Prognoser genom utjämningstekniker. Den här webbplatsen är en del av JavaScript E-Labs-lärandesobjekt för beslutsfattande. Andra JavaScript i denna serie kategoriseras under olika tillämpningsområden i MENU-sektionen på denna sida. En tidsserie är en följd av observationer som Bestäms i tid Inhämtande i insamlingen av data som tagits över tiden är någon form av slumpmässig variation. Det finns metoder för att minska avbrytandet av effekten på grund av slumpmässig variation. Breda använda tekniker utjämnar. Dessa tekniker, när de tillämpas korrekt, avslöjar tydligare de underliggande trenderna . Ange tidsserierna Row-wise i följd, starta från det övre vänstra hörnet och parametern s, och klicka sedan på Calculate-knappen för att få fram en prognos för en period framåt. Lankrutor ingår inte i beräkningarna utan nollor är. När du matar in data för att flytta från cell till cell i datmatrisen, använd Tab-tangenten inte pilen eller skriv in tangenter. Funktioner av tidsserier, som kan avslöjas av examini Ng dess graf med de prognostiserade värdena och residualbeteendet, förutsäga prognosmodellering. Flyttmedelvärden Flytta medelvärden bland de mest populära teknikerna för förbehandling av tidsserier De används för att filtrera slumpmässigt vitt brus från data, för att göra tidsserierna Jämnare eller till och med att betona vissa informationskomponenter som ingår i tidsserierna. Exponentialutjämning Detta är ett mycket populärt schema för att producera en jämn tidsserie. I rörliga medelvärden viktas tidigare observationer lika, exponentiell utjämning tilldelar exponentiellt minskande vikter som observationen blir äldre Med andra ord ges de senaste observationerna relativt större vikt vid prognoser än de äldre observationerna. Dubbel exponentiell utjämning är bättre vid hantering av trender. Trippel Exponentiell utjämning är bättre vid hantering av paraboltrender. Ett exponentiellt vägt glidmedel med en utjämningskonstant a motsvarar i stort sett en enkel Glidande medelvärde av längd dvs Period n, där a och n är besläktade med. a 2 n 1 OR n 2 - a a. Till exempel skulle ett exponentialt vägt glidmedel med en utjämningskonstant lika med 0 1 motsvara ungefär ett 19 dagars glidande medelvärde And Ett 40 dagars enkelt glidande medelvärde skulle motsvara ungefär ett exponentiellt vägt glidmedel med en utjämningskonstant som motsvarar 0 04878.Holt s Linear Exponential Smoothing Anta att tidsserierna är säsongsbetonade, men visar trend-Holt s-metoden uppskattar både strömmen Nivå och den aktuella trenden. Notera att det enkla glidande medlet är speciellt fall av exponentiell utjämning genom att ställa in det glidande medeltalet för heltalet av 2-Alpha Alpha. För de flesta företagsdata är en Alpha-parameter som är mindre än 0 40 ofta Effektiv Men det kan vara att man utför en nätverkssökning av parameternummet med 0 1 till 0 9 med steg på 0 1 Då har den bästa alfas det minsta genomsnittliga absoluta felet MA Error. Hur jämför man flera utjämningsmetoder Även om det Är numeriska indikatorer för att bedöma noggrannheten i prognostekniken, är det mest använda sättet att använda en visuell jämförelse av flera prognoser för att bedöma deras noggrannhet och välja mellan de olika prognosmetoderna. I detta tillvägagångssätt måste man plotta med t. ex. Excel på samma graf De ursprungliga värdena för en tidsserievariabel och de förutspådda värdena från flera olika prognosmetoder, vilket underlättar en visuell jämförelse. Du kan gilla att använda Past Forecasts by Smoothing Techniques JavaScript för att få de senaste prognosvärdena baserade på utjämningstekniker som endast använder en enda parameter Holt och Winters metoder använder sig av två respektive tre parametrar. Det är därför inte en lätt uppgift att välja de optimala, eller till och med nära optimala värden, genom försök och fel för parametrarna. Den enda exponentiella utjämningen betonar det korta perspektivet det Sätter nivån till den sista observationen och baseras på villkoret att det inte finns någon trend. Den linjära regressen Jon som passar en minsta kvadrera linje till den historiska data eller transformerade historiska data, representerar det långa intervallet, vilket är konditionerat för den grundläggande trenden Holt s linjär exponentiell utjämning fångar information om den senaste trenden Parametrarna i Holt s-modellen är nivåparametrar som Bör minskas när mängden datavariation är stor och trenderparametern bör ökas om den senaste trendriktningen stöds av de orsakssammanfattade faktorerna. Kortsiktiga prognoser Observera att varje JavaScript på denna sida ger ett steg framåt Prognos För att få en tvåstegs-prognos lägger du bara till det prognostiserade värdet till slutet av din tidsseriedata och klickar sedan på samma beräkna-knapp. Du kan upprepa denna process ett par gånger för att få de nödvändiga kortsiktiga prognoserna. Jag har en tidsserie med ett exponentiellt glidande medelvärde och jag vill beräkna en rörlig avkastning från EMA under de senaste mperioderna, något som en jämnflyttande avkastning. Det är värdet av Tidsserien vid tidsperioden tS t är värdet av en EMA på Y vid tidsperioden t. Nu R t är EMAs återkomst under de senaste m-tidsperioderna. Min fråga är hur många tidsperioder EMA-beräkningen ska använda för En given m Exakt, om EMA beräknas med hjälp av S alfa Y t 1-alfa S t-1 och alfa sätts med 2 N 1, hur ska N bero på mI m förutsatt att N borde vara tillräckligt mindre än m till Förhindra överlappning av Y-värden som används vid beräkning av S t och S tm. Nya teorier eller bästa praxis om detta. Detta är faktiskt ett ganska komplicerat problem Det finns några anvisningar du kan undersöka Ett sätt som vanligtvis rekommenderas vid prognosen Litteraturen är att optimera för prognosfelet. Om du har en specifik applikation i åtanke kan du definiera din egen kostnadsfunktion för att optimera. En annan syn på detta är att titta på EWMA som en tillståndsmodell, då är problemet ekvivalent För att skapa ett lämpligt Kalman-filter som du kan göra med MLE, se för ins Tance Time Series Analys av State Space Methods. Det finns andra riktningar du kan gå, men jag tror att det här kommer att ge dig en idé. Exponential Moving Average - EMA. BREAKING DOWN Exponential Moving Average - EMA. De 12 och 26-dagars EMAs är De mest populära kortsiktiga medelvärdena, och de används för att skapa indikatorer som den rörliga genomsnittliga konvergensdiversensen MACD och den procentuella prisoscillatorn PPO Generellt används de 50 och 200-dagars EMA-signalerna som signaler för långsiktiga trender. Trader Som använder teknisk analys, finner glidande medelvärden som är mycket användbara och insiktsfulla när de tillämpas korrekt, men skapar kaos när de används felaktigt eller misstolkas. Alla de glidande medelvärdena som vanligen används i teknisk analys är av sin natur släparande indikatorer. Följaktligen sluts slutsatserna från att man tillämpar en rörelse Medelvärdet till ett visst marknadsdiagram borde vara att bekräfta ett marknadsförflytt eller att indikera dess styrka. Mycket ofta, då en glidande genomsnittlig indikatorlinje har gjort en förändring för att reflektera Ett viktigt steg på marknaden har den optimala marknaden för marknadsinträde redan passerat. Ett EMA bidrar till att lindra detta dilemma i viss utsträckning. Eftersom EMA-beräkningen lägger mer vikt på de senaste uppgifterna, kramar prisåtgärden lite snävare och reagerar därför Snabbare Detta är önskvärt när en EMA används för att härleda en handelsinmatningssignal. Interpretera EMA. Liksom alla glidande medelindikatorer är de mycket bättre lämpade för trending marknader När marknaden har en stark och hållbar uppgång, kommer EMA-indikatorlinjen också att Visa en uptrend och vice versa för en nedåtriktad trend En vaksam näringsidkare kommer inte bara att uppmärksamma EMA-linjens riktning utan också förhållandet mellan förändringshastigheten från en rad till nästa. Till exempel som prisåtgärden för en Stark uppåtriktning börjar platta och vända, kommer EMAs förändringshastighet från en stapel till nästa att minska till dess att indikatorlinjen plattas och förändringshastigheten är noll. Effekten vid denna punkt eller till och med några få barer innan bör prishandlingen redan ha omvänds. Det följer därför att observerandet av en konsekvent minskning i förändringshastigheten hos EMA kan användas som en indikator som ytterligare kan motverka det dilemma som orsakas Av den släparande effekten av att flytta genomsnittliga användningar av EMA. EMAs används vanligtvis tillsammans med andra indikatorer för att bekräfta betydande marknadsrörelser och att mäta deras giltighet. För näringsidkare som handlar intradag och snabba marknader är EMA mer tillämpligt. Också ofta handlare Använda EMAs för att bestämma en handelsförspänning Till exempel, om en EMA på ett dagligt diagram visar en stark uppåtgående trend, kan en intraday trader s strategi vara att endast handla från långsidan på ett intraday-diagram.
No comments:
Post a Comment