Contoh metode peramalan-peramalan-peramalan

Contoh metode peramalan-peramalan-peramalan

Pindah-rata-rata-sudut
Stock-options-into-roth-ira
Questrade-forex-spread


Stampa-su-pannelli-forex-milano Moving-average-control-chart-formula Trading-forex-amankah Online-trading-academy-milwaukee Stock-options-for-dummies-pdf-free-download Perhitungan rata-rata bergerak-rata-rata

Moving average Mean of time series data (pengamatan sama spasi dalam waktu) dari beberapa periode berturut-turut. Disebut bergerak karena terus dihitung ulang saat data baru tersedia, ia berkembang dengan menjatuhkan nilai paling awal dan menambahkan nilai terbaru. Misalnya, rata-rata bergerak dari penjualan enam bulan dapat dihitung dengan mengambil rata-rata penjualan dari Januari sampai Juni, lalu rata-rata penjualan dari bulan Februari sampai Juli, kemudian dari bulan Maret sampai Agustus, dan seterusnya. Moving averages (1) mengurangi efek variasi data sementara, (2) memperbaiki kecocokan data ke garis (proses yang disebut smoothing) untuk menunjukkan tren data dengan lebih jelas, dan (3) menyoroti nilai di atas atau di bawah kecenderungan. Jika Anda menghitung sesuatu dengan varians yang sangat tinggi, yang terbaik yang dapat Anda lakukan adalah mengetahui rata-rata bergerak. Saya ingin tahu data bergerak rata-rata, jadi saya akan memiliki pemahaman yang lebih baik tentang bagaimana keadaan kami. Ketika Anda mencoba untuk mencari tahu beberapa nomor yang sering berubah, yang terbaik yang dapat Anda lakukan adalah menghitung rata-rata bergerak. Rata-rata bergerak - MA BREAKING DOWN Moving Average - MA Sebagai contoh SMA, perhatikan keamanan dengan harga penutupan berikut selama 15 hari: Minggu 1 (5 hari) 20, 22, 24, 25, 23 Minggu 2 (5 hari) 26, 28, 26, 29, 27 Minggu 3 (5 hari) 28, 30, 27, 29, 28 MA 10 hari Akan rata-rata harga penutupan untuk 10 hari pertama sebagai titik data pertama. Titik data berikutnya akan menurunkan harga paling awal, tambahkan harga pada hari ke 11 dan ambil rata-rata, dan seterusnya seperti yang ditunjukkan di bawah ini. Seperti disebutkan sebelumnya, MAs lag tindakan harga saat ini karena mereka didasarkan pada harga masa lalu semakin lama periode MA, semakin besar lag. Jadi MA 200 hari akan memiliki tingkat lag yang jauh lebih besar daripada MA 20 hari karena mengandung harga selama 200 hari terakhir. Durasi MA yang digunakan bergantung pada tujuan perdagangan, dengan MA yang lebih pendek digunakan untuk perdagangan jangka pendek dan MA jangka panjang lebih sesuai untuk investor jangka panjang. MA 200 hari banyak diikuti oleh investor dan pedagang, dengan tembusan di atas dan di bawah rata-rata pergerakan ini dianggap sebagai sinyal perdagangan penting. MA juga memberi sinyal perdagangan penting sendiri, atau ketika dua rata-rata melintas. MA yang sedang naik menunjukkan bahwa keamanan dalam uptrend. Sementara MA yang menurun menunjukkan bahwa tren turun. Begitu pula, momentum ke atas dikonfirmasi dengan crossover bullish. Yang terjadi ketika MA jangka pendek melintasi MA jangka panjang. Momentum turun dikonfirmasi dengan crossover bearish, yang terjadi ketika MA jangka pendek melintasi di bawah MA.6.2 jangka panjang Bergerak rata-rata menghasilkan 40 elecsales, order 5 41 Pada kolom kedua tabel ini, rata-rata bergerak dari order 5 adalah Ditunjukkan, memberikan perkiraan siklus-tren. Nilai pertama dalam kolom ini adalah rata-rata dari lima pengamatan pertama (1989-1993) nilai kedua pada kolom 5-MA adalah rata-rata nilai 1990-1994 dan seterusnya. Setiap nilai pada kolom 5-MA adalah rata-rata pengamatan dalam periode lima tahun yang dipusatkan pada tahun yang bersangkutan. Tidak ada nilai untuk dua tahun pertama atau dua tahun terakhir karena kita tidak memiliki dua pengamatan di kedua sisi. Pada rumus di atas, kolom 5-MA berisi nilai-nilai topi dengan k2. Untuk melihat perkiraan perkiraan siklus-tren, kami menyusunnya beserta data asli pada Gambar 6.7. Plot 40 elecsales, kuota penjualan listrik utamaquot, ylab quotGWhquot. Xlab quotYearquot 41 baris 40 ma 40 elecsales, 5 41. col quredquot 41 Perhatikan bagaimana tren (merah) lebih halus daripada data asli dan menangkap pergerakan utama deret waktu tanpa semua fluktuasi minor. Metode rata-rata bergerak tidak memungkinkan estimasi T dimana t mendekati ujung rangkaian maka garis merah tidak meluas ke tepi grafik di kedua sisinya. Nantinya kita akan menggunakan metode perkiraan siklus-tren yang lebih canggih yang memungkinkan perkiraan mendekati titik akhir. Urutan rata-rata bergerak menentukan kelancaran perkiraan siklus-tren. Secara umum, tatanan yang lebih besar berarti kurva yang lebih halus. Grafik berikut menunjukkan pengaruh perubahan urutan rata-rata pergerakan data penjualan listrik perumahan. Rata-rata bergerak sederhana seperti ini biasanya berupa tatanan ganjil (misalnya 3, 5, 7, dan lain-lain) Ini jadi simetris: dengan rata-rata bergerak orde m2k1, ada k pengamatan sebelumnya, k kemudian pengamatan dan observasi tengah. Itu dirata-ratakan. Tapi jika m genap, itu tidak lagi simetris. Bergerak rata-rata bergerak rata-rata Hal ini dimungkinkan untuk menerapkan rata-rata bergerak ke moving average. Salah satu alasan untuk melakukan ini adalah dengan membuat simetris rata-rata bergerak rata-rata. Misalnya, kita mungkin mengambil rata-rata bergerak dari pesanan 4, dan kemudian menerapkan rata-rata pergerakan lain dari order 2 ke hasil. Pada Tabel 6.2, ini telah dilakukan untuk beberapa tahun pertama data produksi bir triwulan Australia. Bir2 lt- window 40 ausbeer, mulai tahun 1992 41 ma4 lt- ma 40 beer2, pesan 4. pusat FALSE 41 ma2x4 lt- ma 40 beer2, pesan 4. pusat TRUE 41 Notasi 2times4-MA di kolom terakhir berarti 4-MA Diikuti oleh 2-MA. Nilai pada kolom terakhir diperoleh dengan mengambil rata-rata pergerakan order 2 dari nilai pada kolom sebelumnya. Sebagai contoh, dua nilai pertama pada kolom 4-MA adalah 451,2 (443410420532) 4 dan 448,8 (410420532433) 4. Nilai pertama dalam kolom 2times4-MA adalah rata-rata dari dua: 450.0 (451.2448.8) 2. Bila 2-MA mengikuti rata-rata pergerakan bahkan order (seperti 4), itu disebut rata-rata bergerak terpusat dari pesanan 4. Ini karena hasilnya sekarang simetris. Untuk melihat ini masalahnya, kita bisa menulis 2times4-MA sebagai berikut: start hat amp frac Bigfrac (y y y y) frac (y y y y) Big amp frac y frac14y frac14y frac14y frac18y. Akhir Sekarang rata-rata tertimbang observasi, tapi simetris. Kombinasi lain dari moving averages juga dimungkinkan. Misalnya, 3times3-MA sering digunakan, dan terdiri dari rata-rata pergerakan order 3 diikuti oleh rata-rata pergerakan order yang lain 3. Secara umum, order order MA harus diikuti oleh order MA yang bahkan membuatnya simetris. Demikian pula, pesanan aneh MA harus diikuti oleh MA pesanan yang aneh. Memperkirakan siklus tren dengan data musiman Penggunaan rata-rata moving average yang paling umum adalah memperkirakan siklus tren dari data musiman. Pertimbangkan 2times4-MA: hat frac y frac14y frac14y frac14y frac18y. Bila diterapkan pada data kuartalan, setiap kuartal tahun diberi bobot yang sama dengan syarat pertama dan terakhir berlaku pada kuartal yang sama dalam tahun-tahun berturut-turut. Akibatnya, variasi musiman akan dirata-ratakan dan nilai yang dihasilkan dari topi t akan memiliki sedikit atau tidak ada variasi musiman yang tersisa. Efek serupa akan didapat dengan menggunakan 2times 8-MA atau 2times 12-MA. Secara umum, 2times m-MA setara dengan rata-rata tertimbang bergerak order m1 dengan semua pengamatan mengambil berat 1m kecuali untuk yang pertama dan terakhir yang mengambil bobot 1 (2m). Jadi jika periode musimannya genap dan teratur m, gunakan 2times m-MA untuk memperkirakan trend-cycle. Jika periode musiman itu aneh dan sesuai m, gunakan m-MA untuk memperkirakan siklus tren. Secara khusus, 2times 12-MA dapat digunakan untuk memperkirakan siklus data bulanan dan 7-MA dapat digunakan untuk memperkirakan siklus-tren data harian. Pilihan lain untuk pesanan MA biasanya akan menghasilkan perkiraan siklus tren yang terkontaminasi oleh musiman dalam data. Contoh 6.2 Manufaktur peralatan listrik Gambar 6.9 menunjukkan 2times12-MA yang diterapkan pada indeks pesanan peralatan listrik. Perhatikan bahwa garis halus tidak menunjukkan musiman hampir sama dengan siklus tren yang ditunjukkan pada Gambar 6.2 yang diperkirakan menggunakan metode yang jauh lebih canggih daripada rata-rata bergerak. Pilihan lain untuk urutan rata-rata bergerak (kecuali 24, 36, dll.) Akan menghasilkan garis halus yang menunjukkan beberapa fluktuasi musiman. Plot 40 elecequip, ylab quotNew orders indexquot. Col quotgrayquot, manufaktur peralatan listrik utama (area Euro) 41 garis 40 ma 40 elecequip, urutan 12 41. col quredquot 41 Rata-rata bergerak tertimbang Kombinasi rata-rata bergerak menghasilkan rata-rata pergerakan tertimbang. Sebagai contoh, 2x4-MA yang dibahas di atas setara dengan 5-MA tertimbang dengan bobot yang diberikan oleh frac, frac, frac, frac, frac. Secara umum, m-MA berbobot dapat ditulis sebagai topi t sum k aj y, di mana k (m-1) 2 dan bobotnya diberi titik, titik, ak. Penting agar bobot semuanya menjadi satu dan simetris sehingga aj a. M-MA sederhana adalah kasus khusus dimana semua bobotnya sama dengan 1m. Keuntungan utama rata-rata pergerakan tertimbang adalah bahwa mereka menghasilkan perkiraan siklus tren yang lebih halus. Alih-alih pengamatan masuk dan meninggalkan perhitungan dengan berat penuh, bobotnya perlahan meningkat dan kemudian perlahan menurun sehingga menghasilkan kurva yang lebih halus. Beberapa set bobot tertentu banyak digunakan. Beberapa di antaranya diberikan pada Tabel 6.3.
Trading-options-lab-review
Trading-strategy-performance