Mikä on ero yksinkertaisen liukuvan keskiarvon ja eksponentiaalisen liukuvan keskiarvon välillä. Vain ero näiden kahden liikkuvan keskimääräisen tyypin välillä on herkkyys, joka kukin osoittaa muutoksille laskelmissaan käytetyistä tiedoista. Lisäksi eksponentiaalinen liukuva keskiarvo EMA antaa korkeampi painotus viimeaikaisiin hintoihin verrattuna SMA: n yksinkertaiseen liikkuvaan keskiarvoon, kun taas SMA jakaa samat painotukset kaikkiin arvoihin. Nämä kaksi keskiarvoa ovat samankaltaisia, koska niitä tulkitaan samalla tavalla ja tekniset toimijat käyttävät niitä yleisesti hintojen heilahtelujen tasaamiseksi. SMA on yleisin teknisten analyytikoiden keskimääräinen tyyppi ja se lasketaan jakamalla hintaluettelon summa sarjassa olevien hintojen kokonaismäärään. Esimerkiksi seitsemän jakson liikkuva keskiarvo voidaan laskea lisäämällä Seuraavat seitsemän hintaa yhdessä ja sitten tuloksen jakaminen seitsemällä tuloksella tunnetaan myös aritmeettisena keskiarvona. Esimerkki Kun otetaan huomioon seuraavat pri 10, 11, 12, 16, 17, 19, 20 SMA-laskenta näyttää tältä 10 11 12 16 17 19 20 105 7-jakso SMA 105 7 15. Koska EMAs korostaa aiempaa parempaa tietoa kuin vanhemmilla tiedoilla , ne ovat reagoivia viimeisimpiin hinnankorotuksiin kuin SMA: t, mikä tekee EMA: iden tulokset ajankohtaisemmaksi ja selittää, miksi EMA on suosituin keskiarvo monien kauppiaiden keskuudessa Kuten jäljempänä olevasta kaaviosta käy ilmi, lyhyellä aikavälillä toimivat kauppiaat Ei välttämättä välitä siitä, mikä keskiarvo on käytössä, koska näiden kahden keskiarvon ero on yleensä vain senttiä. Toisaalta pitemmällä aikavälillä toimivat kauppiaat pitävät enemmän huomiota niiden keskimäärään, koska arvot voivat vaihdella Muutama dollari, joka riittää hintaeroon, joka viime kädessä osoittautuu vaikuttavaksi toteutuneesta tuotosta - varsinkin kun kaupankäynnissä on suuri määrä varastossa. Kaikilla teknisillä indikaattoreilla ei ole yhtä keskimääräistä tyyppiä, jota elinkeinonharjoittaja voi käyttää takaamaan menestys , Mutta käyttämällä t rialia ja virheitä, voit epäilemättä parantaa mukavuustasosi kaikentyyppisten indikaattoreiden avulla ja näin kasvattaa mahdollisuuksia tehdä viisaita kaupankäynnin päätöksiä. Lisätietoja liikkuvista keskiarvoista on perusasiat liikkeessä olevista keskiarvoista ja painotettujen liikuttavien keskiarvosta. enimmäismäärä Yhdysvaltojen voi lainata Velkasumma luotiin toisen vapausrekisteritietolain mukaisesti. Korko, jolla talletuslaitos myöntää Federal Reserve - rahaston varoja toiselle talletuslaitokselle1. Tilastollinen toimenpide palautusten leviämisestä tietyn arvopaperin tai markkinoiden indeksin mukaan. Volatiliteetti voidaan mitata. Yhdysvaltojen kongressin säädökseksi annettiin vuonna 1933 pankkilaki, joka kieltää liikepankkien osallistumisen investointeihin. Ei-palkkaneuvonta viittaa kaikkiin tiloihin, yksityisiin kotitalouksiin ja voittoa tavoittelematon sektori Yhdysvaltain työvaliokunta. Ranskan lyhenne tai valuutan symboli Intian rupia INR, Intian valuutta Rupee on joka koostuu 1.Simple V: n eksponentiaalisista liikkuvista keskiarvosta. Keskimääräiset keskiarvot ovat enemmän kuin peräkkäisten järjestyslukujen tutkiminen. Aikasarjan analyysin varhainen harjoittajat olivat itse asiassa enemmän huolissaan yksittäisistä aikasarjoista kuin he olivat näiden tietojen interpoloinnissa Interpolointi todennäköisyysteorioiden ja - analyysin muodossa tapahtui paljon myöhemmin, kun kuvioita kehitettiin ja korrelaatioita havaittiin. Kun ymmärsimme, eri aikakausia pitkin piirrettiin muotokäyrät ja linjat yritettäessä ennustaa, mihin datapisteet voisivat mennä. Nämä ovat nyt katsottiin perusmenetelmiä, joita tällä hetkellä käytetään teknisen analyysin kauppiaiden kartoitusanalyysi voidaan jäljittää takaisin 18th Century Japani, mutta miten ja kun liukuva keskiarvot olivat ensin sovellettu markkinahintoihin edelleen mysteeri On yleisesti ymmärretty, että yksinkertaisia liikkuvia keskiarvoja SMA käytettiin kauan ennen eksponentiaalinen liikkuvat keskiarvot EMA, koska EMA: t perustuvat SMA-kehykseen ja SMA-jatkumo oli helpommin seisoi piirustus - ja jäljitystarkoituksia varten Haluaisitko hieman taustan lukemista Lähtöliikkeitä Mitä ne ovat. Simple Moving Average SMA Yksinkertaiset liikkuvat keskiarvot muuttuivat edullisimmiksi markkinahintojen seurantaan, koska ne ovat nopeasti laskettavissa ja helposti ymmärrettävissä Varhaiset markkinatoimijat käyttivät ilman nykyisten käytössä olevien kehittyneiden kaavamittareiden käyttöä, joten he uskoivat ensisijaisesti markkinahintoihin niiden ainoana oppaana. He laskivat markkinahinnat käsin ja kuvaavat hintoja trendien ja markkinoiden suuntaamiseksi. Tämä prosessi oli melko tylsiä, mutta osoittautui varsin kannattavaksi lisätietojen vahvistamisella. 10 päivän yksinkertaisen liukuvan keskiarvon laskemiseksi yksinkertaisesti lisää viimeisten 10 päivän päätöskurssi ja jakaa 10: llä. 20 päivän liukuva keskiarvo lasketaan lisäämällä päätöskurssi 20 päivän aikana ja jakaa 20: een ja niin edelleen. Tämä kaava ei perustu pelkästään sulkemiseen, vaan tuote on hintojen keskiarvo - alijakauma Moving averages on ter koska laskentamenetelmän ryhmä liikkuu kartan pisteen mukaisesti. Tämä merkitsee sitä, että vanhat päivät pudottaisiin uusien sulkemispäivien hyväksi, joten tarvitaan aina uusi laskenta, joka vastaa keskimääräisen keskimääräisen aikataulun. , 10 päivän keskiarvo lasketaan uudelleen lisäämällä uusi päivä ja pudottamalla kymmenes päivä, ja yhdeksäs päivä pudotetaan toisena päivänä. Lisätietoja siitä, miten kaavioita käytetään valuutan kaupankäynnissä, tarkista Chartin peruskäsitysohjelmamme. 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 kuin pitkän datasarjan sarjaan, koska yksinkertainen liukuva keskiarvo . Nykyinen EMA Price - virta - edellinen EMA X - kerroin aikaisempi EMA. Tärkein tekijä on tasoitusvakio, joka on 2 1 N, missä N päivien lukumäärä. 10 päivän EMA 2 10 1 18 8.Tämä tarkoittaa 1 0-ajanjakso EMA painaa viimeisintä hintaa 18 8, 20 päivän EMA 9 52 ja 50 päivän EMA 3 92 - paino viimeisimmällä päivällä EMA toimii painottamalla nykyisen kauden ja edellisen EMA: ja lisäämällä tulos aikaisemmalle EMA: lle Mitä lyhyempi ajanjakso on, sitä enemmän painoa sovelletaan viimeisimpään hintaan. Laatusuuntaviivat Näillä laskutoimituksilla pisteitä piirretään ja paljastetaan sovituslinja Alla olevassa taulukossa on esitetty, että kaikki liukuvat keskiarvot ovat jäljessä olevia indikaattoreita, ja niitä käytetään ensisijaisesti seuraaviin suuntauksiin. Ne eivät toimi hyvin valikoimarkkinoilla ja ruuhkautumisjaksojen kanssa, koska sovituslinjat eivät merkitse suuntausta, joka johtuu selvästi korkeammista korkeuksista tai matalammista laskuista. Plus, sovituslinjat pysyvät vakiona ilman vihjeen suuntaus Markkinoiden alapuolella oleva nouseva linja merkitsee pitkää, kun taas markkinoiden yläpuolella oleva putoava rivi merkitsee lyhyttä Täydellistä ohjetta, lue Moving Average Tutorial. yksinkertainen liukuva keskiarvo on tarkkailla ja mitata suuntauksia tasoittamalla tietoja useilla hintaryhmien keinoilla Trendin havaitseminen ja ekstrapolointi ennusteeseen Oletetaan, että edeltävät suuntaukset jatkuvat Jotta yksinkertainen liukuva keskiarvo olisi pitkäaikainen trendi voidaan löytää ja seurata paljon helpompaa kuin EMA, kohtuullisella oletuksella, että sovituslinja pysyy vahvempana kuin EMA-linja, koska pidempi keskittyminen keskimääräisiin hintoihin. EMA: ta käytetään lyhyempien trendien siirtymiseen, koska keskitytään useimpiin äskettäiset hinnat 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 hintatulleille erityisesti nopeiden markkinoiden ja jaksoiden volatiliteetista EMA toimii hyvin, kunnes hinnat rikkoavat sovituslinjaa Korkean volatiliteetin markkinoiden aikana voit harkita liikkuvan keskiarvon pituuden lisäämistä. Voidaan myös siirtyä EMA: sta SMA, 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 vastusjohdoina Jos hinnat laskevat alle 10 päivän sopiva rivi nousussa, mahdollisuudet ovat hyviä, että nouseva suuntaus voi olla laskussa tai ainakin markkinat voivat olla vakiinnuttamassa. Jos hinnat laskevat kymmenen päivän liukuvan keskiarvon yläpuolelta laskusuhdanteessa, suuntaus saattaa heikentyä tai vakautua. käytä 10- ja 20-päivän liukuva keskiarvo yhdessä ja odota, että 10 päivän linja ylittää 20 päivän pituisen jakson yläpuolella tai sen alapuolella. Tämä määrittää seuraavan lyhyen aikavälin suunnan hintojen suhteen. Pitkällä aikavälillä tarkkaile 100- ja 200 päivän liukuva keskiarvo pitempään suuntaan Esimerkiksi 100 päivän ja 200 päivän liukuvien keskiarvojen avulla, jos 100 päivän liukuva keskiarvo ylittää 200 päivän keskiarvon, se kutsutaan kuolemanranneksi ja on hyvin laskeva hinnat 100 päivän liukuva keskiarvo, joka ylittää 200- päivän liikkuvaa keskiarvoa kutsutaan kultaiseksi ristiksi ja se on hyvin nouseva hintoihin. Ei ole väliä, käytetäänkö SMA: ta tai EMA: ta, koska molemmat ovat trenditietoisia indikaattoreita. Ainoastaan lyhyellä aikavälillä SMA: lla on pieniä poikkeamia sen vastine, EMA. Conclusion Siirtyvät keskiarvot perustuvat kaavio - ja aikasarja-analyysiin Yksinkertaiset liukuvat keskiarvot ja monimutkaisemmat eksponentiaaliset liikkuvat keskiarvot auttavat visualisoimaan trendin tasoittamalla hinnanmuutoksia Teknistä analyysia kutsutaan joskus taiteeksi pikemminkin tieteeksi, molemmat vaativat vuosia hallitsemaan Lisätietoja teknisen analyysin opetusohjelmassa. Summa, jonka summat Yhdysvalloissa voi lainata Velkasumma luotiin toisen vapausrekisteritietolain mukaisesti. Korko, jolla talletuslaitos myöntää varoja Federal Reserve to another depository institution.1 Tilastollinen toimenpide tietyn arvopaperin tai markkinaindeksin tuottojen hajonnan suhteen Volatiliteetti voidaan mitata. On toimiva Yhdysvaltojen kongressi hyväksyi vuonna 1933 pankkilaissa, joka kieltää liikepankit osallistumisesta investointiin. Ei-palkkasumma tarkoittaa mitä tahansa työpaikkaa kuin tilojen, yksityisten kotitalouksien ja voittoa tavoittelematon sektori Yhdysvaltain työvaliokunta. valuuttasymboli Intian rupiaa varten INR, Intian valuutta Rupee muodostuu 1. Keskimääräisten ja eksponentiaalisten tasoitusmallien siirtämisestä. Ensimmäinen askel ylittää keskiarvot, satunnainen kävelymallit ja lineaariset trendimallit, ei-seulomalliset mallit ja suuntaukset voidaan ekstrapoloida liikkuvan keskiarvon tai tasoitusmallin avulla. Perusolettama keskiarvojen laskemisen ja tasoitusmallien taustalla on, että aikasarja on paikallisesti paikallaan hitaasti vaihtelevalla keskiarvolla. Siksi siirrämme liikkuvan paikallisen keskiarvon keskiarvon nykyisen arvon arvioimiseksi ja sen jälkeen käytä tätä lähitulevaisuuden ennusteena Tätä voidaan pitää kompromissina keskimääräisen mallin ja satunnaisen vaelluksen ilman drift-mallia välillä. Samaa strategiaa voidaan käyttää d paikallisen trendin arvioimiseksi ja ekstrapoloimiseksi Liukuvaa keskiarvoa kutsutaan usein alkuperäisen sarjan tasoitetuksi versioksi, koska lyhyen aikavälin keskiarvotuksen vaikutus tasoittaa alkuperäisen sarjan kaareutuksia säätämällä liikkuvan keskiarvon leveyden tasaamista , voimme toivoa saavuttavan jonkinlaisen optimaalisen tasapainon keskimääräisen ja satunnaisen kävelyn mallien välillä. Yksinkertaisin keskitemallin malli on yksinkertainen, yhtä painotettu liikkuva keskiarvo. Y: n arvon ennustehetkellä t 1, joka on joka on tehty ajankohtana t vastaa viimeisimpien m havaintojen yksinkertaista keskiarvoa. 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, se 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. Ensinnäkin 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 laajene 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 keskihajotukset kullakin ennusteella h orizon, ja sitten rakentaa luottamusväliä pitempiaikaisille ennusteille lisäämällä ja vähentämällä asianmukaisten 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 vertaa virhetilastojaan, mukaan lukien myös 3-aikavälin keskiarvon. Mallin C, 5-aikavälinen liukuva keskiarvo, tuottaa RMSE: n pienimmän arvon pienellä marginaalilla kolmen ja 9 kuukauden keskiarvoissa. niiden muut tilastot ovat lähes samankaltaisia. Joten mallien, joilla on hyvin samankaltaiset virhestatukset, voimme valita, haluammeko ennustaa hieman reagointikykyä tai hieman tasaisempaa. Palaa sivun yläreunaan. Brown s Yksinkertainen eksponentiaalinen tasoitus eksponentiaalisesti painotettu liikkuvaa keskiarvoa. Edellä kuvatulla yksinkertaisella liikkuva keskiarvoominaisuudella on epätoivottava ominaisuus, että se käsittelee viimeiset k-havainnot yhtä lailla ja jättää täysin huomiotta kaikki edeltävät 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 ennuste lasketaan Tämä ei ole tarkoitus olla ilmeinen, mutta se voidaan helposti osoittaa arvioimalla ääretön sarja Näin ollen yksinkertainen liukuva keskimääräinen ennuste pyrkii kääntämään käänteispisteitä 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: lle da mutta 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 ilmaisee On 0 2961, kuten tässä on esitetty. Tämän ennusteen tietojen keskimääräinen ikä on 1 0 2961 3 4 jaksoa, joka on samanlainen kuin 6-kertainen yksinkertainen liikkuva 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 vakioaikaa, joka muuten tunnetaan ARIMA 0,1,1 - malliksi ilman vakioa. ARIMA-mallissa MA 1 - kerroin vastaa Esimerkiksi, jos asetat 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 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 vastaa koko arviointikauden aikana havaittua keskimääräistä trendiä 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 alkuun. 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 syy, ja niitä 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 selkeästi melusta, ja jos on tarvetta Ennustetaan enemmän kuin 1 jakso eteenpäin, paikallisen trendin estimointi saattaa myös olla kysymys Yksinkertainen eksponentiaalinen tasoitusmalli voidaan yleistää lineaarisen eksponentiaalisen tasoittavan 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. Tämän mallin Holt s: n hienostunut versio on Seuraavassa selostetaan Brownin lineaarisen eksponentiaalisen tasoitusmallin algebrallinen muoto, kuten yksinkertaisen eksponentiaalisen tasoitusmallin malli, 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 hieman ja anna ensimmäisen ennusteen olevan yhtä todellinen ensimmäinen havainto, ja e 2 Y 2 Y 1, jonka jälkeen ennusteet muodostetaan käyttämällä 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 viimeaikaisia tietoja, mutta se, että se tekee niin yhdellä tasoitusparametrilla, rajoittaa tietomalleja, jotka pystyvät sopeutumaan tasoon ja suuntaukseen, eivät saa vaihdella at riippumatonta tasoa Holtin LES-malli käsittelee tätä ongelmaa sisällyttämällä kaksi tasoitusvaketta, yksi tasolle ja yksi trendille Joka kerta t, kuten Brownin mallissa, on paikallisen tason L t ja arvio T t paikallinen trendi Tässä ne lasketaan rekursiivisesti y: n arvosta t havaitussa ajanhetkessä t ja edellisistä tason ja trendin arvioista 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 kuin L t-1 T t-1 Kun todellinen arvo havaitaan, taso lasketaan rekursiivisesti interpoloimalla Yt: n ja sen ennusteen L t-1 T t-1 välillä käyttäen painotuksia ja 1. Arvioitua tasoa, eli L t Lt 1: n muutosta voidaan tulkita meluisaksi mittaukseksi 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 painotuksia ja 1. Trenditasoitusvakion tulkinta vastaa tasonsäätövakion tasoa. Pienillä arvoilla olevat mallit 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 tavallisella 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. Vastaavasti käsitteellä "keski-ikä" se paikallisen tason sarja, keskimääräinen ikä, jota käytetään paikallisen trendin arvioinnissa, on verrannollinen 1: een, vaikka se ei ole täsmälleen sama. Tässä tapauksessa se osoittautuu 1 0 006 125 Tämä isn ta erittäin tarkka luku koska tarkkuuden tarkkuus ei ole todellakaan 3 desimaalin tarkkuudella, mutta se on samaa yleistä suuruusluokkaa kuin näytteen koko 100, joten tämä malli on keskimäärin melko paljon historiaa trendin arvioimiseksi. 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 trendiä. Jos näet silmämunin tämän tontin, näyttää siltä, että paikallinen trendi on kääntynyt alaspäin lopussa sarja Wh at on tapahtunut Tämän mallin parametreja on arvioitu minimoimalla 1-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 paremmin sopusoinnussa tietojen silmämunien ekstrapolointiin, voimme säätää manuaalisesti trendin tasoitusvakion 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 eksponentiaalinen tasoitus alfa 0 3. E Yksinkertainen eksponenttinen tasaus alfa 0 2: lla. Kaikki tilastot ovat lähes samanlaisia, joten emme todellakaan pysty tekemään valintaa yhden askeleen ennakkoilmoitusvirheiden perusteella. 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 viideksi tai kymmenelle jaksolle Palaa sivun yläreunaan. Mikä suuntaus-ekstrapolointi on paras horisontaalinen vai lineaarinen? Empiirinen näyttö viittaa siihen, että jos tietoja on jo jo tarpeellista inflaatiota varten, niin voi olla varomaton ekstrapoloida lyhytaikaisia lineaarisia suuntauksia hyvin pitkälle tulevaisuuteen. Tänään näkyvät trendit voivat hidastua tulevaisuudessa erilaisten syiden vuoksi, kuten tuotteiden vanhentumisesta, lisääntyneestä kilpailusta ja teollisuuden syklisistä laskusuhdanteista tai nousuista. 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 erityisenä esimerkkinä ARIMA-mallista, erityisesti ARIMA 1,1,2-mallista. On mahdollista laskea 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 tasoitus on käytössä Tätä aihetta käsitellään edelleen huomautusten ARIMA-malleissa. Palaa sivun yläosaan.
No comments:
Post a Comment