Yksinkertainen Liikkuvan Keskiarvon Regressio

Moving Averages. This sivu koskee yksinkertaista liikkuvaa keskiarvoa, yleisimpiä ja suosittuja liikkuvia keskiarvoja. Jos olet kiinnostunut muille liikkuvan keskiarvon versioista, valitse allaolevat linkit. Simple Moving Average. Yksinkertainen liikkuva keskiarvo on todennäköisesti eniten Suosittu tekninen analyysityökalu, jota harjoittajat käyttävät Simple Moving Average SMA käytetään usein trendisuunnan tunnistamiseen, mutta sitä voidaan käyttää generoimaan mahdollisia osto - ja myyntisignaaleja. SMA on keskimäärin tai tilastollisessa puheessa - keskiarvo Esimerkki yksinkertaisesta liikkuvasta keskiarvosta On esitetty alla. Viimeisten viiden päivän hinnat olivat 25, 28, 26, 24, 25 Keskimäärin 25 28 26 26 27 5 26 4 Siksi SMA-linja alle viimeisen päivän hinta 27 olisi 26 4 In Tässä tapauksessa, koska hinnat yleisesti ottaen ovat suuremmat, 26: n SMA-linja voisi toimia tukena, katso Support Resistance. Dow Jones Industrial Average - pörssirahasto DIA: n alla olevassa taulukossa on 20 päivän Simple Moving Average p Kun hinta on nousussa ja sen jälkeen liikkuva keskiarvo on nousussa, liikkuva keskiarvo on testattu hinta ja hinta on lyöty pois liukuvan keskiarvon muutaman kerran eli Liukuva keskiarvo toimii tukilinjana, sitten elinkeinonharjoittaja voi ostaa seuraavan vedon takaisin Simple Moving Averageille. Yksinkertainen liikkuva keskiarvo voi toimia resistenssin linjana DIA: n kaaviossa. Keskimääräinen toimiminen resistiivisenä - Potentiaalinen myyntisignaali. Kun hinnat ovat laskusuhdanteessa ja liikkuva keskiarvo on myös laskusuhdanteessa, ja hintatestaukset ovat SMA: n yläpuolella ja hylätään muutamia peräkkäisiä aikoja eli liikkuva keskiarvo toimii vastusviivana, sitten Elinkeinonharjoittaja saattaa myydä seuraavassa rallissa Simple Moving Averagein yläpuolelle. Yllä olevat esimerkit ovat käyttäneet vain yhtä yksinkertaista liikkuvaa keskiarvoa, mutta kauppiaat käyttävät usein kahta tai jopa kolmea yksinkertaista liikkuvaa keskiarvoa. Yksi yksinkertainen liukuva keskiarvo on käsitelty seuraavalla sivulla. Yllä olevat tiedot ovat vain informaatiota ja viihdettä varten, eivätkä ne ole kaupankäyntiä koskevia neuvoja tai kehotuksia ostaa tai myydä varastossa, vaihtoehdossa, tulevaisuudessa, hyödykkeissä tai forex-tuotteissa. välttämättä merkki tulevasta suorituskyvystä Kaupankäynti on luonnostaan ​​vaarallinen eikä vastaa mistään erityisistä tai välillisistä vahingoista, jotka johtuvat tämän sivuston tarjoamasta käytöstä tai käyttöönotosta, materiaaleista ja tiedoista. Katso täydellinen vastuuvapauslauseke. Keskimääräinen siirto. Tämä esimerkki opettaa Kuinka laskea Excel-aikasarjojen liikkuvaa keskiarvoa Liikkuvaa keskiarvoa käytetään epäsäännöllisyyksien hiljentämiseen huippujen ja laaksoiden avulla tunnistamaan helposti trendit. 1 Tutki ensin aikasarjoja. 2 Valitse Data-välilehdessä Data Analysis. Note t voi löytää Data Analysis - painikkeen Napsauta tätä, jos haluat ladata Analysis ToolPak - tuotteen3. Valitse Keskimääräinen siirto ja napsauta OK.4 Napsauta Input Range - ruutua ja valitse Alue B2 M2.5 Napsauta Interval-ruutuun ja kirjoita 6.6 Napsauta Lähtöalue-ruutuun ja valitse solu B3.8 Piirrä kaavio näistä arvoista. Suunnitelma, koska asetamme välein 6, liikkuva keskiarvo on edellisen 5 datapistettä ja nykyinen datapiste Tästä seuraa, että huippuja ja laaksoja tasoitetaan Kuvaaja näyttää kasvavan trendin Excel ei voi laskea ensimmäisten 5 datapisteen liukuvaa keskiarvoa, koska ei ole tarpeeksi aiempia datapisteitä.9 Toista vaiheet 2 - 8 aikavälille 2 ja 4 välille. Yhteenveto Suurempi aikaväli, sitä enemmän huiput ja laaksot tasoitetaan. Mitä pienempi aikaväli, sitä lähempänä liikkuvat keskiarvot ovat todellisia datapisteitä. Lähtötapaus tasoitustekniikalla. Tämä sivusto on osa JavaScript E-labs oppimistavoitteet päätöksentekoa varten Muut tässä sarjassa olevat JavaScript-koodit on luokiteltu tämän sivun MENU-osion eri käyttöalueiden mukaan. Aikasarja on sekvenssi havainnoista, jotka on tilattu Aika Sisällytetään datan keräämistä ajalla on jonkinlainen satunnaisvaihtelu Satunnaisvaihteluista johtuvien vaikutusten vähentämiseen on olemassa menetelmiä Usein käytetyt tekniikat tasoittavat Näitä tekniikoita, kun niitä käytetään oikein, paljastavat selkeämmin taustalla olevat suuntaukset. Aikasarjat sarjakuvaan, alkaen vasemmasta yläkulmasta ja parametrista s, ja sitten Laske - painiketta yhden jakson aikataulun ennustamiseksi. Lankalaatikoita ei sisälly laskelmiin, mutta nollat ​​ovat. data siirtää solusta soluun tietomatriisi käyttää Tab-näppäintä ei nuoli tai syöttää avaimet. Kerroin aikasarjan ominaisuuksia, jotka voidaan paljastaa tarkastelemalla sen kaaviosta ennustettuihin arvoihin ja jäännöskäyttäytymiseen, ehdon ennusteiden mallinnukseen. Moving Keskiarvot Keskimääräiset liikkeet ovat suosituimpia aikasarjan esikäsittelyn tekniikoita. Niitä käytetään satunnaisen valkoisen melun suodattamiseen datasta, jotta aikasarja saadaan pehmeämmäksi tai edes korostaa tiettyjä informaatiokomponentteja, jotka sisältyvät aikasarjaan. Exponential Smoothing Tämä on erittäin suosittu järjestelmä tuottaa tasoitettu aikasarja kun liikkuvat keskiarvot aiemmat havainnot painotetaan yhtä, Exponential Smoothing osoittaa eksponentiaalisesti laskevat painot kuin havainto vanhenevat Toisissa sanoja, viimeaikaisissa havainnoissa on suhteellisen enemmän painoa ennakoinnissa kuin vanhemmat havainnot Double Exponential Smoothing on parempi käsitellä trendejä Triple Exponential Smoothing on parempi käsittelemään parabola suuntauksia. Eksponentiaalisesti painotettu liukuva keskiarvo tasoitus vakio a vastaa suunnilleen yksinkertainen liukuva keskiarvo Pituus eli ajanjakso n, jolloin a ja n liittyvät toisiinsa. 2 n 1 OR n 2 - a a. Esimerkiksi eksponentiaalisesti painotettu liukuva keskiarvo tasoitusvakion ollessa 0 1 vastaisi noin 19 päivää Liukuva keskiarvo Ja 40 päivän yksinkertainen liukuva keskiarvo vastaa suunnilleen eksponentiaalisesti painotettua liukuva keskiarvo tasoitusvakion ollessa 0 04878.Holt s lineaarinen eksponentiaalinen tasoittaminen Oletetaan, että aikasarja on ei-kausiluonteinen mutta näyttää trendin Holtin menetelmä arvioi sekä nykyisen tason että nykyisen trendin. Huomaa, että yksinkertainen liukuva keskiarvo on erityinen Eksponentiaalisen tasauksen tapauksessa asettamalla liikkuvan keskiarvon jakso 2-Alpha Alpha: n kokonaislukuarvoon. Useimmille yritystiedoille Alpha-parametri on pienempi kuin 0 40. Usein voidaan kuitenkin suorittaa ristikkohaku parametrista, 0-1: stä 0 9: een, 0 1: n välein. Tällöin paras alfalla on pienin keskimääräinen absoluuttinen virhe MA-virhe. Kuinka vertailla useita tasoitusmenetelmiä Vaikka ennustustekniikan tarkkuuden arvioinnissa on numeerisia indikaattoreita, Useiden ennusteiden visuaalisen vertailun käyttäminen niiden tarkkuuden arvioimiseksi ja valinnan eri ennustemenetelmien välillä Tässä lähestymistavassa on käytettävä tonttia, esim. Excel samassa kaavassa E aikasarjamuuttujan alkuperäiset arvot ja ennustetut arvot useista eri ennustemenetelmistä ja helpottavat näin visuaalista vertailua. Voit halutessasi käyttää aikaisempia ennusteita Smoothing Techniques JavaScriptin avulla saadaksesi aikaisemmat ennustearvot, jotka perustuvat tasoitusmenetelmiin, jotka käyttävät vain yhtä parametria Holt - ja Winters-menetelmät käyttävät vastaavasti kaksi ja kolme parametria, joten ei ole helppoa valita optimaalisia tai edes lähellä optimaalisia arvoja testeillä ja virheillä parametreille. Yksittäisen eksponenttien tasaus korostaa lyhyen kantaman näkökulmaa Asettaa tasolle viimeisen havainnon ja perustuu siihen, ettei suuntausta ole olemassa Lineaarinen regressio, joka sopii pienimmän neliösumman riville historiallisiin tietoihin tai muunnettuihin historiatietoihin, edustaa pitkää vaihtelua, joka on riippuvainen Holtin S lineaarinen eksponentti tasoitus kerää tietoa viimeaikaisesta trendistä Parametrit Holtin mallissa ovat tasot-parametri, jonka pitäisi olla Laski, kun tietomuutoksen määrä on suuri, ja trendien parametria olisi lisättävä, jos viimeaikaiset tekijänoikeudet tukevat kausaaliset tekijät. Hertta-ennusteennuste Huomaa, että kaikilla tällä sivulla olevalla JavaScript-ohjelmalla on yksi askel eteenpäin - ennuste Hanki kaksivaiheinen ennuste yksinkertaisesti lisää ennustettu arvo lopussa teidän aikasarjan tiedot ja napsauta samaa Laske painike Voit toistaa tämän prosessin muutaman kerran saadakseen tarvittavat lyhyen aikavälin ennusteet.