A Painotettu Liikkuvan Keskiarvon Prosessin Varten Ennustamisen

Painotetut liikkuvat keskiarvot Perusteet. Vuosien aikana teknikot ovat löytäneet kaksi ongelmaa yksinkertaisen liukuvan keskiarvon kanssa. Ensimmäinen ongelma on liikkuvan keskiarvon aikataulussa MA Useimmat tekniset analyytikot uskovat, että hintavaihteluiden avaus tai sulkeminen ei riitä Johon riippuu MA: n crossover - toiminnon osto - tai myyntisignaalien oikea ennustaminen. Tämän ongelman ratkaisemiseksi analyytikot antavat nyt enemmän painoa viimeisimpiin hintatietoihin käyttäen eksponentiaalisesti tasoitettua liikkuvaa keskimäärää. EMA Lue lisää eksponentiaalisesti punnittavan liikkuvan keskiarvon selvittämisestä . Esimerkki Esimerkiksi 10 päivän MA: n avulla analyytikko ottaisi kymmenennen päivän päätöskurssi ja moninkertaistaa tämän numeron 10, yhdeksäntenä päivänä yhdeksällä, kahdeksannella kahdeksalla ja niin edelleen ensimmäisellä MA Kun koko on määritetty, analyytikko jakaa sitten numeron lisäämällä kertojat Jos lisäät 10-päivän MA-esimerkin kertoimet, numero on 55 Tämä indikaattori tunnetaan S lineaarisesti painotettu liukuva keskiarvo Liittyvää lukemista varten, tutustu Yksinkertaiset liikuttavat keskiarvot Suorita trendit Stand out. Many teknikot ovat vakaasti uskovia eksponentiaalisesti tasoitettu liikkuvan keskiarvon EMA Tämä indikaattori on selitetty niin monella eri tavalla, että se sekoittaa opiskelijoiden ja sijoittajien samankaltaisia ​​Ehkä Paras selitys on John J. Murphy'n Financial Marketsin tekninen analyysi, julkaisema New York Institute of Finance, 1999. The exponentially smoothed moving average käsittelee molempia ongelmia, jotka liittyvät yksinkertaiseen liukuvaan keskiarvoon. Ensinnäkin eksponentiaalisesti tasoitettu keskiarvo osoittaa Suurempi paino uusimpiin tietoihin. Siksi se on painotettu liukuva keskiarvo. Mutta vaikka se antaa aiempaa hintatiedolle vähemmän merkitystä, se sisältää laskelmassaan kaikki välineen elinkaaren tiedot. Lisäksi käyttäjä voi Säädä painotus, joka antaa enemmän tai vähemmän painoa viimeisimmän päivän hinnasta, joka lisätään prosenttiosuuteen Edellisen päivän s-arvo Molempien prosenttiarvojen summa lisää jopa 100. Esimerkiksi viimeisen päivän hintaa voidaan käyttää painoa 10 10, joka lisätään edellisiin päiviin 90 90 painon mukaan. Tämä antaa viimeisen päivän 10 Kokonaispainotuksesta Tämä vastaa 20 päivän keskiarvoa antamalla viimeisimpien päivien hinnaksi pienemmän arvon 5 05. Kuvio 1 Exponentially Smoothed Moving Average. Edellä oleva kaavio esittää Nasdaq Composite - indeksin elokuun ensimmäisestä viikosta 2000 - 1.6.2001 Kuten voitte nähdä, EMA, joka tässä tapauksessa käyttää sulkemista hintatietoja yhdeksän päivän aikana, on määritellyt myyntisignaalit 8. syyskuuta merkitty musta alasnuoli Tämä oli päivä Että hakemisto rikkoi 4000: n tason alapuolella Toinen musta nuoli osoittaa toisen alaspäin, että teknikot todella odottivat Nasdaq ei voinut tuottaa tarpeeksi volyymia ja kiinnostusta vähittäis sijoittajilta rikkoa 3000 merkkiä Se sitten katoa jälleen pohjaan 1619 58 4. huhtikuuta Huhtikuu 12 on merkitty nuolella. Tässä indeksi suljettu oli 1.961 46 ja teknikot alkoivat nähdä institutionaalisten rahastonhoitajien alkavan poimia joitakin löytöjä, kuten Cisco, Microsoft ja jotkut energiaan liittyvistä asioista Lue lähiaikoina olevat artikkelit Keskimääräiset kirjekuoret Suosittu kaupankäyntityökalu ja liikkuvat keskimäärin Bounce. Yhdysvaltain työvaliokunnan tekemä kysely auttaa mittaamaan avoimia työpaikkoja. Se kerää tietoja työnantajista. Summa, jonka summat Yhdysvalloissa voi lainata Velkasumma luotiin toisen Liberty Bondin Laki. Korko, jolla talletuslaitos myöntää Federal Reserve - rahaston varoja toiselle talletuslaitokselle.1 Tilastollinen toimenpide tietyn arvopaperin tai markkinavaihdon tuoton hajanaisuudesta voidaan mitata. Vuonna 1933 pankkilaissa, jossa kiellettiin liikepankkien osallistuminen investointiin. Ei-palkkaneuvonta viittaa kaikkiin Maatilat, yksityiset kotitaloudet ja voittoa tavoittelematon sektori Yhdysvaltain työvaliokunta. Forecasting by Smoothing Techniques. Tämä sivusto on osa JavaScript E-labs oppimisen kohteita päätöksenteossa Muut JavaScript tässä sarjassa on luokiteltu eri sovellusalueilla MENU Tämä aikasarja on sekvenssi havainnoista, jotka tilataan ajoissa. Aikaa otettujen tietojen kerääminen on jonkinlaista satunnaisvaihtelua. Käytettävissä on menetelmiä satunnaisvaihtelun aiheuttaman vaikutuksen peruuttamisen vähentämiseksi. Laajasti käytetyt tekniikat ovat Tasoittaminen Nämä tekniikat, kun niitä käytetään oikein, paljastavat selkeämmin taustalla olevat suuntaukset. Anna aikasarja Row-viisas sekvenssissä alkaen vasemmasta yläkulmasta ja parametrista s ja klikkaa sitten Laske-painiketta saadaksesi yhden jakson Ennustaminen. Pankkikentät eivät sisälly laskelmiin, mutta nollat ​​ovat. Kun syötät tietosi siirryttäessä solusta soluun datamatriisissa, käytä Tab-näppäintä, jota ei ole arro W tai syötä avaimet. Aikasarjan ominaisuudet, joita saatetaan paljastaa tarkastelemalla graafin ennustettuja arvoja ja jäännöskäyttäytymistä, ehtojen ennustamismalleja. Siirtymäluvut Siirtyvät keskiarvot ovat suosituimpia aikasarjan esikäsittelyn tekniikoita. Ne ovat Käytetään suodattaa satunnaisen valkoisen melun tiedot, tehdä aikasarja pehmeämpi tai jopa korostaa tiettyjä informaatio komponentit sisältyvät aikasarja. Exponential Smoothing Tämä on erittäin suosittu järjestelmä tuottaa tasoitettu aikasarja kun Moving keskiarvot aikaisemmat havainnot Painotetaan yhtä paljon, Exponential Smoothing osoittaa eksponentiaalisesti laskevia painoja, kun havainto vanhenee. Toisin sanoen, viimeaikaisissa havainnoissa on suhteellisen enemmän painoa ennusteessa kuin vanhemmat havainnot. Double Exponential Smoothing on parempi trendeihin käsittelyssä. Triple Exponential Smoothing on parempi käsittelemään parabolisia suuntauksia. Eksponentiaalisesti painotettu liukuva keskiarvo smoothi: lla Ng: n vakio a vastaa suunnilleen yksinkertaista pituuden pituutta liikkuvaa keskiarvoa eli ajanjaksoa n, jossa a ja n liittyvät toisiinsa. A 2 n 1 OR n 2 - a a. Esimerkiksi eksponentiaalisesti painotettu liukuva keskiarvo tasoitusvakion kanssa Ja 0 1 vastasi suunnilleen 19 päivän liukuva keskiarvo. Ja 40 päivän yksinkertainen liukuva keskiarvo vastaa suunnilleen eksponentiaalisesti painotettua liikkuvaa keskiarvoa tasoitusvakion ollessa 0 04878. Holtin Lineaarinen eksponentiaalinen tasoittaminen Oletetaan, että aikasarja ei ole - seasonal mutta näyttää trendin Holt s menetelmä arvioi sekä nykyisen tason että nykyisen suuntauksen. Huomaa, että yksinkertainen liukuva keskiarvo on erikoistapaus eksponentiaalisen tasoituksen asettamalla liikkuvan keskiarvon jakso 2-Alpha Alphan kokonaislukuosaan. Useimmille yritystiedoille on Alpha-parametri, joka on pienempi kuin 0 40. Usein voidaan kuitenkin suorittaa ristikkohaku parametritilasta, jossa on 0 1 - 0 9 ja 0: n välein. Sitten paras alpha on pienin Mean Abso Lute Error MA Error. Miten verrata useita tasoitusmenetelmiä Vaikka numeeriset indikaattorit ennustavan ennustustekniikan tarkkuuden arvioinnissa, yleisimmin lähestymistapa on useiden ennusteiden visuaalisen vertailun käyttäminen niiden tarkkuuden arvioimiseksi ja erilaisten ennusteiden valitsemiseksi. Lähestymistapaa, joudutaan käyttämään tonttia esim. Excelin avulla samassa kaaviossa aikasarjamuuttujan alkuperäiset arvot ja ennustetut arvot useista eri ennustustekniikoista helpottaen näin visuaalista vertailua. Voit halutessasi käyttää aiempia ennusteita Smoothing Techniques JavaScript - ohjelmalla saadaksesi Aikaisemmat ennustearvot, jotka perustuvat tasoitusmenetelmiin, jotka käyttävät vain yhtä parametria Holt ja Winters-menetelmät, käyttävät vastaavasti kaksi ja kolme parametria, joten ei ole helppoa valita optimaaliset tai jopa lähellä optimaaliset arvot kokeiluversioiden ja virheiden avulla Parametrit. Yksittäisen eksponenttien tasoitus korostaa lyhyen kantaman perspektiivia, joka asettaa tason viimeiselle havainnoille Ioni ja perustuu siihen, ettei suuntausta ole olemassa Lineaarinen regressio, joka sopii pienimmän neliösumman riville historiallisiin tietoihin tai muunnettuihin historiatietoihin, edustaa pitkää vaihtelua, joka on riippuvainen peruskehityksestä Holtin lineaarinen eksponentiaalinen tasoitus kerää tietoa Viimeaikaisesta kehityksestä Holtin mallin parametrit ovat taso-parametri, joka tulisi pienentää, kun datamuutoksen määrä on suuri ja trendien parametria olisi lisättävä, jos joitain tekijöitä tukee viimeaikainen trendisuunta. Huomaa, että tällä sivulla näkyvä JavaScript tarjoaa yhden askeleen ennusteen Saat kaksivaiheisen ennusteen yksinkertaisesti lisätä ennustetun arvon teidän aikasarjatietojesi loppuun ja napsauta samaa Laske - painiketta Voit toistaa tämän prosessin Muutama kerta saadakseen tarvittavat lyhyen aikavälin ennusteet. Siirtyminen keskimäärin. Mean aikasarjan datan havainnot tasaisesti eri ajan kuluessa useita peräkkäisiä ajanjaksoja kutsutaan Liikkuu, koska se jatkuu uudestaan, kun uudet tiedot tulevat saataville, se etenee alentamalla aikaisinta arvoa ja lisäämällä viimeisin arvo. Esimerkiksi kuuden kuukauden liikevaihdon keskiarvo voidaan laskea ottamalla keskimääräinen myynti tammi-kesäkuussa, sitten Myynnin keskimäärin helmikuusta heinäkuuhun, sitten maaliskuusta elokuuhun ja niin edelleen Levyn keskiarvot 1 vähentävät tilapäisten tietojen vaihteluiden vaikutusta 2 parantavat tietojen sopivuutta viivaan prosessiksi, jota kutsutaan tasoitukseksi, Selkeästi ja 3 korostamaan mitä tahansa arvoa trendin ylä - tai alapuolella. Jos lasket jotain erittäin suurella varianssilla, paras mitä voitte tehdä on selvittää liukuva keskiarvo. Halusin tietää, mitä liikkuva keskiarvo oli, Joten voisin paremmin ymmärtää, miten me teimme. Kun yrität selvittää joitakin numeroita, jotka muuttuvat usein parhaiten voit tehdä, on laskea liikkuva keskiarvo. Lineaarisesti painotettu liukuva keskiarvo.