Moving Media Dati Smoothing

Media mobile - MA Abbattere Media mobile - MA Come esempio SMA, prendere in considerazione un titolo con i seguenti prezzi di chiusura oltre 15 giorni: Settimana 1 (5 giorni) 20, 22, 24, 25, 23 Settimana 2 (5 giorni) 26, 28, 26, 29, 27 settimana 3 (5 giorni) 28, 30, 27, 29, 28 a MA di 10 giorni sarebbe in media i prezzi di chiusura per i primi 10 giorni come il primo punto di dati. Il punto di dati successivo sarebbe cadere il primo prezzo, aggiungere il prezzo del giorno 11 e prendere la media, e così via, come illustrato di seguito. Come osservato in precedenza, il Mas lag attuale azione di prezzo perché si basano sui prezzi passati il ​​più a lungo il periodo di tempo per il MA, maggiore è il ritardo. Così un 200 giorni MA avrà un grado molto maggiore di ritardo di 20 giorni MA perché contiene prezzi degli ultimi 200 giorni. La lunghezza del MA da utilizzare dipende dagli obiettivi di trading, con AIC più brevi utilizzati per il trading a breve termine ea lungo termine AIC più adatto per investitori a lungo termine. Il MA 200 giorni è ampiamente seguita dagli investitori e commercianti, con interruzioni sopra e sotto questa media mobile considerati importanti segnali di trading. AdG anche impartire importanti segnali di trading per conto proprio, o quando due medie cross over. Un MA crescente indica che la sicurezza è in una tendenza rialzista. mentre un MA declino indica che è in una tendenza al ribasso. Allo stesso modo, slancio verso l'alto è confermata con un crossover rialzista. che si verifica quando un MA breve termine attraversa sopra un MA-lungo termine. spinta al ribasso è confermata con un crossover ribassista, che si verifica quando un MA breve termine incrocia al di sotto di un più lungo termine i dati MA. Smoothing rimuove le tendenze di variazione e spettacoli casuali e componenti cicliche inerenti alla raccolta dei dati presi nel corso del tempo è una qualche forma di casuale variazione. Esistono metodi per ridurre di annullare l'effetto dovuto alla variazione casuale. Una tecnica spesso utilizzata nel settore è levigante. Questa tecnica, se applicato correttamente, rivela più chiaramente la tendenza di fondo, stagionale e componenti cicliche. Ci sono due gruppi distinti di metodi di lisciatura Averaging Metodi esponenziali metodi di lisciatura medie prendere è il modo più semplice per lisciare i dati Per prima cosa studiare alcuni metodi di calcolo della media, come ad esempio la media semplice di tutti i dati passati. Un gestore di un magazzino vuole sapere quanto un fornitore tipico offre in 1000 unità in dollari. Heshe prende un campione di 12 fornitori, in modo casuale, ottenendo i seguenti risultati: La media calcolata o media dei dati 10. Il gestore decide di utilizzare questo come la stima delle spese di un fornitore tipico. Si tratta di una stima buona o cattiva quadratico medio errore è un modo per giudicare come un buon modello è Dobbiamo calcolare l'errore quadratico medio. Il vero errore importo speso meno l'importo stimato. L'errore al quadrato è l'errore di cui sopra, al quadrato. Il SSE è la somma degli errori quadratici. Il MSE è la media degli errori quadratici. MSE risulta per esempio I risultati sono: Error e errori al quadrato La stima 10 si pone la domanda: possiamo usare il mezzo per prevedere reddito se abbiamo il sospetto un trend Uno sguardo al grafico qui sotto mostra chiaramente che non dovremmo farlo. Media pesa tutte le osservazioni passate altrettanto In sintesi, si precisa che la media semplice o media di tutte le osservazioni del passato è solo una stima utile per la previsione quando non ci sono le tendenze. Se ci sono tendenze, utilizzare diverse stime che tengono il trend in considerazione. La media pesa tutte le osservazioni del passato allo stesso modo. Ad esempio, la media dei valori 3, 4, 5 è 4. Sappiamo, naturalmente, che in media è calcolata sommando tutti i valori e dividendo la somma per il numero di valori. Un altro modo di calcolare la media è aggiungendo ogni valore diviso per il numero di valori, o 33 43 53 1 1,3333 1,6667 4. Il moltiplicatore 13 è chiamato il peso. In generale: bar sum frac sinistra (frac destra) x1 sinistra (frac destra) x2,. ,, A sinistra (frac destra) xn. L'(a sinistra (frac destra)) sono i pesi e, ovviamente, si sommano a 1.Smoothing dati con medie mobili Come per lisciare una serie di dati volatili Tecniche Il problema economico economisti Usa attenuazione contribuire a mostrare l'andamento economico di dati Per decifrare tendenze serie di dati, i ricercatori di eseguire varie manipolazioni statistiche. Queste operazioni sono indicati come ldquosmoothing techniquesrdquo e sono progettati per ridurre o eliminare la volatilità a breve termine nei dati. Una serie lisciata è preferibile una non lisciata perché può catturare cambiamenti nella direzione dell'economia meglio della serie non corrette fa. Regolazione stagionale è Uno Smoothing Tecnica Una tecnica di smoothing comuni utilizzati nella ricerca economica è la destagionalizzazione. Questo processo comporta la separazione le fluttuazioni nei dati che si ripetono nello stesso mese ogni anno (fattori stagionali). Queste fluttuazioni possono essere il risultato di ferie annuali (un salto nelle vendite al dettaglio di dicembre) o condizioni meteorologiche prevedibili (con un incremento nel homebuilding in primavera). Per ulteriori informazioni sul processo di destagionalizzazione, vedere stagionale Regolazione dei dati. Una media mobile può facilitare dati che rimangono volatili dopo regolazione stagionale In altri casi, una serie di dati mantiene la volatilità anche dopo aggiustamento stagionale. Un buon esempio è permessi abitativi, che presentano forti fluttuazioni stagionali dovute principalmente alle condizioni meteorologiche prevedibili. Anche dopo aggiustamento stagionale elimina questi schemi prevedibili, tuttavia, rimane una notevole volatilità (grafico 1). Perché, perché destagionalizzazione non tiene conto di fattori irregolari quali le condizioni climatiche insolite o catastrofi naturali, tra gli altri. Tali eventi sono inaspettati e non possono essere isolati il ​​modo in cui fattori stagionali può. Per esempio, ha fatto edilizia privata unifamiliare permessi cadono nel mese di giugno a causa delle condizioni economiche sono peggiorate, o era solo una lettera mese di giugno rispetto al solito economisti usano una tecnica semplice lisciatura chiamata ldquomoving averagerdquo per aiutare a determinare la tendenza di fondo nei permessi di alloggio e altri dati volatili. Una media mobile leviga una serie consolidando i punti di dati mensili in unità di timemdashnamely una media di diversi mesi i dati più a lungo. C'è un aspetto negativo di utilizzare una media mobile per lisciare una serie di dati, tuttavia. Dato che il calcolo si basa su dati storici, alcune delle variabili tempestività è perduto. Per questo motivo, alcuni ricercatori utilizzano un ldquoweightedrdquo media mobile, in cui sono riportati i valori più attuali della variabile più importanza. Un altro modo per ridurre la dipendenza dai valori del passato è quello di calcolare una media ldquocenteredrdquo in movimento, dove il valore corrente è il valore centrale in una media di cinque mesi, con due GAL e due cavi. Le figure di piombo sono i valori previsti. disponibili dal sito web di Dallas federali dati vengono regolati utilizzando la tecnica semplice media mobile spiegata di seguito. La soluzione tecnica La formula per una media mobile semplice è: dove y è la variabile (ad esempio abitazioni unifamiliari permessi), t è il periodo di tempo corrente (come il mese corrente), ed n è il numero di periodi di tempo in la media. Nella maggior parte dei casi, i ricercatori utilizzano tre, quattro o cinque mesi medie mobili (in modo che n 3, 4 o 5), con il più grande è il n. il più agevole la serie. Permessi Real-World Esempio Texas Housing sono volatili di mese in mese una media mobile aiuta Mostra la tendenza di fondo nella tabella dati 1 utilizza la formula precedente, per calcolare una media mobile di cinque mesi di permessi di costruzione residenziale. Nella terza colonna, la cifra inferiore (7.218) si ottiene prendendo la media del mese corrente e quattro mesi precedenti nella colonna due. La serie nella terza colonna è levigata, e come grafico 2 mostra, è molto meno volatile rispetto alla serie originale. Utilizzando i dati lisciati, un ricercatore può facilmente determinare tendenze di fondo nei dati, e di rilevare cambiamenti significativi nella direzione. tecniche di lisciatura ridurre la volatilità di una serie di dati, che consente agli analisti di identificare importanti tendenze economiche. La tecnica di media mobile offre un modo semplice per lisciare i dati però, perché utilizza i dati da periodi di tempo passati, può oscurare gli ultimi cambiamenti nel trend. Glossario a colpo d'occhio Media mobile: un calcolo che leviga una serie di dati volatili facendo la media vicini punti di dati. destagionalizzazione: il tipo di tecnica di lisciatura in cui fluttuazioni stagionali nei dati sono stimati e rimossi. tecnica di smoothing: Un'operazione di statistica effettuata sulla serie di dati economici per ridurre o eliminare la volatilità a breve termine.