Eksempel Bevegelig Gjennomsnitt Modellen

Flytende gjennomsnitt. Dette eksempelet lærer deg hvordan du beregner det bevegelige gjennomsnittet av en tidsserie i Excel. Et glidende gjennomsnitt brukes til å utjevne uregelmessigheter topper og daler for å enkelt gjenkjenne trender. 1 Først, la oss ta en titt på våre tidsserier.2 På Data-fanen klikker du Data Analysis. Note kan ikke finne Data Analysis-knappen Klikk her for å laste Analysis ToolPak-tillegget.3 Velg Flytt gjennomsnitt og klikk OK.4 Klikk i feltet Inngangsområde og velg området B2 M2. 5 Klikk i intervallboksen og skriv inn 6.6 Klikk i feltet Utmatingsområde og velg celle B3.8 Plott en graf av disse verdiene. Planlegging fordi vi angir intervallet til 6, er det bevegelige gjennomsnittet gjennomsnittet for de foregående 5 datapunktene og det nåværende datapunktet Som et resultat, blir tømmer og daler utjevnet Grafen viser en økende trend Excel kan ikke beregne det bevegelige gjennomsnittet for de første 5 datapunktene fordi det ikke er nok tidligere datapunkter.9 Gjenta trinn 2 til 8 for intervall 2 og intervall 4. Konklusjon La Rger intervallet, jo flere tinder og daler utjevnes. Jo mindre intervallet, jo nærmere de bevegelige gjennomsnittene er de faktiske datapunktene. Veidende bevegelsesverdier Grunnleggende. I løpet av årene har teknikere funnet to problemer med det enkle glidende gjennomsnittet Det første problemet ligger i tidsrammen for det bevegelige gjennomsnittet. MA De fleste tekniske analytikere mener at prisaksjonen åpning eller avsluttende aksjekurs ikke er nok til å avhenge av riktig forutsi kjøp eller salg av signaler fra MAs crossover-handlingen. For å løse dette problem, tilordner analytikere nå mer vekt til de nyeste prisdataene ved å bruke den eksponensielt glattede glidende gjennomsnittlige EMA Lær mer i å utforske eksponentielt veid flyttende gjennomsnitt. Et eksempel For eksempel, ved hjelp av en 10-dagers MA, ville en analytiker ta sluttprisen av den tiende dagen og multipliser dette tallet med 10, den niende dagen med ni, den åttende dagen med åtte og så videre til den første av MA Når totalen er blitt bestemt, ville analytikeren del deretter tallet ved å legge til multiplikatorene. Hvis du legger til multiplikatorene i 10-dagers MA-eksemplet, er tallet 55 Denne indikatoren kalles det lineært vektede glidende gjennomsnittet. For relatert lesing, sjekk ut Enkle bevegelige gjennomsnitt Gjør trendene stående ut . Mange teknikere er fast troende på den eksponensielt glattede glidende gjennomsnittlige EMA. Denne indikatoren har blitt forklart på så mange forskjellige måter at det forveksler både studenter og investorer. Kanskje den beste forklaringen kommer fra John J Murphy s tekniske analyse av finansmarkedene, publisert av New York Institute of Finance, 1999. Det eksponensielt glattede glidende gjennomsnittet adresserer begge problemene knyttet til det enkle glidende gjennomsnittet. Det eksponensielt glatte gjennomsnittet tilordner en større vekt til de nyere dataene. Derfor er det et vektet glidende gjennomsnitt. Men mens det tilordner mindre betydning for tidligere prisdata, inkluderer den i beregningen alle dataene i instrumentets levetid I tillegg er brukeren i stand til å justere vektingen for å gi større eller mindre vekt til den siste dagens pris, som legges til en prosentandel av forrige dag s-verdi Summen av begge prosentverdiene øker til 100. For eksempel , den siste dagen s pris kunne tildeles en vekt på 10 10, som er lagt til forrige dager vekt på 90 90 Dette gir den siste dagen 10 av totalvekten Dette ville være tilsvarer et 20-dagers gjennomsnitt ved å gi De siste dagene koster en mindre verdi på 5 05. Figur 1 Eksponensielt glatt flyttende gjennomsnitt. Ovenstående diagram viser Nasdaq Composite Index fra den første uken i august 2000 til 1. juni 2001. Som du tydeligvis kan se, er EMA, som i dette saken bruker sluttkursdataene over en 9-dagers periode, har bestemte selgesignaler den 8. september markert med en svart nedpilen. Dette var dagen da indeksen brøt under 4000-nivået. Den andre svarte pilen viser et annet nedre ben som teknikere Forventet faktisk at Nasdaq ikke kunne generere spiste nok volum og interesse fra detaljhandlerne til å bryte 3.000-merket. Deretter dukker du ned igjen til bunnen ut på 1619 58 på 4. april. Oppgangen av 12. april er markert med en pil. Her er indeksen stengt på 1961 46, og teknikere begynte å se institusjonelle fondforvaltere begynner å hente opp noen gode kjøp som Cisco, Microsoft og noen av energirelaterte problemstillinger. Les våre relaterte artikler. Flytte gjennomsnittlige konvolutter Raffinere et populært handelsverktøy og Flytte Gjennomsnittlig Bounce. En undersøkelse utført av United States Bureau of Labor Statistics for å måle ledige stillinger. Det samler inn data fra arbeidsgivere. Det maksimale beløpet som USA kan låne. Gjeldstaket ble opprettet under Second Liberty Bond Act. Renten som et innskuddsinstitusjon gir midler opprettholdt i Federal Reserve til en annen Depository institution.1 Et statistisk mål for spredning av avkastning for en gitt sikkerhets - eller markedsindeks Volatilitet kan enten måles. En opptre USAs Congre ss vedtatt i 1933 som Banking Act, som forbød kommersielle banker fra å delta i investeringen. Nonfarm lønn refererer til enhver jobb utenfor gårder, private husholdninger og nonprofit sektor Den amerikanske arbeidsbyrå.8 4 Flytte gjennomsnittlige modeller. I stedet for bruk Tidligere verdier av prognosen variabel i en regresjon, bruker en bevegelig gjennomsnittlig modell forbigående feil i en regresjonslignende modell. yc et theta e theta e dots theta e. where et er hvit støy Vi refererer til dette som en MA q-modell Selvfølgelig observerer vi ikke verdiene til et, så det er egentlig ikke regresjon i vanlig forstand. verdi av yt kan betraktes som et vektet glidende gjennomsnitt av de siste prognosefeilene. Imidlertid bør bevegelige gjennomsnittlige modeller ikke forveksles med flytende gjennomsnittsutjevning som vi diskuterte i Kapittel 6 En glidende gjennomsnittsmodell brukes til å prognostisere fremtidige verdier mens du flytter gjennomsnittsutjevning brukes til å estimere trend-syklusen til tidligere verdier. Figur 8 6 To eksempler på data fra flyttende gjennomsnittlige modeller med forskjellige parametre. Venstre MA 1 med yt 20 og 0 8e t-1 Høyre MA 2 med ytet - e t-1 0 8e t-2 I begge tilfeller er et normalt distribuert hvit støy med middel null og varians en. Figur 8 6 viser noen data fra en MA 1-modell og en MA 2-modell. Endring av parametrene theta1, prikker, thetaq resulterer i forskjellige tidsseriemønstre Som med autoregressive modeller, variansen av feilperioden et vil bare endre omfanget av serien, ikke mønstrene. Det er mulig å skrive en stasjonær AR p-modell som en MA infty-modell. For eksempel, ved hjelp av gjentatt substitusjon, kan vi demonstrere dette for en AR 1-modell. start yt phi1y phi1 phi1y e et phi1 2y phi1 e et phi1 3y phi1 2e phi1 e et text end. Provided -1 phi1 1, vil verdien av phi1 k bli mindre etter hvert som k blir større. Så til slutt får vi. yt og phi1 e phi1 2 e phi1 3 e cdots. an MA infty prosess. Det motsatte resultatet holder seg dersom vi legger noen begrensninger på MA parametrene. Da blir MA-modellen kalt inverterbar. Det vil si at vi kan skrive en omvendt MA q-prosess som en AR infty prosess. Invertible modeller er ikke bare å gjøre oss i stand til å konvertere fra MA modeller til AR modeller. De har også noen matematiske egenskaper som gjør dem enklere å bruke i praksis. Invertibility begrensningene ligner stasjonære begrensninger. For en MA 1 modell -1 theta1 1.For en MA 2-modell -1 theta2 1, theta2 theta1 -1, theta1-theta2 1.Mer kompliserte forhold holder fast for q ge3 Igjen vil R ta vare på disse begrensningene når man estimerer modellene.