Ich habe eine Matrix-Zeitreihen-Daten für 8 Variablen mit etwa 2500 Punkten.10 Jahre mon-fri und möchte die Mittelwerte, Varianz, Schiefe und Kurtosis auf einer gleitenden durchschnittlichen Basis berechnen. Lets sagen Frames 100 252 504 756 - I Möchte die vier oben genannten Funktionen über jeden der Zeitrahmen auf einer täglichen Basis berechnen - also die Rückkehr für Tag 300 im Fall mit 100 Tag-Rahmen wäre eine mittlere Varianz-Schiefe Kurtosis aus der Periode Tag201-Tag300 100 Tage Insgesamt und so weiter. Ich weiß das bedeutet, ich würde eine Array-Ausgabe bekommen, und die erste Frame-Anzahl von Tagen wäre NaNs, aber ich kann nicht herausfinden, die erforderliche Indizierung, um dies getan. Schicht Mar 24 14 bei 0 07 . Dies ist eine interessante Frage, weil ich denke, dass die optimale Lösung für den Mittelwert anders ist als für die anderen Beispielstatistiken. Ich habe ein Simulationsbeispiel unten gegeben, das Sie durcharbeiten können. Erstens wählen Sie einige beliebige Parameter und simulieren einige Daten. Für den Mittelwert, verwenden Sie Filter, um einen gleitenden Durchschnitt zu erhalten. Ich hatte ursprünglich gedacht, um dieses Problem mit conv wie folgt zu lösen. Aber wie PhilGoddard in den Kommentaren darauf hingewiesen, die Filter-Ansatz vermeidet die Notwendigkeit für die Schleife. Auch beachten Sie, dass ich gewählt habe Um die Daten in der Ausgabematrix den Daten in X zuzuordnen, so dass in späterer Arbeit können Sie die gleichen Indizes für beide verwenden So werden die ersten WindowLength-1 Beobachtungen in MeanMA nan. For die Varianz, kann ich sehen, wie zu Verwenden Sie entweder Filter oder Conv oder sogar eine laufende Summe, um die Dinge effizienter zu machen, also stattdessen ich die Berechnung manuell bei jeder Iteration durchführen. Wir konnten die Dinge etwas durch die Ausnutzung der Tatsache, dass wir bereits den mittleren gleitenden Durchschnitt berechnet haben, einfach ersetzen Loop-Zeile in der oben mit. However, ich bezweifle, dass dies viel Unterschied machen. Wenn jemand anderes kann eine kluge Art und Weise zu verwenden Filter oder Conv, um die bewegte Fenster Varianz Ich wäre sehr interessiert, es zu sehen. Ich verlasse den Fall von Schärfe und Kurtosis zum OP, da sie im Wesentlichen genau das gleiche wie das Varianzbeispiel sind, aber mit der entsprechenden Funktion. Ein letzter Punkt, wenn du das oben in eine allgemeine Funktion umwandelst, könntest du eine anonyme Funktion als eine der Argumente, dann hättest du eine gleitende Mittelroutine, die für eine beliebige Wahl von Transformationen arbeitet. Endgültiger Endpunkt Für eine Folge von Fensterlängen schleife einfach den ganzen Codeblock für jede Fensterlänge. Ja, die Filterfunktion ist in der Tat besser für Der mittlere - aber ich wollte das für mehrere verschiedene Funktionen machen, nicht nur der Mittel, der gerade meine Antwort geschrieben hat, weil es für mich gearbeitet hat und ich dachte, es könnte jemand anderem auch helfen Dexter Morgan 15. April um 12 40.Es sind bekannt Online-Formeln für die Berechnung exponentiell gewichteter Bewegungsdurchschnitte und Standardabweichungen eines Prozesses xn Für den Mittelwert. Mun 1- alpha mu alpha xn. und für die Varianz. Sigman 2 1- alpha sigma 2 alpha xn - mu xn - mun. from, von denen du die Standardabweichung berechnen kannst. Hier gibt es ähnliche Formeln für die Online - Berechnung von exponentiell gewichteten dritten und vierten zentralen Momenten. Meine Intuition ist, dass sie nehmen sollten Die Form, von der aus man die Schiefe Gamman M Sigman 3 und die Kurtosis kn M Sigman 4 berechnen konnte, aber ich konnte nicht einfach, einen geschlossenen Ausdruck für die Funktionen f und g. Edit finden. Weitere Informationen Die Aktualisierungsformel für Bewegungsabweichung ist ein Spezialfall der Formel für die exponentiell gewichtete Bewegungskovarianz, die über berechnet werden kann. Cn x, y 1- alpha C x, y alpha xn - bar n yn - bar, wobei bar n und bar n die exponentiellen Bewegungsmittel von x und y sind. Die Asymmetrie zwischen x und y ist illusorisch und verschwindet, wenn man das merkt Y-bar n 1- alpha y-bar. Formeln wie diese können berechnet werden, indem man den zentralen Moment als Erwartung En cdot, wo Gewichte in der Erwartung als exponentiell verstanden werden, und mit der Tatsache, dass für jede Funktion fx wir haben . Es ist leicht, die Aktualisierungsformeln für den Mittelwert und die Varianz mit dieser Relation abzuleiten, aber es ist für den dritten und vierten zentralen Momenten schwieriger 12 01. Die Formeln sind einfach, aber sie sind nicht so einfach wie in der Frage angedeutet. Lass Y die vorherige EWMA und lass X xn, die von Y unabhängig angenommen wird. Nach Definition ist der neue gewichtete Durchschnitt Z alpha X 1 - alpha Y Für einen konstanten Wert alpha Für notationalen Bequemlichkeit setze Beta 1- alpha Sei F die CDF einer zufälligen Variablen und phi bezeichnen ihre Moment-Erzeugungsfunktion, so dass. mit Kendall und Stuart muk Z das nicht-zentrale Moment der Ordnung k für bezeichnen Die zufällige Variable Z, die ist, muk Z mathbb Z k Die Schiefe und Kurtosis sind in Bezug auf die muk für k 1,2,3,4 zum Beispiel ausdrücken, die Schiefe ist definiert als mu3 mu2 wo ist die dritte und zweite zentrale Momente, beziehungsweise. Eqalign Z t frac mu2 Z t 2 frac mu3 Z t 3 frac mu4 Z t 4 O t 5 cr phiZ t cr phi t phi t cr phiX alpha t phiY beta t cr 1 mu1 X alpha t frac mu2 X alpha 2 t 2 cdots 1 mu1 Y beta t frac mu2 Y beta 2 t 2 cdots. Um die gewünschten nicht-zentralen Momente zu erhalten, multiplizieren Sie die letzteren Potenzreihe mit der vierten Ordnung in t und stellen Sie das Ergebnis term-by-term mit den Terme in phiZ t dar. Gegründet Im Jahr 2013, Binary Tribune zielt darauf ab, seinen Lesern genaue und tatsächliche finanzielle Berichterstattung zu liefern Unsere Website konzentriert sich auf die wichtigsten Segmente in Finanzmärkten Aktien, Währungen und Rohstoffe und interaktive eingehende Erklärung der wichtigsten wirtschaftlichen Ereignisse und Indikatoren. Financial Risk Disclosure. Haftet nicht für den Verlust von Geld oder irgendwelche Schäden, die durch die Verletzung der Informationen auf dieser Website verursacht werden. Devisenhandel, Aktien und Rohstoffe auf Marge tragen ein hohes Risiko und sind möglicherweise nicht für alle Anleger geeignet Vor der Entscheidung, Devisenhandel zu handeln Sollten Sie sorgfältig überlegen, Ihre Anlageziele, Niveau der Erfahrung und Risiko appetite. Cookie Policy. 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