Wykładowo ruchowy średni pdf

Średnia przemieszczeniowa - EMA. BREAKING DOWN Średnia przemieszczeniowa - EMA. 12 i 26-dniowe EMA są najbardziej popularnymi średnimi krótkoterminowymi i są wykorzystywane do tworzenia wskaźników, takich jak średnia ruchoma MACD i procentowy oscylator cen PPO Ogólnie mówiąc, 50- i 200-dniowe EMA są wykorzystywane jako sygnały długoterminowych trendów. Trenerzy, którzy stosują analizę techniczną, wskazują, że ruchome średnie są bardzo przydatne i wnikliwe, gdy są stosowane prawidłowo, ale powodują spustoszenie, gdy są niewłaściwie wykorzystywane lub są błędnie interpretowane. Wszystkie średnie ruchome powszechnie stosowane w analizie technicznej są ze swej natury wskaźnikami słabiej rozwiniętymi W konsekwencji wnioski wyciągnięte z zastosowania średniej ruchomej do konkretnego wykresu rynkowego powinny być potwierdzeniem przemieszczania się na rynku lub wskazania jego siły Bardzo często, kiedy średnia ruchoma linia wskaźników dokonała zmiany, aby odzwierciedlić znaczny ruch na rynku, optymalny punkt wejścia na rynek już minął EMA nie służy do złagodzenia tego dylematu mma do pewnego stopnia Ponieważ obliczenia EMA wiążą się z najnowszymi danymi, przyśpiesza akcję cenową nieco mocniej, a zatem reaguje szybciej Jest to pożądane, gdy EMA jest wykorzystywany do uzyskania sygnału wejścia handlowego. średnie wskaźniki są o wiele lepsze dla rynków trenujących Jeśli rynek utrzymuje silną i utrzymującą się tendencję wzrostową, linia wskaźników EMA również pokaże wzrost i vice versa dla tendencji spadkowej Nadzorujący przedsiębiorca zwróci uwagę nie tylko na kierunek linia EMA, ale również relacja szybkości zmian z jednego paska do następnego Na przykład, gdy akcja cenowa silnej tendencji wzrostowej spłaszczy i odwróci, tempo zmian EMA z jednego paska do następnego rozpocznie się maleje do czasu, gdy linia wskaźników spłaszczy, a stopa zmian jest równa zero. Ze względu na efekt opóźnienia, o tym momencie, a nawet kilka barów, akcja cenowa powinna była się odwrócić że konsekwentne zmniejszenie tempa zmiany EMA mogłoby być wykorzystane jako wskaźnik, który mógłby przeciwstawić się dylematom spowodowanym efektem opóźnienia ruchu średniego Wykorzystania EMA. EMA są powszechnie stosowane w połączeniu z innymi wskaźnikami, aby potwierdzić istotne ruchy rynkowe i mierzenie ich ważności Dla przedsiębiorców, którzy prowadzą handel na rynku dziennym i szybko rozwijającym się, EMA jest bardziej stosowana Dość często handlarze używają EMA do określania tendencji do zmian na rynku Na przykład, jeśli EMA na wykresie dziennym wykazuje silną tendencję wzrostową, Strategia intraday Trader może polegać na handlu tylko z długiej strony na wykresie intraday. Moving Averages - proste i Exponential. Moving średnie - proste i Exponential. Moving średnie wygładzanie danych cen do postaci wskaźnika po wskaźniku nie przewidują kierunek ceny , ale raczej określić obecny kierunek z opóźnieniem Średni czas opóźnienia, ponieważ opierają się na wcześniejszych cenach Pomimo tego opóźnienia, średnie kroczące pomagają gładko działać na ceny i filtrować Poza hałasem tworzą one również wiele innych wskaźników technicznych i nakładek takich jak Bollinger Bands MACD i Oscylator McClellan Dwa najbardziej popularne typy średnich kroczących to: Simple Moving Average SMA i EMA średniej ruchomej Średnie ruchome mogą być wykorzystane do określenia kierunków trendu lub określenia potencjalnego poziomu wsparcia i oporu. Oto wykres z zarówno SMA, jak i EMA na tym wykresie. Kliknij wykres na wersję live. Ręczne obliczanie średniej ruchomej. Stworzona jest prosta średnia ruchoma obliczając średnią cenę zabezpieczenia w określonej liczbie okresów Większość średnich kroczących opiera się na cenach zamknięcia 5-dniowa prosta średnia ruchoma to pięciodniowa suma cen zamknięcia podzielona przez pięć Jak sama nazwa wskazuje, średnia ruchoma jest średnia, która porusza Stare dane są pomijane w miarę pojawiania się nowych danych To powoduje, że przeciętny czas przemieszcza się w skali czasowej Poniżej przedstawiono przykładową średnią ruchową 5 dni rozwijającą się przez trzy dni. Pierwszy dzień średniej ruchomej obejmuje po prostu ostatnie pięć dni Drugi dzień średniej ruchomej zmniejsza pierwszy punkt danych 11 i dodaje nowy punkt danych 16 Trzeci dzień średniej ruchomej kontynuuje się przez upuszczenie pierwszego punktu danych 12 i dodanie nowy punkt danych 17 W powyższym przykładzie ceny stopniowo zwiększają się z 11 do 17 w ciągu siedmiu dni Uwaga, że ​​średnia ruchoma również wzrasta od 13 do 15 w ciągu trzech dniowego okresu obliczeniowego Należy również zauważyć, że każda średnia średnia ruchoma jest poniżej ostatnia cena Przykładowo, średnia ruchoma dla pierwszego dnia to 13, a ostatnia cena to 15. Ceny poprzednich czterech dni były niższe i powoduje to, że średnia ruchoma jest niższa. Obliczanie średniej ruchomejExponential Średnia wartość przeciętna ruchów zmniejsza opóźnienie, stosując więcej waga do cen niedawnych Ważenie stosowane do ostatniej ceny zależy od liczby okresów w średniej ruchomej Istnieją trzy kroki do obliczania wykładniczej średniej ruchomej Pierwsza, kalkulacja średnia prostopadłościanowskiej średniej ruchomej Średnica ruchoma EMA musi zaczynać się gdzieś tak, że używana jest prosta średnia ruchoma, podobnie jak w poprzednim okresie s EMA w pierwszym obliczeniu Drugie obliczenie mnożnika ważącego Trzecie oblicz obliczoną średnią ruchoma Poniższa formuła jest dla 10-dniowa średnia średnią ruchoma ma zastosowanie do 18 18 ważenia do ostatniej ceny. EMA 10-EMA może być również określana jako EMA 18 18 EMA 20 z 20-krotnym zastosowaniem 9 52 ważenia do najnowszej ceny 2 20 1 0952 Zwróć uwagę, że ważenie w krótszym okresie czasu jest większe niż ważenie przez dłuższy okres czasu W rzeczywistości, ważenie spada o połowę za każdym razem, gdy średni okres przejściowy ulegnie podwojeniu. Jeśli chcesz, aby nasi procenty dla EMA , można użyć tej formuły, aby ją przekształcić w okresy czasu, a następnie podaj tę wartość jako parametr EMA. Poniżej przedstawiono przykład arkusza kalkulacyjnego 10-dniowej prostej średniej ruchomej i 10-dniowej wykładniczej średniej ruchomej dla Intel Simple moving avera ges są proste i wymagają niewielkiego wyjaśnienia 10-dniowa średnia po prostu porusza się w miarę pojawiania się nowych cen, a stare ceny spadają Mnożona średnia ruchoma zaczyna się od prostej średniej ruchomej 22 22 w pierwszym obliczeniu Po ​​pierwszym obliczeniu normalna formuła przejmuje, ponieważ EMA rozpoczyna się od prostej średniej ruchomej, jego prawdziwa wartość nie zostanie zrealizowana dopiero po 20 lub więcej okresach później Innymi słowy, wartość w arkuszu kalkulacyjnym excel może się różnić od wartości wykresu ze względu na krótki okres zwrotu arkusz kalkulacyjny kończy się tylko 30 okresami, co oznacza, że ​​wpływ zwykłej średniej ruchomej miało 20 okresów na rozproszenie StockCharts co najmniej 250 razy częściej wychodzi z obliczeń, więc efekty prostej średniej ruchomej w pierwszym obliczeniu są w pełni rozproszona. Czynnik Lag. Im dłużej średnia ruchoma, tym bardziej opóźnij 10-dniową średnią ruchliwą będzie przytulić ceny dość blisko i wkrótce tańce zmieniają się Krótkie średnie ruchome są jak łodzie szybkości - szybkie i szybkie zwrocie W przeciwieństwie do 100-dniowej średniej ruchomej zawiera wiele poprzednich danych, które spowalniają Dłuższe średnie ruchy są jak tankowce - letargiczne i powolne do zmiany To trwa większy i dłuższy ruch cen dla 100-dniowej średniej ruchomej, aby zmienić kurs. Kliknij na wykresie na żywo. Wykres powyżej pokazuje SP 500 ETF z 10-dniową EMA ściśle po cenach i 100-dniową SMA szlifowanie wyższe Nawet w okresie spadku stycznia do lutego, 100-dniowa SMA odbyła kurs i nie zrezygnowała z 50-dniowego SMA mieści się gdzieś pomiędzy średnim ruchem średnim 10 i 100 dni, jeśli chodzi o współczynnik opóźnienia. Mimo że istnieją wyraźne różnice między średnią ruchoma a średnimi ruchoma, niekoniecznie jest to lepsze od innych średnich ruchów mnożących się z wykazywaniem mniejszego opóźnienia, a zatem jest bardziej wrażliwe na ostatnie ceny - a ostatnie zmiany cenowe Exp średnie ruchome zwracają się przed średnimi ruchami średnimi Proste średnie ruchome z drugiej strony stanowią prawdziwą średnią cen dla całego okresu czasu W związku z tym proste średnie ruchome mogą być lepiej dostosowane do określenia poziomów wsparcia lub oporu. na temat celów, stylu analitycznego i horyzontu czasowego Wykresy powinny eksperymentować z oboma typami ruchomych średnich, a także z różnymi ramami czasowymi, aby znaleźć najlepsze dopasowanie Poniższa tabela przedstawia IBM z 50-dniowym SMA w kolorze czerwonym i 50-dniowym EMA na zielono Zarówno szczytowy pod koniec stycznia, ale spadek EMA był ostrzejszy niż spadek SMA EMA pojawiła się w połowie lutego, ale SMA nadal spadała do końca marca Zawiadomienie, że SMA pojawiła się ponad miesiąc po EMA. Lengths i Timeframes. Długość średniej ruchomej zależy od celów analitycznych Krótkie średnie ruchy 5-20 okresów najlepiej nadaje się do krótkoterminowych trendów i handlu Chartistów zainteresowanych średnioterminowym wzrostem Nds wybierałby dłuższe średnie ruchy, które mogą wynosić 20-60 okresów Długoterminowe inwestorzy wolą ruch średnie z 100 lub większą liczbą periods. Some średnie ruchome długości są bardziej popularne niż inne 200-dniowa średnia ruchoma jest chyba najbardziej popularna Ze względu na jego długość, jest to wyraźnie długoterminowa średnia ruchoma Następna, średnia średnica ruchów 50-dniowych jest dość popularna w średnim okresie. Wielu chrześcijan używa średnich ruchów 50-dniowych i 200-dniowych razem krótkoterminowych, średnia średnica ruchów dnia była dość popularna w przeszłości, ponieważ łatwo było obliczyć Jedno po prostu dodało liczby i przesunęło się po przecinku dziesiętnym. Identyfikacja zlecenia. Te same sygnały mogą być generowane przy użyciu prostych lub wykładniczych średnich kroczących Jak wspomniano powyżej, preferencja zależy od każdego indywidualne Poniższe przykłady posłużą zarówno prostym, jak i wykładniczym ruchome średnie Określenie średnia ruchoma odnosi się zarówno do prostych, jak i wykładniczych średnich kroczących. Kierunek średniej ruchomej przekazuje ważne informacje ab out Ceny rosnącej średniej ruchomej wskazują, że ceny są na ogół rosnące Spadająca średnia ruchoma wskazuje, że średnie ceny spadają Rosnąca długoterminowa średnia ruchoma odzwierciedla długoterminową tendencję wzrostową Spadek długoterminowej średniej ruchowej odzwierciedla długoterminową trend spadkowy. Wykres powyżej pokazuje 3M MMM z 150-dniową średnią ruchową średnią Ten przykład pokazuje, jak dobrze działają średnie ruchome, gdy trend jest silny. 150-dniowa EMA odrzucona w listopadzie 2007 r. i ponownie w styczniu 2008 r. Zawiadomienie, że zajęło 15 spadek odwrócenia kierunku tej średniej ruchome Wskaźniki opadające wskazują na odwrócenie tendencji, jakie nastąpiły w najlepszym razie lub po ich wystąpieniu w najgorszym MMM, kontynuowane niższe w marcu 2009 r., A następnie wzrosły o 40-50 Zwróć uwagę, że 150-dniowa EMA nie pojawiła się aż po ten wzrost Gdy to zrobił, MMM kontynuował wyższe w ciągu najbliższych 12 miesięcy Ruch średnio działa znakomicie w silnych trendach. Double Crossovers. Two średnie ruchome mogą być używane razem do generowania krzyżówki sygnały W analizie technicznej rynków finansowych John Murphy nazywa to podwójną metodą krzyżową Podwójne przecięcie obejmuje jedną stosunkowo krótką średnią ruchliwą i jedną relatywnie długą średnią ruchoma Podobnie jak w przypadku wszystkich średnich kroczących, ogólna długość średniej ruchomej definiuje ramy czasowe dla systemu A system wykorzystujący 5-dniową EMA i 35-dniową EMA uznałby się za krótkoterminowy system z 50-dniowym SMA i 200-dniowym SMA uznawany byłby za średniookresowy, być może nawet długookresowy. krótsze średnie ruchome krzyże powyżej dłuższej średniej ruchomej Jest to również znany jako złoty krzyż A Crossover niedźwiedzia występuje, gdy krótszy ruchome przeciętne przecina poniżej dłuższej średniej ruchomej Jest to znany jako martwy cross. Moving przecięcia średnich produkcji relatywnie późno sygnały Po tym wszystkim, system zatrudnia dwa wskaźniki opóźnione Im dłuższe są przeciętne okresy przejściowe, tym większe opóźnienie w sygnałach Te sygnały działają świetnie, gdy trwa dobry trend Trzeba jednak pamiętać, średni system crossoverów będzie produkował duże człony w przypadku braku silnego trendu. Jest też potrójna metoda krzyżowa obejmująca trzy średnie ruchome. Znowu sygnał generowany jest, gdy najkrótsza średnia ruchoma przecina dwa dłuższe średnie ruchomości. Prosty, potrójny system zwrotnicy może obejmować średnie ruchy w ciągu dnia 5-dniowego, 10-dniowego i 20-dniowego. Wykres powyżej przedstawia Home Depot HD z 10-dniową zieloną linią przerywaną EMA i 50-dniową czerwoną linią EMA Czarną linią jest codzienne zamknięcie Użycie średniej ruchomej krzyżówka doprowadziłaby do trzech whipsów przed złym spotkaniem 10-dniowa EMA złamała się pod 50-dniową EMA pod koniec 1 października, ale to nie trwało długo, jak 10 dni wznowione powyżej powyżej w połowie 2 listopada Ten krzyż trwał ale następny niedźwiedzia krzyżówka w styczniu 3 pojawiły się pod koniec listopada poziom cen, co spowodowało kolejny whipsaw To niedźwiedzia krzyż nie trwało długo, jak 10-dniowy EMA powrócił ponad 50 dni kilka dni później 4 Po trzech złych sygnałów , czwarty sygnał zapowiadał silny ruch w miarę wzrostu stanu zapasów w ciągu 20 lat. Są dwa pierwsze w tym przypadku: pierwsze, przecinki są skłonne do robienia piór. Można zastosować filtr cen lub czasu, aby zapobiec pędzeniu. Kupcy mogą potrzebować crossovera przez ostatnie 3 dni przed działaniem lub wymagać 10-dniowa EMA, aby przenieść się powyżej poniżej 50-dniowej EMA o określoną ilość przed działaniem Drugie, MACD może być użyty do identyfikacji i ilościowego oznaczania tych przecięć MACD 10,50,1 pokaże linię reprezentującą różnicę między dwoma średnimi przesuwań wykładniczych MACD zwraca się pozytywnie podczas złotego krzyża i ujemnie podczas martwego krzyżyka Oscylator Oscylatora Procentowego PPO może być używany w taki sam sposób, aby pokazać różnice procentowe Zauważ, że MACD i PPO oparte są na średnich ruchach wykładniczych i nie pasują do prostych średnich kroczących. Ten wykres przedstawia Oracle ORCL z 50-dniową EMA, 200-dniową EMA i MACD 50 200,1. W ciągu 2 1 2 lat istniały cztery ruchome przecięcia średnie. Pierwsze trzy spowodowały, że pojawiły się szarże lub złe handel Trwały trend zaczął się od czwartego rozdrożu, ponieważ ORCL wzrósł do połowy lat dwudziestych Po raz kolejny ruchome przecięcia średnie działają świetnie, gdy trend jest silny, ale powodują straty w przypadku braku tendencji. Prosze krzyżowe. Możliwość średnie może być również wykorzystane generowanie sygnałów z prostymi przecięciami cen Zarabianie sygnału generowane jest, gdy ceny przewyższają średnią ruchoma Sygnał niedźwiedzi jest generowany, gdy ceny spadają poniżej średniej ruchome Przeceny cen można połączyć w handlu w większym trendzie Dłuższa średnia ruchoma określa ton dla większa tendencja i krótsza średnia ruchoma służy do generowania sygnałów Poszukiwanie uprzejmych krzyżów cenowych tylko wtedy, gdy ceny już przekraczają dłuższą średnią ruchomą To będzie handel w zgodzie z większym trendem Na przykład, jeśli cena jest powyżej 200- średnia ruchoma, chartiści skoncentrują się tylko na sygnałach, gdy cena przekracza 50-dniową średnią ruchową Oczywiście, ruch poniżej 50-dniowej średniej ruchomej d poprzedzają takie sygnały, ale takie krzywdy niekorzystne byłyby ignorowane, ponieważ większa jest tendencja krzywej niedźwiedzi po prostu sugeruje pullback w większym trendzie wstecznym powyżej 50-dniowej średniej ruchomej sygnalizuje wzrost cen i kontynuację większy trend wzrostowy. Następny wykres przedstawia Emerson Electric EMR z 50-dniową EMA i 200-dniową EMA. Stado wzrosło powyżej i utrzymywało się powyżej średniej ruchomej 200 dni w sierpniu. Na początku listopada spadnie poniżej 50-dniowej EMA i ponownie we wczesnym lutym Ceny szybko sięgają ponad 50-dniowy EMA, aby zapewnić sygnały uprzywilejowane zielone strzałki w harmonii z większym trendem wzrostowym MACD 1,50,1 jest wyświetlane w oknie wskaźników, aby potwierdzić, że ceny przekraczają lub poniżej 50-dniowego EMA Jedna jednodniowa marża równa się cenie zamknięcia MACD 1,50,1 jest dodatnia, gdy wartość graniczna przekracza 50-dniową EMA i jest ujemna, gdy wartość graniczna jest niższa od 50-dniowej EMA. Support and Resistance. Moving averages może również działać jako wspierać wzrost i opór w upadku rend Krótkoterminowe trenowanie może znaleźć wsparcie w pobliżu 20-dniowej prostej średniej ruchomej, która jest również wykorzystywana w zespołach Bollingera Długoterminowa tendencja wzrostowa może znaleźć wsparcie blisko 200-dniowej prostej średniej ruchomej, która jest najbardziej popularną długoterminową średnia ruchoma Fakt, że 200-dniowa średnia ruchoma może oferować wsparcie lub opór tylko dlatego, że jest tak szeroko stosowany To prawie jak samospełniający się proroctwo. Na wykresie pokazano NY Composite z 200-dniową prostą średnią ruchoma od połowy 2004 do końca 2008 r. 200-dniowe wsparcie udzielane wiele razy podczas wyprzedzenia Kiedy tendencja odwróciła się z podwójnym górnym złamaniem wsparcia, 200-dniowa średnia ruchoma działała jako opór wokół 9500. Nie oczekuj dokładnego poziomu wsparcia i oporu ruchu średnie, a zwłaszcza dłuższe ruchomości. Rynki są pod wpływem emocji, co czyni je skłonne do przekroczenia. Zamiast dokładnych poziomów można użyć średnich kroczących do identyfikacji stref wsparcia lub odporności. Korzyści płynące ze stosowania średnich kroczących należy zwrócić uwagę na niekorzyści Średnie kroczące są następujące trendy lub opóźnione wskaźniki, które zawsze będą krok za tym Niekoniecznie jest to zła rzeczą Chociaż przecież tendencja jest twoim przyjacielem i najlepiej jest prowadzić handel w kierunku tendencja Przekazywanie średnich gwarancji, że przedsiębiorca jest zgodny z obecną tendencją Choć trend jest Twoim przyjacielem, papiery wartościowe spędzają dużo czasu w zakresie handlu, co powoduje, że ruchome średnie są nieskuteczne Gdy tylko w trendie, średnie kroki będą Cię trzymać , ale również dać sygnały opóźnione Don t spodziewać się sprzedaży na górze i kupić na dole przy użyciu średnich kroczących Jak większość narzędzi analizy technicznej, średnie ruchome nie powinny być stosowane samodzielnie, ale w połączeniu z innymi narzędziami uzupełniającymi Chartistów mogą korzystać z ruchu średnie, aby zdefiniować ogólny trend, a następnie użyć RSI w celu określenia poziomów przejęcia lub przeterminowania. Dodawanie średnich ruchów do wykresów na wykresach śródwizardowych. Średnie ceny są dostępne jako nakładka na Stół roboczy SharpCharts Korzystając z menu rozwijanego, użytkownicy mogą wybierać albo prostą średnią ruchową, albo średnią ruchową wykładniczą. Pierwszy parametr służy do określania liczby przedziałów czasu. Można dodać opcjonalny parametr w celu określenia, które pole ceny powinno być używane w obliczeniach - O dla otwartych, H dla wysokich, L dla niskich, a C dla przecięcia Przecinka jest używana do oddzielania parametrów. Można dodać inny parametr opcjonalny, aby przesunąć średnie ruchome do lewej lub prawej Liczba ujemna -10 będzie zmieniać średnią ruchomej na 10 ostatnich okresów. Liczba dodatnia 10 zmieniłaby średnią ruchomej w prawo10 okresów. Wielokrotne średnie ruchy można pokryć wykresem cen poprzez dodanie kolejnej linii nakładkowej do elementów Stołu roboczego StockCharts można zmieniać kolory i styl, aby rozróżnić wiele średnich kroków Po wybraniu wskaźnika, otwórz opcję Zaawansowane, klikając zielony trójkąt. Opcje zaawansowane mogą być również użyte do dodania ruchomej przeciętnej nakładki na inne wskaźniki techniczne, takie jak RSI, CCI i Volume. Click tutaj dla wykresu na żywo z kilkoma różnymi ruchoma średnimi. Używanie średnich ruchów za pomocą skanowania w StockCharts. Oto kilka przykładowych skanów, które StockCharts członkowie mogą używać do skanowania w różnych średnich ruchliwych sytuacjach. Bullish Moving Average Cross To skanuje poszukuje zapasów o wzrastającej 150-dniowej prostej średniej ruchomej i upartym krzyżu 5-dniowej EMA i 35-dniowej EMA 150-dniowa średnia ruchoma wzrasta, dopóki będzie to sprzedawać powyżej jego poziomu pięć dni temu Utrzymujący krzyż ma miejsce, gdy 5-dniowa EMA przekracza 35-dniową EMA przy przeciętnej wielkości. Bearish Moving Average Cross To skanuje szuka zapasów ze spadkiem 150- dziennie średnia ruchoma i krzywa nieuzasadniona 5-dniowej EMA i 35-dniowej EMA 150-dniowa średnia ruchoma spadnie, dopóki spadnie poniżej jego poziomu pięć dni temu Ujemny krzyż ma miejsce, gdy 5-dniowa ruch EMA poniżej 35-dniowej EMA na abo średniej wielkości. Następna nauka. John Murphy s książki ma rozdział poświęcony średnich ruchomych i ich różnych zastosowań Murphy obejmuje plusy i minusy ruchomych średnich Ponadto Murphy pokazuje, jak ruchome średnie pracy z Bollinger Bands i kanałowych systemów handlu. Technical Analiza rynków finansowych John Murphy. Moving średnie i wykładnicze modele wygładzania. Jednak pierwszy krok w wykraczaniu poza średnie modele, przypadkowe modele chodzenia i modele trendów liniowych, nieuzasadnione wzorce i trendy mogą być ekstrapolowane przy użyciu modelu ruchomą średnią lub wygładzającą podstawowe założenie za modelami uśredniania i wygładzania polega na tym, że szereg czasowy jest lokalnie stacjonarny z powolnie zmieniającą się średnią. W związku z tym ruchomą lokalną średnią szacujemy bieżącą wartość średniej, a następnie ją wykorzystamy jako prognozę dla najbliższej przyszłości. uważany za kompromis między średnim modelem a modelem losowego chodzenia bez drift Ta sama strategia może być wykorzystana do oszacowania i ekstrapolacji lokalnego trendu Średnia ruchoma jest często nazywana wygładzaną wersją oryginalnej serii, ponieważ uśrednianie krótkotrwałe ma efekt wyrównywania uderzeń w pierwotnej serii Dzięki dostosowaniu stopnia wygładzania szerokości średniej ruchomej możemy mieć nadzieję, że uderzymy w jakiś rodzaj optymalna równowaga między osiągami średnich i przypadkowych modeli chodu Najprostszym modelem uśredniania jest średnia. Równowaga równa. Prognoza dla wartości Y w czasie t 1, która jest wykonana w czasie t równa się średniej prostej z ostatnich obserwacji m. Tutaj i gdzie indziej będę używać symbolu Y-hat do prognozowania serii czasowej Y dokonanej najwcześniej w poprzednim terminie przez dany model Średnia ta jest skoncentrowana w przedziale 1 2, co oznacza, że ​​oszacowanie lokalna średnia będzie miała tendencję do opóźnienia w stosunku do prawdziwej wartości średniej lokalnej o około m 1 2 okresy Tak więc mówimy średni wiek danych w prostej średniej ruchomej wynosi m 1 2 w stosunku do okresu, na który obliczana jest prognoza jest to kwota czasu, w jakim prognozy będą się spóźniały za punktami zwrotnymi w danych Na przykład, jeśli uśrednimy ostatnie 5 wartości, prognozy będą wynosić około 3 okresy późne w odpowiedzi na punkty zwrotne Zauważ, że jeśli m 1, prosty średni ruchowy model SMA jest równoważny modelowi losowego spaceru bez wzrostu Jeśli m jest bardzo duże porównywalne z długością okresu szacowania, model SMA jest równoważny modelowi średniemu Tak jak w przypadku dowolnego parametru modelu prognozowania, zwyczajowo dostosować wartość ki n Aby uzyskać najlepsze dopasowanie do danych, tzn. najmniejsze błędy prognozy przeciętnie. Oto przykład serii, która wydaje się wykazywać przypadkowe wahania wokół średnio zróżnicowanej średniej. Po pierwsze, spróbuj dopasować ją do przypadkowego spaceru model, co odpowiada prostej średniej ruchomej 1 terminu. Model przypadkowego spaceru reaguje bardzo szybko na zmiany w serii, ale w ten sposób pobiera dużo hałasu w danych losowych wahań, jak również sygnału lokalnego średnia Jeśli weźmiemy pod uwagę prostą średnią ruchomą wynoszącą 5 terminów, otrzymujemy gładsze wyobrażenia prognoz. 5-letnia prosta średnia ruchoma daje w tym przypadku znacznie mniejsze błędy niż model losowego spaceru w tym przypadku Przeciętny wiek danych w tym prognoza wynosi 3 5 1 2, tak że ma ona tendencję do opóźnienia za punktami zwrotnymi o około trzy okresy Na przykład, spadek koniunktury wydaje się mieć miejsce w okresie 21, ale prognozy nie odwracają się do kilku okresów później. Notyczność, długoterminowe prognozy z mod SMA mod El jest poziomej prostej, podobnie jak w modelu random-walk. Model SMA zakłada więc, że nie ma tendencji do danych. Jednak prognozy z modelu random walk są po prostu równe ostatniej obserwowanej wartości, prognozy od model SMA jest równy średniej ważonej z ostatnich wartości. Obciążenia ufności obliczone przez Statgraphics w odniesieniu do długoterminowych prognoz dotyczących prostej średniej ruchomej nie są szersze w miarę wzrostu horyzontu prognozowego. To oczywiście nie jest poprawne Niestety, nie ma podstaw teorii statystycznej, która mówi nam, jak przedziały ufności powinny poszerzać się w tym modelu Jednak nie jest zbyt trudno obliczyć empiryczne szacunki dopuszczalnych granic dla prognoz dłuższego horyzontu Na przykład można utworzyć arkusz kalkulacyjny, w którym model SMA byłby wykorzystywany do prognozowania 2 kroków do przodu, 3 kroków do przodu, itd. w ramach historycznej próbki danych Można następnie obliczyć próbkowe odchylenia standardowe błędów w każdej prognozie h orizon, a następnie skonstruuj interwały zaufania na potrzeby prognoz długoterminowych przez dodawanie i odejmowanie wielokrotności odpowiedniego odchylenia standardowego. Jeśli spróbujemy 9-letnią prostą średnią ruchomej, otrzymamy jeszcze gładsze prognozy i bardziej opóźniamy efekt. Średni wiek to teraz 5 okresów 9 1 2 Jeśli weźmiemy 19-letnią średnią ruchliwą, średni wiek wzrasta do 10.Notice, że rzeczywiście prognozy są teraz w tyle za punktami zwrotnymi o około 10 okresów. Jaka ilość wygładzania jest najlepsza dla tej serii Oto tabela, w której porównano ich statystykę błędów, również zawierającą średnią 3-miesięczną. Model C, 5-letnia średnia ruchoma, daje najniższą wartość RMSE przez mały margines w średnim okresie 3-letnim i 9-dniowym, a ich inne statystyki są prawie identyczne Więc wśród modeli o bardzo podobnych statystykach błędów możemy wybrać, czy wolelibyśmy nieco lepszej odpowiedzi lub trochę bardziej płynnie w prognozach. Powrót do góry strony. Brown s Simple Exponential Wygładzanie wykładniczo ważone średniej ruchomej. Opisany powyżej prosty model średniej prędkości ma niepożądaną właściwość, która traktuje ostatnie obserwacje równomiernie i całkowicie ignoruje wszystkie poprzednie obserwacje Intuicyjnie, dane z przeszłości powinny być dyskontowane w sposób bardziej stopniowy - na przykład najnowsze obserwacje powinny trochę więcej niż druga ostatnia, a druga najnowsza powinna mieć trochę więcej wagi niż trzeci ostatni, i tak dalej Prosty wygładzający model SES osiąga to. Oznacza to, że wygładzanie stale zmienia liczbę pomiędzy 0 a 1 Jednym ze sposobów zapisania modelu jest zdefiniowanie serii L, która reprezentuje poziom bieżący tj. Lokalna średnia wartość serii, szacowana na podstawie danych do dnia dzisiejszego. Wartość L w czasie t jest obliczana rekurencyjnie od własnej poprzedniej wartości, jak ta. Tak więc bieżąca wygładzona wartość jest interpolacją między poprzednią wygładzoną wartością a bieżącą obserwacją, gdzie kontroluje bliskość interpolowanej wartości najbardziej średnia prognoza Prognoza na następny okres jest po prostu aktualną wygładzoną wartością. W równym stopniu możemy wyrazić następną prognozę bezpośrednio w odniesieniu do poprzednich prognoz i wcześniejszych obserwacji, w każdej z następujących równoważnych wersji W pierwszej wersji prognoza jest interpolacją pomiędzy poprzednią prognozą a wcześniejszą obserwacją. W drugiej wersji następna prognoza uzyskuje się przez dostosowanie poprzedniej prognozy w kierunku poprzedniego błędu w ułamkowej wartości. Jest to błąd popełniony w czasie t W trzecim projekcie prognoza jest wykładnicza ważona, tzn. zdyskontowana średnia ruchoma ze współczynnikiem dyskonta 1. Wersja interpolacyjna formuły prognozowania jest najprostszym rozwiązaniem, jeśli model jest stosowany w arkuszu kalkulacyjnym, który mieści się w jednej komórce i zawiera odwołania do komórek wskazujące na poprzednią prognozę, poprzednią obserwacja i komórka, w której zachowana jest wartość. Zwróć uwagę, że jeśli 1, model SES jest równoważny losowemu modelowi spacerowemu z hout growth Jeśli 0, model SES jest równoważny modelowi średniemu, przy założeniu, że pierwsza wygładzona wartość jest równa średniej. Powrót na górę strony. Średni wiek danych w prognozie wygładzania wykładnicza prostokątnego wynosi 1 względny do okresu, w którym obliczana jest prognoza To nie powinno być oczywiste, ale można to łatwo wykazać przez ocenę nieskończonej serii W związku z tym prosta prognoza średniej ruchowej skłania się do punktów zwrotnych o około 1 okresy Przykładowo, gdy 0 5 opóźnienie to 2 okresy, gdy 0 2 opóźnienie wynosi 5 okresów, gdy 0 1 opóźnienie wynosi 10 okresów, itd. Dla danego wieku średniego tj. Czas opóźnienia, prosta predykcyjna wygładzająca prognoza SES jest nieco wyższa niż zwykłe poruszanie się średnia prognoza SMA, ponieważ w ostatniej obserwacji obserwuje się relatywnie większą wagę - co nieco odpowiada na zmiany zachodzące w niedawnej przeszłości Przykładowo model SMA z 9 terminami i model SES z 0 2 mają średni wiek z 5 dla da w swoich prognozach, ale model SES wiąże się z ostatnimi 3 wartościami niż model SMA, a jednocześnie nie zapominają o wartościach powyżej 9 okresów, jak pokazano na poniższej wykresie. Inna ważna przewaga model SES w modelu SMA polega na tym, że model SES wykorzystuje parametr wygładzania, który jest ciągle zmienny, dzięki czemu można z łatwością zoptymalizować przy użyciu algorytmu solver w celu zminimalizowania średniego kwadratu. wynosiła 0 2961. Średni wiek danych w tej prognozie wynosi 1 0 2961 3 4 okresów, co jest zbliżone do średniej 6-letniej średniej ruchomej. Prognozy długoterminowe z modelu SES to horyzontalna linia prosta, jak w modelu SMA i model losowego chodzenia bez wzrostu Jednak należy zauważyć, że przedziały ufności obliczane przez Statgraphics różnią się w rozsądny sposób i że są one znacznie węższe niż przedziały ufności dla rand om walk model Model SES zakłada, że ​​seria jest nieco bardziej przewidywalna niż model losowego spaceru. Model SES jest w rzeczywistości przypadkiem specjalnym modelu ARIMA, więc statystyczna teoria modeli ARIMA stanowi solidną podstawę do obliczania przedziałów ufności dla Model SES W szczególności model SES jest modelem ARIMA z odmienną różnicą, terminem MA 1, a nie określonym terminem znanym jako model ARIMA 0,1, bez stałego Współczynnik MA 1 w modelu ARIMA odpowiada ilość 1 - w modelu SES Przykładowo, jeśli pasujesz do modelu ARIMA 0,1,1 bez stałej wartości w analizowanych seriach, szacowany współczynnik MA 1 wyniósł 0 7029, czyli prawie o jeden minus 0 2961. Możliwe jest dodanie założenia niezerowej stałej tendencji liniowej do modelu SES W tym celu wystarczy podać model ARIMA z jedną różniczką różniczkową i termin MA 1 ze stałą, tj. Model ARIMA 0,1,1 ze stałymi prognozami długoterminowymi a następnie mają tendencję, która jest równa średniej tendencji obserwowanej w całym okresie szacowania Nie można tego zrobić w połączeniu z dostosowaniem sezonowym, ponieważ opcje sezonowej korekty są wyłączone, gdy typ modelu jest ustawiony na ARIMA. Można jednak dodać stałą długo tendencja wykładnicza do prostego modelu wyrównania wykładniczego z sezonową korektą lub bez sezonu z zastosowaniem opcji dostosowania inflacji w ramach procedury prognozowania Odpowiednia stopa wzrostu inflacji w danym okresie może być oszacowana jako współczynnik nachylenia w modelu tendencji liniowej dopasowany do danych w w połączeniu z naturalną transformacją logarytmową lub może opierać się na innych, niezależnych informacjach dotyczących perspektyw wzrostu długoterminowego Powrót na górę strony. Brown s Linear czyli podwójne wyrównywanie wyrównania. Modele SMA i modele SES zakładają, że nie ma tendencji do jakiegokolwiek rodzaju w danych, które zwykle są OK lub przynajmniej nie-zbyt-kiepskie w przypadku prognoz jednostopniowych, gdy dane są stosunkowo noi sy i mogą być modyfikowane w celu uwzględnienia stałej tendencji liniowej, jak pokazano powyżej. Co z trendami krótkoterminowymi Jeśli seria wykazuje zmienną szybkość wzrostu lub cykliczny wzór, który wyróżnia się wyraźnie na tle hałasu, a jeśli istnieje potrzeba prognozowanie bardziej niż 1 okresu do przodu, a następnie oszacowanie lokalnej tendencji może być problem Prosty model wyrównywania wykładniczego może być uogólniony w celu uzyskania liniowego modelu wygładzania wykładniczego mierzącego lokalną estymację zarówno poziomu, jak i tendencji. Najprostszy trend zmieniający się w czasie model jest brązowym linearnym wykładnikiem wykładniczym, który wykorzystuje dwie różne wygładzone serie, które są skoncentrowane w różnych punktach czasu Formuła prognozowana oparta jest na ekstrapolacji linii przez dwa centra Wyrafinowaną wersją tego modelu, Holt s, jest omówione poniżej. Forma algorytmowa liniowego modelu wygładzania wykładanego przez Brown'a, podobnego do prostego modelu wygładzania wykładniczego, może być wyrażona w wielu różnych, ale formy kwantancyczne Standardowa forma tego modelu jest zwykle wyrażana w następujący sposób Niech S oznacza pojedynczo wygładzoną serię otrzymaną przez zastosowanie prostego wygładzania wykładniczego do serii Y Oznacza to, że wartość S w okresie t jest podana przez. Przypomnijmy, że w prostym wyrównaniu wykładniczym byłaby to prognoza dla Y w okresie t 1 Następnie niech S oznacza podwójnie wygładzoną serię otrzymaną przez zastosowanie prostego wyrównania wykładniczego przy użyciu tego samego do serii S. Na koniec prognoza dla Y tk dla dowolnego k 1, daje te plony e 1 0 tj. oszukiwać nieco i niech pierwsza prognoza będzie równa rzeczywistej pierwszej obserwacji, a y 2 Y 2 Y 1, po której generowane są prognozy przy użyciu powyższego równania To daje takie same dopasowane wartości jako wzór oparty na S i S, jeśli te ostatnie zostały uruchomione przy użyciu S 1 S 1 Y 1 Ta wersja modelu jest używana na następnej stronie, która ilustruje kombinację wygładzania wykładniczego z dostosowaniem sezonowym. Holt s Linear Exponential Smoothing. Brown s Model LES oblicza lokalne szacunki poziomu i tendencji, wygładzając ostatnie dane, ale fakt, że robi to z pojedynczym parametrem wygładzania, ogranicza wzorce danych, które jest w stanie dopasować do poziomu i tendencji nie można zmieniać w niezależne modele Model LES Holt'a rozwiązuje ten problem przez uwzględnienie dwóch stałych wygładzania, po jednym dla poziomu i jednego dla trendu W dowolnym momencie t, podobnie jak w modelu Browna, istnieje szacunkowy poziom L t na poziomie lokalnym i szacunek T t lokalnej tendencji Tutaj są one obliczane rekurencyjnie z wartości Y obserwowanej w czasie t oraz poprzednich szacunków poziomu i tendencji przez dwa równania, które stosują wyrównywanie wykładnicze osobno dla nich. Jeśli szacowany poziom i tendencja w czasie t-1 są odpowiednio L t 1 i T t 1, wówczas prognoza dla Y t, która została dokonana w czasie t-1, jest równa L t-1 T t-1 Gdy rzeczywista wartość jest zaobserwowana, zaktualizowane oszacowanie poziom jest obliczany rekurencyjnie przez interpolowanie pomiędzy Y t a jego prognozą, L t-1 T t-1, przy użyciu odważników i 1. Zmiana szacowanego poziomu, mianowicie L t L t 1 może być interpretowana jako hałaśliwy pomiar trend w czasie t Uaktualniony szacunek trendu oblicza się rekurencyjnie przez interpolację między L t L t 1 i poprzedni szacunek trendu T t-1 przy użyciu odważników i 1. Interpretacja stała wygładzania trendu jest analogiczna do stałej wygładzania poziomu Modele o małych wartościach zakładają, że tendencja zmienia się tylko bardzo powoli w czasie, a modele o większym założeniu, że zmienia się szybciej Model z dużą grupą uważa, że ​​dalekiej przyszłości jest bardzo niepewna, ponieważ błędy w oszacowaniu tendencji stają się bardzo ważne, gdy prognozuje się więcej niż jeden rok naprzód Powrót do początku strony. Stałe wygładzania i można je oszacować w zwykły sposób minimalizując średnie kwadratowe błędy prognoz 1-krotnego wyprzedzenia Jeśli to nastąpi w programie Statgraphics, szacunki szacuje się na 0 3048 i 0 008 Bardzo mała wartość oznacza, że ​​model zakłada bardzo niewielką zmianę tendencji z jednego okresu do następnego, więc w zasadzie ten model próbuje oszacować długoterminową tendencję Przez analogię do pojęcia średniego wieku danych używanych do szacowania t lokalny poziom szeregu, średni wiek danych wykorzystywanych do oszacowania tendencji lokalnej jest proporcjonalny do 1, choć nie jest do niego równy. W tym przypadku okazuje się, że wynosi on 1 0 006 125 To jest bardzo dokładna liczba ponieważ dokładność szacunkowa nie jest naprawdę 3 miejsc po przecinku, ale ma ten sam ogólny porządek wielkości jak wielkość próbki 100, więc model ten jest uśredniony w odniesieniu do dość dużej liczby historii w szacowaniu tendencji Wykres prognozy poniżej pokazuje, że model LES szacuje nieco większą tendencję lokalną na końcu serii niż stała tendencja szacowana w modelu tendencji SES Również szacunkowa wartość jest niemal identyczna z wartością otrzymaną przez dopasowanie modelu SES z tendencją lub bez , więc jest to prawie ten sam model. Jest to wyglądające jak uzasadnione prognozy modelu, które ma być szacowaniem tendencji lokalnej Jeśli zauważysz tę fabułę, wygląda na to, że lokalny trend spadł w dół pod koniec seria Wh jak się zdarzyło Parametry tego modelu zostały oszacowane przez zminimalizowanie kwadratu błędu prognoz 1-krotnego wyprzedzenia, a nie dłuższych prognoz, w których to przypadku trend nie robi dużo różnicy Jeśli wszystko, co szukasz, to 1 - stop-ahead błędy, nie widzisz większego obrazu trendów w ciągu 10 lub 20 okresów Aby uzyskać ten model w zgodzie z naszą ekstrapolacją danych wzrokowych, możemy ręcznie dostosować stałą wygładzania trendu tak, aby używa krótszej linii odniesienia do szacowania tendencji Na przykład, jeśli zdecydujemy się na ustawienie 0 1, średni wiek danych wykorzystywanych do oszacowania tendencji lokalnej wynosi 10 okresów, co oznacza, że ​​uśrednimy tendencję w ciągu ostatnich 20 okresów Oto jak wygląda planowana fabuła, jeśli ustawimy 0 1, zachowując 0 3 To intuicyjnie rozsądne dla tej serii, chociaż prawdopodobne jest, że prawdopodobne jest, że ekstrapolacja tej tendencji nastąpi więcej niż 10 okresów w przyszłości. porównanie modelu f lub dwóch modeli pokazanych powyżej oraz trzech modeli SES Optymalna wartość modelu SES wynosi około 0 3, ale uzyskuje się podobne wyniki z nieco większą lub mniejszą czułością na reakcję przy wartości 0 5 i 0 2. Wyrównanie liniowe Holta z alfa 0 3048 i beta 0 008. B Wyrównanie liniowe Holta z alfa 0 3 i beta 0 1. C Zwykłe wyrównanie wykładnicze z alfa 0 5. D Zwykłe wyrównanie wykładnicze z alfa 0 3. E Proste wyrównanie wykładnicze z alfa 0 2 Statystyki są prawie identyczne, więc naprawdę nie możemy dokonać wyboru na podstawie jednoetapowych prognoz błędów w próbce danych Musimy zwrócić uwagę na inne rozważania Jeśli uważamy, że ma sens oprzeć obecny oszacowanie tendencji na tym, co się wydarzyło w ciągu ostatnich 20 okresów, możemy stworzyć przypadek modelu LES z 0 3 i 0 1 Jeśli chcemy być agnostyczni na temat tego, czy istnieje tendencja lokalna, wówczas jeden z modeli SES mógłby łatwiej wyjaśnić, a także dać więcej middl e-of-the-road prognozy na najbliższe 5 lub 10 okresy Powrót na początek strony. Jakiego rodzaju tendencja-ekstrapolacja jest najlepsza w horyzontalnym lub liniowym Dane empiryczne sugerują, że jeśli dane zostały już skorygowane, jeśli jest to konieczne dla inflacji, to może być nierozsądne ekstrapolacja krótkoterminowych trendów liniowych bardzo daleko w przyszłość Trendy widoczne dziś mogą spowolnić w przyszłości ze względu na różne przyczyny, takie jak nieaktualność produktu, zwiększona konkurencja i cykliczne spowolnienie gospodarcze lub wzrost w przemyśle Z tego powodu prosty wykładniczy wygładzanie często wykonuje lepszą próbę poza próbą niż oczekiwano inaczej, pomimo jej naiwnej ekstrapolacji trendu horyzontalnego Często w praktyce często stosuje się modyfikacje trendu tłumiącego liniowego modelu wygładzania wykładniczego, aby wprowadzić w notatki konserwatyzmu tendencje tendencji tendencji tłumionej Model LES może być implementowany jako szczególny przypadek modelu ARIMA, w szczególności modelu 1,1,2 ARIMA. Można obliczyć przedziały ufności a długoterminowe prognozy wygenerowane przez wykładnicze modele wygładzania, biorąc pod uwagę je jako szczególne przypadki modeli ARIMA Należy uważać, że nie wszystkie programy obliczają prawidłowe przedziały ufności dla tych modeli prawidłowo Szerokość przedziałów ufności zależy od błędu RMS modelu, ii typu wygładzanie proste lub liniowe iii wartość s stała wygładzania s oraz liczba przewidywanych okresów W ogóle odstępy czasowe rozciągają się szybciej, powiększając się w modelu SES i rozchodzą się znacznie szybciej, gdy liniowy, a nie prosty wygładzanie jest używane Ten temat został omówiony w dalszej części sekcji ARIMA notatek Powrót na początek strony.