Yksinkertaiset Vs eksponentiaaliset liikkuvat keskiarvot. Keskimääräiset keskiarvot ovat enemmän kuin peräkkäisten järjestyslukujen tutkiminen peräkkäisessä järjestyksessä. Aikasarjan analyysin varhainen harjoittajat olivat itse asiassa enemmän huolissaan yksittäisistä aikasarjanumeroista kuin ne olivat interpoloimalla kyseisten tietojen kanssa. Interpolointi muodossa Todennäköisyysteorioita ja analyysejä, tulivat paljon myöhemmin, kun kuvioita kehitettiin ja korrelaatioita havaittiin. Kun ymmärsimme, eri aikakausia pitkin piirrettiin eri muotoillut käyrät ja linjat yritettäessä ennustaa, mihin datapisteitä voisi mennä. Näitä pidetään nykyään käytössä olevina perusmenetelminä teknisen analyysin kauppiaiden avulla Kartoitusanalyysi voidaan jäljittää takaisin Japanin 18. vuosisadalle, mutta miten ja milloin liukuvia keskiarvoja sovellettiin ensin markkinahintoihin edelleen mysteeri Yleisesti ymmärretään, että yksinkertaisia liikkuvia keskiarvoja SMA käytettiin kauan ennen eksponentiaalisia liikkuvia keskiarvoja EMA, koska EMA: t On rakennettu SMA-kehykseen ja SMA-jatkumo on helpommin ymmärretty tontille ting ja tracking purposes Haluaisitko hieman taustan lukemaa Tarkastele liikkuvat keskiarvot Mitä ne ovat. Simple Moving Keski SMA Yksinkertaiset liikkuvat keskiarvot tuli suositeltavin tapa seurata markkinahintoja, koska ne ovat nopeasti laskettavissa ja helposti ymmärrettävissä Varhaiset markkinat harjoittajat toimivat ilman käytettiin nykyään käytössä olevia kehittyneitä kaavamittareita, joten ne perustuivat ensisijaisesti markkinahintoihin ainoina oppaanaan. He laskivat markkinahinnat käsin ja kuvaavat hintoja trendien ja markkinoiden suuntaamiseksi. Tämä prosessi oli melko tylsää, mutta osoittautui varsin kannattavaksi vahvistamalla Lisätutkimuksia. Laske 10 päivän yksinkertainen liukuva keskiarvo yksinkertaisesti lisää viimeisten 10 päivän päätöskurssit ja jakaa 10: llä. 20 päivän liukuva keskiarvo lasketaan lisäämällä sulkuarvot 20 päivän aikana ja jakamalla 20 ja niin edelleen. Tämä kaava ei perustu pelkästään sulkemiseen, vaan tuote on hintojen keskiarvo - osa-alue Liikkuvat keskiarvot kutsutaan siirtymään Käytä laskentamallissa käytettyä hintaryhmää kartan pisteen mukaisesti. Tämä tarkoittaa sitä, että vanhat päivät pudottaisiin uusien sulkemispäivien hyväksi, joten tarvitaan aina uusi laskenta, joka vastaa keskimääräisen keskimääräisen ajanjakson. 10 päivän keskiarvo lasketaan lisäämällä uusi päivä ja pudottamalla kymmenes päivä ja yhdeksäs päivä pudotetaan toiselle päivälle Lisätietoja siitä, miten kaavioita käytetään valuutan kaupankäynnissä, tutustu kaavion perustaisiin läpivalaisuun. Exponential Moving Average EMA The eksponentiaalinen liukuva keskiarvo on hienostunut ja sitä käytetään yleisemmin 1960-luvulta lähtien, koska aikaisemmat ammattilaiset ovat kokeilemassa tietokonetta. Uusi EMA keskittyisi enemmän viimeisimpiin hintoihin pikemminkin kuin pitkään datapisteiden sarjaan. EMA Price current - edellinen EMA X kerroin aikaisempi EMA. Tärkein tekijä on tasoitusvakio, joka on 2 1 N jossa N päivien lukumäärä. 10 päivän EMA 2 10 1 18 8. Tämä tarkoittaa 10-jaksoista EMA w Viimeisin hinta 18 8, 20 päivän EMA 9 52 ja 50 päivän EMA 3 92 paino viimeisimmällä päivällä EMA toimii painottamalla nykyisen kauden ja edellisen EMA: n välistä eroa ja lisäämällä tulos edelliselle EMA: lle Mitä lyhyempi ajanjakso on, sitä enemmän painoa sovelletaan viimeisimpään hintaan. Laatusuuntaviivat Näillä laskelmilla pisteitä on piirretty, paljastava sovituslinja Markkinahintojen ylä - tai alapuolella olevat sovituslinjat merkitsevät, että kaikki liikkuvat keskiarvot ovat jäljessä olevia indikaattoreita ja käytetään ensisijaisesti seuraaviin trendeihin. Ne eivät toimi hyvin valikoimarkkinoilla ja ruuhkautumisjaksojen kanssa, koska sovituslinjat eivät merkitse trendiä, koska niillä ei ole näkyviä korkeampia tai alhaisempia laskuja. Plus-sovituslinjat pysyvät vakioina ilman suuntausta Markkinoiden alapuolella oleva nouseva linja merkitsee pitkää, kun taas markkinoiden yläpuolella oleva putoava rata merkitsee lyhyttä Täydellistä ohjetta, lue Moving Average Tutorial. Tavoitteena on käyttää yksinkertaista liikkuvaa liikettä Keskimäärin on havaita ja mitata suuntauksia tasoittamalla tietoja useilla hintaryhmien keinoilla Trendin havaitseminen ja ekstrapoloiminen ennusteeseen Oletetaan, että edeltävät suuntaukset jatkuvat Jotta yksinkertainen liikkuva keskiarvo voi olla pitkän aikavälin trendi löytyi ja seurasi paljon helpompaa kuin EMA, kohtuullisella oletuksella, että sovituslinja pysyy vahvempana kuin EMA-linja, koska keskitytään keskimäärin pidempään. EMA: ta käytetään lyhyempien trendien siirtoon, koska keskitytään viimeisimpiin hintoihin Tällä menetelmällä EMA pyrki vähentämään viivästyksiä yksinkertaisessa liukuva keskiarvossa, niin että sovituslinja houkuttelee hintoja lähemmäksi kuin yksinkertainen liukuva keskiarvo. EMA: n ongelma on se, että se on altis hinnankorotuksille erityisesti nopeiden markkinoiden ja volatiliteettijaksojen aikana EMA toimii hyvin, kunnes hinnat rikkovat sovituslinjaa Korkean volatiliteetin markkinoiden aikana voit harkita liikkuvan keskiarvon pituuden lisäämistä. Voidaan myös siirtyä EMAsta SMA: ksi, koska SMA tasoittaa dataa paljon paremmin kuin EMA sen vuoksi, että se keskittyy pitempiaikaisiin keinoihin. Järjestysindikaattorit Jäljelle jäävät indikaattorit liikkuvat keskiarvot toimivat hyvin tuki - ja vastuslinjoina. Jos hinnat laskevat alle 10 päivän pituisen sovituslinjan nousu, mahdollisuudet ovat hyviä, että nouseva suuntaus voi olla laskussa tai ainakin markkinat saattavat vakautua Jos hinnat laskevat kymmenen päivän liukuvan keskiarvon yli laskusuhdanteessa, suuntaus saattaa heikentyä tai vakiinnuttaa. Näissä tapauksissa käytetään 10- Ja 20 vuorokauden liukuva keskiarvo yhdessä ja odota, että 10 päivän linja ylittää 20 päivän viivakoodin yläpuolella tai sen alapuolella. Tämä määrittää seuraavan lyhytaikaisen hinnan suunnan. Pitkällä aikavälillä tarkkaile 100- ja 200 päivän Liikkuvat keskiarvot pitempään suuntaan Esimerkiksi 100 päivän ja 200 päivän liukuvien keskiarvojen avulla, jos 100 päivän liukuva keskiarvo ylittää 200 päivän keskiarvon, se kutsutaan kuolemanrantaksi ja on hyvin laskeva hintoihin 100- Joka ylittää 200 päivän liikkuvat ave Raivoa kutsutaan kultaiseksi ristiksi ja se on erittäin nouseva hintoihin Ei ole väliä, käytetäänkö SMA: ta tai EMAa, koska molemmat ovat trenditietoisia indikaattoreita. Se on vain lyhyellä aikavälillä, että SMA: lla on hieman poikkeamia sen vastakohdasta, EMA. Conclusion Siirtyvät keskiarvot ovat kartan ja aikasarjojen analyysin perusta. Yksinkertaiset liukuvat keskiarvot ja monimutkaisemmat eksponentiaaliset liukuvat keskiarvot auttavat visualisoimaan trendin tasoittamalla hinnanmuutoksia. Teknistä analyysiä kutsutaan toisinaan taiteeksi eikä tieteeksi, joka kestää vuosia hallita lisää tietoa teknisen analyysin tutoriaalista. Yhdysvaltojen työvaliokunnan tekemä kysely auttaa mittaamaan avoimia työpaikkoja. Se kerää tietoja työnantajista. Rahamäärän enimmäismäärä, jonka Yhdysvallat voi lainata Velan enimmäismäärä on luotu Joka on toisen vapausrekisterioikeuden nojalla. Korko, jolla talletuslaitos myöntää Federal Reserve - rahaston varoja toiselle talletuslaitokselle1. al mitata tuottojen hajaantumista tiettyyn arvopaperiin tai markkinoiden indeksiin. Volatiliteetti voidaan mitata. Yhdysvaltojen kongressin toimikausi hyväksyttiin vuonna 1933 pankkilaina, jossa kiellettiin kaupallisten pankkien osallistumista investointeihin. Ei-palkkaneuvonta viittaa mihin tahansa työpaikkaan maatiloista, yksityisistä kotitalouksista ja voittoa tuottavasta sektorista Yhdysvaltain työvaliokunta. EMA-indikaattori selitti, mikä on eksponentiaalinen liukuva keskiarvo. Päivitetty 26. huhtikuuta 2016 klo 6 42. Exponential Moving Average tai EMA-indikaattori kehitettiin vastaamaan jäljessä olevia SMA-indikaattorin heikkous painottamalla viimeisempää hintaa voimakkaammin Sen alkuperää ei tiedetä, mutta sen käyttö on suunniteltu parantamaan hintavaihteluiden vaikutuksia ja luomaan selkeämmän kuvan hintakehityksen muuttumisesta. Kaupat käyttävät EMAa, toisinaan yhdessä toisen EMA: n kanssa EMA-indikaattori käyttää ajanjaksoa ja hintaa, samoin kuin SMA, mutta tuoreimmat hinnat antavat enemmän w Kahdeksan, jotta indikaattori reagoi nopeammin markkinoiden muutoksiin Koska reagoi nopeammin, se on altis tuottamaan enemmän vääriä signaaleja EMA toimii hyvin yhdessä toisen EMA: n kanssa vahvoilla trending-markkinoilla, mutta EMA: n käyttäminen sivuttain markkinoilla on ei suositella Koska EMA on niin suosittu, se voi usein muodostaa tuki - tai vastuslinjan trendin tyypin mukaan, jota kauppiaat kunnioittavat päätöksentekoprosessissaan. EMA-kaava. EMA-indikaattori on yleinen Metatrader4-kaupankäynnin ohjelmistoissa. Kaava on monimutkaisempi kuin SMA: lle ja seuraa näitä vaiheita. Valitse hintasäätö olettaa sulkeutuvan hinnan. Valitse jaksotusasetus olettaa esimerkiksi 10. Laske tasoittava tekijä SF 2 1 10. Uusi EMA-arvo SF X Uusi hinta 1- SF X Edellinen EMA-arvo. Ohjelmisto-ohjelmat suorittavat tarvittavan laskennallisen työn. Alla esitetään kaksi EMA-linjaa, jotka on laskettu käyttäen kahta eri jaksoa. Punainen 28, Sininen 13. Ohjelmistoalustat sijoittavat yleensä EMA-indikaattorit pitkin eksi sting kynttilänvalmistusmuodot, kuten kaaviossa on kuvattu EMA Punainen viiva, jossa on pitempi ajanjakso, seuraa ylöspäin suuntautuvaa suuntausta, joka on myöhemmässä vaiheessa ja muodostaa kulmaisen tukilinjan, kunnes suuntaus alkaa kääntää suunnansa. Blue EMA - linja, jossa aika-asetus 13, reagoi enemmän nopeasti ja on upotettu kynttilänjalkojaan. EMA-indikaattorin etu on sen visuaalinen yksinkertaisuus. Kaupat voivat nopeasti arvioida vallitsevaa hintakäyttäytymistä EMA: n suunnasta huolellisesti, koska EMA on jäljellä oleva indikaattori eikä se voi sopeutua nopeasti markkinoiden volatiliteettiin. Ensimmäisen EMA-indikaattorin sarjassa kerrotaan, miten tätä indikaattoria käytetään valuuttamarkkinoilla ja miten luetaan erilaisia graafisia signaaleja. Risk Statement Trading Valuuttamarkkinat marginaaleilla on korkeat Riski ja se ei ehkä ole sopiva kaikille sijoittajille On mahdollista, että voit menettää enemmän kuin alkuperäinen talletus Korkea vipuvaikutus voi toimia teitä ja sinua vastaan. OptyLab Partners AB Fatburs Brunnsgata 31 118 28 Tukholma Ruotsi. Valuuttakurssi marginaalilla on suuri riski ja se ei välttämättä sovi kaikille sijoittajille. Korkea vipuvaikutus voi toimia myös sinua vastaan Sinua ennen sijoittamista Ulkomaiseen sijoittamiseen kannattaa harkita huolellisesti investointitavoitteita, kokemustasoa ja riskinottohalukkuutta. Tällä sivustolla olevia tietoja tai mielipiteitä ei pidä pyytää tai tarjoutua ostamaan tai myymään mitä tahansa valuuttaa, osuutta tai muut rahoitusvälineet tai palvelut Aiempi tuotto ei ole merkki tai takuu tulevasta suorituskyvystä Löytää oikeudellinen vastuuvapauslauseke. 2015 OptiLab Partners AB Kaikki oikeudet pidätetään. Keskimääräisten ja eksponenttien tasoittamismallien siirtäminen. ja lineaariset trendimallit, ei-seulomalliset mallit ja trendit voidaan ekstrapoloida käyttämällä liikkuvan keskiarvon tai tasoitusmallia. että aikasarja on paikallisesti paikallaan hitaasti vaihtelevalla keskiarvolla. Siksi siirrämme paikallista keskimääräistä liikkumavaraa arvioidaksemme keskiarvon nykyistä arvoa ja käytämme sitä lähitulevaisuuden ennusteena. Tätä voidaan pitää Kompromissi keskimallin mallin ja satunnaiskäytävän ilman ajoväylämallia kanssa Samaa strategiaa voidaan käyttää paikallisen trendin arvioimiseen ja ekstrapoloimiseen Liiallista keskiarvoa kutsutaan usein alkuperäisen sarjan tasoitetuksi versioksi, koska lyhyen aikavälin keskiarvoistamisella on vaikutusta Tasoittaa alkuperäisen sarjan kourat tasoittamalla säätämällä liikkuvan keskiarvon leveyden tasaamista, voimme toivoa löytävän jonkinlaisen optimaalisen tasapainon keskimääräisen ja satunnaisen kävelymallin suorituskyvyn välillä Yksinkertaisin keskitemallin malli on . Yhtä painotettu liikkuva keskiarvo. Y: n arvolla t1, joka tehdään ajanhetkellä t, on sama kuin viimeisimpien m-havaintojen yksinkertainen keskiarvo. Tässä ja muualla käytän Y-hahmoa ennusteessa aikasarjasta Y mahdollisimman varhaisessa päivämääränä tietyn mallin mukaan. Tämä keskiarvo keskittyy ajanjaksoon t-m 1 2, mikä tarkoittaa sitä, että arvio Paikallinen keskiarvo pyrkii jäljessä paikallisen keskiarvon todellisesta arvosta noin m 1 2 jaksolla. Näin ollen sanomme, että datan keski-ikä yksinkertaisella liiketaloudellisella keskiarvolla on m 1 2 suhteessa siihen kauteen, jolle ennuste lasketaan tämä on aika, jolla ennusteet katoavat jäljessä datan kääntöpisteistä. Esimerkiksi, jos keskiarvo lasketaan viimeksi kuluneesta viidestä arvosta, ennusteet ovat noin 3 jaksoa, jotka myöhästyvät vastakkain kääntöpisteissä. Huomaa, että jos m 1, Yksinkertainen liukuva keskimääräinen SMA-malli vastaa satunnaisen kävelymallin ilman kasvua Jos m on hyvin suuri, joka on verrattavissa arviointikauden pituuteen, SMA-malli vastaa keskiarvoista mallia. Kuten ennustamomallin parametreilla, on tavanomaista Säätää ki-arvoa N jotta saadaan parhaiten sopivat tiedot eli pienimmät ennustevirheet keskimäärin. On esimerkki sarjasta, joka näyttää satunnaisvaihteluita hitaasti vaihtelevan keskiarvon ympärillä Ensin yritetään sovittaa satunnaisen kävelyn kanssa Malli, joka vastaa yksinkertaista liikkumatonta keskiarvoa yhdestä termistä. Satunnaiskäytävä malli reagoi hyvin nopeasti sarjan muutoksiin, mutta näin tehdessään se poimii paljon datan kohinaa satunnaisvaihteluista sekä signaalista paikallinen Keskiarvo Jos me yrittäisimme yksinkertaisesti liikkua keskimäärin 5 ehdokasta, saamme tasaisemman näköisiä ennusteita. 5-aikavälinen yksinkertainen liukuva keskiarvo tuottaa huomattavasti pienempiä virheitä kuin satunnaiskäytävä malli tässä tapauksessa. Tämän tietojen keskimääräinen ikä ennuste on 3 5 1 2, joten se on yleensä jäljessä käännekohdista noin kolmella jaksolla Esimerkiksi laskusuhdanne näyttää esiintyneen kaudella 21, mutta ennusteet eivät kääntyneet vasta useisiin jaksoihin myöhemmin. Huomaa, Pitkän aikavälin ennusteet SMA-modista El on horisontaalinen suora, kuten satunnaiskäytävässä. Siten SMA-mallissa oletetaan, että datassa ei ole trendiä. Vaikka satunnaiskäytävämallin ennusteet ovat yksinkertaisesti yhtä kuin viimeinen havaittu arvo, ennusteet SMA-malli on yhtä kuin viimeaikaisten arvojen painotettu keskiarvo. Statgraphicsin laskemat luottamusrajat yksinkertaisen liukuvan keskiarvon pitkän aikavälin ennusteille eivät ole laajempia ennustehorisontin kasvaessa. Tämä ei tietenkään ole oikea. Valitettavasti ei ole mitään taustalla olevaa tilastoteoria, joka kertoo, kuinka luottamusväliä pitäisi laajentaa tähän malliin. Ei kuitenkaan ole liian vaikeaa laskea empiirisiä estimaatteja luottamusrajoista pitempään horisonttiennusteisiin. Esimerkiksi voit luoda laskentataulukon, jossa SMA-malli Käytetään ennustamaan 2 askeleen eteenpäin, 3 askeleen eteenpäin, jne. Historiallisen datanäytteen sisällä. Tämän jälkeen voit laskea virheiden näytteen standardipoikkeamat kullakin ennusteella h orizon, ja sitten rakentaa luottamusväliä pitempiaikaisille ennusteille lisäämällä ja vähentämällä sopivien standardipoikkeaman kerrannaisvaikutuksia. Jos yritämme 9-portaista yksinkertaista liikkuvaa keskiarvoa, saamme vielä tasaisempia ennusteita ja enemmän jäljellä olevaa vaikutusta. Keskimääräinen ikä on nyt 5 jaksoa 9 1 2 Jos otamme 19-vuotisen liikkumavälin keskiarvon, keski-ikä kasvaa arvoon 10. Huomaa, että ennusteet ovat nyt jäljessä käännekohdista noin kymmenen jaksolla. Mikä taso on parasta tässä sarjassa Tässä on taulukko, joka vertailee virhestatuksiaan ja sisältää myös 3-aikavälin keskiarvon. Mallin C, 5-aikavälinen liukuva keskiarvo, tuottaa RMSE: n pienimmän arvon pienellä marginaalilla kolmen ja 9 kuukauden keskiarvon välillä ja niiden muut tilastot ovat lähes samankaltaisia. Joten mallien, joilla on hyvin samankaltaiset virhestatukset, voimme valita, haluammeko ennustaa hieman reagointikykyä tai hieman sileämpää. Palaa sivun yläosaan. Brown s Yksinkertainen eksponentiaalinen tasoitus eksponentiaalisesti painotettu Liikkuvaa keskiarvoa. Edellä kuvatulla yksinkertaisella liikkuvalla keskimääräisellä mallilla on ei-toivottu ominaisuus, että se käsittelee viimeiset k-havainnot yhtä lailla ja jättää täysin huomiotta kaikki aiemmat havainnot Intuitiivisesti, aiemmat tiedot on diskontattava asteittain - esimerkiksi viimeisin havainto Saavat hieman enemmän painoa kuin 2. viimeisin, ja 2. viimeisin pitäisi saada hieman enemmän painoa kuin kolmas viimeisin ja niin edelleen Yksinkertainen eksponentti tasoitus SES malli tekee tämän. Let merkitsee tasaus vakiona luku välillä 0 ja 1 Yksi tapa kirjoittaa mallia on määrittää sarja L, joka edustaa nykyistä tasoa eli sarjan keskimääräistä arvoa, joka on arvioitu datasta tähän asti. L: n arvo ajankohtana t lasketaan rekursiivisesti edellisestä omasta edellisestä arvostaan. Siten nykyinen tasoitettu arvo on interpolointi edellisen tasoitetun arvon ja nykyisen havainnon välillä, missä se ohjaa interpoloidun arvon läheisyyttä eniten Sentin ennustaminen Seuraavan jakson ennuste on yksinkertaisesti nykyinen tasoitettu arvo. Vastaavasti voimme ilmaista seuraavan ennusteen suoraan edellisten ennusteiden ja aikaisempien havaintojen perusteella jollakin seuraavista vastaavista versioista Ensimmäisessä versiossa ennuste on interpolointi Edellisen ennusteen ja aiemman havainnon välillä. Toisessa versiossa seuraava ennuste saadaan säätämällä edellistä ennustusta edellisen virheen suuntaan murto-osalla. On virheen aikaan t Kolmannessa versiossa ennuste on eksponentiaalisesti painotettu eli diskontattu liikkuva keskiarvo diskonttokertoimella 1. Ennakoivan kaavan interpolointiversio on yksinkertaisin käyttää, jos toteutat mallia laskentataulukkoon, johon se sopii yhteen soluun ja sisältää soluviitteitä, jotka osoittavat edellistä ennustetta, Havainto ja solu, jossa arvo on tallennettu. Huomaa, että jos 1, SES-malli vastaa satunnainen kävelymalli wit Jos 0, SES-malli vastaa keskiarvoa, olettaen, että ensimmäinen tasoitettu arvo on asetettu yhtä kuin keskiarvo. Palaa sivun yläosaan. Yksinkertaisen eksponentiaalisen tasauksen ennusteessa olevien tietojen keskimääräinen ikä on 1 suhteellinen Ennusteelle laskettuun ajanjaksoon Tämän ei pitäisi olla ilmeinen, mutta se voidaan helposti osoittaa arvioimalla ääretön sarja Näin ollen yksinkertainen liukuva keskimääräinen ennuste pyrkii kääntämään kääntöpisteitä noin yhdellä jaksolla Esimerkiksi 0 5 viive on 2 jaksoa, kun 0 2 viive on 5 jaksoa, kun 0 1 viive on 10 jaksoa jne. Tietyllä keskimääräisellä iällä eli viivästymisellä, yksinkertainen eksponentiaalinen tasoitus SES ennuste on jonkin verran parempi kuin yksinkertainen liikkuva keskimääräinen SMA-ennuste, koska se asettaa suhteellisen enemmän painoarvoa viimeisimpiin havaintoihin - se on hieman reagoivampi viime aikoina tapahtuneisiin muutoksiin. Esimerkiksi yhdeksällä ehdolla olevalla SMA-mallilla ja kahdella SES-mallilla on keskimääräinen ikä 5 on da SES-mallissa painotetaan viimeisimpiä kolmea arvoa kuin SMA-malli, mutta samalla ei unohda yli 9 vanhoja arvoja, kuten tässä kaaviossa on esitetty. Toinen tärkeä etu SES-malli SMA-mallissa on, että SES-malli käyttää tasausparametria, joka on jatkuvasti muuttuva, joten se voidaan helposti optimoida käyttämällä ratkaisija-algoritmia keskimääräisen neliövirheen minimoimiseksi. SES-mallin optimaalinen arvo tämän sarjan osalta osoittautuu on 0 2961, kuten tässä on esitetty. Tämän ennusteen tietojen keski-ikä on 1 0 2961 3 4 jaksoa, joka on samanlainen kuin 6-aikavälin yksinkertainen liukuva keskiarvo. SES-mallin pitkän aikavälin ennusteet ovat Vaakasuora viiva kuten SMA-mallissa ja satunnaiskäytävä malli ilman kasvua Huomaa kuitenkin, että Statgraphicsin laskemat luottamusvälit eroavat nyt kohtuullisen näköisellä tavalla ja että ne ovat huomattavasti kapeampia kuin randin luottamusvälit om-kävelymalli SES-malli olettaa, että sarja on hieman ennakoitavampi kuin satunnaiskäytävä malli. SES-malli on itse asiassa ARIMA-mallin erityistilanne, joten ARIMA-mallien tilastollinen teoria tarjoaa hyvän perustan luottamusvälien laskemiselle SES-malli Erityisesti SES-malli on ARIMA-malli, jossa on yksi epäsuositusero, MA1-termi ja ei vakiotermi, joka muuten tunnetaan ARIMA 0,1,1 - malliksi ilman vakioa. ARIMA-mallissa MA 1 - kerroin vastaa Esimerkiksi, jos sijoitat ARIMA 0,1,1 - mallin ilman vakioja täällä analysoituun sarjaan, arvioitu MA 1 - kerroin osoittautuu 0 7029: ksi, joka on lähes täsmälleen yksi miinus 0 2961. On mahdollista lisätä oletus nollasta riippumattomalle vakioiselle lineaariselle trendille SES-mallille. Tähän voidaan tehdä vain ARIMA-malli, jossa on yksi epäsuositusero ja MA1-termi vakiolla eli ARIMA 0,1,1 - mallilla Pitkällä aikavälillä sitten on trendi, joka on yhtä suuri kuin koko arviointikauden aikana havaittu keskimääräinen trendi Et voi tehdä kausittaista säätöä, koska kausittaiset säätömahdollisuudet ovat pois käytöstä, kun mallityyppi on asetettu ARIMA: lle. Voit kuitenkin lisätä vakion pitkän Terminen eksponentiaalinen trendi yksinkertaiseen eksponentiaalisen tasoitusmallin kanssa kausittaisen säätämisen kanssa tai ilman sitä käyttämällä inflaatiota säätämisvaihtoehtoa ennusteprosessissa Asianmukaista inflaation prosentuaalista kasvuvauhtia jaksoa kohti voidaan arvioida laskennan kertoimeksi lineaarisessa trendimallissa, joka on sovitettu yhdessä luonnollisen logaritmimuunnoksen kanssa tai se voi perustua muihin pitkäaikaisiin kasvunäkymiin liittyvästä riippumattomasta tiedosta. Palaa sivun yläosaan. Brown s Lineaarinen eli kaksinkertainen eksponentiaalinen tasoittaminen. SMA-mallit ja SES-mallit olettavat, että ei ole olemassa suuntausta Kaikenlaisia tietoja, jotka ovat yleensä OK tai ainakin ei-liian-huono 1-askel eteenpäin ennusteet, kun tiedot ovat suhteellisesti noi Ja ne voidaan muokata siten, että ne sisältävät lineaarisen lineaarisen kehityksen, kuten edellä on esitetty. Mitä lyhyen aikavälin trendeihin Jos sarjassa on vaihteleva kasvuvauhti tai syklinen kuvio, joka erottuu selvästi kohinaa vastaan ja jos on tarpeen Ennustetaan enemmän kuin 1 jakso eteenpäin, paikallisen trendin estimointi saattaa myös olla kysymys Yksinkertainen eksponentiaalinen tasoitusmalli voidaan yleistää lineaarisen eksponentiaalisen tasoituksen LES-mallin saamiseksi, joka laskee paikalliset arviot sekä tasosta että trendistä. Yksinkertaisin aikamuuttuva suuntaus malli on Brownin lineaarinen eksponentiaalinen tasoitusmalli, jossa käytetään kahta erilaista tasoitettua sarjaa, jotka keskittyvät eri ajankohtiin. Ennusteiden kaava perustuu kahden keskipisteen linjan ekstrapoloimiseen. Holtin s-mallin kehittyneempi versio on Seuraavassa tarkastellaan Brownin lineaarisen eksponentiaalisen tasoitusmallin algebrallista muotoa, kuten yksinkertaisen eksponentiaalisen tasoitusmallin mallia, jota voidaan ilmaista monissa erilaisissa, mutta e Kolmiarvoiset muodot Tämän mallin vakiomuoto on yleensä ilmaistu seuraavasti: Let S tarkoittaa yksinkertaisesti tasoitettua sarjaa, joka saadaan soveltamalla yksinkertaista eksponenttista tasoitusta sarjaan Y, eli S: n arvo ajanjaksolla t on annettu. Muista, että yksinkertaisen eksponentiaalisen tasoituksen alla tämä olisi Y: n ennuste ajanjaksolla t 1 Sitten S merkitsee kaksinkertaisen tasoitetun sarjan, joka saadaan käyttämällä yksinkertaista eksponentiaalista tasoitusta käyttäen samaa sarjaa S. Lopuksi Y: n ennustetta mille tahansa K 1 on annettu. Tämä tuottaa e 1 0 eli huijaa vähän ja anna ensimmäisen ennusteen olevan yhtä todellinen ensimmäinen havainto, ja e 2 Y 2 Y 1, jonka jälkeen ennusteet syntyy käyttäen edellä olevaa yhtälöä, saadaan samat sovitut arvot kuten S ja S perustuva kaava, jos jälkimmäiset käynnistettiin käyttämällä S 1 S 1 Y 1 Tätä malliversiota käytetään seuraavalla sivulla, joka kuvaa eksponentiaalisen tasauksen yhdistelmää kausittaisella säätöllä. Holt s Linear Exponential Smoothing. Brown s LES-malli laskee paikalliset arviot tasosta ja trendistä tasoittamalla tuoreita tietoja, mutta se, että se tekee niin yhdellä tasoitusparametrilla, rajoittaa tietomalleja, joita se kykenee sovittamaan tasolle ja suuntaukselle, eivät saa vaihdella at Riippumattomat hinnat Holtin LES-malli käsittelee tätä ongelmaa sisällyttämällä kaksi tasoitusvaketta, yksi tasolle ja yksi trendille milloin tahansa t, kuten Brownin mallissa, paikallistasolla L t ja arvio T T paikallinen trendi Tässä ne lasketaan rekursiivisesti y: n arvosta t havaitussa ajanhetkessä ja aikaisemmissa tason ja trendin estimoinnissa kahdella yhtälöllä, jotka soveltavat erikseen eksponenttista tasoitusta. Jos arvioitu taso ja trendi ajanhetkellä t-1 ovat vastaavasti L t 1 ja T t-1, silloin Y t: n ennuste, joka olisi tehty ajanhetkellä t-1 on yhtä suuri kuin L t-1 T t-1 Kun todellinen arvo havaitaan, Taso lasketaan rekursiivisesti interpoloimalla Y t: n ja sen ennusteen L t-1 T t-1 välillä käyttämällä painot ja 1. Arvioitua tasoa, eli L t L t 1, muutosta voidaan tulkita meluisaksi Suuntaus ajankohtana t Trendin päivitetty arvio arvioidaan sitten rekursiivisesti interpoloimalla L: n välillä t L t 1 ja edellisen trendin trendin T t-1 käyttäen painotasoja ja 1. Trenditasoitusvakion tulkinta on sama kuin tason tasoitusvakio. Mallit, joilla on pieniä arvoja, olettavat, että trendi muuttuu vain suuremmalla hitaudella, kun taas suurempien mallien oletetaan muuttuvan nopeammin. Suuri malli uskoo, että kaukana oleva tulevaisuus on hyvin epävarma, koska trendien arvioinnin virheet tulevat melko tärkeiksi, kun ennustetaan enemmän kuin yksi aika edellä. Palaa alkuun Sivutaso tasoittaa ja voidaan arvioida tavanomaisella tavalla minimoimalla yhden askeleen ennusteiden keskimääräinen neliövirhe. Kun Statgraphicsissa tämä tehdään, arviot osoittavat olevan 0 3048 ja 0 008. tarkoittaa, että mallissa oletetaan, että trendi vaihtelee hyvin vähän ajanjaksosta toiseen, joten pohjimmiltaan tämä malli yrittää arvioida pitkän aikavälin suuntausta. Analogisesti käsitteen "keski-ikä" se paikallisen tason tasolla, keskimääräinen ikä, jota käytetään paikallisen trendin arvioinnissa, on verrannollinen 1: een, mutta ei täsmälleen samaa tasoa. Tässä tapauksessa 1 0 006 125 Tämä on tarkka luku Koska tarkkuuden tarkkuus ei ole todellisuudessa kolme desimaalia, mutta se on samaa yleistä suuruusluokkaa kuin otoskoko 100, joten tämä malli on keskimäärin melkoisen paljon historiaa trendin arvioimisessa. Alla oleva taulukko osoittaa, että LES-malli arvioi jonkin verran suurempaa paikallista suuntausta sarjan lopussa kuin SES-trendimallissa arvioitu jatkuva kehitys. Myös arvioitu arvo on lähes identtinen SES-mallin kanssa sovittamalla tai ilman suuntausta , joten tämä on melkein sama malli. Nyt nämä näyttävät kohtuullisilta ennusteiksi mallille, jonka pitäisi arvioida paikallista suuntausta. Jos näet silmämunin tämän tontin, näyttää siltä, että paikallinen trendi on kääntynyt alaspäin loppupuolella Sarja Wh On tapahtunut Tämän mallin parametrit on arvioitu minimoimalla yhden askeleen ennusteiden neliövirhe, ei pidemmän aikavälin ennusteita, jolloin trendi ei tee paljon eroa Jos kaikki olet tarkastelemassa ovat 1 - etenemisvirheitä, et näe suurempaa kuvaa suuntauksista yli sanoa 10 tai 20 jaksoa Jotta tämä malli olisi sopusoinnussa meidän silmämunan extrapolation tiedot, voimme manuaalisesti säätää trendin tasoitus vakio niin, että se käyttää trendin estimointiin lyhyemmän perustan Esimerkiksi jos päätämme asettaa 0 1, paikallisen trendin arvioinnissa käytettävien tietojen keskimääräinen ikä on 10 jaksoa, mikä tarkoittaa, että lasketaan keskiarvo viimeisen 20 jakson aikana tai niin Tässä on se, mitä ennustettu tontti näyttää, jos asetamme 0 1 säilyttäen 0 3 Tämä näyttää intuitiivisesti kohtuulliselta tässä sarjassa, vaikkakin on todennäköisesti vaarallista ekstrapoloida tämä trendi yli 10 jaksoa tulevaisuudessa. Mitä virhestatuksista tässä on Mallivertailu f Tai edellä kuvatut kaksi mallia sekä kolme SES-mallia SES-mallin optimaalinen arvo on noin 0 3, mutta vastaavilla tuloksilla, joilla on hieman enemmän tai vähemmän vastetta, saadaan vastaavasti 0 5 ja 0 2. A Holt s lineaarinen exp tasoitus alfa 0 3048 ja beeta 0 008. B Holtin lineaarinen pikselointi alfa 0 3: lla ja beeta 0 1. C Yksinkertainen eksponenttinen tasaus alfa 0 5. D Yksinkertainen eksponenttinen tasoitus alfa 0 3. E Yksinkertainen eksponenttinen tasaus alfa 0 2: lla. Tietojesi tilastot ovat lähes samanlaisia, joten voimme todellakin tehdä valinnan perustuen 1-askeleen ennusteisiin virheisiin datanäytteessä. Meidän on pudottava muut näkökohdat. Jos uskomme vahvasti, että on järkevää perustaa nykyinen trenditieto siitä, mitä on tapahtunut viimeisen 20 ajanjakson aikana tai niin, voimme tehdä tapauksen LES-mallille, jossa on 0 3 ja 0 1 Jos haluamme olla agnostisia siitä, onko paikallinen suuntaus, niin yksi SES-malleista voisi Olisi helpompi selittää ja antaa myös enemmän middl E-of-the-road - ennusteet seuraaville 5 tai 10 jaksoille Palaa sivun yläreunaan. Millainen suuntaus-ekstrapolointi on paras horisontaalinen vai lineaarinen Empiirinen näyttö viittaa siihen, että jos tietoja on jo tarpeellista inflaatiota varten, voi olla varomaton ekstrapoloida lyhytaikaisia lineaarisia suuntauksia hyvin pitkälle tulevaisuuteen. Tänään näkyvät trendit voivat hidastua tulevaisuudessa erilaisten syiden takia, kuten tuotteiden vanhentumisesta, lisääntyneestä kilpailusta ja teollisuuden syklisistä laskusuhdanteista tai noususta. Tästä syystä yksinkertainen eksponentiaalinen tasoitustoimet tekevät usein parempaa näytteenottotapahtumaa kuin muutoin olisi odotettavissa, vaikka sen naiivi horisontaalinen suuntaus ekstrapolaatiosta Lineaarisen eksponentiaalisen tasoitusmallin vaimennetut trendimuutokset ovat myös käytännössä usein käytännössä esillä konservatiivisuuden muistiinpanossa sen suuntausennusteisiin. Vaimennettu trendi LES-malli voidaan toteuttaa ARIMA-mallin erityistilanteena, erityisesti ARIMA 1,1,2-mallina. Luottamusvälit arou Eksponentiaalisten tasoitusmallien tuottamat pitkän aikavälin ennusteet, harkitsemalla niitä ARIMA-mallien erikoistapauksina Varo, että kaikki ohjelmistot eivät laske luottamusväliä näille malleille oikein. Luottamusvälien leveys riippuu mallin RMS-virheestä, tyypistä Yksinkertaisen tai lineaarisen tasoituksen taso iii tasoitusvakion s ja iv lukema ennusteiden aikaisempien jaksojen lukumäärä Yleisesti ottaen välekset levittyvät nopeammin SES-mallin suuremmiksi ja ne levittyvät paljon nopeammin, kun ne ovat lineaarisia eikä yksinkertaisia smoothing is used This topic is discussed further in the ARIMA models section of the notes Return to top of page.
No comments:
Post a Comment