد من الوزن لعوائد أكثر حداثة. لعرض برنامج تعليمي حول هذا الموضوع، قم بزيارة استطلاع بيونيك تورتل. A الذي أجراه مكتب الولايات المتحدة لإحصاءات العمل للمساعدة في قياس الوظائف الشاغرة. جمع البيانات من أرباب العمل. الحد الأقصى للمبلغ الذي يمكن للولايات المتحدة اقتراضه كان سقف الدين التي تم إنشاؤها بموجب قانون السندات الحرية الثانية. معدل الفائدة الذي مؤسسة الإيداع تضفي الأموال المحفوظة في مجلس الاحتياطي الاتحادي إلى مؤسسة إيداع أخرى. 1 مقياس إحصائي لتشتت العائد لمؤشر الأمن أو السوق معين ويمكن قياس التقلب إما. وهو قانون أقره الكونجرس الأمريكي في عام 1933 باعتباره قانون المصارف، الذي يمنع البنوك التجارية من المشاركة في الاستثمار. تشير الرواتب غير الزراعية إلى أي وظيفة خارج المزارع والأسر الخاصة والقطاع غير الربحي مكتب الولايات المتحدة للعمل. المواد على هذا الموقع يتم تقديمها لأغراض إعلامية فقط ولا تشكل عرضا لبيع أو طلب شراء أو توصية أو تأييد لأي سيكو كما أنها لا تشكل عرضا لتقديم الخدمات الاستشارية الاستثمارية من قبل كوانتوبيان وبالإضافة إلى ذلك، لا تقدم المادة أي رأي فيما يتعلق بملاءمة أي أمن أو استثمار معين لا يقدم كوانتوبيان أي ضمانات بشأن دقة أو اكتمال الآراء المعرب عنها في الموقع تخضع الآراء للتغيير، وقد تصبح غير موثوقة لأسباب مختلفة، بما في ذلك التغيرات في ظروف السوق أو الظروف الاقتصادية جميع الاستثمارات تنطوي على مخاطر، بما في ذلك خسارة رأس المال يجب عليك استشارة محترف الاستثمار قبل اتخاذ أي قرارات الاستثمار. أود فقط أن أشير إلى أنني لا تتداول هذا ألغو أو أي شيء، ولكن لديها نقطة انطلاق جيدة لهذا النوع من السذاجة موقف التكافؤ الخطر التحجيم روب كارفر يصف في كتابه. شكرا لكم على ألغو مثيرة للاهتمام أنا أقرأ كتاب كارفر وكذلك مثل نهجه في تحديد حجم الموقف على أساس المطلوب تقلب، والتقلبات الكامنة والتوقعات ولكن يبدو أن أداء شارب ضعيف شارب من ألغو يأتي من نقص الاستثمار و ألغو تستثمر فقط 0 008 من رأس المال أو 8000 من 1M في اعتقد ان الفكرة في كتاب كارفر هو التقلب ضبط المواقف للوصول إلى التقلبات المثلى من إجمالي المحفظة لذا إذا كان تقلب سب هو 12 8، يجب أن يستثمر ألغو 100 في الأسهم للوصول إلى 0 008 يوميا على سبيل المثال أو 12 8 سنويا في الغو الخاص بك، تقلب محفظة قريبة من 0.