Medio Statistiche Ponderata Movimento

What039s la differenza tra media mobile e ponderata media mobile a 5 periodo di media mobile, sulla base dei prezzi di cui sopra, sarebbe calcolato con la seguente formula: Sulla base della suddetta equazione, il prezzo medio per il periodo di cui sopra era 90.66. Utilizzando medie mobili è un metodo efficace per l'eliminazione di forti fluttuazioni dei prezzi. La limitazione chiave è che i punti dati dai dati precedenti non sono ponderati in modo diverso rispetto ai dati punti vicino l'inizio del set di dati. Questo è dove le medie mobili ponderate entrano in gioco. medie ponderate assegnare una ponderazione più pesante a più punti di dati attuali dal momento che sono più rilevanti di punti dati in un lontano passato. La somma della ponderazione deve aggiungere fino a 1 (o 100). Nel caso della media mobile semplice, i coefficienti sono equamente distribuiti, ed è per questo che non sono riportati nella tabella sopra riportata. Prezzo di chiusura delle medie AAPLMoving Moving medie Con set di dati convenzionali il valore medio è spesso il primo, e uno dei più utili, statistiche di riepilogo per calcolare. Quando i dati sono in forma di una serie temporale, serie significano è una misura utile, ma non riflette la natura dinamica dei dati. I valori medi calcolati su periodi di cortocircuito, sia che precede il periodo corrente o incentrate sul periodo attuale, sono spesso più utili. Poiché tali valori medi variano, o spostare, come le mosse del periodo corrente da tempo t 2, t 3. ecc sono conosciuti come le medie mobili (MAS). Una media mobile semplice è (in genere) la media non ponderata dei k valori precedenti. Una media mobile ponderata esponenzialmente è essenzialmente lo stesso come semplice media mobile, ma con contributi alla media ponderata per la loro vicinanza al tempo corrente. Perché non ce n'è uno, ma tutta una serie di medie per ogni serie in movimento, l'insieme di Mas può si essere tracciata su grafici, ha analizzato come una serie, e utilizzato nella modellazione e previsione. Una gamma di modelli può essere costruito utilizzando medie mobili, e questi sono conosciuti come modelli MA. Se tali modelli sono combinati con autoregressivo (AR) modelli modelli compositi risultanti sono noti come modelli ARMA o ARIMA (l'io è per integrato). Semplici media mobile Da una serie temporale possono essere considerate come un insieme di valori,, t 1,2,3,4, n la media di questi valori possono essere calcolati. Se assumiamo che n è abbastanza grande, e selezionare un intero k che è molto più piccolo di n. possiamo calcolare un insieme di calze blocco, o semplici medie mobili (dell'ordine k): Ogni misura rappresenta la media dei valori dei dati in un intervallo di k osservazioni. Si noti che la prima possibile MA di ordine k GT0 è che per t k. Più in generale possiamo cadere il pedice in più nelle espressioni sopra e scrivere: Questo si afferma che la media stimata al tempo t è la media semplice del valore osservato al tempo t e le precedenti fasi k -1 tempo. Se i pesi vengono applicate che diminuire il contributo di osservazioni che sono più lontani nel tempo, la media mobile si dice che sia in modo esponenziale levigata. Le medie mobili sono spesso utilizzati come forma di previsione, per cui il valore stimato di una serie al tempo t 1, S t1. è presa come MA per il periodo fino al tempo t. per esempio. oggi stima si basa su una media di precedenti valori registrati fino ad includere ieri (per i dati di tutti i giorni). Semplici medie mobili può essere visto come una forma di lisciatura. Nell'esempio illustrato di seguito, il set di dati di inquinamento atmosferico mostrato nella introduzione a questo argomento è stato aumentato da un movimento linea 7 giorni di media (MA), mostrato qui in rosso. Come si può vedere, la linea MA appiana i picchi e depressioni nei dati e può essere molto utile per identificare tendenze. L'attaccante-calcolo della formula standard significa che i primi punti k -1 di dati non hanno alcun valore MA, ma da allora in poi i calcoli estendersi al punto di dati finale della serie. PM10 valori medi al giorno, Greenwich fonte: London Air Quality Network, londonair. org. uk Uno dei motivi per il calcolo semplici medie mobili nel modo descritto è che consente valori da calcolare per tutte le fasce orarie da tempo tk fino ad oggi, e come si ottiene una nuova misurazione per il tempo t 1, il MA per il tempo t 1 può essere aggiunto al set già calcolato. Questo fornisce una semplice procedura per set di dati dinamici. Tuttavia, ci sono alcuni problemi con questo approccio. È ragionevole sostenere che il valore medio degli ultimi 3 periodi, per esempio, deve essere posizionato al tempo t -1, non il tempo t. e per un MA su un numero pari di periodi forse dovrebbe essere posizionata a metà punto tra due intervalli di tempo. Una soluzione a questo problema è quello di utilizzare i calcoli MA centrato, in cui il MA al tempo t è la media di un insieme di valori simmetrica intorno t. Nonostante i suoi evidenti meriti, questo approccio non è generalmente utilizzato perché richiede che i dati sono disponibili per gli eventi futuri, che potrebbero non essere il caso. Nei casi in cui l'analisi è interamente di una serie esistente, l'uso di centrata Mas può essere preferibile. medie mobili semplici possono essere considerati come una forma di smoothing eliminando alcune componenti ad alta frequenza di una serie temporale ed evidenziando (ma non rimozione) tendenze in modo simile alla nozione generale di filtraggio digitale. Infatti, le medie mobili sono una forma di filtro lineare. E 'possibile applicare un calcolo media mobile ad una serie già levigata, cioè l'attenuazione o il filtraggio di una serie già levigata. Ad esempio, con una media mobile di ordine 2, possiamo considerare come siano calcolate utilizzando pesi, in modo che il MA in x 2 x 0,5 1 0,5 x 2. Analogamente, il MA in x 3 0,5 x 2 x 0,5 3. Se applicare un secondo livello di finitura o di filtraggio, abbiamo 0,5 x 2 0,5 x 3 0,5 (0,5 x 1 0,5 x 2) 0,5 (0,5 x 2 0,5 x 3) 0.25 x 1 0,5 x 2 0,25 x 3 cioè il filtraggio a 2 stadi processo (o la convoluzione) ha prodotto una simmetrica variabile ponderata media mobile, con i pesi. circonvoluzioni multipli possono produrre abbastanza complessi medie mobili ponderate, alcuni dei quali sono stati trovati di particolare utilità nei settori specializzati, come ad esempio nei calcoli di assicurazione sulla vita. Le medie mobili possono essere utilizzati per rimuovere gli effetti periodici se calcolata con la lunghezza della periodicità come noto. Ad esempio, con dati mensili variazioni stagionali spesso possono essere rimossi (se questo è l'obiettivo) si applicano con una media mobile di 12 mesi simmetrica con tutti i mesi ponderati allo stesso modo, tranne il primo e l'ultimo, che sono ponderati in base 12. Questo perché non ci sarà di 13 mesi nel modello simmetrico (ora corrente, t -. 6 mesi). Il totale è diviso per 12. Procedure simili può essere adottato alcuna periodicità ben definita. medie mobili ponderate in modo esponenziale (EWMA) con la semplice formula media mobile: tutte le osservazioni sono ugualmente ponderato. Se abbiamo chiamato questi pesi uguali, alfa t. ciascuno dei pesi k sarebbe uguale 1 k. quindi la somma dei pesi sarebbe 1, e la formula sarebbe: Abbiamo già visto che più applicazioni di questo risultato processo nei pesi diversi. Con medie mobili esponenziale ponderata il contributo al valore medio dalle osservazioni che sono più rimossi in tempo è deliberata ridotta, sottolineando in tal modo gli eventi più recenti (locali). Essenzialmente un parametro smoothing, 0LT alfa LT1, viene introdotto, e la formula rivisto per: Una versione simmetrica di questa formula sarebbe la forma: Se i pesi nel modello simmetrico vengono selezionati come i termini dei termini di espansione binomiale, (1212) 2q. che si somma a 1, e come q diventa grande, si approssimare la distribuzione normale. Questa è una forma di ponderazione kernel, con la recitazione Binominale come funzione del kernel. La convoluzione due fasi descritta nel paragrafo precedente, è proprio questa disposizione, con q 1, cedendo i pesi. In livellamento esponenziale è necessario utilizzare un insieme di pesi che somma a 1 e che riducono dimensioni geometricamente. I pesi utilizzati sono in genere di forma: Per dimostrare che questi pesi sommano a 1, prendere in considerazione l'espansione di 1 come una serie. Siamo in grado di scrivere e ampliare l'espressione tra parentesi con la formula binomiale (1- x) p. dove x (1-) e p -1, che assicura: Questo fornisce quindi una forma di ponderata media mobile della forma: Questa somma può essere scritta come una relazione di ricorrenza: il che semplifica notevolmente il calcolo, ed evita il problema che il regime ponderazione va rigorosamente infinito per i pesi sommano a 1 (per piccoli valori di alfa. questo non è tipicamente il caso). La notazione usata da diversi autori varia. Alcuni usano la lettera S per indicare che la formula è essenzialmente una variabile levigato, e scrivere: considerando che la letteratura teoria del controllo utilizza spesso Z invece di S per i valori in modo esponenziale ponderata o levigate (vedi, per esempio, Lucas e Saccucci 1990, luc1 , e il sito web del NIST per maggiori dettagli e lavorato esempi). Le formule sopra citati derivano dal lavoro di Roberts (1959, Rob1), ma Hunter (1986, HUN1) utilizza un'espressione della forma: che può essere più appropriato per l'uso in alcune procedure di controllo. Con alpha 1 la stima media è semplicemente il valore misurato (o il valore del dato precedente). Con 0,5 la stima è la media mobile semplice delle misure attuali e precedenti. In previsione modelli il valore, S t. viene spesso utilizzato come stima o un valore meteo per il periodo di tempo successivo, cioè come la stima per x al tempo t 1. Così abbiamo: Questo mostra che il valore di previsione al tempo t 1 è una combinazione della media mobile ponderata esponenzialmente precedente più un componente che rappresenta la pesata errore di predizione, epsilon. al tempo t. Assumendo una serie temporale è dato e si richiede una previsione, è richiesto un valore per alfa. Questo può essere definita sulla base dei dati esistenti, valutando la somma degli errori di previsione quadrati ottenere con diversi valori di alfa per ogni t 2,3. modificando la prima stima di essere il primo valore di dati osservati, x 1. In applicazioni di controllo il valore di alfa è importante che viene utilizzato per la determinazione dei limiti di controllo superiore e inferiore, e colpisce la tiratura media (ARL) previsto prima che questi limiti di controllo sono rotti (sotto l'ipotesi che la serie temporale rappresenta un insieme di casuale, identicamente distribuite variabili indipendenti con varianza comune). In queste circostanze la varianza della statistica di controllo: è (Lucas e Saccucci, 1990): Controllo limiti sono di solito impostati come multipli fissi di questa varianza asintotica, per esempio - 3 volte la deviazione standard. Se alfa 0,25, per esempio, ed i dati monitorati si assume di avere una distribuzione normale, N (0,1), quando nel controllo, i limiti di controllo saranno - 1.134 e il processo raggiungerà uno o altro limite in 500 passi in media. Lucas e Saccucci (1990 luc1) derivano le ARLS per una vasta gamma di valori alfa e sotto diverse ipotesi utilizzando le procedure di Markov Chain. Essi tabulare i risultati, compresa la fornitura ARLS quando la media del processo di controllo è stato spostato da un multiplo della deviazione standard. Ad esempio, con uno spostamento di 0,5 con alpha 0.25 l'ARL è inferiore a 50 fasi temporali. Gli approcci sopra descritti è noto come singolo livellamento esponenziale. le procedure sono applicate una volta alla serie tempo e poi analisi o processi di controllo vengono effettuate sul dataset lisciato risultante. Se il set di dati include una tendenza Andor componenti stagionali, a due o tre stadi di livellamento esponenziale può essere applicato come un mezzo per rimuovere (esplicitamente modellazione) questi effetti (vedi più avanti, la sezione sulle previsioni. Di seguito, e il NIST ha lavorato esempio). CHA1 Chatfield C (1975) L'analisi dei tempi della serie: teoria e pratica. Chapman and Hall, London HUN1 Hunter J S (1986) La media mobile esponenziale ponderata. J of Technology Qualità, 18, 203-210 luc1 Lucas J M, Saccucci M S (1990) esponenziale mobile ponderata sistemi basati sulla media di controllo: Proprietà e miglioramenti. Technometrics, 32 (1), 1-12 Rob1 Roberts S W (1959) controllo grafico test basati su medie mobili geometriche. Technometrics, 1, 239-250OANDA usa i cookies per rendere i nostri siti web facile da usare e personalizzate per i nostri visitatori. Cookie non possono essere utilizzati per identificare personalmente. Visitando il nostro sito l'utente acconsente all'uso OANDA8217s di biscotti in conformità con la normativa sulla privacy. Per bloccare, eliminare o gestire i cookie, si prega di visitare il sito aboutcookies. org. Limitare i cookie ti impedirà beneficiando alcune delle funzionalità del nostro sito web. 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Questa formula determina la media dei prezzi e viene calcolato in modo da regolare (o spostare) in risposta ai dati più recenti utilizzati per calcolare la media. Ad esempio, se si include solo i più recenti tassi di cambio 15 nel calcolo della media, il tasso più vecchio viene eliminato automaticamente ogni volta che un nuovo prezzo diventa disponibile. In effetti, le mosse media come ogni nuovo prezzo è incluso nel calcolo e assicura che la media si basa solo sugli ultimi 15 prezzi. Con un po 'di tentativi ed errori, è possibile determinare una media mobile che misura la vostra strategia di trading. Un buon punto di partenza è una semplice media mobile in base agli ultimi 20 prezzi. Weighted Moving Average (WMA) Un ponderata media mobile è calcolato nello stesso modo come una media mobile semplice, ma utilizza i valori che sono linearmente ponderati al fine di garantire che le tariffe più recenti hanno un impatto maggiore sulla media. Questo significa che il tasso più antico inclusa nel calcolo riceve una ponderazione di 1 successivo valore più vecchio riceve una ponderazione di 2 ed il successivo valore più vecchio riceve una ponderazione dei 3, tutta la strada fino al tasso più recente. Alcuni commercianti trovano questo metodo più rilevante per la determinazione di tendenza soprattutto in un mercato in rapida evoluzione. L'aspetto negativo di utilizzare una media mobile ponderata è che la linea media risultante potrebbe essere choppier di una media mobile semplice. Questo potrebbe rendere più difficile discernere un trend di mercato da una fluttuazione. Per questo motivo, alcuni commercianti preferiscono mettere sia una semplice media mobile media e un ponderato in movimento sullo stesso grafico dei prezzi. Grafico a candela prezzo con media mobile semplice e ponderata media mobile media mobile esponenziale (EMA) la media mobile esponenziale è simile a una media mobile semplice, ma mentre una media mobile semplice rimuove i prezzi più vecchi come nuovi prezzi saranno disponibili, un esponenziale calcola media mobile la media di tutte le fasce di storici, a partire dal punto specificato. Per esempio, quando si aggiunge un nuovo movimento di sovrapposizione media esponenziale a un grafico dei prezzi, si assegna il numero di periodi di riferimento per includere nel calcolo. Assumiamo specificato per gli ultimi 10 prezzi per essere inclusi. Questo primo calcolo sarà esattamente lo stesso di un media mobile semplice anche sulla base di 10 periodi di riferimento, ma quando il prezzo successivo diventa disponibile, il nuovo calcolo manterrà i 10 prezzi originali, più il nuovo prezzo, per arrivare alla media. Questo significa che ci sono ora 11 periodi di riferimento nel calcolo della media mobile esponenziale, mentre la media mobile semplice sarà sempre basato solo sui più recenti 10 tariffe. Decidere su quale media mobile da utilizzare per determinare quale media mobile è meglio per voi, è necessario prima capire le vostre esigenze. Se il vostro obiettivo principale è quello di ridurre il rumore di prezzi costantemente fluttuanti al fine di determinare una direzione generale del mercato, quindi una semplice media mobile degli ultimi 20 o giù di lì le tariffe possono fornire il livello di dettaglio richiesto. Se si desidera che la media mobile a porre maggiormente l'accento sulle tariffe più recenti, la media ponderata è più appropriato. Tenete a mente però, che a causa medie mobili ponderate sono influenzati più dalle ultime prezzi, la forma della linea di media potrebbe essere distorta potenzialmente con la conseguente generazione di segnali falsi. Quando si lavora con medie mobili ponderate, è necessario essere preparati per un maggior grado di volatilità. Media mobile semplice ponderata media mobile 169 1996 - 2017 OANDA Corporation. Tutti i diritti riservati. OANDA, fxTrade e OANDAs famiglia FX di marchi sono di proprietà di OANDA Corporation. Tutti gli altri marchi che appaiono su questo sito sono di proprietà dei rispettivi proprietari. di trading Leveraged in contratti in valuta estera o altri prodotti off-scambio sul margine comporta un alto livello di rischio e può non essere adatto a tutti. Si consiglia di valutare attentamente se il commercio è appropriato per voi alla luce della vostra situazione personale. Si può perdere più di quanto si investe. Le informazioni su questo sito sono di natura generale. Si consiglia di cercare consulenza finanziaria indipendente e assicurarsi di aver compreso appieno i rischi prima di trading. Trading attraverso una piattaforma on-line comporta rischi aggiuntivi. 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Weighted media mobile Nell'esempio 1 di media mobile semplice previsione. i pesi dati ai tre valori precedenti erano tutti uguali. Consideriamo ora il caso in cui questi pesi possono essere diversi. Questo tipo di previsione è chiamato ponderata media mobile. Qui assegniamo m pesi w 1. , M w. dove w 1. w m 1, e definire i valori previsti come segue Esempio 1. Redo Esempio 1 del mobile semplice previsione media dove si assume che più recenti osservazioni sono pesate più di osservazioni anziani, utilizzando i pesi w 1 .6, w 2 .3 e w 3 .1 (come mostrato nella gamma G4: G6 di figura 1 ). Figura 1 ponderata medie mobili Le formule in figura 1 sono gli stessi di quelli nella figura 1 della media mobile semplice previsione. tranne per i valori y previsti nella colonna C. Ad es la formula nella cella C7 è ora MATR. SOMMA. PRODOTTO (B4: B6, G4: G6). La previsione per il valore successivo nella serie temporale è ora 81,3 (C19 cellule), utilizzando la MATR. SOMMA. PRODOTTO formula (B16: B18, G4: G6). Strumento di analisi reale statistiche dei dati. Excel doesnt fornire un ponderato strumento di analisi dei dati medie mobili. Invece, è possibile utilizzare le statistiche reali ponderati medie mobili di dati strumento di analisi. Per utilizzare questo strumento per l'Esempio 1, premere Ctr-m. scegliere l'opzione Time Series dal menu principale e poi l'opzione di metodi di previsione di base nella finestra di dialogo che appare. Compilare la finestra di dialogo che appare come mostrato in Figura 5 di media mobile semplice previsione. ma questa volta scegliere l'opzione ponderata medie mobili e compilare i pesi range con G4: G6 (notare che non colonna è incluso per i pesi variano). Nessuno dei valori dei parametri vengono utilizzati (essenzialmente dei GAL sarà il numero di righe nei pesi gamma e delle stagioni e delle previsioni sarà di default a 1). L'uscita sarà proprio come l'output in figura 2 di Simple Moving previsione media. eccetto che i pesi saranno utilizzati per calcolare i valori previsti. Esempio 2. Utilizzare il Risolutore per calcolare i pesi che producono la media più bassa al quadrato errore MSE. Utilizzando le formule nella figura 1, selezionare AnalysisSolver gt dati e compilare la finestra di dialogo, come mostrato nella Figura 2. Figura 2 Risolutore finestra di dialogo Nota che abbiamo bisogno di vincolare la somma dei pesi da 1, che facciamo cliccando sul Aggiungi pulsante. Ciò fa apparire la finestra di dialogo Aggiungi vincolo, che riempiamo come mostrato in figura 3 e quindi fare clic sul pulsante OK. Figura 3 Aggiungere finestra di dialogo vincolo Abbiamo poi cliccare sul pulsante Solve (nella figura 2), che modifica i dati della figura 1 come mostrato in Figura 4. Figura 4 Risolutore ottimizzazione Come si può vedere dalla figura 4, Risolutore modifica i pesi a 0 . 223757 e 0,776,243 mila per minimizzare il valore di MSE. Come si può vedere, il valore di minimizzato 184,688 (cella E21 della figura 4) è almeno minore del valore di MSE 191,366 nella cella E21 della figura 2). Per bloccare in questi pesi è necessario cliccare sul pulsante OK della finestra di dialogo Risolutore Risultati mostrato in Figura 4.