Proste przejście średnie podejście

Prosta średnia ruchoma - SMA Przekroczona średnia średnia ruchoma - SMA Prosta średnia ruchoma jest dostosowywana do tego, że może być obliczana na inną liczbę okresów, po prostu przez dodanie ceny zamknięcia zabezpieczenia przez szereg okresów, a następnie podzielenie to łącznie przez liczbę okresów, co daje średnią cenę zabezpieczenia w danym okresie. Prosta średnia ruchoma wygładza niestabilność i ułatwia wyświetlanie tendencji cenowej. Jeśli prosta średnia ruchoma wskazuje, oznacza to, że cena zabezpieczeń rośnie. Jeśli wskazuje to oznacza, że ​​cena zabezpieczenia się zmniejsza. Im dłuższa jest rama czasowa dla średniej ruchomej, tym gładsza jest zwykła średnia ruchoma. Krótkotrwała średnia ruchoma jest bardziej zmienna, ale jej odczyt jest bliżej danych źródłowych. Znaczenie analityczne Średnie kroczące są ważnym narzędziem analitycznym służącym do identyfikacji obecnych trendów cenowych i możliwości zmiany ustalonego trendu. Najprostszą formą wykorzystania prostej średniej ruchomej w analizie jest użycie jej w celu szybkiego stwierdzenia, czy zabezpieczenie znajduje się w trendzie wzrostowym czy w dół. Innym popularnym, choć nieco bardziej złożonym narzędziem analitycznym, jest porównanie pary prostych średnic ruchu, z których każdy obejmuje różne ramy czasowe. Jeśli średnia krótkoterminowa średnia krótkoterminowa przekracza średnią długoterminową, spodziewany jest trend wzrostowy. Z drugiej strony średnia długoterminowa powyżej średniej krótkoterminowej wskazuje na tendencję spadkową. Popularne wzorce handlowe Dwa popularne wzorce handlowe wykorzystujące proste średnie ruchome to krzyż śmierci i złoty krzyż. Krzyż śmierci pojawia się, gdy 50-dniowa średnia ruchoma przecina poniżej 200-dniowej średniej ruchomej. Jest to sygnał nieprzyjemny, że dalsze straty są w sprzedaży. Złoty krzyż ma miejsce, gdy krótkoterminowa średnia ruchoma przewyższa długoterminową średnią ruchliwą. Wzmocniona przez duże obroty handlowe może sygnalizować dalsze zyski w magazynie. Jaka jest różnica między średnią ruchoma a ważoną średnią ruchoma Średni ruch średnioroczny w oparciu o powyższe ceny 5-krotne będzie obliczony według następującego wzoru: Na podstawie równania Powyższa średnia cena w powyższym okresie wyniosła 90,66. Wykorzystanie średnich kroczących jest skuteczną metodą eliminowania silnych wahań cen. Kluczowym ograniczeniem jest to, że punkty danych starszych danych nie są ważone inaczej niż punkty danych w pobliżu początku zbioru danych. W tym miejscu ważone ruchome średnie wchodzą w grę. Średnie ważone przypisują większą wagę do bardziej aktualnych punktów danych, ponieważ są one bardziej istotne niż punkty danych w odległej przeszłości. Suma ważenia powinna wynosić do 1 (lub 100). W przypadku prostej średniej ruchomej ważenia są równomiernie rozłożone, dlatego nie są one przedstawione w powyższej tabeli. Cena zamknięcia AAPLLets mówi, że mam dane próbkowe (tutaj jest tylko 10 liczb, w rzeczywistości mam około 10000 wyników pomiarów). Potem chcę sprawdzić, czy dane są stacjonarne, czy nie, używając prostej metody średniej. Na przykład mój zestaw danych o rozmiarze N 10: wyliczyłem średnie (okno 3): z poniższym wzorem: i umieść je w tabeli SAM powyżej. Następnie obliczyliśmy różnice, które wyliczyły moje średnie, SAMi1 SAMi. i dostałem tabelę różnic: 1 1 1 1 1 1, z której widzę, że różnica między środkami (średnie) jest stała (zawsze 1). Czy mogę założyć, że z tym prostym testem moje dane X są stacjonowane zapytał 16 grudnia o godzinie 18:01 Jeśli twoje pierwsze różnice są stałe, twoje dane nie są stacjonarne, ponieważ średnia rośnie z upływem czasu. Twoje pierwsze różnice są rzeczywiście nieruchome z średnią 1 wariancją 0. Z danymi z serii czasowych, jednym z najważniejszych pytań jest to, jak zrobić stacjonarne dane (można by argumentować, że jest to cały punkt analizy serii czasu). W praktyce obejmuje to określenie tendencji, sezonowości cykliczności, stochastycznego dryftu i autokorelacji. Wymaga to więcej niż średnia ruchoma może dostarczyć na własną rękę. Jednak prawdopodobnie możesz użyć średniej ruchomej z zyskiem, jeśli chcesz uzyskać dokładne potwierdzenie, że nie ma tendencji lub okresowości. W tym przypadku używasz średniej ruchomości jako urządzenia wygładzającego. Możesz po prostu wycofać swoje dane z czasem i sprawdzić, czy najlepsza linia pasuje do dużego nachylenia, jeśli nie, to nie masz silnego trendu liniowego. Ponadto, jeśli nie zauważysz wzrostu w skali co do linii lub okresu (wartośd zgarniania lub napiętych kępek danych, a następnie rozproszonych chmur danych), potwierdziłeś, że tendencja pierwszego rzędu i częstotliwość nie występują w dużym stopniu. Będziesz potrzebować bardziej wyrafinowanych narzędzi, aby uzyskać bardziej ilościowe. Jest to zasadniczo analiza serii czasowych, która jest całym obszarem statystyki. Duża część tego pola poświęcona jest tworzeniu i testowaniu stacji stacjonarnych, dlatego nie mogę tego zrobić w tej krótkiej przestrzeni, wystarczy powiedzieć, że pytanie yoru zostało poważnie przeanalizowane przez badaczy w analizie szeregów czasowych. Zobacz to dla jakiegoś podstawowego tła. Odpowiedział 16 grudnia 13 w 18:41 Dzięki za odpowiedź. Myślę, że rozumiem, że źle nie przyjrzymy się różnicom, ale tylko na obliczonych środkach nie są stale, jak zauważyłeś, theryre wzrasta, więc moje dane nie są stacjonarne, prawe Nie ma to nic wspólnego z różnicami ndash nullpointer Dec 16 13 at 18:45 nullpointer correct ndash user31668 Dec 16 13 at 18:46 Jeszcze jedno pytanie, jeśli nie masz nic przeciwko. Więc aby moje dane były stacjonarne, mój stół SAM powinien wyglądać tak: SAM (lub coś takiego) - chodzi o to, że średnia ruchoma powinna być stała, a nie ich różnice (i powinienem sprawdzić to samo dla wariancji wystarczy, że wystarczy) ndash nullpointer 16 grudnia w 18: 48 Najprostszym podejściem byłoby przyjęcie średniej z stycznia do marca i skorzystanie z niej w celu oszacowania sprzedaży w kwietniu 1982 roku: (129 134 122) 3 128.333 W związku z tym, W marcu spodziewasz się, że sprzedaż w kwietniu wyniesie 128.333. Gdy w kwietniu 2008 r. Pojawi się sprzedaż rzeczywista, wówczas obliczasz prognozę na maj, tym razem od lutego do kwietnia. Musisz być zgodny z liczbą okresów używanych do przenoszenia średniej prognozowania. Liczba okresów używanych w prognozach średnich ruchów jest dowolna, możesz używać tylko dwóch okresów, czyli pięciu lub sześciu okresów, niezależnie od tego, czy chcesz wygenerować prognozy. Podejście powyżej to prosta średnia ruchoma. Czasami, w ostatnich miesiącach sprzedaże 8217 mogą być silniejszymi wpływami w nadchodzących miesiącach sprzed roku 82, więc chcesz dać tym bliskim miesiącom większą wagę w modelu prognozy. Jest to ważona średnia ruchoma. I podobnie jak liczba okresów, ciężary przypisane są wyłącznie arbitralne. Let8217 mówią, że chciałeś sprzedać w marcu sprzed sprzedaży w marcu 1982 roku, czyli waga 50, w lutym 8217. 30 i w styczniu 8217. Następnie Twoja prognoza na kwiecień będzie wynosić 127 000 (122,50) (134,30) (129,20) 127. Ograniczenia ruchomych średnich metod Średnia ruchoma jest uważana za technikę prognozowania 8220smoothing8221. Ponieważ przezwyciężysz średnio czas, zmiękczasz (lub wygładzasz) skutki nieregularnych zdarzeń w danych. W rezultacie efekty sezonowości, cykle koniunkturalne i inne zdarzenia losowe mogą znacznie zwiększyć błąd prognozy. Spójrz na pełen rok8217 wartości danych i porównaj 3-letnią średnią ruchomej i 5-dniową średnią ruchoma: zauważ, że w tym przypadku nie stworzyłem prognoz, ale raczej wyśrodkowałem średnie ruchome. Pierwsze 3-miesięczne średnie kroczące to luty, a przeciętnie styczeń, luty i marzec. Również zrobiłem podobne dla średniej pięciomiesięcznej. Teraz spójrz na poniższy wykres: Co widzisz Czy średnia ruchoma w ciągu trzech miesięcy jest dużo płynniejsza niż rzeczywista seria sprzedaży? A co z tym, że pięciomiesięczna średnia ruchoma It8217s jeszcze gładsza. W związku z tym im więcej okresów używasz w swojej średniej ruchomej, tym gładszej serii czasów. W związku z tym, dla prognozowania, prosta średnia ruchoma może nie być najbardziej dokładną metodą. Przekazywanie średnich metod okazuje się bardzo cenne, gdy próbujesz wyodrębnić sezonowe, nieregularne i cykliczne składniki szeregów czasowych w celu bardziej zaawansowanych metod prognozowania, takich jak regresja i ARIMA, a następnie wykorzystanie średnich kroczących w rozkładaniu szeregów czasowych zostanie omówione później w serii. Określenie dokładności modelu średniej ruchomości Ogólnie rzecz biorąc, chcesz przewidzieć metodę prognozowania, która ma najmniej błąd między rzeczywistymi i przewidywanymi wynikami. Jednym z najczęstszych miar dokładności prognozy jest Średni Odchylenie Absolutne (MAD). W tym podejściu, dla każdego okresu w serii czasowej, dla której wygenerowano prognozę, uwzględniono wartość bezwzględną różnicy między tym rzeczywistym a przewidywanym okresem8217s (odchylenie). Następnie przeanalizujesz te bezwzględne odchylenia i otrzymasz miarę MAD. MAD może być pomocny przy podejmowaniu decyzji co do liczby przeciętnych okresów, a także o masie ciała jaką należy umieścić w każdym okresie. Zazwyczaj wybierasz ten, który powoduje najniższe MAD. Oto przykład przykładu obliczania MAD: MAD to średnio 8, 1 i 3. Średnie ruchome: Recap Podczas średniej ruchomej do prognozowania pamiętaj: Średnie ruchy mogą być proste lub ważone Liczba okresów używanych dla Twojego średnie i dowolne wagi przypisane do każdego są ściśle arbitralne Średnie ruchome wygładzają nieregularne wzorce w danych serii czasowej Im większa liczba okresów używanych dla każdego punktu danych, tym większy efekt wygładzania Dzięki wygładzeniu prognozowanie sprzedaży w następnym miesiącu8217s na podstawie ostatnie kilka miesięcy sprzedaży sprzedanych miesięcy może doprowadzić do dużych odstępstw z powodu sezonowości, cykliczności i nieregularnych wzorców danych i sprawności wygładzania średniej ruchomej metody mogą być przydatne w rozkładaniu szeregów czasowych dla bardziej zaawansowanych metod prognozowania. Następny tydzień: Wyrównywanie wyrównane W następnym tygodniu8217s Forecast Friday. omówimy metody wygładzania wykładniczego, a zobaczysz, że mogą one być znacznie lepsze niż przenoszenie średnich metod prognozowania. Nadal don8217t wie dlaczego nasze prognozy piątek publikuje się w czwartek Dowiedz się o: tinyurl26cm6ma Jak to: Nawigacja po wpisie Pozostaw odpowiedź Anuluj odpowiedź Miałem 2 pytania: 1) Czy możesz używać podejścia zorientowanego na środek do prognozowania lub po prostu usunąć sezonowość 2) Kiedy używasz prostego t (t-1t-2t-k) k MA, aby przewidzieć wyprzedzanie o jeden rok, czy można prognozować więcej niż 1 rok wcześniej Myślę, że twoja prognoza stanowiłaby punkt wyjścia do następnego. Dzięki. Uwielbiam informacje i swoje wyjaśnienia I8217m podoba Ci się blog I8217m pewny, że kilku analityków wykorzystało podejście MA w centrum prognozowania, ale osobiście nie, ponieważ takie podejście prowadzi do utraty obserwacji na obu końcach. To rzeczywiście wiąże się z Twoim drugim pytaniem. Ogólnie rzecz biorąc, prosta MA jest używana do prognozowania tylko o jeden krok naprzód, ale wielu analityków 8211 i ja też czasami 8211 wykorzysta moją jednoroczną prognozę jako jeden z wejść do drugiego etapu. Ważne jest, aby pamiętać, że im dalej w przyszłość próbujesz prognozować, tym większe ryzyko wystąpienia błędu prognozy. Dlatego nie zaleca się skoncentrowanego ośrodka do prognozowania 8211, że utrata obserwacji na końcu oznacza konieczność polegania na prognozach dotyczących utraconych obserwacji, a także okresu (-ów) na przyszłość, więc istnieje większa szansa wystąpienia błędu w prognozie. Czytelnicy: you8217 zachęca się do tego. Czy masz jakieś myśli lub sugestie dotyczące tego Brian, dzięki za komentarz i komplementy na blogu Ładna inicjatywa i dobre wyjaśnienie. It8217s naprawdę pomocne. Oczekiwam niestandardowych płytek drukowanych dla klienta, który nie podaje prognoz. Użyłem średniej ruchomej, ale nie jest to bardzo dokładne, ponieważ branża może iść w górę iw dół. Widzimy w połowie lata do końca roku, że wysyłka pcb8217s jest w górę. Wtedy widać na początku roku spowalnia. Jak mogę być dokładniejszy z moich danych Katrina, z tego, co mi powiedziano, wydaje się, że sprzedaż płyt drukowanych ma składnik sezonowy. Zajmuję się sezonem w niektórych innych miejscach w piątek. Innym podejściem, które można łatwo zastosować, jest algorytm Holt-Winters, który uwzględnia sezonowość. Tutaj można znaleźć dobre wyjaśnienie. Pamiętaj, aby określić, czy wzorce sezonowe są wieloznaczne czy addytywne, ponieważ algorytm jest nieco inny dla każdego. Jeśli wyliczasz miesięczne dane z kilku lat i zauważ, że sezonowe wahania w tych samych porach roku wydają się stale roczne w ciągu roku, sezonowość jest dodatkowa, jeśli sezonowe wahania w czasie wydają się rosnąć, to sezonowość jest mnożny. Najbardziej sezonowe cykle czasowe będą wieloznaczne. Jeśli masz wątpliwości, przyjąć mnogość. Powodzenia Cześć, Między tymi metodami:. Prognozowanie Nave. Aktualizowanie średniej. Średnia długość ruchu k. Albo Weighted Moving Średnia długość k OR Exponential Smoothing Który z modeli aktualizacji zalecasz mi używać do prognozowania danych Moim zdaniem, myślę o Moving Average. Ale nie wiem, jak to jasno i strukturalnie zależy od ilości i jakości posiadanych danych oraz horyzontu prognozowania (długoterminowy, średniookresowy lub krótkoterminowy)