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평균 예측 소개 이동. 당신은 우리가 예측하는 가장 원시적 인 방법의 일부를 찾고 추측 할 수있다. 그러나 희망이 스프레드 시트에 예측을 구현에 관련된 계산 문제의 일부에 적어도 가치가 소개합니다. 이 맥락에서 우리는 처음에 시작하여 계속해서 평균 예측을 이동하는 작업을 시작합니다. 평균 예보 이동. 모든 사람은 상관없이 그들이 믿는 여부의 평균 예상 이동을 잘 알고있다. 모든 대학생은 그들에게 모든 시간을. 당신은 학기 동안 네 검사를하려고하는 과정에서 시험 점수에 대해 생각합니다. 의 당신이 당신의 첫 번째 테스트에서 85를 가지고 가정하자. 당신은 당신이 당신의 교사에 관계없이 당신이 당신의 친구가 당신이 당신의 부모가 당신의 다음 시험 점수에 대한 예측 수에 대해 어떻게 생각하십니까 다음 시험 점수에 대한 예측 수에 대해 어떻게 생각하십니까 다음 시험 점수에 대한 예측 것 어떻게 생각하십니까 두 번째 시험 점수에 대한 어떤 예측 것 당신이 당신의 친구와 부모에게 할 수있는 모든 blabbing, 그들은 당신의 선생님이 방금있어 (85)의 영역에서 무언가를 얻을 것으로 기대 가능성이 매우 높다. 글쎄, 지금의 친구로 자기 홍보에도 불구하고 그 가정하자, 당신 과다 추정 자신을 당신이 두 번째 테스트 덜 공부할 수있는 그림과 그래서 당신은 모든 무엇인지 이제 73을 얻을 관심가는 태연 그들에 상관없이 당신과 함께 공유 여부의 추정치를 개발하기위한 두 가지 가능성이 매우 높다 방법이 있습니다 당신은 세 번째 시험에서 얻을 것으로 예상합니다. 그들은이 사람은 항상 자신의 현명함에 대해 연기를 불고, 자신에게 말할 수 있습니다. 그는 운이 s의 경우 다른 73 얻을려고하고. 아마 부모는 더지지하고 말하려고합니다 이러한 추정치는 모두 실제로 평균 예측을 이동하고 있습니다. 첫 번째는 당신의 미래 성과를 예측하기 만 가장 최근의 점수를 사용하고 있습니다. 이 데이터의 한주기를 이용하여 이동 평균 예측이라고한다. 둘째는 이동 평균 예측하지만 두 개의 데이터 기간들을 사용하고있다. s는 당신의 위대한 마음에 파열이 모든 사람들이 종류의 당신을 화나게했다고 가정하자 당신은 당신의 자신의 이유로 세 번째 시험에서 잘 할 당신의 앞에 더 높은 점수를 넣어하기로 결정. 당신은 시험을 당신의 점수는 실제로 자신을 포함 89 모두입니다 감동입니다. 그래서 지금 당신은 오는 학기의 최종 검사를 평소와 같이 당신은 당신이 마지막 시험에 할 것이다 방법에 대한 자신의 예측을 만들기로 사람들을 선동 할 필요를 느낀다. 음, 희망 당신은 패턴을 참조하십시오. 이제 희망 당신은 패턴을 볼 수 있습니다. 우리가 작업하는 동안 가장 정확한 휘파람 판단 할 수있다. 우리가 작업하는 동안 이제 우리는 당신의 소원 반 자매에 의해 시작 우리의 새로운 청소 회사로 돌아은 휘파람을 불렀다. 스프레드 시트에서 다음 섹션으로 표시되는 일부 과거 판매 데이터가 있습니다. 먼저 평균 예측을 이동하는 동안 세 개의 데이터를 제시한다. 세포 C6에 대한 항목은 이제 C11을 통해 다른 세포 C7까지이 셀 수식을 복사 할 수 있어야한다. 가장 최근의 기록 데이터의 평균 이동하지만 각 예측 가능한 정확히 세 가장 최근의 기간을 사용하는 방법을 알 수 있습니다. 또한 우리는 t이 정말로 우리의 가장 최근 예측을 개발하기 위해 지난 기간에 대한 예측을 할 필요가 돈 통지해야한다. 이 지수 평활 모델에서 명확히 상이하다. 우리가 예측 타당성을 측정하기 위해 다음 웹 페이지에서 사용하기 때문에 나는이 포함했습니다. 지금은 평균 예측을 이동이 기간 동안 유사한 결과를 제시하고자합니다. 셀 C5에 대한 항목은 이제 C11을 통해 다른 세포 C6까지이 셀 수식을 복사 할 수 있어야한다. 기록 데이터의 가장 최근의 두 개는 각각의 예측에 사용하는 방법을 지금 주목하라. 다시 나는 설명을 목적으로하고 예측 검증에서 나중에 사용하기 위해 포함했다. 중요한 몇 가지 다른 일들이 알 수 있습니다. 평균 예측을 만 m를 이동하는 동안의주기 m에 가장 최근의 데이터 값을 예측하기 위해 사용된다. 다른 아무것도 필요하지 않습니다. 할 때, 평균 예측을 이동하는 동안 m-기간 동안, 첫 번째 예측은 우리가 우리의 코드를 개발할 때 매우 중요한 것입니다 기간 m 1. 이러한 문제 모두에서 발생하는 것을 알 수 있습니다. 이동 평균 기능을 개발. 이제 우리는보다 유연하게 사용될 수있는 이동 평균 예측에 대한 코드를 개발해야한다. 코드는 다음과 같습니다. 입력하면 예측에 사용할 기간의 수와 역사적 값의 배열임을 알 수 있습니다. 당신은 당신이 원하는대로 통합 문서를 저장할 수 있습니다. 싱글 NumberOfPeriods에 카운터 1의 과거 배열 HistoricalSize Historical. Count의 크기를 결정 축적 0 정수 변수를 초기화로 카운터 1을 선언하고 변수를 단일 희미한 HistoricalSize으로 정수 희미한 축적으로 변형 어둡게 카운터로 어둡게 항목을 초기화로서 기능 MovingAverage (역사, NumberOfPeriods) (- NumberOfPeriods 카운터 HistoricalSize) MovingAverage 축적 / NumberOfPeriods 코드는 클래스 설명한다 최신 이전에 관찰 된 값 누적 축적 내역의 해당 번호를 축적. 그것은 다음과 같은해야하는 위치 계산의 결과가 나타나도록 당신은 스프레드 시트 기능을 배치 할 수 있습니다. 평균은 일정하거나 서서히 변화하는 경우, 실제로는 이동 평균은 시계열의 평균의 양호한 추정치를 제공 할 것이다. 일정한 평균의 경우, m의 가장 큰 값은 평균 기본 최선 추정치를 제공한다. 더 긴 관찰주기 변화의 영향을 평균화한다. 작은 m을 제공하는 목적은 예측 기반 프로세스의 변화에 응답 할 수 있도록하는 것이다. 설명하기 위해 시계열의 기본 평균 변화를 포함하는 데이터 세트를 제안한다. 그림은 시리즈가 생성 된 평균 요구와 함께 설명을 위해 사용 된 시계열을 나타낸다. 평균은 10에서 일정한 시간부터 21로 그 다음 다시 일정하게 30 시간에서 20의 값에 도달 할 때까지 각주기의 1 단위 씩 증가 시작한다. 데이터는 평균에 가산함으로써 시뮬레이션 제로 정규 분포로부터 랜덤 잡음은 평균과 표준 편차 3은 시뮬레이션 결과는 가장 가까운 정수로 반올림된다. 테이블은 예를 들어 사용되는 시뮬레이션 된 관측을 나타낸다. 우리는이 테이블을 사용하면, 우리는 임의의 주어진 시간에, 단지 과거 데이터가 공지되어 기억한다. 모델 매개 변수의 추정은, m의 세 가지 값은 아래 도면에서 시계열의 평균과 함께 도시된다. 그림은 이동 평균마다의 평균의 추정치가 아닌 예측을 보여줍니다. 예측은주기만큼 오른쪽으로 이동 평균 곡선을 이동한다. 하나의 결론은 그림에서 즉시 알 수있다. 세 추정치 이동 평균은 지연이 m로 증가함에 따라 선형 추세 뒤쳐. 지연 모델 및 시간 차원의 추정치 사이의 거리이다. 때문에 래그 중, 이동 평균의 평균으로서 관측 증가 과소. 추정기의 바이어스 모델의 평균값과 이동 평균에 의해 예측 된 평균값의 특정 시간에서의 차이이다. 평균이 증가하고있다 바이어스는 부정적이다. 감소하는 평균의 경우, 바이어스는 긍정적이다. 시간의 지연 및 평가에 도입 된 바이어스 m의 함수입니다. m의 값이 클수록. 지연과 바이어스의 크기보다 큰. 경향 A를 지속적으로 증가 시리즈. 지연 및 평균의 추정기 바이어스의 값은 아래의 식으로 주어진다. 지속적으로 증가되지 않는 예 모델, 오히려 추세에 일정한 변화로 시작하고 다시 일정하게하기 때문에, 예 곡선은 다음 방정식과 일치하지 않는다. 또한 예시적인 커브는 잡음에 의해 영향을 받는다. 미래의 기간에 이동 평균 예측을 오른쪽으로 시프트 곡선에 의해 표현된다. 지연과 편견은 비례 적으로 증가한다. 모델 파라미터에 비해 아래 방정식 미래 예측 기간의 지연 바이어스를 나타낸다. 또, 이 공식은 일정한 선 추세 시계열위한 것이다. 우리는이 결과에 놀라지 않을 것이다. 이동 평균 추정 일정한 평균의 가정에 기초하여, 상기 예는 연구 기간의 일부 동안 평균의 선형 추세를 갖는다. 실시간 시리즈는 거의 정확하게 어떤 모델의 가정을 순종하지 않습니다 때문에, 우리는 결과를 위해 준비를해야합니다. 또한 소음의 변동을 작게 m에 대한 가장 큰 영향을 도면에서 결론을 내릴 수있다. 추정치는 훨씬 더 휘발성 (20)의 이동 평균이 우리 때문에 소음에 변화의 영향을 줄이기 위해 m을 증가하고, 변화에 대한 예측이 더 반응하기 위해 m을 감소 충돌하는 욕망을 가지고보다 5의 이동 평균을위한입니다 평균있다. 에러는 실제 데이터와 상기 예측 된 값 사이의 차이이다. 시계열 진정 일정한 값이면, 에러의 기대 값은 0이고 오차의 분산의 함수가 노이즈의 분산 인 제 2 기간 인 기간으로 구성된다. 첫 번째 항은 데이터를 가정하면 일정한 평균은 집단에서 유래 m 관측 샘플 추정 평균의 편차이다. 이 용어는 가능한 한 큰 m함으로써 최소화된다. 큰 m는 기본 시계열의 변화에 응답 예측을합니다. 변화 예측이 반응하게하기 위해 할 수있다 (1), 그러나 이것은 상기 에러 분산을 증가 작게 해요. 실제 예측은 중간 값이 필요합니다. Excel에서 예측 예측 추가 기능은 이동 평균 수식을 구현합니다. 아래의 예는 처음 10 관찰 위의 기간 지수는 -10로 이동하는 테이블에 비해 0 통해 -9 색인 열 B의 샘플 데이터를 추가 기능에서 제공하는 분석을 보여줍니다. 처음 10 관측 추정치의 시작 값을 제공하고, MA (10) 항목 (C)를 계산 이동 평균을 보여주기 0에 대한 이동 평균을 계산하는데 사용된다. 이동 평균 파라미터 m 셀 C3이다. 전면 (1) 열 (D)은 미래 한 기간에 대한 예측을 보여줍니다. 예측 간격은 셀 D3입니다. 예측 구간보다 큰 숫자로 변경되면 전면 열의 수는 다운 시프트된다. ERR (1) 칼럼 (E)의 관찰과 예측 사이의 차이를 나타낸다. 예를 들어, 시간 1에서의 관찰은 0 11.1 시점에서 이동 평균에서 만든 예상 값 6입니다. 에러는 -5.1이다. 표준 편차와 평균 평균 편차 (MAD)는 각각 세포 E6와 E7에서 계산된다. 이동 평균 : 동향과 역전을 식별하기 위해 그들에게 이동 평균의 주요 기능 중 일부를 사용하는 방법은. 자산의 모멘텀의 강도를 측정하고 자산 지원 또는 저항을 찾을 가능성 영역을 결정합니다. 이 절에서 우리는 서로 다른 시간 기간이 모멘텀을 모니터링 할 수있는 방법과 이동 평균이 정지 손실을 설정에 도움이 될 수있는 방법을 지적 할 것이다. 또한, 우리는 무역 루틴의 일부로 사용할 때 하나 고려해야 할 기능과 이동 평균의 몇 가지 한계를 해결합니다. 동향을 파악 추세는 추세 그들의 친구를 만들기 위해 노력 대부분의 상인에 의해 사용되는 이동 평균의 주요 기능 중 하나입니다. 이동 평균 지표를 지체된다. 이들이 새로운 트렌드를 예측하지만이 설정 한 후 동향을 확인하지 않는 것을 의미한다. 그림 1에서 볼 수 있듯이, 주식 가격이 이동 평균 이상이고 평균 위쪽으로 경 사진 경우 상승 추세에있는 것으로 간주된다. 반대로, 상인은 하락세를 확인하기 위해 우하향 평균 이하로 가격을 사용합니다. 많은 상인은 가격이 이동 평균 이상 거래 될 때 자산에 오래 자리를 잡고 고려할 것입니다. 이 간단한 규칙은 추세가 상인의 찬성 작동하는지 확인 할 수 있습니다. 모멘텀 많은 초보자 상인은 그런 묘기를 해결하는 데 사용할 수있는 모멘텀과 방법을 이동 평균을 측정 할 수있다 방법을 부탁드립니다. 간단히 말하면, 각 기간 모멘텀의 종류에 대한 통찰력을 제공 할 수있는 바와 같이, 평균 생성에 사용하는 시간 간격에주의한다. 일반적으로 단기 모멘텀 20 일 이하의 기간에 초점을 이동 평균을보고 계측 할 수있다. 20 ~ 100 일의 기간으로 생성 된 이동 평균을보고하는 것은 일반적으로 중기 모멘텀의 좋은 수단으로 간주된다. 마지막으로, 연산 100 일 이상을 사용하는 이동 평균 장기 모멘텀의 척도로서 사용될 수있다. 상식은 15 일 이동 평균은 200 일 이동 평균보다 단기 모멘텀보다 적절한 척도라고 당신에게 이야기해야합니다. 자산의 탄력의 강도와 방향을 결정하는 가장 좋은 방법 중 하나는 그래프 상에 세 개의 이동 평균을 배치하고 그들이 서로 관련 쌓아 방법에주의한다. 일반적으로 사용되는 세 개의 이동 평균 단기, 중기, 장기 가격 움직임을 표현하기위한 시도 시변 프레임을 갖는다. 단기 평균이 장기 평균 위에있는 두 평균이 발산 될 때 그림 2에서 강한 상승 모멘텀을 볼 수있다. 짧은 기간 평균이 장기 평균 아래에 위치하는 경우 반대로, 기세는 아래 방향이다. 이동 평균하는 것은 잠재적 인 가격 지원 결정에의 또 다른 일반적인 사용을 지원합니다. 그것은 자산의 가격 하락이 자주 중단하고 중요한 평균과 같은 수준에서 역방향 것을 통지 이동 평균 처리에 많은 경험을하지 않습니다. 예를 들어, 그림 3에서 당신은 200 일 이동 평균의 주요 이동 평균의 떨어져 반송을 예상합니다 그것의 높은 근처 (32) 많은 상인에서 떨어진 후 주식의 가격을 지탱 할 수 있었다 것을 볼 수 있습니다 및 기타를 사용합니다 예상 이동의 확인 등 기술적 지표. 자산의 가격이지지의 영향력 수준 이하로 떨어지면 저항은, 예를 들면 200 일 이동 평균, 다시 그 평균보다 가격을 밀어에서 투자자를 방지하는 강력한 장벽 평균 행동을보고 드문 일이 아니다. 당신이 아래의 표에서 볼 수 있듯이, 이 저항은 종종 이익을 취하거나 기존 매수 포지션을 닫 표시로 상인에 의해 사용됩니다. 가격이 종종 저항을 반사하고 이동이 낮은 계속 때문에 많은 짧은 판매자는 또한 진입 점 등이 평균을 사용합니다. 당신이 주요 이동 평균 이하로 거래되는 자산에 오래 자리를 잡고있다 투자자 인 경우, 그것은 그들이 크게 투자 가치에 영향을 미칠 수 있기 때문에 밀접하게이 수준을 보는 당신의 최대 관심사 일 수있다. 정지 손실을 이동 평균의지지와 저항 특성이 그 위험을 관리하기위한 훌륭한 도구합니다. 손절매 주문을 설정하는 전략적 위치를 식별하기 위해 이동 평균의 능력은 상인이 그들이 어떤 큰 성장을하기 전에 위치를 잃고 차단 할 수 있습니다. 당신은 그림 5에서 볼 수 있듯이, 영향력이 평균 이하로 자신의 손절매 주문을 주식에 긴 위치를 고수하고 설정 상인은 자신에게 많은 돈을 절약 할 수 있습니다. 손절매 주문을 설정하는 이동 평균을 사용하여 성공적인 거래 전략의 핵심입니다.
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