指数加权移动平均模型

在计量经济学领域中，我们主要研究三种数据，即横截面数据、面板数据和时间序列数据。其中横截面数据研究在一个给定的时间点上，不同观测样本的状态，例如：2018年12月16日全国各个城市天气质量AQI指数。面板数据指的是某些给定的样本在给定的时间跨度内的观测值。例如：2018年全国各个城市每日的天气质量指数。而时间序列研究一个个体在一段时间跨度内的变化。其特点为，每个观测值前后相关性很强，基本很难满足简单最小二乘法中随机抽样的假设。故时间序列数据有自己独特的一套研究方法，常用模型包括均值模型，波动率模型，非平稳模型等。
一、移动平均
移动平均是用来刻画一个时间序列在最近一段时间内的走势的指标，其波动比原序列要小，平滑期数越长移动平均值越平缓。移动平均广泛的应用在各种股票的技术分析指标中（即均线），长短期均线结合使用可作为资产走势的判断依据，例如MACD，DMA，CCI等。均线是对趋势的确认，有滞后性。包括有简单移动平均，指数移动平均等。
M期简单移动平均计算方法为

二、加权平均
简单移动平均相当于给滞后期内的数据同等权重，而加权移动平均则对滞后期内数据赋予不同的权重。往往会给较短滞后期的数据赋予更高的权重，因为事件发生过去的时间越近，对现在的情况的影响越大。加权移动平均的特例是指数移动平均(Exponential moving average。可用递推表达式表示

在选择移动平均滞后期和指数移动平均的系数a的时候，应根据原始数据的特征判断。若原始数据波动较大，则应选择较长的滞后期，和较小的a；若原始数据较平稳，则应选择较短的滞后期和较大的a。这样可以获得容易观察到明显趋势的均线。

三、CAPM

ri(t)： t时刻，i的收益
rm(t): t时刻，整体收益情况
beta是权值系数，alpha是偏差系数
该模型是一个线性模型，在该模型中，某支股票的收益和大盘的首先线性相关
基于该模型的几个注意事项
这里有个市场有效性假说的概念。
市场有效性假说：投资者不可能通过分析以往价格获得高于市场平均水平的超额利润
如果市场有效性假说成立，可以推导出，E(alpha)=0 , 即所有股票的平均alpha值为0。
如果市场有效性假说不成立，则，E(alpha)不等于0，我们甚至可以将belt和alpha进行拆分建立新的模型。

四、学习模型

对量化交易有兴趣的投资者朋友欢迎关注我，本人9年从业经验；熟悉熟悉一级市场到二级市场的运作方式。现担任“一创·量化家”量化研究员，多因子策略研究。

目前实盘量化交易账户也已在跑！！！欢迎大家关注我学习方法论与量化投资理财，想进一步反生关系看我个人简历加微信！

私信【群聊】拉你进入群，让你在网络上不在孤单奋斗，一群人出谋划策、臭味相投、惺惺相惜，群里从理财到行情交流应有尽有；再到高效学习方法。精细化分享，更重要是都是一群人讨论如何快速积累第一桶金，让我们在2019年迎接复兴牛，共同实现财富增值。

指数加权移动平均模型_常见收益模型相关推荐

logit回归模型_常见机器学习模型的假设
> Photo by Thought Catalog on Unsplash 暂时忘记深度学习和神经网络. 随着越来越多的人开始进入数据科学领域,我认为重要的是不要忘记这一切的基础. 统计. 如 ...
java 移动平均_EWMA之——EWMA指数加权移动平均模型的Java实现
具体代码如下: package com.lyz.storm.ewma; import java.io.Serializable; /** * 实现指数移动平均值计算 * 实现中使用了流式风格的buil ...
EWMA之——EWMA指数加权移动平均模型的Java实现
转载请注明出处:http://blog.csdn.net/l1028386804/article/details/79141435 具体代码如下: package com.lyz.storm.ewma ...
EWMA 指数加权移动平均模型
Exponentially Weighted Moving Average(EWMA)指数加权移动平均是一种常用的序列数据处理方式,如下: 在时间 t, 根据实际的观测值(或量测值)我们可以求取 EW ...
Python 金融量化均线系统交易策略专题(简单移动平均，加权移动平均，指数加权移动平均，异同移动平均MACD等解读与绘图)
捕捉趋势最普遍的方法为移动平均线,根据求平均的方式不同,移动平均数又可分为简单移动平均数(Simple Moving Average, SMA),加权移动平均数(Weighted Moving Ave ...
EWMA(Exponentially Weighted Moving Average)指数加权移动平均
原博:http://blog.csdn.net/sony_zhang/article/details/7256646 EWMA(Exponentially Weighted Moving Averag ...
神经网络基础--指数加权移动平均ewma
因为神经网络中的常用优化算法都会涉及到指数加权移动平均(exponential weighted moving average, ewma:也可称为exponential moving average ...
EWMA 指数加权移动平均
EWMA(Exponentially Weighted Moving Average)指数加权移动平均,是一种常用的序列数据处理方式. 在t时刻,根据实际的观测值可以求取EWMA(t):EWMA(t) ...
LQ训练营(C++)学习笔记_常见动态规划模型
常见动态规划模型六.常见动态规划模型 1.最大字段和 1.1 概念描述 1.2动态规划算法分析 1.3 代码实现 2.最长上升子序列(LIS) 2.1 概念描述 2.2 算法分析 2.3 代码实现 ...
机器学习训练较快的模型_通过心理模型更快地学习软件，第1部分
机器学习训练较快的模型什么是心理模型? (What Are Mental Models?) The easiest way to describe them is that they're pat ...

指数加权移动平均模型_常见收益模型

指数加权移动平均模型_常见收益模型相关推荐

最新文章

热门文章