Technische Mittelwerte Die Mittelwerte werden verwendet, um kurzfristige Schwankungen zu glätten, um eine bessere Darstellung der Preisentwicklung zu erhalten. Die Durchschnittswerte sind Trendindikatoren. Ein gleitender Durchschnitt der täglichen Preise ist der durchschnittliche Kurs einer Aktie über einen gewählten Zeitraum, der Tag für Tag angezeigt wird. Für die Berechnung des Durchschnitts müssen Sie einen Zeitraum wählen. Die Wahl eines Zeitraums ist immer eine Reflexion, mehr oder weniger verzögert im Vergleich zum Preis, verglichen mit einer grßeren oder kleineren Glättung der Preisdaten. Die Preismittelwerte werden als Trend nach Indikatoren und vor allem als Referenz für Preisstützung und Widerstand verwendet. Im Allgemeinen sind Mittelwerte in allen Arten von Formeln vorhanden, um Daten zu glätten. Sonderangebot: quotCapturing Profit mit technischem Analysisquot Einfacher Moving Average Ein einfacher gleitender Durchschnitt wird berechnet, indem alle Preise innerhalb des gewählten Zeitraums dividiert durch diesen Zeitraum addiert werden. Auf diese Weise hat jeder Datenwert das gleiche Gewicht im mittleren Ergebnis. Abbildung 4.35: Einfacher, exponentieller und gewichteter gleitender Durchschnitt. Die dicke, schwarze Kurve im Diagramm von Abbildung 4.35 ist ein 20-tägiger einfacher gleitender Durchschnitt. Exponential Moving Average Ein exponentieller gleitender Durchschnitt ergibt mehr Gewicht prozentual zu den einzelnen Preisen in einem Bereich, basierend auf der folgenden Formel: EMA (Preis EMA) (vorherige EMA (1 ndash EMA)) Die meisten Investoren fühlen sich nicht wohl mit einem Ausdruck in Bezug auf den Prozentsatz im exponentiellen gleitenden Durchschnitt eher, sie fühlen sich besser mit einem Zeitraum. Wenn Sie wissen wollen, in welchem Prozentsatz ein Zeitraum verwendet werden soll, gibt die nächste Formel Ihnen die Umwandlung an: Ein Zeitraum von drei Tagen entspricht einem exponentiellen Prozentsatz von: Die dünne, schwarze Kurve in Abbildung 4.35 ist eine 20-tägige exponentielle Verschiebung durchschnittlich. Gewichteter gleitender Durchschnitt Ein gewichteter gleitender Durchschnitt setzt bei älteren Daten mehr Gewicht auf aktuelle Daten und weniger Gewicht. Ein gewichteter gleitender Durchschnitt wird durch Multiplizieren der Daten mit einem Faktor vom Tag ldquo1rdquo bis zum Tag ldquonrdquo für die ältesten bis zu den letzten Daten berechnet, wobei das Ergebnis durch die Summe aller Multiplikationsfaktoren dividiert wird. In einem 10-tägigen gewichteten gleitenden Durchschnitt gibt es 10-mal mehr Gewicht für den Preis heute im Verhältnis zu dem Preis vor 10 Tagen. Ebenso bekommt der Preis von gestern neun Mal mehr Gewicht, und so weiter. Die dünne, schwarze gestrichelte Kurve in Abbildung 4.35 ist ein 20-Tage-gewichteter gleitender Durchschnitt. Einfach, exponentiell oder gewichtet Wenn wir diese drei grundlegenden Mittelwerte vergleichen, sehen wir, dass der einfache Durchschnitt die meisten Glättung, aber im Allgemeinen auch die größte Verzögerung nach Preisumkehrungen hat. Der exponentielle Durchschnitt liegt näher am Preis und wird auch schneller auf Preisschwankungen reagieren. Aber auch kürzere Periodenkorrekturen sind in diesem Mittel wegen einer weniger glättenden Wirkung sichtbar. Schließlich folgt der gewichtete Durchschnitt der Preisbewegung noch enger. Bestimmen, welche dieser Mittelwerte zu verwenden, hängt von Ihrem Ziel. Wenn Sie eine Trendanzeige mit besserer Glättung und nur wenig Reaktion für kürzere Bewegungen wollen, ist der einfache Durchschnitt am besten. Wenn Sie eine Glättung, wo Sie immer noch die kurzen Zeiträume sehen können, dann entweder die exponentielle oder gewichtete gleitende Durchschnitt ist die bessere choice. Forecasting von Smoothing Techniques Diese Website ist ein Teil der JavaScript E-Labs Lernobjekte für die Entscheidungsfindung. Andere JavaScript in dieser Serie sind unter verschiedenen Bereichen von Anwendungen im Abschnitt MENU auf dieser Seite kategorisiert. Eine Zeitreihe ist eine Folge von Beobachtungen, die zeitlich geordnet sind. Inhärent in der Sammlung von Daten über die Zeit genommen ist eine Form der zufälligen Variation. Es gibt Methoden zur Verringerung der Annullierung der Wirkung aufgrund zufälliger Variation. Weit verbreitete Techniken sind Glättung. Diese Techniken, wenn richtig angewandt, zeigt deutlicher die zugrunde liegenden Trends. Geben Sie die Zeitreihe Row-weise in der Reihenfolge beginnend mit der linken oberen Ecke und den Parametern ein, und klicken Sie dann auf die Schaltfläche Berechnen, um eine Prognose für eine Periode zu erhalten. Blank Boxen sind nicht in den Berechnungen, sondern Nullen enthalten. Wenn Sie Ihre Daten eingeben, um von Zelle zu Zelle in der Daten-Matrix zu bewegen, verwenden Sie die Tabulatortaste nicht Pfeil oder geben Sie die Tasten ein. Merkmale der Zeitreihen, die durch die Untersuchung seines Graphen aufgezeigt werden könnten. Mit den prognostizierten Werten und dem Residualverhalten, Condition Prognose Modellierung. Moving Averages: Gleitende Durchschnitte zählen zu den beliebtesten Techniken für die Vorverarbeitung von Zeitreihen. Sie werden verwendet, um zufälliges weißes Rauschen aus den Daten zu filtern, um die Zeitreihe glatter zu machen oder sogar bestimmte in der Zeitreihe enthaltene Informationskomponenten zu betonen. Exponentialglättung: Dies ist ein sehr populäres Schema, um eine geglättete Zeitreihe zu erzeugen. Während in den gleitenden Durchschnitten die früheren Beobachtungen gleich gewichtet werden, weist Exponentialglättung exponentiell abnehmende Gewichte zu, wenn die Beobachtung älter wird. Mit anderen Worten, die jüngsten Beobachtungen sind relativ mehr Gewicht in der Prognose gegeben als die älteren Beobachtungen. Double Exponential Smoothing ist besser im Umgang mit Trends. Triple Exponential Smoothing ist besser im Umgang mit Parabeltrends. Ein exponentiell gewichteter gleitender Durchschnitt mit einer Glättungskonstanten a. Entspricht in etwa einem einfachen gleitenden Durchschnitt der Länge (d. h. Periode) n, wobei a und n durch a 2 (n1) OR n (2 - a) a verknüpft sind. So würde beispielsweise ein exponentiell gewichteter gleitender Durchschnitt mit einer Glättungskonstante gleich 0,1 etwa einem 19 Tage gleitenden Durchschnitt entsprechen. Und ein 40 Tage einfacher gleitender Durchschnitt würde etwa einem exponentiell gewichteten gleitenden Durchschnitt mit einer Glättungskonstanten gleich 0,04878 entsprechen. Holts Lineare Exponentialglättung: Angenommen, die Zeitreihe ist nicht saisonal, sondern zeigt Trend. Holts-Methode schätzt sowohl das aktuelle Niveau als auch den aktuellen Trend. Beachten Sie, dass der einfache gleitende Durchschnitt ein Spezialfall der exponentiellen Glättung ist, indem die Periode des gleitenden Mittelwertes auf den ganzzahligen Teil von (2-Alpha) Alpha gesetzt wird. Für die meisten Geschäftsdaten ist ein Alpha-Parameter kleiner als 0,40 oft effektiv. Man kann jedoch eine Gittersuche des Parameterraums mit 0,1 bis 0,9 mit Inkrementen von 0,1 durchführen. Dann hat das beste Alpha den kleinsten mittleren Absolutfehler (MA Error). Wie man mehrere Glättungsmethoden miteinander vergleicht: Obwohl es numerische Indikatoren für die Beurteilung der Genauigkeit der Prognosetechnik gibt, besteht der am weitesten verbreitete Ansatz darin, einen visuellen Vergleich mehrerer Prognosen zu verwenden, um deren Genauigkeit zu bewerten und unter den verschiedenen Prognosemethoden zu wählen. Bei diesem Ansatz muss man auf demselben Graphen die ursprünglichen Werte einer Zeitreihenvariablen und die vorhergesagten Werte aus verschiedenen Prognoseverfahren aufzeichnen und damit einen visuellen Vergleich erleichtern. Sie können die Vergangenheitsvorhersage von Smoothing Techniques JavaScript verwenden, um die letzten Prognosewerte basierend auf Glättungstechniken zu erhalten, die nur einen einzigen Parameter verwenden. Holt - und Winters-Methoden zwei bzw. drei Parameter, daher ist es keine leichte Aufgabe, die optimalen oder sogar nahezu optimalen Werte durch Versuch und Fehler für die Parameter auszuwählen. Die einzelne exponentielle Glättung betont die kurzreichweite Perspektive, die sie den Pegel auf die letzte Beobachtung setzt und basiert auf der Bedingung, dass es keinen Trend gibt. Die lineare Regression, die auf eine Linie der kleinsten Quadrate zu den historischen Daten (oder transformierten historischen Daten) passt, repräsentiert die lange Reichweite, die auf dem Grundtrend konditioniert ist. Holts lineare exponentielle Glättung erfasst Informationen über die jüngsten Trend. Die Parameter im Holts-Modell sind Ebenenparameter, die verringert werden sollten, wenn die Menge der Datenvariation groß ist, und der Trends-Parameter sollte erhöht werden, wenn die jüngste Trendrichtung durch das Kausale beeinflusst wird. Kurzfristige Prognose: Beachten Sie, dass jeder JavaScript auf dieser Seite eine einstufige Prognose zur Verfügung stellt. Um eine zweistufige Prognose zu erhalten. Fügen Sie einfach den prognostizierten Wert an das Ende der Zeitreihendaten und klicken Sie dann auf die Schaltfläche Berechnen. Sie können diesen Vorgang ein paar Mal wiederholen, um die benötigten kurzfristigen Prognosen zu erhalten.
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