Media mobile Questo esempio vi insegna come calcolare la media mobile di una serie storica in Excel. Una media mobile viene utilizzata per appianare le irregolarità (picchi e valli) di riconoscere facilmente le tendenze. 1. In primo luogo, consente di dare un'occhiata alla nostra serie temporali. 2. Nella scheda dati fare clic su Analisi dati. Nota: non riesci a trovare il pulsante Data Analysis Clicca qui per caricare il componente aggiuntivo Strumenti di analisi. 3. Selezionare media mobile e fare clic su OK. 4. Fare clic nella casella intervallo di input e selezionare l'intervallo B2: M2. 5. Fare clic nella casella Intervallo e digitare 6. 6. Fare clic nella casella Intervallo di output e selezionare cella B3. 8. Tracciare la curva di questi valori. Spiegazione: perché abbiamo impostato l'intervallo di 6, la media mobile è la media degli ultimi 5 punti di dati e il punto di dati corrente. Come risultato, i picchi e le valli si distendono. Il grafico mostra una tendenza all'aumento. Excel non può calcolare la media mobile per i primi 5 punti di dati, perché non ci sono abbastanza punti dati precedenti. 9. Ripetere i passaggi 2-8 per l'intervallo 2 e l'intervallo 4. Conclusione: Il più grande l'intervallo, più i picchi e le valli si distendono. Minore è l'intervallo, più le medie mobili sono i dati effettivi points. There sono un certo numero di approcci alla modellazione serie temporali. Abbiamo delineare alcuni degli approcci più comuni al di sotto. Trend, Stagionale, decomposizioni residui Un approccio è quello di scomporre la serie storica in un trend, stagionalità, e componente residuale. Triple livellamento esponenziale è un esempio di questo approccio. Un altro esempio, chiamato loess stagionale, si riferiscono al minimi quadrati pesati localmente ed è discussa da Cleveland (1993). Non discutiamo loess stagionale in questo manuale. Frequenza metodi basati altro approccio, comunemente usato in applicazioni scientifiche e ingegneristiche, è quello di analizzare la serie nel dominio della frequenza. Un esempio di questo approccio nel modellare un set di dati di tipo sinusoidale viene mostrato nel caso di studio di deflessione del fascio. La trama spettrale è lo strumento principale per l'analisi in frequenza delle serie storiche. Autoregressivo (AR) Models Un approccio comune per la modellazione di serie temporali univariata è il modello autoregressivo (AR): Xt delta phi1 X phi2 X cdots PHIP X A, dove (Xt) è la serie storica, (A) è il rumore bianco, e delta a sinistra (1 - p somma phii destra) mu. con (mu) che indica la media del processo. Un modello autoregressivo è semplicemente una regressione lineare del valore attuale della serie contro uno o più valori precedenti della serie. Il valore di (p) è chiamato l'ordine del modello AR. modelli AR possono essere analizzati con uno dei vari metodi, tra lineare dei minimi quadrati tecniche standard. Essi hanno anche una interpretazione semplice. Media mobile (MA) Modelli Un altro approccio comune per la modellazione di modelli di serie storica univariati è il modello media mobile (MA): Xt mu A - theta1 A - theta2 A - cdots - thetaq A, dove (Xt) è la serie storica, (mu ) è la media della serie, (A) sono termini di rumore bianco, e (theta1,, ldots,, thetaq) sono i parametri del modello. Il valore di (q) è chiamato l'ordine del modello MA. Cioè, un modello media mobile è concettualmente una regressione lineare del valore attuale della serie contro il rumore bianco o shock casuali di uno o più valori precedenti della serie. Gli shock casuali in ogni punto si presume che provengono dalla stessa distribuzione, in genere una distribuzione normale, con la posizione a zero e la scala costante. La distinzione in questo modello è che questi shock casuali sono propogated a valori futuri della serie storica. Montaggio delle stime MA è più complicato rispetto ai modelli AR, perché i termini di errore non sono osservabili. Ciò significa che le procedure di montaggio non lineari iterativi devono essere utilizzati al posto dei minimi quadrati lineari. modelli MA hanno anche una interpretazione meno evidente rispetto ai modelli AR. A volte l'ACF e PACF si suggeriscono che un modello MA sarebbe una scelta del modello migliore e talvolta entrambi AR e termini MA deve essere usato nello stesso modello (si veda la Sezione 6.4.4.5). Si noti, tuttavia, che i termini di errore dopo che il modello è in forma dovrebbe essere indipendente e seguire le ipotesi standard per un processo univariata. Box e Jenkins hanno diffuso un approccio che combina i mobili approcci media e la autoregressivi nel libro Analisi delle Serie: Previsione e controllo (di sicurezza, Jenkins, e Reinsel, 1994). Sebbene entrambi gli approcci media autoregressivi e movimento erano già noti (e sono stati originariamente indagine da Yule), il contributo di Box e Jenkins era nello sviluppo di una metodologia sistematica per identificare e stimare modelli che potrebbero incorporare entrambi gli approcci. Questo rende i modelli Box-Jenkins una potente classe di modelli. Le prossime sezioni saranno discutere di questi modelli in detail. Moving media - MA Abbattere Media mobile - MA Come esempio SMA, prendere in considerazione un titolo con i seguenti prezzi di chiusura oltre 15 giorni: Settimana 1 (5 giorni) 20, 22, 24, 25, 23 settimana 2 (5 giorni) 26, 28, 26, 29, 27 settimana 3 (5 giorni) 28, 30, 27, 29, 28 a 10 giorni MA sarebbe mediare i prezzi di chiusura per i primi 10 giorni come il primo punto dati. Il punto di dati successivo sarebbe cadere il primo prezzo, aggiungere il prezzo del giorno 11 e prendere la media, e così via, come illustrato di seguito. Come osservato in precedenza, il Mas lag attuale azione di prezzo perché si basano sui prezzi passati il più a lungo il periodo di tempo per il MA, maggiore è il ritardo. Così un 200 giorni MA avrà un grado molto maggiore di ritardo di 20 giorni MA perché contiene prezzi degli ultimi 200 giorni. La lunghezza del MA da utilizzare dipende dagli obiettivi di trading, con AIC più brevi utilizzati per il trading a breve termine ea lungo termine AIC più adatto per investitori a lungo termine. Il MA 200 giorni è ampiamente seguita dagli investitori e commercianti, con interruzioni sopra e sotto questa media mobile considerati importanti segnali di trading. AdG anche impartire importanti segnali di trading per conto proprio, o quando due medie cross over. Un MA crescente indica che la sicurezza è in una tendenza rialzista. mentre un MA declino indica che è in una tendenza al ribasso. Allo stesso modo, slancio verso l'alto è confermata con un crossover rialzista. che si verifica quando un MA breve termine attraversa sopra un MA-lungo termine. spinta al ribasso è confermata con un crossover ribassista, che si verifica quando un MA breve termine incrocia al di sotto di un MA-lungo termine.
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