Moving average correlation matrix

29 September 2013 Moving average by konvolution Apa itu rata-rata bergerak dan apa gunanya Bagaimana cara moving averaging dilakukan dengan menggunakan konvolusi Moving average adalah operasi sederhana yang biasanya digunakan untuk menekan noise dari sinyal: kita tetapkan nilai setiap titik ke arah Rata-rata nilai di lingkungannya. Dengan rumus: Disini x adalah input dan y adalah sinyal output, sedangkan ukuran jendela adalah w, seharusnya aneh. Rumus di atas menggambarkan operasi simetris: sampel diambil dari kedua sisi titik sebenarnya. Berikut adalah contoh kehidupan nyata. Titik di mana jendela diletakkan sebenarnya berwarna merah. Nilai di luar x seharusnya nol: Untuk bermain-main dan melihat efek rata-rata bergerak, lihatlah demonstrasi interaktif ini. Cara melakukannya dengan konvolusi Seperti yang mungkin Anda ketahui, menghitung rata-rata pergerakan sederhana sama dengan konvolusi: pada kedua kasus, sebuah jendela tergelincir sepanjang sinyal dan elemen di jendela dirangkum. Jadi, cobalah untuk melakukan hal yang sama dengan menggunakan konvolusi. Gunakan parameter berikut: Output yang diinginkan adalah: Sebagai pendekatan pertama, mari kita coba apa yang kita dapatkan dengan menggabungkan sinyal x dengan kernel k berikut: Outputnya persis tiga kali lebih besar dari yang diharapkan. Bisa juga dilihat, bahwa nilai output adalah rangkuman ketiga elemen di jendela. Hal ini karena selama konvolusi jendela tergelincir, semua elemen di dalamnya dikalikan dengan satu dan kemudian diringkas: yk 1 cdot x 1 cdot x 1 cdot x Untuk mendapatkan nilai y yang diinginkan. Output harus dibagi dengan 3: Dengan rumus termasuk pembagiannya: Tapi bukankah optimal melakukan pembagian selama konvolusi Inilah ide dengan menata ulang persamaan: Jadi kita akan menggunakan kernel k berikut: Dengan cara ini kita akan Mendapatkan output yang diinginkan: Secara umum: jika kita ingin melakukan moving average dengan konvolusi yang memiliki ukuran jendela w. Kita akan menggunakan k kernel berikut ini: Fungsi sederhana dalam melakukan moving average adalah: Contoh penggunaan adalah: Sebagian besar penelitian saya berfokus pada hubungan dinamis antara aset yang ada di pasar (1,2,3). Biasanya, saya menggunakan korelasi sebagai ukuran ketergantungan hubungan karena hasilnya mudah untuk dikomunikasikan dan dipahami (berlawanan dengan informasi bersama) yang agak kurang digunakan di bidang keuangan daripada teori informasi). Namun, menganalisis dinamika korelasi mengharuskan kita untuk menghitung korelasi bergerak (a. k.a. windowed, trailing, atau rolling). Moving averages dipahami dengan baik dan dengan mudah dihitung 8211 mereka memperhitungkan satu aset sekaligus dan menghasilkan satu nilai untuk setiap periode waktu. Korelasi bergerak, tidak seperti moving averages, harus memperhitungkan beberapa aset dan menghasilkan matriks nilai untuk setiap periode waktu. Dalam kasus yang paling sederhana, kita peduli dengan korelasi antara dua aset 8211 misalnya, SampP 500 (SPY) dan sektor keuangan (XLF). Dalam hal ini, kita hanya perlu memperhatikan satu nilai pada matriks. Namun, jika kita menambahkan sektor energi (XLE), akan menjadi lebih sulit untuk menghitung dan mewakili korelasi ini secara efisien. Hal ini selalu berlaku untuk 3 atau lebih aset yang berbeda. I8217ve menulis kode di bawah ini untuk menyederhanakan proses ini (download). Pertama, Anda menyediakan matriks (dataMatrix) dengan variabel pada kolom 8211 misalnya, SPY di kolom 1, XLF di kolom 2, dan XLE di kolom 3. Kedua, Anda memberikan ukuran jendela (windowSize). Sebagai contoh, jika dataMatrix berisi hasil telit, maka ukuran jendela 60 akan menghasilkan estimasi korelasi per jam. Ketiga, Anda menunjukkan kolom mana (indexColumn) yang Anda minati untuk melihat hasilnya. Dalam contoh kita, kita mungkin akan menentukan kolom 1, karena ini akan memungkinkan kita untuk mengamati korelasi antara (1) SampP dan sektor keuangan dan (2) sektor SampP dan energi. Gambar di bawah ini menunjukkan hasil untuk contoh tepat di atas untuk Jumat yang lalu, 1 Oktober 2010. ShareBookmark 2 Responses to 8220Menghitung Bergerak Korelasi di Matlab8221 it8217s tidak jelas bagaimana Anda menangani NA. Bagaimana Anda menghitung korelasi untuk indeks di berbagai negara di mana satu titik data dapat hilang karena liburan tertentu di negara tunggal Hi Paolo, Kode yang dipetakan tidak dipatuhi oleh NaN dengan anggun. Anda bisa melihat dari halaman dokumentasi Matlab ini yang bisa Anda tambahkan 82208216rows8217, 8216complete82178221 ke perintah corrcoef untuk menangani masalah ini dengan anggun. Mathworkshelptechdocrefcorrcoef. html Alternatif lainnya adalah menjatuhkan tanggal itu sepenuhnya, interpolasi, atau gunakan metode yang lebih canggih untuk menangani pengamatan yang tidak ada. Tinggalkan Balasan Batalkan balasan Fungsi Korelasi 160Moving menghitung korelasi statistik antara dua array data di atas jendela bergerak yang ditentukan oleh posisi (Periode). NabiX menggunakan koefisien momen produk Pearson untuk menghitung korelasi. Koefisien pearson didefinisikan sebagai kovariansi dua variabel dibagi dengan standar deviasi dan menghasilkan nilai berkisar antara -1 sampai 1. Nilai 1 menyiratkan hubungan linier sempurna dimana Y meningkat saat X meningkat. Nilai 1 menunjukkan hubungan linier dimana Y menurun saat X meningkat. Nilai 0 menyiratkan bahwa tidak ada korelasi linier antara variabel. Jika Periode diberikan sebagai n dalam persamaan berikut, maka koefisien Pearson pada posisi tertentu adalah: Untuk setiap posisi hasil (p), NabiX menghitung korelasi nilai x, y pada pasangan p melalui pn-1 posisi . Ketik teks drop-down Anda di sini. 1st Symbol - instrumen pertama yang menggunakan 2nd Symbol - instrumen kedua untuk menggunakan Periods (default: 10 positions) Jendela ukuran sampel untuk menghitung korelasi untuk posisi tertentu. Contoh: Bagan di bawah ini menunjukkan kontrak minyak mentah saat ini dan harga WTI Cushing 1 Mo dengan studi Moving Correlation ditambahkan dengan warna merah.