De 7 fallgroparna med rörliga medelvärden. Ett rörligt medelvärde är det genomsnittliga priset på en säkerhet under en viss tid Analytiker använder ofta glidande medelvärden som ett analytiskt verktyg för att underlätta marknadsutvecklingen, eftersom värdepapper flyttas upp och ner. Kan fastställa trender och mäta momentum, därför kan de användas för att indikera när en investerare ska köpa eller sälja en viss säkerhet. Investerare kan också använda glidande medelvärden för att identifiera stöd - eller motståndspunkter för att kunna mäta när priserna sannolikt kommer att ändra riktning. Genom att studera historiska Handelsområden, stöd - och motståndspunkter upprättas där säkerhetskursen vända sin uppåtgående eller nedåtgående trend, tidigare. Dessa poäng används då för att göra, köpa eller sälja beslut. Olyckligtvis är rörliga medelvärden inte perfekta verktyg för att fastställa trender och De presenterar många subtila men betydande risker för investerare Dessutom gäller glidande medelvärden inte för alla typer av företag och industrier. Av de viktigaste nackdelarna med glidande medelvärden inkluderar.1 Flytta medelvärden ritar trender från tidigare information De tar inte hänsyn till förändringar som kan påverka säkerheten s framtida resultat, till exempel nya konkurrenter, högre eller lägre efterfrågan på produkter i branschen och förändringar i Företagets ledningsstruktur.2 Ideellt sett kommer ett glidande medelvärde att visa en konsekvent förändring i priset på en säkerhet, över tiden Tyvärr går glidande medelvärden inte för alla företag, särskilt för de i mycket flyktiga industrier eller de som är tungt Påverkas av aktuella händelser Detta gäller särskilt för oljebranschen och starkt spekulativa industrier i allmänhet.3 Flyttmedelvärden kan spridas över en viss tid Men det kan vara problematiskt eftersom den allmänna trenden kan förändras väsentligt beroende på vilken tidsperiod som används Kortare tidsramar har mer volatilitet, medan längre tidsramar har mindre volatilitet, men de tar inte hänsyn till nya förändringar på marknaden Investerare m Var noga med vilken tidsram de väljer för att se till att trenden är tydlig och relevant.4 En pågående debatt är huruvida mer tonvikt bör läggas på de senaste dagarna i tidsperioden Många anser att de senaste uppgifterna återspeglar bättre Den riktning som säkerheten rör sig, medan andra känner att det ger några dagar större vikt än andra, förhindrar utvecklingen felaktigt Investerare som använder olika metoder för att beräkna medelvärden kan dra helt olika trender Läs mer i Simple vs Exponential Moving Averages.5 Många investerare hävdar att Teknisk analys är ett meningslöst sätt att förutsäga marknadsbeteende De säger att marknaden inte har något minne och det förflutna är inte en indikator på framtiden Dessutom finns det stor forskning för att backa upp det. Till exempel utförde Roy Nersesian en studie med fem olika strategier med hjälp av Glidande medelvärden Framgångsgraden för varje strategi varierade mellan 37 och 66 Denna forskning tyder på att glidande medelvärden bara ger resultat ungefär hälften av ti Mig, vilket kan göra att de använder sig av ett riskabelt förslag för att effektivt ställa in aktiemarknaden.6 Värdepapper visar ofta ett cykliskt mönster av beteende Detta gäller även för verktygsföretag, som ständigt efterfrågar sin produkt från år till år, men upplever starka Säsongsförändringar Även om glidande medelvärden kan hjälpa till att släta ut dessa trender, kan de också dölja det faktum att säkerheten trender i ett oscillatoriskt mönster. Läs mer om att hålla ögonen på Momentum.7. Syftet med någon trend är att förutsäga var priset Av en säkerhet kommer att vara i framtiden Om en säkerhet inte trender i båda riktningarna, ger den inte möjlighet att dra nytta av antingen köp eller kortförsäljning. Det enda sättet som en investerare kan få vinst skulle vara att genomföra en sofistikerad alternativ Baserad strategi som bygger på det återstående priset. Bottom Line Moving-medeltalen har ansetts vara ett värdefullt analysverktyg av många, men för att något verktyg ska vara effektivt måste du först förstå dess funktion N, när du ska använda den och när du inte använder den. De risker som diskuteras häri anger när glidmedel inte kan ha varit ett effektivt verktyg, t. ex. vid användning av flyktiga värdepapper, och hur de kan förbise viss viktig statistisk information, såsom cykliska mönster. Det är också ifrågasättande hur effektiva glidande medelvärden är för att korrekt indikera prisutvecklingar Med nackdelarna kan rörliga medelvärden vara ett verktyg som bäst kan användas tillsammans med andra. Slutligen kommer personlig erfarenhet att vara den ultimata indikatorn på hur effektiva de verkligen är för din Portfölj För mer, se Gör Adaptive Moving Averages Bly till bättre resultat. En undersökning som gjorts av Förenta staternas presidium för arbetsstatistik för att hjälpa till att mäta lediga platser. Det samlar in uppgifter från arbetsgivare. Det högsta beloppet av pengar som USA kan låna. Skapad enligt Second Liberty Bond Act. Räntan vid vilken ett förvaringsinstitut lånar medel som förvaras i Federal Reserve till en annan deposition Ory institution.1 En statistisk mått på spridning av avkastning för ett visst värdepapper eller marknadsindex Volatilitet kan antingen mätas. En akt som den amerikanska kongressen antog 1933 som banklagen, som förbjöd kommersiella banker att delta i investeringen. Hänvisar till något jobb utanför gårdar, privata hushåll och icke-vinstdrivande sektorer. Den amerikanska presidiet för arbetskraft. Genomförande medel och exponentiella utjämningsmodeller. Som ett första steg för att flytta bortom genomsnittliga modeller, slumpmässiga gångmodeller och linjära trendmodeller, icke-säsongsmönster och trender Kan extrapoleras med hjälp av en rörlig genomsnitts - eller utjämningsmodell. Det grundläggande antagandet bakom medelvärdes - och utjämningsmodeller är att tidsserierna är lokalt stationära med ett långsamt varierande medelvärde. Därför tar vi ett rörligt lokalt medelvärde för att uppskatta det nuvarande värdet av medelvärdet och därefter Använd det som prognosen för den närmaste framtiden Detta kan betraktas som en kompromiss mellan medelmodellen och slumpmässig-walk-without-drift-modellen Samma Strategi kan användas för att uppskatta och extrapolera en lokal trend. Ett glidande medel kallas ofta en jämn version av den ursprungliga serien, eftersom kortsiktig medelvärde medför att utjämning av stötarna i originalserien genom att justera graden av utjämning av bredden på Det glidande medelvärdet kan vi hoppas att träffa någon form av optimal balans mellan prestanda för medel - och slumpmässiga gångmodeller Den enklaste typen av medelvärdesmodell är det enkla lika viktade rörliga genomsnittet. Prognosen för värdet av Y vid tiden t 1 som är gjord vid tid t är lika med det enkla genomsnittet av de senaste m-observationerna. Här och någon annanstans kommer jag att använda symbolen Y-hat för att stå för en prognos av tidsserien Y som gjorts så tidigt som möjligt före en given modell. Detta medel är centrerat vid period-m 1 2, vilket innebär att uppskattningen av Den lokala medelvärdet tenderar att ligga bakom det verkliga värdet av det lokala medelvärdet med ca m 1 2 perioder Således säger vi att medeltal för data i det enkla glidande medlet är m 1 2 relativt den period som prognosen beräknas för Det här är hur lång tid prognoserna tenderar att ligga bakom vändpunkter i data. Om du till exempel medger de senaste 5 värdena kommer prognoserna att vara cirka 3 perioder sent för att svara på vändpunkter. Observera att om m 1, Den enkla glidande SMA-modellen motsvarar den slumpmässiga promenadmodellen utan tillväxt Om m är mycket stor jämförbar med längden av uppskattningsperioden är SMA-modellen lika med medelmodellen. Som med vilken parameter som helst av en prognosmodell är det vanligt Att justera värdet av ki N för att få den bästa passformen till data, det vill säga de minsta prognosfelen i genomsnitt. Här är ett exempel på en serie som verkar uppvisa slumpmässiga fluktuationer runt ett långsamt varierande medel. Låt oss försöka passa det med en slumpmässig promenad Modellen, vilket motsvarar ett enkelt glidande medelvärde av 1 term. Slumpmässig gångmodell svarar väldigt snabbt på förändringar i serien, men därigenom väljer det mycket av bruset i dataen de slumpmässiga fluktuationerna samt signalen den lokala Medelvärde Om vi istället försöker ett enkelt glidande medelvärde på 5 termer får vi en snyggare uppsättning prognoser. Det 5-åriga enkla glidande medlet ger betydligt mindre fel än den slumpmässiga gångmodellen i detta fall Medelåldern för data i detta Prognosen är 3 5 1 2, så att den tenderar att ligga bakom vändpunkter med cirka tre perioder. Till exempel verkar en nedgång ha skett i period 21, men prognoserna vänder inte om till flera perioder senare. Notera att den långsiktiga Termiska prognoser från SMA mod El är en horisontell rak linje, precis som i den slumpmässiga promenadmodellen. Således antar SMA-modellen att det inte finns någon trend i data. Men prognoserna från slumpmässig promenadmodell är helt enkelt lika med det sista observerade värdet, prognoserna från SMA-modellen är lika med ett vägt genomsnitt av de senaste värdena. De konfidensbegränsningar som beräknas av Statgraphics för de långsiktiga prognoserna för det enkla rörliga genomsnittet blir inte större, eftersom prognostiseringshorisonten ökar. Detta är uppenbarligen inte korrekt. Tyvärr finns ingen underliggande Statistisk teori som berättar hur förtroendeintervallen borde utvidgas för denna modell. Det är emellertid inte så svårt att beräkna empiriska uppskattningar av konfidensgränserna för prognoserna för längre horisont. Till exempel kan du skapa ett kalkylblad där SMA-modellen Skulle användas för att prognostisera två steg framåt, 3 steg framåt, etc inom det historiska dataprovet. Du kan sedan beräkna provstandardavvikelserna för fel vid varje prognos h Orizon och konstruera sedan konfidensintervaller för längre siktprognoser genom att lägga till och subtrahera multiplar av lämplig standardavvikelse. Om vi försöker ett 9-sikt enkelt glidande medelvärde får vi ännu smidigare prognoser och mer av en långsammare effekt. Medelåldern är Nu 5 perioder 9 1 2 Om vi tar ett 19-årigt glidande medelvärde, ökar medeltiden till 10. Notera att prognoserna nu försvinner nu bakom vändpunkter med cirka 10 perioder. Vilken mängd utjämning är bäst för denna serie Här är en tabell som jämför deras felstatistik, även med ett 3-årigt genomsnitt. Modell C, det 5-åriga glidande genomsnittet, ger det lägsta värdet av RMSE med en liten marginal över de tre och 9-siktiga genomsnitten, och Deras andra statistik är nästan identiska Så, bland modeller med mycket liknande felstatistik kan vi välja om vi föredrar lite mer lyhördhet eller lite mer jämnhet i prognoserna. Tillbaka till början av sidan. Brons s Exponentiell utjämning exponentiellt vägd Glidande medelvärdet. Den enkla glidande medelmodellen som beskrivs ovan har den oönskade egenskapen som den behandlar de sista k-observationerna lika och fullständigt ignorerar alla föregående observationer Intuitivt bör tidigare data diskonteras mer gradvis - till exempel bör den senaste observationen Få lite mer vikt än 2: a senast och 2: a senast bör få lite mer vikt än den 3: e senaste, och så vidare. Den enkla exponentiella utjämning SES-modellen åstadkommer detta. Låt beteckna en utjämningskonstant ett tal mellan 0 och 1 Ett sätt att skriva modellen är att definiera en serie L som representerar den aktuella nivån, dvs det lokala medelvärdet av serien som uppskattat från data upp till idag. Värdet av L vid tid t beräknas rekursivt från sitt eget tidigare värde som detta. Således är det nuvarande utjämnade värdet en interpolation mellan det tidigare jämnda värdet och den aktuella observationen, där kontrollen av det interpolerade värdet är så nära som möjligt Cent observation Prognosen för nästa period är helt enkelt det nuvarande utjämnade värdet. Evivalent kan vi uttrycka nästa prognos direkt i form av tidigare prognoser och tidigare observationer, i någon av följande ekvivalenta versioner I den första versionen är prognosen en interpolering Mellan föregående prognos och tidigare observation. I den andra versionen erhålls nästa prognos genom att justera föregående prognos i riktning mot det föregående felet med en bråkdel. Erroren vid tidpunkten t I den tredje versionen är prognosen en Exponentiellt viktad dvs diskonterat glidande medelvärde med rabattfaktor 1.Interpoleringsversionen av prognosformuläret är det enklaste att använda om du implementerar modellen på ett kalkylblad som passar i en enda cell och innehåller cellreferenser som pekar på föregående prognos, föregående Observation och cellen där värdet av lagras. Notera att om 1, motsvarar SES-modellen en slumpmässig promenadmodell wit Träväxt Om 0 är SES-modellen ekvivalent med medelmodellen, förutsatt att det första släta värdet är lika med medelvärdet Return to top of the page. Den genomsnittliga åldern för data i prognosen för enkel exponentiell utjämning är 1 relativ Till den period för vilken prognosen beräknas. Detta är inte tänkt att vara uppenbart, men det kan enkelt visas genom att utvärdera en oändlig serie. Därför tenderar den enkla glidande genomsnittliga prognosen att ligga bakom vändpunkter med ca 1 period. Till exempel när 0 5 fördröjningen är 2 perioder när 0 2 fördröjningen är 5 perioder då 0 1 fördröjningen är 10 perioder och så vidare. För en given medelålder, dvs mängden fördröjning, är den enkla exponentiella utjämning SES-prognosen något överlägsen den enkla rörelsen Genomsnittlig SMA-prognos eftersom den lägger relativt större vikt vid den senaste observationen - det är något mer responsivt på förändringar som inträffade under det senaste. Till exempel har en SMA-modell med 9 villkor och en SES-modell med 0 2 båda en genomsnittlig ålder Av 5 för da Ta i sina prognoser, men SES-modellen lägger mer vikt på de senaste 3 värdena än SMA-modellen och samtidigt glömmer det inte helt värderingar som är mer än 9 perioder gamla, vilket visas i det här diagrammet. En annan viktig fördel med SES-modellen över SMA-modellen är att SES-modellen använder en utjämningsparameter som är kontinuerligt variabel så att den enkelt kan optimeras genom att använda en solveralgoritm för att minimera medelkvadratfelet. Det optimala värdet av SES-modellen för denna serie visar sig Att vara 0 2961, som visas här. Medelåldern för data i denna prognos är 1 0 2961 3 4 perioder, vilket liknar det för ett 6-sikt enkelt glidande medelvärde. De långsiktiga prognoserna från SES-modellen är En horisontell rak linje som i SMA-modellen och den slumpmässiga promenadmodellen utan tillväxt Men notera att de konfidensintervaller som beräknas av Statgraphics nu avviker på ett rimligt sätt och att de är väsentligt smalare än förtroendeintervallet för rand Om walk-modellen SES-modellen förutsätter att serien är något mer förutsägbar än den slumpmässiga promenadmodellen. En SES-modell är egentligen ett speciellt fall av en ARIMA-modell, så den statistiska teorin om ARIMA-modeller ger en bra grund för att beräkna konfidensintervaller för SES-modell SES-modellen är speciellt en ARIMA-modell med en icke-säsongsskillnad, en MA 1-term och ingen konstant term som annars kallas en ARIMA 0,1,1-modell utan konstant MA1-koefficienten i ARIMA-modellen motsvarar Kvantitet 1- i SES-modellen Om du till exempel passar en ARIMA 0,1,1-modell utan konstant till den analyserade serien, visar den uppskattade MA 1-koefficienten sig på 0 7029, vilket är nästan exakt en minus 0 2961. Det är möjligt att lägga till antagandet om en icke-noll konstant linjär trend till en SES-modell. Ange härmed bara en ARIMA-modell med en icke-säsongsskillnad och en MA 1-term med en konstant, dvs en ARIMA 0,1,1-modell Med konstant De långsiktiga prognoserna kommer att Då har en trend som är lika med den genomsnittliga trenden som observerats under hela estimeringsperioden. Du kan inte göra detta i samband med säsongsjustering, eftersom säsongsjusteringsalternativen är inaktiverade när modelltypen är inställd på ARIMA. Du kan dock lägga till en konstant lång Termisk exponentialutveckling till en enkel exponentiell utjämningsmodell med eller utan säsongjustering genom att använda inflationsjusteringsalternativet i prognostiseringsförfarandet. Den lämpliga inflationsprocenttillväxten per period kan uppskattas som lutningskoefficienten i en linjär trendmodell monterad på data i Samband med en naturlig logaritmtransformation, eller det kan baseras på annan oberoende information om långsiktiga tillväxtutsikter. Tillbaka till början av sidan. Brett s Linjär dvs dubbel exponentiell utjämning. SMA-modellerna och SES-modellerna antar att det inte finns någon trend av Vilken typ som helst i de data som vanligtvis är ok eller åtminstone inte för dålig för 1-stegs prognoser när data är relativt noi Sy och de kan modifieras för att införliva en konstant linjär trend som visas ovan. Vad sägs om kortsiktiga trender Om en serie visar en varierande tillväxthastighet eller ett cykliskt mönster som står klart mot bruset och om det finns behov av att Prognos mer än 1 år framåt, kan uppskattning av en lokal trend också vara ett problem. Den enkla exponentiella utjämningsmodellen kan generaliseras för att erhålla en linjär exponentiell utjämning av LES-modell som beräknar lokala uppskattningar av både nivå och trend. Den enklaste tidsvarierande trenden Modellen är Brown s linjär exponentiell utjämningsmodell, som använder två olika släta serier som centreras vid olika tidpunkter. Prognosformeln baseras på en extrapolering av en linje genom de två centren. En mer sofistikerad version av denna modell, Holt s, är Diskuteras nedan. Den algebraiska formen av Browns linjära exponentiella utjämningsmodell, som den enkla exponentiella utjämningsmodellen, kan uttryckas i ett antal olika men e Kvivalenta former Standardformen för denna modell uttrycks vanligtvis enligt följande. Låt S beteckna den singelformade serien som erhållits genom att applicera enkel exponentiell utjämning till serie Y Det är värdet av S vid period t ges av. Minns att under enkel exponentiell utjämning skulle detta vara prognosen för Y vid period t 1 Låt sedan S beteckna den dubbelsidiga serien som erhållits genom att applicera enkel exponentiell utjämning med samma till serie S. Slutligen är prognosen för Y tk för vilken som helst K 1, ges av. Detta ger e 1 0, dvs lurar lite och låt den första prognosen motsvara den faktiska första observationen och e 2 Y 2 Y 1, varefter prognoser genereras med hjälp av ekvationen ovan. Detta ger samma monterade värden Som formel baserad på S och S om den senare startades med användning av S 1 S 1 Y 1 Denna version av modellen används på nästa sida som illustrerar en kombination av exponentiell utjämning med säsongsjustering. Helt s linjär exponentiell utjämning. S LES-modellen beräknar lokala uppskattningar av nivå och trend genom att utjämna de senaste uppgifterna, men det faktum att det gör det med en enda utjämningsparameter ställer en begränsning på datamönstren att den kan passa nivån och trenden får inte variera vid Oberoende priser Holt s LES-modellen behandlar detta problem genom att inkludera två utjämningskonstanter, en för nivån och en för trenden. När som helst t, som i Brown s-modellen, finns det en uppskattning L t på lokal nivå och en uppskattning T T av den lokala trenden Här beräknas de rekursivt från värdet av Y observerat vid tid t och de tidigare uppskattningarna av nivån och trenden med två ekvationer som tillämpar exponentiell utjämning åt dem separat. Om den beräknade nivån och trenden vid tiden t-1 Är L tl och T t-1, då skulle prognosen för Y t som skulle ha gjorts vid tid t-1 vara lika med L t-1 T t 1 När det verkliga värdet observeras, uppdateras uppskattningen av Nivån beräknas rekursivt genom att interpolera mellan Yt och dess prognos, L t-1 T t-1, med vikter av och 1. Förändringen i beräknad nivå, nämligen L t L t 1 kan tolkas som en bullrig mätning av Trenden vid tiden t Den uppdaterade uppskattningen av trenden beräknas därefter rekursivt genom interpolering mellan L T L t 1 och den tidigare uppskattningen av trenden, T t-1 med vikter av och 1.Tolkningen av trendutjämningskonstanten är analog med den för nivåutjämningskonstanten. Modeller med små värden antar att trenden förändras Bara mycket långsamt över tiden medan modeller med större antar att det förändras snabbare En modell med en stor tror att den avlägsna framtiden är väldigt osäker eftersom fel i trendberäkning blir ganska viktiga när prognoser mer än en period framåt. Av sidan. Utjämningskonstanterna och kan beräknas på vanligt sätt genom att minimera medelkvadratfelet i de 1-stegs-prognoserna. När detta görs i Statgraphics visar uppskattningarna att vara 0 3048 och 0 008 Det mycket lilla värdet av Innebär att modellen antar mycket liten förändring i trenden från en period till en annan, så i princip försöker denna modell uppskatta en långsiktig trend. I analogi med begreppet medelålder för de data som används vid uppskattning av t Han lokal nivå av serien, den genomsnittliga åldern för de data som används för att uppskatta den lokala trenden är proportionell mot 1, men inte exakt lika med det i det här fallet visar sig vara 1 0 006 125 Detta är inte mycket exakt nummer Eftersom beräkningsnoggrannheten inte är riktigt 3 decimaler, men den har samma generella storleksordning som provstorleken på 100, så denna modell är medelvärdesberäknad över en hel del historia vid beräkning av trenden. Prognosplotten Nedan visar att LES-modellen beräknar en något större lokal trend i slutet av serien än den ständiga trenden som uppskattas i SES-trendmodellen. Det uppskattade värdet är nästan identiskt med det som erhållits genom att montera SES-modellen med eller utan trend , Så det här är nästan samma modell. Nu ser dessa ut som rimliga prognoser för en modell som ska beräkna en lokal trend. Om du eyeball denna plot ser det ut som om den lokala trenden har vänt sig nedåt i slutet av Serie Wh Vid har hänt Parametrarna för denna modell har uppskattats genom att minimera kvadreringsfelet i 1-stegs prognoser, inte längre prognoser, i vilket fall trenden inte gör stor skillnad. Om allt du tittar på är 1 - steg framåtfel, ser du inte den större bilden av trender över säga 10 eller 20 perioder För att få denna modell mer i linje med vår ögonbolls extrapolering av data kan vi manuellt justera trendutjämningskonstanten så att den Använder en kortare baslinje för trenduppskattning. Om vi exempelvis väljer att ställa in 0 1, är medelåldern för de data som används för att uppskatta den lokala trenden 10 perioder, vilket betyder att vi medeltar trenden under de senaste 20 perioderna eller så Här är vad prognosplottet ser ut om vi ställer in 0 1 samtidigt som vi håller 0 3 Det ser intuitivt rimligt ut för den här serien, men det är förmodligen farligt att extrapolera denna trend mer än 10 perioder i framtiden. Vad med felstatistiken Här är En modell jämförelse f Eller de två modellerna som visas ovan samt tre SES-modeller. Det optimala värdet på SES-modellen är ungefär 0 3, men liknande resultat med något mer eller mindre responsivitet erhålls med 0 5 och 0 2. En Holt s linjär expo-utjämning Med alfa 0 3048 och beta 0 008. B Holt s linjär expjäkning med alfa 0 3 och beta 0 1. C Enkel exponentiell utjämning med alfa 0 5. D Enkel exponentiell utjämning med alfa 0 3. E Enkel exponentiell utjämning med alfa 0 2.De statistik är nästan identiska så vi kan verkligen inte göra valet på grundval av 1-stegs prognosfel inom dataprovet. Vi måste falla tillbaka på andra överväganden. Om vi starkt tror att det är vettigt att basera strömmen Trendberäkning om vad som hänt under de senaste 20 perioderna eller så kan vi göra ett fall för LES-modellen med 0 3 och 0 1 Om vi vill vara agnostiker om det finns en lokal trend, kan en av SES-modellerna Vara lättare att förklara och skulle också ge mer medel E-of-the-road prognoser för de kommande 5 eller 10 perioderna Gå tillbaka till toppen av sidan. Vilken typ av trend-extrapolation är bäst horisontellt eller linjärt. Empiriska bevis tyder på att om uppgifterna redan har justerats om det behövs för inflationen, då Det kan vara oskäligt att extrapolera kortsiktiga linjära trender långt in i framtiden. Trenden som uppenbaras idag kan slakta i framtiden på grund av olika orsaker som produktförstöring, ökad konkurrens och konjunkturnedgångar eller uppgångar i en bransch. Därför är det enkelt exponentiellt Utjämning utförs ofta bättre utom provet än vad som annars skulle kunna förväntas trots sin naiva horisontella trend-extrapolering. Dämpade trendändringar av den linjära exponentiella utjämningsmodellen används också i praktiken för att införa en konservatismedel i dess trendprognoser. Den dämpade trenden LES-modellen kan implementeras som ett speciellt fall av en ARIMA-modell, i synnerhet en ARIMA 1,1,2-modell. Det är möjligt att beräkna konfidensintervall arou Nd långsiktiga prognoser som produceras av exponentiella utjämningsmodeller, genom att betrakta dem som speciella fall av ARIMA-modeller Var försiktig att inte alla mjukvaror beräknar konfidensintervaller för dessa modeller korrekt. Bredden på konfidensintervallet beror på jag RMS-felet i modellen, ii typen Av utjämning enkel eller linjär iii värdet s av utjämningskonstanten s och iv antalet framåtprognoser du prognoserar Generellt sprids intervallerna snabbare och blir större i SES-modellen och de sprider sig mycket snabbare när linjär snarare än enkel Utjämning används Detta avsnitt diskuteras vidare i ARIMA-modellerna i anteckningarna. Gå tillbaka till början av sidan. Teknisk analys Flyttande medelvärde. De flesta diagrammönster visar mycket variation i prisrörelsen. Detta kan göra det svårt för handlare att få en uppfattning om En säkerhets s övergripande trend En enkel metod som handlare använder för att bekämpa detta är att tillämpa glidande medelvärden Ett glidande medelvärde är genomsnittspriset för en säkerhet över ett visst belopp o F tid Genom att planera ett genomsnittligt pris för säkerhet sänks prisrörelsen. När de dagliga fluktuationerna har tagits bort kan handlare bättre identifiera den sanna trenden och öka sannolikheten att det kommer att fungera till deras fördel. För att lära sig mer , Läs Moving Averages-handledningen. Typ av rörliga medelvärden Det finns ett antal olika typer av rörliga medelvärden som varierar i det sätt de beräknas, men hur varje genomsnitt tolkas är detsamma. Beräkningarna varierar endast med avseende på viktningen som de Placera på prisdata, skiftande från lika viktning av varje prispunkt till mer vikt läggs på de senaste uppgifterna De tre vanligaste typerna av glidande medelvärden är enkla linjära och exponentiella. Förskjutande medelvärde SMA Detta är den vanligaste metoden som används för att beräkna Flyttande genomsnitt av priser Det tar helt enkelt summan av alla tidigare slutkurser över tidsperioden och delar resultatet med antalet priser som används vid beräkningen. Till exempel, I ett 10-dagars glidande medel läggs de sista 10 stängningskurserna samman och delas sedan med 10 Som du kan se i Figur 1 kan en näringsidkare göra genomsnittet mindre responsivt mot förändrade priser genom att öka antalet perioder som används i Beräkningen Att öka antalet tidsperioder i beräkningen är ett av de bästa sätten att mäta styrkan i den långsiktiga trenden och sannolikheten för att den kommer att vända. Många individer hävdar att användbarheten av denna typ av medel är begränsad eftersom varje Punkt i dataserien har samma inverkan på resultatet oavsett var det inträffar i sekvensen. Kritikerna hävdar att de senaste uppgifterna är viktigare och därför bör den också ha högre vikt. Denna typ av kritik har varit en av Huvudfaktorerna som leder till uppfinningen av andra former av rörliga medelvärden. Linjärt vägt medelvärde Denna glidande medelindikator är minst vanlig från de tre och används för att lösa problemet med lika viktning Det linjärt vägda rörliga genomsnittet beräknas genom att summan av alla slutkurser över en viss tidsperiod multipliceras med datapunktens position och dividerar sedan med summan av antalet perioder. Till exempel på en femdag Linjärt vägt genomsnitt, idag s slutkurs multipliceras med fem, igår s med fyra och så vidare tills den första dagen i periodintervallet uppnås. Dessa nummer läggs sedan ihop och divideras med summan av multiplikatorerna. Exponential Moving Average EMA This Glidande medelberäkning använder en utjämningsfaktor för att placera en högre vikt på de senaste datapunkterna och anses vara mycket effektivare än det linjärt vägda genomsnittet. Att ha en förståelse för beräkningen är vanligtvis inte nödvändig för de flesta handlare eftersom de flesta kartläggningspaketen gör beräkningen för dig Det viktigaste att komma ihåg om det exponentiella glidande medlet är att det är mer mottagligt för ny information i förhållande till det enkla glidande medlet Th Är lyhördhet är en av de viktigaste faktorerna för varför detta är det rörliga genomsnittet av valet bland många tekniska handlare Som du kan se i Figur 2 stiger en 15-årig EMA och faller snabbare än en 15-årig SMA Denna lilla skillnad verkar inte Lika mycket, men det är en viktig faktor att vara medveten om eftersom det kan påverka avkastningen. Stora användningar av rörliga medelvärden Flytta medelvärden används för att identifiera aktuella trender och trendomvandlingar samt att ställa upp stöd och motståndsnivåer. Används för att snabbt identifiera om en säkerhet rör sig i en uppåtgående eller en nedåtgående trend beroende på riktningen för det rörliga genomsnittet. Som du kan se i Figur 3, när ett glidande medel går uppåt och priset ligger ovanför det, ligger säkerheten i ett Uptrend Omvänt kan ett nedåtgående sluttande rörligt medelvärde med priset nedan användas för att signalera en downtrend. En annan metod för bestämning av momentum är att titta på ordningen av ett par glidande medelvärden När ett kortsiktigt medelvärde är över en längre sikt Medelvärdet är uppgången Å andra sidan är ett långsiktigt medelvärde över ett kortare sikt signaler en nedåtgående rörelse i trenden. Flyttande genomsnittliga trendomvandlingar bildas på två huvudvägar när priset rör sig genom ett glidande medelvärde och när Den rör sig genom rörliga medelvärdeövergångar Den första gemensamma signalen är när priset rör sig genom ett viktigt rörligt medelvärde. Till exempel när priset på en säkerhet som var i en uppåtgående trend sjunker under ett 50-års glidande medelvärde, som i Figur 4, är det Ett tecken på att upptrenden kan vända. Den andra signalen om en trendomvandling är när ett glidande medel passerar genom en annan. Till exempel, som du kan se i Figur 5, om 15-dagars glidande medelvärde passerar över 50-dagars glidande medelvärde , Är det ett positivt tecken på att priset börjar öka. Om de perioder som används i beräkningen är relativt korta, till exempel 15 och 35, kan detta signalera en kortsiktig trendomvandling. Å andra sidan, när två medeltal med relativt Lång tid från Mes över 50 och 200, vilket till exempel används för att föreslå en långsiktig förändring i trend. En annan viktig väg som rör rörliga medelvärden används är att identifiera stöd - och motståndsnivåer. Det är inte ovanligt att se ett lager som har fallit stopp Dess nedgång och omvänd riktning när den drabbas av ett stort rörligt medelvärde. En rörelse genom ett stort rörligt medelvärde används ofta som en signal av tekniska handlare att trenden är omvänd. Till exempel om priset bryts genom 200-dagars glidande medelvärde I en nedåtriktad riktning är det en signal att upptrenden är omvänd. Möjliga medelvärden är ett kraftfullt verktyg för att analysera trenden i en säkerhet. De ger användbara support - och motståndspunkter och är mycket lätta att använda. De vanligaste tidsramarna som används när Skapa glidande medelvärden är 200-dagars, 100-dagars, 50-dagars, 20-dagars och 10-dagars 200-dagars genomsnitt anses vara ett bra mått på ett handelsår, ett 100-dagars genomsnitt på en halv År, ett 50-dagars genomsnitt på kvart i år, a 20-dagars genomsnitt av en månad och 10-dagars genomsnitt av två veckor. Med hjälp av medelvärden hjälper de tekniska handlarna att släpa ut något av det brus som finns i dagliga prisförändringar, vilket ger handelarna en tydligare bild av prisutvecklingen hittills Vi har fokuserat på prisrörelse, genom diagram och medelvärden. I nästa avsnitt ska vi titta på några andra tekniker som används för att bekräfta prisrörelser och mönster.
No comments:
Post a Comment