Liukuva Keskiarvo Toisen Kertaluvun

Liikkuvat keskiarvot - Yksinkertaiset ja eksponentiaaliset. Liikkuvia keskiarvot - Yksinkertainen ja eksponentiaalinen. Keskimääräiset keskiarvot tasoittavat hintatietoa trendin jälkeisen indikaattorin muodostamiseksi. Ne eivät ennusta hintaosuutta, vaan määritellään nykyinen suuntaan viivästyneenä Moving averages lag, koska ne perustuvat Aiemmat hinnat Huolimatta tästä viivästyksestä liukuvat keskiarvot auttavat sujuvaa hintakehitystä ja suodattaa melun. Ne muodostavat myös rakennuspalikoita monille muille teknisille indikaattoreille ja peileille, kuten Bollinger Bands MACD: lle ja McClellan Oscillatorille. Kaksi suosituinta liikkuvaa keskiarvoa ovat Yksinkertainen liikkuva keskiarvo SMA ja eksponentiaalinen liikkuva keskiarvo EMA Näitä liikkuvia keskiarvoja voidaan käyttää trendin suuntauksen tunnistamiseen tai mahdollisen tuen ja vastustason määrittämiseen. Tässä on kaavio sekä SMA: n että EMA: n kanssa. versio. Yksinkertainen keskimääräinen laskeminen. Yksinkertainen liukuva keskiarvo muodostuu laskemalla tietyn arvopaperin keskimääräinen hinta tietyn ajanjakson s Useimmat liikkuvat keskiarvot perustuvat päätöshintoihin Viiden päivän yksinkertainen liukuva keskiarvo on viiden päivän summa suljettujen hintojen jaettuna viidellä Kuten nimikin mukaan liukuva keskiarvo on keskiarvo, joka liikkuu Vanhat tiedot hylätään uusien tietojen saatavana 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 ensimmäinen datapiste 12 ja lisäämällä uusi datapiste 17 Edellä olevassa esimerkissä hinnat nousevat vähitellen 11-17: sta yhteensä seitsemän päivän ajan Huomaa, että liikkuva keskiarvo nousee myös 13: sta 15: een kolmen päivän laskentajakson aikana. Huomaa myös, että jokainen liukuva keskiarvo on juuri viimeisen hinnan alapuolella. Esimerkiksi ensimmäisen päivän liukuva keskiarvo on 13 ja viimeinen hinta on 15. neljä päivää ovat pienemmät ja tämä aiheuttaa liukuvan keskiarvon viivästymiseen. Exponential Moving Average Laskutus. Exponential liukuvat keskiarvot vähentävät viiveitä soveltamalla enemmän painoa viimeaikaisiin hintoihin. Uusimpaan hintaan vaikuttava painotus riippuu liikkuvan keskiarvon kausien lukumäärästä. ovat kolme vaihetta eksponentiaalisen liukuvan keskiarvon laskemiseksi Ensiksi lasketaan yksinkertainen liukuva keskiarvo Eksponentiaalinen liukuva keskiarvo EMA: n täytyy alkaa jonnekin, joten edellisen jakson aikana käytetään yhtä yksinkertaista liikkuvaa keskiarvoa s EMA ensimmäisessä laskelmassa Toiseksi laske painotuskerroin Kolmas, laskea eksponentiaalinen liukuva keskiarvo Alla oleva kaava on 10 päivän EMA. A 10-jakson eksponentiaalinen liukuva keskiarvo soveltaa 18 18 painotus viimeisimpään hintaan 10-jakso EMA voidaan kutsua myös 18 18 EMA 20-jakso EMA soveltaa punnitusarvoja 9 52 viimeisimmälle hinnalle 2 20 1 0952 Huomaa, että lyhyemmän ajanjakson painotus on enemmän kuin painotus pidemmällä ajanjaksolla. tosiasia, paino laskee puoleen joka kerta, kun liukuva keskiarvo kaksinkertaistuu. Jos haluat meille tiettyä prosenttiosuutta EMA: lle, voit käyttää tätä kaavaa muuntamalla sen aikajaksoihin ja syöttämällä sitten arvon EMA: n parametriksi. on taulukkolaskenta esimerkki 10 päivän yksinkertaisesta liikkuva keskiarvosta ja 10 päivän eksponentiaalinen liukuva keskiarvo Intel Yksinkertaiset liikkuvia keskiarvoja ovat suoraan eteenpäin ja vaativat vähän selitystä 10 päivän keskiarvo yksinkertaisesti siirtyy, kun uudet hinnat tulevat saataville ja vanhoja hintoja pudota pois eksponentiaalinen liukuva keskiarvo alkaa yksinkertaisella liukuva keskiarvolla 22 22 ensimmäisessä laskelmassa Ensimmäisen laskennan jälkeen normaali kaava siirtyy. Koska EMA alkaa yksinkertaisella liukuva keskiarvolla, sen todellinen arvo ei toteudu vasta 20 tai kauemmin jaksoissa. muut sanat Excel-laskentataulukon arvo saattaa poiketa kaavion arvosta lyhyen tarkastelujakson takia Tämä laskentataulukko palaa vasta 30 jaksoa, mikä tarkoittaa yksinkertaisen mov Keskimäärin on ollut 20 jaksoa hävittämiseksi. StockCharts palaa ainakin 250 ajanjaksolle tyypillisesti paljon kauemmas sen laskelmista, joten yksinkertaisen liukuvan keskiarvon vaikutukset ensimmäisessä laskelmassa ovat täysin hajonneet. Lag Factor. Pidemmän liikkuva keskiarvo, sitä enemmän viive 10 päivän eksponentiaalinen liukuva keskiarvo halaa hintoja melko tiiviisti ja kääntyy pian hintojen nousun jälkeen Lyhyt liukuva keskiarvo on kuin pikaveneet - ketterä ja nopea vaihtaa Sitä vastoin 100 päivän liukuva keskiarvo sisältää paljon aikaisempia tietoja, jotka hidastavat sitä alas Pisin liikkuvat keskiarvot ovat kuin valtamerialukset - letarginen ja hitaasti muuttuva Se vie suuremman ja pidemmän hinnanmuutoksen 100 päivän liukuva keskiarvo muuttaa kurssia. Klikkaa kaavion live-versiota varten. Edellä oleva taulukko osoittaa SP 500 ETF: n 10 päivän EMA seurasi tiukasti hintoja ja 100 päivän SMA-hionta korkeammalla Vaikka tammikuun ja helmikuun pienentyessä 100 päivän SMA kävi kurssin eikä laski 50 päivän SMA sopii jonnekin 10: n ja 100 vuorokauden liikkuvia keskiarvoja, 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 ne ovat siksi herkempi viimeaikaisille hinnoille - ja viimeaikaisten hintamuutosten aikana Eksponentiaaliset liikkuvat keskiarvot kääntyvät ennen yksinkertaisia ​​liikkuvia keskiarvoja Yksinkertaiset liikkuvat keskiarvot puolestaan ​​edustavat todellista hintojen keskiarvoa koko ajanjaksolle. Näin ollen yksinkertaiset liikkuvat keskiarvot voivat olla paremmin sopivia tunnistaa tuki - tai resistenssitasot. Keskimääräisen mieltymyksen määrittäminen riippuu tavoitteista, analyyttisestä tyylistä ja aikataulusta Chartistien tulisi kokeilla molempia liikkuvia keskiarvoja sekä eri aikajaksoja parhaimman sovituksen löytämiseksi Alla olevassa taulukossa IBM näyttää 50 päivän SMA: n punainen ja 50 päivän EMA vihreässä Molemmat huipentuivat tammikuun lopussa, mutta EMA: n lasku oli terävämpi kuin taantuma i n SMA EMA nousi helmikuun puolivälissä, mutta SMA jatkui pienemmäksi maaliskuun loppuun asti Huomaa, että SMA nousi yli kuukauden kuluttua EMA. n pituuksista ja aikajaksoista. Liikkuvan keskiarvon pituus riippuu analyyttisistä tavoitteista Lyhyt liukuvat keskiarvot 5-20 jaksoa sopivat parhaiten lyhyen aikavälin trendeihin ja kaupankäyntiin Chartistit, jotka ovat kiinnostuneita keskipitkän aikavälin kehityksestä, valitsevat pidemmät liukuvat keskiarvot, jotka voivat pidentää 20-60 jaksoa Pitkäaikaiset sijoittajat mieluummin liikkuvat keskiarvot 100 tai useammilla kausilla. Jotkut liikkuvat keskipituudet ovat suosittuja kuin toiset 200 päivän liukuva keskiarvo on ehkä suosituin Pitkän pituisen ajan vuoksi tämä on selvästi pitkän ajan liikkuva keskiarvo Seuraavaksi 50 päivän liukuva keskiarvo on varsin suosittu keskipitkän aikavälin trendi Monet kartistit käyttävät 50 päivän ja 200 päivän liukuvia keskiarvoja yhdessä Lyhyen aikavälin 10 päivän liukuva keskiarvo oli melko suosittu aiemmin, koska se oli helppo laskea Yksi yksinkertaisesti lisäsi numerot ja siirsi desimaalipilkun. Samoja signaaleja voidaan tuottaa käyttämällä yksinkertaisia ​​tai eksponentiaalisia liikkuvia keskiarvoja. Kuten edellä todettiin, etusija riippuu jokaisesta yksittäisestä. Alla olevat esimerkit käyttävät sekä yksinkertaisia ​​että eksponentiaalisia liikkuvia keskiarvoja. Käsite liikkuva keskiarvo koskee sekä yksinkertaisia ​​että eksponentiaalisia liikkuvia keskiarvoja. Suunta liikkuvasta keskiarvosta kertoo tärkeitä hintoja koskevia tietoja Liikkuvan keskiarvon nousuvauhti osoittaa, että hinnat ovat yleisesti kasvussa Liukuvasta keskimääräisestä keskiarvosta käy ilmi, että hinnat laskevat keskimäärin. Pitkäaikainen liukuva keskiarvo heijastaa pitkän aikavälin nousua. Pitkäaikainen pudotus Liikkuva keskiarvo heijastaa pitkän aikavälin laskusuhdetta. Yllä oleva taulukko osoittaa 3M MMM: n, jossa on 150 päivän eksponentiaalinen liukuva keskiarvo. Tämä esimerkki osoittaa, kuinka hyvin liikkuvat keskiarvot toimivat, kun suuntaus on vahva. 150 päivän EMA hylkäsi marraskuussa 2007 ja jälleen Tammikuu 2008 Huomaa, että tämän liukuvan keskiarvon suunnan kääntäminen heikentyi 15. Nämä jäljessä olevat indikaattorit osoittavat trendin kääntymisen koska ne tapahtuvat parhaimmillaan tai kun ne tapahtuvat pahimmillaan, MMM jatkoi maaliskuussa 2009 ja nousi sitten 40-50. Huomaa, että 150 päivän EMA ei noussut vasta tämän nousun jälkeen. Kun se kuitenkin toteutui, MMM jatkoi edelleen seuraavien 12 kuukausina Liikkuvat keskiarvot toimivat loistavasti voimakkaissa trendeissä. Kaksinkertaiset ristikkäimet. Kaksi liukuvaa keskiarvoa voidaan käyttää yhdessä tuottamaan crossover-signaaleja. Rahoitusmarkkinoiden teknisessä analyysissä John Murphy kutsuu tätä kaksinkertaisen crossover - menetelmän. Kaksinkertaiset vaihtelut sisältävät yhden suhteellisen lyhyen liukuvan keskiarvon ja yhden suhteellisen pitkän liukuva keskiarvo Kuten kaikilla liikkuvilla keskiarvoilla, liikkuvan keskiarvon yleinen pituus määrittää järjestelmän A-järjestelmän aikakehyksen, joka käyttää 5 päivän EMA: ta ja 35 päivän EMA: ta, pidettäisiin lyhytaikaisena A-järjestelmänä, joka käyttää 50 päivän SMA: ta ja 200 päivän SMA pidetään keskipitkällä, ehkä jopa pitkällä aikavälillä. Ylivoimainen ylitys tapahtuu, kun lyhyempi liikkuvat keskiarvo ylittää pitemmän liukuvan keskiarvon. Tämä tunnetaan myös kultaisena ristinä. yli, kun lyhyempi liikkuva keskiarvo ylittää pitemmän liukuvan keskiarvon. Tätä kutsutaan kuolleeksi ristikkäiseksi. Keskimääräiset risteytykset tuottavat suhteellisen myöhäisiä signaaleja. Järjestelmässä on kahta jäljellä olevaa indikaattoria. Mitä kauemmin liikkuvat keskimääräiset jaksot ovat, signaalit Nämä signaalit toimivat hyvin, kun hyvä suuntaus kestää Kuitenkin liikkuva keskimääräinen risteytysjärjestelmä tuottaa runsaasti vipulaivoja ilman vahvaa suuntausta. Myös kolminkertainen ristikkomenetelmä, johon liittyy kolme liukuvaa keskiarvoa Jälleen, signaali syntyy, kun lyhyin liukuva keskiarvo ylittää kaksi pidempää liukuvaa keskiarvoa Yksinkertainen kolminkertainen ylitysjärjestelmä voi sisältää viiden päivän, 10 päivän ja 20 päivän liukuvat keskiarvot. Edellä oleva kaavio osoittaa Home Depot HD: n 10 päivän EMA: n vihreällä katkoviivalla ja 50- päivä EMA punainen rivi Musta rivi on päivittäinen sulkeminen Liikkuvan keskimääräisen risteytyksen käyttäminen olisi johtanut kolmeen vipusahaukseen ennen hyvän kaupan saamista 10 päivän EMA rikkoi 50 päivän EMA: n alapuolella l söivät lokakuun 1 päivänä, mutta tämä ei kestänyt kauan, kun 10 päivän siirtyi takaisin ylös marraskuun puolivälissä. Tämä risti kesti pidempään, mutta seuraavan laskeva crossover tammikuussa 3 tapahtui lähellä marraskuun marraskuun hintatasoja, jolloin toinen whipsaw ei kestää kauan kuin 10 päivän EMA muutti yli 50 päivän muutamaa päivää myöhemmin 4 Kolmen huonoisen signaalin jälkeen neljäs signaali esitti vahvan liikkeen, kun kalakanta nousi yli 20: n. Tässä on kaksi takeawaysia. Ensinnäkin, risteykset ovat alttiita whipsawille Hinta - tai aikasuodatinta voidaan käyttää estämään huijauksia Traders saattaa vaatia crossoverin kestävän 3 päivää ennen toimintaansa tai vaatia 10 päivän EMAa ylittämään 50 päivän EMA: n alapuolella tietyn määrän ennen toimimista Toiseksi MACD voidaan käyttää tunnistamaan ja määrittämään nämä risteytykset MACD 10,50,1 näyttää rivin, joka edustaa kahden eksponentiaalisen liikkuvan keskiarvon eroa MACD kääntyy positiivisena kultaisen ristin aikana ja negatiivisena kuolleen ristin aikana Oscillato r PPO: ta voidaan käyttää samalla tavoin näyttää prosentuaaliset erot Huomaa, että MACD ja PPO perustuvat eksponentiaalisiin liikkuviin keskiarvoihin eivätkä sovi yhteen yksinkertaisten liikkuvien keskiarvojen kanssa. Tässä kaaviossa näkyy Oracle ORCL 50 päivän EMA, 200 päivän EMA ja MACD 50,200,1 Neljä liikkuvaa keskimääräistä ristikkäisluvua 2 1 2 vuoden aikana Ensimmäiset kolme johtivat whipsaws tai huono kaupat Jatkuva trendi alkoi neljäs crossover kuten ORCL kehittynyt 20-puoliväliin jälleen kerran liikkuvat keskimääräiset risteykset toimivat hyvin kun trendi on vahva, mutta tuottaa tappioita trendin puuttuessa. Hintavaihtoehdot. Keskimääräisiä keskiarvoja voidaan käyttää myös signaalien tuottamiseen yksinkertaisilla hintarajoilla. Käyrä signaali syntyy, kun hinnat ylittävät liikkuvan keskiarvon. hinnat siirtyvät liukuvan keskiarvon alapuolelle Hintakriisi voidaan yhdistää suurempaan trendiin. Pitkästä liikkuva keskiarvo asettaa sävyn suuremmalle kehitykselle ja lyhyempi liikkuva keskiarvo tuottaa Esimerkiksi jos hinta on yli 200 päivän liukuva keskiarvo, kartellit keskittyisivät vain signaaleihin silloin, kun hinnat ovat jo pitempään liukuvan keskiarvon yläpuolella. hinta liikkuu 50 päivän liukuvan keskiarvon yläpuolella Ilmeisesti 50 päivän liukuva keskiarvon alapuolella tapahtuva siirtyminen edeltäisi tällaisen signaalin, mutta tällaiset laskusuuntaiset ristit jäisivät huomiotta, koska suurempi trendi on noussut. Laskeva raja yksinkertaisesti ehdottaa vetäytymistä suurempaan uptrend 50 päivän liukuvan keskiarvon yläpuolella oleva ristiinviittaus merkitsisi hintojen nousua ja suuremman nousun jatkumista. Seuraava kaavio osoittaa Emerson Electric EMR: n 50 päivän EMA: lla ja 200 päivän EMA: lla. 200 päivän liukuva keskiarvo elokuussa Syyskuun alussa oli 50 päivän EMA: n alapuolella ja helmikuun alussa hinnat muuttuivat nopeasti yli 50 päivän EMA: n yläpuolelle ja antoivat vihreitä vihreitä nuolia, jotka sopivat yhteen b igger uptrend MACD 1,50,1 näkyy indikaattorissa vahvistaaksesi hintarajojen 50 päivän EMA: n ylä - tai alapuolella. 1 päivän EMA vastaa sulkemisarvoa MACD 1,50,1 on positiivinen, kun sulku on yli 50 päivä EMA ja negatiivinen, kun sulku on alle 50 päivän EMA. Support ja Resistance. Moving keskiarvot voivat toimia myös tukea uptrend ja resistenssi laskusuhdanteessa Lyhyen aikavälin uptrend saattavat löytää tukea lähellä 20 päivän yksinkertainen liikkuu keskiarvo, jota käytetään myös Bollingerin bändeissä Pitkäaikainen nousuvauhti saattaa löytää tukea 200 päivän yksinkertaisen liikkuvan keskiarvon, joka on suosituin pitkän aikavälin liukuva keskiarvo. Jos 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 kaavio esittää NY Compositea 200 päivän yksinkertaisella liukuva keskiarvolla vuoden 2004 puolivälistä vuoden 2008 loppuun. 200 päivän tukena on useita kertoja etukäteen Kun trendi on päinvastainen kaksinkertaisella ylätukilla nro eipä, 200 päivän liukuva keskiarvo toimi resistanssina noin 9500. Älä odota tarkkaa tukea ja resistenssitasoja liikkuvista keskiarvoista, etenkin pidemmistä liikkuvista keskiarvoista. Marketit ajetaan tunneilla, mikä tekee niistä alttiiksi ylityksille. on käytettävä tuki - tai vastusvyöhykkeiden tunnistamiseen. Liikesuuntaisten keskiarvojen käyttämisen edut on punnittava haittoja vastaan. Moving averages on suuntaus jäljessä tai jäljessä, indikaattorit, jotka ovat aina askel taakse. Tämä ei ole välttämättä huono asia, trendi on ystäväsi, ja se on parhaiten kaupankäynnin trendin suuntaan. Liikkuvat 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 sisään, mutta antavat myös myöhäisiä signaaleja Älä odota myyvän ylhäältä ja osta alhaalta käyttämällä liikkuvaa keskiarvoa Kuten useimmilla teknisillä analyysityökaluilla, ei liikkumavaria saa käyttää yksinään vaan yhdessä muiden täydentävien työkalujen kanssa Chartistit voivat käyttää liikkuvia keskiarvoja yleisen trendin määrittämiseen ja käyttää RSI: tä määritelläkseen ylenmeno - tai ylimäärätasot. Liukuvien keskiarvojen lisääminen StockCharts-kartat. Keskimäärien siirtäminen on käytettävissä SharpCharts-työpöydän hintojen peittokuvana. Pinta-avattavasta valikosta Käyttäjät voivat valita joko yksinkertaisen liukuvan keskiarvon tai eksponentiaalisen liukuvan keskiarvon. Ensimmäisellä parametrilla määritetään aikavälien määrä. Valinnaista parametria voidaan lisätä, jotta määritettäisiin, mikä hintakenttä olisi käytettävä laskutoimituksissa - O avoimesta, H korkeimmasta arvosta, L matala ja C pilkulla. Parametrien erottamiseen käytetään toista vaihtoehtoista parametria. lisätään liikkuvien keskiarvojen siirtämiseksi vasemmalle tai oikealle tulevaisuudelle Negatiivinen luku -10 siirtää liikkuvan keskiarvon vasempaan 10 jaksoon. Positiivinen luku 10 siirtäisi liikkuvan oikea 10 jaksoa. Useita liikkuvaa keskiarvoa voidaan ohittaa hintaluettelossa yksinkertaisesti lisäämällä toinen päällysrivikko työpöytään StockChartsin jäsenet voivat muuttaa värejä ja tyyliä erottamaan useita liikkuvia keskiarvoja. Kun valitset indikaattorin, avaa Lisäasetukset napsauttamalla pieni vihreä kolmio. Lisäasetuksia voidaan käyttää myös lisäämällä liukuva keskimääräinen peittokuva muihin teknisiin indikaattoreihin, kuten RSI, CCI ja Volume. Klikkaa tästä live-kaaviolle, jossa on useita eri liukuva keskiarvoja. Käyttämällä liikkuvia keskiarvoja StockCharts-skannauksilla. Tässä on muutamia näytteenottosarjoja, jotka StockCharts jäsenet voivat etsiä erilaisia ​​liikkuvia keskimäärin tilanteita. Keskimääräinen keskimääräinen risti. Tämä skannaus etsii varastoja, joissa nouseva 150 päivän yksinkertainen liukuva keskiarvo ja viiden päivän EMA: n ja 35 päivän EMA: n nouseva risti. 150 päivän liukuva keskiarvo nousee niin kauan kuin se on kaupankäynnin yläpuolella viisi päivää sitten. Nouseva risti esiintyy, kun 5 päivän EMA liikkuu 35 päivän EMA: n yläpuolella keskimääräisen keskimääräisen volyymin yläpuolella. Keskimääräinen keskimääräinen risti Tämä skannaus etsii varastoja, päivän yksinkertainen liukuva keskiarvo ja laskeva indikaattoreiden raja EMA ja 35 päivän EMA 150 päivän liukuva keskiarvo putoaa niin kauan kuin se on kaupankäynnin alle tasonsa viisi päivää sitten Laskeva raja esiintyy, kun 5 päivän EMA liikkuu 35 päivän EMA: n alapuolella mutta keskimääräinen volyymi. Jatkossa tutkimuksessa. John Murphy'n kirjassa on luku, joka on tarkoitettu liikkuvien keskiarvojen ja niiden erilaisten käyttötarkoitusten osalta. Murphy kattaa liikkuvien keskiarvojen edut ja haitat. Lisäksi Murphy kertoo, kuinka liikkuvat keskiarvot toimivat Bollingerin bändien ja kanavapohjaisten kaupankäyntijärjestelmien kanssa. Rahoitusmarkkinoiden analyysi John Murphy.6 2 Keskimääräisten arvojen siirto. Aikasarjojen hajoamisen klassinen menetelmä syntyi 1920-luvulla ja sitä käytettiin laajalti 1950-luvulle asti. Se muodostaa edelleen myöhemmän aikasarjamenetelmän perustan, joten on tärkeää ymmärtää, miten se toimii Ensimmäinen vaihe klassisessa hajoamisessa on käyttää liikkuvaa keskimääräistä menetelmää trendikierroksen arvioimiseksi, joten alamme keskustella liikkuvista keskiarvoista. Keskimääräisen tasoituksen siirtäminen. Keskimääräinen järjestysmäärä m voidaan kirjoittaa hattuina frac sum ky, missä m 2k 1 Eli trendikytkennän arvo t hetkellä t saadaan laskemalla keskiarvot aikasarjojen arvoihin k: n k-jaksojen sisällä. Tarkkailuja, jotka ovat lähellä aikaa, ovat todennäköisesti myös c häviää arvosta ja keskiarvo eliminoi osan satunnaisuudesta datassa, jolloin sileä trendisuuntainen komponentti Me kutsumme tätä m-MA: n, joka tarkoittaa järjestyksen liukuvaa keskiarvoa. Esimerkiksi kuvassa 6 6 esitetään myydyn sähkön määrä kotitalousasiakkaille Etelä-Australiassa vuosittain 1989-2008 kuumaveden myynti on suljettu pois. Tiedot esitetään myös taulukossa 6. 1. Kuvio 6 6 Asuinalueella sähkön myynti ilman kuumaa vettä Etelä-Australialle 1989-2008.maelecsales, järjestys 5. Tämän taulukon toisessa sarakkeessa esitetään järjestyksen 5 liukuva keskiarvo, joka antaa arvion trendikeskeistä. Ensimmäinen arvo tässä sarakkeessa on ensimmäisen viiden havainnon keskiarvo 1989-1993, toinen arvo 5-MA: ssa sarake on arvojen keskiarvo vuosina 1990-1994 ja niin edelleen. Kukin 5-MA-sarakkeen arvo on keskimääräinen havaintojen keskiarvo viiteen vuoteen, joka keskittyy vastaavaan vuoteen. Kahden ensimmäisen vuoden tai kahden viime vuoden aikana ei ole arvoja koska meillä ei ole kaksi havaintoa kummallakin puolella Yllä olevassa kaavassa sarakkeessa 5-MA sisältää hatun arvot k: llä 2 Tarkastelemaan, mikä trendisuhteen arvio näyttää, piirrämme sen yhdessä kuviossa 6 esitettyjen alkuperäisten tietojen kanssa. 7. Kuvio 6 7 Asuinympäristö sähkön myynti musta yhdessä 5-MA: n estimaatin kanssa trendi-sykli red. plot elecsales, tärkein Residential sähkön myynti, ylab GWh xlab Vuosi linjat ma elecsales, 5 col red. Notice miten punainen suunta on pehmeämpi kuin alkuperäiset tiedot ja kaappaa aikasarjojen pääliike ilman kaikkia pieniä vaihteluita Liikkuva keskiarvo - menetelmä ei salli T: n estimaattia, jossa t on lähellä sarjan päitä, joten punainen viiva ei ulotu kaavion reunaan kummallakin puolella. Myöhemmin käytämme kehittyneempiä trendisuunnittelumenetelmiä, jotka mahdollistavat estimaatit loppupisteiden lähellä. Liikkuvan keskiarvon järjestys määrittää trendisuhteen arvioinnin tasaisuuden Yleisesti suuremman järjestyksen ansiosta sujuva käyrä Seuraava kuvaaja Kuvassa 6 sähkönmyyntidataa koskevien liikkuvien keskiarvojen muutoksen vaikutus. Kuvio 6 8 Asuinympäristön sähkönmyyntitietoihin sovellettavat erilaiset liukuva keskiarvot. Tällaiset yksinkertaiset liukuva keskiarvot ovat yleensä outoa, esim. 3, 5, 7, jne. Tämä on niin, että ne ovat symmetrisiä liukuva keskiarvo järjestyksessä m 2k 1, on olemassa aikaisemmat havainnot, k myöhemmät havainnot ja keskimmäinen havainto, joka on keskiarvoista. Mutta jos m oli tasainen, se ei enää olisi symmetrinen. keskiarvot. Liikkuvaa keskiarvoa voidaan siirtää liukuvalle keskiarvolle. Yksi syy tähän on tehdä tasalaatuinen liukuva keskiarvo symmetrisestä. Esimerkiksi voisimme liikkua keskimäärin 4 ja käyttää sitten uutta liukuvaa keskiarvoa järjestys 2 tuloksiin Taulukossa 6 2 tämä on tehty ensimmäisten vuosien ajan Australian neljännesvuosittaisen oluen tuotannon data. beer2 - ikkuna ausbeer, alku 1992 ma4 - ma beer2, tilaa 4 keskusta FALSE ma2x4 - ma beer2, tilaus 4 keskellä TRUE. Th e-notaatio 2 kertaa4-mA viimeisessä sarakkeessa tarkoittaa 4-MA ja sitä seuraa 2-MA Viimeisen sarakkeen arvot saadaan ottamalla edellisessä sarakkeessa olevien arvojen liikkuva keskiarvo 2 Esimerkiksi kaksi ensimmäistä 4-MA-sarakkeessa olevat arvot ovat 451 2 443 410 420 532 4 ja 448 8 410 420 532 433 4 Ensimmäinen arvo 2 kertaa4-MA-sarakkeessa on näiden kahden arvon keskiarvo 450 0 451 2 448 8 2 Kun 2- MA seuraa tasaisen järjestyksen, kuten 4: n, liikkuvaa keskiarvoa, sitä kutsutaan järjestyksen keskipisteenä liikkuvalle keskiarvolle 4 Tämä johtuu siitä, että tulokset ovat nyt symmetrisiä. Nähdään, että näin on, voimme kirjoittaa 2 kertaa4-MA seuraavasti: aloittaa hattu frac Big frac yyyy frac yyyy Big frac y frac14y frac14y frac14y frac18y end Nyt on painotettu keskiarvo havainnoista, mutta se on symmetrinen Muut yhdistelmät liikkuvia keskiarvoja ovat myös mahdollisia Esimerkiksi 3 kertaa3 - MA on usein käytetty ja koostuu liukuva keskimääräinen tilaus 3, jota seuraa toinen liikkuvat keskimääräinen tilaus 3 Yleensä tasausjärjestys MA s seuraa tasainen tilaus MA: n tekemiseksi symmetriseksi Samalla tavoin pariton tilaus MA: n tulisi seurata pariton tilaus MA. Edimating trendi-sykli kausittaisilla tiedoilla. Keskitetyn liikkuvan keskiarvon yleisin käyttö on arvioida suuntaus - sykli kausittaisista tiedoista Harkitse 2-kertainen4-MMA-hattu, jonka kynnysarvo on n. neljännesvuosittain. Vuosittain neljännesvuosittain annetuilla neljännesvuosilla on yhtä suuri paino kuin ensimmäiset ja viimeiset ehdot koskevat samana vuosineljänneksi peräkkäisinä vuosina. vaihtelu lasketaan keskimäärin ja tuloksena olevilla h-t: n arvoilla on vain vähän tai ei lainkaan kausivaihtelua jäljellä. Samanlainen vaikutus saataisiin käyttämällä 2 kertaa 8-MA tai 2 kertaa 12-MA. Yleensä 2-kertainen m-MA on joka vastaa painotettua keskimääräistä keskimääräistä tilausm 1: ta, ja kaikki havainnot, joiden paino on 1 m, lukuun ottamatta ensimmäisiä ja viimeisiä termejä, jotka ottavat painot 1 2m Joten jos kausivaihtelujakso on tasainen ja järjestyksessä m, käytä 2 kertaa m-mA arvioimaan trendisuunnitelma If kausivaihtelu on outoa ja tilaus m, käytä am - MAa trendisuhteen arvioimiseksi. Erityisesti 2 kertaa 12-mA voidaan käyttää arvioimaan kuukausittaisten tietojen trendikierrosta ja 7-MA: n avulla voidaan arvioida päivittäisen päivityksen trendisykli Muut vaihtoehdot MA: n järjestyksessä johtavat yleensä trendisuhteen arvioihin, jotka ovat saastuneet datan kausivaihtelusta. Esimerkki 6 2 Sähkölaitteiden valmistus. Kuvio 6 9 esittää 2 kertaa12 - MA sähkölaitteiden tilausindeksi Huomaa, että sileä viiva ei näytä kausivaihtelua, se on lähes sama kuin kuviossa 6 2 esitetyn kehityssyklin, jota arvioitiin käyttäen paljon kehittyneempää menetelmää kuin liukuvien keskiarvojen muutokset. Kaikki muut vaihtoehdot liukuvan keskiarvon järjestyksessä lukuun ottamatta 24, 36 jne., olisi johtanut sileä rivi, joka osoittaa joitakin kausivaihteluita. Kuva 6 9 A 2x12-MA sovelletaan sähkölaitteiden tilaukset index. plot elecequip, ylab Uusia tilauksia index col harmaa, tärkein Sähkölaitteiden valmistus Euroalueen linjat ma elecequip, tilaa 12 col red. Keskipisteen liikkuvien keskiarvoja liukuvien keskiarvojen seurauksena painotetut liukuvat keskiarvot Esimerkiksi edellä kuvattu 2x4-MA vastaa painotettua 5-MA: ta, jonka painot ovat frac, frac, frac, frac , frac Yleensä painotettu m-mA voidaan kirjoittaa hat t sum k aj y, missä k m-1 2 ja painot annetaan a, pisteillä, ak on tärkeää, että painot kaikki summa yhteen ja että ne ovat symmetrisiä niin, että aj a Yksinkertainen m-mA on erikoistapaus, jossa kaikki painot ovat yhtä suuria kuin 1 m Painotettujen liukuvien keskiarvojen suurin etu on se, että ne antavat sujuvamman estimaatin trendikeskeistä. laskelmia kokonaispainolla, niiden paino nousee hitaasti ja hitaasti laskee siten, että saadaan aikaan tasaisempi käyrä Tietyistä sarjoista painoja käytetään laajasti Jotkut näistä on esitetty taulukossa 6 3.2 1 Siirrettävät keskimääräiset mallit MA-mallit. Time-sarjan mallit tunnetaan nimellä ARIMA malleihin voi kuulua autoregre ssive terms ja / or moving average terms Viikolla 1 opimme autoregressiivisen termin aikasarjamallissa muuttujalle xt on viivästynyt arvo xt Esimerkiksi, lag 1 autoregressive termi on x t-1 kerrottuna kertoimella Tämä oppitunti määritellään liukuvat keskiarvot. Liikkeessä oleva keskimääräinen termi aikasarjamallissa on aikaisempi virhe kerrottuna kertoimella. Lt wt overset N 0, sigma 2w, mikä tarkoittaa, että wt ovat identtisesti ja toisistaan ​​riippumattomasti jakautuneita, joista jokaisella on normaali jakautuma, jonka keskiarvo on 0 ja sama varianssi. Ensimmäisen järjestyksen liukuva keskimalli, jota merkitään MA 1: lla, on. xt mu wt theta1w. 2. luokan liukuva keskimalli, jota merkitään MA 2: lla, on. xt mu wt theta1w theta2w. q: nnen järjestyksen liukuva keskimääräinen malli, jota merkitään MA q: lla, on. xt mu wt theta1w theta2w dots thetaqw. Note Monet oppikirjat ja ohjelmat määrittävät mallin, jossa on negatiivisia merkkejä ennen termejä. Tämä ei muuta mallin yleisiä teoreettisia ominaisuuksia, vaikka se kääntyy arvioidun kerroinarvon algebrallisten merkkien ja epäsäännöllisten termien kaavoja ACF ja varianssit Sinun täytyy tarkistaa ohjelmiston tarkistaa onko kielteisiä tai positiivisia merkkejä on käytetty oikein kirjoittamaan arvioitu malli R käyttää positiivisia merkkejä sen perustana malli, kuten me täällä. Teoreettiset ominaisuudet aikasarjojen kanssa MA 1 - malli. Huomaa, että teoreettisen ACF: n ainoa ei-arvo on viiveellä 1. Kaikki muut autokorrelaatiot ovat 0. Näin ollen näytteen ACF, jolla on merkittävä autokorrelaatio vain viiveellä 1, on mahdollisen MA1-mallin indikaattori. Näitä ominaisuuksia koskevat todistukset ovat tämän esityksen liitteenä. Esimerkki 1 Oletetaan, että MA 1 - malli on xt 10 wt 7 w t-1, jossa wt overset N 0,1 Näin ollen kerroin 1 0 7 Th e teoreettinen ACF on annettu. Tämän ACF: n tontti seuraa. Juuri kuvattu testi on teoreettinen ACF MA 1: lle, jossa on 1 0 7 Käytännössä näyte voitti tavallisesti tällaisen selkeän mallin. Käyttämällä R käytämme simulointia n 100 näytearvot käyttäen mallia xt 10 wt 7 w t-1 missä w t. iid N 0,1 Tässä simulaatiossa seuraa näytetietojen aikasarjatilaa. Voimme t kertoa paljon tästä tontista. Näytteen ACF simuloituun tieto seuraa Nähdään piikki viiveellä 1, mitä seuraa yleisesti ei-merkittäviä arvoja viivästyneelle ohitukselle. Huomaa, että näyte ACF ei vastaa taustalla olevan MA: n teoreettista mallia, eli että kaikki autokorrelaatiot viiveellä 1 ovat 0 A eri näytteellä olisi hieman erilainen näyte ACF alla, mutta todennäköisesti on samat laaja ominaisuuksia. Theroreettiset ominaisuudet aikasarjan kanssa MA 2 Model. For MA 2 malli, teoreettiset ominaisuudet ovat seuraavat. Note, että vain ei-nolla arvot teoreettisessa ACF: ssä ovat viiveet 1 ja 2 Autocorrelat ionien korkeammat viiveet ovat 0 Joten näyte ACF, jolla on merkittäviä autokorrelaatioita viiveellä 1 ja 2, mutta ei-merkittävät autokorrelaatiot suuremmille viiveille osoittavat mahdollisen MA2-mallin. iid N 0,1 Kertoimet ovat 1 0 5 ja 2 0 3 Koska tämä on MA 2, teoreettisella ACF: llä on ei-ääniarvoja vain viiveillä 1 ja 2. Näiden kahden nonzero-autokorrelaation arvot ovat. Teoreettisen ACF: n seuranta on tosia. Lähes aina on tapaus, näytetietoja ei ole käyttäytynyt melko niin täydellisesti kuin teoria Simuloitu n 150 näytearvot mallille xt 10 wt 5 w t-1 3 w t-2 missä w t. iid N 0,1 Aikasarjojen tietojen kuvaaja seuraa MA 1 - esimerkitiedot, voit t kertoa paljon siitä. Näytteen ACF simuloitua dataa varten Kuvio on tyypillinen tilanteissa, joissa MA 2 - malli voi olla hyödyllinen Tilastollisesti merkitseviä piikkejä on kaksi ja viiveitä 1 ja 2, - merkitykselliset arvot muille viiveille Huomaa, että näytteenottovirheen vuoksi näyte ACF ei täsmää teoreettinen malli tarkalleen. ACF yleiselle MA q - mallille. MA q - mallien ominaisuus on yleensä se, että ensimmäisten q-viiveiden ja autokorrelaatioiden 0 osalta on olemassa ei-so - sia autokorrelaatioita kaikille viiveille q. Ei-ainutlaatuisuus 1: n ja rho1: n MA 1 - mallissa. MA 1 - mallissa mille tahansa arvolle 1 vastavuoroinen 1 1 antaa saman arvon. Esimerkiksi, käytä 0 5 1 ja käytä sitten 1 0 5 2 1 Saat rho1 0 4 molemmissa tapauksissa. Teoreettisen rajoituksen tyydyttämiseksi, jota kutsutaan invertibilityksi, rajoitetaan MA 1 - malleja arvoihin, joiden absoluuttinen arvo on pienempi kuin 1. Aiemmin annetussa esimerkissä 1 0 5 on sallittu parametriarvo, kun taas 1 1 0 5 2 ei. MA-malleja ei voida muuttaa. MA-mallin sanotaan olevan vaihtokelpoinen, jos se on algebrallisesti samanlainen kuin yhdensuuntainen ääretön AR-malli. Lähentyminen tarkoittaa, että AR-kertoimet pienenevät arvoon 0, kun siirrymme takaisin ajassa. Vaihtuvuus on rajoitettu ohjelmointi aikasarjaohjelmisto, jota käytetään arvioimaan coeff moduulit, joilla on MA-termit Ei ole jotain, jota tarkkailemme tietojen analysoinnissa Lisätietoja MA 1 - mallien invertibility - rajoituksesta on lisäyksessä. Lisätty teoria Huomautus MA q - malleissa, joilla on määritetty ACF, on vain yksi vaihdettava malli Tarvittava edellytys vaihtovirtaukselle on se, että kertoimilla on sellaiset arvot, että yhtälöllä 1 - 1 y - - qyq 0: lla on ratkaisuja y: lle, jotka jäävät yksikköympyrän ulkopuolelle. Esimerkkien esimerkki. Esimerkissä 1 piirimme mallin xt 10 wt 7w t-1 teoreettista ACF: ää ja sitten simuloi n 150 arvot tästä mallista ja piirretty näyteajasarja ja näyte ACF simuloitua dataa varten R-käskyjä, joita käytettiin teoreettisen ACF: n kuvaamiseen, olivat. acfma1 ARMAacf ma c 0 7, 10 ACF: n myöhästymisiä MA 1: lle theta1 0 7: n viiveellä 0 10 luo muuttujan nimellisviiveet, jotka vaihtelevat 0-10: n välein, acfma1, xlim c 1,10, ylab r, tyyppi h, MAF: n pää ACF jossa theta1 0 7 abline h 0 lisää horisontaalisen akselin juonteeseen. Th e ensimmäinen komento määrittää ACF: n ja tallentaa sen kohteeksi nimeltä acfma1 nimikkomme. Piirtokäsky 3. komennon viivästyy vasten ACF-arvoja viiveille 1 - 10. Ylab-parametri merkitsee y-akselia ja pääparametri asettaa otsikko tontissa. Nähdäksesi ACF: n numeeriset arvot käytä yksinkertaisesti komentoa acfma1. Simulointi ja tontit tehtiin seuraavilla komennoilla. list ma c 0 7 Simuloi n 150 arvot MA: sta 1 x xc 10 lisää 10: n keskiarvoksi 10 Simulaatio oletusarvot tarkoittavat 0 tonttia x, tyyppi b, pää Simuloitu MA 1 - tieto acf x, xlim c 1,10, pää ACF simuloituun Esimerkki 2 piirimme mallin xt 10 wt 5 w t-1 3 w t-2 teoreettisen ACF: n ja simuloitiin n 150 arvot tästä mallista ja piirrettiin näyteajasarjat ja näytteen ACF simuloituun data Käytetyt R-komennot olivat. acfma2 ARMAacf ma c 0 5,0 3, acfma2 viiveet 0 10 juoksuviiveet, acfma2, xlim c 1,10, ylab r, tyyppi h, tärkein ACF MA2: lle theta1 0 5: lla, theta2 0 3 abline h 0 list ma c 0 5, 0 3 x xc 10 tontti x, tyyppi b, pää Simuloitu MA 2-sarja acf x, xlim c 1,10, pää ACF simuloituun MA 2-tietoihin. Liite MA 1: n ominaisuuksien todistus. On kiinnostuneille opiskelijoille, tässä on todisteet MA1-mallin teoreettisista ominaisuuksista. Varianssi teksti xt tekst mu wt theta1 w 0 teksti wt teksti theta1w sigma 2w theta 21 sigma 2w 1 theta 21 sigma 2w. Kun h 1, edellinen lauseke 1 w 2 mihin tahansa h 2 , edellinen lauseke 0 Syynä on se, että määrittelemällä wt E wkwj 0: n riippumattomuus mille tahansa kj: ksi Lisäksi, koska wt: llä on keskiarvo 0, E wjwj E wj 2 w 2.Jos aikasarja. ACF on annettu edellä. Vaihtovirtamoottori MA malli on sellainen, joka voidaan kirjoittaa ääretöntä AR-mallia, joka konvergoituu niin, että AR-kertoimet konvergoituvat 0: een, kun siirrymme äärettömän taaksepäin ajassa Me näytämme invertibility MA: n mallille. korvataan suhde 2 w t-1 yhtälössä 1. 3 zt wt theta1 z - theta1w wt theta1z - theta 2w. At aika t-2 yhtälö 2 tulee. Sitten korvataan suhde 4 w t-2 yhtälössä 3. zt wt theta1 z - theta 21w wt theta1z - theta 21 z - theta1w wt theta1z - theta1 2z theta 31w. Jos haluamme jatkaa äärettömän, saisimme ääretön AR-mallin. zt wt theta1 z - theta 21z theta 31z - theta 41z pisteet. Huomaa kuitenkin, että jos 1 1, kertoimet kertomalla z: n viiveet kasvavat äärettömän kooltaan, kun siirrymme takaisin ajassa. Tämän estämiseksi tarvitsemme 1 1 Tämä on MA 1 - mallin ehdottomasti. Lopullinen tilaus MA-malli. Viikolla 3 nähdään, että AR 1 - malli voidaan muuntaa ääretön MA-malliksi. xt - mu wt phi1w phi 21w pisteitä phi k1 w dots sum phi j1w. Tämä yhteenveto aikaisemmista valkoisista meluhaasteista tunnetaan AR: n kausaaliseksi esitykseksi Toisin sanoen xt on erityinen MA tyyppi, jolla on ääretön määrä termejä palaa ajassa taaksepäin Tätä kutsutaan ääretönjärjestykseksi MA tai MA Äärillinen tilaus MA on ääretön tilaus AR ja mikä tahansa äärellinen järjestys AR on ääretön tilaus MA. Recall viikolla 1 havaitsimme, että vaatimus staattiselle AR 1: lle on, että 1 1 Antakaa laskea Var xt käyttäen kausaalista edustusta. Tämä viimeinen vaihe käyttää perustietoa geometrisista sarjoista, jotka edellyttävät phi1 1 muuten sarja poikkeaa.