Forecasting by Smoothing Techniques Dette nettstedet er en del av JavaScript E-Labs læringsobjekter for beslutningstaking. Annet JavaScript i denne serien er kategorisert under forskjellige områder av applikasjoner i MENU-delen på denne siden. En tidsserie er en sekvens av observasjoner som bestilles i tide. Inherent i samlingen av data tatt over tid er noen form for tilfeldig variasjon. Det finnes metoder for å redusere avbryte effekten på grunn av tilfeldig variasjon. Utbredte teknikker er utjevning. Disse teknikkene, når de brukes riktig, tydeliggjør de underliggende trenderne tydeligere. Skriv inn tidsseriene Row-wise i rekkefølge, starter fra venstre øverste hjørne, og parameteren (e), og klikk deretter på Calculate-knappen for å oppnå foreløpig prognose for en periode. Blank bokser er ikke inkludert i beregningene, men nuller er. Når du legger inn dataene dine for å flytte fra celle til celle i datamatrixen, bruker du Tab-tasten ikke pil eller tast inn taster. Funksjoner av tidsserier, som kan avsløres ved å undersøke grafen. med de prognostiserte verdiene, og residualens oppførsel, betinget prognosemodellering. Flytte gjennomsnitt: Flytte gjennomsnittlig rangering blant de mest populære teknikkene for preprocessing av tidsserier. De brukes til å filtrere tilfeldig hvit støy fra dataene, for å gjøre tidsseriene jevnere eller til og med å understreke visse informative komponenter som finnes i tidsseriene. Eksponensiell utjevning: Dette er et veldig populært system for å produsere en glatt tidsserie. Mens i flytende gjennomsnitt blir de tidligere observasjonene veid likt, eksponentiell utjevning tilordner eksponentielt avtagende vekter som observasjonen blir eldre. Med andre ord blir de siste observasjonene gitt relativt mer vekt i prognoser enn de eldre observasjonene. Dobbelt eksponensiell utjevning er bedre å håndtere trender. Trippel eksponensiell utjevning er bedre å håndtere paraboltrender. Et eksponentielt vektet glidende gjennomsnitt med en utjevningskonstant a. korresponderer omtrent til et enkelt bevegelige gjennomsnitt av lengden (dvs. perioden) n, hvor a og n er relatert til: a 2 (n1) OR n (2 - a) a. For eksempel vil et eksponentielt vektet glidende gjennomsnitt med en utjevningskonstant lik 0,1 svare til et 19 dagers glidende gjennomsnitt. Og et 40-dagers enkelt glidende gjennomsnitt ville korrespondere omtrent til et eksponentielt vektet glidende gjennomsnitt med en utjevningskonstant lik 0,04878. Holter Lineær eksponensiell utjevning: Anta at tidsseriene er u sesongmessige, men viser trend. Holts metode estimerer både dagens nivå og dagens trend. Legg merke til at det enkle glidende gjennomsnittet er spesielt tilfelle av eksponensiell utjevning ved å angi perioden for glidende gjennomsnitt til heltaldelen av (2-alfa) alfa. For de fleste forretningsdata er en Alpha-parameter mindre enn 0,40 ofte effektiv. Det kan imidlertid utføres et rutenett for parameterrommet, med 0,1 til 0,9, med trinn på 0,1. Da har den beste alfa den minste Mean Absolute Error (MA Error). Slik sammenligner du flere utjevningsmetoder: Selv om det finnes numeriske indikatorer for å vurdere nøyaktigheten av prognoseteknikken, er det mest mulig å benytte visuell sammenligning av flere prognoser for å vurdere nøyaktigheten og velge blant de ulike prognosemetoder. I denne tilnærmingen må man plotte (ved hjelp av for eksempel Excel) på samme graf de opprinnelige verdiene for en tidsserievariabel og de forutsagte verdiene fra flere forskjellige prognosemetoder, og dermed lette en visuell sammenligning. Du kan gjerne bruke Past Forecasts ved utjevningsteknikker JavaScript for å oppnå tidligere prognosverdier basert på utjevningsteknikker som bare bruker én parameter. Holt og Winters metoder bruker henholdsvis to og tre parametere, derfor er det ikke en lett oppgave å velge den optimale, eller til og med nær optimale verdier ved prøving og feil for parametrene. Den enkle eksponensielle utjevningen understreker kortspektret perspektivet som setter nivået til den siste observasjonen og er basert på tilstanden at det ikke er noen trend. Den lineære regresjonen, som passer til en minste firkantlinje til de historiske dataene (eller transformerte historiske data), representerer lang rekkevidde, som er betinget av den grunnleggende trenden. Holts lineær eksponensiell utjevning fanger opp informasjon om nyere trend. Parametrene i Holts-modellen er nivåparameter som skal reduseres når mengden datavariasjon er stor, og trenderparameteren skal økes dersom den siste trendretningen støttes av årsakssammenhengene. Kortsiktig prognose: Legg merke til at alle JavaScript på denne siden gir en engangsforespørsel. For å få en to-trinns prognose. bare legg til den prognostiserte verdien til slutten av dine tidsseriedata og klikk deretter på den samme Beregn-knappen. Du kan gjenta denne prosessen for noen få ganger for å få de nødvendige kortsiktige prognosene. Simpel flytting Gjennomsnittlig - SMA BREAKING DOWN Enkel Flytende Gjennomsnitt - SMA Et enkelt bevegelige gjennomsnitt er tilpassbart ved at det kan beregnes for et annet antall tid perioder, ganske enkelt ved å legge til sluttkurs for sikkerheten for en rekke tidsperioder og deretter dele denne summen med antall tidsperioder, noe som gir gjennomsnittsprisen på sikkerheten over tidsperioden. Et enkelt glidende gjennomsnitt svekker ut volatiliteten, og gjør det enklere å se prisutviklingen av et sikkerhetssystem. Hvis det enkle glidende gjennomsnittet peker opp, betyr dette at sikkerhetsprisen øker. Hvis det peker ned, betyr det at sikkerhetsprisen faller. Jo lengre tidsramme for glidende gjennomsnitt, jo glattere det enkle glidende gjennomsnittet. Et kortere glidende gjennomsnitt er mer volatilt, men lesingen er nærmere kildedataene. Analytisk betydning Flytende gjennomsnitt er et viktig analytisk verktøy som brukes til å identifisere dagens prisutvikling og potensialet for endring i en etablert trend. Den enkleste formen av å bruke et enkelt bevegelige gjennomsnitts i analyse, bruker det til å raskt identifisere om en sikkerhet er i en opptrinn eller nedtrengning. Et annet populært, om enn litt mer komplekst analytisk verktøy, er å sammenligne et par enkle bevegelige gjennomsnitt med hver dekning forskjellige tidsrammer. Hvis et kortere sikt enkelt glidende gjennomsnitt er over et langsiktig gjennomsnitt, forventes en opptrend. På den annen side signalerer et langsiktig gjennomsnitt over et kortere sikt gjennomsnitt en nedadgående bevegelse i trenden. Populære handelsmønstre To populære handelsmønstre som bruker enkle bevegelige gjennomsnitt inkluderer dødskrysset og et gyldent kors. Et dødskors oppstår når 50-dagers enkelt glidende gjennomsnitt krysser under 200-dagers glidende gjennomsnitt. Dette betraktes som et bearish signal, at ytterligere tap er i butikk. Gullkorset oppstår når et kortsiktig glidende gjennomsnitt bryter over et langsiktig glidende gjennomsnitt. Forsterket av høye handelsvolumer, kan dette signalere ytterligere gevinster i butikken. Gjennomsnittlige gjennomsnitt: Slik bruker du dem Noen av de primære funksjonene til et bevegelige gjennomsnitt er å identifisere trender og reverseringer. måle styrken av et aktivum momentum og bestemme potensielle områder der en eiendel vil finne støtte eller motstand. I denne delen vil vi påpeke hvordan ulike tidsperioder kan overvåke momentum og hvordan bevegelige gjennomsnittsverdier kan være gunstige for å sette stoppstopp. Videre vil vi ta opp noen av evner og begrensninger av bevegelige gjennomsnitt som man bør vurdere når de bruker dem som en del av en handelsrutine. Trend Identifiserende trender er en av nøkkelfunksjonene til bevegelige gjennomsnitt, som brukes av de fleste handelsfolk som forsøker å gjøre trenden til deres venn. Flytte gjennomsnitt er forsinkende indikatorer. noe som betyr at de ikke forutsier nye trender, men bekrefter trender når de er etablert. Som du ser i figur 1, anses en aksje å være i en opptrinn når prisen er over et bevegelige gjennomsnitt og gjennomsnittet er skråt oppover. Omvendt vil en næringsdrivende bruke en pris under et nedadgående gjennomsnittsnivå for å bekrefte en downtrend. Mange handlende vil bare vurdere å ha en lang posisjon i en eiendel når prisen handler over et glidende gjennomsnitt. Denne enkle regelen kan bidra til at trenden fungerer i handelshandelen. Momentum Mange nybegynnere handler om hvordan det er mulig å måle momentum og hvordan bevegelige gjennomsnitt kan brukes til å takle en slik prestasjon. Det enkle svaret er å være oppmerksom på tidsperioder som brukes til å skape gjennomsnittet, da hver tidsperiode kan gi verdifull innsikt i ulike typer momentum. Generelt kan kortsiktig momentum vurderes ved å se på bevegelige gjennomsnitt som fokuserer på tidsperioder på 20 dager eller mindre. Å se på bevegelige gjennomsnitt som er opprettet med en periode på 20 til 100 dager, regnes generelt som et godt mål på mellomlang sikt. Endelig kan ethvert glidende gjennomsnitt som bruker 100 dager eller mer i beregningen, brukes som et mål for langsiktig momentum. Sunn fornuft burde fortelle deg at et 15-dagers glidende gjennomsnitt er et mer hensiktsmessig mål for kortsiktig momentum enn et 200-dagers glidende gjennomsnitt. En av de beste metodene for å bestemme styrken og retningen av en eiendomsmoment er å plassere tre bevegelige gjennomsnitt på et diagram og deretter være nøye med hvordan de stabler opp i forhold til hverandre. De tre bevegelige gjennomsnittene som vanligvis brukes, har varierende tidsrammer i et forsøk på å representere kortsiktige, mellomlangs og langsiktige prisbevegelser. På figur 2 vises sterk oppadgående fart når kortere gjennomsnitt er plassert over lengre gjennomsnitt og de to gjennomsnittene er divergerende. Omvendt, når de kortere gjennomsnittene ligger under de langsiktige gjennomsnittene, er momentet i nedadgående retning. Støtte En annen vanlig bruk av bevegelige gjennomsnitt er å bestemme potensielle prisstøtte. Det tar ikke mye erfaring med å håndtere bevegelige gjennomsnitt for å legge merke til at fallende pris på en eiendel ofte vil stoppe og reversere retning på samme nivå som et viktig gjennomsnitt. I figur 3 kan du for eksempel se at 200-dagers glidende gjennomsnitt var i stand til å øke prisen på aksjen etter at den falt fra den høye nær 32. Mange forhandlere vil forutse en sprette av store bevegelige gjennomsnitt og vil bruke andre tekniske indikatorer som bekreftelse på forventet trekk. Motstand Når prisen på en eiendel faller under et innflytelsesrik nivå av støtte, som det 200-dagers glidende gjennomsnittet, er det ikke uvanlig å se den gjennomsnittlige handlingen som en sterk barriere som hindrer investorer i å presse prisen tilbake over det gjennomsnittet. Som du ser fra diagrammet nedenfor, brukes denne motstanden ofte av handelsmenn som et tegn for å ta fortjeneste eller å lukke eventuelle eksisterende lange stillinger. Mange korte selgere vil også bruke disse gjennomsnittene som inngangspunkter fordi prisen ofte hopper av motstanden og fortsetter å bevege seg lavere. Hvis du er en investor som holder en lang posisjon i en eiendel som handler under store bevegelige gjennomsnitt, kan det være best for deg å se disse nivåene nøye fordi de i stor grad kan påvirke verdien av investeringen. Stopp-tap Støtte - og motstandskarakteristikkene til bevegelige gjennomsnitt gjør dem til et godt verktøy for å håndtere risiko. Evnen til å flytte gjennomsnitt for å identifisere strategiske steder for å sette stoppordreordninger, gjør det mulig for næringsdrivende å kutte bort tapende stillinger før de kan vokse noe større. Som du kan se i figur 5, kan handelsfolk som holder en lang posisjon i en aksje og stiller sine stoppordre under innflytelsesrike gjennomsnitt, spare mye penger. Ved å bruke bevegelige gjennomsnitt for å sette stoppordreordninger er nøkkelen til enhver vellykket handelsstrategi.
Comments
Post a Comment