Medio Modello Osservazioni Moving

In pratica la media mobile fornirà una buona stima della media della serie storica se la media è costante o cambiare nel caso di una media costante lentamente, il più grande valore di m darà la migliore stima del sottostante significare una osservazione più lungo periodo saranno mediare gli effetti di variability. The scopo di fornire una più piccola m è quello di permettere la previsione di rispondere ad un cambiamento nel processo sottostante per illustrare, proponiamo un insieme di dati che incorpora cambiamenti nel medio sottostante del tempo serie The la figura riporta le serie utilizzato per l'illustrazione insieme con la domanda media da cui la serie è stata generata la media inizia come una costante a 10 a partire da tempo 21, aumenta di una unità in ciascun periodo fino a raggiungere il valore di 20 al tempo 30 Allora diventa costante nuovamente i dati viene simulato aggiungendo alla media, un rumore casuale da una distribuzione normale con media nulla e deviazione standard 3 i risultati della simulazione sono arrotondati alla tabella integer. The vicina riportate le osservazioni simulate utilizzati per la esempio Quando usiamo il tavolo, dobbiamo ricordare che in un dato momento, solo i dati passati sono known. The stime del parametro del modello, per tre diversi valori di m sono mostrati insieme con la media della serie storiche nella figura sotto la figura mostra la stima media mobile della media in ogni tempo e non le previsioni le previsioni avrebbero spostare le curve di media mobile a destra di periods. One conclusione è immediatamente evidente dalla figura per tutte e tre le stime della media mobile è in ritardo rispetto alla andamento lineare, con il ritardo aumenta con m il ritardo è la distanza tra il modello e la stima della dimensione temporale causa del ritardo, la media mobile sottostima le osservazioni come la media è in aumento la polarizzazione dello stimatore è la differenza in un tempo specifico nel valore medio del modello e il valore medio previsto dalla media mobile la polarizzazione quando la media è in aumento è negativo per una media diminuire, la polarizzazione è positivo il ritardo nel tempo e la distorsione introdotta nella stima sono funzioni di m maggiore è il valore di m maggiore è la grandezza di lag e bias. For una serie continua crescita con tendenza a valori di ritardo e distorsione dello stimatore della media è riportata nelle equazioni below. The esempio curve non corrispondono questi equazioni perché il modello esempio non è in continuo aumento, invece inizia come costante, diventa una tendenza e poi diventa costante di nuovo anche le curve di esempio sono influenzate dal rumore cittadino. L'Hotel spostando previsione media dei periodi nel futuro è rappresentato spostando il curve a destra l'aumento lag e pregiudizi proporzionalmente le equazioni di seguito indicano il ritardo e la polarizzazione di un periodi di previsione nel futuro rispetto ai parametri del modello Ancora una volta, queste formule sono per una serie storica con un trend. We lineare costante non dovrebbe essere sorpreso di questo risultato lo stimatore media mobile è basata sul presupposto di una media costante, e l'esempio ha un andamento lineare nel mezzo durante una parte del periodo di studio Da serie tempo reale raramente esattamente obbedire alle ipotesi di qualsiasi modello, abbiamo dovrebbero essere preparati per tale results. We può anche concludere dalla figura che la variabilità del rumore ha il più grande effetto per i più piccoli m la stima è molto più volatile per la media mobile 5 rispetto alla media mobile di 20 Abbiamo i desideri contrastanti aumentare m per ridurre l'effetto della variabilità dovuta al rumore, e di diminuire m per rendere la previsione più sensibile alle variazioni mean. The errore è la differenza tra i dati reali e il valore previsto Se la serie temporale è davvero una costante valore il valore atteso dell'errore è zero e la varianza dell'errore è costituito da un termine che è una funzione di e un secondo termine che è la varianza del rumore cittadino. L'Hotel primo termine è la varianza della media stimata con un campione di m osservazioni, assumendo i dati provengono da una popolazione con una costante significare Questo termine viene minimizzato rendendo m più grande possibile un'ampia m rende la previsione risponde ad un cambiamento nelle serie temporali sottostante per rendere la previsione sensibile ai cambiamenti, vuole m più piccolo possibile 1, ma questo aumenta la previsione Pratica errore di varianza richiede un value. Forecasting intermedio con Excel. The previsione aggiuntivo implementa le formule media mobile l'esempio seguente mostra l'analisi fornita dal componente aggiuntivo per il campione i dati nella colonna B i primi 10 osservazioni sono indicizzate -9 a 0 Rispetto alla tabella di cui sopra, gli indici di periodo sono spostati da -10.The primi dieci osservazioni fornire i valori di avvio per la stima e vengono utilizzati per calcolare la media mobile per il periodo 0 il MA 10 colonna C mostra le medie mobili calcolate la media mobile parametro m è nella cella C3 ribalta 1 colonna D mostra una previsione per un periodo nel futuro l'intervallo di previsione è in cella D3 Quando l'intervallo di tempo viene modificato in un più ampio numero i numeri nella colonna Fore sono spostati down. The Err 1 colonna e mostra la differenza tra l'osservazione e la previsione per esempio, l'osservazione in tempo 1 è 6 il valore previsto fatta dalla media mobile al tempo 0 è 11 1 errore allora è -5 1 La deviazione standard e media MAD media deviazione sono calcolati, rispettivamente, nelle celle E6 ed E7. Classe MovingAverageModel. A modello a media mobile previsione si basa su una serie storica costruito artificialmente in cui il valore per un dato periodo di tempo, è sostituito dal mezzo di tale valore ei valori per un determinato numero di precedenti e successivi periodi di tempo, come avrete intuito dalla descrizione, questo modello è più adatto a serie temporali di dati ovvero dati che cambiano nel corso del tempo, ad esempio, molti grafici di singoli titoli sul mercato azionario mostrano 20, 50, 100 o 200 giorni medie mobili come un modo per mostrare le tendenze. Poiché il valore del tempo per un dato periodo è una media dei periodi precedenti, allora il tempo sarà sempre sembrano restare indietro aumenta o diminuisce nei valori dipendenti osservati per esempio, se una serie di dati ha una tendenza al rialzo noticable poi una media mobile meteo generalmente fornire una sottostima dei valori dei dipendenti variable. The spostano metodo della media ha un vantaggio rispetto ad altri modelli di previsione a che non appianare picchi e depressioni o valli in una serie di osservazioni Tuttavia, ha anche diversi svantaggi in particolare questo modello non produce un'equazione reale Pertanto, non è poi così utile come strumento di previsione gamma medio-lungo può affidabile solo essere utilizzato per prevedere uno o due periodi nelle future. The modello a media mobile è un caso particolare della più generale ponderata media mobile Nella media mobile semplice, tutti i pesi sono equal. Since 0 3 Autore Steven R Gould. Fields ereditato da class. MovingAverageModel Costruisce un nuovo movimento periodo medio di previsione model. MovingAverageModel int Costruisce un nuovo modello a media mobile di previsione, utilizzando il period. getForecastType specificato Restituisce un nome di una o due parole di questo tipo di previsione model. init DataSet dataset utilizzato per inizializzare il model. toString media mobile questo dovrebbe essere sovrascritto per fornire una descrizione testuale del modello di previsione attuale, ove possibile, eventuali parametri used. Methods derivati ​​ereditati da class. Constructs un nuovo modello a media mobile di previsione per un valido modello da costruire, si dovrebbe chiamare init e passare in un insieme di dati che contiene una serie di punti dati con la variabile tempo inizializzato per identificare l'indipendente variable. Constructs un nuovo modello a media mobile di previsione, utilizzando il nome dato come indipendente variable. Parameters independentVariable - il nome della variabile indipendente da utilizzare in questo model. Constructs un nuovo movimento modello di previsione media, utilizzando il termine previsto per un modello valido da costruire, si dovrebbe chiamare init e passare in un insieme di dati che contiene una serie di punti dati con la variabile tempo inizializzato per identificare il valore indipendente periodo variable. The viene utilizzato per determinare il numero di osservazioni da utilizzare per il calcolo della media mobile ad esempio, per una media mobile a 50 giorni in cui i punti dati sono osservazioni giornaliere, allora il periodo dovrebbe essere fissato al periodo 50.The è usato anche per determinare la quantità di esercizi futuri, che possono efficacemente essere previsione con una media mobile a 50 giorni , allora non possiamo ragionevolmente - con qualsiasi grado di precisione - prevedere più di 50 giorni oltre l'ultimo periodo per il quale sono disponibili i dati Questo può essere più vantaggioso rispetto a, diciamo un periodo di 10 giorni, dove abbiamo potuto solo ragionevolmente prevedere 10 giorni oltre l'ultimo period. Parameters periodo - il numero di osservazioni da utilizzare per calcolare il movimento average. Constructs un nuovo movimento modello di previsione media, utilizzando il nome dato come variabile indipendente e le period. Parameters specificati independentVariable - il nome della variabile indipendente da usare in questo periodo il modello - il numero di osservazioni da utilizzare per il calcolo della average. Used movimento per inizializzare il modello di media mobile questo metodo deve essere chiamato prima di qualsiasi altro metodo nella classe Dal momento che il modello di media mobile non deriva alcuna equazione per la previsione, questo metodo utilizza il DataSet di ingresso per calcolare i valori di previsione per tutti i valori validi del tempo indipendente variable. Specified da init interfaccia ForecastingModel le sostituzioni init in classe AbstractTimeBasedModel parametri dataSet - un insieme di dati di osservazioni che possono essere utilizzati per inizializzare i parametri di previsione del previsione model. Returns un nome di una o due parole di questo tipo di modello di previsione Tenere questo breve una descrizione più lunga dovrebbero essere attuate nei method. This toString dovrebbe essere ignorato per fornire una descrizione testuale del modello di previsione attuale, per quanto possibile, qualsiasi parametri derivati ​​da used. Specified toString interfaccia ForecastingModel Sostituzioni toString in classe WeightedMovingAverageModel restituisce una rappresentazione di stringa del modello di previsione corrente, e le sue medie parameters. Moving Che cosa sono They. Among gli indicatori tecnici più popolari, medie mobili vengono utilizzati per misurare la direzione della tendenza attuale Ogni tipo di media mobile comunemente scritto in questo tutorial come MA è un risultato matematico che viene calcolato facendo la media di un numero di punti dati passati una volta determinata, la media risultante viene quindi tracciata su un grafico in modo da consentire agli operatori di guardare a dati smussati piuttosto che concentrarsi sulle fluttuazioni di prezzo giorno per giorno che sono insiti in tutte le markets. The finanziario forma più semplice di una media mobile, opportunamente conosciuto come una media mobile semplice SMA, è calcolato prendendo la media aritmetica di una data insieme di valori, ad esempio, per calcolare una media mobile a 10 giorni di base si sommano i prezzi di chiusura degli ultimi 10 giorni e poi dividere il risultato per 10 Nella figura 1, la somma dei prezzi negli ultimi 10 giorni 110 è diviso per il numero di giorni 10 per arrivare alla media di 10 giorni Se un operatore desidera vedere una media di 50 giorni, invece, lo stesso tipo di calcolo sarebbe fatto, ma dovrebbe includere i prezzi negli ultimi 50 giorni la risultante media sotto 11 prende in considerazione gli ultimi 10 punti di dati al fine di dare ai commercianti un'idea di come un bene è valutato rispetto a questi ultimi 10 days. Perhaps vi state chiedendo il motivo per cui gli operatori tecnici chiamano questo strumento una media mobile e non solo un mezzo normale la risposta è che, come nuovi valori diventano disponibili, i punti di dati più vecchi devono essere eliminate dal set e nuovi dati punti devono venire a sostituirli così, il set di dati è in continuo movimento per tenere conto di nuovi dati non appena disponibili Questo metodo di calcolo assicura che solo le informazioni correnti viene contabilizzata in figura 2, una volta che il nuovo valore di 5 viene aggiunto al set, il riquadro rosso che rappresenta gli ultimi 10 punti di rilevamento si sposta a destra e l'ultimo valore di 15 viene eliminato dal calcolo Poiché il relativamente piccolo valore di 5 sostituisce il valore massimo di 15, ci si aspetterebbe di vedere la media della diminuzione insieme di dati, cosa che fa, in questo caso da 11 a 10.Qual Do medie mobili Look Like Una volta che i valori di mA sono stati calcolati, essi vengono tracciati su un grafico e quindi collegato a creare una linea di media mobile Queste linee curve sono comuni nelle classifiche di operatori tecnici, ma il modo in cui vengono utilizzati può variare drasticamente più in seguito come si può vedere in Figura 3, è possibile aggiungere più di una media mobile a qualsiasi grafico, regolando il numero di periodi di tempo utilizzati nel calcolo Queste linee curve possono sembrare distrazione o confusione in un primo momento, ma si ll crescere abituati a loro col passare del tempo il linea rossa è semplicemente il prezzo medio degli ultimi 50 giorni, mentre la linea blu è il prezzo medio negli ultimi 100 days. Now che si capisce che cosa una media mobile è e ciò che sembra, noi ll introdurre un diverso tipo di movimento media ed esaminare come si differenzia dal già citato semplice movimento average. The media mobile semplice è estremamente popolare tra i professionisti, ma come tutti gli indicatori tecnici, ha i suoi critici Molte persone sostengono che l'utilità della SMA è limitata perché ogni punto la serie di dati è ponderata la stessa, indipendentemente da dove si verifica nei critici sequenza sostengono che i dati più recenti è più significativo rispetto ai dati meno recenti e dovrebbe avere una maggiore influenza sul risultato finale in risposta a queste critiche, i commercianti hanno iniziato a dare più peso ai dati recenti, che da allora ha portato all'invenzione di vari tipi di nuovi media, il più popolare dei quali è il mobile esponenziale EMA media per ulteriori approfondimenti, vedi Nozioni di base di medie mobili calibrati e Qual è la differenza tra un SMA e un EMA. Exponential Moving Average la media mobile esponenziale è un tipo di media mobile che dà più peso ai prezzi recenti, nel tentativo di renderlo più rispondente alle nuove informazioni Imparare l'equazione un po 'complicato per il calcolo di un EMA può essere inutile per molti commercianti, dal momento che quasi tutti i pacchetti grafici fanno i calcoli per voi Tuttavia, per voi matematica geek là fuori, ecco l'EMA equation. When utilizzando la formula per calcolare il primo punto della EMA, si può notare che non vi è alcun valore disponibile da utilizzare come l'EMA precedente Questo piccolo problema può essere risolto avviando il calcolo con una media mobile semplice e continuando con la formula di cui sopra da lì vi abbiamo fornito con un foglio di calcolo di esempio che include esempi reali di come calcolare sia una semplice media mobile e un mobile esponenziale average. The differenza tra l'EMA e SMA Ora che avete una migliore comprensione di come la SMA e l'EMA sono calcolati, Sia s un'occhiata a come queste medie differiscono di guardare il calcolo della EMA, che si noteranno che maggiormente l'accento è posto sui recenti punti di dati, il che rende un tipo di media ponderata nella figura 5, il numero di periodi di tempo utilizzati in ogni media è identico 15, ma l'EMA risponde più rapidamente alle variazioni dei prezzi notare come il EMA ha un valore più alto quando il prezzo è in aumento, e cade più veloce della SMA, quando il prezzo è in calo Questa risposta è la ragione principale per cui molti operatori preferiscono utilizzare l'EMA sul SMA. What fare i giorni diversi significano medie mobili sono un totalmente indicatore personalizzabile, il che significa che l'utente può liberamente scegliere qualunque telaio vogliono durante la creazione della media I termini più comuni utilizzati in medie mobili sono 15, 20, 30, 50, 100 e 200 giorni Minore è il lasso di tempo utilizzato per volta creare la media, la più sensibile sarà a prezzo cambia il più lungo è il periodo di tempo, il meno sensibile, o più levigata fuori, la media sarà non vi è alcun periodo di tempo giusto da utilizzare durante la configurazione degli medie mobili il modo migliore per capire quale funziona meglio per voi è quello di sperimentare un certo numero di diversi periodi di tempo fino a trovare quello che si adatta la vostra strategia.