Geweegde bewegende gemiddelde koëffisiënte

Bewegende gemiddelde Tegniese aanwyser Die bewegende gemiddelde Tegniese aanwyser toon die gemiddelde instrument prys waarde vir 'n sekere tydperk van die tyd. Wanneer 'n mens word bereken dat die bewegende gemiddelde, een gemiddeldes uit die instrument prys vir hierdie tydperk. As die prys veranderinge, sy bewegende gemiddelde óf verhoog, of verminder. Daar is vier verskillende tipes bewegende gemiddeldes: Eenvoudige (ook na verwys as Rekenkundige). Eksponensiële. Reëlmatige en Lineêre Geweegde. Bewegende gemiddeldes kan bereken word vir enige opeenvolgende datastel, insluitend die opening en sluiting pryse, hoogste en laagste pryse, handel volume of enige ander aanwysers. Dit is dikwels die geval wanneer dubbel bewegende gemiddeldes gebruik. Die enigste ding wat waar bewegende gemiddeldes van verskillende tipes divergeer aansienlik van mekaar, is wanneer gewig koëffisiënte, wat die jongste data is opgedra, is anders. In geval praat ons van 'n eenvoudige bewegende gemiddelde, alle pryse van die tydperk ter sprake, is gelyk in waarde. Eksponensiële en Lineêre Geweegde bewegende gemiddeldes heg meer waarde aan die nuutste pryse. Die mees algemene manier om die interpretasie van die prys bewegende gemiddelde is om sy dinamika vergelyk met die prys aksie. Wanneer die instrument prys bo sy bewegende gemiddelde styg, blyk 'n koopsein, indien die prys val onder sy bewegende gemiddelde, wat ons het, is 'n sell sein. Dit handel stelsel, wat gebaseer is op die bewegende gemiddelde, is nie ontwerp om toegang tot die mark te voorsien reg in sy laagste punt, en sy uitgang regs op die piek. Dit maak dit moontlik om op te tree volgens die volgende tendens: te koop kort nadat die pryse die bodem bereik, en om gou te verkoop nadat die pryse hul hoogtepunt bereik het. Bewegende gemiddeldes kan ook toegepas word op aanwysers. Dit is hier waar die interpretasie van aanwyser bewegende gemiddeldes is soortgelyk aan die interpretasie van die prys bewegende gemiddeldes: As die aanwyser styg bo sy bewegende gemiddelde, wat beteken dat die stygende aanwyser beweging is waarskynlik om voort te gaan: as die aanwyser val onder sy bewegende gemiddelde, hierdie beteken dat dit waarskynlik om voort te gaan gaan afwaarts. Hier is die tipes bewegende gemiddeldes op die grafiek: Eenvoudige bewegende gemiddelde (SMA) Eksponensiële bewegende gemiddelde (EMA) Reëlmatige bewegende gemiddelde (SMMA) Lineêre Geweegde bewegende gemiddelde (LWMA) Berekening: Eenvoudige bewegende gemiddelde (SMA) Eenvoudige, met ander woorde, rekenkundige bewegende gemiddelde word bereken deur 'n opsomming van die pryse van sluiting instrument oor 'n sekere aantal enkele periodes (byvoorbeeld 12 uur). Hierdie waarde word dan gedeel deur die getal van sodanige tydperke. Waar: N is die aantal periodes berekening. Eksponensiële bewegende gemiddelde (EMA) eksponensieel stryk bewegende gemiddelde word bereken deur die bewegende gemiddelde van 'n sekere deel van die huidige sluitingsprys op die vorige waarde. Met eksponensieel stryk bewegende gemiddeldes, die jongste pryse is meer werd. P-persent eksponensiële bewegende gemiddelde sal lyk: Waar: BESLOTE (i) die prys van die huidige tydperk sluiting EMO (i-1) eksponensieel bewegende gemiddelde van die vorige tydperk sluiting P die persentasie van die gebruik van die prys waarde. Reëlmatige bewegende gemiddelde (SMMA) Die eerste waarde van hierdie stryk bewegende gemiddelde word bereken as die eenvoudige bewegende gemiddelde (SMA): Die tweede en daaropvolgende bewegende gemiddeldes word bereken volgens die formule: Waar: sum1 is die totale bedrag van die sluiting van pryse vir N tydperke PREVSUM is die reëlmatige som van die vorige bar SMMA1 is die reëlmatige bewegende gemiddelde van die eerste bar SMMA (i) is die reëlmatige bewegende gemiddelde van die huidige bar (behalwe vir die eerste een) sluit (i) is die huidige sluitingsprys N is die smoothing tydperk. Lineêre geweegde bewegende gemiddelde (LWMA) In die geval van geweegde bewegende gemiddelde, die jongste data is meer werd as meer vroeë data. Geweegde bewegende gemiddelde bereken word deur elkeen van die sluitingstyd pryse binne die oorweeg reeks, deur 'n sekere gewig koëffisiënt. Waar: som (i, N) is die totale bedrag van die gewig koëffisiënte. Bronkode Full MQL4 bron van Moving gemiddeldes is beskikbaar in die Kode Base: Moving Gemiddeldes Waarskuwing: Alle regte op hierdie materiaal word voorbehou deur MetaQuotes Software Corp. kopiëring of herdruk van hierdie materiaal in sy geheel of gedeeltelik is prohibited. Stata: Data-analise en statistiese sagteware Nicholas J. Cox, Durham Universiteit, die Verenigde Koninkryk Christopher Baum, Boston College egen, MA () en sy beperkinge Statarsquos mees voor die hand liggend bevel vir die berekening van bewegende gemiddeldes is die ma () funksie van egen. Gegewe 'n uitdrukking, dit skep 'n - periode bewegende gemiddelde van daardie uitdrukking. By verstek, is geneem as 3. moet vreemd wees. Maar, soos die handleiding inskrywing dui, egen, MA () mag nie gekombineer word met die varlist:. en, net vir hierdie rede is dit nie van toepassing op paneel data. In elk geval, dit staan ​​buite die stel instruksies wat spesifiek vir tydreekse geskryf sien tydreekse vir meer inligting. Alternatiewe benaderings tot bereken bewegende gemiddeldes vir paneel data, is daar ten minste twee keuses. Beide is afhanklik van die dataset nadat vooraf tsset. Dit is baie moeite werd te doen: nie alleen kan bespaar jy jouself herhaaldelik spesifiseer paneel veranderlike en tyd veranderlike, maar Stata optree slim enige gapings in die data gegee. 1. Skryf jou eie definisie met behulp genereer Gebruik time-reeks operateurs soos L. en F.. gee die definisie van die bewegende gemiddelde as die argument om 'n te genereer verklaring. As jy dit doen, jy, natuurlik, nie beperk tot die gelyke gewigte (ongeweegde) gesentreer bewegende gemiddeldes bereken deur egen, MA (). Byvoorbeeld, ewe-geweeg drie-tydperk bewegende gemiddeldes sal deur gegee word en 'n paar gewigte kan maklik gespesifiseerde: Jy kan natuurlik, spesifiseer 'n uitdrukking soos log (myvar) in plaas van 'n veranderlike naam soos myvar. Een groot voordeel van hierdie benadering is dat Stata doen outomaties die regte ding vir paneel data: voorste en agter waardes uitgewerk binne panele, net soos logika dikteer hulle behoort te wees. Die mees noemenswaardige nadeel is dat die command line eerder lank kan kry as die bewegende gemiddelde behels verskeie terme. Nog 'n voorbeeld is 'n eensydige bewegende gemiddelde wat slegs gebaseer is op vorige waardes. Dit kan nuttig wees vir die opwekking van 'n aangepaste verwagting van wat 'n veranderlike sal suiwer gebaseer op inligting tot op hede: wat kan iemand voorspelling vir die huidige tydperk gebaseer op die afgelope vier waardes, met behulp van 'n vaste gewig skema (A 4-tydperk lag kan wees veral algemeen gebruik met kwartaallikse tijdreeksen.) 2. gebruik egen, filter () van SSC gebruik die gebruiker geskryf egen funksie filter () van die egenmore pakket op SSC. In Stata 7 (opgedateer na 14 November 2001), kan jy die pakket installeer deur waarna help egenmore punte om besonderhede oor filter (). Die twee voorbeelde hierbo sou word gelewer (In hierdie vergelyking genereer die benadering is dalk meer deursigtig, maar ons sal 'n voorbeeld van die teenoorgestelde in 'n oomblik sien.) Die lags is 'n numlist. lei dat negatiewe lags: in hierdie geval -1/1 brei om -1 0 1 of lei 1, lag 0, lag 1. Die Coëf ficients, 'n ander numlist, vermeerder die ooreenstemmende sloerende of leidende items: in hierdie geval die items is F1.myvar. myvar en L1.myvar. Die effek van die opsie normaliseer is aan elke koëffisiënt skaal deur die som van die koëffisiënte sodat Coëf (1 1 1) normaliseer is gelykstaande aan koëffisiënte van 1/3 1/3 1/3 en Coëf (1 2 1) normaliseer is gelykstaande om koëffisiënte van 1/4 1/2 1/4. Jy moet nie net die lags, maar ook die koëffisiënte spesifiseer. Omdat egen, MA () gee die ewe geweegde geval, die belangrikste rasionaal vir egen, filter () is om die ongelyk geweegde geval, waarvoor jy moet koëffisiënte spesifiseer ondersteun. Dit kan ook gesê word dat die verpligting om gebruikers te koëffisiënte spesifiseer 'n bietjie ekstra druk op hulle om te dink oor wat koëffisiënte wat hulle wil. Die belangrikste rede vir gelyke gewigte is, ons dink, eenvoud, maar gelyke gewigte het gemeen frekwensiedomein eienskappe, om net 'n oorweging te noem. Die derde voorbeeld hierbo kan óf waarvan net omtrent so ingewikkeld as die genereer benadering. Daar is gevalle waar egen, filter () gee 'n eenvoudiger formulering as genereer. As jy 'n nege-termyn binomiaal filter, wat klimatoloë nuttig vind wil, kyk dan miskien minder aaklig as, en makliker om reg as kry, net soos met die genereer benadering, egen, filter () werk behoorlik met paneel data. Trouens, soos hierbo genoem, dit hang af van die dataset nadat vooraf tsset. 'N Grafiese punt Na die berekening van jou bewegende gemiddeldes, sal jy waarskynlik wil hê om te kyk na 'n grafiek. Die gebruiker geskrewe tsgraph is slim oor tsset datastelle. Installeer dit in 'n up-to-date Stata 7 deur SSC Inst tsgraph. Wat van subsetting met as een van die bogenoemde voorbeelde maak gebruik van as beperkings. Om die waarheid te egen, sal ma () nie toelaat dat indien gespesifiseer word. Soms mense wil gebruik as die berekening bewegende gemiddeldes, maar die gebruik daarvan is 'n bietjie meer ingewikkeld as wat dit is gewoonlik. Wat sou jy verwag van 'n bewegende gemiddelde bereken met as. Kom ons identifiseer twee moontlikhede: Swak interpretasie: Ek dont wil enige resultate vir die uitgesluit Waarnemings sien. Sterk interpretasie: Ek dont selfs wil hê jy moet die waardes vir die uitgesluit waarnemings. Hier is 'n konkrete voorbeeld. Veronderstel as gevolg van 'n paar as voorwaarde, waarnemings 1-42 ingesluit maar nie Waarnemings 43 op. Maar die bewegende gemiddelde vir 42 sal afhang, onder andere, op die waarde vir waarneming 43 as die gemiddelde strek heen en weer en is van lengte ten minste 3, en dit sal op soortgelyke wyse afhanklik van 'n paar van die waarnemings 44 en verder in sekere omstandighede. Ons raaiskoot is dat die meeste mense sal gaan vir die swak interpretasie, maar of dit korrek is, beteken egen, filter () nie ondersteun as óf. Jy kan altyd ignoreer wat jy donrsquot wil of selfs ongewenste waardes stel om daarna ontbreek deur die gebruik van te vervang. 'N Nota oor vermiste resultate aan die einde van 'n reeks Omdat bewegende gemiddeldes is funksies van sloerings en lei, egen, MA () produseer ontbreek waar die lags en lei nie bestaan ​​nie, aan die begin en einde van die reeks. 'N opsie nomiss dwing die berekening van korter, uncentered bewegende gemiddeldes vir die sterte. In teenstelling hiermee het nie genereer word nie egen, filter () doen, of laat, niks spesiaal ontbreek resultate te vermy. Indien enige van die waardes wat nodig is vir die berekening ontbreek, dan is dit gevolg ontbreek. Dit is aan gebruikers om te besluit of en watter korrektiewe chirurgie nodig is vir sulke waarnemings, vermoedelik na te kyk na die datastel en die oorweging van enige onderliggende wetenskap wat tot bear. Forecasting seasonals en tendense gebring kan word deur eksponensieel geweeg bewegende gemiddeldes Charles C. Holt Graduate School of Business, Universiteit van Texas in Austin, Austin, TX, USA beskikbaar aanlyn 28 Januarie 2004 Abstract die papier bied 'n sistematiese ontwikkeling van die voorspelling uitdrukkings vir eksponensiële geweegde bewegende gemiddeldes. Metodes vir die reeks met geen tendens, of toevoeging of vermenigvuldiging tendens word ondersoek. Net so, die metodes te dek nie-seisoenale en seisoenale reeks met toevoeging of vermenigvuldiging fout strukture. Die papier is 'n herdruk weergawe van die verslag 1957 aan die Kantoor van Naval Navorsing (ONR 52) en word hier gepubliseer om groter toeganklikheid bied. Sleutelwoorde Eksponensiële glad Vooruitskatting Plaaslike seasonals Plaaslike tendense Vitae Biografie: Charles C. HOLT is professor in Management emeritus aan die Graduate School of Business, Universiteit van Texas in Austin. Sy huidige navorsing is op kwantitatiewe besluit metodes, besluitsteunstelsels, en finansiële vooruitskatting. Voorheen het hy navorsing en onderrig gedoen word by M. I.T. Carnegie Mellon Universiteit, die London School of Economics, die Universiteit van Wisconsin en die Urban Institute. Hy is reeds aktief in rekenaartoepassings sedert 1947, en het navorsing oor outomatiese beheer gedoen, die simulasie van ekonomiese stelsels, skedulering produksie, indiensname en voorrade, en die dinamika van inflasie en werkloosheid. Kopiereg 2004 Uitgegee deur Elsevier BV Met verwysing na artikels () Geweegde gemiddelde Wat is Geweegde Gemiddelde Geweegde gemiddelde is 'n gemiddelde bereken deur waardes in 'n datastel meer invloed volgens sommige kenmerk van die data. Dit is 'n gemiddelde waarin elke hoeveelheid wat gemiddeld 'n gewig toegeken, en hierdie gewigte bepaal die relatiewe belangrikheid van elke hoeveelheid op die gemiddelde. Gewigte is die ekwivalent van 'dat baie soos items met dieselfde waarde wat betrokke is by die gemiddelde. VIDEO laai die speler. Afbreek van geweegde gemiddelde A geweegde gemiddelde word meestal bereken ten opsigte van die frekwensie van die waardes in 'n datastel. 'N Geweegde gemiddelde kan bereken word op verskillende maniere, maar indien sekere waardes in 'n datastel is gegee meer belang vir ander doeleindes as die frekwensie van voorkoms redes. Berekening van geweegde gemiddelde Beleggers stel dikwels 'n posisie in 'n voorraad oor 'n paar jaar. Aandele pryse verander elke dag, so dit kan moeilik wees om tred te hou van die basis koste op daardie aandele opgehoopte oor 'n tydperk van jare hou. As 'n belegger wil 'n geweegde gemiddelde van die aandeelprys hy betaal vir die aandele te bereken, moet hy die aantal aandele teen elke prys deur daardie prys te vermenigvuldig, voeg die waardes en dan verdeel die totale waarde van die totale aantal aandele . Byvoorbeeld, sê 'n belegger verkry 100 aandele van 'n maatskappy in die jaar 1 op 10 en 50 aandele van dieselfde maatskappy in jaar 2 by 40. Ten einde die geweegde gemiddelde van die prys wat betaal word, die belegger vermeerder 100 aandele met 10 vir jaar 1, 50 aandele met 40 vir jaar 2, en voeg dan die resultate op 'n totale waarde van 3000 kry. Die belegger verdeel die totale bedrag vir die aandele bedrag, 3000 in hierdie geval, deur die totale aantal aandele oor beide jare, 150, om die geweegde gemiddelde prys betaal van 20. kry die gemiddelde wisselkoers geweeg ten opsigte van die getal aandele verkry by elke prys en nie net die absolute prys. Voorbeelde van geweegde gemiddelde Geweegde gemiddelde toon in baie gebiede van finansies bykomend tot die koopprys van die aandele, insluitend portefeulje opbrengste, inventaris rekeningkundige en waardasie. Wanneer 'n fonds, wat verskeie sekuriteite hou, is tot 10 op die jaar, wat 10 verteenwoordig 'n geweegde gemiddelde van opbrengste vir die fonds ten opsigte van die waarde van elke posisie in die fonds. Vir inventaris rekeningkunde, die geweegde gemiddelde waarde van voorraad verantwoordelik vir skommelinge in kommoditeitspryse, byvoorbeeld, terwyl LIEU of EIEU metode gee meer waarde aan tyd as waarde. By die beoordeling van maatskappye te onderskei of hulle aandele korrek geprys, beleggers gebruik die geweegde gemiddelde koste van kapitaal (GGKK) om 'n maatskappy se kontantvloei te verdiskonteer. GGKK is geweeg op grond van die markwaarde van skuld en ekwiteit in 'n maatskappy se kapitaal structure. Documentation Hierdie voorbeeld wys hoe om te gebruik bewegende gemiddelde filters en hermonstering om die effek van periodieke komponente van die tyd van die dag op uurlikse temperatuurlesings isoleer, asook verwyder ongewenste lyn geraas van 'n oop-lus spanning meting. Die voorbeeld toon ook hoe om die vlakke van 'n kloksein glad terwyl die behoud van die kante deur die gebruik van 'n mediaan filter. Die voorbeeld toon ook hoe om 'n Hampel filter gebruik om groot uitskieters verwyder. Motivering Smoothing is hoe ons ontdek belangrik patrone in ons data, terwyl die verlaat uit dinge wat onbelangrik (bv geraas) is. Ons gebruik filter om hierdie smoothing voer. Die doel van smoothing is om stadige veranderinge in waarde te produseer sodat sy makliker om tendense in ons data te sien. Soms wanneer jy insette data te ondersoek wat jy kan wens om die data te stryk ten einde 'n tendens in die sein te sien. In ons voorbeeld het ons 'n stel van temperatuurlesings in Celsius geneem elke uur by die Logan-lughawe vir die hele maand van Januarie 2011. Let daarop dat ons visueel die effek wat die tyd van die dag het aan die temperatuurlesings kan sien. As jy in die daaglikse temperatuur variasie oor die maand net belangstel, die uurlikse skommelinge net bydra geraas, wat die daaglikse variasies moeilik om te onderskei kan maak. Om die effek van die tyd van die dag verwyder, sou ons nou graag ons data glad met behulp van 'n bewegende gemiddelde filter. 'N bewegende gemiddelde filter in sy eenvoudigste vorm, 'n bewegende gemiddelde filter van lengte N neem die gemiddelde van elke N agtereenvolgende monsters van die golfvorm. Om 'n bewegende gemiddelde filter aan elke datapunt toepassing, bou ons koëffisiënte van ons filter sodat elke punt ewe is geweeg en dra 24/01 tot die totale gemiddelde. Dit gee ons die gemiddelde temperatuur oor elke tydperk van 24 uur. Filter Vertraging Let daarop dat die gefilterde uitset vertraag met sowat twaalf ure. Dit is te danke aan die feit dat ons bewegende gemiddelde filter het 'n vertraging. Enige simmetriese filter van lengte N sal 'n vertraging van (N-1) / 2 monsters het. Ons kan rekening vir die vertraging met die hand. Uittreksels van Gemiddeld Verskille Alternatiewelik, kan ons ook die bewegende gemiddelde filter gebruik om 'n beter skatting van hoe die tyd van die dag beïnvloed die algehele temperatuur verkry. Om dit te doen, in die eerste, trek die stryk data van die uurlikse temperatuur metings. Dan segment die differenced data in dae en neem die gemiddelde oor die hele 31 dae in die maand. Uittreksels van Peak Envelope Soms het ons ook graag 'n vlot wisselende skatting van hoe die hoogte - en laagtepunte van ons temperatuur sein verander daagliks. Om dit te doen, kan ons die koevert funksie gebruik om die uiterste hoogtepunte en laagtepunte bespeur oor 'n subset van die tydperk van 24 uur aan te sluit. In hierdie voorbeeld, verseker ons daar ten minste 16 uur tussen elke uiterste hoë en uiterste lae. Ons kan ook 'n gevoel van hoe die hoogte - en laagtepunte is trending deur die gemiddeld tussen die twee uiterstes kry. Geweegde Moving Gemiddelde filters Ander vorme van bewegende gemiddelde filters doen elke monster nie ewe gewig. Nog 'n algemene filter volg die binomiale uitbreiding van (1 / 2,1 / 2) n Hierdie tipe filter by benadering 'n normale kurwe vir groot waardes van n. Dit is nuttig vir die filter van hoë frekwensie geraas vir klein N. Om die koëffisiënte vind vir die binomiale filter, oprollen 1/2 1/2 met homself en dan iteratief oprollen die uitset met 1/2 1/2 'n voorgeskrewe aantal kere. In hierdie voorbeeld gebruik vyf totale iterasies. Nog 'n filter ietwat soortgelyk aan die Gaussiese uitbreiding filter is die eksponensiële bewegende gemiddelde filter. Hierdie tipe geweeg bewegende gemiddelde filter is maklik om op te rig en nie 'n groot venster grootte vereis. Jy pas 'n eksponensieel geweeg bewegende gemiddelde filter deur 'n alfa parameter tussen nul en een. 'N Hoër waarde van alfa sal minder glad nie. Zoom in op die lesings vir een dag. Kies jou land