Prognozowanie przez wygładzanie technik Ta strona jest częścią elektronicznych obiektów E-learning służących do podejmowania decyzji. Inne JavaScript w tej serii są podzielone na kategorie w różnych obszarach aplikacji w sekcji MENU na tej stronie. Seria czasowa jest sekwencją obserwacji zamówionych w czasie. Istotnym elementem zbioru danych z czasem jest pewna forma losowej odmian. Istnieją metody zmniejszania anulowania efektu z powodu zmienności losowej. Szeroko stosowane techniki są wygładzające. Techniki te, gdy są odpowiednio stosowane, ujawniają bardziej wyraźne tendencje. Wpisz sekwencję czasową Wiersz w kolejności, zaczynając od lewego górnego naroża, a parametr (y), a następnie kliknij przycisk Oblicz (Calculate), aby uzyskać jedno-wyprzedzające prognozy. Puste pola nie są uwzględniane w obliczeniach, ale zerami są. Podczas wprowadzania danych do przenoszenia z komórki do komórki w macierzy danych użyj klawisza Tab, a nie strzałki lub wprowadź klucze. Cechy serii czasowych, które mogą być ujawnione poprzez zbadanie jego wykresu. z prognozowanymi wartościami, zachowaniem resztkowym, modelowaniem prognoz stanu. Średnie kroczące: średnia ruchoma zaliczana jest do najpopularniejszych technik preprocesowania szeregów czasowych. Są one wykorzystywane do filtrowania białego szumu przypadkowego z danych, aby szereg czasów był gładszy, a nawet podkreślał pewne elementy informacyjne zawarte w serii czasów. Exponential Smoothing: Jest to bardzo popularny schemat generowania wygładzonej serii czasowej. Podczas gdy w Moving Averages poprzednie obserwacje są ważone jednakowo, Exponential Smoothing przypisuje wykładniczo malejące ciężary, gdy obserwacja staje się starsza. Innymi słowy, niedawne obserwacje są relatywnie większe w prognozowaniu niż starsze obserwacje. Double Exponential Smoothing lepiej sprawdza trendy. Triple Exponential Smoothing lepiej sprawdza trendy paraboli. Średnia ważona średnią ruchoma z wycentrowaną prędkością a. odpowiada w przybliżeniu prostej średniej ruchomej długości (to jest okresu) n, gdzie a i n są powiązane przez: a (n1) OR n (2 - a) a. Tak więc, na przykład, średnia ważona średnią ruchoma ze stałą wygładzania równą 0,1 odpowiadaby w przybliżeniu 19-dniowej średniej ruchomej. I 40-dniowa prosta średnia ruchoma odpowiadałaby przybliżonej średniej ruchomej z wykładziną wykładaną ze stałą wygładzania równą 0,04878. Holts Linear Exponential smoothening: Załóżmy, że serie czasów są nie sezonowe, ale mają tendencję do wyświetlania. Metoda Holts szacuje obecny poziom i obecny trend. Zwróć uwagę, że prosta średnia ruchoma jest szczególnym przypadkiem wygładzania wykładniczego poprzez ustawienie okresu średniej ruchomej na całkowitą część (2-alfa) alfa. Dla większości danych biznesowych parametr alfa o wartości mniejszej niż 0,40 jest często skuteczny. Można jednak wykonać przeszukiwanie siatki przestrzeni parametrów, od 0,1 do 0,9, ze skokiem 0,1. Następnie najlepsza alfa ma najmniejszy średni błąd bezwzględny (MA Error). Jak porównać kilka metod wygładzania: Choć istnieją wskaźniki liczbowe do oceny dokładności techniki prognozowania, najbardziej szerokim podejściem jest użycie wizualnego porównania kilku prognoz w celu oceny ich dokładności i wyboru spośród różnych metod prognozowania. W tym podejściu należy wykreślić (na przykład na Excelze) na tym samym wykresie oryginalne wartości zmiennej z serii czasowej i prognozowane wartości z kilku różnych metod prognozowania, co ułatwia porównanie wizualne. Możesz skorzystać z wcześniejszych prognoz za pomocą wygładzania technik JavaScript w celu uzyskania wcześniejszych wartości prognoz opartych na technikach wyrównywania, które używają tylko jednego parametru. Metody Holt i Winters wykorzystują odpowiednio dwa i trzy parametry, dlatego też nie jest łatwo wybrać optymalne, a nawet bliskie wartości optymalne przez próby i błędy parametrów. Jednokierunkowe wygładzenie podkreśla perspektywę krótkiego zasięgu, wyznaczając poziom do ostatniej obserwacji i opiera się na warunku, że nie ma tendencji. Regresja liniowa, która pasuje do linii najmniejszych kwadratów do danych historycznych (lub przekształconych danych historycznych), reprezentuje długi dystans, który zależy od podstawowej tendencji. Holts liniowe wyrównanie wykładnicze przechwytuje informacje o najnowszym trendzie. Parametry w modelu Holts to parametr poziomów, który powinien zostać zmniejszony, gdy wielkość zmian danych jest duża, a parametr trendu powinien zostać zwiększony, jeśli ostatni trend będzie wspierany przez przyczyny. Prognoza krótkoterminowa: zwróć uwagę, że każdy JavaScript na tej stronie zapewnia prognozę na jedną stronę. Aby uzyskać prognozę dwuetapową. po prostu dodaj prognozowaną wartość na koniec danych serii danych, a następnie kliknij przycisk Oblicz. Możesz powtórzyć ten proces kilka razy w celu uzyskania potrzebnych krótkoterminowych prognoz. Simple Vs. Średnie ruchy wykładnicze Średnie ruchome są czymś więcej niż badaniem ciągów liczb w kolejnym porządku. Wcześni praktycy analizy serii czasowej byli bardziej zainteresowani indywidualnymi numerami serii czasowych, niż były z interpolacją tych danych. Interpolacja. w formie teorii prawdopodobieństwa i analizy, przyszedł znacznie później, gdy wzorce zostały opracowane i odkryto korelacje. Po zrozumieniu, różne kreski i linie zostały narysowane wzdłuż serii czasowej, aby przewidzieć, gdzie punkty danych mogą się pojawić. Obecnie uważane są za podstawowe metody obecnie stosowane przez podmioty zajmujące się analizą techniczną. Analiza wykresów można prześledzić z 18 wieku Japonii, ale jak i kiedy średnie kroczące po raz pierwszy zastosowano do cen rynkowych pozostaje tajemnicą. Ogólnie rzecz biorąc, rozumie się, że proste średnie ruchome (SMA) były używane na długo przed średnim ruchem wykładniczym (EMA), ponieważ EMA są zbudowane w ramach SMA, a kontinuum SMA jest łatwiej zrozumiane dla celów kreślenia i śledzenia. Proste przechodzenie średnie (SMA) Proste średnie kroczące stały się preferowaną metodą śledzenia cen rynkowych, ponieważ są szybkie do obliczenia i łatwe do zrozumienia. Wcześniejsze praktyki rynku działały bez użycia wyrafinowanych wskaźników stosowanych obecnie, dlatego polegały przede wszystkim na cenach rynkowych jako ich jedynych przewodników. Obliczali ceny rynkowe ręcznie i wyliczyli te ceny w celu określenia tendencji i kierunku na rynku. Proces ten był dość żmudny, ale okazał się dość korzystny z potwierdzeniem dalszych badań. Aby obliczyć 10-dniową prostą średnią ruchoma, wystarczy dodać ceny zamknięcia z ostatnich 10 dni i podzielić przez 10. 20-dniową średnią ruchoma oblicza się przez dodanie cen zamknięcia w okresie 20 dni i podziel się przez 20, a wkrótce. Ta formuła nie tylko opiera się na cenach zamknięcia, ale produkt jest średnią cen - podzbioru. Średnie ruchy są określane jako ruchome, ponieważ grupa cen stosowana w obliczeniach przesuwa się zgodnie z punktem na wykresie. Oznacza to, że stare dni są opuszczane na nowe dni cen zamknięcia, więc nowe obliczenia są zawsze potrzebne w zależności od ramy czasowej przeciętnego zatrudnionego. Tak więc 10-dniowa średnia jest przeliczana przez dodanie nowego dnia i upływu 10 dnia, a dziewiąty dzień upada w drugi dzień. Średnia przemieszczeniowa (EMA) Wyraźna i często używana średnica ruchomych wykładów od lat 60., dzięki wcześniejszym doświadczeniom eksperymentującym z komputerem. Więcej informacji na temat sposobu używania wykresów w handlu walutami można znaleźć w naszym przewodniku po podstawie wykresu. Nowa EMA koncentruje się bardziej na najnowszych cenach niż na długiej serii punktów danych, co wymaga prostej średniej ruchomej. Aktualny EMA ((Cena (bieżąca) - poprzednia EMA)) Mnożnik X) poprzednia EMA. Najważniejszym czynnikiem jest stała wygładzania, że 2 (1N), gdzie N liczba dni. 10-dniowa EMA 2 (101) 18.8 Oznacza to, że 10-krotny EMA odważa ostatnią cenę 18,8, 20-dniową EMA 9,52 i 50-dniową EMA 3.92 wagę ostatniego dnia. EMA dzieli ważną różnicę między ceną bieżących okresów a poprzednią EMA i dodaje wynik do poprzedniej EMA. Im krótszy okres, tym większą wagę stosuje się do najnowszej ceny. Dopasowanie linii Przez te obliczenia punkty są wykreślane, odsłaniając linię dopasowania. Linie mocujące powyżej lub poniżej ceny rynkowej oznaczają, że wszystkie średnie ruchome są wskaźnikami słabiej rozwiniętymi. i są wykorzystywane głównie do następujących tendencji. Nie działają dobrze na rynkach i okresach przeciążenia, ponieważ linie łączące nie wskazują na tendencję ze względu na brak wyraźnych wyższych poziomów lub niższych poziomów niskich. Dodatkowo linie dopasowania mają tendencję do pozostawania na stałym poziomie bez podania kierunku. Rosnąca linia montażowa poniżej rynku oznacza długi, a spadająca linia nad rynkiem jest krótka. Aby uzyskać pełny przewodnik, zapoznaj się z przewodnikiem Moving Average Tutorial). Użycie prostej średniej ruchomej polega na wykrywaniu i pomiarowaniu trendów poprzez wygładzenie danych przy użyciu kilku grup cen. Widoczny jest trend i ekstrapolowany w prognozie. Założeniem jest kontynuacja wcześniejszych tendencji. Dla prostej średniej ruchomej, można znaleźć długą tendencję i postępować znacznie łatwiej niż EMA, przy założeniu, że linia mocująca będzie mocniejsza niż linia EMA z powodu dłuższego skupienia się na średnich cenach. EMA jest wykorzystywana do przechwytywania krótkich ruchów trendu, ze względu na skupienie się na najnowszych cenach. Dzięki tej metodzie EMA miała zmniejszyć wszelkie opóźnienia w prostej średniej ruchomej, dzięki czemu linia mocowania będzie trzymać się bliżej cen niż średnia ruchoma. Problem z EMA jest taki: jest podatny na przerwy w cenach, szczególnie na szybko rynkach i okresach zmienności. EMA działa dobrze, dopóki ceny nie złamą linii montażowej. Podczas wyższych rynków zmienności można rozważyć zwiększenie długości średniej ruchomej. Można nawet przełączyć się z EMA na SMA, ponieważ SMA wygładza dane znacznie lepiej niż EMA ze względu na skupienie się na długoterminowych środkach. Wskaźniki trendów Poniżej przedstawiamy wskaźniki opóźniające, średnie kroczące służą jako linie wsparcia i oporu. Jeśli ceny spadną poniżej 10-dniowej linii dopasowania w tendencji wzrostowej, są szanse, że tendencja wzrostowa może się pogarszać, a przynajmniej rynek może się umocnić. Jeśli ceny przekroczą 10-dniową średnią ruchową w dół. tendencja może pogarszać się lub konsolidować. W tych przypadkach stosuj 10 i 20-dniową średnią ruchomej razem i czekaj na 10-dniową linię przekraczającą lub poniżej linii 20-dniowej. Określa to następny krótkoterminowy kierunek cen. W dłuższych okresach obserwuj średnie ruchome 100 i 200 dni w kierunku długoterminowym. Na przykład używając uśrednionych średnich ruchów 100 i 200 dni, jeśli 100-dniowa średnia ruchoma przekracza średnią 200 dni, nazywana jest krzyżem śmierci. i jest bardzo niechciany dla cen. 100-dniowa średnia ruchoma, która przekracza 200-dniową średnią ruchliwą, nazywa się złotym krzyżykiem. i jest bardzo uparty dla cen. Nie ma znaczenia, czy używany jest SMA czy EMA, ponieważ są to wskaźniki trendów. Jedynie w krótkim okresie SMA ma niewielkie odchylenia od swojego odpowiednika, EMA. Podsumowanie Średnie ruchome są podstawą analizy wykresów i serii czasowych. Proste średnie kroczące i bardziej złożone średnie kroczące wskazują wizualizację tego trendu, wygładzając ruchy cen. Analiza techniczna jest czasami określana raczej jako sztuka, a nie nauka, z którą trzeba wiele lat opanować. (Dowiedz się więcej w naszym samouczku analizy technicznej). Rodzaj podatku pobieranego od zysków kapitałowych poniesionych przez osoby prywatne i korporacje. Zyski kapitałowe to zyski inwestora. Zamówienie zakupu zabezpieczenia z lub poniżej określonej ceny. Zlecenie z limitem kupna umożliwia określenie podmiotów gospodarczych i inwestorów. Reguła Internal Revenue Service (IRS), która umożliwia wycofanie bez kary z konta IRA. Reguła wymaga tego. Pierwsza sprzedaż akcji przez prywatną firmę do publicznej wiadomości. IPO są często wydawane przez mniejsze, młodsze firmy szukające. Wskaźnik zadłużenia jest wskaźnikiem zadłużenia stosowanym do pomiaru dźwigni finansowej firmy lub wskaźnika zadłużenia stosowanego do pomiaru jednostki. Typ struktury rekompensat, którą zarządzający funduszami hedgingowymi zwykle wykorzystują, w których część rekompensaty oparta jest na skuteczności. Jaka jest różnica między średnią ruchoma prostą a wykładniczą średnią ruchoma Jedyna różnica między tymi dwoma typami średniej ruchomej to czułość każdej z nich do zmian danych użytych w jego obliczeniach. Dokładniej, wykładnicza średnia ruchoma (EMA) daje wyższą wagę do ostatnich cen niż zwykła średnia ruchoma (SMA), a SMA przypisuje równe wagi do wszystkich wartości. Dwie średnie są podobne, ponieważ są interpretowane w ten sam sposób i są powszechnie używane przez techniczne podmioty gospodarcze do wyrównywania wahań cen. SMA jest najczęstszym typem średniej wykorzystywanym przez analityków technicznych i jest obliczany przez podzielenie sumy zestawień cen na łączną liczbę cen znalezionych w serii. Na przykład siedem-okresowa średnia ruchoma może być obliczona przez dodanie następujących siedmiu cen razem, a następnie podzielenie wyniku o siedem (wynik jest również znany jako średnia arytmetyczna średnia). Przykład Biorąc pod uwagę następujące serie cen: 10, 11, 12, 16, 17, 19, 20 Kalkulacja SMA wyglądałaby następująco: 10111216171920 105 105 Okres 7 SMA 1057 15 Ponieważ EMA przywiązuje większą wagę do ostatnich danych niż starszych danych , są bardziej reaktywne z powodu ostatnich zmian cen niż SMA, co sprawia, że wyniki EMA są bardziej aktualne i wyjaśnia, dlaczego EMA jest preferowaną średnią wśród wielu przedsiębiorców. Jak widać z poniższego wykresu, handlowcy z perspektywą krótkoterminową mogą nie zwracać uwagi na stosowaną średnią, ponieważ różnica między obydwoma średnimi to zazwyczaj kwestia zwykłych centów. Z drugiej strony, przedsiębiorcy z perspektywą długoterminową powinni bardziej rozważać średnią, jaką wykorzystują, ponieważ wartości mogą zmieniać się o kilka dolarów, co wystarcza na różnicę cen, aby ostatecznie mieć wpływ na realizowane zyski - zwłaszcza gdy jesteś handel dużą ilością zapasów. Podobnie jak w przypadku wszystkich wskaźników technicznych. nie ma jednego typu przeciętnego, jaki może wykorzystać przedsiębiorca do zagwarantowania sukcesu, ale przy użyciu prób i błędów można niewątpliwie poprawić poziom komfortu we wszystkich typach wskaźników iw rezultacie zwiększyć szanse podejmowania mądrych decyzji handlowych. Więcej informacji na temat średnich kroczących zawiera artykuł Podstawy przemieszczania średnich i podstawy ważonych średnich kroczących. Rodzaj podatku od zysków kapitałowych poniesionych przez osoby prywatne i korporacje. Zyski kapitałowe to zyski inwestora. Zamówienie zakupu zabezpieczenia z lub poniżej określonej ceny. Zlecenie z limitem kupna umożliwia określenie podmiotów gospodarczych i inwestorów. Reguła Internal Revenue Service (IRS), która umożliwia wycofanie bez kary z konta IRA. Reguła wymaga tego. Pierwsza sprzedaż akcji przez prywatną firmę do publicznej wiadomości. IPO są często wydawane przez mniejsze, młodsze firmy szukające. Wskaźnik zadłużenia jest wskaźnikiem zadłużenia stosowanym do pomiaru dźwigni finansowej firmy lub wskaźnika zadłużenia stosowanego do pomiaru jednostki. Typ struktury kompensacji, z którą zazwyczaj zarządzają zarządcy funduszy, w których część kompensacji jest oparta na wynikach. Zrównoważone dane eliminują przypadkową odmianę i przedstawiają trendy oraz elementy cykliczne W kolekcji danych pobranych w czasie jest pewna forma losowej zmienności. Istnieją metody zmniejszania anulowania efektu z powodu zmienności losowej. Wygładza się często stosowana w przemyśle technika. Technika ta, jeśli jest właściwie stosowana, ujawnia bardziej wyraźny trend, elementy sezonowe i cykliczne. Istnieją dwie odrębne grupy sposobów wygładzania Metody uśredniające Metody wygładzania wykładniczego Pobieranie średnich jest najprostszym sposobem wygładzania danych Najpierw zbadamy niektóre uśrednione metody, takie jak średnia zwykła wszystkich danych w przeszłości. Kierownik magazynu chce wiedzieć, ile typowy dostawca dostarcza w jednostkach 1000 dolarów. Heshe pobiera próbę z 12 dostawców, losowo, uzyskując następujące wyniki: średnia obliczona lub średnia danych 10. Kierownik decyduje się na wykorzystanie tego jako preliminarza wydatków typowego dostawcy. Czy jest to dobry lub złe oszacowanie Mean squared error jest sposobem na to, aby ocenić, jak dobry model jest Obliczamy średnie kwadratowe błędy. Błąd prawdziwej kwoty wydanej minus szacowana kwota. Błękitny kwadrat jest błędem powyżej, wyrównany. SSE jest sumą kwadratowych błędów. MSE jest średnią z kwadratów błędów. Wyniki MSE Na przykład Wyniki są następujące: Błędy błędów i kwadratów Szacunek 10 Powstaje pytanie: czy możemy użyć średniego do przewidywanego przychodu, jeśli podejrzewamy, że trend A na wykresie poniżej widać wyraźnie, że nie powinniśmy tego robić. Średnia waży wszystkie dotychczasowe obserwacje Podsumowując, stwierdzamy, że zwykła średnia lub średnia wszystkich wcześniejszych obserwacji jest tylko użytecznym oszacowaniem prognozowania, gdy nie ma żadnych trendów. Jeśli istnieją trendy, użyj różnych szacunków, które uwzględniają trend. Średnia waży wszystkie obserwacje w równym stopniu. Na przykład średnia z wartości 3, 4, 5 wynosi 4. Oczywiście wiemy, że średnia jest obliczana poprzez dodanie wszystkich wartości i podzielenie sumy przez liczbę wartości. Innym sposobem obliczania średniej jest dodanie każdej wartości podzielonej przez liczbę wartości, czyli 33 43 53 1 1.3333 1.6667 4. Mnożnik 13 nazywa się wagą. Ogólnie: bar frac suma w lewo (w prawo frac) x1 w lewo (frac w prawo) x2,. ,, w lewo (w prawo frac) xn. (Lewy (prawy frak)) to ciężary i oczywiście sumują się do 1.
No comments:
Post a Comment