Liikkuva Keskiarvo Bias

Keskimääräiset liikkeet. Jos nämä tiedot on piirretty kaaviossa, näyttää siltä, ​​tämä näyttää. Tämä osoittaa, että kävijämäärän vaihtelu vaihtelee kauden mukaan Kaukana syksyllä ja talvella on paljon vähemmän kuin kevät ja kesä. jos halusimme nähdä kävijämäärän trendin, voimme laskea 4 pisteen liukuvan keskiarvon. Teemme tämän löytämällä keskimääräisen kävijämäärän vuoden 2005 neljän neljänneksen aikana. Sitten löydämme keskimääräisen kävijämäärän viimeiset kolme neljäsosaa 2005 ja vuoden 2006 ensimmäisestä neljänneksestä. Tämän jälkeen vuoden 2005 kaksi viimeistä vuosineljännestä ja vuoden 2006 kaksi ensimmäistä vuosineljännestä. Huomatkaa, että viimeinen keskiarvo, jonka voimme löytää, on vuoden 2006 kahdella viimeisellä vuosineljänneksellä ja vuoden 2007 kahdella ensimmäisellä neljänneksellä. Suunnittelemme liikkuvia keskiarvoja kaaviossa varmistamalla, että jokainen keskiarvo on piirretty keskellä neljää neljäsosaa, jonka se kattaa. Voimme nyt nähdä, että kävijämäärillä on hyvin vähäinen suuntaus. Miten liikkuvat keskiarvot. Keskimäärät auttavat me ensin määritellä suuntaus ja toinen, jotta tunnistaa muutokset trendissä, että s se Ei ole mitään muuta, että ne ovat hyviä Jokin muu asia on vain ajanhukkaa. En voinut olla osaksi karkeita yksityiskohtia siitä, miten ne on rakennettu On noin zillion sivustot, jotka selittävät niiden matemaattinen koostumus Minä annan sinun tehdä sen omana päivänä, kun olet äärimmäisen tylsistynyt mielestäsi. Mutta sinun täytyy vain tietää, että liikkuva keskimääräinen rivi on vain keskimääräinen osakekurssi aika Tämä s it. The kaksi liikkuvaa keskiarvoa. Käytän kahta liukuvaa keskiarvoa kymmenen ajan yksinkertainen liukuva keskiarvo SMA ja 30 jakso eksponentiaalinen liukuva keskiarvo EMA Haluan käyttää hitaammin ja nopeammin Miksi Miksi koska nopeampi 10 ylittää hitaampi 30, se usein ilmoittaa trendimuuttujan. Tarkastellaan esimerkkiä. Näet yllä olevasta kaaviosta, miten nämä riviät voivat auttaa määrittämään trendejä. Kaaviossa vasemmalla puolella 10 SMA on yli 30 EMA: n ja trendi on ylös 10 SMA ylittää 30 EMA: n alapuolella elokuun puolivälissä ja suuntaus on alhaalla. Sitten 10 SMA ylittää 30 EMA: n kautta syyskuussa ja trendi on taas nouseva - ja se pysyy useita kuukausia sen jälkeen. Nämä ovat sääntöjä. Keskity pitkäasemiin vasta 10 SMA on yli 30 EMA: n keskittyminen lyhyisiin asemiin vain silloin, kun 10 SMA on alle 30 EMA: n. Se ei ole yksinkertaisempaa, ja se aina vie sinut trendin oikealle puolelle. Huomaa, että liikkuvat keskiarvot toimivat vain hyvin varastossa on trendi - ei silloin, kun ne ovat kaupankäynnin alueella Kun varastossa tai markkinoista itsestään tulee huono, voit jättää liikkumavälit pois - he voittivat työn. Tässä ovat tärkeitä asioita, jotka on muistettava pitkiä positioita varten - kääntää lyhyitä positioita varten. 10 SMA: n on oltava 30 EMA: n yläpuolella. Liikkuvien keskiarvojen välillä on oltava runsaasti tilaa. Liikkuvat keskiarvot on kaltevia ylöspäin. 200 ajanjaksoa liikkuvaa keskiarvoa. 200 SMA: ta käytetään erottamaan Bullin alue karjamailla. osoittanut, että keskittymällä pitkään tämän rivin yläpuolella olevat sijainnit ja lyhyet sijainnit tämän viivan alapuolella voivat antaa sinulle hieman reunan. Sinun on lisättävä nämä liukuvat keskiarvot kaikkiin kaavioihin kaikissa aikakehyksissä. Kyllä viikoittaiset kartat, päiväkartat ja päivänsisäiset 15 min, 60 min kaaviot. 200 SMA on tärkein liukuva keskiarvo, jolla on varastossa oleva kaavio You'll be surprised on kuinka monta kertaa varastossa päinvastainen tällä alalla. Käytä tätä omalle edulle. Kun kirjoittaessa skannauksia varastot, voit käyttää sitä ylimääräinen suodatin löytää mahdollisia pitkän kokoonpanoja, jotka ovat tämän linjan yläpuolella ja mahdolliset lyhyet asetukset, jotka ovat tämän viivan alapuolella. Tuki ja vastus. Verrattuna yleiseen uskoon, varastot eivät löydä tukea tai kestävät resistenttejä liikkuvia keskiarvoja Monta kertaa kuulet kauppiaiden sano, Hei, katsokaa tätä kantaansa Se pomppi pois 50 päivän liukuva keskiarvo. Miksi varastossa yhtäkkiä poistuu linjasta, jonka jotain elinkeinonharjoittaja laittoi varastokaavion. Se ei kannattaisi pelata vain, jos haluat soittaa että off of merkittävä price lev aiemmin tapahtunut - ei linja kaavion. Paikat kääntävät ylös tai alas hintatasolla, jotka ovat lähellä suosittuja liikkuvia keskiarvoja, mutta ne eivät päinvastaisesti linjalla itsessään. Oletetaan, että katsot kaavion ja näet varaston vetävän takaisin, sanotaan, 200-ajan liukuva keskiarvo Katso kaaviosta hintatasot, jotka osoittautuivat merkittäviksi tuki - tai vastusalueiksi aiemmin. Nämä ovat alueita, joilla varastot todennäköisesti kääntävät . Käytännössä liukuva keskiarvo antaa hyvän arvion aikasarjan keskiarvosta, jos keskiarvo on vakio tai hitaasti muuttuva Vakaan keskiarvon tapauksessa m: n suurin arvo antaa parhaan estimaatin keskiarvosta A pidempi havaintojakso keskittyy vaihtelevuuden vaikutuksiin. Pienemmän m: n tarjoamisen tarkoituksena on mahdollistaa ennusteiden vastaaminen taustalla olevan prosessin muutokseen. Havainnollistamiseksi ehdotamme tietojoukkoa, joka sisältää muutoksia t Nimi-sarja Kuviossa näkyy aikasarja, jota käytetään havainnollistamiseen yhdessä keskimääräisen kysynnän kanssa, josta sarja on muodostettu. Keskimäärä alkaa vakiona 10: ssa. Lähtöhetkellä 21 se kasvaa yhdellä yksiköllä jokaisessa jaksossa, kunnes se saavuttaa arvon 20 ajankohtana 30 Sitten se muuttuu vakiona Data simuloituu lisäämällä keskiarvo, satunnaismelu Normal-jakaumasta, jossa on nolla keskiarvo ja keskihajonta 3 Simulointitulokset pyöristetään lähimpään kokonaislukuun. Taulukko esittää simuloituja havaintoja jota käytetään esimerkissä Kun käytämme taulukkoa, meidän on muistettava, että tietyssä ajassa tiedetään vain aiemmat tiedot. Malliparametrin arviot kolmen eri m: n arvolle esitetään yhdessä aikasarjojen keskiarvon kanssa Alla olevassa kuvassa on esitetty keskimääräisen keskimääräisen keskimääräisen estimaatin joka kerta eikä ennuste. Ennusteet siirtävät liukuvan keskiarvon käyrät oikealle kausittain. Päätelmä ilmenee välittömästi nt luvusta Kaikille kolmelle arvioinnille liikkuva keskiarvo viivästyy lineaarisen kehityksen taakse, ja viive kasvaa m: n kanssa. Viive on mallin ja aikamääritelmän välinen etäisyys. Koska viive on, liikkuva keskiarvo aliarvioi havainnot keskiarvo kasvaa Estimaattorin esijännitys on eroa tiettynä ajankohtana mallin keskimääräisessä arvossa ja keskiarvon, jonka ennustetaan liukuvan keskiarvon avulla. Esivärä, kun keskiarvo kasvaa, on negatiivinen. Vähemmän keskiarvona bias on positiivinen Estimaalinen viive ja ennakoidut ennakkoluulot ovat m: n funktiot Mitä suurempi m: n arvo on suurempi viivästymisen ja bias - arvon suuruus. Jatkuvasti kasvava sarja, jolla on trendi a keskiarvon estimaattorin viive ja bias on annettu alla olevissa yhtälöissä. Esimerkkikäyrät eivät vastaa näitä yhtälöitä, koska esimerkkimalli ei ole jatkuvasti kasvamassa, vaan se alkaa vakiona, muuttaa trendiä ja muuttuu sitten constan t jälleen Myös esimerkkikäyrät vaikuttavat kohinaan. Kausien liukuvaa keskimääräistä ennustetta tulevaisuuteen edustaa siirtämällä käyrät oikealle. Viive ja esijännitys lisääntyvät suhteellisesti Alla olevat yhtälöt viittaavat ennustejaksojen viiveeseen ja ennakkoluulottomuuteen tulevaisuus suhteessa malliparametreihin Jälleen nämä kaavat ovat aikasarjalle, jolla on jatkuva lineaarinen suuntaus. Emme saa yllättyä tässä tuloksessa Liikkuva keskiarvon estimaattori perustuu vakioarvon oletukseen ja esimerkissä on lineaarinen suuntaus keskimäärin osan tutkimusjaksosta Koska reaaliaikasarjat noudattavat harvoin tarkasti kaikkia mallin oletuksia, meidän pitäisi olla valmis tällaisiin tuloksiin. Voimme myös päätellä, että melun vaihtelulla on suurin vaikutus pienempiä m Arvio on paljon haihtumaton liukuva keskiarvo 5 kuin liukuva keskiarvo 20 Meillä on ristiriitaiset toiveet lisätä m vähenevät variabilit y melun takia ja pienentää m, jotta ennuste saadaan paremmin vastaamaan keskimääräisiin muutoksiin. Virhe on todellisen datan ja ennustetun arvon välinen ero. Jos aikasarja on todella vakioarvo, virheen odotettu arvo on nolla ja virheen varianssi koostuu termistä, joka on funktio ja toinen termi, joka on kohinan varianssi. Ensimmäinen termi on keskiarvon varianssi, joka on arvioitu otoksella m havaintoja, olettaen, että tieto tulee väestöstä, jolla on vakio keskiarvo Tämä termi minimoidaan tekemällä m mahdollisimman suuret Suuri m tekee ennusteesta vastaamatta muutokseen perustana olevista aikasarjoista Jos haluat ennustuksen reagoida muutoksiin, haluamme mahdollisimman pieneksi 1, mutta tämä lisää virheen vaihtelua Käytännön ennuste vaatii välivaiheen. Forecasting Excelin kanssa. Ennusteiden lisäosa toteuttaa liikkuvien keskiarvojen kaavat Seuraavassa esimerkissä näytetään analysointi, jonka lisäosaa näytteelle e-tiedot sarakkeessa B Ensimmäiset 10 havaintoa indeksoidaan -9 - 0 Verrattuna edellä olevaan taulukkoon ajanjaksoja siirretään -10: llä. Ensimmäiset kymmenen havaintoa antavat arvion aloitusarvot ja niitä käytetään laskemalla liukuva keskiarvo ajanjakso 0 MA 10-sarake C näyttää lasketut liukuva keskiarvot Liikkuva keskiarvo m on solussa C3 Etusivun 1 sarake D esittää yhden jakson ennustetta tulevaisuuteen Ennustettavuusväli on solussa D3 Kun ennustevälit muuttuvat suurempaa numeroa Fore-sarakkeessa olevat numerot siirretään alaspäin. Err 1-sarake E osoittaa havainnon ja ennusteen välisen eron Esimerkiksi, havainto ajanhetkellä 1 on 6 Oletusarvo liikkuvasta keskiarvosta aikaan 0 on 11 1 Virhe on -5 1 Keskimääräinen poikkeama ja keskiarvon keskihajonta MAD lasketaan vastaavasti soluissa E6 ja E7.