Moving Average. This esimerkki opettaa kuinka laskea Excel-aikasarjan liukuva keskiarvo Liikkuvaa keskiarvoa käytetään epäsäännöllisyyksien huiput ja laaksoja tasaamaan helposti trendien tunnistaminen.1 Ensinnäkin katsotaan aikasarjamme.2 Valitse Tietojen välilehti Tietojen analyysi. Huomaa, ettei löydy Tietojen analyysi - painiketta. Napsauta tätä, jos haluat ladata Analyysityökalun lisäosan.3 Valitse Keskimääräinen siirto ja napsauta OK. 4 Valitse Syöttöalue-ruutu ja valitse alue B2 M2. 5 Napsauta Väli-ruutuun ja kirjoita 6.6 Napsauta Lähtöalue-ruutuun ja valitse solu B3.8 Piirrä näistä arvoista kaavio. Suunnitelma, koska asetamme välein 6, liikkuva keskiarvo on edellisten 5 datapisteen keskiarvo ja nykyinen datapiste Tämän seurauksena piikkejä ja laaksoja tasoitetaan Kuvaaja näyttää kasvavan trendin Excel ei voi laskea ensimmäisen 5 datapisteen liukuvaa keskiarvoa, koska ei ole tarpeeksi aiempia datapisteitä.9 Toista vaiheet 2 - 8 aikavälille 2 ja aikaväli 4. Yhteenveto La rger - väli, sitä enemmän piikit ja laaksot tasoitetaan Pienemmät välein, mitä lähempänä liikkuvat keskiarvot ovat todellisiin datapisteisiin. Keskiarvot - yksinkertaiset ja eksponentiaaliset. Keskimääräiset keskiarvot - yksinkertainen ja eksponentiaalinen. ne muodostavat trendin indikaattorina Ne eivät ennusta hintaosuutta vaan pikemminkin määrittelevät nykyisen suunnan viivästyllä Liukuva keskiarvojen viive, koska ne perustuvat aiempiin hintoihin Huolimatta tästä viivästyksestä liukuvat keskiarvot auttavat tasaista hintakehitystä ja suodattavat melua He myös muodostavat monien muiden teknisten indikaattoreiden ja peittolaitteiden rakennuspalikoita, kuten Bollinger Bands MACD ja McClellan Oscillator. Kaksi suosituinta liikkuvaa keskiarvoa ovat Simple Moving Average SMA ja Exponential Moving Average EMA. Näitä liukuvia keskiarvoja voidaan käyttää suuntaan trendistä tai määritellä mahdolliset tuki - ja vastustustasot. Tässä on kaavio sekä SMA: n että EMA: n kanssa. versio yksinkertaisesta keskimääräisestä laskennasta. Yksinkertainen liukuva keskiarvo muodostuu laskemalla tietyn ajanjakson keskimääräinen hintatarjous useimmilla ajanjaksoilla Useimmat liikkuvat keskiarvot perustuvat päätöshintoihin 5 päivän yksinkertainen liukuva keskiarvo on päätöspäivien viiden päivän summa jaettuna viidellä Kuten nimikin kertoo, liukuva keskiarvo on keskiarvo, joka liikkuu Vanhat tiedot pudotetaan, kun uusi tieto tulee saataville Tämä aiheuttaa keskimääräisen liikkumisen aikasenttiin Alla on esimerkki viiden päivän liikkuvasta keskiarvosta, joka muuttuu kolmen päivän aikana . Liikkuvan keskiarvon ensimmäinen päivä kattaa vain viimeiset viisi päivää. Liikkuvan keskiarvon toinen päivä pudottaa ensimmäisen datapisteen 11 ja lisää uuden datapisteen 16. Liikkuvan keskiarvon kolmas päivä jatkuu pudottamalla ensimmäisen datapisteen 12 ja uuden datapisteen lisääminen 17 Edellä olevassa esimerkissä hinnat nousevat asteittain 11: stä 17: een yhteensä seitsemän päivän ajan Huomaa, että liukuva keskiarvo nousee myös 13: stä 15: een kolmen päivän laskentajaksolla. hattana jokainen liukuva keskiarvo on juuri viimeisen hinnan alapuolella Esimerkiksi ensimmäisen päivän liukuva keskiarvo on 13 ja viimeinen hinta on 15 Hinnat edellisiltä neljä päivää olivat alhaisemmat ja tämä aiheuttaa liikkuvan keskiarvon myöhästymiseen. Exponential Moving Average Laskutus. Exponential liukuvat keskiarvot vähentävät viivästymistä lisäämällä painoarvoa viimeaikaisiin hintoihin Uusimpaan hintaan riippuva painotus riippuu liikkuvan keskiarvon jaksoista. Eksponentiaalisen liukuvan keskiarvon laskemiseen on kolme vaihetta. Ensinnäkin, lasketaan yksinkertainen liukuva keskiarvo. Eksponentiaalinen liikkuva keskimäärin EMA: n on aloitettava jonnekin, joten edellisen kauden aikana käytetään yksinkertaista liikkuvaa keskiarvoa s EMA ensimmäisessä laskelmassa Toiseksi laske painotuskerroin Kolmas, laske eksponentiaalinen liukuva keskiarvo Alla oleva kaava on 10 päivän EMA: lle. 10- ajan eksponentiaalinen liukuva keskiarvo soveltaa 18 18 painotusta viimeisimpään hintaan 10-jakso EMA voidaan kutsua myös 18 18 EMA 20-jakso EMA soveltaa 9 52 me viimeisen hinnan mukaan 2 20 1 0952 Huomaa, että lyhyemmän ajanjakson painotus on enemmän kuin painotus pidemmällä ajanjaksolla. Paino laskee puoleen joka kerta, kun liukuva keskiarvo kaksinkertaistuu. Jos haluat meille tietty prosenttiosuus EMA: lle, voit käyttää tätä kaavaa muuttaaksesi sen aikajaksoiksi ja antamalla sitten arvon EMA: n parametriksi. Below on taulukkolaskentaesimerkki 10 päivän yksinkertaisesta liikkuva keskiarvosta ja 10 päivän eksponentiaalisesta liukuva keskiarvosta Intelin yksinkertaiset liikkuvat keskiarvot ovat suoraviivaisia ja vaativat vähän selitystä Kymmenen päivän keskiarvo yksinkertaisesti siirtyy uusien hintojen tullessa saataville ja vanhojen hintojen pudotus Eksponentiaalinen liikkuva keskiarvo alkaa yksinkertaisella liukuva keskiarvolla 22 22 ensimmäisessä laskelmassa Ensimmäisen laskennan jälkeen , normaali kaava siirtyy. Koska EMA alkaa yksinkertaisella liukuva keskiarvolla, sen todellinen arvo ei toteudu vasta 20: n tai sitä kauan myöhemmin. Toisin sanoen Excel-laskentataulukon arvo voi poiketa kaavion arvosta lyhyen tarkastelujakson takia Tämä laskentataulukko menee vain 30 jaksoa, mikä tarkoittaa, että yksinkertaisen liukuvan keskiarvon vaikutus on ollut 20 jaksoa hävittämiseksi. StockCharts palaa ainakin 250 ajanjaksoille tyypillisesti paljon pidemmälle sen laskelmat, joten yksinkertaisen liukuvan keskiarvon vaikutukset ensimmäisessä laskelmassa ovat täysin häipyneet. Lag Factor. Pitempi liikkuva keskiarvo, sitä enemmän viivästyminen 10 päivän eksponentiaalinen liukuva keskiarvo houkuttelee hintoja melko tarkasti ja kääntyy pian sen jälkeen, kun hinnat kääntyvät lyhyeksi liikkuvat keskiarvot ovat kuin pikaveneet - ketterä ja nopea vaihtaa Sitä vastoin 100 päivän liukuva keskiarvo sisältää paljon aikaisempia tietoja, jotka hidastavat sitä Pidempi liukuva keskiarvo ovat kuin valtamerialukset - letarginen ja hitaasti muuttuva Se vie suuremman ja pidemmän hinnan liikkeen 100 päivän liukuva keskiarvo muuttaa kurssia. Klikkaa kaavion live-versiota varten. Yllä oleva taulukko osoittaa SP 500 ETF: n 10 päivän EMA: lla tarkasti seuraamalla hintoja ja 100 päivän SMA: n hiontaa korkeammalla Vaikka tammikuun ja helmikuun lasku, 100 päivän SMA pitäytyi kurssin aikana eikä laski 50 päivän SMA sopii jonnekin 10 ja 100 päivän liukuvien keskiarvojen välillä, kun kyseessä on lag factor. Simple vs Exponential Moving Keskiarvot ja eksponentiaaliset liukuvat keskiarvot eivät välttämättä ole parempia kuin muut eksponentiaaliset liukuvat keskiarvot ovat pienempiä viiveitä ja siksi ovat herkempiä viimeaikaisille hinnoille - ja viimeaikaiset hintamuutokset Eksponentiaaliset liikkuvat keskiarvot kääntyvät ennen yksinkertaiset liukuva keskiarvot Yksinkertaiset liukuvat keskiarvot edustavat toisaalta todellista hintojen keskiarvoa koko ajanjaksolle Yksinkertaiset liikkuvat keskiarvot sopivat paremmin tuki - tai resistenssitasojen tunnistamiseen. Keskimääräinen etusija riippuu tavoitteista, analyyttisestä tyylistä ja aikataulun Chartistien tulisi kokeilla molempia liikkuvia keskiarvoja sekä eri aikajaksoja löytämään parhaan mahdollisen sovituksen. ow osoittaa IBM: lle 50-päiväisen SMA: n punaisella ja 50 päivän EMA: n vihreällä Molemmat huipentuivat tammikuun lopussa, mutta EMA: n lasku oli heikompi kuin SMA: n lasku EMA nousi helmikuun puolivälissä, mutta SMA jatkui pienemmäksi maaliskuun loppuun asti Huomaa, että SMA nousi yli kuukauden kuluttua EMA: sta. Leveydet ja aikamäärät. Liikkuvan keskiarvon pituus riippuu analyyttisistä tavoitteista Lyhyt liukuva keskiarvo 5-20 jakso soveltuu parhaiten lyhytaikaisiin suuntauksiin ja kaupankäynti Chartistit, jotka ovat kiinnostuneita keskipitkän aikavälin kehityksestä, valitsisivat pidemmät liukuvat keskiarvot, jotka voivat pidentää 20-60 jaksoa Pitkäaikaiset sijoittajat mieluummin liikkuvat keskiarvot 100 tai useammilla jaksoilla. Jotkut liikkuvat keskipituudet ovat suosittuja kuin toiset 200 päivän liikkuvat keskimäärin on ehkä suosituin Pitkästä johtuen tämä on selvästi pitkän aikavälin liukuva keskiarvo Seuraavaksi 50 päivän liukuva keskiarvo on varsin suosittu keskipitkän aikavälin trendille Monet kartistit käyttävät 50 päivän ja 200 päivän liikkuvia keskiarvoja yhdessä Lyhytaikainen , 10 päivän liukuva keskiarvo oli melko suosittu menneisyydessä, koska se oli helppo laskea Yksi yksinkertaisesti lisäsi numerot ja siirsi desimaalipisteen. Tunnistusmerkinnät. Sama signaali voidaan tuottaa käyttämällä yksinkertaisia tai eksponentiaalisia liikkuvia keskiarvoja. etusija riippuu jokaisesta yksittäisestä. Alla olevat esimerkit käyttävät sekä yksinkertaisia että eksponentiaalisia liikkuvia keskiarvoja. Käsite liikkuva keskiarvo koskee sekä yksinkertaisia että eksponentiaalisia liikkuvia keskiarvoja. Liikkuvan keskiarvon suunta välittää tärkeitä hintoja koskevia tietoja. Liikkuvan keskiarvon nousu osoittaa, että hinnat ovat yleisesti kasvavia Liukuvasta keskimääräisestä laskevasta keskiarvosta käy ilmi, että hinnat laskevat keskimäärin. Pitkäaikainen nouseva keskimääräinen kasvu heijastaa pitkän aikavälin nousua. Pitkäaikainen liikevoitto heikentää pitkäaikaista laskutrendiä. Yllä oleva taulukko osoittaa 3M MMM: n, päivän eksponentiaalinen liukuva keskiarvo Tämä esimerkki osoittaa, kuinka hyvin liikkuvat keskiarvot toimivat, kun suuntaus on vahva. 150 päivän EMA hylkäsi marraskuussa 2007 d uudelleen tammikuussa 2008 Huomaa, että tämän liukuvan keskiarvon kääntäminen päinvastoin väheni 15: lla. Nämä jäljessä olevat indikaattorit osoittavat trendin peruutukset parhaimmillaan tai kun ne tapahtuvat pahimmillaan MMM: llä jatkui maaliskuussa 2009 pienemmäksi ja nousi sitten 40-50: een että 150 päivän EMA ei noussut vasta tämän nousun jälkeen. Kun se kuitenkin teki, MMM jatkoi edelleen seuraavien 12 kuukauden aikana. Liikkuvat keskiarvot toimivat loistavasti voimakkaissa trendeissä. Kaksinkertaiset poikittaisliikkeet. Kaksi liukuvaa keskiarvoa voidaan käyttää yhdessä tuottamaan crossover-signaaleja. Rahoitusmarkkinoiden tekninen analyysi John Murphy kutsuu tätä kaksinkertaisen crossover - menetelmän avulla. Kaksinkertaiset vaihtelut sisältävät suhteellisen lyhyen liukuvan keskiarvon ja suhteellisen pitkään liukuvan keskiarvon. Kaikkien liikkuvien keskiarvojen tavoin liikkuvan keskiarvon yleinen pituus määrittää A-järjestelmän 5 päivän EMA ja 35 päivän EMA olisi katsottava lyhytaikaiseksi A-järjestelmällä, joka käyttää 50 päivän SMA: ta ja 200 päivän SMA: ta, katsotaan keskipitkäksi, ehkä jopa pitkäksi ajaksi nouseva nousu tapahtuu, kun lyhyempi liukuva keskiarvo ylittää pitemmän liukuvan keskiarvon. Tätä kutsutaan myös kultaiseksi ristiksi. Laskeva crossover esiintyy, kun lyhyempi liikkuva keskiarvo ylittää pidemmän liukuvan keskiarvon. Tätä kutsutaan kuolleeksi ristikkäiseksi. risteytykset tuottavat suhteellisen myöhäisiä signaaleja Järjestelmä käyttää kahta jäljellä olevaa indikaattoria Loppujen lopuksi järjestelmässä on kaksi jäljellä olevaa indikaattoria Mitä kauemmin liikkuvien keskimääräisten ajanjaksojen aikana signaalit ovat viivästyneet? Nämä signaalit toimivat hyvin, kun hyvä suuntaus kestää. Kuitenkin liikkuva keskimääräinen risteysjärjestelmä tuottaa runsaasti piiskahajaa jos ei ole voimakasta suuntausta. Siinä on myös kolminkertainen ylitysmenetelmä, johon kuuluu kolme liukuvaa keskiarvoa. Jälleen signaali syntyy, kun lyhyin liikkuva keskiarvo ylittää kaksi pidempää liukuvaa keskiarvoa. Yksinkertainen kolminkertainen ylitysjärjestelmä voi sisältää 5 päivän, 10- päivä ja 20 päivän liukuva keskiarvo. Edellä oleva kaavio osoittaa Home Depot HD: n 10 päivän EMA: n vihreät katkoviivat ja 50 päivän EMA: n punaisen viivan. y close Käyttämällä liikkuvaa keskimääräistä risteytystä olisi voinut johtaa kolme piiskaohjaa ennen hyvän kaupan saamista 10 päivän EMA rikkoi 50 päivän EMA: n alapuolella lokakuun 1. päivään asti, mutta tämä ei kestänyt kauan, kun 10 päivän siirtyi takaisin marraskuun puolivälissä Tämä risti kesti pidempään, mutta seuraavan laskeva crossover tammikuussa 3 tapahtui lähellä marraskuun marraskuun hintatasoja, mikä johti toiseen whipsawiin. Tämä laskeva indikaattoreita ei kestänyt kauan, kun 10 päivän EMA siirtyi yli 50 päivän muutama päivä myöhemmin 4 Kolmen huonoisen signaalin jälkeen neljäs signaali esitti vahvan liikkumisen, kun kantaliiketoiminta ylitti 20: n. Tässä on kaksi takeawaysia. Ensinnäkin crossovers ovat alttiita whipsawille. Hinta - tai aikasuodatinta voidaan soveltaa estämään huijauksia Traders saattaa vaatia crossover kestää 3 päivää ennen toimimista tai edellyttävät 10 päivän EMA: ta ylittävän 50 päivän EMA: n alapuolella tietyn määrän ennen toimimista Toiseksi MACD: tä voidaan käyttää tunnistamaan ja määrittämään nämä risteytykset MACD 10,50,1 näyttää rivin edustavat eroa kahden eksponentiaalisen liikkuvan keskiarvon välillä MACD kääntyy positiiviseksi kultaisen ristin aikana ja negatiivisena kuolleen ristin aikana. Prosenttihinnan oskillaattorin PPO: ta voidaan käyttää samalla tavoin näyttää prosentuaaliset erot Huomaa, että MACD ja PPO perustuvat eksponentiaalisiin liikkuviin keskiarvoihin eivätkä ne sopivat yhteen yksinkertaisten liikkuvien keskiarvojen kanssa. Tässä kaaviossa näkyy Oracle ORCL 50 päivän EMA: n, 200 päivän EMA: n ja MACD: n 50 200: n kanssa. Neljä liikkuvaa keskimääräistä risteytystä 2 1 2 vuoden aikana. Kolme ensimmäistä johtivat piiska-sahoihin tai huonoihin kauppoihin Jatkuva trendi alkoi neljännellä risteyksellä, kun ORCL kehittyi 20-luvun puoliväliin asti. Liikkuvat keskimääräiset ristikkäisluvut toimivat jälleen kerran, kun suuntaus on vahva, mutta tuottaa tappioita ilman trendiä. Hintakurssien vaihtelut. Keskimääräisiä keskiarvoja voidaan myös tuottaa signaalit yksinkertaisilla hintaruokilla Yhtenäinen nouseva signaali syntyy, kun hinnat ylittävät liukuvan keskiarvon. Laskeva signaali syntyy, kun hinnat liikkuvat liukuvan keskiarvon alapuolella. Yhdistetään kauemmaksi suurempaan trendiin Kaupan keskipitkällä aikavälillä asetetaan sävy suuremmalle kehitykselle ja lyhyempi liikkuva keskiarvo käytetään signaalien tuottamiseen Yksi etsiisi nousevan hinnan kurssin vain silloin, kun hinnat ovat jo pidemmällä liukuvalla keskiarvolla. Tämä olisi kaupankäyntiä Esimerkiksi jos hinta on 200 päivän liukuva keskiarvon yläpuolella, kartellit keskittyisivät vain signaaleihin, kun hinta siirtyy 50 päivän liukuvan keskiarvon yläpuolelle. Ilmeisesti siirto alle 50 päivän liukuva keskiarvo edeltäisi tällaisia signaali, mutta tällaiset laskusuuntaiset ristit jäisivät huomiotta, koska isompi trendi on nouseva. Jyrkkään ristiin viittaisi yksinkertaisesti vetovoima suurempaan uptrendiin. Ristin yli 50 päivän liukuva keskiarvo merkitsisi hintojen nousua ja suuremman nousun jatkumista . Seuraavassa kaaviossa näkyy Emerson Electric EMR 50 päivän EMA: lla ja 200 päivän EMA: lla. Vaihto ylitti ja ylitti elokuussa 200 päivän liukuva keskiarvo. 50 päivän EMA: n alapuolella marraskuun alussa ja jälleen helmikuun alussa Hinnat nousivat nopeasti 50 päivän EMA: n yläpuolelle ja antoivat noususuuntaisia vihreitä nuolia sopusoinnussa suuremman nousun MACD 1,50,1: n kanssa näkyy indikaattorissa vahvistaakseen hintarajojen yli tai alle 50 päivän EMA 1 päivän EMA on sama kuin päätöskurssi MACD 1,50,1 on positiivinen, kun sulku on 50 päivän EMA: n yläpuolella ja negatiivinen, kun sulku on 50 päivän EMA: n alapuolella. Tuki ja vastustus. voi myös toimia tukena noususta ja vastustuksesta laskusuunnassa Lyhyen aikavälin uptrend saattaa löytää tukea lähellä 20 päivän yksinkertaista liikkuvaa keskiarvoa, jota käytetään myös Bollingerin bändeissä Pitkäaikainen nousuvauhti saattaa löytää tukea 200 päivän yksinkertainen liukuva keskiarvo, joka on suosituin pitkäaikainen liukuva keskiarvo. Tosiasiassa 200 päivän liukuva keskiarvo voi tarjota tukea tai vastustusta vain siksi, että sitä käytetään niin paljon. Se on melkein kuin itse täyttävä profetia. NY Composite ja 200 päivän yksinkertainen liikkuva keskiarvo ge vuoden 2004 puolivälistä vuoden 2008 loppuun 200 päivän tukena monta kertaa etukäteen Kun trendi päinvastoin kaksinkertaisella kannattimella, 200 päivän liukuva keskiarvo toimi resistanssina noin 9500. Älä odota tarkkaa tukea ja vastustusta tasot liikkuvista keskiarvoista, etenkin pitkät liukuvat keskiarvot Markkinat ohjataan tunneilla, mikä tekee niistä alttiiksi ylityksille. Tarkkojen tasojen sijaan voidaan käyttää liukuvia keskiarvoja tuki - tai vastusvyöhykkeiden tunnistamiseen. Liukuvia keskiarvoja käyttäviä etuja on punnittava Haitat Keskimääräiset liikkeet ovat trendi seuraavia tai jäljessä olevia indikaattoreita, jotka ovat aina askel taakse. Tämä ei välttämättä ole huono asia, mutta loppujen lopuksi trendi on ystäväsi, ja on parasta käydä kauppaa trendin suuntaan. Liikkuvat keskiarvot varmistavat, että elinkeinonharjoittaja vastaa nykyistä suuntausta Vaikka trendi on ystäväsi, arvopaperit vievät paljon aikaa kauppapaikkoihin, jotka tekevät liikkuvien keskiarvojen vaikutuksesta ive Kun trendi, liukuvat keskiarvot pitävät sinut sisään, mutta myös antavat myöhäisiä signaaleja Don t odottaa myytävän ylhäältä ja ostaa alhaalta käyttäen liukuvia keskiarvoja Kuten useimmilla teknisillä analyysityökaluilla, liukuvia keskiarvoja ei pitäisi käyttää omin päin , mutta yhdessä muiden täydentävien työkalujen kanssa Chartistit voivat käyttää liikkuvia keskiarvoja määrittäessään yleisen trendin ja sitten käyttää RSI määritellä overbought tai ylimäärät tasot. Lisäämällä liukuva keskiarvot StockCharts Charts. Moving keskiarvot ovat saatavilla hintojen peitto ominaisuus SharpCharts työpöydällä Käyttämällä Pinta-avattavasta valikosta käyttäjät voivat valita joko yksinkertaisen liukuvan keskiarvon tai eksponentiaalisen liukuvan keskiarvon. Ensimmäisellä parametrilla voidaan määrittää ajanjaksojen määrä. Valinnaista parametria voidaan lisätä, jotta määritettäisiin, mikä hintakenttä olisi käytettävä laskutoimituksissa - O avoimena, H korkeille, L matalalle ja C piilolle pilkulla erotetaan parametrit. Toinen valinnainen parametri voidaan lisätä siirtämään liikkuvia keskiarvoja vasemmalle edelliselle tai oikealle tulevaisuudelle Negatiivinen luku -10 siirtäisi liukuvan keskiarvon vasempaan 10 jaksoon. Positiivinen luku 10 siirtäisi liukuvan keskiarvon oikeaan 10 jaksoon. Useita liikkuvaa keskiarvoa voidaan ohittaa hintaluettelossa yksinkertaisesti lisäämällä toinen päällystysviiva työpöydälle StockChartsin jäsenet voivat muuttaa värejä ja tyyliä erottamaan useita liikkuvia keskiarvoja Kun valitset indikaattorin, avaa Lisäasetukset napsauttamalla pienen vihreän kolmion. Lisäasetuksia voidaan käyttää myös lisäämällä liukuva keskimääräinen peittokuva muihin teknisiin indikaattoreihin, kuten RSI, CCI ja Volume. Klikkaa tästä live-kaaviolle, jossa on useita eri liukuva keskiarvoja. Käyttämällä liikkuvia keskiarvoja StockCharts-skannauksilla. Tässä on muutamia näytteenottosarjoja, jotka StockCharts jäsenet voivat etsiä erilaisia liikkuvia keskimäärin tilanteita. Keskimääräinen keskimääräinen risti. Tämä skannaus etsii varastoja, joissa nouseva 150 päivän yksinkertainen liukuva keskiarvo ja viiden päivän EMA: n ja 35 päivän EMA: n nouseva risti. 150 päivän liukuva keskiarvo nousee niin kauan kuin se on kaupankäynnin yläpuolella viisi päivää sitten. Nouseva risti esiintyy, kun 5 päivän EMA liikkuu 35 päivän EMA: n yläpuolella keskimääräisen keskimääräisen volyymin yläpuolella. Keskimääräinen keskimääräinen risti Tämä skannaus etsii varastoja, päivän yksinkertainen liukuva keskiarvo ja laskeva indikaattoreiden raja EMA ja 35 päivän EMA 150 päivän liukuva keskiarvo putoaa niin kauan kuin se on kaupankäynnin alle tasonsa viisi päivää sitten Laskeva raja esiintyy, kun 5 päivän EMA liikkuu 35 päivän EMA: n alapuolella mutta keskimääräinen volyymi. Jatkossa tutkimuksessa. John Murphy'n kirjassa on luku, joka on tarkoitettu liikkuvien keskiarvojen ja niiden erilaisten käyttötarkoitusten suhteen. Murphy kattaa liikkuvien keskiarvojen edut ja haitat. Lisäksi Murphy kertoo, kuinka liikkuvat keskiarvot toimivat Bollingerin bändien ja kanavapohjaisten kaupankäyntijärjestelmien kanssa. Rahoitusmarkkinoiden analyysi John Murphy. Keskimääräisten ja eksponenttien tasoittamismallien siirtäminen. Ensimmäisen askeleen ylittäessä keskiarvot, satunnaiset kävelymallit ja lineaariset trendimallit, ei-seulomalliset mallit ja trendit voidaan ekstrapoloida käyttämällä liikkuvan keskiarvon tai tasoitusmallia. perusoletus keskiarvoistamisen ja tasoitusmallien taustalla on, että aikasarja on paikallisesti stationaarinen hitaasti vaihtelevalla keskiarvolla. Siksi siirrytään liikkumaan paikallisen keskiarvon keskiarvon nykyarvon arvioimiseksi ja käytämme sitä lähitulevaisuuden ennusteena. Tätä voidaan käyttää jota pidetään kompromissina keskimallin mallin ja satunnaiskävelyn kanssa ilman ajoväylämallia. Samaa strategiaa voidaan käyttää paikallisen trendin arvioimiseen ja ekstrapolointiin Liukuvaa keskiarvoa kutsutaan usein alkuperäisen sarjan tasoitetuksi versioksi, koska lyhyen aikavälin keskiarvotus heikentää alkuperäisen sarjan kourujen tasoittamista säätämällä liikkuvan keskiarvon leveyden tasoittamisen astetta voimme toivoa löytävän jonkinlaista optimaalinen tasapaino keski - ja satunnaiskäytävien mallien välillä Yksinkertaisimmillaan keskiarvoimallimalli on yksinkertainen, yhtä painotettu liukuva keskiarvo. Y: n arvon t hetkellä t 1, joka tehdään ajan t aikana, on sama kuin yksinkertainen keskiarvo viimeisimmistä m-havainnoista. 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 tosiasiallisesta arvosta noin m 1 2 - jaksolla. Näin ollen sanomme, että keskimääräisen liikevoiton keskiarvo 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 yhtä yksinkertaista liikkumatonta keskiarvoa. 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 satunnaisen kulkumallin tapauksessa Tässä tapauksessa 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 linja, kuten satunnaiskäytävässä. Siten SMA-mallissa oletetaan, että datassa ei ole trendiä. Vaikka satunnaiskäytävä mallin 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 pidemmille horisonttiennusteille. 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 jokaisella ennusteella h orizon, ja sitten rakentaa luottamusväliä pitempiaikaisille ennusteille lisäämällä ja vähentämällä sopivien 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 10 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 edellisestä ennusteesta ja edellisestä havainnosta. Toisessa versiossa seuraava ennuste saadaan säätämällä edellistä ennustusta edellisen virheen suuntaan murto-osalla. on virhe hetkellä 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 keski-ikä on 1 0 2961 3 4 jaksoa, joka on samanlainen kuin 6-aikavälin yksinkertainen liukuva 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 on yhtä suuri kuin koko arviointikauden aikana havaittu keskimääräinen trendi 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 eksponenttien tasoitusmalliin kausittaisen säätämisen kanssa tai ilman sitä käyttämällä inflaatiokorjausvaihtoehtoa ennusteprosessissa Asianmukaista inflaation prosentuaalista kasvuvauhtia jaksoa kohden 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 yläosaan. 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 kaava, joka erottuu selkeästi melusta, ja jos on tarpeen ennustetaan enemmän kuin 1 jakso eteenpäin, paikallisen trendin estimointi saattaa myös olla kysymys Yksinkertainen eksponentiaalinen tasoitusmalli voidaan yleistää lineaarisen eksponenttien tasoituksen LES-mallin saamiseksi, joka laskee paikalliset arviot sekä tasosta että trendistä. Yksinkertaisin aikamuuttuva trendi malli on Brownin lineaarinen eksponentiaalinen tasoitusmalli, jossa käytetään kahta erilaista tasoitettua sarjaa, jotka keskittyvät eri ajankohtiin. Ennuskaavan kaava perustuu kahden keskuksen välisen linjan ekstrapoloimiseen. Holt s: n hienostunut malli on Seuraavassa tarkastellaan Brownin lineaarisen eksponentiaalisen tasoitusmallin algebrallista muotoa, kuten yksinkertaisen eksponentiaalisen tasoitusmallin mallia, jota voidaan ilmaista monissa erilaisissa, mutta e Tämän mallin vakiomuoto ilmaistaan tavallisesti seuraavasti: Let S tarkoittaa yksinkertaisesti tasoitettua sarjaa, joka saadaan soveltamalla yksinkertaista eksponentiaalista tasoitusta sarjaan Y, joka on S: n arvo ajanjaksolla t. 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 tasoituksen yhdistelmää kausittaisella säätöllä. Holt s Linear Exponential Smoothing. Brown s LES-malli laskee paikalliset arviot tasosta ja trendistä tasoittamalla tuoreita tietoja, mutta se, että se tekee niin yhdellä tasoitusparametrilla, rajoittaa tietomalleja, joita se kykenee sovittamaan tasolle ja suuntaukselle, 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, niin ennuste Y t: lle, 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 trendi ajankohtana t Trendin päivitetty arvio arvioidaan sitten rekursiivisesti interpoloimalla L: n välillä t L t 1 ja edellisen trendin trendin T t-1 käyttäen painotasoja ja 1. Trenditasoitusvakion tulkinta on sama kuin tason tasoitusvakio. Mallit, joilla on pieniä arvoja, 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 trendin. Analogisesti käsitteen "keskiarvot" se paikallisen tason sarja, keskimääräinen ikä, jota käytetään paikallisen trendin arvioinnissa, on verrannollinen 1: een, mutta ei täsmälleen samaa tasoa. Tässä tapauksessa 1 0 006 125 Tämä on 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 mallilta, jonka pitäisi arvioida paikallista suuntausta. 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, mutta vastaavilla tuloksilla, joilla on hieman enemmän tai vähemmän vastetta, saadaan vastaavasti 0 5 ja 0 2. Holtin 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 eksponenttinen tasoitus alfa 0 3. E Yksinkertainen eksponenttinen tasaus alfa 0 2: lla. Tietojesi tilastot ovat lähes samanlaisia, joten voimme todellakin tehdä valinnan perustuen 1-askeleen ennusteisiin virheisiin datanäytteessä. 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 syklisistä laskusuhdanteista tai nousuista teollisuudessa. Siksi 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 ARIMA-mallin erityistilanteena, erityisesti ARIMA 1,1,2-mallina. Luottamusvälit arou eksponentiaalisten tasoitusmallien tuottamat pitkän aikavälin ennusteet, tarkastelemalla niitä ARIMA-mallien erikoistapauksina Varo, etteivät kaikki ohjelmat laske luottamusvälit 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 Yleensä välejä levitetään nopeammin, kun ne tulevat suuremmiksi SES-mallissa 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