Stata-11-moving-average

Stata-11-moving-average

Rata-rata pergerakan Ko-200 hari
Bagaimana-untuk-mulai-hari-perdagangan-futures-options-and-index
Bergerak rata-rata tertimbang-volume


Cara-untuk-belajar-online-trading Memilih-options-to-trade Bagaimana-do-you-pay-tax-on-stock-options Non-qualified-stock-options-vs-rsu Rata-rata pergerakan rata-rata tertimbang Top-option-trading-blogs

Stata: Analisis Data dan Perangkat Lunak Statistik Nicholas J. Cox, Universitas Durham, Inggris Christopher Baum, Boston College egen, ma () dan keterbatasannya Statarsquos perintah yang paling jelas untuk menghitung moving averages adalah fungsi ma () egen. Dengan ekspresi, itu menciptakan rata-rata pergerakkan rata-rata ekspresi itu. Secara default, diambil sebagai 3. pasti aneh. Namun, seperti yang ditunjukkan oleh manual entry, egen, ma () mungkin tidak digabungkan dengan varlist:. Dan, untuk alasan itu saja, itu tidak berlaku untuk data panel. Bagaimanapun, itu berdiri di luar serangkaian perintah yang secara khusus ditulis untuk seri waktu melihat deret waktu untuk rinciannya. Pendekatan alternatif Untuk menghitung rata-rata bergerak untuk data panel, setidaknya ada dua pilihan. Keduanya bergantung pada dataset yang sebelumnya sudah tsset. Ini sangat layak dilakukan: Anda tidak hanya bisa menyelamatkan diri Anda berulang kali menentukan variabel panel dan variabel waktu, namun Stata berperilaku dengan cerdas mengingat adanya kesenjangan dalam data. 1. Tulis definisi Anda sendiri dengan menggunakan Menggunakan operator time-series seperti L. dan F.. Berikan definisi rata-rata bergerak sebagai argumen untuk menghasilkan pernyataan. Jika Anda melakukan ini, Anda tentu saja tidak terbatas pada rata-rata bergerak rata tertimbang (tak tertimbang) yang dihitung oleh egen, ma (). Misalnya, rata-rata bergerak tiga periode tertimbang rata-rata akan diberikan oleh dan beberapa bobot dapat dengan mudah ditentukan: Anda tentu saja dapat menentukan ekspresi seperti log (myvar), bukan nama variabel seperti myvar. Salah satu keuntungan besar dari pendekatan ini adalah bahwa Stata secara otomatis melakukan hal yang benar untuk data panel: nilai-nilai terdepan dan tertinggal ada di dalam panel, seperti logika yang menentukannya. Kelemahan yang paling menonjol adalah bahwa command line bisa agak lama jika moving average melibatkan beberapa istilah. Contoh lainnya adalah moving average satu sisi yang hanya berdasarkan nilai sebelumnya. Ini bisa berguna untuk menghasilkan harapan adaptif tentang variabel apa yang akan didasarkan semata-mata berdasarkan informasi sampai saat ini: perkiraan seseorang terhadap periode saat ini berdasarkan empat nilai terakhir, dengan menggunakan skema bobot tetap (A 4-period lag mungkin Terutama yang biasa digunakan dengan kuartalan kuartalan.) 2. Gunakan egen, filter () dari SSC Gunakan filter fungsi egen yang ditulis pengguna () dari paket egenmore pada SSC. Di Stata 7 (diperbarui setelah 14 November 2001), Anda dapat menginstal paket ini setelah beberapa menit kemudian membantu menjelaskan rincian tentang filter (). Dua contoh di atas akan diberikan (Dalam perbandingan ini, pendekatan menghasilkan mungkin lebih transparan, tapi kita akan melihat contoh yang berlawanan dalam sekejap.) Kelemahannya adalah numlist. Mengarah ke kelambatan yang negatif: dalam kasus ini -11 mengembang menjadi -1 0 1 atau memimpin 1, lag 0, lag 1. Fibre coef, numlist lainnya, perbanyak item tertinggal atau barang yang sesuai: dalam hal ini item tersebut adalah F1.myvar . Myvar dan L1.myvar. Efek dari pilihan normalisasi adalah untuk mengukur setiap koefisien dengan jumlah koefisien sehingga coef (1 1 1) menormalkan setara dengan koefisien 13 13 13 dan coef (1 2 1) normalisasi sama dengan koefisien 14 12 14 Anda harus menentukan tidak hanya kelambatan tapi juga koefisiennya. Karena egen, ma () menyediakan kasus yang sama berbobot, alasan utama untuk egen, filter () adalah untuk mendukung kasus bobot yang tidak sama, yang mana Anda harus menentukan koefisiennya. Bisa juga dikatakan bahwa mewajibkan pengguna untuk menentukan koefisien adalah sedikit tekanan tambahan pada mereka untuk memikirkan koefisien apa yang mereka inginkan. Pembenaran utama untuk bobot yang sama adalah, kami kira, kesederhanaan, namun bobot yang sama memiliki sifat domain frekuensi yang buruk, untuk menyebutkan hanya satu pertimbangan. Contoh ketiga di atas bisa jadi salah satunya sama rumitnya dengan pendekatan menghasilkan. Ada kasus di mana egen, filter () memberikan formulasi yang lebih sederhana daripada menghasilkan. Jika Anda ingin filter binomial sembilan-istilah, yang menurut para ahli iklim berguna, maka mungkin terlihat kurang mengerikan daripada, dan lebih mudah untuk mendapatkan yang benar daripada, Sama seperti dengan pendekatan menghasilkan, egen, filter () bekerja dengan baik dengan data panel. Sebenarnya, seperti yang dinyatakan di atas, ini tergantung pada dataset yang sebelumnya telah di-download. Tip grafis Setelah menghitung rata-rata bergerak Anda, Anda mungkin ingin melihat grafik. Perintah yang ditulis pengguna tsgraph cerdas tentang dataset tsset. Instal di Stata 7 yang up-to-date oleh ssc inst tsgraph. Bagaimana dengan subsetting dengan jika None dari contoh di atas menggunakan jika pembatasan. Sebenarnya egen, ma () tidak akan mengizinkan jika ditentukan. Terkadang orang ingin menggunakan jika saat menghitung moving averages, namun penggunaannya sedikit lebih rumit dari biasanya. Apa yang akan Anda harapkan dari sebuah moving average yang dihitung dengan if. Mari kita kenali dua kemungkinan: Penafsiran yang lemah: Saya tidak ingin melihat hasil apapun untuk pengamatan yang dikecualikan. Interpretasi yang kuat: Saya bahkan tidak ingin Anda menggunakan nilai untuk pengamatan yang dikecualikan. Inilah contoh konkretnya. Misalkan sebagai konsekuensi dari beberapa jika kondisi, pengamatan 1-42 dimasukkan tetapi tidak diobservasi. Tapi rata-rata bergerak untuk 42 akan bergantung, antara lain, pada nilai untuk pengamatan 43 jika rata-rata melebar ke belakang dan ke depan dan panjangnya minimal 3, dan juga akan bergantung pada beberapa pengamatan dan seterusnya dalam beberapa situasi. Dugaan kami adalah kebanyakan orang akan mengikuti interpretasi yang lemah, tapi apakah itu benar, egen, filter () tidak mendukung jika keduanya. Anda selalu bisa mengabaikan apa yang tidak Anda inginkan atau bahkan menetapkan nilai yang tidak diinginkan hilang setelahnya dengan menggunakan ganti. Catatan tentang hasil yang hilang pada ujung seri Karena rata-rata bergerak adalah fungsi lag dan lead, egen, ma () menghasilkan missing dimana lag dan lead tidak ada, pada awal dan akhir rangkaian. Pilihan nomiss memaksa perhitungan rata-rata bergerak pendek yang tidak dipalsukan untuk ekornya. Sebaliknya, tidak menghasilkan atau egen, filter () tidak, atau memungkinkan, sesuatu yang istimewa untuk menghindari hasil yang hilang. Jika salah satu nilai yang dibutuhkan untuk perhitungan hilang, maka hasilnya hilang. Terserah kepada pengguna untuk memutuskan apakah dan operasi korektif diperlukan untuk pengamatan semacam itu, mungkin setelah melihat kumpulan data dan mempertimbangkan ilmu pengetahuan yang mendasarinya yang dapat dibawa untuk menanggungnya. Pergeseran: Lowess Kami akan bekerja dengan data dari Survei Rumah Tangga WFS Kolombia , Dilakukan di tahun 1975-76. Saya menabulasikan distribusi usia semua anggota rumah tangga dan menyimpannya dalam sebuah file ascci, yang sekarang kita baca dan plot: Seperti yang Anda lihat, distribusinya agak kurang mulus daripada data dari Filipina yang kita pelajari sebelumnya. Dapatkah Anda menghitung indeks Myers untuk distribusi ini Menjalankan Sarana dan Jalur Cara termudah untuk melancarkan scatterplot adalah menggunakan moving average. Juga dikenal sebagai run mean. Pendekatan yang paling umum adalah dengan menggunakan jendela observasi 2k 1, k ke kiri dan k ke kanan setiap pengamatan. Nilai k adalah trade off antara kelancaran goodness of fit. Perhatian khusus harus dilakukan pada tingkat yang paling ekstrem. Stata dapat menghitung sarana yang berjalan melalui lowess dengan pilihan mean dan noweight. Masalah umum dengan cara berjalan adalah bias. Sebuah solusi adalah dengan menggunakan bobot yang memberi arti lebih penting bagi tetangga terdekat dan kurang pada jarak yang jauh. Fungsi bobot yang populer adalah Tukeys tri-cube, yang didefinisikan sebagai w (d) (1-d 3) 3 untuk d 1 dan 0 jika tidak, di mana d adalah jarak ke titik target yang dinyatakan sebagai sebagian kecil dari bandwidth. Stata dapat melakukan perhitungan ini melalui lowess dengan pilihan yang berarti jika Anda menghilangkan noweight. Solusi yang lebih baik lagi adalah menggunakan jalur yang sedang berjalan. Kami mendefinisikan kembali sebuah lingkungan untuk setiap titik, biasanya tetangga terdekat k di masing-masing sisi, sesuai dengan garis regresi ke titik di lingkungan sekitar, dan kemudian menggunakannya untuk memprediksi nilai pengamatan indeks yang lebih halus. Ini terdengar seperti banyak pekerjaan, namun perhitungannya bisa dilakukan secara efisien dengan menggunakan rumus regresi pembaharuan. Stata dapat menghitung garis berjalan melalui lowess jika Anda menghilangkan mean tapi termasuk noweight. Sebaiknya gunakan garis tertimbang. Memberi bobot lebih pada observasi terdekat, yang mana yang lebih rendah tidak lancar. Sebuah varian mengikuti estimasi ini dengan beberapa iterasi untuk mendapatkan garis yang lebih kuat. Ini jelas teknik terbaik dalam keluarga. Statas lowess menggunakan garis berjalan tertimbang jika Anda menghilangkan mean dan noweight R menerapkan lowess smooth melalui fungsi lowess () dan loess yang lebih baru (), yang menggunakan antarmuka formula dengan satu atau lebih prediktor dan default yang agak berbeda. Tingkat parameter mengendalikan derajat polinomial lokal yang defaultnya adalah 2 untuk kuadrat, alternatifnya adalah 1 untuk linear dan 0 untuk sarana berjalan. Kedua implementasi dapat menggunakan estimator yang kuat, dengan jumlah iterasi yang dikendalikan oleh parameter iter atau iterasi. Ketik loess dan lowess di konsol R untuk informasi lebih lanjut. Dalam ggplot (), Anda dapat melapisi rendah badan dengan memanggil geomagnot () Gambar di bawah ini menunjukkan data Kolombia dan lowess yang lebih halus dengan rentang atau bandwidth setara dengan 25 data. Anda mungkin ingin mencoba badwidth yang berbeda untuk melihat bagaimana hasilnya bervariasi. Preferensi Digit Revisited Smoothing distribusi umur memberikan cara yang lebih baik untuk menilai preferensi digit daripada pencampuran Myers. Mari kita hitung digit terakhir dari usia dan tabulasikan di seluruh rentang data dengan menggunakan frekuensi yang diamati dan tingkat yang rendah. Frekuensi mentah menunjukkan bukti preferensi untuk usia yang berakhir pada 0 dan 5, yang sangat umum, dan mungkin juga 2. Kita sekarang menggunakan kelancaran seperti berat Frekuensi yang dihaluskan menunjukkan bahwa kita mengharapkan lebih sedikit orang pada angka yang lebih tinggi, bahkan dalam distribusi yang lancar, dengan lebih banyak berakhir pada 0 daripada 9. Kita sekarang siap untuk menghitung indeks preferensi digit, yang didefinisikan sebagai setengah dari Jumlah perbedaan mutlak antara frekuensi pengamatan dan kelancaran: Kita melihat bahwa kita perlu menyusun ulang 5.5 dari pengamatan untuk menghilangkan preferensi digit. Anda mungkin ingin membandingkan hasil ini dengan indeks Myers. Copy 2017 Germaacuten Rodriacuteguez, Universitas Princeton Bayangkan Anda memiliki data harga untuk banyak produk. Untuk setiap produk yang Anda catat informasi harga mingguan. Jelas set obs 200 gen prodid n Setiap produk memiliki harga rata-rata yang unik. (5) 7 Anda memiliki data harga mingguan selama 200 minggu. Memperluas 200 bysort prodid: gen tn label var t Minggu Ada juga beberapa variasi musiman gen musiman .2sin (pit50) Serta kecenderungan tren gen waktu umum t.005 Observasi pertama tidak berkorelasi dengan apa pun harga gen prodprice2.5 trend Rpoisson (10) 10 jika t1 mengganti harga prodprice2 trend musiman .7pricen-1 .3rpoisson (10) 10 jika t2 mengganti tren harga prodprice musiman .5pricen-1 .2pricen-2 .3rpoisson (10) 10 jika t3 mengganti tren harga prodprice musiman .3pricen-1 .2pricen-2 .2pricen-3 .3rpoisson (10) 10 jika t4 mengganti tren harga prodprice musiman .3pricen-1 .175pricen-2 .125pricen-3 .1pricen-4 .3rpoisson (10) 10 jika tgt4 membuat Sebuah globabl untuk menyimpan dua digit global untuk dua enam produk) Sekarang mari kita bayangkan bahwa data yang dihasilkan di atas adalah informasi harga sebenarnya yang Pada dasarnya tidak teramati. Sebagai gantinya Anda memiliki beberapa koleksi data per minggu dengan harga yang masing-masing bervariasi oleh beberapa kesalahan addatif acak. Lepaskan 3 bysort prodid t: gen prodobs n gen pricecollect price rnormal () 25 Namun informasi harga yang Anda miliki memiliki beberapa entri yang 10 salah dimasukkan salah. Gen entryerror rbinomial (1, .1) gen scalarerror rnormal () 1 gen priceobs pricecollect (1entryerrorscalarerror) label var priceobs Harga Terekam Selain itu, 35 dari data harga Anda tidak pernah dikumpulkan gen missing rbinomial (1, 0,35) drop jika missing1 Create Sebuah globabl untuk menyimpan global twograph forv i 16 global twograph (line priceobs t jika prodid i amp prodobs1) twoway twograph, legenda (off) title (Tren harga teramati untuk enam produk pertama) tetap t priceobs prodid entryerror Saya menjaga kesalahan masuk di Data ditetapkan sebagai alat perbandingan meski tidak akan langsung diperhatikan. Pertanyaannya adalah: Dapatkah Anda sekarang dengan data yang berantakan ini memulihkan data harga yang mirip dengan aslinya Hal pertama yang harus kita eksploitasi adalah duplikat data yang tercatat. Scatter priceobs t jika prodid 1, title (Sangat mudah untuk melihat penyimpangan individu) Sangat mudah untuk melihat penyimpangan individu tetapi kita tidak ingin melewati semua 200 produk untuk mengidentifikasi outlier harga individual. Kami ingin menemukan sebuah sistem untuk mengidentifikasi outlier. Mari kita menghasilkan rata-rata menurut produk dan waktu bysort prodid t: egen pricemean mean (priceobs) Mari bendera setiap pengamatan yang 120 lebih besar dari mean atau 80 kurang dari mean. Gen flag (pricemean gt priceobs1.2 pricemean lt priceobs.8) Mari kita lihat bagaimana cara kerjanya: dua (harga yang berbeda jika prodid 1) (harga yang berbeda jika prodid 1 amp flag1. Msymbol (lgx)). Judul (Beberapa outlier dapat diidentifikasi hanya melihat mean) legenda (off) tanda bendera pembuka bendera kami berkorelasi sekitar 45 dengan kesalahan masuk. Ini bagus tapi kita bisa berbuat lebih baik. Saya mengusulkan bahwa daripada menggunakan hanya rata-rata bahwa kita membangun rata-rata harga bergerak dan melihat bagaimana setiap entri menyimpang dari rata-rata. Satu-satunya masalah adalah bahwa perintah rata-rata bergerak memerlukan xtset dan hanya membutuhkan satu entri per periode waktu. Jadi, saya katakan kita menghitung ulang variabel waktu dan menambahkan seolah-olah direkam pada waktu yang berbeda dalam seminggu jumlah observasi. Kita perlu menghasilkan prodobs baru karena kita tidak tahu pengamatan mana yang hilang dari masing-masing produk. Bysort prodid t: gen prodobs n gen t2 t4 prodobs xtset mengatur panel data panel id dan level time series. Xtset prodid t2 Perintah yang akan kita gunakan adalah tssmooth Ini dikodekan sedemikian rupa sehingga dengan menentukan ma itu berarti moving average dan window memberitahu Stata berapa periode waktu yang akan dihitung dan berapa banyak yang bergerak dalam aerasi bergerak. Perintah ini bisa memakan waktu sebentar. Tssmooth ma mapriceobspriceobs, window (23 0 23) 23 berlaku 5 minggu di depan dan 5 minggu di belakang The 0 memberitahu stata untuk tidak memasukkan diri sendiri dalam rata-rata rata-rata bergerak dua (harga yang berbeda jika prodid 1) (line mapriceobs t jika prodid 1) (line pricemean t jika prodid 1). Title (The Moving Average kurang bisa diterima oleh outlier) Rata-rata bergerak lebih stabil daripada rata-rata waktu saja. Mari kita coba menandai menggunakan moving average cap drop flag2 gen flag2 (mapriceobs gt priceobs1.2 mapriceobs lt priceobs.8) dua (scatter priceobs t jika prodid 1) (scatter priceobs t jika prodid 1 amp flag21. Msymbol (lgx)). Title (Moving Average juga bisa berguna) legenda (off) corr flag2 entryerror Drop drop data kita yang ditandai jika flag21 Tutup ke tingkat keruntuhan level priceobs mingguan, oleh (prodid t) label var priceobs Harga rata-rata yang diamati forv i 16 global twograph (scatter Priceobs t jika prodid i) twoway twograph, legenda (off) title (Tren harga teramati untuk enam produk pertama) Data terlihat jauh lebih baik tapi kita masih jelas memiliki outlier yang tidak diinginkan. Kita bisa memanfaatkan tren produk silang untuk membantu mengidentifikasi outlier dalam harga produk. Bystort r hitung harga avprice jika prodid 1 meramalkan residu, residual reg priceobs aveprice jika prodid 2 memprediksi residu, residual reg priceobs aveprice jika prodid 3 memprediksi residu, residual twoway (line residu t jika prodid 1) (garis Priceobs t jika prodid 1) (garis residu t jika prodid 2) (line priceobs t jika prodid 2) (line resid3 t jika prodid 3) (line priceobs t jika prodid 3). Judul (Residu adalah indikator jelas dari outlier) legenda (off) Akhirnya, mari kita jatuhkan pengamatan dengan residu yang lebih besar dari 1,5 standar deviasi dari mean. Qui forv i1200 reg priceobs aveprice jika prodid saya memprediksi residu, residu jumlah residuemp mengganti flag ((residtemp-r (mean) gtr (sd) 1.5 residu residu residu-r (mean) Lets lihat bagaimana kinerjanya: dua (scatter priceobs t Jika prodid 2) (scatter priceobs t jika prodid 2 amp flag1, msymbol (lgx)) title (Sekarang hanya mencoba menghapus beberapa outlier akhir) legenda (off) Merencanakan harga produk 1 relatif terhadap outlier global twograph forv i 16 global twograph Line price ts jika prodid i) Akhirnya menjatuhkan drop outliers jika flag Satu grafik akhir global dua kali untuk dua digit global (harga spreader t jika prodid i) twoway twograph, legenda (off) title (Tren harga teramati untuk enam produk pertama) Tidak Bersih seperti grafik pertama kita tapi pasti jauh lebih baik.
Rahasia-forex-trading-strategy
Option-trading-strategies-traderji-com