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4.2 周期测度技术(二):过滤噪音

作者: 洪灏

戳此加入洪灏的《周期与冲突》

本期提要

1、可变长度移动平均方法需要主观判断,没有基准的话,很可能会失误

2、滚动年化比率是一个非常有效的甄别当前我们的回报是高还是低的指标。

3、指数移动平均数的好处又是什么呢?

对于周期测度的一些基本技术,前一节说了移动平均类,这一节说一说其他几个。我不太喜欢用可变长度移动平均方法,因为在做可变长度的时候,你要主观判断需要调整的时间长度的边界。……我们还有另外一种方法,我们可以将时间作为参考指标,赋予这个序列中更靠近我们的观察值一个更高的权重,为什么?这很关键,因为在行为学中,有一个理论叫做近因效应,我们会倾向于认为越近发生的事情影响越大……

过滤掉这些噪音之后,我们就得到了一个主旋律。我们再把这个主旋律跟宏观经济中其他的变量都做一个比较。

……

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