Unterschied Zwischen Einfach Gleitend Durchschnittlich Und Exponentiell Gleitender Durchschnitt

Einfache Vs Exponential Moving Averages. Moving Durchschnitte sind mehr als das Studium einer Folge von Zahlen in aufeinanderfolgenden Reihenfolge Frühe Praktiker der Zeitreihenanalyse waren eigentlich mehr mit individuellen Zeitreihenzahlen beschäftigt als bei der Interpolation dieser Daten Interpolation in Form von Wahrscheinlichkeitstheorien und - analyse, kam viel später, als Muster wurden entwickelt und Korrelationen entdeckt. Und verstanden, wurden verschiedene geformte Kurven und Linien entlang der Zeitreihe gezogen, um zu prognostizieren, wo die Datenpunkte gehen könnten. Dies werden nun als Grundmethoden, die derzeit verwendet werden Durch technische Analyse-Händler Charting-Analyse kann bis ins 18. Jahrhundert Japan zurückverfolgt werden, aber wie und wenn bewegte Durchschnitte wurden zuerst auf Marktpreise angewendet bleibt ein Geheimnis Es wird allgemein verstanden, dass einfache gleitende Mittelwerte SMA verwendet wurden, lange bevor exponentielle gleitende Mittelwerte EMA, weil EMAs Sind auf SMA-Framework gebaut und das SMA-Kontinuum wurde leichter für Handlung verstanden Ting und Tracking-Zwecke Möchten Sie ein wenig Hintergrund lesen Check out Moving Averages Was sind sie. Simple Moving Average SMA Einfache gleitende Durchschnitte wurde die bevorzugte Methode für die Verfolgung der Marktpreise, weil sie schnell zu berechnen und leicht zu verstehen sind Early Markt Praktiker ohne die Verwendung der anspruchsvollen Chart-Metriken im Einsatz heute, so dass sie sich in erster Linie auf Marktpreise als ihre einzigen Führer verlassen sie berechneten Marktpreise von Hand, und ergab diese Preise zu Trends und Marktrichtung bezeichnen Dieser Prozess war ziemlich langweilig, aber erwies sich als sehr profitabel mit Bestätigung Von weiteren Studien. Um einen 10-tägigen, einfach gleitenden Durchschnitt zu berechnen, fügen Sie einfach die Schlusskurse der letzten 10 Tage hinzu und teilen sich um 10 Der 20-Tage-Gleitender Durchschnitt wird berechnet, indem die Schlusskurse über einen Zeitraum von 20 Tagen addiert und durch geteilt werden 20, und so weiter. Diese Formel ist nicht nur auf Schlusskurse basiert, aber das Produkt ist ein Mittel der Preise - eine Teilmenge Umzugsdurchschnitte werden als bewegungsweise bezeichnet Ause die in der berechnungen verwendete gruppe von preise nach dem punkt auf dem diagramm Dies bedeutet, dass alte Tage zugunsten neuer Schlusskurstage fallen gelassen werden, so dass eine neue Berechnung immer entsprechend dem Zeitrahmen des durchschnittlichen Beschäftigten benötigt wird 10-Tage-Durchschnitt wird neu berechnet, indem Sie den neuen Tag hinzufügen und den 10. Tag fallen lassen, und der neunte Tag wird am zweiten Tag fallen gelassen. Für mehr darüber, wie Charts im Devisenhandel verwendet werden, schauen Sie sich unsere Chart Basics Walkthrough. Exponential Moving Average EMA The Exponentieller gleitender Durchschnitt wird verfeinert und häufiger seit den 1960er Jahren verwendet, dank früherer Praktiker Experimente mit dem Computer Die neue EMA würde sich eher auf die jüngsten Preise als auf eine lange Reihe von Datenpunkten konzentrieren, da der einfache gleitende Durchschnitt erforderlich war EMA-Preis aktueller - vorheriger EMA X-Multiplikator vorheriger EMA. Der wichtigste Faktor ist die Glättungskonstante, die 2 1 N, wobei N die Anzahl der Tage ist. 10-Tage-EMA 2 10 1 18 8.Dies bedeutet eine 10-Periode EMA w Acht der jüngste Preis 18 8, ein 20-Tage-EMA 9 52 und 50-Tage EMA 3 92 Gewicht am letzten Tag Die EMA arbeitet, indem sie den Unterschied zwischen dem aktuellen Periodenpreis und dem vorherigen EMA gewichtet und das Ergebnis addiert Auf die vorherige EMA Je kürzer die Periode, desto mehr Gewicht auf den jüngsten Preis angewendet. Fitting Lines Durch diese Berechnungen werden Punkte aufgetragen, die eine passende Linie aufstellen. Anordnungslinien oberhalb oder unterhalb des Marktpreises bedeuten, dass alle gleitenden Mittelwerte hintere Indikatoren sind und Werden in erster Linie für folgende Trends eingesetzt. Sie arbeiten nicht gut mit den Streckenmärkten und den Stauungsperioden, weil die passenden Linien einen Trend aufgrund eines Mangels an offensichtlichen höheren Höhen oder tieferen Tiefen nicht bezeichnen. Plus, passende Linien neigen dazu, ohne Richtungsrichtung konstant zu bleiben Eine aufsteigende Anbindungslinie unterhalb des Marktes bedeutet eine lange, während eine fallende Anpassungslinie über dem Markt eine kurze Bedeutung für einen vollständigen Führer, lesen Sie unsere Moving Average Tutorial. Der Zweck der Verwendung einer einfachen Umzug Durchschnitt ist es, Trends zu markieren und zu messen, indem man die Daten mit Hilfe von mehreren Gruppen von Preisen glättet. Ein Trend wird entdeckt und in eine Prognose extrapoliert. Die Annahme ist, dass die vorherigen Trendbewegungen fortsetzen werden Für den einfachen gleitenden Durchschnitt kann ein langfristiger Trend sein Gefunden und gefolgt viel einfacher als eine EMA, mit vernünftiger Annahme, dass die passende Linie wird stärker als eine EMA-Linie aufgrund der längeren Fokus auf die durchschnittlichen Preise. Eine EMA wird verwendet, um kürzere Trend bewegt, aufgrund der Fokus auf die jüngsten Preise zu halten Durch diese Methode soll eine EMA irgendwelche Verzögerungen im einfachen gleitenden Durchschnitt reduzieren, so dass die passende Linie die Preise näher verschärfen wird als ein einfacher gleitender Durchschnitt. Das Problem mit der EMA ist das ist anfällig für Preisunterbrechungen, vor allem bei schnellen Märkten und Perioden der Volatilität Die EMA funktioniert gut, bis die Preise die passende Linie brechen. Bei höheren Volatilitätsmärkten könnte man die Länge der bewegten durchschnittlichen Laufzeit in Erwägung ziehen. Man kann sogar von einer EMA zu einer SMA wechseln Die SMA glättet die Daten viel besser als eine EMA aufgrund ihrer Fokussierung auf längerfristige Mittel. Trend-Following Indikatoren Als Nachlaufindikatoren dienen gleitende Mittelwerte als Unterstützungs - und Widerstandslinien Wenn die Preise unter einer 10-tägigen Anpassungslinie in einem Aufwärtstrend, sind die Chancen gut, dass der Aufwärtstrend abnehmen kann, oder zumindest der Markt kann sich konsolidieren Wenn die Preise über einen 10-Tage-gleitenden Durchschnitt in einem Abwärtstrend brechen, kann der Trend abnehmen oder konsolidieren In diesen Fällen verwenden Sie eine 10- Und 20-Tage-Gleitender Durchschnitt zusammen und warten auf die 10-Tage-Linie überqueren oder unterhalb der 20-Tage-Linie Dies bestimmt die nächste kurzfristige Richtung für Preise. Für längerfristige Perioden, beobachten Sie die 100- und 200-Tage Gleitende Mittelwerte für längerfristige Richtungen Zum Beispiel unter Verwendung der 100- und 200-Tage-gleitenden Durchschnitte, wenn der 100-Tage-Gleitende Durchschnitt den 200-Tage-Durchschnitt überschreitet, heißt es das Todeskreuz und ist sehr bärisch für die Preise Ein 100- Tag gleitenden Durchschnitt, der über eine 200-Tage-Bewegung ave kreuzt Wut wird das goldene Kreuz genannt und ist sehr bullisch für die Preise Es spielt keine Rolle, ob ein SMA oder ein EMA verwendet wird, weil beide Trendfolgende Indikatoren sind Es ist nur kurzfristig, dass die SMA leichte Abweichungen von ihrem Gegenstück hat, Die EMA. Conclusion Moving-Mittelwerte sind die Grundlage für die Chart - und Zeitreihenanalyse Einfache gleitende Durchschnitte und die komplexeren exponentiellen gleitenden Durchschnitte helfen, den Trend zu visualisieren, indem sie Preisbewegungen glätten. Die technische Analyse wird manchmal als eine Kunst und nicht als eine Wissenschaft bezeichnet Die Jahre dauern, um zu meistern Erfahren Sie mehr in unserem technischen Analyse-Tutorial. A Umfrage von der Vereinigten Staaten Bureau of Labor Statistics durchgeführt, um zu helfen, Stellenangebote zu sammeln Es sammelt Daten von Arbeitgebern. Die maximale Höhe der Gelder der Vereinigten Staaten können leihen Die Schulden Decke wurde erstellt Unter dem Zweiten Freiheits-Anleihe-Gesetz. Der Zinssatz, bei dem ein Depotinstitut Geld an der Federal Reserve an eine andere Depotbank leiht.1 Eine Statistik Al Maß für die Streuung der Renditen für eine gegebene Sicherheit oder Marktindex Volatilität kann entweder gemessen werden. Es handeln der US-Kongress verabschiedet im Jahr 1933 als Banking Act, die Geschäftsbanken von der Teilnahme an der Investition verboten. Nonfarm Gehaltsliste bezieht sich auf jeden Job außerhalb Der landwirtschaftlichen Betriebe, der privaten Haushalte und des gemeinnützigen Sektors Das US-Büro der Arbeit. Moving durchschnittliche und exponentielle Glättung Modelle. Ein erster Schritt in Bewegung über mittlere Modelle, zufällige Walk-Modelle und lineare Trend-Modelle, Nicht-Sektion Muster und Trends können mit einem extrapoliert werden Moving-Average - oder Glättungsmodell Die Grundannahme hinter Mittelwert - und Glättungsmodellen ist, dass die Zeitreihe lokal stationär mit einem langsam variierenden Mittel ist. Daher nehmen wir einen bewegten lokalen Durchschnitt, um den aktuellen Wert des Mittelwerts zu schätzen und dann das als Prognose zu verwenden Für die nahe Zukunft Dies kann als Kompromiss zwischen dem mittleren Modell und dem zufälligen-walk-ohne-Drift-Modell angesehen werden. Die gleiche Strategie kann zur Schätzung verwendet werden Aßen und extrapolieren einen lokalen Trend Ein gleitender Durchschnitt wird oft als geglättete Version der ursprünglichen Serie, weil kurzfristige Mittelung hat die Wirkung der Glättung der Beulen in der ursprünglichen Serie Durch die Anpassung der Grad der Glättung der Breite des gleitenden Durchschnitt, wir Kann hoffen, eine Art von optimalen Gleichgewicht zwischen der Leistung der mittleren und zufälligen Walk-Modelle zu schlagen Die einfachste Art von Mittelwert-Modell ist die. Einfache gleichgewichtete Moving Average. Die Prognose für den Wert von Y zum Zeitpunkt t 1, die gemacht wird Zeit t entspricht dem einfachen Durchschnitt der letzten m Beobachtungen. Hier und anderswo verwende ich das Symbol Y-Hut, um für eine Prognose der Zeitreihe Y zu stehen, die am frühestmöglichen früheren Datum durch ein gegebenes Modell gemacht wurde. Dieser Durchschnitt ist in der Periode & lgr; m 1 2 zentriert, was bedeutet, dass die Schätzung von Das lokale Mittel neigt dazu, hinter dem wahren Wert des lokalen Mittels um etwa m 1 2 Perioden zu liegen. So sagen wir, dass das Durchschnittsalter der Daten im einfachen gleitenden Durchschnitt m 1 2 relativ zu dem Zeitraum ist, für den die Prognose berechnet wird Dies ist die Zeitspanne, mit der die Prognosen dazu neigen, hinter den Wendepunkten in den Daten zu liegen. Zum Beispiel, wenn Sie die letzten 5 Werte mittelschätzen, werden die Prognosen etwa 3 Perioden spät in Reaktion auf Wendepunkte sein. Beachten Sie, dass wenn m 1, Das einfache gleitende durchschnittliche SMA-Modell entspricht dem zufälligen Walk-Modell ohne Wachstum Wenn m sehr groß ist, vergleichbar mit der Länge der Schätzperiode ist das SMA-Modell gleichbedeutend mit dem mittleren Modell Wie bei jedem Parameter eines Prognosemodells ist es üblich Um den Wert von ki anzupassen Um die bestmögliche Anpassung an die Daten zu erhalten, dh die kleinsten Prognosefehler im Durchschnitt. Hierbei handelt es sich um ein Beispiel für eine Serie, die zufällige Schwankungen um ein langsam variierendes Mittel zeigt. Zuerst wollen wir versuchen, es mit einem zufälligen Spaziergang zu platzieren Modell, das entspricht einem einfachen gleitenden Durchschnitt von 1 Term. Die zufällige Spaziergang Modell reagiert sehr schnell auf Änderungen in der Serie, aber in diesem Fall nimmt es viel von dem Rauschen in den Daten die zufälligen Schwankungen sowie das Signal der lokalen Bedeutet, wenn wir stattdessen einen einfachen gleitenden Durchschnitt von 5 Terminen ausprobieren, bekommen wir einen glatteren Prognosen. Der 5-fach einfache gleitende Durchschnitt liefert deutlich kleinere Fehler als das zufällige Spaziergang Modell in diesem Fall Das Durchschnittsalter der Daten in diesem Prognose ist 3 5 1 2, so dass es dazu neigt, hinter Wendepunkte um etwa drei Perioden zurückzukehren. Zum Beispiel scheint ein Abschwung in der Periode 21 aufgetreten zu sein, aber die Prognosen drehen sich nicht um einige Perioden später. Nicht, Term Prognosen aus dem SMA Mod El sind eine horizontale gerade Linie, genauso wie im zufälligen Spaziergangmodell So geht das SMA-Modell davon aus, dass es keinen Trend in den Daten gibt. Allerdings sind die Prognosen aus dem zufälligen Walk-Modell einfach gleich dem letzten beobachteten Wert, die Prognosen von Das SMA-Modell ist gleich einem gewichteten Durchschnitt der jüngsten Werte. Die von Statgraphics für die Langzeitprognosen des einfachen gleitenden Durchschnittes berechneten Konfidenzgrenzen werden nicht größer, wenn der Prognosehorizont zunimmt. Dies ist offensichtlich nicht korrekt. Leider gibt es keinen zugrunde liegenden Statistische Theorie, die uns sagt, wie sich die Konfidenzintervalle für dieses Modell erweitern sollten. Allerdings ist es nicht zu schwer, empirische Schätzungen der Vertrauensgrenzen für die längerfristigen Prognosen zu berechnen. Zum Beispiel könnten Sie eine Tabellenkalkulation erstellen, in der das SMA-Modell steht Würde zur Vorhersage von 2 Schritten voraus, 3 Stufen voraus, etc. innerhalb der historischen Daten Probe Sie konnten dann die Probe Standardabweichungen der Fehler bei jeder Prognose h Orizon, und konstruieren dann Konfidenzintervalle für längerfristige Prognosen durch Hinzufügen und Subtrahieren von Vielfachen der entsprechenden Standardabweichung. Wenn wir einen 9-fach einfach gleitenden Durchschnitt versuchen, bekommen wir noch glattere Prognosen und mehr von einem nacheilenden Effekt. Das Durchschnittsalter ist Jetzt 5 Perioden 9 1 2 Wenn wir einen 19-fachen gleitenden Durchschnitt nehmen, steigt das Durchschnittsalter auf 10.Notice, dass die Prognosen in der Tat hinter den Wendepunkten um etwa 10 Perioden zurückbleiben. Welche Glättung ist am besten für diese Serie Hier ist eine Tabelle, die ihre Fehlerstatistiken vergleicht, auch einen 3-Term-Durchschnitt. Model C, der 5-fache gleitende Durchschnitt, ergibt den niedrigsten Wert von RMSE um eine kleine Marge über die 3-Term - und 9-Term-Mittelwerte und Ihre anderen stats sind fast identisch Also, bei Modellen mit sehr ähnlichen Fehlerstatistiken können wir wählen, ob wir ein wenig mehr Reaktionsfähigkeit oder ein wenig mehr Glätte in den Prognosen bevorzugen. Zurück zum Seitenanfang. Brown s Simple Exponential Glättung exponentiell gewichtet Gleitender Durchschnitt. Das oben beschriebene einfache gleitende Durchschnittsmodell hat die unerwünschte Eigenschaft, dass es die letzten k Beobachtungen gleichermaßen behandelt und alle vorherigen Beobachtungen vollständig ignoriert. Intuitiv sollten die vergangenen Daten in einer allmählicheren Weise diskontiert werden - zum Beispiel die jüngste Beobachtung sollte Bekomme ein bisschen mehr Gewicht als die 2. jüngsten, und die 2. jüngsten sollte ein bisschen mehr Gewicht als die 3. letzte, und so weiter Die einfache exponentielle Glättung SES Modell erreicht dies. Let bezeichnen eine Glättung Konstante eine Zahl zwischen 0 und 1 Eine Möglichkeit, das Modell zu schreiben, besteht darin, eine Reihe L zu definieren, die die aktuelle Ebene repräsentiert, dh der mittlere Mittelwert der Reihe, wie sie von den Daten bis zur Gegenwart geschätzt wird. Der Wert von L zum Zeitpunkt t wird rekursiv aus seinem eigenen vorherigen Wert wie dieser berechnet. Somit ist der aktuelle geglättete Wert eine Interpolation zwischen dem vorherigen geglätteten Wert und der aktuellen Beobachtung, wo die Nähe des interpolierten Wertes auf die meisten re Cent Beobachtung Die Prognose für die nächste Periode ist einfach der aktuelle geglättete Wert. Egalentlich können wir die nächste Prognose direkt in Bezug auf vorherige Prognosen und vorherige Beobachtungen in einer der folgenden gleichwertigen Versionen ausdrücken. In der ersten Version ist die Prognose eine Interpolation Zwischen vorheriger Prognose und vorheriger Beobachtung. In der zweiten Version wird die nächste Prognose durch Anpassung der vorherigen Prognose in Richtung des vorherigen Fehlers um einen Bruchteil erreicht. Ist der Fehler zum Zeitpunkt t In der dritten Version ist die Prognose ein Exponentiell gewichtet, dh ermäßigt gleitender Durchschnitt mit Rabattfaktor 1.Die Interpolationsversion der Prognoseformel ist die einfachste zu verwenden, wenn Sie das Modell auf einer Tabellenkalkulation implementieren, die es in eine einzelne Zelle passt und enthält Zellreferenzen, die auf die vorherige Prognose hinweisen, die vorherige Beobachtung und die Zelle, wo der Wert von gespeichert ist. Hinweis, dass, wenn 1, ist das SES-Modell gleichbedeutend mit einem zufälligen Spaziergang Modell Witz Hout-Wachstum Wenn 0, ist das SES-Modell äquivalent zum mittleren Modell, vorausgesetzt, dass der erste geglättete Wert gleich dem mittleren Return to top of page gesetzt ist. Das Durchschnittsalter der Daten in der einfach-exponentiellen Glättungsprognose ist 1 relativ Zu dem Zeitraum, für den die Prognose berechnet wird. Dies soll nicht offensichtlich sein, aber es kann leicht durch die Auswertung einer unendlichen Reihe gezeigt werden. Daher ist die einfache gleitende Durchschnittsprognose dazu neigt, hinter den Wendepunkten um etwa 1 Perioden zurückzukehren 5 die Verzögerung ist 2 Perioden, wenn 0 2 die Verzögerung 5 Perioden beträgt, wenn 0 1 die Verzögerung 10 Perioden ist, und so weiter. Für ein gegebenes Durchschnittsalter dh Betrag der Verzögerung, ist die einfache exponentielle Glättung SES Prognose etwas überlegen, die einfache Bewegung Durchschnittliche SMA-Prognose, weil sie relativ viel Gewicht auf die jüngste Beobachtung - es ist etwas mehr reagiert auf Veränderungen in der jüngsten Vergangenheit Zum Beispiel ein SMA-Modell mit 9 Begriffe und ein SES-Modell mit 0 2 haben beide ein Durchschnittsalter Von 5 für die da Ta in ihren Prognosen, aber das SES-Modell setzt mehr Gewicht auf die letzten 3 Werte als das SMA-Modell und zugleich vergisst es nicht ganz über Werte, die mehr als 9 Perioden alt sind, wie in dieser Tabelle gezeigt. Ein anderer wichtiger Vorteil von Das SES-Modell über das SMA-Modell ist, dass das SES-Modell einen Glättungsparameter verwendet, der stufenlos variabel ist, so dass er leicht mit einem Solver-Algorithmus optimiert werden kann, um den mittleren quadratischen Fehler zu minimieren. Der optimale Wert des SES-Modells für diese Serie erweist sich Um 0 2961 zu sein, wie hier gezeigt. Das Durchschnittsalter der Daten in dieser Prognose beträgt 1 0 2961 3 4 Perioden, was ähnlich ist wie bei einem 6-fach einfach gleitenden Durchschnitt. Die langfristigen Prognosen aus dem SES-Modell sind Eine horizontale Gerade wie im SMA-Modell und das zufällige Spaziergang Modell ohne Wachstum Allerdings ist zu beachten, dass die von Statgraphics berechneten Konfidenzintervalle nun in einer vernünftig aussehenden Weise abweichen und dass sie wesentlich schmaler sind als die Konfidenzintervalle für den Rand Om walk model Das SES-Modell geht davon aus, dass die Serie etwas vorhersehbarer ist als das zufällige Walk-Modell. Ein SES-Modell ist eigentlich ein Spezialfall eines ARIMA-Modells, so dass die statistische Theorie der ARIMA-Modelle eine fundierte Grundlage für die Berechnung von Konfidenzintervallen für die SES-Modell Insbesondere ist ein SES-Modell ein ARIMA-Modell mit einer nicht-seasonalen Differenz, einem MA 1-Term und keinem konstanten Term, der sonst als ARIMA-0,1,1-Modell ohne Konstante bekannt ist. Der MA 1 - Koeffizient im ARIMA-Modell entspricht dem Menge 1 im SES-Modell Wenn Sie beispielsweise ein ARIMA-0,1,1-Modell ohne Konstante an die hier analysierte Baureihe anpassen, erweist sich der geschätzte MA 1 - Koeffizient auf 0 7029, was fast genau ein minus 0 2961 ist. Es ist möglich, die Annahme eines nicht-null konstanten linearen Trends zu einem SES-Modell hinzuzufügen. Dazu geben Sie einfach ein ARIMA-Modell mit einer nicht-seasonalen Differenz und einem MA 1-Term mit einer Konstante, dh einem ARIMA 0,1,1-Modell an Mit konstanten Die langfristigen prognosen werden Dann haben Sie einen Trend, der gleich der durchschnittlichen Tendenz ist, die über die gesamte Schätzperiode beobachtet wird. Sie können dies nicht in Verbindung mit saisonaler Anpassung tun, da die saisonalen Anpassungsoptionen deaktiviert sind, wenn der Modelltyp auf ARIMA eingestellt ist. Allerdings können Sie eine konstante Länge hinzufügen - Exponentieller Trend zu einem einfachen exponentiellen Glättungsmodell mit oder ohne saisonale Anpassung durch Verwendung der Inflationsanpassungsoption im Prognoseverfahren Die entsprechende Inflationsrate pro Wachstumsrate pro Periode kann als der Steigungskoeffizient in einem linearen Trendmodell, das an die Daten angepasst ist, geschätzt werden Konjunktion mit einer natürlichen Logarithmus-Transformation, oder sie kann auf anderen, unabhängigen Informationen über langfristige Wachstumsaussichten basieren. Zurück zum Seitenanfang. Brown s Linear ie doppelte exponentielle Glättung. Die SMA-Modelle und SES-Modelle gehen davon aus, dass es keinen Trend gibt Jede Art in den Daten, die in der Regel ok oder zumindest nicht zu schlecht für 1-Schritt-voraus Prognosen, wenn die Daten relativ noi ist Sy, und sie können modifiziert werden, um einen konstanten linearen Trend wie oben gezeigt zu integrieren. Was ist mit kurzfristigen Trends Wenn eine Serie eine unterschiedliche Wachstumsrate oder ein zyklisches Muster zeigt, das sich deutlich gegen den Lärm auszeichnet und wenn es nötig ist Prognose mehr als 1 Periode voraus, dann könnte die Schätzung eines lokalen Trends auch ein Problem sein Das einfache exponentielle Glättungsmodell kann verallgemeinert werden, um ein lineares exponentielles Glättungs-LES-Modell zu erhalten, das lokale Schätzungen von Level und Trend berechnet. Der einfachste zeitveränderliche Trend Modell ist Brown s lineares exponentielles Glättungsmodell, das zwei verschiedene geglättete Serien verwendet, die zu verschiedenen Zeitpunkten zentriert sind Die Prognoseformel basiert auf einer Extrapolation einer Linie durch die beiden Zentren Eine ausgefeiltere Version dieses Modells, Holt s, ist Unten diskutiert. Die algebraische Form von Brown s linearen exponentiellen Glättungsmodell, wie das des einfachen exponentiellen Glättungsmodells, kann in einer Anzahl von verschiedenen, aber e ausgedrückt werden Quivalentformen Die Standardform dieses Modells wird gewöhnlich wie folgt ausgedrückt: S bezeichnet die einfach geglättete Reihe, die durch Anwendung einer einfachen exponentiellen Glättung auf die Reihe Y erhalten wird. Das heißt, der Wert von S in der Periode t ist gegeben durch. Erinnern Sie sich, dass unter einfacher exponentieller Glättung dies die Prognose für Y in der Periode t 1 sein würde. Dann sei S die doppelt geglättete Reihe, die durch Anwendung einer einfachen exponentiellen Glättung unter Verwendung derselben zu der Reihe S erhalten wird. Zunächst ist die Prognose für Y tk für irgendwelche K & sub1 ;, ist gegeben durch. Dies ergibt e 1 0, dh ein wenig zu betrügen, und die erste Prognose gleich der tatsächlichen ersten Beobachtung und e 2 Y 2 Y 1, wonach Prognosen unter Verwendung der obigen Gleichung erzeugt werden, ergibt die gleichen angepassten Werte Als die auf S und S basierende Formel, wenn diese mit S 1 S 1 Y 1 gestartet wurden Diese Version des Modells wird auf der nächsten Seite verwendet, die eine Kombination von exponentieller Glättung mit saisonaler Anpassung veranschaulicht. Holt s Linear Exponential Smoothing. Brown S LES-Modell berechnet lokale Schätzungen von Level und Trend durch Glättung der jüngsten Daten, aber die Tatsache, dass es tut dies mit einem einzigen Glättungsparameter stellt eine Einschränkung auf die Datenmuster, dass es in der Lage ist, die Ebene und Trend sind nicht erlaubt, variieren beim Unabhängige Raten Holt s LES Modell adressiert dieses Problem durch die Einbeziehung von zwei Glättungskonstanten, eine für die Ebene und eine für den Trend Zu jeder Zeit t, wie in Browns Modell, gibt es eine Schätzung L t der lokalen Ebene und eine Schätzung T T des lokalen Tendenzes Hier werden sie rekursiv aus dem Wert von Y, der zum Zeitpunkt t beobachtet wurde, und den vorherigen Schätzungen des Niveaus und des Tendenzes durch zwei Gleichungen berechnet, die eine exponentielle Glättung für sie separat anwenden. Wenn das geschätzte Niveau und der Trend zum Zeitpunkt t-1 Sind L t 1 bzw. T t-1, so ist die Prognose für Y t, die zum Zeitpunkt t-1 gemacht worden wäre, gleich L t-1 T t-1. Wenn der Istwert beobachtet wird, wird die aktualisierte Schätzung der Level wird rekursiv durch Interpolation zwischen Y t und seiner Prognose L t-1 T t-1 berechnet, wobei Gewichte von und 1 verwendet werden. Die Änderung des geschätzten Pegels, nämlich L t L t 1, kann als eine verrauschte Messung der Trend zur Zeit t Die aktualisierte Schätzung des Trends wird dann rekursiv durch Interpolation zwischen L berechnet T L t 1 und die vorherige Schätzung des Trends T t-1 unter Verwendung von Gewichten von und 1.Die Interpretation der Trend-Glättungskonstante ist analog zu der der Pegel-Glättungs-Konstante. Modelle mit kleinen Werten gehen davon aus, dass sich der Trend ändert Nur sehr langsam im Laufe der Zeit, während Modelle mit größeren davon ausgehen, dass es sich schneller ändert Ein Modell mit einem großen glaubt, dass die ferne Zukunft sehr unsicher ist, denn Fehler in der Trendschätzung werden bei der Prognose von mehr als einer Periode voraus Der Seite. Die Glättungskonstanten und können in der üblichen Weise durch Minimierung des mittleren quadratischen Fehlers der 1-Schritt-voraus-Prognosen geschätzt werden. Wenn dies in Statgraphics geschieht, ergeben sich die Schätzungen als 0 3048 und 0 008 Der sehr kleine Wert von Bedeutet, dass das Modell eine sehr geringe Veränderung im Trend von einer Periode zur nächsten einnimmt, so dass dieses Modell grundsätzlich versucht, einen langfristigen Trend abzuschätzen. Analog zu dem Begriff des Durchschnittsalters der Daten, die bei der Schätzung von t verwendet werden Die lokale Ebene der Serie, das Durchschnittsalter der Daten, die bei der Schätzung des lokalen Trends verwendet wird, ist proportional zu 1, wenn auch nicht genau gleich. In diesem Fall ergibt sich das 1 0 006 125 Dies ist eine sehr genaue Nummer Insofern als die Genauigkeit der Schätzung von isn t wirklich 3 Dezimalstellen, aber es ist von der gleichen allgemeinen Größenordnung wie die Stichprobengröße von 100, so dass dieses Modell durchschnittlich über ziemlich viel Geschichte bei der Schätzung der Trend Die Prognose Handlung ist Unten zeigt, dass das LES-Modell einen eher größeren lokalen Trend am Ende der Serie schätzt als der im SES-Trendmodell geschätzte konstante Trend. Auch der Schätzwert ist nahezu identisch mit dem, der durch die Anpassung des SES-Modells mit oder ohne Trend erhalten wird , So ist dies fast das gleiche model. Now, sehen diese aussehen wie vernünftige Prognosen für ein Modell, das soll einen lokalen Trend schätzen Wenn Sie Augapfel dieser Handlung, sieht es aus, als ob die lokale Tendenz hat sich nach unten am Ende der Serie Wh At ist passiert Die Parameter dieses Modells wurden durch die Minimierung der quadratischen Fehler von 1-Schritt-voraus Prognosen, nicht längerfristige Prognosen geschätzt, in welchem ​​Fall der Trend macht nicht viel Unterschied Wenn alles, was Sie suchen, sind 1 - step-ahead-Fehler, sehen Sie nicht das größere Bild der Trends über 10 oder 20 Perioden Um dieses Modell mehr im Einklang mit unserer Augapfel-Extrapolation der Daten zu bekommen, können wir manuell die Trend-Glättung konstant so einstellen, dass es Verwendet eine kürzere Grundlinie für Trendschätzung Wenn wir z. B. wählen, um 0 1 zu setzen, dann ist das Durchschnittsalter der Daten, die bei der Schätzung des lokalen Trends verwendet werden, 10 Perioden, was bedeutet, dass wir den Trend über die letzten 20 Perioden oder so vermitteln Hier ist das, was die Prognose-Plot aussieht, wenn wir 0 1 setzen, während wir 0 3 halten. Das sieht intuitiv vernünftig für diese Serie aus, obwohl es wahrscheinlich gefährlich ist, diesen Trend mehr als 10 Perioden in der Zukunft zu extrapolieren. Was geht es um die Fehlerstatistik Hier ist Ein Modellvergleich f Oder die beiden oben gezeigten Modelle sowie drei SES-Modelle Der optimale Wert des SES-Modells beträgt etwa 0 3, aber mit 0 oder 0 2 ergeben sich ähnliche Ergebnisse mit etwas mehr oder weniger Ansprechverhalten. Eine Holt s lineare Exp-Glättung Mit alpha 0 3048 und beta 0 008. B Holt s lineare exp Glättung mit alpha 0 3 und beta 0 1. C Einfache exponentielle Glättung mit alpha 0 5. D Einfache exponentielle Glättung mit alpha 0 3. E Einfache exponentielle Glättung mit alpha 0 2.Die Statistiken sind fast identisch, so dass wir wirklich die Wahl auf der Basis von 1-Schritt-voraus Prognose Fehler innerhalb der Daten Probe Wir müssen auf andere Überlegungen zurückfallen Wenn wir stark glauben, dass es sinnvoll ist, die aktuelle Basis zu stützen Trend-Schätzung, was in den letzten 20 Perioden passiert ist, so können wir einen Fall für das LES-Modell mit 0 3 und 0 1 machen. Wenn wir agnostisch sein wollen, ob es einen lokalen Trend gibt, dann könnte eines der SES-Modelle Sei leichter zu erklären und würde auch mehr middl geben E-of-the-road Prognosen für die nächsten 5 oder 10 Perioden Zurück zum Seitenanfang. Welche Art der Trend-Extrapolation ist am besten horizontal oder linear Empirische Hinweise deuten darauf hin, dass, wenn die Daten bereits angepasst wurden, wenn nötig für die Inflation, dann Es kann unklug sein, kurzfristige lineare Trends sehr weit in die Zukunft zu extrapolieren Trends, die heute deutlich sichtbar sind, können aufgrund unterschiedlicher Ursachen wie Produktveralterung, verstärkte Konkurrenz und zyklische Abschwünge oder Aufschwünge in einer Branche aus diesem Grund einfacher exponentieller Fall sein Glättung führt oft zu einem besseren Out-of-Sample, als es sonst zu erwarten wäre, trotz seiner naiven horizontalen Trend-Extrapolation Dämpfte Trendmodifikationen des linearen exponentiellen Glättungsmodells werden auch in der Praxis häufig verwendet, um eine Note des Konservatismus in seine Trendprojektionen einzuführen. Der gedämpfte Trend LES-Modell kann als Spezialfall eines ARIMA-Modells implementiert werden, insbesondere ein ARIMA 1,1,2-Modell. Es ist möglich, Konfidenzintervalle zu berechnen Langfristige Prognosen, die durch exponentielle Glättungsmodelle erzeugt werden, indem sie sie als Sonderfälle von ARIMA-Modellen betrachten. Vorsicht nicht, dass alle Software die Konfidenzintervalle für diese Modelle korrekt berechnet. Die Breite der Konfidenzintervalle hängt von dem RMS-Fehler des Modells ab Von Glättung einfach oder linear iii der Wert s der Glättungskonstante s und iv die Anzahl der vorangegangenen Perioden, die Sie prognostizieren Im Allgemeinen breiten sich die Intervalle schneller aus, wenn sie im SES-Modell größer werden und sie breiten sich viel schneller aus, wenn linear und nicht einfach Glättung wird verwendet Dieses Thema wird im ARIMA-Modell-Abschnitt der Notizen weiter unten diskutiert. Was ist der Unterschied zwischen einem einfachen gleitenden Durchschnitt und einem exponentiellen gleitenden Durchschnitt. Der einzige Unterschied zwischen diesen beiden Arten von gleitenden Durchschnitt ist die Empfindlichkeit Jeder zeigt auf Änderungen in den Daten, die in seiner Berechnung verwendet werden. Mehr spezifisch die exponentielle gleitende durchschnittliche EMA gibt eine höhere Gewichtung der jüngsten pric Es als die einfache gleitende durchschnittliche SMA tut, während die SMA gleich Gewichtung auf alle Werte Die beiden Mittelwerte sind ähnlich, weil sie in der gleichen Weise interpretiert werden und werden beide häufig von technischen Händlern verwendet, um Preisschwankungen zu glätten. Die SMA ist die meisten Gemeinsame Art von Mittelwert von technischen Analysten verwendet und es wird berechnet durch die Aufteilung der Summe einer Reihe von Preisen durch die Gesamtzahl der Preise in der Serie gefunden Zum Beispiel kann ein Sieben-Zeitraum gleitenden Durchschnitt berechnet werden, indem Sie die folgenden sieben Preise zusammen Und dann dividiert das Ergebnis um sieben das Ergebnis ist auch bekannt als ein arithmetisches Mittel Durchschnitt. Example Angesichts der folgenden Reihe von Preisen 10, 11, 12, 16, 17, 19, 20 Die SMA Berechnung würde wie folgt aussehen 10 11 12 16 17 19 20 105 7-Periode SMA 105 7 15.Sie EMAs legen eine höhere Gewichtung auf aktuelle Daten als auf ältere Daten, sie sind eher reaktiv auf die neuesten Preisänderungen als SMAs sind, was die Ergebnisse von EMAs rechtzeitiger macht und erklärt, warum die EM A ist der bevorzugte Durchschnitt unter vielen Händlern Wie Sie aus der nachstehenden Tabelle sehen können, können Händler mit einer kurzfristigen Perspektive nicht interessieren, welcher Durchschnitt verwendet wird, da der Unterschied zwischen den beiden Mitteln in der Regel eine Frage von bloßen Cent ist Hand, Händler mit einer längerfristigen Perspektive sollte mehr Berücksichtigung der durchschnittlichen sie verwenden, weil die Werte können von ein paar Dollar variieren, die genug von einem Preisunterschied ist, um letztlich einflussreich auf realisierte Renditen zu beweisen - vor allem, wenn Sie handeln eine große Menge an Stock. As mit allen technischen Indikatoren gibt es keine durchschnittliche Art von durchschnittlich, dass ein Händler nutzen können, um Erfolg zu garantieren, aber durch die Verwendung von Versuch und Irrtum können Sie zweifellos verbessern Sie Ihre Komfort-Ebene mit allen Arten von Indikatoren und als Ergebnis erhöhen Ihre Chancen, kluge Handelsentscheidungen zu machen. Um mehr über gleitende Durchschnitte zu erfahren, siehe Grundlagen der Umzugsdurchschnitte und Grundlagen der gewichteten beweglichen Mittelwerte. Eine Umfrage, die vom United States Bureau of Labor Statist Um die Stellenangebote zu sammeln Es sammelt Daten von den Arbeitgebern. Die Höchstbeträge der Gelder, die die Vereinigten Staaten leihen können Die Schuldenobergrenze wurde unter dem Zweiten Freiheitsanleihegesetz geschaffen. Der Zinssatz, bei dem ein Depotinstitut die in der Federal Reserve gepflegten Gelder leiht Ein anderes Depotinstitut.1 Eine statistische Maßnahme für die Streuung der Renditen für einen bestimmten Wertpapier oder Marktindex Die Volatilität kann entweder gemessen werden. Handeln Sie den US-Kongress, der 1933 als Bankgesetz verabschiedet wurde und die Geschäftsbanken daran hinderte, an der Investition teilzunehmen Gehaltsliste bezieht sich auf jeden Job außerhalb von Bauernhöfen, privaten Haushalten und dem gemeinnützigen Sektor Das US Bureau of Labor.