Peramalan rata-rata tertimbang-ppt

Peramalan rata-rata tertimbang-ppt

Trading-settlement-system
Bagaimana-forex-market-works
Teknik-trading-forex-yang-menguntungkan


Quanto-si-può-guadagnare-con-il-forex Online-backtesting-trading-strategies Wa-forex-hack-dofus Write-trading-system Simple-moving-average-crossover-system Simple-moving-average-gold

Apa perbedaan antara rata-rata pergerakan dan rata-rata pergerakan tertimbang Rata-rata pergerakan 5 periode, berdasarkan harga di atas, akan dihitung dengan menggunakan rumus berikut: Berdasarkan persamaan di atas, harga rata-rata selama periode yang tercantum di atas adalah 90,66. Menggunakan moving averages adalah metode efektif untuk menghilangkan fluktuasi harga yang kuat. Keterbatasan utamanya adalah bahwa titik data dari data lama tidak berbobot berbeda dari titik data di dekat awal kumpulan data. Di sinilah bobot rata-rata tertimbang mulai dimainkan. Rata-rata tertimbang menetapkan bobot yang lebih berat ke titik data lebih saat ini karena lebih relevan daripada titik data di masa lalu yang jauh. Jumlah pembobotan harus menambahkan hingga 1 (atau 100). Dalam kasus rata-rata bergerak sederhana, pembobotan didistribusikan secara merata, oleh karena itu tidak ditunjukkan pada tabel di atas. Harga Penutup Rata-rata AAPLmoving Rata-rata data deret waktu (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 RATA-RATA DAN EKSPLORASI BAIK Farideh Dehkordi-Vakil. Presentasi tema: RATA-RATA RATA-RATA DAN PEMELIHARAAN EXPONENTIAL Farideh Dehkordi-Vakil. Transkrip presentasi: 2 Pendahuluan Bab ini memperkenalkan model yang berlaku untuk data deret waktu dengan komponen musiman, tren, atau komponen musiman dan tren dan data stasioner. Metode peramalan yang dibahas dalam bab ini dapat diklasifikasikan sebagai: Metode rata-rata. Pengamatan tertimbang sama metode Exponential Smoothing. Kumpulan bobot yang tidak sama dengan data sebelumnya, di mana bobotnya membusuk secara eksponensial dari titik data paling jauh sampai yang paling jauh. Semua metode dalam kelompok ini mengharuskan parameter tertentu untuk didefinisikan. Parameter ini (dengan nilai antara 0 dan 1) akan menentukan bobot yang tidak sama untuk diterapkan pada data sebelumnya. 3 Pendahuluan Metode rata-rata Jika deret waktu dihasilkan oleh proses konstan yang dikenai kesalahan acak, maka mean adalah statistik yang berguna dan dapat digunakan sebagai perkiraan untuk periode berikutnya. Metode rata-rata cocok untuk data deret waktu stasioner dimana rangkaian berada dalam ekuilibrium sekitar nilai konstan (mean yang mendasarinya) dengan varians konstan dari waktu ke waktu. 4 Pendahuluan Metode pemulusan eksponensial Metode pemulusan eksponensial yang paling sederhana adalah metode pemulusan tunggal (SES) dimana hanya satu parameter yang perlu diestimasi. Metode Holts menggunakan dua parameter yang berbeda dan memungkinkan peramalan untuk seri dengan tren. Metode Holt-Winters melibatkan tiga parameter pemulusan untuk memperlancar data, tren, dan indeks musiman. 5 Metode Rata-Rata Mean Menggunakan rata-rata semua data historis sebagai perkiraan Ketika data baru tersedia, perkiraan waktu t2 adalah mean baru termasuk data yang sebelumnya diamati ditambah dengan pengamatan baru ini. Cara ini tepat bila tidak ada tren atau musiman yang nyata. 6 Metode Rata-Rata Rata-rata bergerak untuk periode waktu t adalah rata-rata pengamatan terakhir. Angka konstan k ditentukan sejak awal. Semakin kecil angka k, semakin banyak bobot yang diberikan pada periode terakhir. Semakin besar angka k, semakin sedikit bobot yang diberikan pada periode yang lebih baru. 7 Moving Averages A k yang besar diinginkan bila ada fluktuasi yang luas dan jarang terjadi dalam rangkaian. Sebuah k kecil sangat diinginkan saat terjadi pergeseran mendadak di tingkat seri. Untuk data triwulanan, rata-rata pergerakan empat kuartal, MA (4), menghilangkan atau merata pada efek musiman. 8 Moving Averages Untuk data bulanan, rata-rata pergerakan 12 bulan, MA (12), menghilangkan atau rata-rata menghasilkan efek musiman. Bobot yang sama diberikan pada setiap pengamatan yang digunakan rata-rata. Setiap titik data baru disertakan dalam rata-rata saat tersedia, dan titik data tertua dibuang. 9 Moving Averages Rata-rata pergerakan order k, MA (k) adalah nilai dari pengamatan berturut-turut. K adalah jumlah istilah dalam moving average. Model rata-rata bergerak tidak menangani tren atau musiman dengan sangat baik meski bisa lebih baik dari pada mean total. 10 Contoh: Penjualan Toko Departemen Mingguan Angka penjualan mingguan (dalam jutaan dolar) yang disajikan dalam tabel berikut digunakan oleh sebuah department store besar untuk menentukan kebutuhan tenaga penjualan sementara. 12 Gunakan rata-rata pergerakan tiga minggu (k3) untuk penjualan department store ke perkiraan untuk minggu 24 dan 26. Kesalahan perkiraan adalah 15 Metode Pemulusan Eksponensial Metode ini memberikan rata-rata pergerakan tertimbang eksponensial dari semua nilai yang telah diamati sebelumnya. Cocok untuk data yang tidak diprediksi ke atas atau tren turun. Tujuannya adalah untuk memperkirakan tingkat saat ini dan menggunakannya sebagai perkiraan nilai masa depan. Metode Pemulusan Eksponensial Sederhana Secara formal, persamaan perataan eksponensial diperkirakan untuk periode berikutnya. Smoothing konstan Nilai tester yang diamati pada periode t. Perkiraan lama untuk periode t. Perkiraan F t1 didasarkan pada pembobotan pengamatan terbaru yt dengan bobot dan bobot ramalan terakhir F t dengan berat 1- 17 Metode Pemulusan Eksponensial Sederhana Implikasi dari eksponensial smoothing dapat dilihat dengan lebih baik jika persamaan sebelumnya diperluas. Dengan mengganti F t dengan komponennya sebagai berikut: 18 Metode Smoothing Eksponensial Sederhana Jika proses substitusi ini diulang dengan mengganti F t-1 dengan komponennya, F t-2 oleh komponennya, dan seterusnya hasilnya: Oleh karena itu, F t1 Adalah rata-rata bergerak tertimbang dari semua pengamatan masa lalu. 19 Metode Smoothing Eksponensial Sederhana Tabel berikut menunjukkan bobot yang ditetapkan untuk pengamatan masa lalu untuk 0,2, 0,4, 0,6, 0,8, 0,9 20 Metode Smoothing Eksponensial Sederhana Persamaan perataan eksponensial yang ditulis ulang dalam bentuk berikut menjelaskan peran faktor pembobotan. Perkiraan perataan eksponensial adalah ramalan lama ditambah penyesuaian untuk kesalahan yang terjadi pada perkiraan terakhir. 21 Metode Smoothing Eksponensial Sederhana Nilai konstanta pemulusan harus antara 0 dan 1 tidak dapat sama dengan 0 atau 1. Jika prediksi stabil dengan variasi acak smoothing diinginkan, maka nilai kecilnya adalah keinginan. Jika respon cepat terhadap perubahan nyata dalam pola pengamatan diinginkan, nilai yang besar sesuai. 22 Metode Eksponasi Eksponensial Sederhana Untuk memperkirakan, Prakiraan dihitung sebesar 1, 0,2, 0,3,,, 9 dan jumlah kesalahan perkiraan kuadrat dihitung untuk masing-masing. Nilai dengan RMSE terkecil dipilih untuk digunakan dalam menghasilkan perkiraan masa depan. 23 Metode Eksponasi Eksponensial Sederhana Untuk memulai algoritma, kita membutuhkan F 1 karena Karena F 1 tidak diketahui, kita dapat menetapkan perkiraan pertama sama dengan pengamatan pertama. Gunakan rata-rata lima atau enam pengamatan pertama untuk nilai perataan awal. 24 Contoh: Indeks Sentimen Konsumen Universitas Michigan Index of Consumer Sentiment untuk Januari1995 - Desember1996. Kami ingin meramalkan Indeks Sentimen Konsumen Universitas Michigan dengan Metode Smoothing Eksponensial Sederhana. 25 Contoh: Indeks Sentimen Konsumen Universitas Michigan Karena tidak ada perkiraan yang tersedia untuk periode pertama, kami akan menetapkan perkiraan pertama sama dengan pengamatan pertama. Kami mencoba 0,3, dan 0,6. 26 Contoh: Indeks Sentimen Konsumen Universitas Michigan, perkiraan pertama adalah nilai pengamatan pertama. Perkiraan untuk 95 Februari (t 2) dan Mar. 95 (t 3) dievaluasi sebagai berikut: 27 Contoh: Indeks Sentimen Konsumen Universitas Michigan RMSE 2,66 untuk 0,6 RMSE 2,96 untuk 0,3 28 Holts Smoothing eksponensial dua parameter eksponensial smoothing Metode perpanjangan smoothing eksponensial sederhana. Ini menambahkan faktor pertumbuhan (atau faktor tren) ke persamaan penghalusan sebagai cara untuk menyesuaikan tren. 29 Holts Eksponensial smoothing Tiga persamaan dan dua konstanta pemulusan digunakan dalam model. Rangkaian eksponensial yang dihaluskan atau perkiraan tingkat saat ini. Perkiraan tren. Forecast p periode ke depan. 30 Holts Exponential smoothing L t Perkiraan tingkat deret pada waktu perataan smoothing untuk data. Pengamatan baru atau nilai aktual rangkaian pada periode t. Smoothing konstan untuk estimasi tren b t memperkirakan kemiringan rangkaian pada periode waktu yang akan diperkirakan ke masa depan. 31 Holts Exponential smoothing Bobot dan dapat dipilih secara subjektif atau dengan meminimalkan ukuran kesalahan perkiraan seperti RMSE. Bobot yang besar menghasilkan perubahan komponen yang lebih cepat. Bobot kecil menghasilkan perubahan yang kurang cepat. 32 Holts Exponential smoothing Proses inisialisasi untuk pemulusan eksponensial linier Holts memerlukan dua taksiran: Satu untuk mendapatkan nilai smoothing pertama untuk L1 Yang lain untuk mendapatkan tren b1. Salah satu alternatifnya adalah dengan menetapkan L 1 y 1 dan 33 Contoh: Penjualan gergaji triwulanan untuk perusahaan peralatan Acme Tabel berikut menunjukkan penjualan gergaji untuk perusahaan alat Acme. Ini adalah penjualan kuartalan Dari tahun 1994 sampai 2000. 34 Contoh: Penjualan gergaji triwulanan untuk perusahaan peralatan Acme Pemeriksaan plot menunjukkan: Data rangkaian waktu non-stasioner. Variasi musiman nampaknya ada. Penjualan untuk kuartal pertama dan keempat lebih besar dari kuartal lainnya. 35 Contoh: Penjualan gergaji triwulanan untuk perusahaan alat Acme Plot data Acme menunjukkan bahwa mungkin ada tren dalam data sehingga kami akan mencoba model Holts untuk menghasilkan prakiraan. Kita membutuhkan dua nilai awal Nilai smoothing pertama untuk L 1 Nilai tren awal b 1. Kita akan menggunakan pengamatan pertama untuk perkiraan nilai smoothing L 1, dan nilai tren awal b 1 0. Kita akan menggunakan 0,3 dan .1. 37 RMSE untuk aplikasi ini adalah: .3 dan .1 RMSE 155.5 Plot ini juga menunjukkan kemungkinan variasi musiman yang perlu diselidiki. 38 Winters Exponential Smoothing Winters model pemulusan eksponensial adalah perpanjangan kedua dari model pemulusan eksponensial dasar. Ini digunakan untuk data yang menunjukkan tren dan musiman. Ini adalah model tiga parameter yang merupakan perpanjangan dari metode Holts. Persamaan tambahan menyesuaikan model komponen musiman. 39 Winters Exponential Smoothing Keempat persamaan yang diperlukan untuk metode multiplicative Winters adalah: Seri eksponensial eksponensial: Perkiraan tren: Perkiraan musim: 40 Winters Exponential Smoothing Forecast m periode ke masa depan: Tingkat t t seri. Smoothing konstan untuk data. Pengamatan baru atau nilai sebenarnya pada periode t. Smoothing konstan untuk estimasi tren. B t perkiraan tren Penghalusan konstan untuk perkiraan musiman. Perkiraan komponen musiman. M Jumlah periode dalam periode prospek ramalan. Panjang musim (jumlah periode di musim) diperkirakan untuk periode ke masa depan. 41 Winters Exponential Smoothing Seperti Holt linear exponential smoothing, bobot,, dan dapat dipilih secara subjektif atau dengan meminimalkan ukuran kesalahan perkiraan seperti RMSE. Seperti halnya semua metode penghalusan eksponensial, kita memerlukan nilai awal untuk komponen untuk memulai algoritma. Untuk memulai algoritma, nilai awal untuk L t, trend b t, dan indeks S t harus diset. 42 Winters Exponential Smoothing Untuk menentukan perkiraan awal indeks musiman, kita harus menggunakan setidaknya satu data musim lengkap (yaitu periode). Oleh karena itu, kita menginisialisasi tren dan tingkat pada periode s. Inisialisasi tingkat sebagai berikut: Inisialisasi tren sebagai Inisialisasi indeks musiman sebagai berikut: 43 Winters Exponential Smoothing Kami akan menerapkan metode Winters untuk penjualan perusahaan Acme Tool. Nilai untuk is.4, nilai untuk is.1, dan nilainya adalah.3. Konstanta pemulusan mempercepat data untuk menghilangkan keacakan. Konstanta pemulusan mempercepat tren dalam kumpulan data. 44 Winters Exponential Smoothing Konstanta pemulusan mempercepat musim dalam data. Nilai awal untuk seri L yang diratakan, tren T t, dan indeks musiman S t harus ditetapkan. 47 Produktifitas musiman Komponen musiman dalam metode Holt-Winters. Persamaan dasar untuk metode aditif Holts Winters adalah: 48 Additive Seasonality Nilai awal untuk L s dan b s identik dengan metode multiplikatif. Untuk menginisialisasi indeks musiman yang kita gunakan
Opsi-opsi-kanada terbatas
Online-trading-with-nse