Perguntas de dados do mercado Exponentes versus médias móveis simples Oi Tom - Eu sou um assinante seu e estava me perguntando se você tinha um gráfico ldquoconversionrdquo para converter o valor da tendência em MAs exponenciais de período. Por exemplo, 10 Trend é aproximadamente igual a um EMA de 19 períodos, 1 Tendência para 200EMA, etc. Obrigado antecipadamente. A fórmula para converter uma constante de suavização da média móvel exponencial (EMA) para um número de dias é: 2 mdashmdashmdash - N 1 onde N é o número de dias. Assim, uma EMA de 19 dias enquadra-se na fórmula da seguinte maneira: 2 2 mdashmdashmdashmdash - mdashmdashmdash -0.10, ou 10 19 1 20 Isso decorre da idéia de que a constante de suavização é escolhida de modo a conferir a mesma idade média dos dados Como seria feito em uma média móvel simples. Se você tivesse uma média móvel simples de 20 períodos, a idade média de cada entrada de dados é de 9,5. Pode-se pensar que a idade média deve ser 10, uma vez que é metade de 20, ou 10,5, uma vez que é a média dos números de 1 a 20. Mas, na convenção estatística, a idade dos dados mais recentes é 0. Então Encontrar a média de idade dos últimos vinte pontos de dados é feita ao encontrar a média desta série: Portanto, a idade média dos dados em um conjunto de N períodos é: N - 1 mdashmdashmdashmdash - 2 Para suavização exponencial, com uma constante de suavização de A , Resulta da teoria da matemática da soma que a idade média dos dados é: 1 - A mdashmdashmdashmdash - A Combinando essas duas equações: 1 - AN-1 mdashmdashmdash mdashmdashmdashmdash A 2 podemos resolver por um valor de A que equivale a um EMA para um comprimento médio móvel simples como: 2 A mdashmdashmdashmdash - N 1 Você pode ler uma das peças originais já escritas sobre este conceito, indo para McClellanMTAaward. pdf. Lá, nós extraímos de P. N. Folheto de Haurlanrsquos, ldquoMeasuring Trend Valuesrdquo. Haurlan foi uma das primeiras pessoas a usar médias móveis exponenciais para rastrear os preços das ações na década de 1960, e ainda preferimos a terminologia original de uma Tendência XX, ao invés de chamar uma média móvel exponencial por alguns dias. Uma grande razão para isso é que, com uma média móvel simples (SMA), você está olhando para trás um certo número de dias. Qualquer coisa mais antiga que esse período de lookback não faz parte do cálculo. Mas com uma EMA, os dados antigos nunca desaparecem, torna-se menos e menos importante para o valor da média móvel. Para entender por que os técnicos se preocupam com EMAs versus SMAs, um olhar rápido neste gráfico fornece uma ilustração da diferença. Durante os movimentos de tendência para cima ou para baixo, um 10 Tendência e um SMA de 19 dias estarão em grande parte juntos. É durante os períodos em que os preços estão agitados, ou quando a direção da tendência está mudando, que vemos os dois começar a se separar. Nesses casos, a Tendência 10 geralmente abraçará mais a ação do preço e, portanto, estará em melhor posição para sinalizar uma mudança quando o preço a atravessar. Para muitas pessoas, esta propriedade torna EMAs ldquobetterrdquo do que SMAs, mas ldquobetterrdquo está no olho do observador. A razão pela qual os engenheiros usaram EMAs há anos, especialmente na eletrônica, é que eles são mais fáceis de calcular. Para determinar o novo valor EMA do todayrsquos, você só precisa do valor EMA de ontemrsquos, a constante de suavização e o novo preço de fechamento de todayrsquos (ou outro datum). Mas, para calcular um SMA, você deve conhecer cada valor no tempo para todo o período de lookback. Forecasting by Smoothing Techniques Este site faz parte dos objetos de aprendizado de E-Labs JavaScript para a tomada de decisões. Outro JavaScript nesta série é categorizado em diferentes áreas de aplicativos na seção MENU nesta página. Uma série de tempo é uma seqüência de observações que são ordenadas no tempo. Inerente à coleta de dados obtidos ao longo do tempo é alguma forma de variação aleatória. Existem métodos para reduzir o cancelamento do efeito devido a variação aleatória. As técnicas amplamente utilizadas são o alisamento. Essas técnicas, quando aplicadas corretamente, revelam mais claramente as tendências subjacentes. Digite as séries temporais em ordem de linha em sequência, a partir do canto superior esquerdo e o (s) parâmetro (s), e clique no botão Calcular para obter uma previsão em um período de antecedência. As caixas em branco não estão incluídas nos cálculos, mas os zeros são. Ao inserir seus dados para mover de célula para célula na matriz de dados, use a tecla Tab na seta ou entre as chaves. Características das séries temporais, que podem ser reveladas examinando seu gráfico. Com os valores previstos, e o comportamento residual, modelagem de previsão de condição. Médias móveis: as médias médias classificam-se entre as técnicas mais populares para o pré-processamento de séries temporais. Eles são usados para filtrar o ruído branco aleatório dos dados, para tornar as séries temporais mais suaves ou mesmo para enfatizar certos componentes informativos contidos nas séries temporais. Suavização exponencial: Este é um esquema muito popular para produzir uma série de tempo suavizada. Considerando que, nas Médias móveis, as observações passadas são ponderadas de forma igual, Suavização exponencial atribui pesos exponencialmente decrescentes à medida que a observação envelhece. Em outras palavras, as observações recentes recebem relativamente mais peso na previsão do que as observações mais antigas. O Suavizado Exponencial Duplo é melhor nas tendências de manuseio. O Suavização Exponencial Triplo é melhor em lidar com as tendências da parábola. Uma média móvel ponderada exponencialmente com uma constante de suavização a. Corresponde aproximadamente a uma média móvel simples de comprimento (isto é, período) n, onde a e n estão relacionados por: a 2 (n1) OR n (2 - a) a. Assim, por exemplo, uma média móvel ponderada exponencialmente com uma constante de suavização igual a 0,1 corresponderia aproximadamente a uma média móvel de 19 dias. E uma média móvel simples de 40 dias corresponderia aproximadamente a uma média móvel ponderada exponencialmente com uma constante de suavização igual a 0,04878. Holmes Linear Exponential Suavização: Suponha que as séries temporais não sejam sazonais, mas que mostram a tendência de exibição. O método Holts estima tanto o nível atual quanto a tendência atual. Observe que a média móvel simples é um caso especial do suavização exponencial, definindo o período da média móvel para a parte inteira de (2-Alpha) Alpha. Para a maioria dos dados empresariais, um parâmetro Alpha menor que 0.40 geralmente é eficaz. No entanto, pode-se realizar uma busca em grade do espaço dos parâmetros, com 0,1 a 0,9, com incrementos de 0,1. Então, o melhor alfa tem o menor erro absoluto médio (erro MA). Como comparar vários métodos de suavização: Embora existam indicadores numéricos para avaliar a precisão da técnica de previsão, a abordagem mais ampla é o uso de comparação visual de várias previsões para avaliar a precisão e escolher entre os vários métodos de previsão. Nesta abordagem, um deve traçar (usando, por exemplo, Excel) no mesmo gráfico, os valores originais de uma variável de séries temporais e os valores previstos de vários métodos de previsão diferentes, facilitando assim uma comparação visual. Você pode gostar de usar as Previsões passadas por técnicas de suavização JavaScript para obter os valores de previsão passados com base em técnicas de suavização que usam apenas um único parâmetro. Os métodos Holt e Winters usam dois e três parâmetros, respectivamente, portanto, não é uma tarefa fácil selecionar os valores ideais ótimos, ou mesmo próximos, por testes e erros para os parâmetros. O alisamento exponencial único enfatiza a perspectiva de curto alcance que define o nível para a última observação e baseia-se na condição de que não haja nenhuma tendência. A regressão linear, que se adapta a uma linha de mínimos quadrados aos dados históricos (ou dados históricos transformados), representa o longo alcance, que está condicionado à tendência básica. O alisamento exponencial linear Holts captura informações sobre a tendência recente. Os parâmetros no modelo Holts são níveis-parâmetro que devem ser diminuídos quando a quantidade de variação de dados é grande e as tendências-parâmetro devem ser aumentadas se a direção recente da tendência é suportada pelos fatores causais. Previsão de curto prazo: observe que cada JavaScript nesta página fornece uma previsão de um passo a frente. Para obter uma previsão em duas etapas. Simplesmente adicione o valor previsto ao final de seus dados da série temporal e clique no mesmo botão Calcular. Você pode repetir esse processo por algumas vezes para obter as previsões necessárias a curto prazo.
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