La fonction Différence de la moyenne mobile (série temporelle) calcule la différence entre une valeur et sa moyenne mobile de la série temporelle. Paramètres ------------------ Données Les données à analyser. Il s'agit généralement d'un champ d'une série de données ou d'une valeur calculée. Période Nombre de barres de données à inclure dans la moyenne, y compris la valeur actuelle. Par exemple, une période de 3 comprend la valeur courante et les deux valeurs précédentes. Valeur de la fonction ------------------------ La moyenne mobile de la série chronologique est calculée en ajustant une droite de régression linéaire sur les valeurs pour la période donnée, puis en déterminant La valeur actuelle pour cette ligne. Une droite de régression linéaire est une droite qui est aussi proche de toutes les valeurs données que possible. La moyenne mobile des séries chronologiques au début d'une série de données n'est pas définie jusqu'à ce qu'il y ait suffisamment de valeurs pour remplir la période donnée. Il est à noter qu'une moyenne mobile de la série chronologique diffère considérablement des autres types de moyennes mobiles en ce que la valeur actuelle suit la tendance récente des données, et non une moyenne réelle des données. De ce fait, la valeur de cette fonction peut être supérieure ou inférieure à toutes les valeurs utilisées si la tendance des données est en général croissante ou décroissante. La différence par rapport à la moyenne mobile est la moyenne mobile soustraite de la valeur actuelle. Utilisation ----------- Moyennes mobiles sont utiles pour lisser les données bruyantes brut, comme les prix quotidiens. Les données de prix peuvent varier considérablement d'un jour à l'autre, ce qui obscurcit si le prix augmente ou diminue au fil du temps. En regardant la moyenne mobile du prix, on peut voir un tableau plus général des tendances sous-jacentes. Puisque les moyennes mobiles peuvent être utilisés pour voir les tendances, ils peuvent également être utilisés pour voir si les données sont contrer la tendance. Cela fait la différence de la moyenne mobile utile pour mettre en évidence où les données est rupture de la tendance. Forecasting par Smoothing Techniques Ce site est une partie de JavaScript E-labs objets d'apprentissage pour la prise de décision. Les autres JavaScript de cette série sont classés dans différents domaines d'application dans la section MENU de cette page. Une série chronologique est une séquence d'observations qui sont ordonnées dans le temps. Inherente à la collecte de données prises dans le temps est une forme de variation aléatoire. Il existe des procédés pour réduire l'annulation de l'effet dû à une variation aléatoire. Les techniques largement utilisées sont le lissage. Ces techniques, lorsqu'elles sont correctement appliquées, révèlent plus clairement les tendances sous-jacentes. Saisissez la série chronologique en ordre, en commençant par le coin supérieur gauche et le ou les paramètres, puis cliquez sur le bouton Calculer pour obtenir une prévision à une période. Les cases en blanc ne sont pas incluses dans les calculs mais les zéros sont. Lorsque vous entrez vos données pour passer d'une cellule à une cellule dans la matrice de données, utilisez la touche Tabulation et non la flèche ou entrez les touches. Caractéristiques des séries temporelles, qui pourraient être révélées en examinant son graphique. Avec les valeurs prévues, et le comportement des résidus, la prévision des conditions de modélisation. Moyennes mobiles: Les moyennes mobiles se classent parmi les techniques les plus populaires pour le prétraitement des séries chronologiques. Ils sont utilisés pour filtrer le bruit blanc aléatoire à partir des données, pour rendre la série chronologique plus lisse ou même pour souligner certains composants informatifs contenus dans la série chronologique. Lissage exponentiel: Il s'agit d'un schéma très populaire pour produire une série chronologique lissée. Alors que dans les moyennes mobiles les observations passées sont pondérées également, le lissage exponentiel attribue des poids exponentiellement décroissants à mesure que l'observation vieillit. En d'autres termes, les observations récentes donnent relativement plus de poids dans les prévisions que les observations plus anciennes. Double lissage exponentiel est mieux à la manipulation des tendances. Triple Exponential Smoothing est mieux à la manipulation des tendances parabole. Une moyenne mobile exponentiellement pondérée avec une constante de lissage a. Correspond approximativement à une moyenne mobile simple de longueur (c'est-à-dire période) n, où a et n sont liés par: a 2 (n1) OR n (2 - a) a. Ainsi, par exemple, une moyenne mobile exponentiellement pondérée avec une constante de lissage égale à 0,1 correspondrait approximativement à une moyenne mobile de 19 jours. Et une moyenne mobile simple de 40 jours correspondrait approximativement à une moyenne mobile exponentiellement pondérée avec une constante de lissage égale à 0,04878. Holts Linear Exponential Smoothing: Supposons que la série temporelle soit non saisonnière mais affiche la tendance. Holts méthode estime à la fois le niveau actuel et la tendance actuelle. Notez que la moyenne mobile simple est un cas particulier du lissage exponentiel en définissant la période de la moyenne mobile sur la partie entière de (2-Alpha) Alpha. Pour la plupart des données commerciales, un paramètre Alpha inférieur à 0,40 est souvent efficace. Cependant, on peut effectuer une recherche de grille de l'espace des paramètres, avec 0,1 à 0,9, avec des incréments de 0,1. Ensuite, le meilleur alpha a la plus petite erreur absolue moyenne (erreur MA). Comment comparer plusieurs méthodes de lissage: Bien qu'il existe des indicateurs numériques pour évaluer la précision de la technique de prévision, l'approche la plus répandue consiste à utiliser la comparaison visuelle de plusieurs prévisions pour évaluer leur exactitude et choisir parmi les différentes méthodes de prévision. Dans cette approche, on doit tracer (en utilisant par exemple Excel) sur le même graphe les valeurs d'origine d'une variable de série temporelle et les valeurs prédites à partir de plusieurs méthodes de prévision différentes, facilitant ainsi une comparaison visuelle. Vous pouvez utiliser les prévisions passées par Smoothing Techniques JavaScript pour obtenir les valeurs de prévisions antérieures basées sur des techniques de lissage qui n'utilisent qu'un seul paramètre. Holt et Winters utilisent deux et trois paramètres, respectivement, donc il n'est pas facile de sélectionner les valeurs optimales, voire presque optimales par essai et les erreurs pour les paramètres. Le lissage exponentiel simple met l'accent sur la perspective à courte portée qu'il définit le niveau à la dernière observation et est basé sur la condition qu'il n'y a pas de tendance. La régression linéaire, qui correspond à une ligne de moindres carrés aux données historiques (ou données historiques transformées), représente la longue portée, conditionnée par la tendance de base. Le lissage linéaire linéaire de Holts capture des informations sur la tendance récente. Les paramètres dans le modèle de Holts sont les niveaux-paramètres qui devraient être diminués quand la quantité de variation de données est grande, et les tendances-paramètre devraient être augmentés si la direction de tendance récente est soutenue par le causal certains facteurs. Prévision à court terme: Notez que chaque JavaScript sur cette page fournit une prévision à un pas. Obtenir une prévision en deux étapes. Ajoutez simplement la valeur prévue à la fin de vos données chronologiques et cliquez sur le même bouton Calculer. Vous pouvez répéter ce processus pour quelques reprises afin d'obtenir les prévisions à court terme nécessaires. Indicateur de régression linéaire L'indicateur de régression linéaire est utilisé pour l'identification des tendances et la tendance suivant de manière similaire aux moyennes mobiles. L'indicateur ne doit pas être confondu avec les lignes de régression linéaire qui sont des lignes droites adaptées à une série de points de données. L'indicateur de régression linéaire trace les points d'extrémité d'une série entière de lignes de régression linéaire tracées sur des jours consécutifs. L'avantage de l'indicateur de régression linéaire sur une moyenne mobile normale est qu'il a moins de décalage que la moyenne mobile, répondant plus rapidement aux changements de direction. L'inconvénient est qu'il est plus enclin à whipsaws. L'indicateur de régression linéaire ne convient que pour les tendances fortes. Les signaux sont pris d'une manière similaire aux moyennes mobiles. Utilisez la direction de l'indicateur de régression linéaire pour entrer et sortir des opérations avec un indicateur à plus long terme comme filtre. Aller longtemps si l'indicateur de régression linéaire se présente ou quitter un commerce à découvert. Aller court (ou quitter un commerce long) si l'indicateur de régression linéaire se tourne vers le bas. Une variation de ce qui précède est d'entrer en transactions lorsque le prix croise l'indicateur de régression linéaire, mais quand même quand l'indicateur de régression linéaire se retourne. Passez la souris sur les légendes du graphique pour afficher les signaux de négociation. Aller long L quand le prix croise au-dessus de l'indicateur de régression linéaire de 100 jours alors que le 300 jours augmente Sortie X lorsque l'indicateur de régression linéaire de 100 jours se retourne Go long again at L lorsque le prix croise au-dessus de 100 jours Indicateur de régression linéaire Quitter X quand l'indicateur de régression linéaire de 100 jours se retourne vers le bas Passez long L lorsque le prix croise au-dessus de la régression linéaire de 100 jours Sortie X lorsque l'indicateur de 100 jours se retourne Go long L lorsque l'indicateur de régression linéaire de 300 jours apparaît après que le prix franchi L'indicateur de 100 jours Quitter X lorsque l'indicateur de régression linéaire de 300 jours se déclenche. Une divergence baissière sur l'indicateur met en garde contre une inversion majeure des tendances.
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