Wdrażanie arkusza korygowania sezonowego i wygładzania wykładniczego Jest proste w obsłudze korekt sezonowych i dopasowuje modele wygładzania wykładniczego za pomocą programu Excel. Poniższe wykresy i wykresy są pobierane z arkusza kalkulacyjnego, który został przedstawiony w celu zilustrowania multiplikatywnej korekty sezonowej i wyrównywania wykładniczości liniowej na następujących kwartalnych danych o sprzedaży firmy Outboard Marine: Aby uzyskać kopię pliku arkusza kalkulacyjnego, kliknij tutaj. Wersja liniowego wyrównywania wykładniczego, który będzie używany tutaj do celów demonstracyjnych to wersja Brown8217s, tylko dlatego, że może być zaimplementowana w pojedynczej kolumnie o wzorach i tylko jedna stała wygładzania do optymalizacji. Zazwyczaj lepiej jest używać wersji Holt8217s, która ma oddzielne stałe wygładzania dla poziomu i tendencji. Proces prognozowania nastąpił następująco: (i) po pierwsze dane są korygowane sezonowo (ii), a następnie wygenerowane są prognozy dla danych skorygowanych sezonowo przez liniowe wyrównanie wykładnicze i (iii) wreszcie prognozy skorygowane sezonowo są uzasadnione w celu uzyskania prognoz dotyczących pierwotnej serii . Proces dostosowania sezonowego odbywa się w kolumnach od D do G. Pierwszym krokiem w korekcie sezonowej jest wyliczenie średniej ruchomej średniej (przeprowadzonej tutaj w kolumnie D). Można to zrobić biorąc średnio dwa średnie roczne, które są przesunięte o jeden okres względem siebie. (Połączenie dwóch średnic offsetowych zamiast jednej średniej jest potrzebne do celów centrowania, gdy liczba sezony jest równa.) Następnym krokiem jest obliczenie stosunku do średniej ruchomej --i. e. oryginalne dane podzielone przez średnią ruchoma w każdym okresie - wykonywane tutaj w kolumnie E. (Jest to również nazywany sekwencją cyklicznie-cykliczną wzorca, o ile trend i skutki cyklu koniunkturalnego mogą być uznane za wszystkie utrzymuje się po uśrednieniu w ciągu całego roku wartości danych. Oczywiście zmiany w skali miesięcznej, które nie wynikają z sezonowości, mogą być określone przez wiele innych czynników, ale średnia w ciągu 12 miesięcy przewyższa ich w znacznej mierze.) szacowany sezonowy indeks dla każdego sezonu obliczany jest poprzez uśrednienie wszystkich wskaźników dla danego sezonu, które wykonywane jest w komórkach G3-G6 przy użyciu formuły AVERAGEIF. Średnie wskaźniki są następnie przeskalywane tak, że sumują dokładnie 100 razy liczbę okresów w danym sezonie lub 400 w tym przypadku, które wykonywane są w komórkach H3-H6. Poniżej kolumny F, formuły VLOOKUP służą do wstawienia odpowiedniej wartości indeksu sezonowego w każdym wierszu tabeli danych, zgodnie z kwartałem, który reprezentuje. Wyśrodkowana średnia ruchoma i dostosowane sezonowo dane wyglądają tak: Należy pamiętać, że średnia ruchoma zazwyczaj wygląda jak gładsza wersja sezonowo dostosowanych serii i krótsze w obu końcach. Inny arkusz roboczy w tym samym pliku Excel pokazuje zastosowanie liniowego modelu wygładzania wykładniczego do danych skorygowanych sezonowo, zaczynając od kolumny G. Wartość powyżej stołu wygładzania (alpha) jest wpisywana powyżej kolumny prognozy (tutaj w komórce H9) i dla wygody przypisana jest nazwa zakresuAlpha. quot (Nazwa została przypisana przy użyciu polecenia quotInsertNameCreatequot.) Model LES jest inicjowany przez ustawienie pierwszych dwóch prognoz równych pierwszej rzeczywistej wartości sezonowych skorygowanych serii. Zastosowana tutaj formuła dla prognozy LES to rekursywna forma modelu pojedynczego równania modelu Brown8217: Ta formuła jest wprowadzana do komórki odpowiadającej trzeciej (tu komórce H15) i skopiowana stamtąd. Zauważ, że prognoza LES dla bieżącego okresu odnosi się do dwóch poprzednich obserwacji i dwóch poprzednich błędów prognozy, a także do wartości alfa. Tak więc formuła prognozowania w wierszu 15 odnosi się tylko do danych, które były dostępne w rzędzie 14 i starszych. (Oczywiście gdybyśmy chcieli używać prostych zamiast linearnego wyrównywania wykładników, moglibyśmy zastąpić formułę SES zamiast tego, zamiast tego moglibyśmy użyć modelu LES firmy Holt8217 zamiast Brown8217s, co wymagałoby jeszcze dwóch kolumn o formułach obliczania poziomu i tendencji które są wykorzystywane w prognozie). Błędy są obliczane w następnej kolumnie (tutaj, kolumnie J), odejmując prognozy od rzeczywistych wartości. Podstawowy kwadratowy błąd jest obliczany jako pierwiastek kwadratowy wariancji błędów plus kwadrat średniej. (Wynika to z identyczności matematycznej: wariantu MSE (błędy) (średnia (błędy)) 2.) Przy obliczaniu średniej i odchylenia błędów w tej formule pierwsze dwa okresy są wykluczone, ponieważ model nie zaczyna prognozować aż do trzeci okres (wiersz 15 w arkuszu kalkulacyjnym). Optymalną wartość alfa można znaleźć ręcznie zmieniając alfa, aż zostanie znaleziony minimalny RMSE, albo możesz użyć kwotowego kwotowania do wykonania dokładnej minimalizacji. Wartość alfa, którą znalazł Solver jest tutaj pokazany (alpha0.471). Zwykle dobrym pomysłem jest wykreślenie błędów modelu (w transformowanych jednostkach), a także obliczenie i sporządzenie ich autokorelacji z opóźnieniami do jednego sezonu. Oto wykres szeregów czasowych błędów (skorygowanych sezonowo): autokorelacje błędów są obliczane za pomocą funkcji CORREL () w celu obliczenia korelacji błędów z opóźnieniem przez jeden lub więcej okresów - szczegóły są przedstawione w modelu arkusza kalkulacyjnego . Oto spisek autokorelacji błędów w pierwszych pięciu opóźnieniach: Autokorelacje z opóźnieniami od 1 do 3 są bardzo zbliżone do zera, ale skok o opóźnieniu 4 (którego wartość wynosi 0,35) jest nieco kłopotliwy - sugeruje, że sezonowy proces dostosowania nie zakończył się w pełni. Jest to jednak tylko marginalnie istotne. 95 pasm istotności w celu sprawdzenia, czy autokorelacje różnią się znacząco od zera, to w przybliżeniu plusa lub minus 2SQRT (n-k), gdzie n jest wielkością próbki, a k jest opóźnieniem. Tutaj n wynosi 38 i k zmienia się od 1 do 5, a więc pierwiastek-korzeń-n-minus-k wynosi około 6 dla wszystkich, a zatem granice testowania statystycznego znaczenia odchyleń od zera są przybliżone plus - lub-minus 26 lub 0.33. Jeśli zmienisz wartość alfa ręcznie w tym modelu programu Excel, możesz zaobserwować wpływ na szeregy czasowe i wykresy autokorelacji błędów, a także na błąd średniej kwadratowej, który zostanie zilustrowany poniżej. W dolnej części arkusza kalkulacyjnego formuła prognozowana jest wciągana w przyszłość, zastępując prognozy rzeczywistymi wartościami w momencie, kiedy faktycznie skończą się dane - tzn. gdzie zaczyna się cytat. (Innymi słowy, w każdej komórce, w której przyszła wartość danych, wystąpi odwołanie do komórki, co wskazuje na przewidywaną prognozę dla tego okresu). Wszystkie inne formuły są po prostu skopiowane z góry: Zauważ, że błędy prognoz przyszłość jest obliczana jako zero. To nie znaczy, że rzeczywiste błędy będą zerowe, ale raczej odzwierciedla jedynie fakt, że w celu przewidywania zakładamy, że przyszłe dane będą równe prognozom średnim. Wynikające z tego prognozy LES dla danych skorygowanych sezonowo wyglądają następująco: przy tej szczególnej wartości alfa, która jest optymalna dla prognoz jednomodowych, przewidywana tendencja jest nieznacznie wyższa, odzwierciedlając lokalny trend obserwowany w ciągu ostatnich 2 lat albo tak. Dla innych wartości alfa, można uzyskać bardzo inny trend. Zwykle dobrym pomysłem jest sprawdzenie, co się dzieje w przypadku długoterminowej prognozy trendu, gdy alfa jest zróżnicowana, ponieważ wartość, która najlepiej sprawdza się w krótkoterminowej prognozie, niekoniecznie musi być najlepszą wartością przewidującą dalszą przyszłość. Na przykład wynik jest uzyskany, jeśli wartość alfa jest ustawiana ręcznie na 0,25: przewidywana długookresowa tendencja jest obecnie ujemna, a nie pozytywna. Przy mniejszej wartości alfa, model przywiązuje większą wagę do starszych danych w jego prognozowanie obecnego poziomu i tendencji, a długoterminowe prognozy odzwierciedlają tendencję spadkową obserwowaną w ciągu ostatnich 5 lat, a nie ostatnia tendencja wzrostowa. Ten wykres wyraźnie ilustruje również, jak model z małą wartością alfa jest wolniejszy, aby odpowiadać na punkty quotering w danych, a zatem często przez wiele lat z rzędu popełnia błąd tego samego znaku. Błędy prognozowane na jeden krok naprzód są średnio większe niż te uzyskane wcześniej (RMSE 34,4, a nie 27,4) i silnie pozytywnie autocorrelated. Autokorelacja lag-1 wynosząca 0,56 znacznie przekracza wartość 0,33 obliczoną powyżej w przypadku statystycznie istotnego odchylenia od zera. Alternatywą dla zmniejszenia wartości alfa w celu wprowadzenia bardziej konserwatywności do długoterminowych prognoz, do modelu jest czasami dodawany współczynnik tłumienia w wycięciu, aby przewidywana tendencja spłaszczała się po kilku okresach. Ostatnim krokiem w budowaniu modelu prognozowania jest zintensyfikowanie wniosków LES przez pomnożenie ich przez odpowiednie wskaźniki sezonowe. Tak więc prognozy reasekurowane w kolumnie I są po prostu iloczynem wskaźników sezonowych w kolumnie F i sezonowo dostosowanych prognoz LES w kolumnie H. Stosunkowo łatwe jest obliczenie przedziałów ufności dla prognoz jednoetapowych przewidzianych w tym modelu: pierwszy obliczyć błąd RMSE (średnio kwadratowy, który jest tylko pierwiastkiem kwadratowym MSE), a następnie obliczyć przedział ufności dla sezonowo dostosowanej prognozy przez dodanie i odjęcie dwóch razy RMSE. (Ogólnie 95 przedział ufności dla prognozy na jeden okres jest mniej więcej równe prognozom punktowym plus lub minus dwa razy szacunkowe odchylenie standardowe prognozowanych błędów, zakładając, że dystrybucja błędów jest w przybliżeniu norma i rozmiar próbki jest wystarczająco duża, powiedzmy, 20 lub więcej. Tutaj RMSE, a nie standardowe odchylenie próbek błędów, jest najlepszym oszacowaniem standardowego odchylenia przyszłych błędów prognozowanych, ponieważ uwzględnia się zarówno różnice losowe, jak i losowe.) dla sezonowo skorygowanej prognozy są następnie ponownie uzasadnione. wraz z prognozą, pomnożąc je przez odpowiednie wskaźniki sezonowe. W tym przypadku wartość RMSE wynosi 27,4, a prognoza sezonowa dla pierwszego przyszłego okresu (grudzień 93) wynosi 273,2. więc sezonowo dostosowany 95 przedział ufności wynosi od 273.2-227.4 218.4 do 273.2227.4 328.0. Mnożąc te limity według Decembers indeksu sezonowego 68,61. otrzymujemy dolne i górne granice ufności 149.8 i 225.0 wokół prognozy na grudzień-93 na 187.4. Limity zaufania dla prognoz więcej niż jednego okresu naprzód będą ogólnie wzrastać wraz ze wzrostem horyzontu prognozy, ze względu na niepewność co do poziomu i tendencji oraz czynników sezonowych, ale trudno im wyliczyć je ogólnie metodami analitycznymi. (Odpowiednim sposobem obliczania wartości granicznych ufności dla prognozy LES jest zastosowanie teorii ARIMA, ale niepewność w wskaźnikach sezonowych to inna sprawa). Jeśli chcesz przewidzieć realny przedział ufności dla prognozy więcej niż jednego okresu, biorąc wszystkie źródła Jeśli chodzi o błąd, najlepszym rozwiązaniem jest użycie metod empirycznych: na przykład w celu uzyskania przedziału ufności dla prognozy dwuetapowej przedziału, możesz utworzyć inną kolumnę w arkuszu kalkulacyjnym, aby obliczyć prognozę na 2 kroki przed każdym okresem ( przez uruchomienie wstępnej prognozy jednostopniowej). Następnie oblicz RMSE 2-krokowych błędów prognozy i użyj tego jako podstawy przedziału ufności 2-krokowej. Kilka miesięcy temu miałam post na temat Momentum Echo (kliknij tutaj, aby przeczytać post). Biegnąłem przez inny względny siła (lub pęd, jeśli wolisz) papier, który testuje jeszcze inny czynnik. W paragrafie Seung-Chan Parks, Moving Average Ratio i Momentum, on patrzy na stosunek pomiędzy krótkoterminową i długoterminową średnią ruchową ceny w celu pozycjonowania papierów wartościowych według siły. To różni się od większości innych literatury akademickiej. Większość innych badań wykorzystuje proste punkty zwrotne w celu uporządkowania papierów wartościowych. Technicy od lat wykorzystują średnie ruchome, aby wyrównać ruch cen. Przez większość czasu widzimy ludzi, którzy posługują się przekroczeniem średniej ruchomej jako sygnału do obrotu. Park używa innej metody sygnałów. Zamiast patrzeć na proste krzyże, porównuje stosunek jednej średniej ruchomej do drugiej. Zapas z 50-dniową średnią ruchomą znacznie powyżej (poniżej) 200-dniowa średnia ruchoma będzie miała wysoką (niską) pozycję. Papiery wartościowe z 50-dniową ruchomą średnią bardzo blisko 200-dniowej średniej ruchomej zamkną się w środku paczki. W papierowym parku jest częściowo 200-dniowa średnia ruchoma, jako średnia średniej ruchomej i testuje różne krótkoterminowe średnie od 1 do 50 dni. Nie powinno się dziwić, że wszystkie działają W rzeczywistości, mają tendencję do pracy lepiej niż proste czynniki oparte na kursach. To nie było dla nas ogromną niespodzianką, ale tylko dlatego, że od kilku lat śledzimy podobny czynnik, który wykorzystuje dwa średnie ruchome. Co zawsze mnie zaskoczyło to, jak bardzo czynnik ten robi w porównaniu z innymi metodami obliczeniowymi w czasie. Czynnikiem, który śledziliśmy, jest średni ruch średniorocznej 65-dniowej do 150-dniowej średniej ruchomej. Nie tak dokładnie, jak testował Park, ale wystarczająco podobny. Przeanalizowałem dane dotyczące tego czynnika, aby zobaczyć, jak porównuje się je ze standardowymi 6 i 12-miesięcznymi czynnikami zwrotu. W tym teście stosuje się najwyższy stopień szeregu. Portfele tworzą miesięcznie i są regularnie poddawane rewaloryzacji każdego miesiąca. Wszystko działa w naszej bazie danych, która jest wszechświatem bardzo podobnym do SP 500 SP 400. (kliknij, aby powiększyć) Nasze dane pokazują to samo co testy Parks. Korzystanie ze średniej ruchomej jest znacznie lepsze niż tylko proste współczynniki zwrotu. Nasze testy wykazują średnioroczny współczynnik przenikania energii o około 200 pb rocznie, co jest niewielkim czynnikiem. Warto też zauważyć, że doszliśmy do tego samego wniosku przy użyciu różnych parametrów dla średniej ruchomej i zupełnie innego zestawu danych. Po prostu udowadniam, jak silna jest koncepcja względnej wytrzymałości. Dla czytelników, którzy przeczytali nasze białe artykuły (dostępne tutaj i tutaj), możesz się zastanawiać, jak ten czynnik działa przy użyciu naszego procesu testowego Monte Carlo. Nie będę publikować tych wyników w tym poście, ale mogę powiedzieć, że ten ruchowy przeciętny czynnik jest konsekwentnie bliski szczytowi czynników, które śledzimy i ma bardzo rozsądny obrót przy uzyskiwanych zwrotach. Korzystanie ze średniej ruchomości jest bardzo dobrym sposobem na zaliczenie papierów wartościowych do strategii względnej siły. Dane historyczne pokazują, że działa lepiej niż proste współczynniki zwrotu cen w czasie. Jest to również bardzo solidny czynnik, ponieważ wiele formuł działa i działa w wielu zestawach danych. Ten wpis został opublikowany w czwartek, 26 sierpnia 2017 o 13:39 i jest złożony w ramach Relative Strength Research. Możesz śledzić odpowiedzi na ten wpis za pośrednictwem kanału RSS 2.0. Możesz zostawić odpowiedź. lub trackback z własnej witryny. 9 odpowiedzi na ruchomy średni współczynnik i moment Inna metoda oparta na ruchomej średniej oporze na punkt z punktem odbywa się przy ruchomej średniej dynamice 8230. Na przykład, jeśli sprawdzasz proste szeregi czasów dziennie, to bardzo słabe, głównym rozwiązaniem było , 8220don8217t sprawdzić na dobę, 8221 tj. Sprawdzić miesięczne lub kwartalne i rarynganowe i rewaloryzacyjne. Możesz jednak codziennie sprawdzać codzienne i potencjalnie cofać bilans, przy znacznie mniejszym hałasie, jeśli zamiast wykorzystywać 12-miesięczny pęd, używasz 21-dniowej średniej ruchomej z 252-dniowej pędu. Jest to również równoważne, BTW, w stosunku do średniej 21-dniowej średniej ruchomej z dnia 21 lutego do 21-dniowej średniej ruchomej. Zaletą wykorzystania średniej momentu jest to, że masz większą reakcję na zmiany w tempie niż ty, jeśli sprawdzisz oncemonth wszechświata lub jednokrotnie. Oczywiście dużo łatwiej jest użyć techniki MA, jeśli masz mniejszy wszechświat, aby ją zastosować, ponieważ używam grupy ETF jako mojego wszechświata, działa dobrze dla mnie. Biorąc pod uwagę, że pracujesz we wszechświecie 900 zapasów i ujawniajesz gospodarstwa w formacie funduszu, nie może to mieć zastosowania do ciebie, ale uważałem, że może być interesujące. Jest to również równoważne BTW do stosunku 21-dniowej średniej ruchomej do 21-dniowej średniej z 252 DAYS AGO 8211 EDIT. John Lewis mówi: śledzimy również czynniki, które mają średnią ruchową obliczenia momentu obrotowego lub wynik. Stary technik8217 trick przy użyciu MA, aby wygładzić hałas działa na względną siłę, podobnie jak w surowej cenie. Częstotliwość rewaloryzacji często decyduje o tym, jakiego modelu można użyć. Prowadzimy strategie, które mogą być zrównoważone tylko raz na kwartał i musimy używać różnych modeli niż dla strategii, na które patrzymy codziennie lub co tydzień. Obie metody działają, jeśli użyjesz właściwego czynnika, a my haven8217t stwierdziliśmy, że zwiększanie częstotliwości rewaloryzacji automatycznie zwiększa powrót. Czasami odchodzi od powrotu. To całkowicie zależy od czynnika i sposobu jego implementacji (przynajmniej w moim doświadczeniu). Z wszechświatami i parametrami, które testowałem na I8217ve, nie zauważyłem, co 8220statystycznie znaczący wzrost wydajności w 8220statystycznie poprawiłoby się, gdy przechodziłam od miesięcznych rebals do średnich średnich technik, które pozwolą na (przynajmniej potencjalnie co najmniej) codzienne rabaty. To, co I8217ve zauważyłem, jest w większości przypadkiem, w jaki I8217d wywołuje równoważne zwroty w danych z testów wyników. Szczególnie zauważyłem, że średnia liczba obrotów rocznie jest tylko nieznacznie wyższa, z możliwością zmian w ciągu dnia, tzn. Jest kilka whipsów, ale tylko kilka. To, co osobiście lubię o możliwościach codziennych zmian jest, jeśli hipotetycznie jeden z problemów I8217m w wypadkach i oparzeniach, technika magisterska wyjdzie szybko (i zastąpi to innym zabezpieczeniem). Oczywiście to didn8217t zdarzyło się wystarczająco dużo w trakcie testów wstecznych, aby prowadzić znaczną różnicę w wyniku, ale to dostarcza miły łask do mojej psychiki. Przypuszczam, że kiedy I8217m wyszedł na emeryturę i prowadził mój program z jakiejś plaży gdzieś, I8217 wolą tylko sprawdzić miesięcznie. Te lata później. Na razie, gdy I8217m na komputerze codziennie, i tak, może również uruchomić moje skanowania Paul Montgomery mówi: 8220Im nie będzie publikować te wyniki w tym poście, ale mogę powiedzieć, że ten ruchomy przeciętny czynnik jest konsekwentnie blisko górnej części czynników, które śledzimy i ma bardzo rozsądne obroty na zwroty generuje8221 Wielki post 8211 chciałby zobaczyć więcej na ten temat Ciekawe post rzeczywiście 8211 czytałem wiele dokumentów na ten temat i badania jego skuteczności8230 Jedna rzecz, której nie mogę zrozumieć, jak się funduszu takie jak AQR, które proponuje inną formę inwestowania w momentum tak bardzo. Ich teoretyczne zwroty wynoszą ok. 13 rocznie, ale rzeczywisty fundusz wciąż jest w minus. Zastanawiam się, czy inwestowanie na żywo z tym pomysłem przyniesie rezultaty w pobliżu zbadanych kwot8230. Materiał na tej stronie jest dostarczony wyłącznie w celach informacyjnych i nie stanowi oferty sprzedaży, zachęcenia do zakupu, ani zalecenia ani poparcia dla jakiegokolwiek zabezpieczenia lub strategii, ani nie stanowi oferty oferowania usług doradztwa inwestycyjnego przez Quantopian. Ponadto materiał nie daje opinii na temat przydatności jakiegokolwiek zabezpieczenia lub konkretnej inwestycji. Quantopian nie daje żadnych gwarancji co do dokładności lub kompletności poglądów wyrażonych na stronie internetowej. Opinie mogą ulec zmianie i mogą stać się niewiarygodne z różnych powodów, w tym zmian warunków rynkowych lub sytuacji gospodarczej. Wszystkie inwestycje obejmują ryzyko, w tym utratę kapitału. Zanim podejmiesz jakiekolwiek decyzje inwestycyjne, skonsultuj się z profesjonalistą inwestycyjnym. Materiał na tej stronie internetowej jest dostarczany jedynie w celach informacyjnych i nie stanowi oferty sprzedaży, zachęcenia do zakupu, ani zalecenia ani poparcia dla jakiegokolwiek bezpieczeństwa ani strategii, ani nie stanowi oferty oferowania usług doradztwa inwestycyjnego przez firmę Quantopian. Ponadto materiał nie daje opinii na temat przydatności jakiegokolwiek zabezpieczenia lub konkretnej inwestycji. Quantopian nie daje żadnych gwarancji co do dokładności lub kompletności poglądów wyrażonych na stronie internetowej. Opinie mogą ulec zmianie i mogą stać się niewiarygodne z różnych powodów, w tym zmian warunków rynkowych lub sytuacji gospodarczej. Wszystkie inwestycje obejmują ryzyko, w tym utratę kapitału. Zanim podejmiesz jakiekolwiek decyzje inwestycyjne, skonsultuj się z profesjonalistą inwestycyjnym. Dobrze słyszeć. Algo wygląda teraz bardzo imponująco. Czy uważasz, że podajesz krótki przykład tego, jaka kwota pozostałości odnosi się do "teraz". Chciałabym zasugerować wagę docelową dla każdego zabezpieczenia (np. Za każdym razem, gdy SPY wyzwala warunki, będzie to miało 30 portfeli), ale am czując, że będziesz miał ten sam problem jak poprzednio. Materiał na tej stronie internetowej jest dostarczany jedynie w celach informacyjnych i nie stanowi oferty sprzedaży, zachęcenia do zakupu, ani zalecenia ani poparcia dla jakiegokolwiek bezpieczeństwa ani strategii, ani nie stanowi oferty oferowania usług doradztwa inwestycyjnego przez firmę Quantopian. Ponadto materiał nie daje opinii na temat przydatności jakiegokolwiek zabezpieczenia lub konkretnej inwestycji. Quantopian nie daje żadnych gwarancji co do dokładności lub kompletności poglądów wyrażonych na stronie internetowej. Opinie mogą ulec zmianie i mogą stać się niewiarygodne z różnych powodów, w tym zmian warunków rynkowych lub sytuacji gospodarczej. Wszystkie inwestycje obejmują ryzyko, w tym utratę kapitału. Przed podjęciem jakichkolwiek decyzji inwestycyjnych należy skonsultować się z profesjonalistą inwestycyjną. Przeciętny Kalkulator Biorąc pod uwagę listę sekwencyjnych danych, można skonstruować średnią ruchową n-punkt (lub średnią kroczącą), ustalając średnią z każdego zestawu n kolejnych punktów. Na przykład jeśli masz uporządkowany zestaw danych 10, 11, 11, 15, 13, 14, 12, 10, 11, to 4-punktowa średnia ruchoma wynosi 11,75, 12,5, 13,25, 13,5, 12,25, 11,75 w celu wygładzenia danych sekwencyjnych uzyskuje się ostre piki i spadki mniej wyraźne, ponieważ każdy surowy punkt danych podaje się tylko w ułamkowej masie w średniej ruchomej. Im większa wartość n. im płynniejszy wykres średniej ruchomej w porównaniu z wykresem oryginalnych danych. Analitycy fotografii często patrzą na ruchome średnie dane dotyczące cen akcji w celu przewidzenia trendów i bardziej wyraźnych wzorców. Poniższy kalkulator można użyć do znalezienia średniej ruchomej zbioru danych. Liczba terminów w prostej średniej ruchowej n-Point Jeśli liczba terminów w oryginalnym zestawie wynosi d, a liczba pojęć używanych w każdej średniej to n. wówczas liczba terminów w ruchomych sekwencjach średnich będzie na przykład na przykład, jeśli masz sekwencję 90-dniowych kursów i biorąc 14-dniową średnią kroczącą cen, średnia ciągła sekwencja będzie miała 90 - 14 1 77 punktów. Ten kalkulator oblicza średnie ruchome, w których wszystkie wyrazy są ważone jednakowo. Można również tworzyć średnie ważone ruchome, w których niektóre terminy są większe niż inne. Na przykład, dając większą wagę do najnowszych danych lub tworząc centralnie ważoną średnią, w której średnie terminy są liczone więcej. Więcej informacji można znaleźć w artykule dotyczącym średniej ważonej ruchomości i kalkulatora. Wraz z poruszającymi się średnimi arytmetycznymi niektórzy analitycy analizują ruchomą medianę uporządkowanych danych, ponieważ mediana nie jest dotknięta dziwnymi odcinkami.
No comments:
Post a Comment