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Autoregressive Moving Average Investopedia.

Started by admin, Aug 20, 2020, 02:19 pm

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Média Móvel - MA. BREAKING DOWN Média Móvel - MA. Como um exemplo SMA, considere uma segurança com os seguintes preços de fechamento durante 15 dias. Week 1 5 dias 20, 22, 24, 25, 23.Week 2 5 dias 26, 28 , 26, 29, 27.Week 3 5 dias 28, 30, 27, 29, 28.A MA de 10 dias seria a média dos preços de fechamento para os primeiros 10 dias como o primeiro ponto de dados O próximo ponto de dados iria cair o mais cedo Preço, adicione o preço no dia 11 e tomar a média, e assim por diante como mostrado abaixo. Como observado anteriormente, MAs atraso ação preço atual, porque eles são baseados em preços passados ​​quanto maior o período de tempo para o MA, maior o atraso Assim Um MA de 200 dias terá um grau muito maior de atraso do que um MA de 20 dias, porque contém preços para os últimos 200 dias A duração do MA para usar depende dos objetivos de negociação, com MA mais curtos utilizados para curto prazo de negociação E MA a mais longo prazo mais adequado para investidores de longo prazo O MA de 200 dias é amplamente seguido por investidores e comerciantes, com quebras acima e abaixo desta média móvel Ou quando duas médias se cruzam. Uma MA em ascensão indica que a segurança está em uma tendência de alta, enquanto uma MA declinante indica que ela está em uma tendência de baixa. Da mesma forma, o momento ascendente é Confirmada com um crossover de alta que ocorre quando um MA de curto prazo cruza acima de um mA de longo prazo MA para baixo é confirmado com um crossover de baixa, o que ocorre quando um MA de curto prazo cruza abaixo de um MA. Autoregressive mais longo prazo Média Móvel - ARIMA. DEFINIÇÃO de Média Móvel Integrada Autoregressiva - ARIMA. Um modelo de análise estatística que utiliza dados de séries temporais para prever tendências futuras É uma forma de análise de regressão que procura predizer movimentos futuros ao longo da caminhada aparentemente aleatória tomada pelas ações eo mercado financeiro por Examinando as diferenças entre os valores na série em vez de usar os valores de dados reais Lags das séries diferenciadas são referidos como auto-regressivos e Os atrasos dentro dos dados previstos são referidos como média móvel. BREAKING DOWN Média Móvel Integrada Autoregressiva - ARIMA. Este tipo de modelo é geralmente referido como ARIMA p, d, q, com os inteiros referindo-se à parte autorregressiva integrada e média móvel dos dados Respectivamente, a modelagem ARIMA pode levar em conta as tendências, os ciclos de sazonalidade, os erros e os aspectos não-estacionários de um conjunto de dados ao fazer previsões.6 2 Médias móveis. O método clássico de decomposição de séries temporais teve origem nos anos 20 e foi amplamente utilizado até a A primeira etapa em uma decomposição clássica é usar um método de média móvel para estimar o ciclo tendencial, então começamos por discutir médias móveis. Moving média de suavização. Uma média móvel de ordem m pode ser escrito como hat frac sum ky, onde m 2k 1 Ou seja, a estimativa do ciclo de tendência no tempo t é obtido pela média va Lues das séries temporais dentro de k períodos de t Observações que estão próximas no tempo também são susceptíveis de ser próximo em valor, ea média elimina parte da aleatoriedade nos dados, deixando uma componente suave tendência-ciclo Chamamos isso de m - MA significando uma média móvel de ordem m Por exemplo, considere a Figura 6 6 mostrando o volume de energia vendida a clientes residenciais na Austrália do Sul a cada ano de 1989 a 2008 as vendas de água quente foram excluídos Os dados também são mostrados na Tabela 6 1.Figura 6 6 Vendas de eletricidade residencial excluindo água quente para a Austrália do Sul 1989-2008.ma elecsales, ordem 5. Na segunda coluna desta tabela, é mostrada uma média móvel de ordem 5, fornecendo uma estimativa do ciclo de tendência O primeiro valor em Esta coluna é a média das cinco primeiras observações 1989-1993 o segundo valor na coluna 5-MA é a média dos valores 1990-1994 e assim por diante Cada valor na coluna 5-MA é a média das observações na Período de cinco anos centrado O ano correspondente Não há valores para os dois primeiros anos ou os últimos dois anos porque não temos duas observações em ambos os lados Na fórmula acima, a coluna 5-MA contém os valores de hat com k 2 Para ver o que o ciclo de tendência A estimativa parece, nós o traçamos juntamente com os dados originais na Figura 6 7.Figura 6 7 Vendas de eletricidade residencial preto junto com a estimativa de 5-MA da tendência-ciclo red. plot elecsales, principais vendas de eletricidade residencial, ylab GWh xlab Ano Observe como a tendência em vermelho é mais suave do que os dados originais e captura o movimento principal da série de tempo sem todas as pequenas flutuações. O método de média móvel não permite estimativas de T em que t está próximo da Final da série, portanto, a linha vermelha não se estende para as bordas do gráfico em ambos os lados Mais tarde, vamos usar métodos mais sofisticados de estimativa de ciclo de tendência que permitem estimativas perto dos pontos finais. A ordem da média móvel determina o sm O gráfico a seguir mostra o efeito da alteração da ordem da média móvel para os dados de vendas de eletricidade residencial. Figura 6 8 Diferentes médias móveis aplicadas às vendas residenciais de eletricidade Isto é assim que eles são simétricos em uma média móvel de ordem m 2k 1, há k observações anteriores, k observações posteriores e observação do meio Que são médias, mas se m foi mesmo, não seria mais simétrico. Movendo médias de médias móveis. É possível aplicar uma média móvel a uma média móvel Uma razão para fazer isso é fazer uma média par simétrica de ordem par. Por exemplo, podemos pegar uma média móvel de ordem 4 e, em seguida, aplicar outra média móvel de ordem 2 aos resultados. Na Tabela 6 2, isto tem sido feito para os primeiros anos da produção de cerveja trimestral australiana. - window ausbeer, início 1992 ma4 - ma beer2, ordem 4 centro FALSE ma2x4 - ma cerveja2, ordem 4 centro TRUE. A notação 2 vezes4 - MA na última coluna significa um 4-MA seguido por um 2-MA. Última coluna são obtidas tomando uma média móvel de ordem 2 dos valores na coluna anterior Por exemplo, os dois primeiros valores na coluna 4-MA são 451 2 443 410 420 532 4 e 448 8 410 420 532 433 4 A primeira Valor na coluna 2 vezes4 - MA é a média destes dois 450 0 451 2 448 8 2 Quando um 2-MA segue uma média móvel de ordem igual, como 4, é chamado de média móvel centrada de ordem 4 Isto é porque Os resultados são agora simétricos Para ver que este é o caso, podemos escrever o 2 vezes4 - MA como segue começar hat frac Big frac yyyy frac yyyy Big frac y frac14y frac14y frac14y frac18y final É agora uma média ponderada de observações, mas ele É simétrica Outras combinações de médias móveis também são possíveis Por exemplo, um 3 vezes3 - MA é freqüentemente usado, e consiste em Fa média móvel de ordem 3 seguida por outra média móvel de ordem 3 Em geral, uma ordem par MA deve ser seguida por uma ordem par MA para torná-lo simétrico Da mesma forma, uma ordem ímpar MA deve ser seguido por uma ordem ímpar MA. Estimating o Tendência-ciclo com dados sazonais. O uso o mais comum das médias móveis centradas está em estimar o ciclo da tendência de dados seasonal Considere o 2 times4 - MA chapéu frac y frac14y frac14y frac14y frac18y Quando aplicado aos dados trimestrais, cada quarto do ano é Dado que o primeiro eo último termo se aplicam ao mesmo trimestre em anos consecutivos. Conseqüentemente, a variação sazonal será média e os valores resultantes de hat t terão pouca ou nenhuma variação sazonal restante. Um efeito semelhante seria obtido usando um 2 Vezes 8 - MA ou 2 vezes 12 - MA Em geral, um 2 vezes m - MA é equivalente a uma média móvel ponderada de ordem m 1 com todas as observações tomando peso 1 m exceto para o primeiro e último termos que levam pesos 1 2m Portanto, se o período sazonal é par e de ordem m, use um 2 vezes m - MA para estimar o ciclo-tendência Se o período sazonal é ímpar e de ordem m, use am - MA para estimar o ciclo de tendência Em particular, Um 2 vezes 12 - MA pode ser usado para estimar a tendência-ciclo de dados mensais e um 7-MA pode ser usado para estimar a tendência-ciclo de dados diários Outras opções para a ordem do MA normalmente resultará em tendência-ciclo Sendo as estimativas contaminadas pela sazonalidade dos dados. Exemplo 6 2 Fabricação de equipamentos elétricos. A Figura 6 9 mostra um 2 vezes 12 - MA aplicado ao índice de ordens de equipamentos elétricos Observe que a linha lisa não mostra sazonalidade é quase a mesma que a tendência - Ciclo mostrado na Figura 6 2 que foi estimado usando um método muito mais sofisticado do que médias móveis Qualquer outra escolha para a ordem da média móvel, exceto 24, 36, etc teria resultado em uma linha suave que mostra algumas flutuações sazonais. 9 A 2x12-MA aplicado ao equipamento elétrico Ord in order. clot elecequip, ylab Novas ordens índice col cinza, principal fabricação de equipamentos elétricos Linhas da área do euro ma elecequip, ordem 12 col red. Weighted mover promediasbinations de médias móveis resultam em médias móveis ponderadas Por exemplo, o 2x4-MA discutido acima é Equivalente a uma 5-MA ponderada com pesos dados por frac, frac, frac, frac, frac. Em geral, uma m - MA ponderada pode ser escrita como hat t sum k aj y, onde k m-1 2 e os pesos são dados Por a, dots, ak É importante que todos os pesos somem a um e que sejam simétricos de modo que aj a O m - MA simples é um caso especial onde todos os pesos são iguais a 1 m Uma grande vantagem das médias móveis ponderadas É que eles produzem uma estimativa mais suave do ciclo tendencial. Em vez de observações entrando e saindo do cálculo em peso total, seus pesos são lentamente aumentados e depois lentamente diminuídos resultando em uma curva mais suave Alguns conjuntos específicos de pesos são amplamente utilizados Alguns destes são Dado em Ta Ble 6 3.