Rata-rata rata-rata peredaran rata-rata

Rata-rata rata-rata peredaran rata-rata

Rompi-date-of-stock-options
Integral-forex-girieџ
Wo-trading-forex-strategy


Htc-stock-options Strategi perdagangan ultra-tinggi-frekuensi Pilihan-strategi-tradeking Max-trading-system-download Moving-average-convergence-divergence-analysis Master-forex-cirebon

Pendahuluan TRIX adalah osilator momentum yang menampilkan tingkat persentase perubahan rata-rata pergerakan rata-rata yang merata secara eksponensial. Ini dikembangkan pada awal tahun 198009 oleh Jack Hutson, editor untuk majalah Analisis Teknis Saham dan Komoditas. Dengan perataan triple-nya, TRIX dirancang untuk menyaring pergerakan harga yang tidak signifikan. Chartis dapat menggunakan TRIX untuk menghasilkan sinyal yang mirip dengan MACD. Sebuah garis sinyal dapat diterapkan untuk mencari crossover garis sinyal. Bias arah dapat ditentukan dengan tingkat absolut. Bullish dan bearish divergences dapat digunakan untuk mengantisipasi pembalikan. Perhitungan TRIX adalah persentase tingkat perubahan 1 periode untuk moving average eksponensial berombak tiga (EMA), yang merupakan EMA dari EMA EMA. Berikut adalah rincian langkah-langkah yang terlibat selama 15 periode TRIX. 1. EMA 15-periode EMA kali lipat dari harga penutupan 2. EMA 15-periode EMA 15 jam EMA EMA Single-Smoothed 3. Elektroda EMA periode EMA 15 jam dari EMA Peredam Ganda. TRIX 1 periode Persen perubahan pada EMA yang Meliputi Hujan Tabel dan bagan di bawah ini memberikan contoh untuk EMA 15 hari, eMA peredam ganda dan eMA peredam tipis. Perhatikan bagaimana setiap EMA tertinggal sedikit. Meskipun rata-rata bergerak eksponensial memberi bobot lebih pada data terakhir, data historis masih mengandung data yang menghasilkan jeda. Lag ini meningkat dengan setiap smoothing. Garis biru adalah plot harga untuk SPY. Ini jelas yang paling bergerigi (volatil) dari empat baris. Garis merahnya adalah EMA 15 hari, yang mengikuti plot harga yang paling dekat. Garis hijau adalah EMA yang dilipat ganda dan garis ungu adalah EMA yang di-ratakan tiga kali. Perhatikan bagaimana dua garis ini menjadi datar saat lag meningkat. TRIX negatif selama eMA 15 hari yang diayunkan tiga kali bergerak lebih rendah. TRIX berubah menjadi positif saat EMA 15 hari merapikan tiga kali. Smoothing ekstra menjamin bahwa putaran belokan dan putar minimal dijaga seminimal mungkin. Dengan kata lain, dibutuhkan lebih dari satu hari kemajuan untuk membalikkan tren turun. Interpretasi TRIX (15,9) sangat mirip dengan MACD (12,26,9). Keduanya adalah osilator momentum yang berfluktuasi di atas dan di bawah garis nol. Keduanya memiliki garis sinyal berdasarkan EMA 9 hari. Yang paling menonjol, kedua garis memiliki bentuk yang serupa, garis silang sinyal dan garis tengah. Perbedaan terbesar antara TRIX dan MACD adalah TRIX lebih halus daripada MACD. Garis TRIX kurang bergerigi dan cenderung sedikit berubah sedikit. Dengan persamaan yang melebihi perbedaan, sinyal yang berlaku untuk MACD juga berlaku untuk TRIX. Ada tiga sinyal utama yang harus diperhatikan. Pertama, garis sinyal crossover adalah sinyal yang paling umum. Ini menunjukkan adanya perubahan arah TRIX dan momentum harga. Salib di atas garis sinyal adalah indikasi bullish pertama, sedangkan salib di bawah adalah implikasi negatif pertama. Kedua, crossover garis tengah memberi grafik dengan bias momentum umum. Rata-rata bergerak rata-rata tiga kali meningkat ketika TRIX positif dan jatuh saat negatif. Demikian pula, momentum lebih menyukai sapi jantan saat TRIX positif dan beruang bila negatif. Ketiga, bullish dan bearish divergence dapat mengingatkan chartists dari kemungkinan pembalikan tren. Sinyal Crossover Sinyal crossover sinyal adalah sinyal TRIX yang paling umum. Garis sinyal adalah EMA 9 hari dari TRIX. Sebagai indikator rata-rata bergerak, TRIX bergerak dan membuatnya lebih mudah untuk menemukan belokan. Crossover bullish terjadi saat TRIX muncul dan melintasi garis sinyal. Crossover bearish terjadi saat TRIX turun dan melintasi garis sinyal. Crossover bisa bertahan beberapa hari atau beberapa minggu, semuanya tergantung kekuatan gerak. Uji tuntas diperlukan sebelum mengandalkan sinyal yang sering ini. Volatilitas keamanan yang mendasar juga bisa meningkatkan jumlah crossover. Bagan di atas menunjukkan Intel (INTC) dan TRIX dengan enam garis sinyal melintasi dalam periode tujuh bulan. Itu hampir satu per bulan. Ada tiga sinyal bagus dan tiga sinyal buruk yang mengakibatkan whipsaws (area kuning). Crossover bullish pada bulan Juni terjadi di dekat bagian atas, crossover bearish pada akhir Juni terjadi di dekat titik terendah dan crossover bullish pada bulan Juli terjadi di dekat puncak. Dengan tidak adanya pergerakan yang kuat, lag dari hasil EMA tiga kali lipat menghasilkan sinyal akhir yang menghasilkan kerugian. Sinyal bearish yang melintang pada bulan Agustus meramalkan penurunan tajam dan garis sinyal bullish pada pertengahan September meramalkan kemajuan yang kuat. Centerline Crossover Crossover tengah menunjukkan saat cangkir setengah penuh (bullish) atau setengah kosong (bearish). Pikirkan garis tengah sebagai garis 50 yard dalam pertandingan sepak bola. Pelanggaran tersebut memiliki keunggulan setelah melewati titik 50 (titik tengah), sementara pertahanan memiliki tepi selama bola tetap berada di luar batas 50. Seperti perpotongan garis sinyal, crossover lini tengah ini menghasilkan sinyal bagus dan sinyal buruk. Kuncinya, seperti biasa, adalah meminimalkan kerugian pada sinyal buruk dan memaksimalkan keuntungan dengan sinyal bagus. Bagan di atas menunjukkan Raytheon (RTN) dengan lima sinyal selama periode 16 bulan. Tiga yang pertama adalah buruk karena saham berubah arah segera setelah sinyal. Dengan kata lain, tren gagal bertahan. Sinyal keempat (November 2009) bertepatan dengan resistance breakout dan meramalkan kenaikan 20. Sinyal besar Ini juga merupakan contoh klasik untuk menggabungkan sinyal indikator dengan sinyal grafik untuk penguatan. Pelarian perlawanan pada grafik harga dan garis tengah untuk TRIX saling menguatkan. TRIX menghasilkan sinyal bearish yang bagus di bulan Mei 2010 karena RTN kemudian turun sekitar 20. Divergensi Bullish dan bearish divergences terbentuk saat keamanan dan indikator tidak mengkonfirmasi satu sama lain. Bentuk divergensi bullish saat keamanan menempa level rendah, namun indikatornya membentuk level terendah yang lebih rendah. Ini lebih tinggi rendah menunjukkan momentum penurunan kurang yang mungkin meramalkan pembalikan bullish. Bentuk divergensi bearish saat keamanan menempa level rendah yang lebih tinggi, namun indikatornya membentuk level tertinggi yang lebih rendah. Tingginya yang lebih rendah ini memamerkan momentum terbalik yang terkadang bisa membayangi pembalikan bearish. Sebelum melihat perbedaan yang berhasil, perhatikan tabel BHP Billiton (BHP) dengan beberapa divergensi yang tidak berhasil. Divergensi bearish tidak berjalan dengan baik dalam uptrend yang kuat. Meski momentum nampaknya memudar karena indikatornya menghasilkan lower high, momentum masih memiliki bias bullish sepanjang indikator berada di atas garis tengahnya. Momentum ke atas mungkin kurang positif, tapi masih positif selama cangkirnya setengah penuh. Kenaikannya tidak secepat sebelumnya. Hal yang sebaliknya berlaku untuk divergensi bullish. Ini tidak berjalan baik dalam downtrend yang kuat. Meski indikator menunjukkan sedikit momentum turunnya dengan posisi terendah yang lebih tinggi, momentum turun masih lebih kuat dari pada momentum ke atas asalkan indikator tersebut tetap berada di bawah garis tengahnya. Saat divergensi bullish dan bearish berjalan, mereka bekerja dengan baik. Caranya adalah memisahkan sinyal buruk dari sinyal bagus. Bagan di bawah ini menunjukkan Ebay (EBAY) dengan divergensi bullish yang sukses. Saham tersebut bergerak ke posisi terendah di awal Juli, namun TRIX bertahan jauh di atas level terendah sebelumnya dan membentuk bullish divergence. Konfirmasi potensial pertama datang saat TRIX bergerak di atas garis sinyalnya. Namun, tidak ada konfirmasi pada grafik saat itu. Ini datang sedikit kemudian. Panah hijau menunjukkan resistance EBAY breaking chart dengan volume yang bagus dan TRIX bergerak ke wilayah positif. Meski terjadi konfirmasi jauh di bawah rendah, ada cukup banyak tanda kekuatan untuk memvalidasi pelarian tersebut. Kesimpulan TRIX adalah indikator yang menggabungkan tren dengan momentum. Rata-rata pergerakan rata-rata tiga tingkat mencakup tren, sementara perubahan persentase 1 periode mengukur momentum. Dalam hal ini, TRIX mirip dengan MACD dan PPO. Pengaturan standar untuk TRIX adalah 15 untuk EMA erap dan 9 untuk garis sinyal. Chartists mencari sensitivitas lebih harus mencoba jangka waktu yang lebih pendek (5 versus 15). Hal ini akan membuat indikator lebih fluktuatif dan lebih cocok untuk crossover garis tengah. Chartists mencari sensitivitas kurang harus mencoba jangka waktu yang lebih lama (45 versus 15). Ini akan menghaluskan indikator dan membuatnya lebih cocok untuk crossover garis sinyal. Seperti semua indikator, TRIX harus digunakan bersamaan dengan aspek analisis teknis lainnya, seperti pola grafik. SharpCharts TRIX dapat diatur sebagai indikator di atas, di bawah atau di belakang plot harga security039. Mudah untuk membandingkan pergerakan indikatorprice saat indikator ditempatkan di belakang plot harga. Setelah indikator dipilih dari daftar drop-down, pengaturan parameter default akan muncul (15,9). Parameter ini bisa disesuaikan untuk meningkatkan atau menurunkan sensitivitas. Garis sinyal line adalah 9, yang juga bisa disesuaikan. Klik di sini untuk contoh TRIX yang hidup. Pemindaian yang disarankan TRIX Bullish Signal Line Cross. Pemindaian ini mengungkapkan saham yang memenuhi empat kriteria. Pertama, mereka harus berada di atas rata-rata pergerakan 200 hari mereka agar berada dalam tren keseluruhan. Kedua, TRIX harus negatif untuk memberi sinyal pullback. Ketiga, TRIX melintasi garis sinyal dan muncul. Keempat, volume bergerak di atas rata-rata 250 hari untuk menunjukkan kenaikan tekanan beli. TRIX Bearish Signal Line Cross. Pemindaian ini mengungkapkan saham yang memenuhi empat kriteria. Pertama, mereka harus berada di bawah rata-rata pergerakan 200 hari mereka agar berada dalam tren turun secara keseluruhan. Kedua, TRIX harus positif untuk memberi sinyal bouncing. Ketiga, TRIX melintasi garis sinyal dan menolaknya. Keempat, volume bergerak di atas rata-rata 250 hari untuk menunjukkan peningkatan tekanan jual. Analisis Teknikal Lanjutan - Power Tools untuk Investor Aktif Gerald AppelThe Keyakinan Interval popup daftar memungkinkan Anda untuk menetapkan tingkat kepercayaan untuk ramalan percaya diri band. Dialog untuk model perataan musiman mencakup kotak Periods Per Season untuk menetapkan jumlah periode dalam satu musim. Daftar popup Kendala memungkinkan Anda menentukan jenis kendala yang ingin Anda tegakkan pada bobot smoothing selama keadaan bugar. Kendalanya adalah: memperluas dialog untuk memungkinkan Anda menetapkan batasan pada bobot perataan individual. Setiap smoothing weight dapat Bounded. Tetap. Atau Unconstrained seperti yang ditentukan oleh setting menu popup di sebelah nama bobot. Saat memasukkan nilai untuk bobot tetap atau batas, nilainya bisa menjadi bilangan real positif atau negatif. Contoh yang ditunjukkan di sini memiliki Tingkat berat () yang tetap pada nilai 0,3 dan berat Trend () dibatasi oleh 0,1 dan 0,8. Dalam hal ini, nilai Trend weight diperbolehkan bergerak dalam kisaran 0,1 sampai 0,8 sedangkan Level weight ditahan pada 0,3. Perhatikan bahwa Anda dapat menentukan semua bobot smoothing sebelumnya dengan menggunakan batasan khusus ini. Dalam hal ini, tidak ada bobot yang diperkirakan dari data meskipun perkiraan dan residu masih akan dihitung. Saat Anda mengklik Perkiraan. Hasil fit tampil di tempat dialog. Persamaan smoothing, L t y t (1) L t -1. Didefinisikan dalam hal berat smoothing tunggal. Model ini setara dengan model ARIMA (0, 1, 1) dimana model rata-rata dan pemulusan eksponensial Sebagai langkah pertama dalam bergerak melampaui model mean, model jalan acak, dan model tren linier, pola nonseasonal dan tren dapat diekstrapolasikan dengan menggunakan gerakan -pengukuran atau model pemulusan. Asumsi dasar di balik model rata-rata dan perataan adalah bahwa deret waktu secara lokal bersifat stasioner dengan mean yang bervariasi secara perlahan. Oleh karena itu, kita mengambil rata-rata bergerak (lokal) untuk memperkirakan nilai rata-rata saat ini dan kemudian menggunakannya sebagai perkiraan untuk waktu dekat. Hal ini dapat dianggap sebagai kompromi antara model rata-rata dan model random-walk-without-drift-model. Strategi yang sama dapat digunakan untuk memperkirakan dan mengekstrapolasikan tren lokal. Rata-rata bergerak sering disebut versi quotsmoothedquot dari rangkaian aslinya karena rata-rata jangka pendek memiliki efek menghaluskan benjolan pada rangkaian aslinya. Dengan menyesuaikan tingkat perataan (lebar rata-rata bergerak), kita dapat berharap untuk mencapai keseimbangan optimal antara kinerja model jalan rata-rata dan acak. Jenis model rata-rata yang paling sederhana adalah. Rata-rata Bergerak Sederhana (rata-rata tertimbang): Perkiraan untuk nilai Y pada waktu t1 yang dilakukan pada waktu t sama dengan rata-rata sederhana dari pengamatan m terakhir: (Disini dan di tempat lain saya akan menggunakan simbol 8220Y-hat8221 untuk berdiri Untuk ramalan dari deret waktu yang dibuat Y pada tanggal sedini mungkin dengan model yang diberikan.) Rata-rata ini dipusatkan pada periode t- (m1) 2, yang menyiratkan bahwa perkiraan mean lokal cenderung tertinggal dari yang sebenarnya. Nilai mean lokal sekitar (m1) 2 periode. Jadi, kita katakan bahwa rata-rata usia data dalam rata-rata pergerakan sederhana adalah (m1) 2 relatif terhadap periode dimana ramalan dihitung: ini adalah jumlah waktu dimana perkiraan akan cenderung tertinggal dari titik balik data. . Misalnya, jika Anda rata-rata mendapatkan 5 nilai terakhir, prakiraan akan sekitar 3 periode terlambat dalam menanggapi titik balik. Perhatikan bahwa jika m1, model simple moving average (SMA) sama dengan model random walk (tanpa pertumbuhan). Jika m sangat besar (sebanding dengan panjang periode estimasi), model SMA setara dengan model rata-rata. Seperti parameter model peramalan lainnya, biasanya menyesuaikan nilai k untuk mendapatkan kuotil kuotil terbaik ke data, yaitu kesalahan perkiraan terkecil rata-rata. Berikut adalah contoh rangkaian yang tampaknya menunjukkan fluktuasi acak di sekitar rata-rata yang bervariasi secara perlahan. Pertama, mari mencoba menyesuaikannya dengan model jalan acak, yang setara dengan rata-rata bergerak sederhana dari 1 istilah: Model jalan acak merespons dengan sangat cepat terhadap perubahan dalam rangkaian, namun dengan begitu, ia memilih sebagian besar quot quotisequot di Data (fluktuasi acak) serta quotsignalquot (mean lokal). Jika kita mencoba rata-rata bergerak sederhana dari 5 istilah, kita mendapatkan perkiraan perkiraan yang lebih halus: Rata-rata pergerakan sederhana 5-langkah menghasilkan kesalahan yang jauh lebih kecil daripada model jalan acak dalam kasus ini. Usia rata-rata data dalam ramalan ini adalah 3 ((51) 2), sehingga cenderung tertinggal beberapa titik balik sekitar tiga periode. (Misalnya, penurunan tampaknya terjadi pada periode 21, namun prakiraan tidak berbalik sampai beberapa periode kemudian.) Perhatikan bahwa perkiraan jangka panjang dari model SMA adalah garis lurus horizontal, seperti pada pergerakan acak. model. Dengan demikian, model SMA mengasumsikan bahwa tidak ada kecenderungan dalam data. Namun, sedangkan prakiraan dari model jalan acak sama dengan nilai yang terakhir diamati, prakiraan dari model SMA sama dengan rata-rata tertimbang nilai terakhir. Batas kepercayaan yang dihitung oleh Statgraf untuk perkiraan jangka panjang rata-rata bergerak sederhana tidak semakin luas seiring dengan meningkatnya horizon peramalan. Ini jelas tidak benar Sayangnya, tidak ada teori statistik yang mendasari yang memberi tahu kita bagaimana interval kepercayaan harus melebar untuk model ini. Namun, tidak terlalu sulit untuk menghitung perkiraan empiris batas kepercayaan untuk perkiraan horizon yang lebih panjang. Misalnya, Anda bisa membuat spreadsheet di mana model SMA akan digunakan untuk meramalkan 2 langkah di depan, 3 langkah di depan, dan lain-lain dalam sampel data historis. Anda kemudian bisa menghitung penyimpangan standar sampel dari kesalahan pada setiap horison perkiraan, dan kemudian membangun interval kepercayaan untuk perkiraan jangka panjang dengan menambahkan dan mengurangi kelipatan dari deviasi standar yang sesuai. Jika kita mencoba rata-rata pergerakan sederhana 9-term, kita mendapatkan perkiraan yang lebih halus dan lebih banyak efek lagging: Usia rata-rata sekarang adalah 5 periode ((91) 2). Jika kita mengambil moving average 19-term, usia rata-rata meningkat menjadi 10: Perhatikan bahwa, memang, ramalannya sekarang tertinggal dari titik balik sekitar 10 periode. Jumlah smoothing yang terbaik untuk seri ini Berikut adalah tabel yang membandingkan statistik kesalahan mereka, juga termasuk rata-rata 3-rata: Model C, rata-rata bergerak 5-term, menghasilkan nilai RMSE terendah dengan margin kecil di atas 3 -term dan rata-rata 9-istilah, dan statistik lainnya hampir sama. Jadi, di antara model dengan statistik kesalahan yang sangat mirip, kita bisa memilih apakah kita lebih memilih sedikit responsif atau sedikit lebih kehalusan dalam ramalan. (Lihat ke atas halaman.) Browns Simple Exponential Smoothing (rata-rata bergerak rata-rata tertimbang) Model rata-rata bergerak sederhana yang dijelaskan di atas memiliki properti yang tidak diinginkan sehingga memperlakukan pengamatan terakhir secara sama dan sama sekali mengabaikan semua pengamatan sebelumnya. Secara intuitif, data masa lalu harus didiskontokan secara lebih bertahap - misalnya, pengamatan terbaru harus mendapatkan bobot sedikit lebih besar dari yang terakhir, dan yang ke-2 terakhir harus mendapatkan bobot sedikit lebih banyak dari yang ke-3 terakhir, dan Begitu seterusnya Model pemulusan eksponensial sederhana (SES) menyelesaikan hal ini. Misalkan 945 menunjukkan kuototmothing constantquot (angka antara 0 dan 1). Salah satu cara untuk menulis model adalah dengan menentukan rangkaian L yang mewakili tingkat saat ini (yaitu nilai rata-rata lokal) dari seri yang diperkirakan dari data sampai saat ini. Nilai L pada waktu t dihitung secara rekursif dari nilai sebelumnya seperti ini: Dengan demikian, nilai smoothed saat ini adalah interpolasi antara nilai smoothed sebelumnya dan pengamatan saat ini, di mana 945 mengendalikan kedekatan nilai interpolasi dengan yang paling baru. pengamatan. Perkiraan untuk periode berikutnya hanyalah nilai merapikan saat ini: Secara ekivalen, kita dapat mengekspresikan perkiraan berikutnya secara langsung dalam perkiraan sebelumnya dan pengamatan sebelumnya, dengan versi setara berikut. Pada versi pertama, ramalan tersebut merupakan interpolasi antara perkiraan sebelumnya dan pengamatan sebelumnya: Pada versi kedua, perkiraan berikutnya diperoleh dengan menyesuaikan perkiraan sebelumnya ke arah kesalahan sebelumnya dengan jumlah pecahan 945. adalah kesalahan yang dilakukan pada Waktu t. Pada versi ketiga, perkiraan tersebut adalah rata-rata bergerak tertimbang secara eksponensial (yaitu diskon) dengan faktor diskonto 1- 945: Versi perumusan rumus peramalan adalah yang paling mudah digunakan jika Anda menerapkan model pada spreadsheet: sesuai dengan Sel tunggal dan berisi referensi sel yang mengarah ke perkiraan sebelumnya, pengamatan sebelumnya, dan sel dimana nilai 945 disimpan. Perhatikan bahwa jika 945 1, model SES setara dengan model jalan acak (tanpa pertumbuhan). Jika 945 0, model SES setara dengan model rata-rata, dengan asumsi bahwa nilai smoothing pertama ditetapkan sama dengan mean. (Kembali ke atas halaman.) Usia rata-rata data dalam ramalan eksponensial sederhana adalah 1 945 relatif terhadap periode dimana ramalan dihitung. (Ini tidak seharusnya jelas, namun dengan mudah dapat ditunjukkan dengan mengevaluasi rangkaian tak terbatas.) Oleh karena itu, perkiraan rata-rata bergerak sederhana cenderung tertinggal dari titik balik sekitar 1 945 periode. Misalnya, bila 945 0,5 lag adalah 2 periode ketika 945 0,2 lag adalah 5 periode ketika 945 0,1 lag adalah 10 periode, dan seterusnya. Untuk usia rata-rata tertentu (yaitu jumlah lag), ramalan eksponensial eksponensial sederhana (SES) agak lebih unggul daripada ramalan rata-rata bergerak sederhana karena menempatkan bobot yang relatif lebih tinggi pada pengamatan terakhir - i. Ini sedikit lebih responsif terhadap perubahan yang terjadi di masa lalu. Sebagai contoh, model SMA dengan 9 istilah dan model SES dengan 945 0,2 keduanya memiliki usia rata-rata 5 untuk data dalam perkiraan mereka, namun model SES memberi bobot lebih besar pada 3 nilai terakhir daripada model SMA dan pada Pada saat yang sama, hal itu sama sekali tidak sesuai dengan nilai lebih dari 9 periode, seperti yang ditunjukkan pada tabel ini: Keuntungan penting lain dari model SES dibandingkan model SMA adalah model SES menggunakan parameter pemulusan yang terus menerus bervariasi, sehingga mudah dioptimalkan. Dengan menggunakan algoritma quotsolverquot untuk meminimalkan kesalahan kuadrat rata-rata. Nilai optimal 945 dalam model SES untuk seri ini ternyata adalah 0,2961, seperti yang ditunjukkan di sini: Usia rata-rata data dalam ramalan ini adalah 10.2961 3,4 periode, yang serupa dengan rata-rata pergerakan sederhana 6-istilah. Perkiraan jangka panjang dari model SES adalah garis lurus horisontal. Seperti pada model SMA dan model jalan acak tanpa pertumbuhan. Namun, perhatikan bahwa interval kepercayaan yang dihitung oleh Statgraphics sekarang berbeda dengan mode yang masuk akal, dan secara substansial lebih sempit daripada interval kepercayaan untuk model perjalanan acak. Model SES mengasumsikan bahwa seri ini agak dapat diprediksi daripada model acak berjalan. Model SES sebenarnya adalah kasus khusus model ARIMA. Sehingga teori statistik model ARIMA memberikan dasar yang kuat untuk menghitung interval kepercayaan untuk model SES. Secara khusus, model SES adalah model ARIMA dengan satu perbedaan nonseasonal, MA (1), dan tidak ada istilah konstan. Atau dikenal sebagai model quotARIMA (0,1,1) tanpa constantquot. Koefisien MA (1) pada model ARIMA sesuai dengan kuantitas 1- 945 pada model SES. Misalnya, jika Anda memasukkan model ARIMA (0,1,1) tanpa konstan pada rangkaian yang dianalisis di sini, koefisien MA (0) diperkirakan berubah menjadi 0,7029, yang hampir persis satu minus 0,2961. Hal ini dimungkinkan untuk menambahkan asumsi tren linier konstan non-nol ke model SES. Untuk melakukan ini, cukup tentukan model ARIMA dengan satu perbedaan nonseasonal dan MA (1) dengan konstan, yaitu model ARIMA (0,1,1) dengan konstan. Perkiraan jangka panjang kemudian akan memiliki tren yang sama dengan tren rata-rata yang diamati selama periode estimasi keseluruhan. Anda tidak dapat melakukan ini bersamaan dengan penyesuaian musiman, karena opsi penyesuaian musiman dinonaktifkan saat jenis model diatur ke ARIMA. Namun, Anda dapat menambahkan tren eksponensial jangka panjang yang konstan ke model pemulusan eksponensial sederhana (dengan atau tanpa penyesuaian musiman) dengan menggunakan opsi penyesuaian inflasi dalam prosedur Peramalan. Kecepatan quotinflationquot (persentase pertumbuhan) yang sesuai per periode dapat diperkirakan sebagai koefisien kemiringan dalam model tren linier yang sesuai dengan data yang terkait dengan transformasi logaritma alami, atau dapat didasarkan pada informasi independen lain mengenai prospek pertumbuhan jangka panjang. . (Kembali ke atas halaman.) Browns Linear (yaitu ganda) Exponential Smoothing Model SMA dan model SES mengasumsikan bahwa tidak ada kecenderungan jenis apapun dalam data (yang biasanya OK atau setidaknya tidak terlalu buruk selama 1- Prakiraan ke depan saat data relatif bising), dan mereka dapat dimodifikasi untuk menggabungkan tren linier konstan seperti yang ditunjukkan di atas. Bagaimana dengan tren jangka pendek Jika suatu seri menampilkan tingkat pertumbuhan atau pola siklus yang berbeda yang menonjol dengan jelas terhadap kebisingan, dan jika ada kebutuhan untuk meramalkan lebih dari 1 periode di depan, maka perkiraan tren lokal mungkin juga terjadi. sebuah isu. Model pemulusan eksponensial sederhana dapat digeneralisasi untuk mendapatkan model pemulusan eksponensial linear (LES) yang menghitung perkiraan lokal tingkat dan kecenderungan. Model tren waktu yang paling sederhana adalah model pemulusan eksponensial Browns linier, yang menggunakan dua seri penghalusan berbeda yang berpusat pada berbagai titik waktu. Rumus peramalan didasarkan pada ekstrapolasi garis melalui dua pusat. (Versi yang lebih canggih dari model ini, Holt8217s, dibahas di bawah ini.) Bentuk aljabar model pemulusan eksponensial linier Brown8217s, seperti model pemulusan eksponensial sederhana, dapat dinyatakan dalam sejumlah bentuk yang berbeda namun setara. Bentuk quotstandardquot model ini biasanya dinyatakan sebagai berikut: Misalkan S menunjukkan deretan sumbu tunggal yang diperoleh dengan menerapkan smoothing eksponensial sederhana ke seri Y. Artinya, nilai S pada periode t diberikan oleh: (Ingat, bahwa dengan sederhana Eksponensial smoothing, ini akan menjadi perkiraan untuk Y pada periode t1.) Kemudian, biarkan Squot menunjukkan seri merapikan ganda yang diperoleh dengan menerapkan perataan eksponensial sederhana (menggunakan yang sama 945) ke seri S: Akhirnya, perkiraan untuk Y tk. Untuk setiap kgt1, diberikan oleh: Ini menghasilkan e 1 0 (yaitu menipu sedikit, dan membiarkan perkiraan pertama sama dengan pengamatan pertama yang sebenarnya), dan e 2 Y 2 8211 Y 1. Setelah itu prakiraan dihasilkan dengan menggunakan persamaan di atas. Ini menghasilkan nilai pas yang sama seperti rumus berdasarkan S dan S jika yang terakhir dimulai dengan menggunakan S 1 S 1 Y 1. Versi model ini digunakan pada halaman berikutnya yang menggambarkan kombinasi pemulusan eksponensial dengan penyesuaian musiman. Model LES Linear Exponential Smoothing Brown8217s Ls menghitung perkiraan lokal tingkat dan tren dengan menghaluskan data baru-baru ini, namun kenyataan bahwa ia melakukannya dengan parameter pemulusan tunggal menempatkan batasan pada pola data yang dapat disesuaikan: tingkat dan tren Tidak diizinkan untuk bervariasi pada tingkat independen. Model LES Holt8217s membahas masalah ini dengan memasukkan dua konstanta pemulusan, satu untuk level dan satu untuk tren. Setiap saat, seperti pada model Brown8217s, ada perkiraan L t tingkat lokal dan perkiraan T t dari tren lokal. Di sini mereka dihitung secara rekursif dari nilai Y yang diamati pada waktu t dan perkiraan tingkat dan kecenderungan sebelumnya oleh dua persamaan yang menerapkan pemulusan eksponensial kepada mereka secara terpisah. Jika perkiraan tingkat dan tren pada waktu t-1 adalah L t82091 dan T t-1. Masing, maka perkiraan untuk Y tshy yang akan dilakukan pada waktu t-1 sama dengan L t-1 T t-1. Bila nilai aktual diamati, perkiraan tingkat yang diperbarui dihitung secara rekursif dengan menginterpolasi antara Y tshy dan ramalannya, L t-1 T t-1, dengan menggunakan bobot 945 dan 1- 945. Perubahan pada tingkat perkiraan, Yaitu L t 8209 L t82091. Dapat diartikan sebagai pengukuran yang bising pada tren pada waktu t. Perkiraan tren yang diperbarui kemudian dihitung secara rekursif dengan menginterpolasi antara L t 8209 L t82091 dan perkiraan sebelumnya dari tren, T t-1. Menggunakan bobot 946 dan 1-946: Interpretasi konstanta perataan tren 946 sama dengan konstanta pemulusan tingkat 945. Model dengan nilai kecil 946 beranggapan bahwa tren hanya berubah sangat lambat seiring berjalannya waktu, sementara model dengan Lebih besar 946 berasumsi bahwa itu berubah lebih cepat. Sebuah model dengan besar 946 percaya bahwa masa depan yang jauh sangat tidak pasti, karena kesalahan dalam estimasi tren menjadi sangat penting saat meramalkan lebih dari satu periode di masa depan. (Kembali ke atas halaman.) Konstanta pemulusan 945 dan 946 dapat diperkirakan dengan cara biasa dengan meminimalkan kesalahan kuadrat rata-rata dari perkiraan satu langkah ke depan. Bila ini dilakukan di Stategaf, perkiraannya adalah 945 0,3048 dan 946 0,008. Nilai yang sangat kecil dari 946 berarti bahwa model tersebut mengasumsikan perubahan sangat sedikit dalam tren dari satu periode ke periode berikutnya, jadi pada dasarnya model ini mencoba memperkirakan tren jangka panjang. Dengan analogi dengan pengertian umur rata-rata data yang digunakan dalam memperkirakan tingkat lokal seri, rata-rata usia data yang digunakan dalam memperkirakan tren lokal sebanding dengan 1 946, meskipun tidak sama persis dengan itu. . Dalam hal ini ternyata 10.006 125. Ini adalah jumlah yang sangat tepat karena keakuratan estimasi 946 tidak benar-benar ada 3 tempat desimal, namun urutannya sama besarnya dengan ukuran sampel 100, jadi Model ini rata-rata memiliki cukup banyak sejarah dalam memperkirakan tren. Plot perkiraan di bawah ini menunjukkan bahwa model LES memperkirakan tren lokal yang sedikit lebih besar di akhir rangkaian daripada tren konstan yang diperkirakan dalam model SEStrend. Juga, nilai estimasi 945 hampir sama dengan yang diperoleh dengan cara memasang model SES dengan atau tanpa tren, jadi model ini hampir sama. Sekarang, apakah ini terlihat seperti ramalan yang masuk akal untuk model yang seharusnya memperkirakan tren lokal Jika Anda memilih plot ini, sepertinya tren lokal telah berubah ke bawah pada akhir seri Apa yang telah terjadi Parameter model ini Telah diperkirakan dengan meminimalkan kesalahan kuadrat dari perkiraan satu langkah ke depan, bukan perkiraan jangka panjang, dalam hal ini tren tidak menghasilkan banyak perbedaan. Jika semua yang Anda lihat adalah kesalahan 1 langkah maju, Anda tidak melihat gambaran tren yang lebih besar mengenai (katakanlah) 10 atau 20 periode. Agar model ini lebih selaras dengan ekstrapolasi data bola mata kami, kami dapat secara manual menyesuaikan konstanta perataan tren sehingga menggunakan garis dasar yang lebih pendek untuk estimasi tren. Misalnya, jika kita memilih menetapkan 946 0,1, maka usia rata-rata data yang digunakan dalam memperkirakan tren lokal adalah 10 periode, yang berarti bahwa kita rata-rata mengalami trend selama 20 periode terakhir. Berikut ini perkiraan plot perkiraan jika kita menetapkan 946 0,1 sambil mempertahankan 945 0,3. Ini terlihat sangat masuk akal untuk seri ini, meskipun mungkin berbahaya untuk memperkirakan tren ini lebih dari 10 periode di masa depan. Bagaimana dengan statistik kesalahan Berikut adalah perbandingan model untuk kedua model yang ditunjukkan di atas dan juga tiga model SES. Nilai optimal 945. Untuk model SES adalah sekitar 0,3, namun hasil yang serupa (dengan sedikit atau kurang responsif, masing-masing) diperoleh dengan 0,5 dan 0,2. (A) Holts linear exp. Smoothing dengan alpha 0.3048 dan beta 0.008 (B) Holts linear exp. Smoothing dengan alpha 0.3 dan beta 0,1 (C) Smoothing eksponensial sederhana dengan alpha 0.5 (D) Smoothing eksponensial sederhana dengan alpha 0.3 (E) Smoothing eksponensial sederhana dengan alpha 0.2 Statistik mereka hampir identik, jadi kita benar-benar tidak dapat membuat pilihan berdasarkan dasar Kesalahan perkiraan 1 langkah di depan sampel data. Kita harus kembali pada pertimbangan lain. Jika kita sangat percaya bahwa masuk akal untuk mendasarkan perkiraan tren saat ini pada apa yang telah terjadi selama 20 periode terakhir, kita dapat membuat kasus untuk model LES dengan 945 0,3 dan 946 0,1. Jika kita ingin bersikap agnostik tentang apakah ada tren lokal, maka salah satu model SES mungkin akan lebih mudah dijelaskan dan juga akan memberikan prakiraan tengah jalan untuk periode 5 atau 10 berikutnya. (Apa yang dimaksud dengan tren-ekstrapolasi terbaik: Bukti empiris horizontal atau linier menunjukkan bahwa, jika data telah disesuaikan (jika perlu) untuk inflasi, maka mungkin tidak bijaksana untuk melakukan ekstrapolasi linier jangka pendek Tren sangat jauh ke depan. Tren yang terbukti hari ini dapat mengendur di masa depan karena beragam penyebabnya seperti keusangan produk, persaingan yang meningkat, dan kemerosotan siklis atau kenaikan di industri. Untuk alasan ini, smoothing eksponensial sederhana sering kali melakukan out-of-sample yang lebih baik daripada yang mungkin diharapkan, terlepas dari ekstrapolasi horisontal kuotometer. Modifikasi tren yang teredam dari model pemulusan eksponensial linier juga sering digunakan dalam praktik untuk memperkenalkan catatan konservatisme ke dalam proyeksi trennya. Model LES teredam-tren dapat diimplementasikan sebagai kasus khusus model ARIMA, khususnya model ARIMA (1,1,2). Ada kemungkinan untuk menghitung interval kepercayaan di sekitar perkiraan jangka panjang yang dihasilkan oleh model penghalusan eksponensial, dengan menganggapnya sebagai kasus khusus model ARIMA. (Hati-hati: tidak semua perangkat lunak menghitung interval kepercayaan untuk model ini dengan benar.) Lebar interval kepercayaan bergantung pada (i) kesalahan RMS pada model, (ii) jenis smoothing (sederhana atau linier) (iii) nilai (S) dari konstanta pemulusan (s) dan (iv) jumlah periode di depan yang Anda peramalkan. Secara umum, interval menyebar lebih cepat saat 945 semakin besar dalam model SES dan menyebar jauh lebih cepat bila perataan linier dan bukan perataan sederhana digunakan. Topik ini dibahas lebih lanjut di bagian model ARIMA dari catatan. (Kembali ke bagian atas halaman.)
M & a-trading-strategy
Stock-options-tax-canada