ชี้แจง เคลื่อนไหว เฉลี่ย Kdb

29 มีนาคม 2014 โดย Ryan Hamilton ดูวิธีการเขียนการวิเคราะห์เฉลี่ยเคลื่อนที่ใน q สำหรับฐานข้อมูล kdb ตัวอย่างข้อมูลที่เราจะใช้ข้อมูลราคาหุ้นสำหรับ McDonalds MCD โค้ดด้านล่างจะดาวน์โหลดข้อมูลหุ้นย้อนหลังสำหรับ MCD และสถานที่ มันเป็นตาราง t. Simple Moving Average ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายสามารถนำมาใช้เพื่อเรียบออกข้อมูลความผันผวนเพื่อระบุแนวโน้มโดยรวมและรอบค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ง่ายเป็นค่าเฉลี่ยของจุดข้อมูลและน้ำหนักทุกค่าในการคำนวณอย่างเท่าเทียมกันเช่นการค้นหา ราคาเฉลี่ยเคลื่อนที่ของหุ้นสำหรับสิบวันที่ผ่านมาเราเพียงเพิ่มราคารายวันสำหรับสิบวันและหารด้วยสิบหน้าต่างนี้มีขนาดสิบวันจากนั้นจะเลื่อนไปตามวันที่โดยใช้ค่าภายในหน้าต่างเพื่อหาค่าเฉลี่ยที่นี่ s รหัสใน kdb สำหรับ 10 วันเคลื่อนไหวเฉลี่ย 20 วันและแผนภูมิผลลัพธ์แผนภูมิการเคลื่อนไหวอย่างง่ายโดยเฉลี่ย Kdb ผลิตโดยใช้ qStudio. What Exponential Moving Average คืออะไรและวิธีการคำนวณ it. One ของปัญหากับการย้ายง่าย ค่าเฉลี่ยก็คือว่ามันให้ทุกวันเท่ากันน้ำหนักสำหรับหลายวัตถุประสงค์มันทำให้รู้สึกมากขึ้นเพื่อให้วันล่าสุดน้ำหนักที่สูงขึ้นวิธีการหนึ่งในการทำเช่นนี้คือการใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ชี้แจงนี้ใช้ลดน้ำหนักชี้แจงสำหรับวันที่ต่อไปใน รูปแบบที่เรียบง่ายที่สุดของการให้ความเรียบแบบเสียดสีมีให้โดย formula. where คือ smoothing factor และ 0. ตารางนี้จะแสดงวิธีคำนวณค่า EMA ต่างๆที่มีค่า 1,2,3,4,8,10,20 และเป็นปัจจัยที่ทำให้ราบเรียบ ของสเปรดชีต excel 0 7 เพื่อทำการคำนวณนี้ใน kdb เราสามารถทำสิ่งต่อไปนี้ รหัสนี้ถูกโพสต์ลงในรายการอีเมล google โดย Attila การสนทนาแบบเต็มสามารถพบได้ที่นี่วิเศษณ์เครื่องหมายทับขวานี้ทำงานเป็นไวยากรณ์อื่น generalizes การทำงานของ 3 หรือมากกว่าอาร์กิวเมนต์ที่อาร์กิวเมนต์แรกถูกใช้เป็นค่าเริ่มต้นและอาร์กิวเมนต์ เป็นองค์ประกอบที่สอดคล้องกันจากรายการแผนภูมิการแปลงค่าเฉลี่ยที่เป็นตัวค่าส่วนใหญ่เราจะใช้สูตรของเราและนำไปใช้กับข้อมูลการกำหนดราคาหุ้นของเราทำให้เราสามารถดูค่าเฉลี่ยการเคลื่อนย้ายเลขยกกำลังของสองปัจจัยการทำให้ราบเรียบต่างๆได้การแปลงค่าเฉลี่ยของสต็อคโดยใช้ qStudio ตามที่คุณเห็นกับ EMA เราสามารถจัดลำดับความสำคัญค่าล่าสุดโดยใช้ปัจจัยการทำให้เรียบที่เลือกไว้เพื่อพิจารณาความสมดุลระหว่างข้อมูลล่าสุดและข้อมูลที่ผ่านมาการวิเคราะห์ kdb เช่น Exponential Moving Average ครอบคลุมในหลักสูตรการฝึกอบรม kdb ของเราซึ่งเราจัดหลักสูตรฝึกอบรมในลอนดอน, New York Asia หรือหลักสูตร kdb ออนไลน์ของเราสามารถเริ่มต้นได้ในตอนนี้ 1 การตอบสนองต่อ EMA เฉลี่ยที่ถ่วงน้ำหนักใน Kdb. Thanks Ry นี้เป็นประโยชน์มาก แต่ฉันคิดว่ามี typo ในคำจำกัดความของ ema ควรเป็น ema x y. February 7, 2017 โดย admin โพสต์นี้เป็นคำแนะนำการใช้งานของฉันใน Q ของงาน RosettaCode Death Star รหัสคือ จัดเป็นเครื่องกำเนิดบิตแมปที่ใช้งานทั่วไปซึ่งสามารถนำมาใช้ในโครงการอื่น ๆ และลูกค้าที่เฉพาะเจาะจงกับงานของ deathstar-drawing Interface เป็นฟังก์ชันที่ส่งผ่านแผนที่ของตำแหน่งพิกเซลไปเป็นค่าพิกเซล 20 ตุลาคม 2014 โดย admin. Based เมื่อต้องการผู้ใช้เราได้เปิดตัวคุณลักษณะใหม่ ๆ มากมายด้วย qStudio 1 36 ดาวน์โหลดข้อมูลล่าสุด - qStudiopreferences เปิดผลการค้นหาและแผนภูมิในหน้าต่างใหม่เพื่อขยายแผงในหน้าต่างใหม่คลิกที่ไอคอนป๊อปออกซึ่งจะทำให้เกิดผลในรูปแบบใหม่ หน้าต่าง UTF-8 การสนับสนุนภาษาจีน 8 ธันวาคม 2014 โดย admin. sqlDashboards จะรวมเป็นมัดกับ qStudio ส่วนหนึ่งของแพ็กเกจดังกล่าวคือยูทิลิตีบรรทัดคำสั่งที่เรียกว่า sqlChart ซึ่งช่วยให้สามารถสร้างแผนภูมิ sql ที่กำหนดเองได้จากบรรทัดคำสั่ง e วิธีที่คุณสามารถสร้างแผนภูมิขึ้นอยู่กับข้อมูลจากฐานข้อมูล kdb ใน 2 นาทีหน้า sqlChart มีทั้งหมด March 30th, 2014 โดย Ryan Hamilton บ่อยครั้งที่เริ่มต้นของหลักสูตรการฝึกอบรมของเราฉันถามว่าทำไมธนาคารใช้ Kdb Database สำหรับข้อมูลติ๊กของพวกเขาเหตุผลหนึ่งที่รู้จักกันดีก็คือ kdb ทำงานได้อย่างรวดเร็วในแบบสอบถามโดยใช้ชุดข้อมูลทางการเงินทั่วไปเนื่องจากโครงสร้างเชิงคอลัมน์ของ Kdbs เนื่องจากเหตุผลอื่นที่ qSQL แสดงออกอย่างมากและเหมาะสมกับชุดข้อมูลเวลาอย่างมาก 30 มีนาคม 2014 โดย Ryan Hamilton. In การกวดวิชานี้เราจะสร้างตัวอย่างนี้คำนวณ RSI ใน q ภาษาของฐานข้อมูล kdb ดัชนีความแข็งแกร่งของญาติ RSI เป็นตัวบ่งชี้ทางเทคนิคที่ใช้ในการวิเคราะห์ตลาดการเงินมันมีวัตถุประสงค์เพื่อแผนภูมิความแข็งแรงในปัจจุบันและประวัติศาสตร์หรือ ความอ่อนแอของสต็อกหรือตลาดขึ้นอยู่กับ March 30th, 2014 โดย admin ในขณะที่การทำโครงการออยเลอร์โปรแกรมความท้าทายมันรำคาญฉันว่า verbose คำตอบ java จะต้องมีการเปรียบเทียบกับ kdb แล้วฉันได้ไปสงสัยว่าฉันสามารถ cre กินหน้าที่เช่น til, mod, ที่, ฯลฯ asc ใน java และใช้พวกเขาเพื่อสร้างคำตอบสั้น ๆ จริงๆเมื่อฉันมีฟังก์ชันพื้นฐานทำงานฉันสงสัย if. March 29th, 2014 by Ryan Hamilton ดูวิธีการเขียนค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ การวิเคราะห์ใน q สำหรับฐานข้อมูล kdb เป็นข้อมูลตัวอย่างที่เราจะใช้ข้อมูลราคาหุ้นสำหรับ McDonalds MCD โค้ดด้านล่างจะดาวน์โหลดข้อมูลหุ้นย้อนหลังสำหรับ MCD และวางไว้ในตาราง t Simple Moving Average ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายสามารถ 12 พฤศจิกายน, 2013 โดย John Dempster. qStudio เป็น IDE สำหรับฐานข้อมูล kdb โดยระบบ kx ที่ช่วยให้สามารถค้นหาเซิร์ฟเวอร์ kdb, แผนภูมิผลและเรียกดูวัตถุเซิร์ฟเวอร์จากภายใน GUI เวอร์ชั่น 1 29 จาก qStudio ได้ในขณะนี้การเปลี่ยนแปลงในเวอร์ชั่นล่าสุด ได้แก่ ธีมสีเข้มใหม่สำหรับ แผนภูมิและความสามารถในการเรียกใช้หลายกรณีของ qStudio The. October 28th, 2013 by John Dempster เครื่องจัดการป้อนกระดาษแบบธรรมดาสำหรับ kdb มีไว้สำหรับข้อมูลการตลาดและข้อมูลการค้าเช่น bloomberg B-Pipe หรือ Reuters feeds ตลาดฟีดเหล่านี้มักประกอบด้วย t icker สัญลักษณ์ราคาเสนอราคาและเวลาที่เราได้ทำงานในสิ่งที่แตกต่างกันเล็กน้อยจัดการฟีด Twitter ด้วยตัวจัดการฟีดนี้คุณสามารถสมัคร random. July 8th, 2013 โดย Ryan Hamilton. qStudio เป็นตัวแก้ไขสำหรับ kdb ฐานข้อมูลโดย kx systems เวอร์ชั่น 1 28 ของ qStudio สามารถดาวน์โหลดได้แล้วการเปลี่ยนแปลงในเวอร์ชั่นล่าสุดรวมถึง Csv Loader pro เพิ่มการทดสอบหน่วย qUnit สำหรับ Bugfix เพื่อการคัดลอกคอลัมน์การจัดการฐานข้อมูลการเลือกตารางการส่งออกที่ถูกแก้ไขและเปิดตัว excel ขอบคุณ Jeremy Ken Kdb Csv Loader การสำรวจความถ่วงน้ำหนักโดยเฉลี่ยของการเคลื่อนที่แบบแบ่งส่วนเป็นค่าเฉลี่ยความแปรปรวนเป็นมาตรการวัดความเสี่ยงที่พบมากที่สุด แต่มีหลายรสชาติในบทความก่อนหน้านี้เราได้อธิบายวิธีการคำนวณความผันผวนทางประวัติศาสตร์ที่เรียบง่ายอ่านบทความนี้ได้จากการใช้ความผันผวนเพื่อวัดความเสี่ยงในอนาคต s ข้อมูลราคาหุ้นที่เกิดขึ้นจริงเพื่อคำนวณความผันผวนรายวันตาม 30 วันของข้อมูลหุ้นในบทความนี้เราจะปรับปรุงความผันผวนง่ายและหารือชี้แจง ค่าเฉลี่ยความถ่วงน้ำหนัก EWMA Historical Vs Implied Volatility ก่อนอื่นให้วางเมตริกนี้ไว้ในมุมมองเล็กน้อยมีสองวิธีที่กล่าวถึงความผันผวนในอดีตและโดยนัยหรือโดยปริยายวิธีการทางประวัติศาสตร์สมมติว่าอดีตเป็นคำนำที่เราวัดประวัติศาสตร์ด้วยความหวังว่าจะเป็นคำทำนาย ความผันผวนในมืออื่น ๆ ที่ไม่สนใจประวัติศาสตร์มันแก้สำหรับความผันผวนโดยนัยตามราคาในตลาดมันหวังว่าตลาดรู้ดีที่สุดและที่ราคาในตลาดมีแม้โดยนัยประมาณการความสอดคล้องของความผันผวนสำหรับการอ่านที่เกี่ยวข้องให้ดูการใช้และข้อ จำกัด ของความผันผวนถ้าเรามุ่งเน้นเพียงสามวิธีทางประวัติศาสตร์ที่ด้านซ้ายข้างต้นพวกเขามีสองขั้นตอนในการร่วมกันคำนวณชุดของผลตอบแทนเป็นระยะ ๆ ใช้แผนการถ่วงน้ำหนักประการแรกเราคำนวณผลตอบแทนเป็นระยะ ๆ นั่นคือโดยปกติชุดของทุกวัน ผลตอบแทนที่แต่ละผลตอบแทนจะแสดงในคำที่ประกอบกันอย่างต่อเนื่องสำหรับแต่ละวันเราจะเข้าสู่ระบบธรรมชาติของอัตราส่วนของราคาหุ้นเช่นราคาวันนี้แบ่งออก โดยราคาเมื่อวานนี้และอื่น ๆ นี้ผลิตชุดของผลตอบแทนรายวันจาก ui ไป u im ขึ้นอยู่กับจำนวนวัน m วันที่เรามีการวัดที่ทำให้เราไปขั้นตอนที่สองนี่คือที่สามวิธีแตกต่างกันในบทความก่อนหน้า ใช้ความผันผวนเพื่อวัดความเสี่ยงในอนาคตเราพบว่าภายใต้สอง simplifications ยอมรับความแปรปรวนง่ายคือค่าเฉลี่ยของผลตอบแทน squared. Notice ที่นี้ผลรวมของแต่ละผลตอบแทนเป็นระยะ ๆ แล้วหารที่รวมโดยจำนวนวันหรือสังเกต m ดังนั้นจึงเป็นเพียงแค่ค่าเฉลี่ยของผลตอบแทนเป็นระยะ ๆ ทำให้ผลตอบแทนเป็นเท่า ๆ กันผลตอบแทนที่ได้รับจะให้น้ำหนักเท่ากันดังนั้นถ้า alpha a เป็นปัจจัยการถ่วงน้ำหนักโดยเฉพาะ 1 ม. จากนั้นความแปรปรวนที่เรียบง่ายมีลักษณะคล้ายกับนี้ EWMA ปรับปรุงความแปรปรวนแบบง่ายความอ่อนแอของวิธีนี้คือผลตอบแทนทั้งหมดจะได้รับน้ำหนักเท่ากันเมื่อวานนี้ผลตอบแทนที่ได้รับเมื่อเร็ว ๆ นี้ไม่มีอิทธิพลต่อความแปรปรวนมากกว่าผลตอบแทนของเดือนที่แล้วปัญหานี้ได้รับการแก้ไขโดยการใช้เลขชี้กำลังที่เรา EWMA มีค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักโดยเฉลี่ยซึ่งผลตอบแทนที่มากขึ้นเมื่อเร็ว ๆ นี้มีน้ำหนักมากขึ้นกับความแปรปรวนค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ถ่วงน้ำหนักทางเรขาคณิตเป็นค่าชี้แจง EWMA แนะนำแลมบ์ดาซึ่งเรียกว่าพารามิเตอร์การให้ราบเรียบแลมบ์ดาต้องน้อยกว่าหนึ่งค่าภายใต้เงื่อนไขนั้นแทนน้ำหนักที่เท่ากัน โดยมีตัวคูณดังนี้ตัวอย่างเช่น RiskMetrics TM ซึ่งเป็น บริษัท บริหารความเสี่ยงทางการเงินมีแนวโน้มที่จะใช้แลมบ์ดาเป็น 0 94 หรือ 94 ในกรณีนี้ผลตอบแทนงวดแรกที่ได้รับการจัดอันดับเป็นครั้งแรกจะมีการถ่วงน้ำหนักโดย 1-0 94 94 0 6 ผลตอบแทนของกำลังสองต่อไปคือจำนวน lambda-multiple ของน้ำหนักก่อนหน้าในกรณีนี้ 6 คูณด้วย 94 5 64 และน้ำหนักของวันที่สามก่อนเท่ากับ 1-0 94 0 94 2 5 30. ความหมายของเลขยกกำลังใน EWMA แต่ละน้ำหนักเป็นตัวคูณคงที่เช่น lambda ซึ่งต้องน้อยกว่าหนึ่งในน้ำหนักของวันก่อนหน้านี้ซึ่งจะทำให้ความแปรปรวนที่มีน้ำหนักหรือมีความลำเอียงต่อข้อมูลล่าสุดเมื่อต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมโปรดดูที่แผ่นงาน Excel สำหรับความผันผวนของ Google ความแตกต่าง ระหว่างความผันผวนเพียงกับ EWMA สำหรับ Google แสดงด้านล่างความผันผวนง่าย ๆ มีผลต่อการฟื้นตัวเป็นระยะ ๆ 0 196 ตามที่ปรากฏในคอลัมน์ O เรามีข้อมูลราคาหุ้นย้อนหลัง 2 ปีนั่นคือ 509 ผลตอบแทนรายวันและ 1 509 0 196 แต่สังเกตว่า คอลัมน์ P กำหนดน้ำหนัก 6 จากนั้น 5 64 แล้ว 5 3 และอื่น ๆ นั่นคือความแตกต่างระหว่างความแปรปรวนเพียงอย่างเดียวและ EWMA โปรดจำไว้ว่าหลังจากที่เราสรุปชุดข้อมูลทั้งหมดในคอลัมน์ Q เรามีความแปรปรวนซึ่งเป็นสี่เหลี่ยมจัตุรัสของ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานถ้าเราต้องการความผันผวนเราต้องจำไว้ว่าจะใช้รากที่สองของความแปรปรวนดังกล่าวความแตกต่างในความผันผวนรายวันระหว่างความแปรปรวนและ EWMA ในกรณีของ Google เป็นอย่างมีนัยสำคัญความแปรปรวนง่ายทำให้เรามีความผันผวนรายวัน 2 4 แต่ EWMA ให้ความผันผวนรายวันเพียง 1 4 ดูสเปรดชีตเพื่อดูรายละเอียด Apparently, ความผันผวนของ Google ตัดสินลงเมื่อเร็ว ๆ นี้ดังนั้นความแปรปรวนง่ายอาจจะสูงเทียมความแปรปรวนของวันนี้เป็นหน้าที่ของความแตกต่างของวัน Pior Yo เราจะไม่ทำคณิตศาสตร์ที่นี่ แต่อย่างใดอย่างหนึ่งของคุณลักษณะที่ดีที่สุดของ EWMA คือชุดทั้งหมดช่วยลดสูตร recursive ได้หมายความว่าวันนี้อ้างอิงความแปรปรวนของวันนี้ นั่นคือความสามารถในการคำนวณความแปรปรวนของวันก่อนหน้าคุณสามารถหาสูตรนี้ในสเปรดชีตได้และจะให้ผลเหมือนกันกับการคำนวณแบบ longhand นั่นคือความแปรปรวนของวันนี้ภายใต้ EWMA เท่ากับความแปรปรวนของวานนี้ซึ่งมีการถ่วงน้ำหนักโดยแลมบ์ดา ชั่งน้ำหนักโดยหนึ่งลบแลมบ์ดาแจ้งให้เราทราบว่าเราแค่เพิ่มคำศัพท์สองคำเข้าด้วยกันเมื่อวานนี้มีการถ่วงน้ำหนักและ yesterdays ที่ถ่วงน้ำหนักยกกำลังสองเอาไว้ดังนั้นแลมบ์ดาจึงเป็นพารามิเตอร์ที่ราบเรียบของเราเช่น lambda eg เช่น RiskMetric s 94 บ่งชี้ว่าการสลายตัวช้าลงในชุด - เราจะมีจุดข้อมูลเพิ่มเติมในชุดและพวกเขาจะตกออกช้ากว่าในทางกลับกันในกรณีที่เราลดแลมบ์ดาเราระบุการสลายตัวที่สูงขึ้น น้ำหนักลดลงอย่างรวดเร็วและเป็นผลโดยตรงจากการสลายตัวที่รวดเร็วใช้จุดข้อมูลน้อยลงในสเปรดชีตแลมบ์ดาเป็นอินพุทดังนั้นคุณจึงสามารถทดลองกับความไวของมันความแปรปรวนของเดือนคือความเบี่ยงเบนมาตรฐานของหุ้นและ ค่าความเสี่ยงที่พบบ่อยที่สุดนอกจากนี้ยังเป็นรากที่สองของการแปรปรวนเราสามารถวัดความแปรปรวนของความแปรปรวนในอดีตหรือโดยนัยได้เมื่อการวัดในอดีตวิธีที่ง่ายที่สุดคือความแปรปรวนที่เรียบง่าย แต่ความอ่อนแอกับความแปรปรวนที่เรียบง่ายคือผลตอบแทนทั้งหมดจะมีน้ำหนักเท่ากันดังนั้นเราจึงต้องเผชิญกับคลาสสิก แต่เรามีข้อมูลมากขึ้นเรามีการคำนวณของเรามากขึ้นเจือจางด้วยข้อมูลที่อยู่ไกลน้อยกว่าที่เกี่ยวข้อง EWMA ถ่วงน้ำหนักแบบเลขยกกำลังสองช่วยเพิ่มความแปรปรวนอย่างง่ายโดยการกำหนดน้ำหนักให้ได้ผลตอบแทนเป็นระยะโดยการทำเช่นนี้เราสามารถใช้ ขนาดตัวอย่างใหญ่ แต่ยังให้น้ำหนักมากขึ้นกับผลตอบแทนล่าสุด หากต้องการดูบทแนะนำเกี่ยวกับภาพยนตร์เกี่ยวกับหัวข้อนี้โปรดไปที่ Bionic Turtle อัตราดอกเบี้ยที่สถาบันรับฝากเงินให้ยืมเงินที่เก็บอยู่ใน Federal Reserve ไปยังสถาบันรับฝากเงินแห่งอื่น 1 มาตรการทางสถิติในการกระจายผลตอบแทนสำหรับดัชนีความปลอดภัยหรือดัชนีตลาดหนึ่ง ๆ ความผันผวนสามารถวัดได้การกระทำรัฐสภาคองเกรสผ่านในปีพ. ศ. 2476 เป็นพระราชบัญญัติการธนาคารซึ่งห้ามไม่ให้ธนาคารพาณิชย์เข้าร่วมในการลงทุนการจ่ายเงินเดือนของ Nonfarm หมายถึงงานนอกฟาร์มฟาร์มเอกชนและภาครัฐที่ไม่แสวงหาผลกำไร US Labor of Labor ตัวย่อสกุลเงินหรือสัญลักษณ์สกุลเงินของรูปีอินเดีย INR สกุลเงินของอินเดียเงินรูปีที่ถูกสร้างขึ้นจาก 1. การเสนอราคาครั้งแรกในสินทรัพย์ของ บริษัท ที่เป็นบุคคลล้มละลายจากผู้ซื้อที่สนใจที่ได้รับเลือกโดย บริษัท ที่ล้มละลาย