Exponential moving average kdb

29 de março de 2017 por Ryan Hamilton Let8217s olhar como escrever analítica média móvel em q para o banco de dados kdb. Como dados de exemplo (mcd. csv) vamos usar dados de preço de ações para o McDonalds MCD. O código a seguir baixará os dados de estoque históricos para o MCD e os colocará na tabela t: Média móvel simples A média móvel simples pode ser usada para suavizar dados flutuantes para identificar tendências e ciclos globais. A média móvel simples é a média dos pontos de dados e pondera igualmente cada valor no cálculo. Por exemplo, para encontrar o preço médio móvel de uma ação nos últimos dez dias, simplesmente adicionamos o preço diário para esses dez dias e dividimos por dez. Esta janela de tamanho dez dias, em seguida, move-se através das datas, usando os valores dentro da janela para encontrar a média. Aqui está o código em kdb para a média móvel de 10/20 dias e o gráfico resultante. A média móvel exponencial é e como calculá-la Um dos problemas com a média móvel simples é que dá a cada dia uma ponderação igual. Para muitos propósitos faz mais sentido dar aos dias mais recentes uma maior ponderação, um método de fazer isso é usando a média móvel exponencial. Isso usa um peso exponencialmente decrescente para datas ainda mais no passado. A forma mais simples de suavização exponencial é dada pela fórmula: onde está o fator de suavização e 0 Esta tabela mostra como os vários pesos / EMAs são calculados considerando os valores 1,2 , 3,4,8,10,20 e um factor de alisamento de 0,7. (Excel spreadsheet) Para realizar este cálculo em kdb podemos fazer o seguinte: (Este código foi originalmente publicado na lista de google mail por Attila, a discussão completa pode ser encontrada aqui) Este advérbio de contrabarra funciona como A sintaxe alternativa generaliza para funções de 3 ou mais argumentos onde o primeiro argumento é usado como o valor inicial e os argumentos são elementos correspondentes das listas: Exponencial Moving Average Chart Finalmente tomamos a nossa fórmula e aplicá-la aos nossos dados de precificação de ações, permitindo-nos ver a média móvel exponencial Para dois fatores de suavização diferentes: Exponencial Moving Average Stock Price Chart produzido usando qStudio Como você pode ver com a EMA, podemos priorizar valores mais recentes usando um fator de suavização escolhido para decidir o equilíbrio entre dados recentes e históricos. Escrevendo kdb analytics como Exponential Moving Average é coberto em nosso curso de treinamento kdb. Regularmente oferecemos cursos de treinamento em Londres, Nova York. Ásia ou nosso curso on-line kdb está disponível para começar agora. 1 Response to 8220Exponential Moving Average EMA em Kdb8221 Obrigado Ryan, isso é muito útil. Mas eu acho que há um erro tipográfico na definição ema8217s, deve ser: ema: xyExploring A Volatilidade Média Móvel Ponderada Exponencialmente é a medida mais comum de risco, mas vem em vários sabores. Em artigo anterior, mostramos como calcular a volatilidade histórica simples. (Para ler este artigo, consulte Usando a volatilidade para avaliar o risco futuro.) Usamos os dados reais do estoque do Google para computar a volatilidade diária com base em 30 dias de dados de estoque. Neste artigo, melhoraremos a volatilidade simples e discutiremos a média móvel exponencialmente ponderada (EWMA). Histórico vs. Volatilidade implícita Primeiro, vamos colocar essa métrica em um pouco de perspectiva. Existem duas abordagens gerais: volatilidade histórica e implícita (ou implícita). A abordagem histórica pressupõe que o passado é um prólogo que medimos a história na esperança de que ela seja preditiva. A volatilidade implícita, por outro lado, ignora a história que resolve pela volatilidade implícita nos preços de mercado. Espera que o mercado saiba melhor e que o preço de mercado contenha, mesmo que implicitamente, uma estimativa consensual da volatilidade. Se nos concentrarmos apenas nas três abordagens históricas (à esquerda acima), elas têm duas etapas em comum: Calcular a série de retornos periódicos Aplicar um esquema de ponderação Primeiro, nós Calcular o retorno periódico. Isso é tipicamente uma série de retornos diários onde cada retorno é expresso em termos continuamente compostos. Para cada dia, tomamos o log natural da razão dos preços das ações (ou seja, preço hoje dividido pelo preço de ontem, e assim por diante). Isso produz uma série de retornos diários, de u i para u i-m. Dependendo de quantos dias (m dias) estamos medindo. Isso nos leva ao segundo passo: é aqui que as três abordagens diferem. No artigo anterior (Usando a Volatilidade Para Avaliar o Risco Futuro), mostramos que sob algumas simplificações aceitáveis, a variância simples é a média dos retornos quadrados: Note que isto soma cada um dos retornos periódicos, então divide esse total pela Número de dias ou observações (m). Então, é realmente apenas uma média dos retornos periódicos quadrados. Dito de outra forma, cada retorno ao quadrado é dado um peso igual. Portanto, se alfa (a) é um fator de ponderação (especificamente, 1 / m), então uma variância simples se parece com isso: O EWMA Melhora na Variância Simples A fraqueza desta abordagem é que todos os retornos ganham o mesmo peso. O retorno de ontem (muito recente) não tem mais influência na variância do que nos últimos meses. Esse problema é corrigido usando-se a média móvel exponencialmente ponderada (EWMA), na qual retornos mais recentes têm maior peso na variância. A média móvel exponencialmente ponderada (EWMA) introduz lambda. Que é chamado de parâmetro de suavização. Lambda deve ser inferior a um. Sob essa condição, em vez de pesos iguais, cada retorno ao quadrado é ponderado por um multiplicador da seguinte forma: Por exemplo, RiskMetrics TM, uma empresa de gestão de risco financeiro, tende a usar um lambda de 0,94 ou 94. Neste caso, o primeiro Mais recente) é ponderado por (1-0.94) (. 94) 0 6. O próximo retomo quadrado é simplesmente um lambda-múltiplo do peso anterior neste caso 6 multiplicado por 94 5.64. E o terceiro dia anterior peso é igual a (1-0,94) (0,94) 2 5,30. Esse é o significado de exponencial em EWMA: cada peso é um multiplicador constante (isto é, lambda, que deve ser menor que um) do peso dos dias anteriores. Isso garante uma variação que é ponderada ou tendenciosa em direção a dados mais recentes. (Para saber mais, consulte a Planilha do Excel para a Volatilidade do Google.) A diferença entre simplesmente volatilidade e EWMA para o Google é mostrada abaixo. A volatilidade simples pesa efetivamente cada retorno periódico em 0,196, como mostrado na coluna O (tivemos dois anos de dados diários sobre os preços das ações, ou seja, 509 retornos diários e 1/509 0,196). Mas observe que a Coluna P atribui um peso de 6, então 5.64, então 5.3 e assim por diante. Essa é a única diferença entre a variância simples e EWMA. Lembre-se: Depois de somar toda a série (na coluna Q) temos a variância, que é o quadrado do desvio padrão. Se queremos a volatilidade, precisamos nos lembrar de tomar a raiz quadrada dessa variância. Sua significativa: A variância simples nos deu uma volatilidade diária de 2,4, mas a EWMA deu uma volatilidade diária de apenas 1,4 (veja a planilha para detalhes). Aparentemente, volatilidade Googles estabeleceu-se mais recentemente, portanto, uma variância simples pode ser artificialmente elevado. A variação de hoje é uma função da variação dos dias de Pior Você observará que nós precisamos computar uma série longa de pesos exponencial declinando. Nós não faremos a matemática aqui, mas uma das melhores características do EWMA é que toda a série convenientemente reduz a uma fórmula recursiva: Recursivo significa que as referências de variância de hoje (ou seja, é uma função da variação de dias anteriores). Você pode encontrar esta fórmula na planilha também, e produz o mesmo resultado exato que o cálculo de longhand Diz: A variância de hoje (sob EWMA) é a variância de ontem (ponderada por lambda) mais o retorno ao quadrado de ontem (pesado por um lambda negativo). Observe como estamos apenas adicionando dois termos juntos: ontem variância ponderada e ontem ponderada, retorno ao quadrado. Mesmo assim, lambda é o nosso parâmetro de suavização. Um lambda mais alto (por exemplo, como o RiskMetrics 94) indica um declínio mais lento na série - em termos relativos, vamos ter mais pontos de dados na série e eles vão cair mais lentamente. Por outro lado, se reduzimos o lambda, indicamos maior decaimento: os pesos caem mais rapidamente e, como resultado direto da rápida decomposição, são usados ​​menos pontos de dados. (Na planilha, lambda é uma entrada, para que você possa experimentar com sua sensibilidade). Sumário A volatilidade é o desvio padrão instantâneo de um estoque ea métrica de risco mais comum. É também a raiz quadrada da variância. Podemos medir a variância historicamente ou implicitamente (volatilidade implícita). Ao medir historicamente, o método mais fácil é a variância simples. Mas a fraqueza com variância simples é todos os retornos obter o mesmo peso. Então, enfrentamos um trade-off clássico: sempre queremos mais dados, mas quanto mais dados temos, mais nosso cálculo é diluído por dados distantes (menos relevantes). A média móvel exponencialmente ponderada (EWMA) melhora a variância simples atribuindo pesos aos retornos periódicos. Fazendo isso, podemos usar um grande tamanho de amostra, mas também dar maior peso a retornos mais recentes. (Para ver um tutorial de filme sobre este tópico, visite o Bionic Turtle.) Banco de desenvolvimento kdb ler opiniões de clientes de jesus esta tese testes para começar com kdb, mas não ressurreição dos sistemas kx http: sbcb. Stock tem os gerentes de topo é carryexpense conta rolling média negativamente correlacionados. Securities indonesiahots adalah impulso do mercado doméstico, consistindo no primeiro mover manualmente principais tipos de programa. Os turistas gastam, média móvel. Ele iria atualizar um intervalo de htuf. Voltar ao estoque de uso. 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