Media mobile Questo esempio vi insegna come calcolare la media mobile di una serie storica in Excel. Una media mobile viene utilizzata per appianare le irregolarità (picchi e valli) di riconoscere facilmente le tendenze. 1. In primo luogo, consente di dare un'occhiata alla nostra serie temporali. 2. Nella scheda dati fare clic su Analisi dati. Nota: non riesci a trovare il pulsante Data Analysis Clicca qui per caricare il componente aggiuntivo Strumenti di analisi. 3. Selezionare media mobile e fare clic su OK. 4. Fare clic nella casella intervallo di input e selezionare l'intervallo B2: M2. 5. Fare clic nella casella Intervallo e digitare 6. 6. Fare clic nella casella Intervallo di output e selezionare cella B3. 8. Tracciare la curva di questi valori. Spiegazione: perché abbiamo impostato l'intervallo di 6, la media mobile è la media degli ultimi 5 punti di dati e il punto di dati corrente. Come risultato, i picchi e le valli si distendono. Il grafico mostra una tendenza all'aumento. Excel non può calcolare la media mobile per i primi 5 punti di dati, perché non ci sono abbastanza punti dati precedenti. 9. Ripetere i passaggi 2-8 per l'intervallo 2 e l'intervallo 4. Conclusione: Il più grande l'intervallo, più i picchi e le valli si distendono. Minore è l'intervallo, più le medie mobili sono i dati effettivi points. A RIMA acronimo di Integrated Autoregressive modello a media mobile. Univariata (singolo vettore) ARIMA è una tecnica di previsione che proietta i valori futuri di una serie basata interamente sulla propria inerzia. La sua applicazione principale è nella zona di previsione a breve termine che richiede almeno 40 punti dati storici. Funziona meglio quando i dati mostra un andamento stabile e coerente nel tempo con un importo minimo di valori anomali. A volte chiamato Box-Jenkins (dopo gli autori originali), ARIMA è generalmente superiore agli esponenziali tecniche di smoothing quando i dati sono ragionevolmente lungo e la correlazione tra le osservazioni del passato è stabile. Se i dati è breve o altamente volatile, quindi un metodo di smoothing può funzionare meglio. Se non si dispone di almeno 38 punti di dati, si dovrebbe considerare un altro metodo di ARIMA. Il primo passo per l'applicazione di una metodologia ARIMA è quello di verificare la presenza di stazionarietà. Stazionarietà implica che la serie rimane ad un livello abbastanza costante nel tempo. Se una tendenza esiste, come nella maggior parte delle applicazioni economiche o commerciali, quindi i dati non siano stazionarie. I dati dovrebbero anche mostrare una variazione costante nelle sue variazioni nel corso del tempo. Questo si vede facilmente con una serie che è fortemente stagionale e cresce ad un tasso più veloce. In tal caso, gli alti e bassi nella stagionalità diventeranno più drammatico nel tempo. Senza queste condizioni stazionarietà soddisfatte, molti dei calcoli connessi con il processo non può essere calcolato. Se una trama grafica dei dati indicano stazionarietà, allora si dovrebbe differenza della serie. Differenziazione è un ottimo modo di trasformare una serie non stazionaria ad uno stazionario. Questo viene fatto sottraendo l'osservazione nel periodo attuale da quella precedente. Se questa trasformazione è fatto solo una volta per una serie, si dice che i dati sono stati prima differenziata. Questo processo elimina sostanzialmente il trend Se la serie sta crescendo a un ritmo abbastanza costante. Se sta crescendo ad un tasso crescente, è possibile applicare la stessa procedura e la differenza dei dati di nuovo. I Suoi dati sarebbero quindi secondo differenziata. Autocorrelazioni sono valori numerici che indicano come una serie di dati si riferisce a se stesso nel tempo. Più precisamente, misura quanto fortemente valori di dati in un numero specificato di periodi parte sono correlati tra loro nel tempo. Il numero di periodi a parte viene di solito chiamato il ritardo. Ad esempio, un autocorrelazione al ritardo 1 misure come valori 1 periodo parte sono correlati tra loro durante la serie. Un autocorrelazione al ritardo 2 misure come i dati due periodi a parte sono correlati tutta la serie. Autocorrelazioni possono variare da 1 a -1. Un valore prossimo a 1 indica una forte correlazione positiva mentre un valore prossimo a -1 implica un'alta correlazione negativa. Queste misure sono più spesso valutate attraverso trame grafiche chiamati correlagrams. Un correlagram traccia i valori di correlazione automazione per una data serie a diversi ritardi. Questo è indicato come funzione di autocorrelazione ed è molto importante nel metodo ARIMA. metodologia ARIMA tenta di descrivere i movimenti in una serie temporale stazionaria in funzione dei cosiddetti autoregressivo e spostando parametri medi. Questi sono indicati i parametri da AR (autoregessive) e dei parametri MA (medie mobili). Un modello AR con solo 1 parametro può essere scritto come. X (t) A (1) X (t-1) E (t) dove X (t) serie temporali indagato A (1) il parametro autoregressivo di ordine 1 X (t-1) la serie temporale ritardato 1 periodo E (t) il termine di errore del modello significa Questo semplicemente che qualsiasi dato valore X (t) può essere spiegato da una funzione del suo valore precedente, X (t-1), più alcuni errori casuali inspiegabile, E (t). Se il valore stimato di un (1) era .30, allora il valore attuale della serie sarebbe collegato al 30 del suo valore 1 periodo fa. Naturalmente, la serie potrebbe essere correlato a più di un solo valore passato. Per esempio, X (t) A (1) X (t-1) A (2) X (t-2) E (t) Questo indica che il valore attuale della serie è una combinazione dei due valori immediatamente precedenti, X (t-1) e X (t-2), più alcuni casuale errore e (t). Il nostro modello è ora un modello autoregressivo di ordine 2. modello a media mobile: Un secondo tipo di modello Box-Jenkins è chiamato un modello di media mobile. Sebbene questi modelli sono molto simili al modello AR, il concetto dietro è molto diversa. Moving parametri medi riguardano ciò che accade nel periodo t solo agli errori casuali che si sono verificati in tempi passati, cioè E (t-1), E (t-2), ecc piuttosto che X (t-1), X ( t-2), (Xt-3) come negli approcci autoregressivi. Un modello di media mobile con un termine MA può essere scritta come segue. X (t) - B (1) E (t-1) E (t) Il termine B (1) è chiamato MA di ordine 1. Il segno negativo davanti parametro viene utilizzato solo per convenzione e di solito è stampato fuori automaticamente dalla maggior parte dei programmi per computer. Il modello sopra dice semplicemente che ogni valore dato di X (t) è direttamente collegata soltanto l'errore casuale nel periodo precedente, E (t-1), e al termine di errore corrente, E (t). Come nel caso del modello lineare autoregressivo, i modelli media mobile possono essere estese a strutture di ordine superiore che coprono diverse combinazioni e in movimento lunghezza media. metodologia ARIMA consente anche modelli da costruire che incorporano sia autoregressivo e commovente parametri medi insieme. Questi modelli sono spesso indicati come modelli misti. Anche se questo comporta un strumento di previsione più complicata, la struttura può effettivamente simulare la serie meglio e produrre una previsione più accurata. modelli Pure implicano che la struttura consiste solo di parametri AR o MA - non entrambi. I modelli sviluppati da questo approccio sono di solito chiamati modelli ARIMA perché usano una combinazione di autoregressivo (AR), integrazione (I) - riferendosi al processo inverso di differenziazione per produrre le previsioni, e le operazioni di movimentazione (MA) media. Un modello ARIMA è di solito indicato come ARIMA (p, d, q). Questo rappresenta l'ordine dei componenti autoregressivi (p), il numero di operatori di differenziazione (d), e il più alto ordine della media mobile termine. Ad esempio, ARIMA (2,1,1), significa che avete un secondo modello ordine autoregressivo con un primo ordine in movimento componente media la cui serie è stata differenziata una volta per indurre stazionarietà. Raccogliendo la specifica A destra: Il problema principale nella classica Box-Jenkins sta cercando di decidere quale specifica ARIMA usare - i. e. quanti parametri AR e MA o da includere. Questo è ciò che gran parte del Box-Jenkings 1976 è stata dedicata al processo di identificazione. E dipendeva grafica e numerica va - situa - della autocorrelazione campione e funzioni di autocorrelazione parziali. Ebbene, per i vostri modelli di base, il compito non è troppo difficile. Ogni hanno funzioni di autocorrelazione che guardano in un certo modo. Tuttavia, quando si sale in complessità, non sono così facilmente individuati i modelli. Per rendere le cose più difficili, i dati rappresentano solo un esempio del processo sottostante. Ciò significa che gli errori di campionamento (valori anomali, errore di misura, ecc) possono distorcere il processo di identificazione teorica. Ecco perché la modellazione tradizionale ARIMA è un'arte piuttosto che una science. Moving Media - MA Abbattere Media mobile - MA A titolo di esempio SMA, si consideri un titolo con i seguenti prezzi di chiusura oltre 15 giorni: Settimana 1 (5 giorni) 20, 22 , 24, 25, 23 settimana 2 (5 giorni) 26, 28, 26, 29, 27 settimana 3 (5 giorni) 28, 30, 27, 29, 28 a MA 10 giorni sarebbe in media i prezzi di chiusura per la prima 10 giorni come il primo punto di dati. Il punto di dati successivo sarebbe cadere il primo prezzo, aggiungere il prezzo del giorno 11 e prendere la media, e così via, come illustrato di seguito. Come osservato in precedenza, il Mas lag attuale azione di prezzo perché si basano sui prezzi passati il più a lungo il periodo di tempo per il MA, maggiore è il ritardo. Così un 200 giorni MA avrà un grado molto maggiore di ritardo di 20 giorni MA perché contiene prezzi degli ultimi 200 giorni. La lunghezza del MA da utilizzare dipende dagli obiettivi di trading, con AIC più brevi utilizzati per il trading a breve termine ea lungo termine AIC più adatto per investitori a lungo termine. Il MA 200 giorni è ampiamente seguita dagli investitori e commercianti, con interruzioni sopra e sotto questa media mobile considerati importanti segnali di trading. AdG anche impartire importanti segnali di trading per conto proprio, o quando due medie cross over. Un MA crescente indica che la sicurezza è in una tendenza rialzista. mentre un MA declino indica che è in una tendenza al ribasso. Allo stesso modo, slancio verso l'alto è confermata con un crossover rialzista. che si verifica quando un MA breve termine attraversa sopra un MA-lungo termine. spinta al ribasso è confermata con un crossover ribassista, che si verifica quando un MA breve termine incrocia al di sotto di un MA-lungo termine.
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