Przenoszenie średniej prognozy wstępnej. Jak można się domyślić, patrzymy na niektóre z najbardziej prymitywnych podejść do prognozowania. Miejmy nadzieję, że są to przynajmniej wartościowe wprowadzenie do niektórych problemów informatycznych związanych z wdrażaniem prognoz w arkuszach kalkulacyjnych. W tym duchu będziemy kontynuować od początku i zacząć pracę z prognozami średniej ruchomej. Średnie prognozy ruchome. Wszyscy znają średnie ruchome prognozy, niezależnie od tego, czy uważają, że są. Wszyscy studenci robią to cały czas. Pomyśl o swoich wynikach testowych na kursie, w którym będziesz miał cztery testy w trakcie semestru. Załóżmy, że masz 85 na pierwszym teście. Co byś przewidział na swój drugi wynik testu Jak sądzisz, co Twój nauczyciel przewidział dla twojego następnego wyniku testu Co twoim zdaniem mogą przewidzieć twoi znajomi dla twojego następnego wyniku testu Co twoim zdaniem rodzice mogą przewidzieć dla twojego następnego wyniku testu Niezależnie od wszystko, co możesz zrobić swoim przyjaciołom i rodzicom, oni i twój nauczyciel najprawdopodobniej oczekują, że dostaniesz coś w okolicy 85, którą właśnie dostałeś. Teraz załóżmy, że pomimo twojej autopromocji dla twoich przyjaciół, przeinaczasz siebie i wyobrażasz sobie, że możesz mniej uczyć się na drugi test, a więc dostajesz 73. Teraz, co się dzieje z tymi wszystkimi zainteresowanymi i beztroskimi? spodziewaj się, że dostaniesz swój trzeci test. Istnieją dwa bardzo prawdopodobne podejścia do opracowania oszacowania, niezależnie od tego, czy podzielą się nim z tobą. Mogą powiedzieć sobie: "Ten facet zawsze dmucha o swoich sprytach. Zamierza zdobyć kolejne 73, jeśli ma szczęście. Może rodzice będą starali się być bardziej pomocni i powiedzieć: "Cóż, jak dotąd dostałeś 85 i 73, więc może powinieneś pomyśleć o zdobyciu czegoś" (85 73) 2 79. Nie wiem, może gdybyś mniej imprezował i nie kręcili weasel w całym miejscu i jeśli zacząłeś robić o wiele więcej nauki, możesz uzyskać wyższy wynik. Oba te szacunki są w rzeczywistości średnią ruchomą. Pierwszym z nich jest wykorzystanie tylko ostatniego wyniku do prognozowania przyszłej skuteczności. Jest to tak zwana prognoza średniej ruchomej z użyciem jednego okresu danych. Drugi to również prognoza średniej ruchomej, ale z wykorzystaniem dwóch okresów danych. Załóżmy, że wszyscy ci ludzie, którzy kradną na twój wielki umysł, trochę cię wkurzyli i postanawiasz zrobić dobrze w trzecim teście z własnych powodów i wystawić wyższy wynik przed swoimi cytatami. Poddajesz się testowi, a twój wynik to w rzeczywistości 89 Każdy, łącznie z tobą, jest pod wrażeniem. Teraz masz już ostatni test semestru i jak zwykle czujesz potrzebę nakłonienia wszystkich do przedstawienia swoich przewidywań na temat ostatniego testu. Mam nadzieję, że widzisz ten wzór. Miejmy nadzieję, że widać wzór. Co według ciebie jest najdokładniejszym Gwizdkiem, podczas gdy my pracujemy. Teraz wracamy do naszej nowej firmy sprzątającej rozpoczętej przez twoją siostrę o imieniu Whistle While We Work. Masz kilka poprzednich danych dotyczących sprzedaży reprezentowanych w poniższej sekcji z arkusza kalkulacyjnego. Najpierw przedstawiamy dane dla trzyzmianowej prognozy średniej ruchomej. Wpis dla komórki C6 powinien być teraz. Teraz możesz skopiować tę formułę komórki do innych komórek od C7 do C11. Zwróć uwagę, jak średnia porusza się po najnowszych danych historycznych, ale używa dokładnie trzech ostatnich okresów dostępnych dla każdej prognozy. Powinieneś również zauważyć, że tak naprawdę nie musimy tworzyć prognoz dla przeszłych okresów, aby rozwinąć naszą najnowszą prognozę. To zdecydowanie różni się od wykładniczego modelu wygładzania. Podaję prognozy cudzysłowów, ponieważ użyjemy ich na następnej stronie internetowej do pomiaru trafności prognozy. Teraz chcę przedstawić analogiczne wyniki dla dwuletniej prognozy średniej ruchomej. Wpis dla komórki C5 powinien być teraz. Teraz możesz skopiować tę formułę komórki do innych komórek od C6 do C11. Zwróć uwagę, jak teraz dla każdej prognozy są używane tylko dwa najnowsze dane historyczne. Ponownie uwzględniłem prognozy quotpast dla celów ilustracyjnych i do późniejszego wykorzystania w walidacji prognoz. Kilka innych rzeczy, o których należy pamiętać. Dla prognozy średniej ruchomej z okresu m do prognozowania wykorzystuje się tylko m najnowsze wartości danych. Nic więcej nie jest konieczne. Dla prognozy średniej ruchomej okresu m, podczas dokonywania prognozy quotpast, zauważ, że pierwsza prognoza ma miejsce w okresie m 1. Oba te problemy będą bardzo istotne, gdy opracujemy nasz kod. Opracowanie średniej ruchomej funkcji. Teraz musimy opracować kod dla średniej ruchomej prognozy, która może być wykorzystywana bardziej elastycznie. Kod następuje. Zauważ, że dane wejściowe odnoszą się do liczby okresów, których chcesz użyć w prognozie i tablicy wartości historycznych. Możesz przechowywać go w dowolnym skoroszycie, który chcesz. Funkcja MovingAverage (Historyczne, NumberOfPeriods) Jako pojedyncze zadeklarowanie i inicjalizacja zmiennych Dim Pozycja jako zmienny licznik wymiaru jako całkowita liczba wymiarów Dim Dimit as Single Dim HistoricalSize jako liczba całkowita Inicjowanie zmiennych Counter 1 Akumulacja 0 Określanie rozmiaru tablicy historycznej HistoricalSize Historical. Count dla licznika 1 na NumberOfPeriods Kumulacja odpowiedniej liczby ostatnio obserwowanych wartości Akumulacja akumulacja Historycznie (HistoricalSize - NumberOfPeriods Counter) MovingAverage Accumulation NumberOfPeriods Kod zostanie wyjaśniony w klasie. Chcesz umieścić funkcję w arkuszu kalkulacyjnym, aby wynik obliczeń pojawiał się w miejscu, w którym powinien wyglądać. Wyjaśnienia dotyczące średnich wykładników o charakterze wykładniczym. Trader opierał się na średnich kroczących, aby wskazać centra handlowe o wysokim prawdopodobieństwie i dochodowe wyjścia przez wiele lat. Dobrze znanym problemem z ruchomymi średnimi jest jednak poważne opóźnienie, które występuje w większości typów średnich kroczących. Podwójna wykładnicza średnia ruchoma (DEMA) zapewnia rozwiązanie, obliczając szybszą metodę uśredniania. Historia podwójnej wykładniczej średniej ruchomej W analizie technicznej. termin średnia krocząca odnosi się do średniej ceny danego instrumentu inwestycyjnego w określonym okresie czasu. Na przykład 10-dniowa średnia krocząca oblicza średnią cenę konkretnego instrumentu w ciągu ostatnich 10 dni, a 200-dniowa średnia krocząca oblicza średnią cenę z ostatnich 200 dni. Każdego dnia okres oczekiwania cofa się do obliczeń podstawowych z ostatnich X dni. Średnia ruchoma pojawia się jako gładka, zakrzywiona linia, która zapewnia wizualną reprezentację długoterminowego trendu instrumentu. Szybsze średnie ruchy, z krótszymi okresami wznawiania, są bardziej płynne i wolniej poruszają się, a dłuższe okresy przestojów są płynniejsze. Ponieważ średnia krocząca jest wskaźnikiem wstecznym, jest opóźniona. Podwójna wykładnicza średnia ruchoma (DEMA), pokazana na rysunku 1, została opracowana przez Patricka Mulloy'a, aby zmniejszyć czas opóźnienia znaleziony w tradycyjnych średnich ruchomych. Zostało to po raz pierwszy wprowadzone w lutowym 1994 r., W magazynie "Technical Analysis of Stocks amp Commodities" w artykule Mulloys Smoothing Data with Faster Moving Averages. (W przypadku analizy wstępnej dotyczącej analizy technicznej, zapoznaj się z naszym samouczkiem dotyczącym analizy technicznej.) Rysunek 1: Ta jednominutowa tabela kontraktów terminowych futures e-mini Russell 2000 pokazuje dwie różne średnie kroczące z wykładniczą, z których 55-kropka pojawia się na niebiesko, 21-letni okres na różowo. Obliczanie DEMA Jak wyjaśnia Mulloy w swoim oryginalnym artykule, DEMA to nie tylko podwójna EMA z dwukrotnie dłuższym czasem opóźnienia pojedynczego EMA, ale jest złożoną implementacją pojedynczych i podwójnych EMA wytwarzających kolejny EMA z mniejszym opóźnieniem niż jeden z oryginałów. dwa. Innymi słowy, DEMA nie jest po prostu dwoma EMA połączonymi lub średnią ruchomą średniej ruchomej, ale jest obliczeniem zarówno pojedynczych, jak i podwójnych EMA. Prawie wszystkie platformy do analizy handlu zawierają DEMA jako wskaźnik, który można dodać do wykresów. Dlatego handlowcy mogą używać DEMA bez znajomości matematyki stojącej za obliczeniami i bez konieczności pisania lub wprowadzania jakiegokolwiek kodu. Porównanie DEMA z tradycyjnymi średnimi kroczącymi Średnie kroczące to jedna z najpopularniejszych metod analizy technicznej. Wielu handlowców wykorzystuje je do wykrywania trendów odwracających. zwłaszcza w ruchomym średnim crossoverze, gdzie dwie ruchome średnie o różnych długościach są umieszczone na wykresie. Punkty, w których średnia krocząca może oznaczać możliwość kupna lub sprzedaży. DEMA może pomóc inwestorom dostrzec odwrócenie wcześniej, ponieważ szybciej reaguje na zmiany aktywności rynkowej. Rysunek 2 pokazuje przykład kontraktu futures e-mini Russell 2000. Wykres jednominutowy zawiera cztery średnie ruchome: 21-okresowy DEMA (różowy) 55-okresowy DEMA (ciemnoniebieski) 21-okresowy MA (jasnoniebieski) 55-okresowy MA (jasnozielony). Rysunek 2: Ten jednominutowy wykres Kontrakt futures e-mini Russell 2000 ilustruje szybszy czas reakcji DEMA, gdy jest używany w crossoverze. Zwróć uwagę, że zwrotność DEMA w obu przypadkach pojawia się znacznie wcześniej niż zwrotnice MA. Pierwsza zwrotnica DEMA pojawia się o 12:29, a następny pasek otwiera się za cenę 663,20. Z drugiej strony, skrzyżowanie MA tworzy się o godzinie 12:34, a cena następnego otwarcia wynosi 660,50. W następnym zestawie zwrotnic, zwrotnica DEMA pojawia się na 1:33, a następny pasek otwiera się na 658. MA, przeciwnie, tworzy się w 1:43, z następnym otwarciem pręta na 662,90. W każdym przypadku zwrotnica DEMA zapewnia przewagę w dostaniu się do trendu wcześniej niż przejście zwrotne MA. (Aby uzyskać więcej informacji, przeczytaj Samouczek średnich kroczących.) Handel za pomocą DEMA Powyższe przykłady średniej ruchomej crossover ilustrują skuteczność wykorzystania szybszej podwójnej wykładniczej średniej kroczącej. Oprócz używania DEMA jako niezależnego wskaźnika lub w konfiguracji krzyżowej, DEMA może być używany w wielu wskaźnikach, w których logika oparta jest na średniej ruchomej. Narzędzia analizy technicznej, takie jak wstęgi Bollingera. średnia ruchomej konwergencji (MACD) i potrójnej wykładniczej średniej kroczącej (TRIX) są oparte na ruchomych średnich i mogą być modyfikowane w celu włączenia DEMA zamiast innych bardziej tradycyjnych typów ruchomych średnich. Zastąpienie DEMA może pomóc handlowcom odkryć różne możliwości kupowania i sprzedawania, które wyprzedzają te oferowane przez IZ lub EMA tradycyjnie stosowane w tych wskaźnikach. Oczywiście wejście w trend wcześniej niż później zwykle prowadzi do wyższych zysków. Ryc. 2 ilustruje tę zasadę - jeśli użyjemy zwrotnic jako sygnałów kupna i sprzedaży. wchodzimy w transakcje znacznie wcześniej, gdy używamy crossovera DEMA w przeciwieństwie do crossovera MA. Bottom Line Inwestorzy i inwestorzy od dawna stosują średnie ruchome w swoich analizach rynkowych. Średnie kroczące są szeroko stosowanym narzędziem analizy technicznej, które zapewnia możliwość szybkiego podglądu i interpretacji długoterminowej tendencji danego instrumentu inwestycyjnego. Ponieważ średnie ruchome ze swojej natury są wskaźnikami opóźniającymi. pomocne jest modyfikowanie średniej ruchomej w celu obliczenia szybszego, bardziej responsywnego wskaźnika. Podwójna wykładnicza średnia krocząca zapewnia inwestorom i inwestorom pogląd na długoterminowy trend, z dodatkową zaletą bycia szybszą średnią kroczącą z krótszym czasem opóźnienia. (W celu zapoznania się z treścią, spójrz na średnią ruchomą kombinację MACD i prostych Vs. Wykładnicze średnie kroczące). Miara zależności między zmianą ilości żądanego towaru a zmianą jego ceny. Cena. Łączna wartość rynkowa w dolarach wszystkich dostępnych akcji spółki. Kapitalizacja rynkowa jest obliczana poprzez pomnożenie. Frexit krótko dla quotFrench exitquot to francuski spinoff terminu Brexit, który pojawił się, gdy Wielka Brytania głosowała. Zlecenie złożone z brokerem, który łączy w sobie funkcje zlecenia stopu z zleceniem limit. Zlecenie stop-limit będzie. Runda finansowania, w ramach której inwestorzy nabywają akcje od spółki o niższej wycenie niż wycena na rzecz spółki. Ekonomiczna teoria łącznych wydatków w gospodarce i jej wpływ na produkcję i inflację. Opracowano ekonomię keynesistyczną. Mamy tu zarówno stałe, jak i współczynniki trendu oszacowane na podstawie wykładniczego wygładzania. Parametry prognostyczne, dla okresu stałego i dla okresu trendu można ustawić niezależnie. Oba paremetry muszą zawierać się w przedziale od 0 do 1. Prognoza na wartość oczekiwaną dla przyszłych okresów jest stałą plus liniowy termin, który zależy od liczby okresów w przyszłości. Za pomocą terminu liniowego w ramach prognozy metoda ta będzie śledzić trendy w szeregach czasowych. Używamy tych samych danych, co w przypadku innych metod prognozowania w celach ilustracyjnych. Powtarzamy poniższe dane. Przypomnijmy, że symulowane dane zaczynają się od stałej średniej równej 10. W czasie 11 średnia wzrasta z tendencją od 1 do czasu 20, kiedy średnia staje się ponownie stałą o wartości 20. Szum jest symulowany przy użyciu rozkładu normalnego ze średnią 0 i odchylenie standardowe 3. Wartości są zaokrąglane do najbliższej liczby całkowitej. W każdej chwili T. tylko trzy informacje są niezbędne do obliczenia szacunków,,, i. Ilustrujemy obliczenia dla czasu 20, używając oszacowanych współczynników dla czasu 19 i danych dla czasu 20. Parametry ustawia się z trzema różnymi wartościami jak w poniższej tabeli. Szacunki modelu dla trzech przypadków przedstawiono razem ze średnią serii czasowych na poniższym rysunku. Rysunek pokazuje oszacowanie średniej za każdym razem, a nie prognozę. Oszacowanie o większej wartości podąża za trendem dokładniej, ale ma większą zmienność. Prognoza o mniejszej wartości jest znacznie gładsza, ale nigdy całkowicie nie koryguje trendu. W porównaniu z modelem regresji metoda wykładniczego wygładzania nigdy całkowicie nie zapomina żadnej części swojej przeszłości. Tak więc odzyskanie równowagi może zająć więcej czasu w przypadku zaburzenia średniej. Zostało to zilustrowane na poniższym rysunku, gdzie wariancja szumu jest ustawiona na 0. Prognozowanie za pomocą Excela Dodatek Forecasting implementuje formuły wygładzania podwójnej wykładniczej. Poniższy przykład pokazuje analizę dostarczoną przez dodatek dla przykładowych danych w kolumnie B. Używamy parametrów drugiego przypadku. Pierwsze 10 obserwacji jest indeksowanych od -9 do 0. W porównaniu do powyższej tabeli, wskaźniki okresu są przesunięte o -10. Pierwsze dziesięć obserwacji dostarcza wartości startowe dla prognozy. Wartości współczynników w czasie 0 są określane metodą regresji liniowej. Pozostałe obliczenia współczynników w kolumnach C i D są obliczane z podwójnym wygładzaniem wykładniczym. Kolumna Fore (1) (E) pokazuje prognozę na jeden okres w przyszłości. Wartości i są odpowiednio w komórkach C3 i D3. Interwał prognozy znajduje się w komórce E3. Gdy przedział prognozy zostanie zmieniony na większą liczbę, wartości w kolumnie "Przed" zostaną przesunięte w dół. Kolumna Err (1) (F) pokazuje różnicę między obserwacją a prognozą. Odchylenie standardowe i średnie odchylenie średnie (MAD) są obliczane odpowiednio w komórkach F6 i F7.
No comments:
Post a Comment