Dobbelt eksponensiell utjevning bruker to konstanter og er bedre å håndtere trender Som tidligere observert. Enkel utjevning utmerker seg ikke ved å følge dataene når det er en trend. Denne situasjonen kan forbedres ved innføring av en andre ligning med en annen konstant, (gamma), som må velges i forbindelse med (alpha). Her er de to ligningene knyttet til dobbel eksponensiell utjevning. begynn St alpha yt (1 - alfa) (Sb) 0 alfa le 1 bt gamma (St - S) (1 - gamma) b le le 1 le 1 slut Merk at dagens verdi av serien er brukt til å beregne dens glatt verdi erstatning i dobbel eksponensiell utjevning. Flere metoder for å velge de opprinnelige verdiene Som i tilfelle for enkel utjevning, finnes det en rekke ordninger for å angi startverdier for (St) og (bt) i dobbelt utjevning. (S1) er generelt sett til (y1). Her er tre forslag til (b1). begynn b1 y2 - y1 b1 frac venstre (y2 - y1) (y3 - y2) (y4 - y3) høyre b1 frac ende Betydningen av utjevningsligningene Den første utjevningsligningen justerer (St) direkte for trenden i forrige periode, ( b), ved å legge den til den siste glattede verdien, (S). Dette bidrar til å eliminere lagringen og bringer (St) til riktig basis av gjeldende verdi. Den andre utjevningsligningen oppdaterer deretter trenden, som uttrykkes som forskjellen mellom de to siste verdiene. Ligningen ligner den grunnleggende formen for enkel utjevning, men her brukes til oppdatering av trenden. Ikke-lineære optimaliseringsteknikker kan brukes. Verdiene for (alpha) og (gamma) kan oppnås via ikke-lineære optimaliseringsteknikker, for eksempel Marquardt-algoritmen. Eksponentiell flytende gjennomsnitt - EMA BREAKING DOWN Eksponensiell flytende gjennomsnitt - EMA 12- og 26-dagers EMA er de mest populære kortsiktige gjennomsnittene, og de brukes til å skape indikatorer som den bevegelige gjennomsnittlige konvergensdivergensen (MACD) og prosentvis prisoscillator (PPO). Generelt brukes 50- og 200-dagers EMAer som signaler for langsiktige trender. Traders som ansetter teknisk analyse, finner glidende gjennomsnitt veldig nyttige og innsiktige når de brukes riktig, men skaper kaos når de brukes feil eller blir feilfortolket. Alle de bevegelige gjennomsnittene som vanligvis brukes i teknisk analyse, er av sin natur sakende indikatorer. Følgelig bør konklusjonene fra å bruke et glidende gjennomsnitt til et bestemt markedskart være å bekrefte et markedskryss eller for å indikere dets styrke. Svært ofte, etter hvert har en glidende gjennomsnittlig indikatorlinje endret seg for å reflektere et betydelig trekk i markedet, og det optimale punktet for markedsinngang har allerede gått. En EMA tjener til å lette dette dilemmaet til en viss grad. Fordi EMA-beregningen plasserer mer vekt på de nyeste dataene, klemmer prishandlingen litt strammere og reagerer derfor raskere. Dette er ønskelig når en EMA brukes til å utlede et handelsinngangssignal. Tolke EMA Som alle bevegelige gjennomsnittsindikatorer, er de mye bedre egnet for trending markeder. Når markedet er i en sterk og vedvarende opptrinn. EMA-indikatorlinjen vil også vise en uptrend og vice versa for en nedtrend. En årvåken handelsmann vil ikke bare være oppmerksom på retningen til EMA-linjen, men også forholdet mellom endringshastigheten fra en linje til den neste. For eksempel, da prisvirkningen av en sterk opptrend begynner å flate og reversere, vil EMAs endringshastighet fra en linje til den neste begynne å redusere til den tid som indikatorlinjen flater og endringshastigheten er null. På grunn av den slanke effekten, ved dette punktet, eller til og med noen få barer før, bør prishandlingen allerede ha reversert. Det følger derfor at observere en konsistent reduksjon i endringshastigheten til EMA, kunne seg selv brukes som en indikator som ytterligere kunne motvirke dilemmaet forårsaket av den bølgende effekten av bevegelige gjennomsnitt. Vanlige bruksområder til EMA-EMAer brukes ofte i forbindelse med andre indikatorer for å bekrefte betydelige markedsbevegelser og å måle deres gyldighet. For handelsmenn som handler intradag og rasktflyttende markeder, er EMA mer anvendelig. Ofte bruker handelsmenn EMAer for å bestemme en handelspartiskhet. For eksempel, hvis en EMA på et daglig diagram viser en sterk oppadgående trend, kan en intradaghandlere strategi være å handle bare fra langsiden på en intraday chart. R - Forecasting Approaches to Forecasting redigere ARIMA (AutoRegresive Integrated Moving Average) ETS (AutoRegresive Integrated Moving Average) ETS Eksponentiell utjevningstilstandsrommodell) Vi diskuterer hvordan disse metodene fungerer og hvordan de skal brukes. Forventet pakkeoversikt rediger Eksponensiell utjevning Rediger navn AKA: eksponentielt vektet glidende gjennomsnitt (EWMA) Tilsvarer ARIMA (0,1,1) modell uten konstant term Brukes til glatt data for presentasjon gjør prognoser enkelt glidende gjennomsnitt: Tidligere observasjoner vektes like eksponentielt utjevning: tilordner eksponentielt avtagende vekter over tid Formel xt - rå datasekvens st - utdata fra eksponentiell utjevningsalgoritme (estimat for neste verdi av x) - utjevningsfaktor. 0160lt160160lt1601.Velgende rettighet ingen formell måte å velge statistisk teknikk på, kan brukes til å optimalisere verdien av (f. eks. OLS), jo større blir det nært til naiv prognoser (de samme porter som originalserier med en periodeforsinkelse). Dobbel eksponensiell utjevning rediger Enkel eksponensiell utjevning gjør det ikke bra når det er en trend (det vil alltid være forspenning) Dobbel eksponensiell utjevning er en gruppe metoder som håndterer problemet Holt-Winters dobbelt eksponensiell utjevning redigering Og for t gt 1 av hvor er datautjevningsfaktoren. 0160lt160160lt1601, og er trendutjevningsfaktoren. 0160lt160160lt1601. Output F tm - et estimat av verdien av x på tidspunktet tm, mgt0 basert på rå data opp til tid t Tredobbelt eksponensiell utjevning rediger tar hensyn til sesongmessige endringer samt trender først foreslått av Holts student, Peter Winters, i 1960 Input xt - rå datasekvens av observasjoner t 1601600 L lengde en syklus med sesongmessig endring Metoden beregner: en trendlinje for datasesongsindeksene som vekterer verdiene i trendlinjen basert på hvor tidspunktet faller i lengdecyklusen L. s t representerer den glatte verdien av den konstante delen for tiden t. bt representerer sekvensen av beste estimater av den lineære trenden som legges over på sesongmessige endringer ct er sekvensen av sesongmessige korreksjonsfaktorer ct er den forventede andelen av den forutsagte trenden når som helst t mod L i syklusen som observasjonene tar på initialiser sesongens indekser c tL det må være minst en komplett syklus i dataene. Algoritmens utgang skrives igjen som F tm. et estimat av verdien av x på tidspunktet tm, mgt0 basert på rå data opp til tid t. Tredobbelt eksponensiell utjevning er gitt av formlene hvor datautjevningsfaktoren er. 0160lt160160lt1601, er trendutjevningsfaktoren. 0160lt160160lt1601, og er sesongmessig forandringsutjevningsfaktor. 0160lt160160lt1601. Den generelle formelen for innledende trendestimat b 0 er: Stille inn de første estimatene for sesongindeksene c i for 1,2. L er litt mer involvert. Hvis N er antall komplette sykluser som er tilstede i dataene dine, så: Merk at A j er gjennomsnittsverdien av x i j t-syklusen til dataene dine. ETS-redigering Overordnede parametere redigere
Comments
Post a Comment