Я написав просту функцію в Python для обчислення експоненціально зваженого середнього:
def test():
x = [1,2,3,4,5]
alpha = 0.98
s_old = x[0]
for i in range(1, len(x)):
s = alpha * x[i] + (1- alpha) * s_old
s_old = s
return s
Однак як я можу розрахувати відповідну SD?
Ви після стандартної похибки середнього значення чи якоїсь оцінки стандартного відхилення процесу?
—
Glen_b -Встановіть Моніку
@Glen_b Я намагаюся використовувати це, щоб побачити, наскільки ціна акцій відхиляється від середньозваженої середньої величини на деякий кратний "стандартний відхилення". Який би ви порадили?
—
Маріська
Як я бачу, в цьому питанні лежить фундаментальний конфлікт (або неузгодженість). Люди використовують EWM , коли вони не хоче аналізувати дані для характеризації та кількісної оцінки послідовної кореляції, але для того , щоб відповісти на це питання серійних кореляції повинні бути оцінені; але тоді для чого ви б використовували EWM в першу чергу?
—
whuber