Jak Wykłada Ruchome Przeciętnie Działa

Proste Vs średnie przemieszczające średnie. Średnie ruchome są czymś więcej niż badaniem kolejności liczb w kolejnym porządku Wcześni praktycy analizy serii czasowej byli bardziej zainteresowani indywidualnymi numerami serii czasowych niż ich interpolacją. Interpolacja w formie teorie prawdopodobieństwa i analizy, pojawiły się znacznie później, gdy wzorce zostały opracowane i odkryto korelacje. Po pewnym czasie różne linie i linie zostały narysowane wzdłuż szeregów czasowych, próbując przewidzieć miejsca, w których punkty danych mogą się pojawić Teraz są to podstawowe obecnie stosowane metody analiza techniczna Analiza wykresów można prześledzić z 18 wieku Japonii, a jak i kiedy średnie kroczące były po raz pierwszy zastosowane do cen rynkowych pozostaje tajemnicą Ogólnie rzecz biorąc, zrozumiałe jest, że proste średnie ruchome SMA były używane na długo przed średnim ruchem średnim EMA, ponieważ EMA są zbudowane w ramach SMA, a kontinuum SMA było bardziej zrozumiałe dla działki ting i śledzenie Chciałbyś trochę czytania w tle Sprawdź ruchomych średnich Co to są They. Simple Moving Average SMA Proste średnie kroczące stały się preferowaną metodą śledzenia cen rynkowych, ponieważ są one szybkie do obliczenia i łatwe do zrozumienia praktyków rynku wczesnego, działających bez korzystanie z wyrafinowanych wskaźników wykresów w użyciu dzisiaj, więc polegały głównie na cenach rynkowych jako ich jedynych przewodników Wyliczali ceny rynkowe ręcznie, a wykresy tych cen wskazują trendy i kierunek rynku Proces ten był dość żmudny, ale okazał się bardzo korzystny z potwierdzeniem dalszych badań. Aby obliczyć 10-dniową prostą średnią ruchoma, wystarczy dodać ceny zamknięcia z ostatnich 10 dni i podzielić przez 10 20-dniową średnią ruchoma oblicza się przez dodanie cen zamknięcia w okresie 20 dni i podziel się przez 20 itd. Ta formuła nie tylko opiera się na cenach zamknięcia, ale produkt jest średnią cen - podzbiór Średnie ruchy są nazywane ruchem bec Wykorzystaj grupę cen stosowanych w ruchu obliczeniowym zgodnie z punktem na wykresie Oznacza to, że stare dni są opuszczane na nowe dni cen zamknięcia, więc nowe obliczenia są zawsze potrzebne w zależności od ramy czasowej przeciętnego zatrudnionego Tak, a Średnia dziesięć dni jest obliczana ponownie, dodając nowy dzień i upada 10. dzień, a dziewiąty dzień upływa w drugim dniu. Więcej informacji o sposobach wykorzystania wykresów w handlu walutami znajdziesz w naszym podstawowym wykresie przejścia. Exponential Moving Average EMA Średnia geometryczna średniej ruchomej została wyrafinowana i powszechnie używana od lat sześćdziesiątych, dzięki doświadczeniom eksperymentującym z komputerem Nowa EMA koncentrowała się bardziej na najnowszych cenach niż na długiej serii punktów danych, ponieważ wymagana jest prosta średnia ruchoma. Current EMA Prąd cenowy - poprzedni mnożnik EMA X poprzedni EMA. Najważniejszym czynnikiem jest stała wygładzania, która wynosi 2 1 N, gdzie N liczba dni. 10-dniowa EMA 2 10 1 18 8. Oznacza to, że 10-etapowa EMA w ostatnia cena 18 8, 20-dniowa EMA 9 52 i 50-dniowa EMA 3 92 w przeliczeniu na ostatni dzień EMA podaje wagę różnicy między ceną bieżącego okresu a poprzednią EMA i dodaje wynik do poprzedniej EMA Im krótszy okres, tym większa jest masa stosowana do najnowszej ceny. Zespoły dopasowane Przez te kalkulacje, punkty są wykreślone, odsłaniając linię dopasowania Linie łączące powyżej lub poniżej ceny rynkowej oznaczają, że wszystkie średnie ruchome są wskaźnikami słabiej rozwiniętymi są wykorzystywane przede wszystkim do następujących trendów Nie działają dobrze na rynkach i okresach przeciążenia, ponieważ linie łączące nie wskazują tendencji wynikającej z braku wyraźnych wyższych lub niższych poziomów dolnych Plusa, linie dopasowania mają tendencję do utrzymywania się na stałym poziomie bez podania kierunku Rosnąca linia montażowa poniżej rynku oznacza długi, a spadająca linia nad rynkiem oznacza krótkie Pełny podręcznik zapoznaj się z naszym przewodnikiem Moving Average. Użycie prostego ruchu średnią jest wykrywanie i pomiar trendów dzięki wygładzaniu danych przy użyciu kilku grup cen Wykryto tendencję i ekstrapolowano w prognozę Założenie, że wcześniejsze ruchy trendu będą kontynuowane W przypadku prostej średniej ruchomej można oczekiwać długoterminowej tendencji znalezione i po znacznie łatwiejsze niż EMA, z rozsądnym założeniem, że linia mocująca będzie mocniejsza niż linia EMA z powodu dłuższego skupienia się na średnich cenach. EMA jest wykorzystywana do przechwytywania krótkich ruchów trendu, ze względu na skupienie się na ostatnich cenach Dzięki tej metodzie EMA miała zmniejszyć wszelkie opóźnienia w prostej średniej ruchomej, dzięki czemu linia mocująca będzie trzymać się bliżej cen niż średnia średniej ruchomości Problem z EMA jest taki, że jest to podatne na przerwy w cenach, szczególnie na szybkich rynkach i okresach niestabilności EMA działa dobrze, dopóki ceny nie złamie linii dopasowania Podczas wyższych rynków zmienności można rozważyć zwiększenie długości średniej ruchomej Można nawet przełączyć się z EMA na SMA, SMA wygładza dane znacznie lepiej niż EMA ze względu na skupienie się na długoterminowych środkach. Wskaźniki zanikające PoniewaŜ wskaźniki opadłe, ruchome średnie słuŜą równieŜ do wsparcia i linii oporu Jeśli ceny spadną poniżej 10-dniowej linii dopasowania w tendencja wzrostowa, są szanse, że tendencja wzrostowa może się pogarszać, a przynajmniej rynek może się umocnić Jeśli ceny przekroczą 10-dniową średnią ruchową w trendzie spadkowym tendencja może pogarszać się lub skonsolidować W takich przypadkach zatrudnij 10- i 20-dniowej średniej ruchomej razem i poczekaj na 10-dniową linię przekraczającą lub poniżej linii 20-dniowej Określa się następny kierunek krótkoterminowych cen. W dłuższych okresach obejrzyj 100- i 200-dniowy średnie ruchy dla kierunku długoterminowego Na przykład przy użyciu średnich kroczących 100 i 200 dni, jeśli 100-dniowa średnia ruchoma przekracza średnią 200 dni, jest to krzyż śmierci i jest bardzo nieznaczny dla cen A 100- dzienna średnia ruchoma, która przekracza 200-dniową zmianę wściekłość nazywa się złotym krzyżem i jest bardzo uparty dla cen Nie ma znaczenia, czy stosuje się SMA czy EMA, ponieważ oba są wskaźnikami trendów W krótkim okresie tylko SMA ma niewielkie odchylenia od swojego odpowiednika, EMA. Podsumowanie Średnie kroczące są podstawą analizy wykresu i serii czasowej Proste średnie ruchome i bardziej złożone średnie ruchome wykładnicze pomagają wizualizować tę tendencję, wyrównywując ruchy cen Analiza techniczna jest czasami określana jako sztuka, a nie nauka, zarówno które wymagają wielu lat Dowiedz się więcej w naszym samouczku analizy technicznej. Badanie przeprowadzone przez Biuro Statystyki USA w Stanach Zjednoczonych, aby pomóc zmierzyć wolne miejsca pracy Zbiera dane od pracodawców. Maksymalna kwota, którą Stany Zjednoczone mogą pożyczać Utworzono limit zadłużenia na podstawie drugiej ustawy o obligacjach skarbowych. Oprocentowanie, w którym instytucja depozytowa pożycza fundusze utrzymywane w Rezerwie Federalnej innej instytucji depozytowej.1 Statystyczna al akt rozproszenia zwrotu za dany indeks bezpieczeństwa lub rynku Zmienność może być mierzona. Kongres Stanów Zjednoczonych wydał w 1933 r. jako ustawę o bankowości, która zabraniała bankom komercyjnym udziału w inwestycji. Płace nieobowiązkowe wynoszą niewiele z pracy na zewnątrz gospodarstw domowych, gospodarstw domowych i sektora non-profit US Bureau of Labor. EMA Indicator Explained Jaka jest średnia ruchoma wykładnicza. Poddated dnia 26 kwietnia 2017 r. w godz. 6 42 AM. Wynik wyrównania średniego ruchu lub EMA został opracowany w celu przeciwdziałania opóźnieniu słabość wskaźnika SMA poprzez mocniejsze niż w ostatnich latach ceny cięższe Źródła nie są znane, ale jego wykorzystanie miało na celu złagodzenie skutków niestabilności cen i stworzenie wyraźniejszego obrazu zmieniających się trendów cen Handlowcy używają EMA, czasami w porozumieniu z inną EMA na inny okres, w celu potwierdzenia zmiany zachowania cenowego. Wskaźnik EMA wykorzystuje okres i cenę, podobnie jak SMA, ale ceny są bardziej niższe osiem, aby wskaźnik reagował szybciej na zmiany rynkowe Ponieważ reaguje szybciej, jest bardziej skłonne do generowania więcej fałszywych sygnałów EMA działa dobrze z kolejną EMA na silnych rynkach trenujących, ale użycie EMA na rynku bocznym jest nie zalecane Ponieważ EMA jest tak popularny, często może tworzyć linię wsparcia lub oporu, w zależności od typu tendencji, że handlowcy szanują w procesie podejmowania decyzji. EMA Formula. Wskaźnik EMA jest wspólny dla oprogramowania handlowego Metatrader4 Obliczanie formuła jest bardziej złożona niż dla SMA i wykonaj te kroki. Wybierz ustawienie cenowe zakładając cenę zamknięcia. Wybierz ustawienie okresu 10 na przykład. Kalkuluj współczynnik wygładzania SF 2 1 10.Nowa wartość EMA SF X Nowa cena 1- SF X Poprzednia wartość EMA. Programy narzędziowe wykonują niezbędne prace obliczeniowe Poniżej przedstawiono dwie linie EMA obliczone przy użyciu dwóch różnych okresów Czerwony 28, Niebieski 13. Platformy programistyczne umieszczają na ogół wskaźniki EMA obok exi Rysunek przedstawiający sylwetkę Rysunek Czerwona linia EMA z dłuższym okresem jest zgodna z tendencją wzrostową, spoczywającą na dole i tworzącą kątową linię nośną, aż tendencja zacznie się odwrócić. Niebieska linia EMA, z ustawieniem okresu 13, reaguje bardziej szybko i jest wbudowany w świeczniki. Korzyścią wskaźnika EMA jest jego prostota wizualna. Handlowcy mogą szybko ocenić dominujący trend zachowań cenowych z kierunku EMA Należy zachować ostrożność, ponieważ EMA jest wskaźnikiem słabiej rozwiniętym i może nie być w stanie szybko dostosować do zmienności na rynku. Następny artykuł z tej serii na temat wskaźnika EMA będzie omawiać, jak ten wskaźnik jest używany w handlu forex i jak czytać różne generowane sygnały graficzne. Risk Statement Trading Obligacje walutowe na marginesie posiada wysoki poziom ryzyko i może nie być odpowiednie dla wszystkich inwestorów Możliwość, że można stracić więcej niż początkowy depozyt Wysoki stopień dźwigni może działać przeciwko tobie i dla Ciebie. OtylLab Partners AB Fatburs Brunnsgata 31 118 28 Stockholm Szwecja. Tradycyjna wymiana walutowa na marginesie charakteryzuje się wysokim poziomem ryzyka i może być nieodpowiednia dla wszystkich inwestorów Wysoki stopień dźwigni finansowej może również mieć wpływ na Ciebie co do ciebie Przed podjęciem decyzji o inwestowaniu w walutę obcą należy dokładnie rozważyć cele inwestycyjne, poziom doświadczenia i apetyt na ryzyko Brak informacji lub opinii zawartych na tej stronie należy traktować jako zachęty lub oferty kupna lub sprzedaży jakiejkolwiek waluty, kapitału własnego lub inne instrumenty finansowe lub usługi Wcześniejsze wyniki nie są wskazówką ani gwarancją przyszłych wyników Proszę przeczytać nasze zastrzeżenie prawne.2017 OptiLab Partners AB Wszelkie prawa zastrzeżone. Przekonanie średnich i wykładniczych modeli wygładzania. Jest to pierwszy krok w wychodzeniu poza średnie modele, i modele trendów liniowych, nieuzasadnione wzorce i trendy mogą być ekstrapolowane przy użyciu modelu ruchomo-średniego lub wygładzającego Podstawowym założeniem za średnią i modeli wygładzania jest to, że szereg czasowy jest lokalnie stacjonarny z powolnie zmieniającą się średnią. W związku z tym ruchomą lokalną średnią szacujemy bieżącą wartość średniej, a następnie ją wykorzystujemy jako prognozę dla najbliższej przyszłości. Można to uznać za kompromis między średnim modelem a modelem losowego chodzenia bez drift Ta sama strategia może być użyta do oszacowania i ekstrapolacji tendencji lokalnej Średnia ruchoma jest często nazywana wyrafinowaną wersją oryginalnej serii, ponieważ uśrednianie krótkotrwałe ma wpływ wygładzanie guzów w oryginalnych seriach Dzięki dostosowaniu stopnia wygładzania szerokości średniej ruchomej możemy mieć nadzieję, że osiągniemy pewną optymalną równowagę między osiągami średnich i przypadkowych modeli chodu Najprostszym modelem uśredniania jest. Szybkość równa ważonej ruchomej. Prognoza dla wartości Y w czasie t1, która jest wykonana w czasie t, jest równa średniej prostej z ostatnich obserwacji m. Tutaj i gdzie indziej będę używać symbolu Y-hat do prognozowania serii czasów Y dokonanej najwcześniej w poprzednim terminie przez dany model Średnia ta jest skoncentrowana w okresie tm 1 2, co oznacza, że ​​oszacowanie lokalna średnia będzie miała tendencję do opóźnienia w stosunku do prawdziwej wartości średniej lokalnej o około m 1 2 okresy Tak więc mówimy średni wiek danych w prostej średniej ruchomej wynosi m 1 2 w stosunku do okresu, na który obliczana jest prognoza jest to kwota czasu, w jakim prognozy będą się spóźniały za punktami zwrotnymi w danych Na przykład, jeśli uśrednimy ostatnie 5 wartości, prognozy będą wynosić około 3 okresy późne w odpowiedzi na punkty zwrotne Zauważ, że jeśli m 1, prosty średni ruchowy model SMA jest równoważny modelowi losowego spaceru bez wzrostu Jeśli m jest bardzo duże porównywalne z długością okresu szacowania, model SMA jest równoważny modelowi średniemu Tak jak w przypadku dowolnego parametru modelu prognozowania, zwyczajowo dostosować wartość ki n aby uzyskać najlepsze dopasowanie do danych, tzn. najmniejsze błędy prognozy średnio. Oto przykład serii, która wydaje się wykazywać przypadkowe wahania wokół średnio zróżnicowanej średniej. Po pierwsze, spróbuj dopasować ją do losowego spaceru model, co odpowiada prostej średniej ruchomej 1 terminu. Model przypadkowego spaceru reaguje bardzo szybko na zmiany w serii, ale w ten sposób pobiera dużo hałasu w danych losowych wahań, jak również sygnału lokalnego średnia Jeśli weźmiemy pod uwagę prostą średnią ruchomą 5 terminów, otrzymamy gładszy zestaw prognoz. 5-letnia prosta średnia ruchoma daje w tym przypadku znacznie mniejsze błędy niż model losowego spaceru w tym przypadku Przeciętny wiek danych w tym prognoza wynosi 3 5 1 2, tak że ma ona tendencję do opóźnienia za punktami zwrotnymi o około trzy okresy Na przykład, spadek koniunktury wydaje się mieć miejsce w okresie 21, ale prognozy nie odwracają się do kilku okresów później. Notyczność, długoterminowe prognozy z mod SMA mod El jest poziomej prostej, podobnie jak w modelu random-walk. Model SMA zakłada więc, że nie ma tendencji do danych. Jednak prognozy z modelu random walk są po prostu równe ostatniej obserwowanej wartości, prognozy od model SMA jest równy średniej ważonej z ostatnich wartości. Obciążenia ufności obliczone przez Statgraphics w odniesieniu do długoterminowych prognoz dotyczących prostej średniej ruchomej nie są szersze w miarę wzrostu horyzontu prognozowego. To oczywiście nie jest poprawne Niestety, nie ma podstaw teorii statystycznej, która mówi nam, jak powinny być poszerzane przedziały ufności dla tego modelu Jednak nie jest zbyt trudno obliczyć empiryczne szacunki wartości granicznych ufności dla prognoz dłuższego horyzontu Na przykład można utworzyć arkusz kalkulacyjny, w którym model SMA byłby wykorzystywany do prognozowania 2 kroków do przodu, 3 kroków do przodu, itd. w ramach historycznej próbki danych Można następnie obliczyć próbkowe odchylenia standardowe błędów w każdej prognozie h orizon, a następnie skonstruuj interwały zaufania na potrzeby prognoz długoterminowych przez dodawanie i odejmowanie wielokrotności odpowiedniego odchylenia standardowego. Jeśli spróbujemy 9-letnią prostą średnią ruchomej, otrzymamy jeszcze gładsze prognozy i bardziej opóźniamy efekt. Średni wiek to teraz 5 okresów 9 1 2 Jeśli weźmiemy 19-letnią średnią ruchliwą, średni wiek wzrasta do 10.Notice, że rzeczywiście prognozy są teraz w tyle za punktami zwrotnymi o około 10 okresów. Jaka ilość wygładzania jest najlepsza dla tej serii Oto tabela, w której porównano ich statystykę błędów, również zawierającą średnią 3-miesięczną. Model C, 5-letnia średnia ruchoma, daje najniższą wartość RMSE przez mały margines w średnim okresie 3-letnim i 9-dniowym, a ich inne statystyki są prawie identyczne Więc wśród modeli o bardzo podobnych statystykach błędów możemy wybrać, czy wolelibyśmy nieco lepszej odpowiedzi lub trochę bardziej płynną prognozę Powrót do początku strony. Brown s Simple Exponential Wygładzanie wykładniczo ważone średniej ruchomej. Opisany powyżej prosty model średniej prędkości ma niepożądaną właściwość, która traktuje ostatnie obserwacje równomiernie i całkowicie ignoruje wszystkie poprzednie obserwacje Intuicyjnie, dane z przeszłości powinny być dyskontowane w sposób bardziej stopniowy - na przykład najnowsze obserwacje powinny trochę więcej niż druga ostatnia, a druga najnowsza powinna mieć trochę więcej wagi niż trzeci ostatni, i tak dalej Prosty wygładzający model SES osiąga to. Oznacza to, że wygładzanie stale zmienia liczbę pomiędzy 0 a 1 Jednym ze sposobów zapisania modelu jest zdefiniowanie serii L, która reprezentuje poziom bieżący tj. Lokalna średnia wartość serii, szacowana na podstawie danych do dnia dzisiejszego. Wartość L w czasie t jest obliczana rekurencyjnie od własnej poprzedniej wartości, jak ta. Tak więc bieżąca wygładzona wartość jest interpolacją między poprzednią wygładzoną wartością a bieżącą obserwacją, gdzie kontroluje bliskość interpolowanej wartości najbardziej średnia prognoza Prognoza na następny okres jest po prostu aktualną wygładzoną wartością. W równym stopniu możemy wyrazić następną prognozę bezpośrednio w odniesieniu do poprzednich prognoz i wcześniejszych obserwacji, w każdej z następujących równoważnych wersji W pierwszej wersji prognoza jest interpolacją pomiędzy poprzednią prognozą a wcześniejszą obserwacją. W drugiej wersji następna prognoza uzyskuje się przez dostosowanie poprzedniej prognozy w kierunku poprzedniego błędu w ułamkowej wartości. Jest to błąd popełniony w czasie t W trzecim projekcie prognoza jest wykładnicza ważona, tzn. zdyskontowana średnia ruchoma ze współczynnikiem dyskonta 1. Wersja interpolacyjna formuły prognozowania jest najprostszym rozwiązaniem, jeśli model jest stosowany w arkuszu kalkulacyjnym, który mieści się w jednej komórce i zawiera odwołania do komórek wskazujące na poprzednią prognozę, poprzednią obserwacja i komórka, w której zachowana jest wartość. Zwróć uwagę, że jeśli 1, model SES jest równoważny losowemu modelowi spacerowemu z hout growth Jeśli 0, model SES jest równoważny modelowi średniemu, przy założeniu, że pierwsza wygładzona wartość jest równa średniej. Powrót na górę strony. Średni wiek danych w prognozie wygładzania wykładnicza prostokątnego wynosi 1 względny do okresu, w którym obliczana jest prognoza To nie powinno być oczywiste, ale można to łatwo wykazać przez ocenę nieskończonej serii W związku z tym prosta prognoza średniej ruchowej skłania się do punktów zwrotnych o około 1 okresy Przykładowo, gdy 0 5 opóźnienie to 2 okresy, gdy 0 2 opóźnienie wynosi 5 okresów, gdy 0 1 opóźnienie wynosi 10 okresów, itd. Dla danego wieku średniego tj. Czas opóźnienia, prosta predykcyjna wygładzająca prognoza SES jest nieco wyższa niż zwykłe poruszanie się średnia prognoza SMA, ponieważ w ostatniej obserwacji obserwuje się relatywnie większą wagę - co nieco odpowiada na zmiany zachodzące w niedawnej przeszłości Przykładowo model SMA z 9 terminami i model SES z 0 2 mają średni wiek z 5 dla da w swoich prognozach, ale model SES wiąże się z ostatnimi 3 wartościami niż model SMA, a jednocześnie nie zapominają o wartościach powyżej 9 okresów, jak pokazano na poniższej wykresie. Inna ważna przewaga model SES w modelu SMA polega na tym, że model SES wykorzystuje parametr wygładzania, który jest ciągle zmienny, dzięki czemu można z łatwością zoptymalizować przy użyciu algorytmu solver w celu zminimalizowania średniego kwadratu. wynosiła 0 2961. Średni wiek danych w tej prognozie wynosi 1 0 2961 3 4 okresów, co jest zbliżone do średniej 6-letniej średniej ruchomej. Prognozy długoterminowe z modelu SES to horyzontalna linia prosta, jak w modelu SMA i model losowego chodzenia bez wzrostu Jednak należy zauważyć, że przedziały ufności obliczane przez Statgraphics różnią się w rozsądny sposób i że są one znacznie węższe niż przedziały ufności dla rand om walk model Model SES zakłada, że ​​seria jest nieco bardziej przewidywalna niż model losowego spaceru. Model SES jest w rzeczywistości przypadkiem specjalnym modelu ARIMA, więc statystyczna teoria modeli ARIMA stanowi solidną podstawę do obliczania przedziałów ufności dla Model SES W szczególności model SES jest modelem ARIMA z odmienną różnicą, terminem MA 1, a nie określonym terminem znanym jako model ARIMA 0,1, bez stałego Współczynnik MA 1 w modelu ARIMA odpowiada ilość 1 - w modelu SES Przykładowo, jeśli pasujesz do modelu ARIMA 0,1,1 bez stałej wartości w analizowanych seriach, szacowany współczynnik MA 1 wyniósł 0 7029, czyli prawie o jeden minus 0 2961. Możliwe jest dodanie założenia niezerowej stałej tendencji liniowej do modelu SES W tym celu wystarczy podać model ARIMA z jedną różniczką różniczkową i termin MA 1 ze stałą, tj. Model ARIMA 0,1,1 ze stałymi prognozami długoterminowymi a następnie mają tendencję, która jest równa średniej tendencji obserwowanej w całym okresie szacowania Nie można tego zrobić w połączeniu z dostosowaniem sezonowym, ponieważ opcje sezonowej korekty są wyłączone, gdy typ modelu jest ustawiony na ARIMA. Można jednak dodać stałą długo tendencja wykładnicza do prostego modelu wyrównania wykładniczego z sezonową korektą lub bez sezonu z zastosowaniem opcji dostosowania inflacji w procedurze prognozowania Odpowiednia stopa wzrostu inflacji w danym okresie może być oszacowana jako współczynnik nachylenia w modelu liniowego trendu dopasowany do danych w w połączeniu z naturalną transformacją logarytmową lub może opierać się na innych, niezależnych informacjach dotyczących perspektyw wzrostu długoterminowego Powrót na górę strony. Brown s Linear czyli podwójne wyrównywanie wyrównania. Modele SMA i modele SES zakładają, że nie ma tendencji do jakiegokolwiek rodzaju w danych, które zwykle są OK lub przynajmniej nie-zbyt-kiepskie w przypadku prognoz 1-step-ahead, gdy dane są stosunkowo noi sy i mogą być modyfikowane w celu uwzględnienia stałej tendencji liniowej, jak pokazano powyżej. Co z trendami krótkoterminowymi Jeśli seria wykazuje zmienną szybkość wzrostu lub cykliczny wzór, który wyróżnia się wyraźnie na tle hałasu, a jeśli istnieje potrzeba prognozowanie bardziej niż 1 okresu do przodu, a następnie oszacowanie lokalnej tendencji może być problem Prosty model wyrównywania wykładniczego może być uogólniony w celu uzyskania liniowego modelu wygładzania wykładniczego mierzącego lokalną estymację zarówno poziomu, jak i tendencji. Najprostszy trend zmieniający się w czasie model jest brązowym linearnym wykładnikiem wykładniczym, który wykorzystuje dwie różne wygładzone serie, które są skoncentrowane w różnych punktach czasu Formuła prognozowana oparta jest na ekstrapolacji linii przez dwa centra Wyrafinowaną wersją tego modelu, Holt s, jest omówione poniżej. Forma algorytmowa liniowego modelu wygładzania wykładanego przez Brown'a, podobnego do prostego modelu wygładzania wykładniczego, może być wyrażona w wielu różnych, ale formy kwantancyczne Standardowa forma tego modelu jest zwykle wyrażana w następujący sposób Niech S oznacza pojedynczo wygładzoną serię otrzymaną przez zastosowanie prostego wygładzania wykładniczego do serii Y Oznacza to, że wartość S w okresie t jest podana przez. Przypomnijmy, że w prostym wyrównaniu wykładniczym byłaby to prognoza dla Y w okresie t 1 Następnie niech S oznacza podwójnie wygładzoną serię otrzymaną przez zastosowanie prostego wyrównania wykładniczego przy użyciu tego samego do serii S. Na koniec prognoza dla Y tk dla dowolnego k 1, daje te plony e 1 0 tj. oszukiwać nieco i niech pierwsza prognoza będzie równa rzeczywistej pierwszej obserwacji, a y 2 Y 2 Y 1, po której generowane są prognozy przy użyciu powyższego równania To daje takie same dopasowane wartości jako wzór oparty na S i S, jeśli te ostatnie zostały uruchomione przy użyciu S 1 S 1 Y 1 Ta wersja modelu jest używana na następnej stronie, która ilustruje kombinację wygładzania wykładniczego z dostosowaniem sezonowym. Holt s Linear Exponential Smoothing. Brown s Model LES oblicza lokalne szacunki poziomu i tendencji, wygładzając ostatnie dane, ale fakt, że robi to z pojedynczym parametrem wygładzania, ogranicza wzorce danych, które jest w stanie dopasować do poziomu i tendencji nie można zmieniać w niezależne modele Model LES Holt s rozwiązuje ten problem przez uwzględnienie dwóch stałych wygładzania, po jednym dla poziomu i jednego dla trendu W dowolnym momencie t, podobnie jak w modelu Browna, istnieje szacunkowy poziom L t na poziomie lokalnym i szacunek T t lokalnej tendencji Tutaj są one obliczane rekurencyjnie z wartości Y obserwowanej w czasie t oraz poprzednich szacunków poziomu i tendencji przez dwa równania, które stosują wyrównanie wykładnicze dla nich osobno. Jeżeli szacowany poziom i tendencja w czasie t-1 są odpowiednio L t 1 i T t 1, wówczas prognoza dla Y t, która została dokonana w czasie t-1, jest równa L t-1 T t-1 Gdy rzeczywista wartość jest zaobserwowana, zaktualizowane oszacowanie poziom jest obliczany rekurencyjnie przez interpolowanie pomiędzy Y t a jego prognozą, L t-1 T t-1, przy użyciu odważników i 1. Zmiana szacowanego poziomu, mianowicie L t L t 1 może być interpretowana jako hałaśliwy pomiar trend w czasie t Uaktualniony szacunek trendu oblicza się rekurencyjnie przez interpolację między L t L t 1 i poprzedni szacunek trendu T t-1 przy użyciu odważników i 1. Interpretacja stała wygładzania trendu jest analogiczna do stałej wygładzania poziomu Modele o małych wartościach zakładają, że tendencja zmienia się tylko bardzo powoli w czasie, a modele o większym założeniu, że zmienia się szybciej Model z dużą grupą uważa, że ​​dalekiej przyszłości jest bardzo niepewna, ponieważ błędy w oszacowaniu tendencji stają się bardzo ważne, gdy prognozuje się więcej niż jeden rok naprzód Powrót do początku strony. Stałe wygładzania i można je oszacować w zwykły sposób poprzez minimalizację średniego kwadratu błędu prognoz 1-stopniowej wyprzedzalności Kiedy to nastąpi w programie Statgraphics, szacunki szacuje się na 0 3048 i 0 008 Bardzo mała wartość oznacza, że ​​model zakłada bardzo niewielką zmianę tendencji z jednego okresu do następnego, więc w zasadzie ten model próbuje oszacować długoterminową tendencję Przez analogię do pojęcia średniego wieku danych używanych do estymowania t lokalny poziom serii, średni wiek danych wykorzystywanych do oszacowania tendencji lokalnej jest proporcjonalny do 1, chociaż nie jest do niego równy. W tym przypadku okazuje się, że wynosi on 1 0 006 125 To jest bardzo dokładna liczba ponieważ dokładność szacunkowa nie jest naprawdę 3 miejsc po przecinku, ale ma ten sam ogólny porządek wielkości jak wielkość próbki 100, więc model ten jest uśredniony w odniesieniu do dość dużej liczby historii w szacowaniu tendencji Wykres prognozy poniżej pokazuje, że model LES szacuje nieco większą tendencję lokalną na końcu serii niż stała tendencja szacowana w modelu tendencji SES Również szacunkowa wartość jest niemal identyczna z wartością otrzymaną przez dopasowanie modelu SES z tendencją lub bez , więc jest to prawie ten sam model. Jest to wyglądające jak uzasadnione prognozy modelu, które ma być szacowaniem tendencji na poziomie lokalnym Jeśli zauważysz tę fabułę, wygląda na to, że lokalny trend zwrócił się w dół pod koniec seria Wh jak się zdarzyło Parametry tego modelu zostały oszacowane przez zminimalizowanie kwadratu błędu prognoz 1-krotnego wyprzedzenia, a nie dłuższych prognoz, w których to przypadku trend nie robi dużo różnicy Jeśli wszystko, co szukasz, to 1 - stop-ahead błędy, nie widzisz większego obrazu trendów w ciągu 10 lub 20 okresów Aby uzyskać ten model w zgodzie z naszą ekstrapolacją danych oczu, możemy ręcznie wyregulować stałą wygładzania trendu, używa krótszej linii odniesienia do szacowania tendencji Na przykład, jeśli zdecydujemy się na ustawienie 0 1, średni wiek danych wykorzystywanych do oszacowania tendencji lokalnej wynosi 10 okresów, co oznacza, że ​​uśrednimy tendencję w ciągu ostatnich 20 okresów Oto jak wygląda planowana fabuła, jeśli ustawimy 0 1, zachowując 0 3 To intuicyjnie rozsądne dla tej serii, chociaż prawdopodobne jest, że prawdopodobne jest, że ekstrapolacja tej tendencji nastąpi więcej niż 10 okresów w przyszłości. porównanie modelu f lub dwóch modeli pokazanych powyżej oraz trzech modeli SES Optymalna wartość modelu SES wynosi około 0 3, ale uzyskuje się podobne wyniki z nieco większą lub mniejszą czułością na reakcję przy wartości 0 5 i 0 2. Wyrównanie liniowe Holta z alfa 0 3048 i beta 0 008. B Wyrównanie liniowe Holta z alfa 0 3 i beta 0 1. C Zwykłe wyrównanie wykładnicze z alfa 0 5. D Zwykłe wyrównanie wykładnicze z alfa 0 3. E Proste wyrównanie wykładnicze z alfa 0 2 Statystyki są prawie identyczne, więc naprawdę nie możemy dokonać wyboru na podstawie jednoetapowych prognoz błędów w próbce danych Musimy zwrócić uwagę na inne rozważania Jeśli uważamy, że ma sens oprzeć obecny oszacowanie tendencji na tym, co się wydarzyło w ciągu ostatnich 20 okresów, możemy stworzyć przypadek modelu LES z 0 3 i 0 1 Jeśli chcemy być agnostyczni na temat tego, czy istnieje tendencja lokalna, wówczas jeden z modeli SES mógłby łatwiej wyjaśnić, a także dać więcej middl e-of-the-road prognozy na najbliższe 5 lub 10 okresy Powrót na początek strony. Jakiego rodzaju tendencja-ekstrapolacja jest najlepsza w horyzontalnym lub liniowym Dane empiryczne sugerują, że jeśli dane zostały już skorygowane, jeśli jest to konieczne dla inflacji, to może być nierozsądne ekstrapolacja krótkoterminowych trendów liniowych bardzo daleko w przyszłość Trendy widoczne dziś mogą spowolnić w przyszłości ze względu na różne przyczyny, takie jak nieaktualność produktu, zwiększona konkurencja i cykliczne spowolnienie gospodarcze lub wzrost w przemyśle Z tego powodu prosty wykładniczy wygładzanie często wykonuje lepszą próbę poza próbą niż oczekiwano inaczej, pomimo jej naiwnej ekstrapolacji trendu horyzontalnego Często w praktyce często stosuje się modyfikacje trendu tłumiącego liniowego modelu wygładzania wykładniczego, aby wprowadzić w notatki konserwatyzmu tendencje tendencji tendencji tłumionej Model LES może być implementowany jako szczególny przypadek modelu ARIMA, w szczególności modelu 1,1,2 ARIMA. Można obliczyć przedziały ufności a długoterminowe prognozy wygenerowane przez wykładnicze modele wygładzania, biorąc pod uwagę je jako szczególne przypadki modeli ARIMA Należy uważać, aby nie wszystkie programy obliczały przedziały ufności dla tych modeli prawidłowo Szerokość przedziałów ufności zależy od iu błędu RMS modelu, ii typu wygładzanie proste lub liniowe iii wartość s stała wygładzania s oraz liczba przewidywanych okresów W ogóle odstępy czasowe rozprzestrzeniają się szybciej, powiększając się w modelu SES i rozchodzą się znacznie szybciej, gdy liniowy, a nie prosty smoothing is used This topic is discussed further in the ARIMA models section of the notes Return to top of page.