Podwójne wygładzanie wykładnicze wykorzystuje dwie stałe i lepiej radzi sobie z trendami Jak wcześniej zaobserwowano. Funkcja pojedynczego wygładzania nie sprawdza się w śledzeniu danych, gdy występuje trend. Sytuację tę można poprawić wprowadzając drugie równanie z drugą stałą (gamma), którą należy wybrać w połączeniu z (alfa). Oto dwa równania związane z Podwójnym wygładzaniem wykładniczym. rozpocznij St alpha yt (1 - alfa) (S b) 0 le alpha le 1 bt gamma (St - S) (1 - gamma) b 0 le gamma le 1 koniec Zwróć uwagę, że bieżąca wartość serii jest używana do obliczenia jej wygładzona wartość zastępcza przy podwójnym wygładzaniu wykładniczym. Kilka metod wyboru wartości początkowych Podobnie jak w przypadku pojedynczego wygładzania, istnieje wiele różnych schematów ustawiania początkowych wartości dla (St) i (bt) w podwójnym wygładzaniu. (S1) jest na ogół ustawione na (y1). Oto trzy sugestie dotyczące (b1). początek b1 y2 - y1 b1 frac w lewo (y2 - y1) (y3 - y2) (y4 - y3) w prawo b1 koniec fraca Znaczenie równań wygładzających Pierwsze równanie wygładzania koryguje (St) bezpośrednio dla trendu z poprzedniego okresu, ( b), dodając go do ostatniej wygładzonej wartości, (S). Pomaga to wyeliminować opóźnienie i przenosi (St) do odpowiedniej podstawy bieżącej wartości. Drugie równanie wygładzające aktualizuje następnie trend, który wyraża się jako różnica między ostatnimi dwiema wartościami. Równanie jest podobne do podstawowej formy pojedynczego wygładzania, ale odnosi się tutaj do aktualizacji trendu. Można zastosować nieliniowe techniki optymalizacji Wartości dla (alfa) i (gamma) można uzyskać za pomocą nieliniowych technik optymalizacji, takich jak algorytm Marquardta. Ekspansywna średnia ruchoma - EMA ZMNIEJSZAJĄCE się Średnia wykładnicza ruchu - EMA 12- i 26-dniowe EMA są najpopularniejszymi krótkoterminowymi wartościami średnimi i są wykorzystywane do tworzenia takich wskaźników, jak średnia ruchoma dywergencja konwergencji (MACD) i procentowy oscylator ceny (PPO). Ogólnie rzecz biorąc, EMA o długości 50 i 200 dni są wykorzystywane jako sygnały długoterminowych trendów. Handlowcy, którzy stosują analizę techniczną, uważają, że średnie ruchome są bardzo użyteczne i wnikliwe, gdy są prawidłowo stosowane, ale tworzą spustoszenie, gdy są niewłaściwie używane lub są źle interpretowane. Wszystkie średnie ruchome powszechnie stosowane w analizie technicznej są ze swej natury wskaźnikami opóźniającymi. W związku z tym wnioski wyciągnięte z zastosowania średniej ruchomej do określonego wykresu rynkowego powinny potwierdzać ruch rynkowy lub wskazać jego siłę. Bardzo często, zanim linia średniej ruchomej wskazała zmianę, która odzwierciedla znaczący ruch na rynku, optymalny punkt wejścia na rynek już minął. EMA służy do złagodzenia tego dylematu w pewnym stopniu. Ponieważ obliczenia EMA kładą większy nacisk na najnowsze dane, to przyśpieszają akcję cenową, dzięki czemu reagują szybciej. Jest to pożądane, gdy EMA jest wykorzystywana do wyprowadzenia sygnału wejścia handlowego. Interpretacja EMA Podobnie jak wszystkie wskaźniki średniej ruchomej, są one znacznie lepiej dostosowane do trendów na rynkach. Kiedy rynek jest w silnym i utrzymującym się trendzie wzrostowym. linia wskaźnika EMA będzie również wykazywać trend wzrostowy i odwrotnie w przypadku trendu spadkowego. Czujny inwestor nie tylko będzie zwracał uwagę na kierunek linii EMA, ale także na relację szybkości zmiany z jednego paska do drugiego. Na przykład, gdy akcja cenowa silnego trendu wzrostowego zaczyna się spłaszczać i odwracać, szybkość zmian EMA z jednego paska do następnego zacznie zmniejszać się do momentu, gdy linia wskaźnika spłaszczy się, a tempo zmiany wynosi zero. Z powodu efektu opóźnienia, w tym momencie, a nawet kilku taktów wcześniej, akcja cenowa powinna już się odwrócić. Wynika z tego, że obserwowanie konsekwentnego zmniejszania tempa zmian EMA mogłoby samo w sobie służyć jako wskaźnik, który mógłby dalej przeciwdziałać dylematowi wynikającemu z opóźnionego efektu ruchomych średnich. Wspólne zastosowania EMA EMA są powszechnie stosowane w połączeniu z innymi wskaźnikami, aby potwierdzić istotne ruchy na rynku i ocenić ich ważność. W przypadku handlowców, którzy handlują rynkami bieżącymi i szybko rozwijającymi się, EMA ma większe zastosowanie. Dość często inwestorzy używają EMA w celu określenia obciążenia handlowego. Na przykład, jeśli EMA na wykresie dziennym wykazuje silny trend wzrostowy, strategia podmiotów handlujących w ciągu dnia może polegać na wymianie tylko z długiej strony na wykresie intraday. R - Prognozy podejścia do prognozowania edytuj ARIMA (Automatyczna zintegrowana średnia ruchoma) ETS ( Wykładniczy model przestrzeni stanów wygładzania) Omówimy, jak działają te metody i jak z nich korzystać. Przegląd pakietów prognoz edytuj Wygładzanie wykładnicze edytuj nazwy AKA: średnia ważona ruchoma wykładana (EWMA) Równoważna z modelem ARIMA (0,1,1) bez stałego terminu Używana do wygładzonych danych do prezentacji sprawia, że prognozy są prostą średnią kroczącą: wcześniejsze obserwacje są ważone w równym stopniu wykładniczo wygładzanie: przypisuje wykładniczo malejące wagi w czasie Formuła xt - surowa sekwencja danych st - wynik algorytmu wygładzania wykładniczego (oszacowanie następnej wartości x) - współczynnik wygładzania. 0160lt160160lt1601.Chociaż prawe nie ma formalnego sposobu wyboru techniki statystycznej może być użyte do zoptymalizowania wartości (np. OLS) im większe zamknięcie dostaje na naiwne prognozowanie (te same porty co oryginalne serie z jednym opóźnieniem okresu) Double Exponential Smoothing edit Simple wygładzanie wykładnicze nie działa dobrze, gdy istnieje trend (zawsze będzie odchylenie) Podwójne wykładnicze wygładzanie jest grupą metod zajmujących się problemem Holt-Winters podwójna edycja wygładzania wykładniczego I dla t gt 1 przez gdzie jest czynnik wygładzający dane. 0160lt160160lt1601, i jest czynnikiem wygładzającym trend. 0160lt160160lt1601. Wyjście F tm - oszacowanie wartości x w czasie tm, mgt0 w oparciu o surowe dane do czasu t Potrójna edycja wygładzania wykładniczego uwzględnia zmiany sezonowe, a także trendy, które po raz pierwszy zasugerował uczeń Holtsa, Peter Winters, w 1960 r. xt - surowa sekwencja danych obserwacji t 1601600 L długość cykl zmiany sezonowej Metoda oblicza: linię trendu dla sezonowych wskaźników danych, które ważą wartości w linii trendu w oparciu o to, gdzie ten punkt czasowy przypada w cyklu o długości L. s t oznacza wygładzoną wartość części stałej dla czasu t. bt reprezentuje sekwencję najlepszych oszacowań trendu liniowego, które nakładają się na zmiany sezonowe ct jest sekwencją sezonowych współczynników korekcyjnych ct jest oczekiwaną proporcją przewidywanego trendu w dowolnym momencie t mod L w cyklu, który obserwacje przyjmują do zainicjować wskaźniki sezonowe c tL musi istnieć co najmniej jeden pełny cykl danych. Wyjście algorytmu jest ponownie zapisywane jako F tm. oszacowanie wartości x w czasie tm, mgt0 na podstawie nieprzetworzonych danych do czasu t. Potrójne wygładzanie wykładnicze jest podawane przez formuły, w których występuje czynnik wygładzający dane. 0160lt160160lt1601, jest czynnikiem wygładzającym trend. 0160lt160160lt1601 i jest czynnikiem łagodzącym zmiany sezonowe. 0160lt160160lt1601. Ogólny wzór wstępnego oszacowania trendu b 0 to: Ustalenie wstępnych oszacowań wskaźników sezonowych c i dla i 1,2. L jest nieco bardziej zaangażowany. Jeśli N jest liczbą pełnych cykli w danych, to: Zauważ, że A jest średnią wartością x w jtym cyklu twoich danych. Edycja ETS Nadpisywanie zmian parametrów
No comments:
Post a Comment