Erot Välillä Liikkuvan Keskiarvon Ja Eksponentiaalista Tasoitus Mallit

Mikä on ero yksinkertaisen liukuvan keskiarvon ja eksponentiaalisen liukuvan keskiarvon välillä. Ainoa ero näiden kahden liikkuvan keskimääräisen tyypin välillä on herkkyys jokaiselle sen laskennassa käytettyjen tietojen muutoksille. Tarkemmin sanottuna eksponentiaalinen liukuva keskiarvo (EMA) antaa aiempaa hinnoille suuremman painotuksen kuin yksinkertainen liukuva keskiarvo (SMA), kun taas SMA antaa samanarvoisen painotuksen kaikille arvoille. Nämä kaksi keskiarvoa ovat samankaltaisia, koska niitä tulkitaan samalla tavoin ja tekniset toimijat käyttävät niitä usein yleisesti hintavaihteluiden tasaamiseksi. SMA on yleisin teknisten analyytikkojen käyttämä keskiarvo, ja se lasketaan jakamalla hintaluokan summa sarjassa olevien hintojen kokonaismäärään. Esimerkiksi seitsemän jakson liukuva keskiarvo voidaan laskea lisäämällä seuraavat seitsemän hintaa yhteen ja jakamalla tulos seitsemällä (tulos tunnetaan myös aritmeettisena keskiarvona). Esimerkki Seuraavien hintaluokkien arvot: 10, 11, 12, 16, 17, 19, 20 SMA-laskenta näyttää tältä: 10111216171920 105 7-jakso SMA 1057 15 Koska EMAs korostaa aiempaa dataa , ne ovat reagoivia viimeisimpiin hinnankorotuksiin kuin SMA: t, mikä tekee EMA: iden tulokset ajankohtaisemmaksi ja selittää sen, miksi EMA on suosituin keskiarvo monien kauppiaiden keskuudessa. Kuten alla olevasta taulukosta voi nähdä, lyhyellä aikavälillä toimivat kauppiaat eivät ehkä välitä siitä, mikä keskiarvo on käytetty, koska kahden keskiarvon ero on yleensä vain senttiä. Toisaalta pitemmällä aikavälillä pidettävien kauppiaiden olisi kiinnitettävä enemmän huomiota keskimäärään, jota he käyttävät, koska arvot voivat vaihdella muutamia dollareita, mikä riittää hintaeroon, joka viime kädessä osoittautuu vaikuttavaksi toteutuneista tuotoista - varsinkin kun olet kauppa suuri määrä varastossa. Kuten kaikki tekniset indikaattorit. ei ole olemassa sellaista keskimääräistä tyyppiä, jota elinkeinonharjoittaja voi käyttää menestyksen takaamiseksi, mutta kokeilun ja virheen avulla voit epäilemättä parantaa mukavuustasosi kaikentyyppisten indikaattoreiden avulla ja siten lisätä mahdollisuuksiasi tehdä viisaita kaupankäyntipäätöksiä. Lisätietoja keskiarvojen liikkumisesta saat perusasiakirjoista ja perusasiakirjoista painotetuista liikkuvista keskiarvoista. Verotyyppi, joka peritään yksityishenkilöille ja yhteisöille aiheutuneista myyntivoitoista. Myyntivoitot ovat sijoittajan voittoja. Tilaus ostaa tietyn hinnan tietyllä hinnalla tai sen alapuolella. Ostarajajärjestys antaa kauppiaille ja sijoittajille mahdollisuuden täsmentää. Sisäinen tulovirasto (IRS) - sääntö, joka mahdollistaa rangaistuksettomat nostot IRA-tililtä. Sääntö vaatii sen. Yksityisen yrityksen ensimmäinen varaston myynti yleisölle. IPO: t myöntävät usein pienemmät, nuoremmat yritykset, jotka hakevat. Velkaantumisaste on velkasuhde, jota käytetään yrityksen taloudellisen vipuvaikutuksen mittaamiseen tai yksilön mittaamiseen käytettyyn velkasuhteeseen. Eräs korvaustekijän tyyppi, joka suojaa rahastonhoitajia, käyttää yleensä sitä, mikä korvauksen osa on suorituskykyyn perustuva. Keskimääräisten ja eksponentiaalisten tasoitusmallien siirtäminen Ensimmäisenä askeleena keskimääräisten mallien, satunnaiskävelymallien ja lineaaristen trendimallien, ei-seulomallisten mallien ja suuntausten ylittämisessä ekstrapoloidaan liikkuvan keskiarvon tai tasoitusmallin avulla. Perusoletus keskiarvojen ja tasoitusmalleiden taustalla on, että aikasarja on paikallisesti paikallaan hitaasti vaihtelevalla keskiarvolla. Siksi siirrymme (paikallinen) keskimäärin arvioimaan keskiarvon nykyistä arvoa ja käytämme sitä lähitulevaisuuden ennusteena. Tätä voidaan pitää kompromissina keskimallin mallin ja satunnaiskäytävän ilman ajoväylämallia. Samaa strategiaa voidaan käyttää paikallisen trendin arvioimiseen ja ekstrapolointiin. Liukuvaa keskiarvoa kutsutaan usein alkuperäisarjan quotsmoothedquot-versioksi, koska lyhyen aikavälin keskiarvotus heikentää alkuperäisen sarjan kouruja. Sopeuttamalla tasoitustasoa (liikkuvan keskiarvon leveys) voimme toivoa saavuttavan jonkinlaisen optimaalisen tasapainon keski - ja satunnaiskäytävien mallien välillä. Yksinkertaisin keskittamismalli on. Yksinkertainen (yhtä painotettu) liikkuva keskiarvo: Y: n arvolla t1, joka tehdään ajan hetkellä t, vastaa viimeisimpien m-havaintojen yksinkertaista keskiarvoa: (Tässä ja muualla käytän symbolia 8220Y-hat8221 seisomaan aikasarjan Y ennusteesta, joka on tehty aikaisemmalla mahdollisella aikaisemmalla ajankohdalla tietyn mallin mukaan.) Tämä keskiarvo keskittyy ajanjaksolle t - (m1) 2, mikä tarkoittaa sitä, että paikallisen keskiarvon arvioidaan jäävän tosi - paikallisen keskiarvon arvo noin (m1) 2 jaksolla. Tällöin sanomme, että keskimääräisen liikevoiton keskimääräinen ikä on (m1) 2 suhteessa ennusteeseen laskettuun ajanjaksoon: tämä on aika, jolla ennusteiden taipumus jää jäljessä datan käännekohdista . Esimerkiksi, jos keskiarvot lasketaan viimeksi kuluneesta viidestä arvosta, ennusteet ovat noin 3 jaksoa, jotka ovat myöhässä reagoimassa käännekoihin. Huomaa, että jos m1, yksinkertainen liukuva keskiarvo (SMA) - malli vastaa satunnainen kävelymalli (ilman kasvua). Jos m on hyvin suuri (verrattavissa arviointikauden pituuteen), SMA-malli vastaa keskiarvoa. Kuten ennustamomallin parametreillekin, on tavallista säätää k: n arvo, jotta saadaan parhaan datan arvo, ts. Pienimmät ennustevirheet keskimäärin. Tässä on esimerkki sarjasta, joka näyttää satunnaisvaihteluita hitaasti vaihtelevan keskiarvon ympärillä. Ensinnäkin yritä sovittaa se satunnaisen kävelymallin kanssa, joka vastaa yhtä yksinkertaista liukuvaa keskiarvoa: Satunnaiskäytävä malli reagoi hyvin nopeasti sarjan muutoksiin, mutta tällä tavoin se valitsee suurimman osan (satunnaisvaihtelut) sekä kvotitunniste (paikallinen keskiarvo). Jos kokeilemme sen sijaan yksinkertaista liikkuvaa 5: n keskiarvoa, saadaan tasaisempi ennuste: 5-aikavälinen yksinkertainen liukuva keskiarvo tuottaa huomattavasti pienempiä virheitä kuin tässä tapauksessa satunnaiset kävelymallit. Tämän ennusteen tietojen keskimääräinen ikä on 3 ((51) 2), joten se kestää käännekohdat jäljessä noin kolmella jaksoilla. (Esimerkiksi taantuma näyttää tapahtuneen 21 jaksolla, mutta ennusteet eivät kääntyneet vasta useaan kertaan myöhemmin.) Huomaa, että SMA-mallin pitkän aikavälin ennusteet ovat horisontaalinen suoraviivaisesti, kuten satunnaisessa kävelyssä malli. Siksi SMA-mallissa oletetaan, että datassa ei ole trendiä. Kuitenkin sattumanvaraisen kävelymallin ennusteet ovat yksinkertaisesti yhtä kuin viimeinen havaittu arvo, SMA-mallin ennusteet ovat yhtä kuin viime arvojen painotettu keskiarvo. Statgraphicsin laskemat luottamusrajat yksinkertaisen liukuvan keskiarvon pitkän aikavälin ennusteisiin eivät ole laajemmat, kun ennustehorisontti kasvaa. Tämä ei tietenkään ole oikea. Valitettavasti ei ole olemassa tilastollista teoriaa, joka kertoo, kuinka luottamusvälit pitäisi laajentaa tähän malliin. Kuitenkin ei ole kovin vaikeaa laskea empiirisiä arvioita luottamusrajoituksista pitempiaikavälin ennusteille. Voit esimerkiksi luoda laskentataulukon, jossa SMA-mallia käytetään ennustamaan 2 askeleen eteenpäin, 3 askeleen eteenpäin jne. Historiallisen datanäytteen sisällä. Sitten voit laskea virheiden näytteen vakiopoikkeamat kullakin ennustehorisontilla ja muodostaa sitten luottamusvälit pitempiaikaisille ennusteille lisäämällä ja vähentämällä sopivan keskihajonnan monikerrokset. Jos yritämme tehdä 9-kertaisen yksinkertaisen liukuvan keskiarvon, saamme vielä tasaisemman ennusteen ja enemmän jäljellä olevan vaikutuksen: Keskimääräinen ikä on nyt 5 jaksoa (91) 2. Jos otamme 19-vuotisen liikkumavälin keskiarvon, keski-ikä nousee 10: een. Huomaa, että ennusteet ovat nyt jäljessä käännekohdista noin 10 jaksoilla. Mikä taso on parasta tässä sarjassa Tässä on taulukko, joka vertailee virhetilastojaan, sisältäen myös 3-aikavälin keskiarvon: Malli C, 5-aikavälinen liukuva keskiarvo, tuottaa RMSE: n pienimmän arvon pienellä marginaalilla 3 - aika ja 9-aikavälin keskiarvo, ja muut tilastot ovat lähes identtisiä. Niinpä malleissa, joilla on hyvin samankaltaisia ​​virhestatioita, voimme valita, haluammeko ennustusten hieman reagoimista tai hieman sileämpää. (Palaa sivun yläreunaan.) Ruskeat Yksinkertainen eksponentiaalinen tasoitus (eksponentiaalisesti painotettu liukuva keskiarvo) Edellä kuvatulla yksinkertaisella liikkuva keskiarvoominaisuudella on ei-toivottu ominaisuus, että se käsittelee viimeiset k-havainnot yhtä lailla ja jättää täysin huomiotta kaikki edelliset havainnot. Intuitiivisesti, aikaisemmat tiedot olisi diskontattava vähitellen - esimerkiksi viimeisimmän havainnon pitäisi saada hieman enemmän painoa kuin toinen viimeisin ja toinen viimeisimmän pitäisi saada hieman enemmän painoa kuin kolmas viimeisin ja pian. Yksinkertainen eksponenttien tasaus (SES) - malli tekee sen. Anna 945 merkitä quotsmoothing constantquot (numero välillä 0 ja 1). Yksi tapa kirjoittaa mallia on määrittää sarja L, joka edustaa nykyisen tason (eli paikallista keskimääräistä arvoa) sarjan arvioidut tiedot tähän asti. L: n arvo ajankohtana t lasketaan rekursiivisesti omalta aikaisemmalta arvoltaan näin: Nykyinen tasoitettu arvo on siis interpoloitu edellisen tasoitetun arvon ja nykyisen havainnon välillä, missä 945 ohjaa interpoloidun arvon läheisyyttä viimeisimpään havainto. Seuraavan jakson ennuste on yksinkertaisesti nykyinen tasoitettu arvo: Vastaavasti voimme ilmaista seuraavan ennusteen suoraan edellisten ennusteiden ja aiempien havaintojen osalta jollakin seuraavista vastaavista versioista. Ensimmäisessä versiossa ennuste on interpolointi aiemman ennusteen ja edellisen havainnon välillä: toisessa versiossa seuraava ennuste saadaan säätämällä edellistä ennustusta edellisen virheen suuntaan murto-osalla 945. on virhe, joka on tehty aika t. Kolmannessa versiossa ennuste on eksponentiaalisesti painotettu (eli diskontattu) liukuva keskiarvo alennuskerroin 1 - 945: Ennuskaavan interpolointiversio on yksinkertaisin käyttää, jos toteutat mallia laskentataulukossa: se sopii yhteen yksisolu ja sisältää soluviitteitä, jotka osoittavat edelliseen ennusteeseen, edelliseen havaintoon ja soluun, jossa arvo 945 on tallennettu. Huomaa, että jos 945 1, SES-malli vastaa satunnaisen kävelymallin (ilman kasvua). Jos 945 0, SES-malli vastaa keskiarvoa, olettaen, että ensimmäinen tasoitettu arvo on asetettu keskimäärin. (Palaa sivun yläreunaan.) Yksinkertaisen eksponentti-tasausennusteen tietojen keskimääräinen ikä on 1 945 suhteessa siihen kauteen, jolle ennuste lasketaan. (Tämä ei ole tarkoitus olla ilmeinen, mutta se voidaan helposti osoittaa arvioimalla ääretön sarja.) Yksinkertainen liukuva keskimääräinen ennuste on kuitenkin käännekohdetta jäljessä noin 1 945 kaudella. Esimerkiksi kun 945 0,5 viive on 2 jaksoa, kun 945 0,2 viive on 5 jaksoa kun 945 0,1 viive on 10 jaksoa ja niin edelleen. Yksinkertaisen eksponenttien tasaus (SES) - ennuste on tietyn keskimääräisen iän (eli viiveen määrän) osalta hieman parempi kuin yksinkertainen liukuva keskiarvo (SMA), koska se asettaa suhteellisen enemmän painoa viimeisimmälle havainnoinnille - e. e. se on hieman enemmän vastaaviin muutoksiin viime aikoina tapahtuneista muutoksista. Esimerkiksi yhdeksällä termillä varustetulla SMA-mallilla ja 945 0,2: n SES-mallilla on keskimäärin 5-vuotiaita tietoja ennusteissaan, mutta SES-mallissa painotetaan enemmän kolmea viimeistä arvoa kuin SMA-mallissa ja Samanaikaisesti se ei kerta kaikkiaan yli 82 vanhoja arvoja yli 9 vanhoja kaistoja, kuten on esitetty tässä kaaviossa: SES-mallin toinen tärkeä etu SMA-mallissa on, että SES-malli käyttää tasausparametria, joka on jatkuvasti muuttuva, joten se voidaan helposti optimoida käyttämällä kvotitolverin algoritmia keskimääräisen neliövirheen minimoimiseksi. Tämän sarjan SES-mallin optimaalinen arvo 945 osoittautuu 0,2961: ksi, kuten tässä on esitetty: Tämän ennusteen tietojen keski-ikä on 10,2961 3,4 jaksoa, joka on samanlainen kuin 6-kertaisen yksinkertaisen liukuvan keskiarvon. SES-mallin pitkän aikavälin ennusteet ovat horisontaalinen suora. kuten SMA-mallissa ja satunnaisessa kävelymallissa ilman kasvua. Huomaa kuitenkin, että Statgraphicsin laskemat luottamusvälit poikkeavat toisistaan ​​kohtuullisen näköisellä tavalla ja että ne ovat huomattavasti kapeampia kuin satunnaiskäytävän mallin luottamusvälit. SES-malli olettaa, että sarja on jonkin verran ennustettavampi kuin sattumanvarainen kävelymalli. SES-malli on itse asiassa erityinen ARIMA-mallin tapaus. joten ARIMA-mallien tilastollinen teoria tarjoaa hyvän perustan SES-mallin luottamusvälien laskemiselle. Erityisesti SES-malli on ARIMA-malli, jossa on yksi epäsuositusero, MA (1) termi ja ei vakioaikaa. muutoin tunnetaan nimellä quotationARIMA (0,1,1) malli ilman vakiokuvaketta. MA (1) - kerroin ARIMA-mallissa vastaa SES-mallin määrää 1-945. Jos esimerkiksi sijoitat ARIMA (0,1,1) - mallin ilman vakioja täällä analysoituun sarjaan, arvioitu MA (1) - kerroin osoittautuu 0,7029, joka on lähes täsmälleen yksi miinus 0,2961. On mahdollista lisätä oletus nollasta riippumattomalle lineaariselle suuntaukselle SES-mallille. Tee näin vain ARIMA-malli, jossa on yksi epäsuositusero ja MA (1) termi vakiolla, eli ARIMA (0,1,1) - mallilla, jolla on vakio. Pitkän aikavälin ennusteissa on sitten trendi, joka vastaa koko arviointikauden keskimääräistä kehitystä. Et voi tehdä kausittaista säätöä, koska kausittaiset säätömahdollisuudet eivät ole käytössä, kun mallityyppi on ARIMA. Voit kuitenkin lisätä jatkuvan pitkän aikavälin eksponentiaalisen trendin yksinkertaiseen eksponenttitasoitusmalliin (kausittaisen säätämisen kanssa tai ilman) käyttämällä inflaation säätövaihtoehtoa ennustemenetelmässä. Asianmukainen inflaatioprosentti (prosenttiosuuden kasvua) jaksoa kohden voidaan arvioida datan avulla sovitetun lineaarisen trendimallin mukaiseksi rintamakerroin luonnollisen logaritmimuunnoksen yhteydessä tai se voi perustua muihin, itsenäisiin tietoihin pitkän aikavälin kasvunäkymistä . (Palaa sivun yläreunaan.) Ruskeat Lineaariset (eli kaksinkertaiset) eksponentiaalinen tasoittaminen SMA-malleissa ja SES-malleissa oletetaan, ettei tiedoissa ole mitään suuntausta (joka on yleensä OK tai ainakin ei-liian-huono 1- vaiheittaiset ennusteet, kun tiedot ovat suhteellisen meluisia) ja niitä voidaan muokata siten, että ne sisältävät lineaarisen lineaarisen suuntauksen, kuten edellä on esitetty. Entä lyhytaikaiset trendejä Jos sarjassa on vaihteleva kasvuvauhti tai suhdannevaihtelu, joka erottuu selkeästi meluun ja jos on tarvetta ennakoida yli 1 jakso eteenpäin, paikallisen kehityksen arviota voidaan myös arvioida ongelma. Yksinkertainen eksponentiaalinen tasoitusmalli voidaan yleistää lineaarisen eksponenttien tasoituksen (LES) mallin saamiseksi, joka laskee paikalliset estimaatit sekä tasosta että trendistä. Yksinkertaisin aikamuuttuva trendimalli on Browns-lineaarinen eksponentiaalinen tasoitusmalli, jossa käytetään kahta erilaista tasoitettua sarjaa, jotka keskittyvät eri ajankohtiin. Ennuskaava kaava perustuu kahden keskuksen välisen linjan ekstrapoloimiseen. (Holt8217: n hienostuneempia versioita on käsitelty jäljempänä.) Brown8217: n lineaarisen eksponenttien tasoitusmallin algebrallinen muoto, kuten yksinkertaisen eksponentiaalisen tasoitusmallin malli, voidaan ilmaista lukuisissa erilaisissa, mutta vastaavissa muodoissa. Tämän mallin kvantitatiivista muotoa ilmaistaan ​​tavallisesti seuraavasti: Anna S merkitsee yksinkertaisesti tasoitettua sarjaa, joka saadaan soveltamalla yksinkertaista eksponenttista tasoitusta sarjaan Y. Eli S: n arvo ajanjaksolla t saadaan: (Muista, että yksinkertaisen eksponentiaalinen tasoitus, tämä olisi ennuste Y: lle ajanjaksolla t1.) Sitten anna Squot merkitä kaksinkertaisen tasoitetun sarjan, joka saadaan soveltamalla yksinkertaista eksponentiaalista tasoitusta (käyttäen samaa 945) sarjalle S: Lopuksi Y tk: n ennuste. missä tahansa kgt1, saadaan: Tämä tuottaa e 1 0 (eli huijaa bitti ja anna ensimmäinen ennuste yhtä todellinen ensimmäinen havainto) ja e 2 Y 2 8211 Y 1. jonka jälkeen ennusteet muodostetaan edellä esitetyn yhtälön avulla. Tämä tuottaa samoja sovitettuja arvoja kuin S ja S perustuva kaava, jos jälkimmäiset käynnistettiin käyttäen S 1 S 1 Y 1: tä. Mallin tätä versiota käytetään seuraavalla sivulla, joka kuvaa eksponenttien tasoituksen yhdistelmää kausittaisella säätöllä. Holt8217s Lineaarinen eksponentiaalinen tasoitus Brown8217s LES-malli laskee paikalliset arviot tasosta ja trendistä tasoittamalla viimeaikaisia ​​tietoja, mutta se, että se tekee niin yhdellä tasoitusparametrilla, rajoittaa datamalleja, jotka se kykenee sovittamaan: taso ja suuntaus ei saa vaihdella riippumattomasti. Holt8217s LES-malli käsittelee tätä ongelmaa sisällyttämällä kaksi tasoitusvaketta, yksi tasolle ja yksi trendille. Milloin tahansa t, kuten Brown8217s-mallissa, on paikallistason estimaatti L t ja paikallisen trendin estimaatti T t. Tällöin ne lasketaan rekursiivisesti y: n arvosta t havaitussa ajanhetkessä ja aikaisemmissa tason ja trendin estimoinnissa kahdella yhtälöllä, jotka soveltavat erikseen eksponentiaalisia tasoituksia. Jos arvioitu taso ja trendi ajanhetkellä t-1 ovat L t82091 ja T t-1. vastaavasti, niin Y tshyn ennuste, joka olisi tehty ajanhetkellä t-1, on yhtä suuri kuin L t-1 T t-1. Kun todellista arvoa havaitaan, taso päivitetyllä arvolla lasketaan rekursiivisesti interpoloimalla välillä Y tshy ja sen ennuste, L t-1 T t-1 käyttäen painoja 945 ja 1-945. Arvioitu tason muutos, nimittäin L t 8209 L t82091. voidaan tulkita trendin meluisaksi mittaukseksi ajanhetkellä t. Päivitetty arvion trendistä lasketaan sitten rekursiivisesti interpoloimalla L t 8209 L t82091: n ja edellisen trendin, T t-1, välillä. käyttäen painoja 946 ja 1-946: Trenditasoitusvakion 946 tulkinta on sama kuin tasonsäätövakio 945. Mallit, joiden pienet arvot ovat 946, olettavat, että trendi muuttuu vain hyvin hitaasti ajan myötä, kun taas malleissa suurempi 946 olettaa, että se muuttuu nopeammin. Mallin, jolla on suuri 946, uskoo, että kaukana tulevaisuus on erittäin epävarma, koska trendien arvioinnin virheet ovat varsin tärkeitä, kun ennakoidaan useampaa kuin yhtä jaksoa eteenpäin. (Palaa sivun yläosaan.) Tasoitusvakioita 945 ja 946 voidaan arvioida tavallisella tavalla minimoimalla yhden askeleen ennusteiden keskimääräinen neliövirhe. Kun tämä tehdään Statgraphics, arvioiden osoittautua 945 0,3048 ja 946 0,008. Hyvin pieni arvo 946 tarkoittaa, että mallissa oletetaan hyvin vähän muutosta trendissä jaksosta toiseen, joten pohjimmiltaan tämä malli yrittää arvioida pitkän aikavälin trendiä. Analogisesti keskimääräisen ikäryhmän käsitteen kanssa, jota käytetään sarjan paikallistason arvioinnissa, paikallisen trendin arvioinnissa käytettävän datan keski-ikä on verrannollinen 1 946: een, vaikka se ei ole täsmälleen sama kuin se . Tällöin osoittautuu 10 006 125. Tämä isn8217t on hyvin tarkka luku, koska 946: n estimaatin tarkkuus on todella 3 desimaalilla, mutta se on samaa suuruusluokkaa kuin näytteen koko 100, joten tämä malli on keskimäärin melko paljon historiaa trendin arvioimisessa. Seuraavassa esitetyn ennustealueen mukaan LES-malli arvioi jonkin verran suuremman paikallisen trendin sarjan lopussa kuin SEStrend-mallissa arvioitu jatkuva trendi. Myös arvioitu arvo 945 on lähes sama kuin se, joka on saatu sovittamalla SES-malli trendillä tai ilman, joten tämä on melkein sama malli. Nyt nämä näyttävät kohtuullisilta ennusteiksi mallille, jonka oletetaan arvioivan paikallista trendiä Jos 8220eyeball8221 tämä tontti näyttää siltä, ​​että paikallinen trendi on kääntynyt alaspäin sarjan lopussa. Mitä on tapahtunut Tämän mallin parametrit on arvioitu minimoimalla yhden askeleen ennusteiden neliövirhe, ei pidemmän aikavälin ennusteita, jolloin trendi doesn8217t tekee paljon eroa. Jos kaikki olet tarkastelemassa ovat 1-askelta eteenpäin virheitä, et näe suurempaa kuvaa suuntauksista (esimerkiksi) 10 tai 20 jaksoa. Jotta tämä malli olisi paremmin sopusoinnussa tietojen silmämunkaiden ekstrapoloimiseen, voimme säätää manuaalisesti trendin tasoitusvakion siten, että se käyttää lyhyempää lähtötasoa trendin estimoinnille. Jos esimerkiksi päätämme asettaa 946 0,1, paikallisen trendin arvioinnissa käytettävien tietojen keskimääräinen ikä on 10 jaksoa, mikä tarkoittaa, että laskemme keskiarvon trendin viimeisten 20 jakson aikana tai niin. Tässä8217s, mitä ennustettu tontti näyttää, jos asetamme 946 0,1 säilyttäen 945 0,3. Tämä näyttää intuitiivisesti järkevältä tämän sarjan osalta, vaikka on todennäköisesti vaarallista ekstrapoloida tämä suuntaus yli kymmenen jaksoa tulevaisuudessa. Entä virhestatukset Tässä on mallivertailu edellä mainituille kahdelle mallille sekä kolme SES-mallia. SES-mallin optimaalinen arvo 945 on noin 0,3, mutta 0,5 ja 0,2 saadaan samanlaisia ​​tuloksia (hieman enemmän tai vähemmän vasteena). (A) Holts lineaarinen exp. tasoitus alfa 0.3048 ja beeta 0.008 (B) Holts lineaarinen exp. tasoittaminen alfa 0.3: lla ja beetalla 0.1 (C) Yksinkertainen eksponentiaalinen tasoittaminen alfa 0.5: lla (D) Yksinkertainen eksponenttinen tasoitus alfa 0.3: llä (E) Yksinkertainen eksponenttinen tasaus alfa 0.2: llä Tilastot ovat lähes identtisiä, joten voimme todella valita yhden askeleen ennakkoennusteen virheistä datanäytteessä. Meidän on puututtava muihin näkökohtiin. Jos uskomme vahvasti, että on järkevää perustaa nykyinen trendiarviot viimeisten 20 kauden aikana, niin voimme tehdä tapauksen LES-mallille 945 0,3 ja 946 0,1. Jos haluamme olla agnostisia siitä, onko paikallinen suuntaus, niin yksi SES-malleista voisi olla helpompi selittää ja antaa myös enemmän keskitietojen ennusteita seuraaville 5 tai 10 jaksoille. (Palaa sivun yläreunaan.) Mikä suuntaus-ekstrapolointi on paras: horisontaalinen vai lineaarinen Empiirinen näyttö viittaa siihen, että jos tiedot on jo säädetty (jos tarpeen) inflaatioon, voi olla hankalaa ekstrapoloida lyhyen aikavälin lineaarinen suuntauksia hyvin pitkälle tulevaisuuteen. Nykyiset trendit voivat hidastua tulevaisuudessa erilaisista syistä, kuten tuotteiden vanhentumisesta, lisääntyneestä kilpailusta ja teollisuuden syklisistä laskusuhdanteista tai nousuista. Tästä syystä yksinkertainen eksponentiaalinen tasoittaminen toimii usein paremmin näytteestä kuin muutoin voitaisiin odottaa, vaikka se onkin laaja-alaista horisontaalisen trendin ekstrapolaatiota. Lineaarisen eksponentiaalisen tasoitusmallin vaimennettuja trendimuutoksia käytetään käytännössä myös käytännössä toteuttamaan konservatiivisuuden muistiinpanoja trendisuhteisiinsa. Vaimennettu trendi LES-malli voidaan toteuttaa erityisenä esimerkkinä ARIMA-mallista, erityisesti ARIMA (1,1,2) - malleista. On mahdollista laskea luottamusvälejä eksponenttien tasoitusmalleilla tuotettujen pitkän aikavälin ennusteiden ympärille, tarkastelemalla niitä ARIMA-mallien erityistilanteina. (Varo: ei kaikki ohjelmisto laskee luottamusväliä näille malleille oikein.) Luottamusvälien leveys riippuu (i) mallin RMS-virheestä, (ii) tasoitustyypin (yksinkertainen tai lineaarinen) (iii) (s) ja (iv) ennusteiden etenemisjaksojen lukumäärä. Yleensä välejä levitettiin nopeammin, kun 945 on suurempi SES-mallissa ja ne levittyvät paljon nopeammin, kun käytetään lineaarista eikä yksinkertaista tasoitusta. Tätä aihetta käsitellään tarkemmin muistiinpanojen ARIMA-malleissa. (Palaa sivun yläreunaan.) Yksinkertainen Vs. Eksponentiaaliset liukuvat keskiarvot Keskimääräiset liikkeet ovat enemmän kuin peräkkäisessä järjestyksessä olevien lukujen tutkiminen. Aikasarjan analyysin varhaiset harjoittajat olivat itse asiassa enemmän huolissaan yksittäisistä aikasarjanumeroista kuin ne olivat näiden tietojen interpoloinnissa. Interpolointi. todennäköisyyden teorian ja analyysin muodossa, tuli paljon myöhemmin, kun kuvioita kehitettiin ja korrelaatioita havaittiin. Kun ymmärsimme, eri muotoisia käyrät ja linjat piirrettiin aikasarjoja pitkin yritettäessä ennustaa, mihin datapisteitä voisi mennä. Näitä pidetään nykyään perusmenetelminä, joita tekniset analyysiyritykset käyttävät tällä hetkellä. Kaavio-analyysi voidaan jäljittää takaisin Japanin 18. vuosisadalle, mutta miten ja milloin liukuvia keskiarvoja sovellettiin ensin markkinahintoihin, se on edelleen mysteeri. Yleisesti ymmärretään, että yksinkertaisia ​​liikkuvia keskiarvoja (SMA) käytettiin kauan ennen eksponentiaalisia liikkuvia keskiarvoja (EMA), koska EMA: t rakennettiin SMA-kehykseen ja SMA-jatkumo oli helpommin ymmärrettävissä piirustus - ja jäljitystarkoituksiin. (Haluatko vähän taustan lukemaa Lähtökohtana liikkuvat keskiarvot: mitä he ovat) Yksinkertainen liikkuvan keskiarvon (SMA) Yksinkertaiset liikkuvat keskiarvot muuttuivat edullisimpana markkinahintojen seurantamenetelmänä, koska ne ovat nopeasti laskettavissa ja helposti ymmärrettävissä. Varhaiset markkinat harjoittajat käyttivät nykyään käytössä olevia kehittyneitä kaavamittareita, joten he uskoivat ensisijaisesti markkinahintoihinsa niiden ainoana oppaana. He laskivat markkinahinnat käsin ja kuvailluivat nämä hinnat trendien ja markkinoiden suuntaamiseksi. Tämä prosessi oli melko tylsiä, mutta osoittautui varsin kannattavaksi vahvistamalla lisätutkimuksia. Laske 10 päivän yksinkertainen liukuva keskiarvo yksinkertaisesti lisää viimeisten 10 päivän päätöskurssit ja jaa 10: lla. 20 päivän liukuva keskiarvo lasketaan lisäämällä sulkemiset 20 päivän aikana ja jakamalla 20: lla, ja pian. Tämä kaava ei perustu pelkästään sulkemiseen, vaan tuote on hintojen keskiarvo - osajoukko. Liikkuvat keskiarvot on nimeltään liikkuvat, koska laskentamenetelmän ryhmä liikkuu kartan pisteen mukaan. Tämä merkitsee sitä, että vanhat päivät pudottaisiin uusien sulkemispäivien hyväksi, joten tarvitaan aina uusi laskenta, joka vastaa keskimääräisen keskimääräisen aikataulun. Joten 10 päivän keskiarvo lasketaan uudelleen lisäämällä uusi päivä ja pudottamalla kymmenes päivä, ja yhdeksäs päivä pudotetaan toisena päivänä. Exponential Moving Average (EMA) 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 pitkälle datapisteiden sarjalle, koska vaadittu yksinkertainen liukuva keskiarvo. Nykyinen EMA ((Hinta (nykyinen) - edellinen EMA)) X kerroin) edellinen EMA. Tärkein tekijä on tasoitusvakio, joka on 2 (1 N), missä N on päivien lukumäärä. 10 päivän EMA 2 (101) 18.8 Tämä tarkoittaa, että 10-jaksoinen EMA painaa viimeisintä hintaa 18,8, 20 päivän EMA 9,52 ja 50 päivän EMA 3,92 paino viimeisimmällä päivällä. EMA toimii painottamalla nykyisen kausihinnan ja edellisen EMA: n välistä eroa ja lisäämällä tulos edelliseen EMA: han. Mitä lyhyempi ajanjakso, sitä enemmän painoa sovelletaan viimeisimpään hintaan. Asennuslinjat Näillä laskutoimituksilla pisteitä piirretään, paljastaen sovituslinjan. Markkinahinnan ylä - tai alapuolella olevat putkilinjat merkitsevät sitä, että kaikki liikkuvat keskiarvot ovat jäljessä olevia indikaattoreita. ja niitä käytetään ensisijaisesti seuraaviin suuntauksiin. Ne eivät toimi hyvin valikoimarkkinoilla ja ruuhkautumisjaksojen takia, koska sovituslinjat eivät merkitse trendiä, koska niillä ei ole näkyviä korkeampia tai alhaisempia alamäkiä. Plus, asennuslinjat pyrkivät pysymään vakioina ilman suuntaan viittaavaa. Markkinoiden alapuolella oleva nouseva linja merkitsee pitkää, kun taas markkinoiden yläpuolella oleva putoava rivi on lyhyt. (Lue täydellinen oppaamme Moving Average - opetusoppaasta.) Yksinkertaisen liikkuvan keskiarvon käyttäminen on tavata ja mitata suuntauksia tasoittamalla tietoja useilla hintaryhmillä. Suuntaus havaitaan ja ekstrapoloidaan ennusteeksi. Oletus on, että aiempia suuntauksia jatketaan. Yksinkertaisen liukuvan keskiarvon osalta pitkän aikavälin suuntaus on löydettävissä ja sitä voidaan seurata paljon helpommin kuin EMA, sillä kohtuullisella oletuksella, että sovituslinja pysyy vahvempana kuin EMA-linja, koska keskipitkän hinnan keskittyminen keskittyy. EMA: ta käytetään lyhyempien trendien siirtoon, koska keskitytään viimeisimpiin hintoihin. Tällä menetelmällä EMA pyrki vähentämään viivästyksiä yksinkertaisessa liukuva keskiarvossa, joten sovituslinja houkuttelee hintoja lähemmäksi kuin yksinkertainen liukuva keskiarvo. EMA: n ongelma on tämä: se on altis hintakatkoille, 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, koska se keskittyy pitempiaikaisiin keinoihin. Trendin jälkeiset indikaattorit Jäljelläolevina indikaattoreina liikkuvat keskiarvot toimivat hyvin tuki - ja vastuslinjoina. Jos hinnat laskevat 10 päivän pituisen asennuslinjan alapuolella ylöspäin suuntautuvassa suuntauksessa, on todennäköistä, että nouseva kehitys saattaa heikentyä tai ainakin markkinat voivat olla vakiintumassa. Jos hinnat laskevat kymmenen päivän liukuva keskiarvo laskusuhdanteessa. suuntaus voi olla laskussa tai vahvistumassa. Näissä tapauksissa käytä 10- ja 20 päivän liukuva keskiarvo yhdessä ja odota, että 10 päivän linja ylittää 20 päivän pituisen rivin yläpuolella tai sen alapuolella. Tämä määrittää seuraavan lyhytaikaisen hinnan suunnan. Pitkällä aikavälillä katsele 100- ja 200-päivän liukuvia keskiarvoja pitempään suuntaan. Esimerkiksi 100 päivän ja 200 päivän liukuvien keskiarvojen käyttäminen, jos 100 päivän liukuva keskiarvo ylittää 200 päivän keskiarvon, kutsutaan kuolemanrannaksi. ja se on hyvin laskeva hintoihin. 100 päivän liukuva keskiarvo, joka ylittää 200 päivän liukuvan keskiarvon, kutsutaan kultaiseksi ristiksi. ja se on erittäin nouseva hintoihin. Ei ole väliä, käytetäänkö SMA: ta tai EMA: ta, koska molemmat ovat trenditason indikaattoreita. Sen lyhyellä aikavälillä SMA: lla on vain vähän poikkeamia sen vastapuolelta, EMA: sta. Päätelmä Keskimääräiset liikkeet ovat kaavion ja aikasarjan analyysin perusta. Yksinkertaiset liikkuvat keskiarvot ja monimutkaisemmat eksponentiaaliset liukuva keskiarvot auttavat visualisoimaan trendin tasoittamalla hintaliikkeitä. Teknistä analyysia kutsutaan toisinaan taiteeksi pikemminkin tieteeksi, joka kestää vuosia hallitsemaan. (Tutustu tekniseen analyysiin liittyvässä opetusohjelmassamme.) Yksityishenkilöille ja yhteisöille aiheutuneista myyntivoitoista kannettu verotyyppi. Myyntivoitot ovat sijoittajan voittoja. Tilaus ostaa tietyn hinnan tietyllä hinnalla tai sen alapuolella. Ostarajajärjestys antaa kauppiaille ja sijoittajille mahdollisuuden täsmentää. Sisäinen tulovirasto (IRS) - sääntö, joka mahdollistaa rangaistuksettomat nostot IRA-tililtä. Sääntö vaatii sen. Yksityisen yrityksen ensimmäinen varaston myynti yleisölle. IPO: t myöntävät usein pienemmät, nuoremmat yritykset, jotka hakevat. Velkaantumisaste on velkasuhde, jota käytetään yrityksen taloudellisen vipuvaikutuksen mittaamiseen tai yksilön mittaamiseen käytettyyn velkasuhteeseen. Korvausrakenteen tyyppi, joka suojaa rahastonhoitajia tyypillisesti, missä korvauksen osa on suorituskykyperusteinen. Rahoitustiedot poistavat satunnaisvaihtelut ja näyttävät trendit ja sykliset komponentit. Aikaa otettujen tietojen kerääminen on jonkinlaista satunnaisvaihtelua. On olemassa menetelmiä satunnaisvaihtelun vaikutuksen kumoamisen vähentämiseksi. Teollisuudessa usein käytetty tekniikka tasoittaa. Tämä tekniikka, kun sitä käytetään oikein, paljastaa selkeämmin taustalla olevan trendin, kausittaiset ja sykliset komponentit. On olemassa kaksi erillistä tasoitusmenetelmän ryhmää. Keskivertailumenetelmät Eksponentiaaliset tasoitusmenetelmät Keskimäärän ottaminen on yksinkertaisin tapa tasoittaa tietoja Ensin tutkitaan joitakin keskiarvointimenetelmiä, kuten kaikkien aiempien tietojen yksinkertainen keskiarvo. Varastonhoitaja haluaa tietää, kuinka paljon tyypillinen toimittaja toimittaa 1000 dollarin yksiköissä. Heshe ottaa näytteen 12 toimittajalta satunnaisesti ja saa seuraavat tulokset: Tietojen laskennallinen keskiarvo tai keskimääräinen keskiarvo 10. Päällikkö päättää käyttää tätä tyypillisen toimittajan arvioiden mukaan. Onko tämä hyvä tai huono arvio? Keskimääräinen neliövirhe on tapa arvioida kuinka hyvä malli on. Me laskemme keskimääräisen neliövirheen. Virheen todellinen summa vähennettynä arvioitu määrä. Virhe neliö on edellä oleva virhe, neliö. SSE on neliövirheiden summa. MSE on neliövirheiden keskiarvo. MSE: n tuloksia esimerkiksi Tulokset ovat: Virhe - ja nelikentävirheet Arvio 10 Kysymys: Voimmeko käyttää ennakoidun tulon keskiarvoa, jos epäilemme kehitystä Katso alla oleva kaavio osoittaa selvästi, että emme saa tehdä tätä. Yhteenvetona todetaan, että kaikkien aiempien havaintojen yksinkertainen keskiarvo tai keskiarvo on vain hyödyllinen arvio ennakoinnissa, kun suuntauksia ei ole. Jos on olemassa suuntauksia, käytä erilaisia ​​arvioita, jotka huomioivat trendin. Keskimääräinen painaa kaikki aiemmat havainnot yhtä lailla. Esimerkiksi arvojen 3, 4, 5 keskiarvo on 4. Tiedämme tietenkin, että keskiarvo lasketaan lisäämällä kaikki arvot ja jakamalla summa arvojen lukumäärän mukaan. Toinen tapa laskea keskiarvo on lisäämällä jokainen arvo jaettuna arvojen lukemalla tai 33 43 53 1 1.3333 1.6667 4. Kertojaa 13 kutsutaan painoksi. Yleensä: vasemmanpuoleinen vasen kansi (vasen kylmä) x1 vasen (vasen kylmä) x2,. ,, vasen (frac oikealle) xn. (Vasen (frac right)) ovat painoja ja tietenkin ne summaavat yhteen.