Eksponentiaalinen Liikkuva Keskiarvo Ennuste

Eksponentiaalinen liukuva keskiarvo - EMA. BREAKING DOWN Exponential Moving Average - EMA. 12 ja 26 päivän EMA ovat suosituimpia lyhyen aikavälin keskiarvoja, ja niitä käytetään luomaan indikaattoreita, kuten liukuva keskimääräinen lähentymisprosentti MACD ja prosentuaalisen hinnan oskillaattori PPO Yleisesti ottaen 50- ja 200-päivän EMA: t käytetään pitkän aikavälin trendien signaaleina. Teknisiä analyysejä käyttävät työntekijät pitävät liikkuvia keskiarvoja erittäin hyödyllisinä ja oivaltavina, kun niitä käytetään oikein, mutta aiheuttavat haittaa, kun niitä käytetään väärin tai tulkitaan väärin. Kaikki liikkuvat keskiarvot Yleisesti käytettyjä teknisiä analyyseja ovat luonteensa vuoksi jäljessä olevat indikaattorit. Näin ollen päätelmissä, jotka johtuvat liukuvan keskiarvon soveltamisesta tiettyyn markkinakarttaan, tulisi olla markkinoiden liikkumisen vahvistaminen tai sen vahvuuden osoittaminen. Hyvin usein, kun liikkumaton keskiarvo Indikaattoriviiva on muuttanut markkinoiden merkittävää muutosta, optimaalinen markkinoillepääsy on jo ohittanut. EMA pyrkii lievittämään tätä huijausta MMA jossain määrin Koska EMA-laskenta asettaa enemmän painoa viimeisimpiin tietoihin, se houkuttaa hinta-aktiota hieman tiukemmin ja reagoi näin nopeammin Tämä on toivottavaa, kun EMA: ta käytetään kaupankäynnin merkintäsignaalin saamiseksi. EMA: n ymmärrys Kuten kaikki liikkuvat Keskimäärin indikaattoreita, ne soveltuvat paljon trendimarkkinoille. Kun markkinat ovat vahva ja jatkuva nousu, EMA-indikaattoriviiva näyttää myös nousevan ja päinvastoin alaspäin suuntautuvalle trendille. Valppaat kauppiaat kiinnittävät paitsi huomiota EMA-linja, mutta myös muutosnopeuden suhde suhteessa palkkiin Seuraavaksi esimerkiksi voimakkaan nousutrendin hintavaikutus alkaa laskeutua ja päinvastoin, EMA: n muutosnopeus yhdestä palkista toiseen aloittaa Vähenevät niin kauan, että indikaattorilinja leviää ja muuttumisnopeus on nolla. Tällöin tai edes muutamien palkkien vuoksi jäljellä olevan vaikutuksen vuoksi hinnanmuutoksen olisi pitänyt olla päinvastainen. EMA: n muutosvauhdin tasaista vähenemistä voitaisiin käyttää indikaattorina, joka voisi edelleen torjua EMA: n keskimääräisten liikkuvien liikkeiden liikkuvuuden jäljellä olevan vaikutuksen aiheuttamaa dilemaa. EMA: ita käytetään yleisesti yhdessä muiden indikaattoreiden kanssa merkittävien Markkinoiden liikkeitä ja niiden pätevyyden arvioimista EAN: lla on käytännöllisempää päivänsisäisten ja nopeasti liikkuvien markkinoiden kauppiaille. Usein kauppiaat käyttävät EMA: ita kaupankäynnin puolueellisuuden määrittämiseen. Esimerkiksi jos EMA päivittäisessä kaaviossa osoittaa voimakkaasti nousevaa suuntausta, Päivänsisäinen elinkeinonharjoittajan strategia voi olla kaupankäynnin vain pitkän päivän puolella päivänsisäisen kaavion avulla. Keskimääräiset arvot - Yksinkertaiset ja eksponentiaaliset. Keskimääräiset arvot - Yksinkertaiset ja eksponentiaaliset. Keskimääräiset keskiarvot tasoittavat hintatietoja trendin jälkeisen indikaattorin muodostamiseksi. Ne eivät ennusta hintaosuutta , Vaan pikemminkin määritellä nykyinen suunta viivästyllä Moving averages lag, koska ne perustuvat aikaisempaan hintaan huolimatta tästä viivästyksestä, liukuvat keskiarvot auttavat tasaista hintakehitystä ja filte R melu. Ne muodostavat myös rakennuspalikoita monille muille teknisille indikaattoreille ja peitteille, kuten Bollinger Bands MACD: lle ja McClellan Oscillatorille. Kaksi suosituinta liikkuvaa keskiarvoa ovat Simple Moving Average SMA ja Exponential Moving Average EMA Nämä liukuvat keskiarvot Voidaan käyttää trendin suuntauksen määrittämiseen tai potentiaalisen tuen ja vastustason määrittämiseen. Tässä on kaavio sekä SMA: n että EMA: n kanssa. Napsauta kaavion live-versiota varten. Simple Moving Average Laskutus. Yksinkertainen liikkuva keskiarvo muodostuu Laskemalla tietyn ajanjakson keskimääräinen hinta tietyn ajanjakson aikana Useimmat liikkuvat keskiarvot perustuvat päätöshintoihin Viiden päivän yksinkertainen liukuva keskiarvo on viiden päivän sulkemisjoukkojen summa jaettuna viidellä Kuten nimensä mukaan liikkuva keskiarvo on, Keskiarvo, joka siirtää 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 lisäämällä Uusi datapiste 17 Edellä olevassa esimerkissä hinnat nousevat vähitellen 11-17: sta yhteensä seitsemän päivän ajan Huomaa, että liukuva keskiarvo nousee myös 13: stä 15: een kolmen päivän laskentajaksolla Huomaa myös, että jokainen liukuva keskiarvo on juuri Viimeinen hinta Esimerkiksi ensimmäisen päivän liukuva keskiarvo on 13 ja viimeinen hinta on 15 Hinnat edellisiltä neljä päivää olivat alhaisemmat ja tämä aiheuttaa liukuvan keskiarvon myöhästymiseen. Exponential Moving Average Calculation. Exponential liukuva keskiarvo vähentää viivettä soveltamalla enemmän Paino viimeaikaisiin hintoihin Uusimpaan hintaan riippuva painotus riippuu liikkuvan keskiarvon jaksoista. Eksponentiaalisen liukuvan keskiarvon laskemisessa on kolme vaihetta. Ensimmäinen laskenta Te yksinkertainen liukuva keskiarvo Eksponentiaalinen liukuva keskiarvo EMA: n täytyy alkaa jonnekin, joten edellisen jakson aikana käytetään yksinkertaista liikkuvaa keskiarvoa s EMA ensimmäisessä laskelmassa Toiseksi laske painotuskerroin Kolmas, laske eksponentiaalinen liukuva keskiarvo Alla oleva kaava on 10 päivän EMA. Kymmenen jakson eksponentiaalinen liukuva keskiarvo koskee 18 18 painotusta viimeisimpään hintaan 10-jakso EMA voidaan myös kutsua 18 18 EMA 20-jakso EMA soveltaa 9 52 punnitus viimeisimmän hinnan 2 20 1 0952 Huomaa, että lyhyemmän ajanjakson painotus on enemmän kuin painotus pidemmällä ajanjaksolla. Painotus laskee puoleen joka kerta, kun liikkuva keskiarvo kaksinkertaistuu. Jos haluat meille tiettyä prosenttiosuutta EMA: lle , Voit käyttää tätä kaavaa muuttaaksesi sen aikajaksoiksi ja antamalla sitten arvon EMA: n parametriksi. Below on taulukkolaskentaesimerkki 10 päivän yksinkertaisesta liikkuvasta keskiarvosta ja 10 päivän eksponentiaalisesta liikkuvasta keskiarvosta Intelin yksinkertaiselle liikkuvalle keskiarvolle Ne ovat suoraviivaisia ​​ja vaativat vähän selitystä Kymmenen päivän keskiarvo yksinkertaisesti siirtyy uusien hintojen tullessa saataville ja vanhojen hintojen pudotus Eksponentiaalinen liukuva keskiarvo alkaa yksinkertaisella liukuva keskiarvolla 22 22 ensimmäisessä laskelmassa Ensimmäisen laskelman jälkeen normaali kaava Ottaa sen takaisin Koska EMA alkaa yksinkertaisella liukuva keskiarvolla, sen todellinen arvo ei toteudu ennen 20: n tai kauemmin jaksoissa. Toisin sanoen excel-laskentataulukon arvo saattaa poiketa kuvion arvosta lyhyen tarkastelujakson takia. Laskentataulukko menee vain 30 jaksoa, mikä tarkoittaa, että yksinkertaisen liukuvan keskiarvon vaikutus on ollut 20 jaksoa hajottamaan StockCharts palaa vähintään 250 ajanjaksoille tyypillisesti paljon kauemmaksi sen laskelmissa, joten yksinkertaisen liukuvan keskiarvon vaikutukset ensimmäisessä laskelmassa ovat täysin Lag-tekijä. Pidemmät liukuva keskiarvo, sitä enemmän viivästyminen 10 päivän eksponentiaalinen liukuva keskiarvo houkuttelee hintoja melko tiiviisti ja kääntyy lähiaikoina Alhaiset liukuva keskiarvo ovat kuin nopeusveneet - ketterä ja nopea vaihtaa Sitä vastoin 100 päivän liukuva keskiarvo sisältää paljon aiempia tietoja, jotka hidastavat sitä Pitkät liukuvat keskiarvot ovat kuin valtamerialukset - letarginen ja hitaasti muuttuva Se vie Suurempi ja pidempi hinta liikkuvuus 100 päivän liukuva keskiarvo muuttaa kurssi. Klikkaa kaavion live-versio. Yllä oleva taulukko osoittaa SP 500 ETF 10 päivän EMA seurata tarkasti hintoja ja 100 päivän SMA hionta korkeampi Jopa tammikuun ja helmikuun pienentyessä 100 päivän SMA pitäytyi kurssin aikana, mutta ei laskenut. 50 päivän SMA sopii jonnekin 10 ja 100 päivän liukuvien keskiarvojen välillä, kun on kyse viivästymisestä. Yksinkertaiset ja eksponentiaaliset liikkuvat keskiarvot. Vaikka selkeitä eroja on yksinkertaisten liikkuvien keskiarvojen ja eksponentiaalisten liikkuvien keskiarvojen välillä, ei ole välttämättä parempi kuin muilla eksponentiaalisilla liikkuvilla keskiarvoilla on vähemmän viiveitä ja siksi ovat herkempiä viimeaikaisille hinnoille. Liikkeessä olevat liikkuvat keskiarvot kääntyvät ennen yksinkertaisia ​​liikkuvia keskiarvoja. Yksinkertaiset liukuvat keskiarvot edustavat toisaalta todellista hintojen keskiarvoa koko ajanjaksolle. Näin ollen yksinkertaiset liikkuvat keskiarvot voivat sopia paremmin tuki - tai resistenssitasojen tunnistamiseen. Tavoitteiden, analyyttisen tyylin ja aikataulun mukaan Chartistien tulisi kokeilla molempia liikkuvia keskiarvoja sekä eri aikajaksoja parhaimman sovituksen löytämiseksi Alla olevassa taulukossa IBM näyttää 50 päivän SMA: n punaisella ja 50 päivän EMA: Tammikuun lopulla, mutta EMA: n lasku oli terävämpi kuin SMA: n lasku EMA nousi helmikuun puolivälissä, mutta SMA jatkoi maaliskuun loppuun saakka Huomaa, että SMA nousi yli kuukauden kuluttua EMA: sta. Ja ajanjaksot. Liikkuvan keskiarvon pituus riippuu analyyttisistä tavoitteista Lyhyt liukuva keskiarvo 5-20 jakso soveltuu parhaiten lyhytaikaisiin trendeihin ja kaupankäyntiin Chartistit, jotka ovat kiinnostuneita keskipitkän aikavälin kolmesta Nds valitsee pitemmät liukuvat keskiarvot, jotka voivat pidentää 20-60 jaksoa Pitkäaikaiset sijoittajat mieluummin liikkuvat keskiarvot 100 tai useamman jakson aikana. Jotkut liikkuvat keskimääräiset pituudet ovat suosittuja kuin toiset 200 päivän liukuva keskiarvo on ehkä suosituin Koska Sen pituus, 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 liukuvaa keskiarvoa yhdessä Lyhyen aikavälin, 10- Päivän liukuva keskiarvo oli melko suosittu aikaisemmin, koska se oli helppo laskea Yksi yksinkertaisesti lisäsi numerot ja siirsi desimaalipilkun. Tunnistusmerkki. Sama signaali voidaan tuottaa käyttämällä yksinkertaisia ​​tai eksponentiaalisia liikkuvia keskiarvoja. Kuten edellä on mainittu, etusija riippuu jokaisesta Yksittäiset Alla olevat esimerkit käyttävät sekä yksinkertaisia ​​että eksponentiaalisia liikkuvia keskiarvoja Termi liikkuva keskiarvo koskee sekä yksinkertaisia ​​että eksponentiaalisia liikkuvia keskiarvoja. Liikkuvan keskiarvon suunta välittää tärkeitä tietoja ab Hintojen nousu Liikkuvan keskiarvon nousuvauhti osoittaa, että hinnat ovat yleisesti kasvussa Liikkuvan keskiarvon lasku osoittaa, että hinnat laskevat keskimäärin Liikevoiton nouseva pitkän aikavälin keskiarvo heijastaa pitkän aikavälin nousua Pitkän aikavälin liukuva keskiarvo heijastaa pitkän aikavälin kehitystä Laskeva trendi. Yllä oleva taulukko osoittaa 3M MMM: n 150 päivän eksponentiaalisen liukuvan keskiarvon kanssa. Tämä esimerkki osoittaa, kuinka hyvin liikkuvat keskiarvot toimivat, kun suuntaus on vahva. 150 päivän EMA hylkäsi marraskuussa 2007 ja jälleen tammikuussa 2008. 15 laskee kääntää tämän liukuvan keskiarvon suuntausta. Nämä jäljessä olevat indikaattorit osoittavat trendin kääntymistä parhaimmillaan tai sen jälkeen, kun ne esiintyvät pahimmillaan. MMM jatkoi maaliskuun 2009 pienenemistä ja nousi sitten 40-50. Huomaa, että 150 päivän EMA ei noussut Kunnes tämä nousu Kun se teki, MMM jatkoi edelleen seuraavien 12 kuukauden aikana Siirtyvät keskiarvot toimivat loistavasti vahvoissa suuntauksissa. Kaksinkertaiset poikittaisliikkeet. Kaksi liukuvaa keskiarvoa voidaan käyttää yhdessä tuottamaan crossover Signaaleja Rahoitusmarkkinoiden teknisessä analyysissä John Murphy kutsuu tämän kaksinkertaisen crossover - menetelmän. Kaksinkertaiset crossoverit sisältävät suhteellisen lyhyen liukuvan keskiarvon ja suhteellisen pitkään liikkuvan keskiarvon. Kaikkien liikkuvien keskiarvojen tavoin liikkuvan keskiarvon yleinen pituus määrittää järjestelmän A Järjestelmää käyttämällä 5 päivän EMA: ta ja 35 päivän EMAa pidettäisiin lyhyen aikavälin järjestelmänä, joka käyttää 50 päivän SMA: ta ja 200 päivän SMA: ta, katsotaan keskipitkäksi, ehkä jopa pitkän aikaväliksi. Lyhyempi liikkuva keskiarvo ylittää pitemmän liukuvan keskiarvon Tämä tunnetaan myös kultaisena ristänä. Laskeva laskeva crossover esiintyy, kun lyhyempi liikkuva keskiarvo ylittää pitemmän liukuvan keskiarvon. Tämä tunnetaan kuolleena ristikkäisenä. Keskimääräiset risteytykset tuottavat suhteellisen myöhäisiä signaaleja. Järjestelmässä käytetään kahta jäljellä olevaa indikaattoria Mitä pidempiä liikkuvia keskimääräisiä jaksoja, sitä suurempi signaalien signaalin viive Nämä signaalit toimivat hyvin, kun hyvä suuntaus kestää Kuitenkin liikkuvat Keskimääräinen risteysjärjestelmä tuottaa runsaasti kuiskauslepoja ilman vahvaa suuntausta. Myös kolminkertainen ristikkomenetelmä, johon liittyy kolme liukuvaa keskiarvoa Jälleen signaali syntyy, kun lyhyin liikkuva keskiarvo ylittää kaksi pidempiä liikkuvia keskiarvoja. Yksinkertainen kolminkertainen ristikkojärjestelmä Voi olla viiden päivän, 10 päivän ja 20 päivän liukuva keskiarvo. Edellä oleva kaavio osoittaa Home Depot HD: n 10 päivän EMA: n vihreällä katkoviivalla ja 50 päivän EMA: n punaisella viivalla Musta viiva on päivittäinen sulkeminen Liikkuva keskiarvo Crossover olisi johtanut kolmeen whipsaws ennen saalis hyvää kauppaa 10 päivän EMA rikkoi 50 päivän EMA lokakuun lopulla 1, mutta tämä ei kestänyt kauan kuin 10 päivän siirtynyt takaisin ylös marraskuun puolivälissä 2 Tämä risti kesti Pidempään, mutta seuraavan laskeva crossover tammikuussa 3 tapahtui lähellä marraskuun marraskuun hintatasoja, jolloin toinen whipsaw Tämä laskeva indikaattoreiden raja ei kestänyt kauan, kun 10 päivän EMA siirtyi yli 50 päivän muutamaa päivää myöhemmin 4 Kun kolme huonoa signaalia , neljäs Signaali esitti vahvan liikkeen, kun kalakanta oli yli 20 vuotta. Tässä on kaksi takeawaysia. Ensinnäkin crossovers ovat alttiita whipsawille. Hinta - tai aikasuodatinta voidaan käyttää estämään piiskahajaa. Kaupat voivat vaatia, että crossover kestää 3 päivää ennen kuin ne toimivat tai vaativat 10 päivän EMA siirtyy 50 päivän EMA: n alapuolelle tiettyyn määrään ennen toimimista Toiseksi MACD: n avulla voidaan käyttää näiden risteytysten tunnistamista ja kvantifiointia MACD 10,50,1 näyttää rivin, joka kuvaa kahden eksponentiaalisen liikkuvan keskiarvon MACD kääntyy positiiviseksi kultaisen ristin aikana ja negatiivisena kuolleen ristin aikana. Prosenttihinnoitteluprosessin PPO: ta voidaan käyttää samalla tavoin näyttää prosentuaaliset erot Huomaa, että MACD ja PPO perustuvat eksponentiaalisiin liikkuviin keskiarvoihin eivätkä ne sovi yhteen yksinkertaisten liikkuvien keskiarvojen kanssa. Tämä kaavio näyttää Oracle ORCL: n 50 päivän EMA: n, 200 päivän EMA: n ja MACD: n 50 200: llä. Neljä liikkuvaa keskimääräistä ristikkäisluvua 2 1 vuoden aikana. Kolme ensimmäistä johtivat piiskahaalauksiin tai huonoihin Kaupat Jatkuva suuntaus alkoi neljännellä risteyksellä, kun ORCL kehittyi 20-luvun puoliväliin. Jälleen kerran liikkuvat keskimääräiset risteytykset toimivat hyvin, kun suuntaus on vahva, mutta tuottaa tappioita trendin puuttuessa. Risteytykset. Keskimääräisiä keskiarvoja voidaan myös käyttää Tuottaa signaaleja yksinkertaisilla hintarajoilla Jos nouseva hinta ylittyy liukuvan keskiarvon yli, laskeva signaali syntyy, kun hinnat liikkuvat liukuvan keskiarvon alapuolella. Hintavertailut voidaan yhdistää suurempaan suuntaan. Kauemmin liikkuvissa keskiarvoissa asetetaan äänimerkki Suurempi suuntaus ja lyhyempi liukuva keskiarvo käytetään signaalien tuottamiseen Yksi etsiisi nousevan hinnan risteyksiä vain silloin, kun hinnat ovat jo pitemmän liukuvan keskiarvon yläpuolella Tämä olisi kaupankäynti sopusoinnussa suuremman kehityksen kanssa Esimerkiksi jos hinta on yli 200- Päivän liikkuva keskiarvo, kartistit keskittyisivät vain signaaleihin, kun hinta siirtyy 50 päivän liukuvan keskiarvon yläpuolelle. Ilmeisesti siirto 50 päivän liukuvan keskiarvon alapuolella D etukäteen tällainen signaali, mutta tällaiset laskusuuntaiset ristit jäisivät huomiotta, koska suu - rempi trendi on noussut. Jyrkkään ristiin viittaisi yksinkertaisesti vetäytymiseen suuremmassa nousupyörässä. Ristin yli 50 päivän liukuva keskiarvo merkitsisi hintojen nousua ja jatkoa Suurempi nousu. Seuraava kaavio kertoo Emerson Electric EMR: n 50 päivän EMA: lla ja 200 päivän EMA: lla. Vaihto nousi yllä ja pidettiin elokuussa 200 päivän liukuva keskiarvon yläpuolella. Jälleen helmikuun alussa Hinnat muuttuivat nopeasti 50 päivän EMA: n yläpuolelle ja antoivat vihreitä nuolia vihreille nuolille sopivimpaan nousuun. MACD 1,50,1 näkyy indikaattorissa vahvistaaksesi hinnankorotukset 50 päivän EMA: n ylä - tai alapuolella 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 alle 50 päivän EMA. Supportin ja Resistance-arvon. Siirtyvät keskiarvot voivat toimia myös Tukea nousussa ja vastustuksessa alamäessä Järjestys Lyhyen aikavälin nousuvauhti saattaa löytää tukea lähellä 20 päivän yksinkertaista liikkuvaa keskiarvoa, jota käytetään myös Bollingerin bändeissä Pitkäaikainen nousu saattaa löytää tukea 200 päivän yksinkertaisen liukuvan keskiarvon, joka on suosituin pitkän aikavälin Liukuva keskiarvo Jos tosiasia, 200 päivän liukuva keskiarvo voi tarjota tukea tai vastustusta yksinkertaisesti siksi, että sitä käytetään niin paljon. Se on melkein kuin itse täyttävä profetia. Yllä oleva kuva esittää NY Compositea 200 päivän yksinkertaisella liukuva keskiarvo puolivälistä 2004 vuoden 2008 loppuun 200 päivän tukena monta kertaa ennakkona Kun trendi päinvastoin kaksinkertaisen tukivälineen kanssa, 200 päivän liukuva keskiarvo toimi resistanssina noin 9500. Älä odota tarkkaa tukea ja resistenssitasoja liikkuvat Keskiarvot, etenkin pitkät liukuvat keskiarvot Markkinat ohjaavat tunteita, mikä tekee heistä alttiiksi ylityksille Tarkkojen tasojen sijasta liikkuvia keskiarvoja voidaan käyttää tuki - tai vastusvyöhykkeiden tunnistamiseen. Liikkuvat keskiarvot On punnittava haittoja vastaan ​​Moving averages on trendi seuraavaksi tai jäljessä, indikaattorit, jotka ovat aina askel taakse. Tämä ei välttämättä ole huono asia. Kaiken kaikkiaan trendi on ystäväsi ja on parasta käydä kauppaa Trendi Siirtyvät keskiarvot varmistavat, että elinkeinonharjoittaja vastaa nykyistä suuntausta Vaikka trendi on ystäväsi, arvopaperit vievät paljon aikaa kauppapaikkoihin, jotka tekevät liikkuvien keskiarvojen tehottomaksi Kun trendi, liukuvat keskiarvot pitävät sinut , Mutta myös antaa myöhäisiä signaaleja Don t odottaa myyvän ylhäältä ja ostaa alhaalta käyttämällä liikkuvia keskiarvoja Kuten useimmilla teknisillä analyysityökaluilla, liukuvia keskiarvoja ei pidä käyttää yksinään vaan yhdessä muiden täydentävien työkalujen kanssa Chartistit voivat käyttää liikkumista Keskiarvot määritellä yleinen suuntaus ja sitten käyttää RSI määrittää ylivaltaisia ​​tai oversold tasoja. Lisäämällä liukuva keskiarvot StockCharts Charts. Moving keskiarvot ovat saatavilla hintojen peitto ominaisuus SharpCharts-työpöytä Käyttäjä voi valita joko yksinkertaisen liukuvan keskiarvon tai eksponentiaalisen liukuvan keskiarvon käyttämällä päällekkäisyyksiä - valikon. Ensimmäisen parametrin avulla määritetään ajanjaksojen määrä. Valinnaisen parametrin avulla voidaan määrittää, mikä hintataso on käytössä Laskelmissa - O: lle Avaa, H korkealle, L matalalle ja C: n Close A-pilkulle käytetään parametrien erottamista. Muuta valinnaista parametria voidaan lisätä siirtämään liikkuvia keskiarvoja vasemmalle tai oikealle tulevaan Negatiivinen luku -10 siirtäisi liukuvan keskiarvon vasempaan 10 jaksoon. Positiivinen luku 10 siirtäisi liukuvan keskiarvon oikeaan 10 jaksoon. Useita liikkuvaa keskiarvoa voidaan peittää hintaluettelosta yksinkertaisesti lisäämällä toinen päällysrivikko työpöydälle StockChartsin jäsenille Voi vaihtaa värejä ja tyyliä erottamaan useita liikkuvia keskiarvoja Kun valitset indikaattorin, avaa Lisäasetukset napsauttamalla vihreää kolmiota. Lisäasetuksia voidaan käyttää myös lisäämällä liukuva keskimääräinen peittokuva muihin teknisiin indikaattoreihin, kuten RSI, CCI ja Volume. Klikkaa tästä live-kaavalle, jossa on useita erilaisia ​​liukuvia keskiarvoja. Käyttämällä liikkuvia keskiarvoja StockCharts-skannauksilla. Tässä on muutamia näytteenottosarjoja, jotka StockCharts Jäsenet voivat käyttää skannaamaan erilaisia ​​liikkuvia keskimäärin tilanteita. Surullinen 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 indikaattori, 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 välinen raja EMA ja 35 päivän EMA 150 päivän liukuva keskiarvo putoaa, kunhan 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. Keskimäärin ja eksponentiaalisten tasoitusmallien siirto. Ensimmäisen askeleen ylittäessä keskimääriä malleja, 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 paikallaan hitaasti vaihtelevalla keskiarvolla. Siksi siirrämme paikallisen keskimääräisen liikkuvuuden keskiarvon keskiarvon arvioimiseksi ja käytämme sitä lähitulevaisuuden ennusteena. Jota pidetään kompromissina keskimääräisen mallin ja satunnaisen vaelluksen ilman ajoväylämallia käyttäen. Samaa strategiaa voidaan käyttää paikallisen trendin arvioimiseen ja ekstrapolointiin Liukuvaa keskiarvoa kutsutaan usein alkuperäisen sarjan tasoitetuksi versioksi, koska lyhyen aikavälin keskiarvotuksen vaikutus tasoittaa alkuperäisen sarjan kaareutuksia säätämällä liikkuvan keskiarvon leveyden tasoittamisen astetta voimme toivoa löytävän jonkinlaista Optimaalinen tasapaino keski - ja satunnaiskäytävien mallien välillä Yksinkertaisin keskitemallin malli on yksinkertainen, yhtä painotettu liukuva keskiarvo. Y: n arvon t hetkellä t 1 ennuste, joka tehdään ajanhetkellä t on sama keskiarvo Viimeisimmistä m-havainnoista. Tässä ja muualla käytän Y-hattana olevaa merkkiä ennustamaan aikasarjasta Y, joka on tehty mahdollisimman aikaisemmalla päivämäärällä tietyn mallin mukaan. Tämä keskiarvo keskittyy ajanjaksoon t-m 1 2, mikä tarkoittaa, että arvio Paikallinen keskiarvo pyrkii jäljessä paikallisen keskiarvon todellisesta arvosta noin m 1 2 jaksolla. Näin ollen sanomme, että datan keski-ikä yksinkertaisella liiketaloudellisella keskiarvolla on m 1 2 suhteessa siihen kauteen, jolle ennuste lasketaan Tämä on aika, jolla ennusteiden taipumus jää jäljessä datan käännekohdista. Esimerkiksi, jos keskiarvo lasketaan viimeksi kuluneesta viidestä arvosta, ennusteet ovat noin 3 jaksoa myöhässä kääntöpisteiden vastaamisessa Huomaa, että jos m 1, Yksinkertainen liukuva keskiarvo SMA-malli vastaa satunnaisen kävelymallin ilman kasvua Jos m on hyvin suuri, joka on verrattavissa arviointikauden pituuteen, SMA-malli vastaa keskiarvoista mallia. Kuten ennustamomallin tahansa parametrilla, 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 Ensin yritetään sovittaa satunnaisen kävelyn kanssa Malli, joka vastaa yksinkertaista liikkumatonta keskiarvoa yhdestä termistä. 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 satunnaiskäytävä malli tässä tapauksessa. Tämän tietojen keskimääräinen ikä Ennuste on 3 5 1 2, joten se on yleensä jäljessä käännekohdista noin kolmella jaksolla Esimerkiksi kaatumisajatusta esiintyy 21, mutta ennusteet eivät kääntyneet vasta useisiin jaksoihin. Huomaa, Pitkän aikavälin ennusteet SMA-modista El on horisontaalinen suora, kuten satunnaiskäytävässä. Siten SMA-mallissa oletetaan, että datassa ei ole trendiä. Vaikka satunnaiskäytävämallin 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 ennusteisiin eivät laajene ennustehorisontin kasvaessa. Tämä ei tietenkään ole oikea. Valitettavasti ei ole mitään taustalla olevaa Tilastoteoria, joka kertoo, miten luottamusväliä pitäisi laajentaa tähän malliin. Ei kuitenkaan ole liian vaikeaa laskea empiirisiä estimaatteja luottamusrajoista pitempään horisontin ennusteisiin. 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 standardipoikkeamat kullakin ennusteella h Orizon, ja sitten rakentaa luottamusväliä pitempiaikaisille ennusteille lisäämällä ja vähentämällä sopivan keskihajonnan moninkertaisia ​​arvoja. Jos yritämme 9-aikavälin yksinkertaista liikkuvaa keskiarvoa, saamme vielä tasaisemmat ennusteet ja enemmän jäljellä oleva vaikutus. 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 kymmenen ajanjaksolla. Mikä taso on parasta tässä sarjassa Tässä on taulukko, joka vertailee virhestatuksiaan ja sisältää 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 identtisiä. Esimerkiksi malleissa, joilla on hyvin samankaltaiset virhestatukset, voimme valita, olisiko mieluummin hieman reagointikykyä tai hieman tasaisempi ennusteissa. Palaa sivun yläreunaan. Brown s Yksinkertainen eksponentiaalinen tasoitus eksponentiaalisesti painotettu Liikkuvaa keskiarvoa. Edellä kuvatulla yksinkertaisella liikkuvalla keskimääräisellä mallilla on ei-toivottu ominaisuus, että se käsittelee viimeiset k-havainnot yhtä lailla ja jättää täysin huomiotta kaikki aiemmat 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 Edellisen ennusteen ja aiemman havainnon välillä. Toisessa versiossa seuraava ennuste saadaan säätämällä edellistä ennustusta edellisen virheen suuntaan murto-osalla. On virheen aikaan t Kolmannessa versiossa ennuste on Eksponentiaalisesti painotettu eli diskontattu liikkuva keskiarvo diskonttokertoimen 1 kanssa. Ennustemallin interpolointiversio on yksinkertaisin käyttää, jos toteutat mallia laskentataulukossa, 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 Ennusteelle laskettuun ajanjaksoon Tämän ei pitäisi olla ilmeinen, mutta se voidaan helposti osoittaa arvioimalla ääretön sarja Näin ollen yksinkertainen liukuva keskimääräinen ennuste pyrkii kääntämään kääntöpisteitä 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 reagoivampaa viime aikoina tapahtuneisiin muutoksiin. Esimerkiksi yhdeksällä ehdolla olevalla SMA-mallilla ja kahdella SES-mallilla on molemmat keskimääräinen ikä 5 on da 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. Tämän sarjan SES-mallin optimaalinen arvo osoittautuu On 0 2961, kuten tässä on esitetty. Tämän ennusteen tietojen keskimääräinen ikä on 1 0 2961 3 4 jaksoa, joka on samanlainen kuin 6-kertainen yksinkertainen liikkuva 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 vakiotermi, joka muuten tunnetaan ARIMA 0,1,1 - malliksi ilman vakioa. ARIMA-mallissa MA 1 - kerroin vastaa Esimerkiksi, jos sijoitat ARIMA 0,1,1 - mallin ilman vakioja täällä analysoituun sarjaan, arvioitu MA 1 - kerroin osoittautuu 0 7029: ksi, 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 vastaa koko arviointikauden aikana havaittua keskimääräistä trendiä 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 eksponentiaalisen tasoitusmallin kanssa kausittaisen säätämisen kanssa tai ilman sitä käyttämällä inflaatiota säätämisvaihtoehtoa ennusteprosessissa Asianmukaista inflaation prosentuaalista kasvuvauhtia jaksoa kohti 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 yläreunaan. 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 Ja ne voidaan muokata siten, että ne sisältävät lineaarisen lineaarisen kehityksen, kuten edellä on esitetty. Mitä lyhyen aikavälin trendeihin Jos sarjassa on vaihteleva kasvuvauhti tai syklinen kuvio, joka erottuu selvästi kohinaa vastaan ​​ja jos on tarpeen Ennustetaan enemmän kuin 1 jakso eteenpäin, paikallisen trendin estimointi saattaa myös olla kysymys Yksinkertainen eksponentiaalinen tasoitusmalli voidaan yleistää lineaarisen eksponentiaalisen tasoittavan LES-mallin saamiseksi, joka laskee paikalliset arviot sekä tasosta että trendistä. Yksinkertaisin aikamuuttuva suuntaus Malli on Brownin lineaarinen eksponentiaalinen tasoitusmalli, jossa käytetään kahta erilaista tasoitettua sarjaa, jotka keskittyvät eri ajankohtiin. Ennuskaava kaava perustuu kahden keskuksen välisen linjan ekstrapolointiin. Tämän mallin Holt s: n hienostunut versio on Seuraavassa selostetaan Brownin lineaarisen eksponentiaalisen tasoitusmallin algebrallinen muoto, kuten yksinkertaisen eksponentiaalisen tasoitusmallin malli, voidaan ilmaista monissa erilaisissa, mutta e Kolmiarvoiset muodot Tämän mallin vakiomuoto on yleensä ilmaistu seuraavasti: Let S tarkoittaa yksinkertaisesti tasoitettua sarjaa, joka saadaan soveltamalla yksinkertaista eksponenttista tasoitusta sarjaan Y, eli S: n arvo ajanjaksolla t on annettu. Muista, että yksinkertaisen eksponentiaalisen tasoituksen alaisena 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 vähän ja anna ensimmäisen ennusteen olevan yhtä todellinen ensimmäinen havainto, ja e 2 Y 2 Y 1, jonka jälkeen ennusteet syntyy käyttäen 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 tasauksen yhdistelmää kausittaisella säätöllä. Holt s Linear Exponential Smoothing. Brown S LES - malli laskee paikalliset arviot tasosta ja trendistä tasoittamalla viimeaikaisia ​​tietoja, mutta se, että se tekee niin yhdellä tasoitusparametrilla, rajoittaa tietomalleja, jotka pystyvät sopeutumaan tasoon ja suuntaukseen, eivät saa vaihdella at Riippumattomat hinnat Holtin LES-malli käsittelee tätä ongelmaa sisällyttämällä kaksi tasoitusvaketta, yksi tasolle ja yksi trendille milloin tahansa t, kuten Brownin mallissa, paikallisen tason L t ja arvio T T paikallinen trendi Tässä ne lasketaan rekursiivisesti y: n arvosta t havaitussa ajanhetkessä ja aikaisemmissa tason ja trendin estimoinnissa kahdella yhtälöllä, jotka soveltavat erikseen eksponenttista tasoitusta. Jos arvioitu taso ja trendi ajanhetkellä t-1 Ovat vastaavasti L t 1 ja T t-1, silloin Y t: n ennuste, joka olisi tehty ajanhetkellä t-1, on yhtä suuri kuin L t-1 T t-1 Kun todellinen arvo havaitaan, Taso lasketaan rekursiivisesti interpoloimalla Y t: n ja sen ennusteen L t-1 T t-1 välillä käyttämällä painot ja 1. Arvioitua tasoa, eli L t L t 1, muutosta voidaan tulkita meluisaksi Suuntaus ajankohtana t Trendin päivitetty arvio arvioidaan sitten rekursiivisesti interpoloimalla L: n välillä T L t 1 ja edellinen trendin trendi T t-1 käyttämällä painotuksia ja 1. Trenditasoitusvakion tulkinta vastaa tasonsäätövakion tasoa. Pienillä arvoilla olevat mallit olettavat, että trendi muuttuu Vain moniin hitaasti, kun taas suurempien malleja oletetaan muuttuvan nopeammin. Suuri malli uskoo, että kaukana tulevaisuus on erittäin epävarma, koska trendien arvioinnin virheet tulevat melko tärkeiksi, kun ennustetaan enemmän kuin yksi aika edellä. Palaa alkuun Sivutaso tasoittaa ja voidaan arvioida tavanomaisella tavalla minimoimalla yhden askeleen ennusteiden keskimääräinen neliövirhe. Kun Statgraphicsissa tämä tehdään, arviot osoittavat olevan 0 3048 ja 0 008. Tarkoittaa sitä, että mallissa oletetaan hyvin vähän muutosta trendissä 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, vaikka se ei ole täsmälleen sama kuin se. Tässä tapauksessa se osoittautuu 1 0 006 125 Tämä isn ta erittäin tarkka luku Koska tarkkuuden tarkkuus ei ole todellisuudessa kolme desimaalia, mutta se on samaa yleistä suuruusluokkaa kuin otoskoko 100, joten tämä malli on keskimäärin melkoisen paljon historiaa trendin arvioimisessa. Alla oleva taulukko osoittaa, että LES-malli arvioi jonkin verran suurempaa paikallista suuntausta sarjan lopussa kuin SES-trendimallissa arvioitu jatkuva trendi. Myös arvioitu arvo on lähes identtinen SES-mallin kanssa sovittamalla tai ilman suuntausta , Joten tämä on melkein sama malli. Nyt nämä näyttävät kohtuullisilta ennusteiksi malliksi, jonka pitäisi arvioida paikallista suuntausta. Jos näet silmämunin tämän tontin, näyttää siltä, ​​että paikallinen trendi on kääntynyt alaspäin loppupuolella Sarja Wh On tapahtunut Tämän mallin parametrit on arvioitu minimoimalla yhden 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 sopusoinnussa meidän silmämunan extrapolation tiedot, voimme manuaalisesti säätää trendin tasoitus vakio niin, että se Käyttää trendin estimointia lyhyempää lähtötasoa. Jos esimerkiksi päätämme asettaa 0 1, paikallisen trendin arvioinnissa käytettävien tietojen keskimääräinen ikä on 10 jaksoa, mikä tarkoittaa sitä, 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 3, mutta vastaavilla tuloksilla, joilla on hieman enemmän tai vähemmän vastetta, saadaan vastaavasti 0 5 ja 0 2. A Holt s lineaarinen exp tasoitus Alfa 0 3048 ja beeta 0 008. B Holt s lineaarinen pikselointi alfa 0 3: lla ja beeta 0 1. C Yksinkertainen eksponentiaalinen tasoitus alfa 0 5. D Yksinkertainen eksponentiaalinen tasoitus alfa 0 3. E Yksinkertainen eksponenttinen tasoitus alfa 0 2.Kaikki tilastot ovat lähes samanlaisia, joten emme todellakaan pysty tekemään valintaa yhden askeleen ennakkoilmoitusvirheiden perusteella. Meidän on pudottava muut näkökohdat. Jos uskomme vahvasti, että on järkevää perustaa nykyinen Trendimääritys viimeisten 20 kauden aikana tapahtuneesta tai niin, voimme tehdä tapauksen LES-mallille, jossa on 0 3 ja 0 1 Jos haluamme olla agnostisia siitä, onko olemassa paikallinen trendi, niin yksi SES-malleista voisi Olisi helpompi selittää ja antaa myös enemmän middl E-of-the-road - ennusteet seuraavien viiden tai kymmenen jakson aikana. Palaa sivun yläreunaan. Mikä suuntaus-ekstrapolointi on paras horisontaalinen vai lineaarinen? Empiirinen näyttö viittaa siihen, että jos inflaatiota varten on jo säädetty Voi olla hankalaa ekstrapoloida lyhytaikaiset lineaariset kehityssuuntaukset hyvin pitkälle tulevaisuuteen. Tänään näkyvät trendit voivat hidastua tulevaisuudessa erilaisten syiden takia, kuten tuotteiden vanhentumisesta, lisääntyneestä kilpailusta ja teollisuuden syklisistä laskusuhdanteista tai noususta. Tästä syystä yksinkertainen eksponentiaalinen Pehmennys suorittaa usein parempaa otosta kuin muutoin olisi odotettavissa sen naiivista horisontaalisen trendin ekstrapolaatiosta huolimatta Lineaarisen eksponenttien tasausmallin vaimennetut trendimuutokset käytetän usein myös käytännössä toteuttamaan konservatiivisuuden muistiinpanon trendisuunnitelmiinsa Vaimennettu trendi LES-malli voidaan toteuttaa erityisenä esimerkkinä ARIMA-mallista, erityisesti ARIMA 1,1,2-mallista. On mahdollista laskea luottamusvälit arou Eksponentiaalisten tasoitusmallien tuottamat pitkän aikavälin ennusteet, tarkastelemalla niitä ARIMA-mallien erikoistapauksina Varo, että kaikki ohjelmistot eivät laske luottamusväliä 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 Yleisesti ottaen välekset levittyvät nopeammin SES-mallin suuremmiksi ja ne levittyvät paljon nopeammin, kun ne ovat lineaarisia eikä yksinkertaisia Tasoitus on käytössä Tätä aihetta käsitellään edelleen huomautusten ARIMA-malleissa. Palaa sivun yläreunaan.