Eksponentiaalinen Liikkuva Keskiarvo Volframikompleksin

Ennustaminen eksponentiaalisilla liikkuvilla keskiarvoilla Kiinteä tai lähes pysyvien tietojen eksponentiaalinen liukuva keskiarvo on yksinkertainen menetelmä aikasarjan ennustamiseen. Valitse ennuste ja tasoitus, jotta näet niiden välisen eron olevan tasoitusparametri eksponentiaalisessa liukuva keskiarvossa ja se on keskimääräinen neliovirhe tietojen (punainen käyrä) ja todellisten arvojen välillä (sininen käyrä). Suuremmat syyarvot ovat vähemmän tasoittavia. ASIAT KÄYNNISTYSSÄ Ennusteessa annetaan ajankohta, missä aikasarjan todellinen arvo on. Tämä rekursiot alkavat klo. Kun . ennuste on koko ajan ja milloin. ennuste on viimeinen havainto. Lisätietoja eksponentiaalisen tasoitusmenetelmän ennustuksesta on kohdassa 1. Opiskelijoiden tulee kysyä itseltään: onko tietojen välinen suhde ja ennusteen optimaalinen arvo Miksi eksponentiaalinen liukuva keskiarvo ei ole hyvä ennuste tietylle tiedolle suuntaus 1 SG Makridakis, SC Wheelwright ja RJ Hyndman, ennustaminen, menetelmät ja sovellukset. 3. ed. Hoboken, NJ: John Wiley & amp; Sons, Inc. 1998. Huomattavia oikeudellisia tietoja sähköpostin lähettämisestä. Käyttäessäsi tätä palvelua, hyväksytte syöttääksesi todellisen sähköpostiosoitteen ja lähetä se vain tuntemiesi henkilöiden kanssa. Joissakin lainkohdissa lain rikkominen tunnistaa väärin sähköpostissa. Fidelity käyttää kaikki antamasi tiedot yksinomaan sähköpostin lähettämiseen puolestasi. Lähettämäsi sähköpostiviestin aihealue on Fidelity: Sähköpostisi on lähetetty. Sijoitusrahasto ja sijoitusrahaston sijoitus - luottamusinvestoinnit Napsauttamalla linkkiä avautuu uusi ikkuna. Eksponentiaalinen liikkuva keskiarvo (EMA) Kuvaus Eksponentiaalinen liikkuvan keskiarvo (EMA) on samanlainen kuin Simple Moving Average (SMA), joka mittaa trendisuunnan ajanjaksolla. Kuitenkin, vaikka SMA laskee keskimäärin hintatiedot, EMA soveltaa enemmän painoa entistä nykyisiin tietoihin. Yksilöllisen laskentansa vuoksi EMA noudattaa hintoja tarkemmin kuin vastaava SMA. Miten tämä indikaattori toimii? Käytä samoja sääntöjä, jotka koskevat SMA: ta tulkittaessa EMA: ta. Muista, että EMA on yleensä herkempi hintakehitykseen. Tämä voi olla kaksiteräinen miekka. Toisaalta se voi auttaa sinua tunnistamaan suuntaukset aikaisemmin kuin SMA. Elipäässä EMA todennäköisesti kokee enemmän lyhytaikaisia ​​muutoksia kuin vastaava SMA. Käytä EMA: ta määrittämään trendisuunta ja kauppa tähän suuntaan. Kun EMA nousee, kannattaa harkita ostoa, kun hinnat laskevat EMA: n lähellä tai juuri sen alapuolella. Kun EMA laskee, voit harkita myyntiä, kun hinnat rallistuvat EMA: n yläpuolelle tai juuri sen yläpuolelle. Liukuva keskiarvo voi myös osoittaa tuki - ja vastusalueita. Nouseva EMA pyrkii tukemaan hintakehitystä, kun taas laskeva EMA pyrkii tarjoamaan vastustuskykyä hintakehitykseen. Tämä vahvistaa ostostrategiaa, kun hinta on lähellä nousevaa EMA: ta ja myyntiä, kun hinta on lähellä EMA: n putoamista. Kaikkien liikkuvien keskiarvojen, mukaan lukien EMA, ei ole suunniteltu tunnistamaan kauppa tarkalla pohjalla ja ylhäällä. Keskimääräiset liikkeet voivat auttaa sinua kaupankäynnissä trendin yleisessä suunnassa, mutta viivästys saapumis - ja poistumispisteissä. EMA: lla on lyhyempi viive kuin SMA: lla samana ajanjaksona. Laskenta Huomaa, miten EMA käyttää EMA: n aikaisempaa arvoa laskennassaan. Tämä tarkoittaa, että EMA sisältää kaikki hintatiedot sen nykyisessä arvossa. Uusimmat hintatiedot vaikuttavat eniten liikkuvaan keskiarvoon, ja vanhimmista hinnoista on vain vähäinen vaikutus. EMA (K x (C - P)) P jossa: C Nykyinen hinta P Aiemmat jaksot EMA (SMA käytetään ensimmäisiin kausilaskelmiin) K Eksponentti tasoitusvakio Tasoitusvakio K soveltuu sopivaan painoon viimeisimmälle hinnalle. Se käyttää liikkuvan keskiarvon määrittämiä ajanjaksoja. Liittyvät indikaattorit SMA on helpoin liukuva keskiarvo rakentaa. Se on yksinkertaisesti keskimääräinen hinta määritetyssä ajassa. Tekninen analyysi keskittyy erityisesti markkinoiden toimintaan, volyymiin ja hintaan. Tekninen analyysi on vain yksi tapa analysoida kantoja. Kun harkitset varastoja, joita haluat ostaa tai myydä, sinun on käytettävä lähestymistapaa, jonka kanssa olet mukavin. Kuten kaikkien investointiesi, sinun on tehtävä oma päättäväisyys siitä, onko investointi johonkin tiettyyn arvopaperiin tai arvopapereihin sinulle oikein, mikä perustuu sijoitustavoitteisiin, riskinsietoon ja taloudelliseen tilanteeseen. Aiemmat tulokset eivät ole takuita tulevista tuloksista. Historia ja taustat, jotka ensin nousivat liikkeessä Keskiarvot Tekniset analyytikot ovat käyttäneet liikkuvia keskiarvoja jo useiden vuosikymmenien ajan. Ne ovat niin läsnä kaikkialla, että useimmat meistä eivät tiedä mistä he ovat tulleet. Tilastotieteilijät luokittelevat liukuvat keskiarvot osana työkaluvalikoimaa ldquoTime Series Analysisrdquo - ohjelmalle. Muut tässä perheessä ovat: ANOVA, aritmeettinen keskiarvo, korrelaatiokerroin, kovarianssi, eron taulukko, pienimmän neliösumman sovitus, suurin mahdollinen todennäköisyys, keskimääräinen liikkuvuus, periodogrammi, ennustemenetelmä, satunnaismuuttujat, satunnaiset kulkumatkat, jäännökset, varianssit. Voit lukea lisää näistä ja niiden määritelmistä Wolframissa. Ldquomoving averagerdquon kehittyminen juontaa juurensa 1901, mutta nimi käytettiin myöhemmin. Matematiikan historioitsija Jeff Miller: LIIKKUVUUS AVERAGE. Tätä tekniikkaa datapisteiden tasoittamiseksi käytettiin vuosikymmeniä ennen tätä, tai mikä tahansa yleinen termi, tuli käyttöön. Vuonna 1909 GU Yule (Journal of the Royal Statistical Society, 72, 721-730) kuvaili ldquoin-keskimääräisiä arvoja RHquot, joka laskettiin vuonna 1901 ldquomoving-averages. rdquo Yule ei hyväksynyt termiä oppikirjassaan, mutta se tuli liikkeeseen WI Kingrsquos Tilastollisen menetelmän elementit (1912). ldquo Keskimääräinen viittaaminen tyyppiseen stokastiseen prosessiin on lyhenne sanoista H. Woldrsquos ldquoprocess of moving averagerdquo (A Study in Stationary Time Series (1938)). Wold kertoi, miten Yule (1920-luvulla) oli tutkittu prosessin erityisiä tapauksia (vaihtelevan erotuskorrelaatiomenetelmän ominaisuuksien yhteydessä) ja Slutsky John Aldrichin kanssa. Statssoft Inc.:stä tulee tämä kuvaus eksponentiaalisesta tasoituksesta. joka on yksi useista tekniikoista, joilla painotetaan aiempia tietoja eri tavoin: ldquoExponential tasoitus on tullut erittäin suosittu ennustemenetelmänä monille eri aikasarjatiedoista. Historiallisesti menetelmää kehitettiin itsenäisesti Robert Goodell Brown ja Charles Holt. Brown työskenteli Yhdysvaltain laivastossa toisen maailmansodan aikana, jossa hänen tehtävänsä oli suunnitella seurantajärjestelmä palontorjunta-informaatiota varten laskemaan sukellusveneiden sijainti. Myöhemmin hän sovelsi tätä tekniikkaa varaosien kysynnän ennustamiseen (varastonhallintaongelma). Hän kuvaili näitä ideoita vuoden 1959 kirjan varastonhallinnasta. Holtrsquos-tutkimusta sponsoroi Naval Researchin itsenäisesti, hän kehitti eksponentiaalisia tasausmalleja jatkuvista prosesseista, lineaarisista suuntauksista ja kausittaisista tiedoista. Holtrsquos-paperi, ldquoForecasting Seasonals ja Trends by Exponentially Weighted Moving Averagesrdquo julkaistiin vuonna 1957 O. N.R. Tutkimuspöytäkirja 52, Carnegie Institute of Technology. Sitä ei ole olemassa verkossa ilmaiseksi, mutta pääsevät niihin, joilla on pääsy akateemisiin papereihin. Tietomme mukaan P. N. (Pete) Haurlan käytti ensimmäistä kertaa eksponentiaalisia tasoituksia osakekurssien seurantaan. Haurlan oli todellinen rakettitutkija, joka työskenteli JPL: lle 1960-luvun alussa, ja hänellä oli pääsy tietokoneeseen. Hän ei kutsunut heitä ldquoexponential liikkuvia keskiarvoja (EMAs) rdquo tai matemaattisesti muodikkaita ldquoexponential painotettuja liikkuvia keskiarvoja (EWMAs) rdquo. Sen sijaan hän kutsui heidät ldquoTrend Valuesrdquo ja viittasi heihin tasoitusvakioidensa avulla. Siten, mitä tänään kutsutaan yleisesti 19 päivän EMA: ksi, hän kutsui ldquo10 Trendrdquo: n. Koska hänen terminologiansa oli alkuperäiskappale tällaisessa käytössä osakekurssien seurannassa, siksi käytämme terminologiaa edelleen töissämme. Haurlan oli käyttänyt EMA: ita suunnittelemassa rakettien seurantajärjestelmiä, jotka saattavat esimerkiksi leikata liikkuvaa kohdetta, kuten satelliitti, planeetan jne. Jos kohdepolku olisi poissa käytöstä, jonkinlaista panosta olisi sovellettava ohjauskeinoihin, mutta he eivät halunneet liioitella tai heikentää tätä panosta ja joko tulla epävakaiksi tai epäonnistumaan. Oikeanlainen tietojen syöttämisen taso oli siis hyödyllinen. Haurlan kutsui tämän ldquoProportional Controlrdquo: n, mikä tarkoittaa sitä, että ohjausmekanismi ei yritä säätää kaikkia seurantavirheitä kerralla. EMA: t oli helpompi koodata varhaisen analogisen piirin kuin muut suodattimet, koska ne tarvitsevat vain kaksi muuttuvaa dataa: nykyinen syöttöarvo (esim. Hinta, sijainti, kulma jne.) Ja aikaisempi EMA-arvo. Tasoitusvakio olisi kova johdotettu piiriin, joten ldquomemoryrdquo tarvitsee vain seurata näitä kahta muuttujaa. Yksinkertainen liukuva keskiarvo edellyttää toisaalta kaikkien arvojen seurantaa takaiskuajan kuluessa. Joten 50-SMA merkitsisi 50 datapisteen seurantaa, sitten keskimäärin. Se sitoo paljon enemmän prosessointitehoa. Katso lisää EMAs - arvoista verrattuna Simple Moving Average (SMA) - arvoon Exponential Versus Simple - ohjelmassa. Haurlan perusti Trade Levels - uutiskirjan 1960-luvulla jättäen JPL: n tuon tuottoisempaan työhön. Hänen uutiskirjeensä sponsoroi KWHY-TV: n Kaapelointi Market TV - esitys Los Angelesiin, joka on ensimmäinen televisiokanava, jonka isäntänä on Gene Morgan. Haurlanin ja Morganin työ oli suuri osa Shermanin ja Marian McClellanrsquosin kehitystä McClellan Oscillatorin ja Summation Indexin kehityksessä, joihin sisältyy ennakkoluulottomien tietojen eksponentiaalinen tasoittaminen. Voit lukea vuodelta 1968 julkaistun Haurlanin julkaiseman mittaustulosten arvot alkaen MTA Award Handout - sivulta 8. jonka valmistelimme osallistujille vuoden 2004 MTA-konferenssissa, jossa Sherman ja Marian saivat MTArsquos Lifetime Achievement Award - palkinnon. Haurlan ei ole luetellut matemaattisen tekniikan alkuperää, mutta toteaa, että sitä oli käytetty ilmailuteollisuudessa monien vuosien ajan. Yritän tasoittaa 3D-histogrammia liikkuvan keskiarvon avulla matemaatikossa. Tiedän, että funktio nimeltä smoothhistogram3D on lähellä sitä, mitä haluan, mutta näyttää siltä, ​​että sillä on vain mahdollisuus käyttää jakelufunktioita tasoittamaan käyrää. Pystyin luomaan funktiota 2D-histogrammin tasoittamiseksi muuttamalla tätä stackoverflow-vastausta sisällyttämällä interpolointiOrder ja liikkuvan keskiarvon ominaisuus. Yritin laajentaa sitä kolmanteen ulottuvuuteen käyttämällä alla olevaa koodia, mutta ei onnistunut. Kuitenkin 3D-funktio tuottaa tämän kuvan tietojoukkoani käyttäen: imgurMJeBbwW Yritin käyttää samaa menetelmää kuin ensin, paitsi silloinkin, kun se liukui liukuva keskiarvo. Kuitenkin se toi esiin seuraavanlaisen kuvan: Haluan tietojoukon joka muistuttaa hyvin sileähistogrammin3D tuotosta, mutta jolla on mahdollisuus tasoittaa liukuva keskiarvo. Kaikki ehdotukset Onko yksinkertaisempaa tapaa Im ei ymmärrä Valitan, että ymmärrän koodin, varsinkin toisen kappaleen, on tuskin luettavissa. Olen uusi matemaatikko ja yritin vain saada sen toimimaan. Tämä on myös ensimmäinen kerta, kun lähetät pino ylivuotoon, joten anna anteeksi mahdolliset muotoilu - tai ohjearvot.