Wie würde ich herausfinden, wie viele Basispunkte zwei Standardabweichungen auf dem aktuellen Spotpreis basieren Zum Beispiel handelt es sich bei dem SampP 500 um etwa 1671,20. Was ist zwei Standardabweichungen - diese Zahl Um das Problem zu verknüpfen, ist mein Verständnis, dass Standardabweichung auf einer Zeitreihe basiert, dh historische Daten, aber wie weit zurück sollte die Daten gehen Welche Zeitspanne sollte ich gefragt, Mai 20 13 bei 14 : 44 Erster Ansatz Die Formel für die Standardabweichung ist sowohl im diskreten als auch im kontinuierlichen Fall recht einfach. Sein meistens sicher, den diskreten Fall zu verwenden, wenn er mit justierten Schlusskursen arbeitet. Sobald Sie die Standardabweichung für einen gegebenen Zeitraum berechnet haben, ist die nächste Aufgabe (im einfachsten Fall), den Mittelwert der gleichen Periode zu berechnen. Dies ermöglicht es Ihnen, grob annähernd die Verteilung, die Ihnen alle Arten von testable Hypothesen geben kann. Zwei Standardabweichungen () weg von dem Mittelwert () ist gegeben durch: Es macht keinen Sinn, über zwei Standardabweichungen weg von dem Preis zu sprechen, es sei denn, dieser Preis ist der Mittelwert oder eine andere Statistik für einen gegebenen Zeitraum. Normalerweise würden Sie schauen, wie weit der Preis vom Mittel ist, z. B. Fällt der Preis zwei oder drei Standardabweichungen weg von dem Mittelwert oder einem anderen technischen Indikator wie dem Durchschnittlichen True Range (ein exponentieller gleitender Durchschnitt des True Range), irgendeiner Unterstützungsstufe, einer anderen Sicherheit usw. Für die meisten dieser Antwort, Ill Dass der Mittelwert für den gewählten Zeitraum als Basis verwendet wurde. Allerdings ist die Antwort noch komplizierter, als viele Menschen erkennen. Wie ich bereits sagte, um die Standardabweichung zu berechnen, müssen Sie sich für einen Zeitraum entscheiden. Zum Beispiel können Sie SampP 500-Daten von Yahoo Finance verwenden und die Standardabweichung für alle angepassten Schlusskurse seit dem 3. Januar 1950 berechnen. Das Herunterladen der Daten in Stata und das Anwenden des Zusammenfassungsbefehls gibt mir: Das Problem Wie Sie wohl sehen können , Diese Zahlen machen nicht viel Sinn. Betrachtet man die Daten, können wir sehen, dass die SampP 500 nicht in der Nähe von 424.4896 seit November 1992 gehandelt. Offensichtlich können wir nicht davon ausgehen, dass diese Mittelwerte und Standardabweichungen repräsentativ für die aktuellen Marktbedingungen sind. Darüber hinaus würden diese Zahlen bedeuten, dass der SampP 500 derzeit mit fast drei Standardabweichungen von seinem Mittelwert abweicht, was für viele Verteilungen ein höchst unwahrscheinliches Ereignis ist. Die große Rezession, die quantitative Lockerung usw. könnte den Markt erheblich verändert haben, aber nicht so stark. Das Problem ergibt sich aus der Tatsache, dass die Sicherheitspreise in der Regel nicht stationär sind. . Dies bedeutet, dass die zugrunde liegende Verteilung, aus der die Sicherheitspreise gezogen werden, durch Zeit und Raum verschoben wird. Zum Beispiel könnten die Preise normal verteilt werden in den 50er Jahren, dann Gamma verteilt in den 60er Jahren wegen eines Schocks, dann normal wieder verteilt in den 70er Jahren. Dies impliziert, daß die Berechnung der Zusammenfassungsstatistik, z. B. Mittelwert, Standardabweichung usw. sind für Zeiträume, in denen die Preise mehrfachen Verteilungen folgen könnten, im Wesentlichen bedeutungslos. Aus diesem und anderen Gründen, seine Standard-Praxis auf die Standardabweichung der Renditen oder Unterschiede statt der Preise zu suchen. Ich habe im Detail die Gründe für diese und verschiedene Verfahren zur Verwendung in einer anderen Antwort. Kurz: Sie können die erste Differenz für jede Periode berechnen, die lediglich die Differenz zwischen dem Schlusskurs dieser Periode und dem Schlusskurs der Vorperiode ist. Dies wird in der Regel geben Sie einen stationären Prozess, aus dem Sie mehr aussagekräftige Werte der Standardabweichung, Mittelwert, etc. erhalten können. Verwenden Sie die SampP500 als Beispiel wieder. Dieses Mal jedoch, Im nur mit Daten ab 1990 an, um der Einfachheit halber (und die Grafiken ein bisschen besser zu machen). Die Auswertungsstatistiken sehen folgendermaßen aus: Die Grafik sieht folgendermaßen aus: Die mittlere horizontale rote Linie und die obere und untere Linie eine Standardabweichung oberhalb bzw. unterhalb des Mittelwertes. Wie Sie sehen können, deutet die Grafik darauf hin, dass es lange Zeiträume gab, in denen der Index weit außerhalb dieses Bereichs lag. Obwohl dies der Fall sein könnte, zeigt der Graph definitiv einen Trend, zusammen mit einigen scheinbar exogenen Schocks (siehe meine verbundene Antwort). Der erste Unterschied ergibt jedoch diese Summenstatistik: mit einem Diagramm wie folgt: Das sieht viel vernünftiger aus. In Zeiten der Rezession scheint der Preis viel volatiler zu sein, und er verletzt die in der Grafik angegebenen Standardabweichungslinien. Dies ist nur eine einfache Zusammenfassung, aber mit der ersten Differenzierung als Teil der breiteren Prozess der Detrendingdecomposing eine Zeitreihe ist ein guter erster Schritt. Moving averagesBollinger Bands Für einige technische Indikatoren, aber stationär ist nicht so relevant. Dies ist der Fall für einige Arten von gleitenden Durchschnitten und ihre zugehörigen Indikatoren. Nehmen Sie Bollinger Bands zum Beispiel. Dies sind technische Indikatoren, die eine Anzahl von Standardabweichungen oberhalb und unterhalb eines gleitenden Durchschnitts zeigen. Wie alle Berechnungen der Standardabweichung, des gleitenden Durchschnitts, der Statistik usw. benötigen sie Daten über einen bestimmten Zeitraum. Der Analytiker wählt eine gewisse Anzahl historischer Perioden, z. B. 20 und berechnet den gleitenden Durchschnitt für die vielen vorhergehenden Perioden und die sich bewegende Standardabweichung für die gleichen Perioden ebenso. Die Bollinger-Banden stellen die Werte einer bestimmten Anzahl von Standardabweichungen weg von dem gleitenden Durchschnitt zu einem gegebenen Zeitpunkt dar. Zu diesem Zeitpunkt können Sie den Wert zwei Standardabweichungen vom Wert abrechnen, wobei jedoch noch der historische Aktienkurs (oder zumindest der historische gleitende Durchschnitt) erforderlich ist. Wenn youre gegeben nur den Preis in der Isolierung, youre aus Glück heraus. Gleitende Mittelwerte können indirekt einige der oben beschriebenen Probleme der Stationarität umgehen, weil es einfach ist, eine Zeitreihe mit einem Prozess zu ermitteln, der aus einem gleitenden Durchschnitt (insbesondere einem selbstregressiven gleitenden Durchschnittsprozess) aufgebaut ist, aber die Ökonometrie der Zeitreihen ist ein Thema Für einen anderen Tag. Der Stata-Code, den ich verwendete, um die Graphen und die Zusammenfassungsstatistik zu erzeugen: Danke John, ich denke, dass es sinnvoll ist, Unterschiede zu betrachten, tut das die durchschnittliche zutreffende Strecke (ATR) technische Anzeige, aber selbst angesichts dieses Wissens, sagen wir ATR 10 über dem Vergangene 30 Tage, wie würde ich bestimmen, zwei-Standard-Abweichungen weg von aktuellen Preis. Zweitens, welche Überlegungen sollte ich machen, bei der Auswahl einer Länge der Zeit, um meine durchschnittliche, für einen Aktienindex ndash CQM Durchschnittliche True Range ist ein exponentieller gleitender Durchschnitt, der völlig anders ist als die Standardabweichung . Beides dient zur Berechnung der Volatilität. Aber die Berechnungen und die Begründung hinter ihnen sind völlig anders. Der Schöpfer der ATR empfiehlt eine 14-tägige Frist. Aber ich kann nicht genug betonen, dass dies nicht die Standardabweichung ist. So fragen über quot-2 Standardabweichungen weg von dem Preis ist nichts mit ATR. Ndash Sie können die Standardabweichung der True Range (nicht die durchschnittliche True Range, nur die True Range) berechnen. Dies ist nur eine etwas fancier Version des ersten Unterschiedes. Siehe meine ersten Absätze, jedoch. Es macht keinen Sinn, über zwei Standardabweichungen weg von dem Preis zu sprechen. Sie würden den Preis im Vergleich zu anderen Benchmarks betrachten, z. B. Der Mittelwert, ATR, Stützniveau, etc. ndash John Bensin 20. Mai um 16:03 Standardabweichung ist ein mathematischer Begriff, der in vielen Bereichen nützlich ist. Es kann als ein Maß dafür betrachtet werden, wie eng die Datenpunkte dem Durchschnitt entsprechen. Wenn es eine Konsistenz im Messsystem gibt, dann kann ein Punkt, der zwei Standard aus dem Durchschnitt ist, als Ausreißer betrachtet werden. Es doesnt sogar müssen Zeit basiert sein. Wir können sagen, dass ein Kind geboren mit einem Gewicht von weniger als X Pfund mehr als 2 Standardabweichungen unter dem Durchschnitt ist. Mit ihm auf einen Preis oder ein Index-Wert zu sehen macht nicht viel Sinn, weil viele erwarten, dass es langfristig wachsen. Zum Beispiel würden Sie nie sagen, dass Sie eine neue Jacke für Ihr Kind kaufen, wenn sie zwei Standardabweichungen über ihrer durchschnittlichen Höhe sind. Sie können sagen, Sie kaufen oder verkaufen ein Finanzinstrument, wenn die PE-Verhältnis ist 2 Standardabweichungen von einigen durchschnittlichen. Es könnte der Durchschnitt der Langzeitgeschichte oder der Index oder der Sektor sein. Sie könnten das gleiche für das Ergebnis je Aktie oder viele andere Geschäfte der Finanzstatistik tun. Eine aus einer Zeitreihe errechnete Standardabweichung setzt voraus, dass die Messung in der Regel einige Grenzen beibehält. Und die Ablenkung von diesen Grenzen ist ein Zeichen der richtigen Zeit zu kaufen oder zu verkaufen. HINWEIS: Die IDRE Statistical Consulting-Gruppe wird die Migration der Website auf die WordPress CMS im Februar zu erleichtern Wartung und Erstellung neuer Inhalte. Einige unserer älteren Seiten werden entfernt oder archiviert, so dass sie nicht länger erhalten bleiben. Wir werden versuchen, Redirects beizubehalten, damit die alten URLs weiterhin so gut funktionieren, wie wir können. Willkommen beim Institut für Digitale Forschung und Bildung Helfen Sie der Stat Consulting Group, indem Sie ein Geschenk geben Stata FAQ Wie bekomme ich deskriptive Statistiken und die fünf Zahlen Zusammenfassung auf einer Zeile Stata bietet die Zusammenfassung, die Ihnen erlaubt, den Mittelwert und die Standardabweichung zu sehen , Aber es bietet nicht die Fünf-Nummer Zusammenfassung (min, q25, median, q75, max). Sie können die Detail-Option, aber dann erhalten Sie eine Seite der Ausgabe für jede Variable. Wenn Sie den Mittelwert, die Standardabweichung und die Fünf-Zahlen-Zusammenfassung auf einer Zeile erhalten möchten, dann möchten Sie den Befehl univar erhalten. Die univar Befehl wurde von John R. Gleason geschrieben und erscheint im Stata Technical Bulletin 51. Sie können Univar aus innerhalb von Stata, indem Sie findit univar (siehe Wie kann ich mit dem findit Befehl für die Suche nach Programmen und erhalten zusätzliche Hilfe für weitere Informationen Zur Verwendung von findit). Lets illustrieren die Verwendung der univar-Befehl mit der High School und jenseits der Daten-Datei verwenden wir in unseren Stata-Klassen. Hier sehen Sie die Ausgabe, die Sie zusammenfassen. Hier ist die Ausgabe, die Sie von univar erhalten können. Wenn Sie die Option vlabel einschließen, enthält sie auch die Variablenbeschriftungen in der Tabelle. Die boxplot-Option zeigt eine Mini-Boxplot über jeder Variable. Hier verwenden wir die Option (weiblich), um Tabellen getrennt für Männer und Frauen anzuzeigen. Wir können die by (female) und onehdr Optionen, um eine Tabelle mit einem Header, die ein bisschen leichter zu lesen. Hier fragen wir nach einem Boxplot für die Variablen schreiben und bitten, dass die Boxplots mit der gleichen Skala (über onescal) geplottet werden, so konnten wir sinnvoll vergleichen die Boxplot der Männer und Frauen. Sie sehen, dass der Median der Boxplot höher ist für die Weibchen. (Wenn wir die onecal Option weggelassen hätten, wäre jede Boxplot auf ihrer eigenen Skala). Weitere Informationen Weitere Informationen finden Sie im Hilfe - oder Referenzhandbuch zur Zusammenfassung. Der Inhalt dieser Website sollte nicht als eine Bestätigung für eine bestimmte Website, Buch oder Software-Produkt von der University of California. Announcement Ich suchte es jetzt für eine Weile und würde wirklich schätzen einige Hilfe ausgelegt werden. Ich benutze stata12, und ich habe Zeitreihendaten, ich brauche eine Variable, die der Mittelwert der Variable x über den Zeitraum t-12 bis t-2 sein wird, und das gleiche für die Standardabweichung. Ist es möglich, eine rollende Standardabweichung zu konstruieren, die den 1 Wert von 1 Variable, die 2. von Variable 2 und die 11. von Variable 11 annimmt und dann von 1 anfängt oder es groß wäre, wenn es eine Möglichkeit gibt, eine Variable, die die kumulative Rendite über 11 Monate wie diese zuletzt bearbeitet von Thomas Maurer 26 Mai 2014, 04:49. 26. Mai 2014, 06.43 Uhr Wenn Sie Ihre Beobachtungen und Variablen werden in einer konsistenten Art und Weise genannt, vermutlich könnte man einfach eine Schleife über erforderliche Sätze von Werten mit Zähler und eine Schleife, so dass Sie Ihre i als lokale Makro von 1 definieren würde und es dann erhöhen Mit jeder Schleife, mit es als Bezeichner für die gewünschte Variable und Beobachtung, also, wenn Sie Variable1 und Beobachtung1 haben. Würden Sie variablei und observationi definieren. Mein Verständnis ist, dass Sie Werte in der Tabelle in diagonaler Weise nehmen wollen, so dass Sie mit jeder Berechnung eine Spalte links und eine Zeile nach unten verschieben. Alternativ wäre es möglich, Panel-Daten zu erstellen und dann vorgeschlagen Verfahren verwenden, um Mittelwerte in Paneldaten Mit freundlichen Grüßen bewegen, Konrad Version: StataIC 13.1 26. Mai 2014, 10.48 Uhr Hier ist ein Weg, die kumulative Rendite zu konstruieren: 27 May 2014 12.21 Danke Jungs für Ihre Kommentare, aber da ich ganz neu bin zu Stata ich eine harte Zeit zu verstehen, die Syntax, wenn Schleifen schreiben, was ich brauche, ist eine Schleife, die die kumulative Rendite von jedem Lager berechnen wird, jederzeit für 12 Monate , Und vorzugsweise eine andere Schleife, die die Standardabweichung jeder kumulativen Rendite über die 12 Monate berechnet. Stellen Sie sich vor, die Rückgabe ist bereits als Variable angegeben. Das Problem mit dem, dass manuell in stat sollte offensichtlich sein, ich habe zu generieren Ich schätze 12 neue Variable jeweils ab 1 Monaten ein Teil, um die cum Rückkehr zu berechnen, und dann die gleichen vor dem stdev, und passen Sie danach. Es wäre ganz nett, wenn jemand es ausprobieren könnte, und geben Sie mir einen Code. 28 May 2014, 02:16 Ich habe versucht, den Code, aber es kumuliert nur für feste 12 Monate Intervalle, so dass es nur erstellen kumulative Rendite für Januar bis Dezember, aber nicht Februar bis Januar und so weiter. Außerdem erzeugt es eine neue Variable cumul, die die Sequenz eines festen 12 kumulativen Rückkehr-Fenster, immer ab Januar, aber das ist nicht, was ich brauche. Ich brauche eigentlich eine Schleife, die die Serie nicht schaffen wird, sondern die letzte 11. kumulierte Rendite und die Varianz dieser kumulierte Rendite Folge zu berechnen, so dass ich für jeden 11. oder 12. Rück Beobachtung daneben eine Variable mit seiner kumulierte Rendite und ein Variabel mit der Varianz dieser kumulativen Return-Serie. Deshalb denke ich, Stata sollte nicht wirklich eine neue Variable erzeugen, sondern tun, um die Berechnungen in der Schleife und schaffen nur zwei Variablen mit dem Ergebnis, das kumulierte Rendite von T-11 bis T-1, und die Varianz der kumulierte Rendite Folge. Und der Code schafft leider die Id auf der Zeitbasis, so dass, wenn meine Serie im Juni beginnt, die kumulative Rendite nur bis Dezember, aber nicht für 12 Monate berechnet wird, unabhängig vom Startmonat. Zuletzt bearbeitet von Thomas Maurer 28 Mai 2014, 02:20. Sehr geehrte Stata-Benutzer Ich habe einige Probleme mit dem Collapse-Befehl. Da ich mit einem dynamischen Modell (GMM) arbeite, brauche ich, alle meine Daten in 5-Jahresdurchschnitte und sd zusammenzubrechen. Die Sache ist, ich habe eine neue Variable: Gen Zeitraum. period80 ersetzen, wenn yeargt1980 Amp yearlt1985 period85 ersetzen, wenn yeargt1985 Amp yearlt1990 period90 ersetzen, wenn yeargt1990 Verstärker yearlt1995 ersetzen period95 wenn yeargt1995 Amp yearlt2000 period100 ersetzen, wenn yeargt2000 Amp yearlt2005 period105 ersetzen, wenn yeargt2005 Amp yearlt2010 Dann, wenn ich alles zusammenbrechen durch (Land Periode) das Ergebnis falsch ist . Ich möchte sie kollabieren durch Gewichte (nr oder id), jede Beobachtung von Jahr. Ich schätze jeden Rat.
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