Olen lukenut mainitsemasi keskustelun. Se soveltuu PostgreSQL: lle, koska se voi luoda käyttäjän määrittämän kokonaistoiminnon käyttämällä SQL: tä PostgreSQL: ssä, mutta ei sallita SQL Serverissa. Rekursiivisen CTE: n käyttäminen on toteuttamiskelpoinen tapa SQL Serverissa, mutta huomaan, että CTE-tapa voi aiheuttaa useampia taulukon skannausta kuin ikkunatoimintoja. Joten teen tämän viestin kysymään, onko mahdollista laskea eksponentiaalinen liukuva keskiarvo käyttämällä SQL Server 2012 - ikkuna-funktiota aivan kuten laskettaessa yksinkertaista liikkuvaa keskiarvoa. ndash xiagao1982 14 huhtikuu 13 at 2:53 Ensin lasket EMA (SMA (x)) EMA: n sijasta (x). Toiseksi, quotsmoothing constantquot on itse beta-arvo minun kaavassani, ei alfa. Näillä kahdella muutoksella SQLFiddle näyttää tältä: sqlfiddle6191921 Todellisen tuloksen ja odotetun tuloksen välillä on kuitenkin vielä vähän eroa. Haluaisin palata ja katsoa, onko heidän EMA-määritelmänsä yhtä kuin tiedän. ndash Sebastian Meine 7. toukokuuta 13 kello 13:46 Katselin vain lomakkeessa olevaa laskentataulukkoa, ja se on kaukana standardin EMA-määrityksestä. Oma kaava laskee viiden viimeisen rivin eksponentiaalisen liukuvan keskiarvon. Taulukkolaskenta laskee viimeisen kymmenen rivin tavallisen keskiarvon ja sitten vapaan eksponentiaalisesti painotetun liukuvan keskiarvon kaikissa keskiarvoissa. Tämä seuraa lomaketta täällä: en. wikipedia. orgwikiEWMAchart ndash Sebastian Meine 7. toukokuuta 13 klo 13:52 Ohjelman tärkein vika on, että rekursiivinen laskenta on väärä. Keskiarvon laskemiseksi sinun täytyy saada nykyisen arvon summa ja jäljellä olevat arvot. jaa sitten summa arvojen mukaan. Arvojen määrä on num. Nykyinen arvo on mikä tahansa calculatenumber () palauttaa. Jäljellä olevien arvojen summa on num-1 kerrottuna jäljellä olevien arvojen keskiarvolla. Jäljellä olevien arvojen keskiarvo lasketaan tekemällä rekursiivinen puhelun keskiarvoon (). Tällöin kirjoitamme seuraavaa: Täydellinen ohjelma, joka käyttää tätä toimintoa, saattaa näyttää tältä: Huomaa, että tämä ei ole hyvä tapa laskea keskimäärin, koska menetät täsmällisesti joka kerta, kun jakaa nykyisen summan numerolla. Kun tämä keskiarvo kertyy uudelleen, kun rekursiivinen puhelu palaa, divisioonassa menetetyt merkittävät numerot eivät palauta. Tuhoutat tietoja jakamalla ja kertomalla summa. Tarkempaa tarkkuutta varten sinun kannattaa seurata summaa läpi elementit, ja sitten jakaa lopussa. Toinen näkökohta on se, mitä tarkoitetaan liikkuvan keskiarvon avulla. Mitä yllä toteutettu ei ole liukuva keskiarvo vaan kiinteä keskiarvo. Se on elementtien kiinteän ikkunan keskiarvo. Jos siirrät ikkunaa yhdellä sijainnilla, sinun on aloitettava koko ja laskettava summa uudelleen. Oikea tapa toteuttaa liikkuva ikkuna on seurata kaikkia elementtejä ikkunassa. Kun siirrät ikkunan yhden sijainnin oikealle, poistat vasemmanpuoleisen elementin ikkunasta ja vähennät arvon summasta, lisää sitten uusi oikein oikein oleva elementti ikkunaan ja lisää sen arvo summaan. Eli mikä tekee siitä liikkuvan summan. Liikkuvan summan jakaminen elementtien lukumäärän mukaan antaa sinulle liukuvan keskiarvon. Luonnollinen tapa toteuttaa liikkuva ikkuna on jono, koska voit lisätä uusia elementtejä päähän ja pop vanhoja elementtejä hännästä. vastasi 22.11. klo 17.44 Laskeminen Painon mukaan painotettu liukuva keskimääräinen volatiliteetti on yleisimpi riskin mitta, mutta se tulee useisiin makuihin. Aiemmassa artikkelissa kerroin, kuinka laskea yksinkertainen historiallinen volatiliteetti. (Tämän artikkelin lukeminen on artikkelissa Volatiliteetin käyttö tulevaisuuden riskin arvioimiseksi.) Käytimme Googlessa todellista osakekurssitietoa, jotta laskettaisiin päivittäinen volatiliteetti 30 päivän varastotietojen perusteella. Tässä artikkelissa parannamme yksinkertaista volatiliteettiä ja keskustelemme eksponentiaalisesti painotetusta liikkuvasta keskiarvosta (EWMA). Historiallinen Vs. Implisiittinen volatiliteetti Ensinnäkin, annamme tämän metrin hieman näkökulmasta. On olemassa kaksi laajaa lähestymistapaa: historiallinen ja implisiittinen (tai epäsuora) volatiliteetti. Historiallinen lähestymistapa olettaa, että menneisyys on prologue mitata historiaa siinä toivossa, että se on ennakoiva. Epäsuora volatiliteetti puolestaan jättää huomiotta historian, jota se ratkaisee markkinahintojen epävakauden vuoksi. Se toivoo, että markkinat tietävät parhaiten ja että markkinahinta sisältää, vaikka epäsuorasti, myös konsensuksen arvio volatiliteetista. (Liitettävään lukemiseen ks. The Volatility Use and Limits.) Jos keskitymme vain kolmeen historialliseen lähestymistapaan (edellä vasemmalla), niillä on kaksi vaihetta yhteisesti: Laske sarja määräaikaistalletuksia Käytä painotusohjelmaa Ensin me laske säännöllinen tuotto. Tämä on tyypillisesti sarja päivittäisiä tuotoksia, joissa jokainen palautus ilmaistaan jatkuvasti yhdistetyissä termeissä. Jokaiselle päivälle otamme luonnollisen kirjaajan osakekurssien suhteesta (ts. Eilinen hinta jaettuna eilen ja niin edelleen). Tämä tuottaa sarjan päivittäisiä tuottoja u: stä u i-m: iin. riippuen siitä, kuinka monta päivää (m päivää) mitataan. Tämä saa meidät toiseen vaiheeseen: Tässä kolme lähestymistapaa eroavat toisistaan. Edellisessä artikkelissa (käyttämällä volatiliteetin arvioimiseksi tulevaisuuden riskiä) olemme osoittaneet, että parin hyväksyttävien yksinkertaistusten alapuolella yksinkertainen varianssi on neliöityjen tuottojen keskiarvo: Huomaa, että tämä summaa jokainen jaksoittainen tuotto ja jakaa sen yhteensä päivien tai havaintojen lukumäärä (m). Joten, se on oikeastaan vain keskimäärin neliöidyt jaksoittaiset tuotot. Toinen tapa, jokaisella neliöllä palautetulla painolla on sama paino. Joten jos alpha (a) on painotuskerroin (erityisesti 1 m), silloin yksinkertainen varianssista näyttää jotain näin: EWMA parantaa yksinkertaista poikkeamaa Tämän lähestymistavan heikkous on, että kaikki tuotot ansaitsevat saman painon. Yesterdaydays (viimeaikaisella) paluulla ei ole enää vaikutusta varianssiin kuin viime kuukausina. Tämä ongelma on vahvistettu käyttämällä eksponentiaalisesti painotettua liikkuvaa keskiarvoa (EWMA), jossa viimeisimmillä tuottoilla on suurempi paino varianssilla. Eksponentiaalisesti painotettu liikkuva keskiarvo (EWMA) tuo lambdalle. jota kutsutaan tasoitusparametriksi. Lambdan on oltava alle yksi. Tällöin jokaisen neliösumman sijasta painotetaan kerroin seuraavasti: Esimerkiksi riskienhallintayhtiö RiskMetrics TM pyrkii käyttämään lambda-arvoa 0,94 tai 94. Tässä tapauksessa ensimmäinen ( viimeisin) neliöllinen jaksollinen tuotto painotetaan (1-0,94) (.94) 0 6. Seuraava neliösumma on yksinkertaisesti aiemman painon lambda-moninkertainen tässä tapauksessa 6 kerrottuna 94: llä 5.64. Ja kolmas aika ennen päivää on yhtä suuri (1-0,94) (0,94) 2 5,30. Sillä eksponentiaalinen merkitys EWMA: ssa: kukin paino on vakio kertoin (eli lambda, joka on pienempi kuin yksi) aikaisempien päivien painosta. Tämä takaa varianssin, joka on painotettu tai puolueellinen viimeisimpiin tietoihin nähden. (Tutustu Googlen volatiliteetin Excel-laskentataulukkoon.) Ero yksinkertaisesti volatiliteetin ja EWMA: n Googlelle on esitetty alla. Yksinkertainen volatiliteetti punnitsee tehokkaasti jokainen säännöllinen tuotto 0,196: lla, kuten on esitetty sarakkeessa O (meillä oli kahden vuoden päivittäiset osakekurssitiedot eli 509 päivittäistä tuottoa ja 1509 0,196). Huomaa kuitenkin, että sarake P osoittaa painon 6, sitten 5.64, sitten 5.3 ja niin edelleen. Tämä on ainoa ero yksinkertaisen varianssin ja EWMA: n välillä. Muista: Kun summaat koko sarjan (sarakkeessa Q), meillä on varianssi, joka on keskihajonnan neliö. Jos haluamme volatiliteettia, meidän on muistettava ottaa varianssin neliöjuuri. Mikä on ero varianssin ja EWMA: n välisen päivittäisen volatiliteetin välillä Googlesin tapauksessa Merkittävä: Yksinkertainen varianssi antoi meille 2,4: n päivittäisen volatiliteetin, mutta EWMA: n päivittäinen volatiliteetti oli vain 1,4 (ks. Laskentataulukko yksityiskohtiin). Ilmeisesti Googlen volatiliteetti laski hiljattain, joten yksinkertainen varianssi saattaa olla keinotekoinen. Nykypäivän vaihtelu on Pior-päivän poikkeamien funktio Youll - ilmoituksessa tarvitsemme laskemaan pitkän sarjan eksponentiaalisesti laskevia painoja. Meillä ei tapahdu matematiikkaa tässä, mutta yksi EWMA: n parhaista ominaisuuksista on se, että koko sarja kätevästi pienenee rekursiiviseen kaavaan: Rekursiivinen tarkoittaa, että nykyiset varianssin referenssit (eli aikaisempien päivien varianssin funktio). Tämä kaava löytyy myös laskentataulukosta, ja se tuottaa täsmälleen saman tuloksen kuin pitkäkestoinen laskelma. Se sanoo: Nykyinen varianssi (EWMA: n mukaan) on yesterdaysin varianssi (painotettu lambdalla) ja ylennyspäivät neliön paluu (painaa yksi miinus lambda). Huomaa, että lisäämme vain kaksi termiä yhteen: yesterdays painotettu varianssi ja yesterdays painotettu, neliöinen paluu. Jopa niin, lambda on meidän tasoitusparametri. Korkeampi lambda (kuten esimerkiksi RiskMetrics 94) osoittaa sarjasta hitaamman hajoamisen - suhteellisesti, aiomme olla enemmän datapisteitä sarjassa ja ne tulevat pudota hitaammin. Toisaalta, jos pienennämme lambda-arvoa, osoitamme suurempaa hajoamista: painot putoavat nopeammin ja nopean hajoamisen välittömänä seurauksena käytetään vähemmän datapisteitä. (Laskentataulukossa lambda on tulo, joten voit kokeilla sen herkkyyttä). Yhteenveto Volatiliteetti on kannan hetkellinen keskihajonta ja yleisin riski-metriikka. Se on myös varianssin neliöjuuri. Voimme mitata varianssin historiallisesti tai epäsuorasti (implisiittinen volatiliteetti). Mitattaessa historiallisesti helpoin tapa on yksinkertainen varianssi. Mutta heikkous yksinkertaisella varianssi on kaikki palaa saada sama paino. Joten kohtaamme klassisen kompromissin: haluamme aina enemmän tietoja, mutta enemmän tietoa meillä on enemmän, kun laskemme laimennetaan etäisillä (vähemmän merkityksellisillä) tiedoilla. Eksponentiaalisesti painotettu liikkuva keskiarvo (EWMA) parantaa yksinkertaista varianssia määrittämällä painot jaksottaisiin tuottoihin. Näin voimme käyttää sekä suurta otoskokoa että myös painottaa enemmän tuoreita tuottoja. (Katso elokuvien opetusohjelma aiheesta Bionic Turtle.) 50 artikla on neuvottelu - ja ratkaisuehdotus EU: n sopimuksessa, jossa hahmotellaan toimenpiteitä, jotka on toteutettava kaikissa maissa. Beta on mittaus arvopaperin tai salkun volatiliteetin tai järjestelmällisen riskin suhteessa markkinoihin kokonaisuutena. Verotyyppi, joka kannetaan yksityishenkilöille ja yhteisöille aiheutuneista myyntivoitoista. Myyntivoitot ovat sijoittajan voittoja. Tilaus ostaa tietyn hinnan tietyllä hinnalla tai sen alapuolella. Ostarajoituksen ansiosta kauppiaat ja sijoittajat voivat määrittää. Sisäinen tulovirasto (IRS) - sääntö, joka mahdollistaa rangaistuksettomat nostot IRA-tililtä. Sääntö vaatii sen. Yksityisen yrityksen ensimmäinen varastojen myynti yleisölle. IPO: t myöntävät usein pienemmät, nuoremmat yritykset, jotka hakevat tutkijaa ja insinöörejä. Digitaalisen signaalinkäsittelyn opas By Steven W. Smith, Ph. D. Liikkuvaa keskimääräistä suodattimen valtava etu on se, että se voidaan toteuttaa algoritmilla, joka on erittäin nopea. Ymmärtääksesi tämän algoritmin, kuvitelkaa kulkevan tulosignaalin x, seitsemän pisteen liukuvan keskimääräisen suodattimen avulla, jolloin muodostetaan lähtösignaali y. Tarkastellaan nyt, kuinka lasketaan kaksi vierekkäistä lähtöpistettä, y 50 ja y 51: Nämä ovat lähes samat laskentapisteet x 48 - x 53 on lisättävä y 50: lle ja uudelleen y 51: lle. Jos y 50 on jo laskettu , tehokkain tapa laskea y 51 on: Kun y 51 on löydetty käyttäen y 50, y 52 voidaan laskea näytteestä y 51 ja niin edelleen. Kun ensimmäinen piste lasketaan y: ssä, kaikki muut kohdat löytyvät vain yhdellä lisäyksellä ja vähennyksellä pisteittäin. Tämä voidaan ilmaista yhtälöllä: Huomaa, että tämä yhtälö käyttää kahta lähdettä lähdön kunkin pisteen laskemiseksi: pisteitä tulosta ja aiemmin lasketuista pisteistä lähtöstä. Tätä kutsutaan rekursiiviseksi yhtälöksi, jolloin yhtä laskennan tulosta käytetään tulevissa laskelmissa. (Rekursiivisella termillä on myös muita merkityksiä, erityisesti tietotekniikassa). Luvussa 19 käsitellään yksityiskohtaisesti erilaisia rekursiivisia suodattimia. Huomaa, että liikkuva keskimääräinen rekursiivinen suodatin on hyvin erilainen kuin tyypilliset rekursiiviset suodattimet. Erityisesti useimmilla rekursiivisilla suodattimilla on äärettömän pitkä impulssivaste (IIR), joka koostuu sinimuodoista ja eksponentteista. Liikkuvan keskiarvon impulssivaste on suorakaiteen muotoinen pulssi (äärellinen impulssivaste tai FIR). Tämä algoritmi on nopeampi kuin muut digitaaliset suodattimet useista syistä. Ensinnäkin pisteitä kohden on vain kaksi laskentaa riippumatta suodatinydimen pituudesta. Toiseksi lisäys ja vähennys on ainoa tarvittava matemaattinen operaatio, kun taas useimmat digitaaliset suodattimet vaativat aikaa vievää kertolaskua. Kolmanneksi indeksointijärjestelmä on hyvin yksinkertainen. Jokainen indeksi yhtälössä. 15-3 löytyy lisäämällä tai vähentämällä kokonaislukuja, jotka voidaan laskea ennen suodatuksen aloittamista (ts p ja q). Forth, koko algoritmi voidaan suorittaa kokonaislukuesityksellä. Käytettävän laitteiston mukaan kokonaisluku voi olla suuruusluokkaa suurempaa kuin liukuluku. Yllättäen, kokonaislukuesitys toimii paremmin kuin kelluntapiste tällä algoritmilla sen lisäksi, että se on nopeampi. Laskevan pisteen aritmeettisen kierroksen virhe voi tuottaa odottamattomia tuloksia, jos et ole varovainen. Kuvittele esimerkiksi 10 000 näytesignaalia, joka suodatetaan tämän menetelmän avulla. Viimeinen näyte suodatetussa signaalissa sisältää kertyneen virheen 10 000 lisäyksestä ja 10 000 vähennyksestä. Tämä näkyy lähtösignaalina ajautumisliikkeenä. Kokonaislukuilla ei ole tätä ongelmaa, koska aritmeettisessa virheessä ei ole kierrosvirheitä. Jos sinun on käytettävä liukulukuja tämän algoritmin kanssa, taulukon 15-2 ohjelmassa kuvataan kaksinkertaisen tarkkuusakun käyttäminen tämän ajovirran poistamiseksi.
No comments:
Post a Comment