Gewichteter Gleitender Durchschnitt Alpha

Vorhersage von Smoothing Techniques Diese Seite 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. Leere Kästen sind nicht in den Berechnungen enthalten, aber Nullen sind. 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 einige Male wiederholen, um die benötigten kurzfristigen Prognosen zu erhalten.8.2 Exponential Moving Average Ein N-Tag exponentieller gleitender Durchschnitt (EMA) ist ein gewichteter Durchschnitt von todayrsquos close und dem vorhergehenden EMA-Wert. Das Gewicht für todayrsquos close ist ein Glättungsfaktor alpha, wobei alpha2 (N1). Die Formel kann auch folgendermaßen geschrieben werden, wobei gezeigt wird, wie sich der Durchschnitt in Richtung todayrsquos in der Nähe eines Alpha-Bruchteils der Entfernung von der alten EMA zum neuen Schließen bewegt. Ausbauen gibt eine Potenzreihe mit sukzessiv abnehmender Gewichtung für jeden dayrsquos Preis. Schreiben Sie f1-alpha und mit p1 todayrsquos Schlusskurs, p2 yesterdayrsquos, etc, dann Dies ist eine unendliche Summe, aber f ist kleiner als 1 so dass jedes sukzessive Gewicht fk kleiner und kleiner wird, bald vernachlässigbar. Die letzten N Tage machen etwa 86,5 der insgesamt. Die folgende Grafik zeigt, wie die Gewichte für N10 abnehmen. Da die jüngsten Preise eine höhere Gewichtung der vergangenen Preise haben, reagiert die EMA schneller und verfolgt die jüngsten Kurse stärker als ein einfacher gleitender Durchschnitt (siehe Simple Moving Average). 8.2.1 J. Welles Wilder Bei der Arbeit mit N-Tagesperioden ist zu beachten, dass J. Welles Wilder eine abweichende Berechnung des Abnahmefaktors für EMAs verwendet. Zum Beispiel für eine 14-Tage-EMA schreibt er Dies ist die gleiche wie die Formel oben, nur ein anderes f-Faktor. Wenn Wilder ldquoWrdquo Tage gibt, ist das Äquivalent ldquoNrdquo oben 2W-1. So dass 14 zu 27 wird. Dies wird auch manchmal ein ldquododifiziertes bewegtes averagerdquo genannt. In den von Wilder entworfenen Indikatoren verwendet Chart seine Berechnung, so dass z. B. bei 14 ein 14-Tage-RSI eingegeben wird. Dies gilt für ATR, DMI (und ADX) und RSI (siehe Average True Range Directional Movement Index und Relative) Festigkeitsindex). Kevin Ryde Chart ist freie Software, die Sie es neu verteilen können, und es unter den Bedingungen der GNU General Public License zu ändern, wie sie von der Free Software Foundation Version 3 veröffentlicht wird, oder (Nach Ihrer Wahl) jede spätere Version. Gewichtetes Mittel BREAKING DOWN Gewichteter Durchschnitt Ein gewichteter Durchschnitt wird am häufigsten in Bezug auf die Häufigkeit der Werte in einem Datensatz berechnet. Ein gewichteter Durchschnitt kann jedoch auf unterschiedliche Weise berechnet werden, wenn bestimmte Werte in einem Datensatz aus anderen Gründen als der Häufigkeit des Auftretens wichtiger sind. Berechnung der gewichteten durchschnittlichen Anleger oft kompilieren eine Position in einem Bestand über mehrere Jahre. Aktienkurse ändern sich täglich, so kann es schwierig sein, die Kostenbasis für diese Aktien über einen Zeitraum von Jahren angesammelt zu halten. Will ein Investor einen gewogenen Durchschnitt des Aktienkurses berechnen, den er für die Aktien gezahlt hat, muss er die Anzahl der Aktien, die zu jedem Preis um diesen Preis erworben wurden, multiplizieren, diese Werte addieren und dann den Gesamtwert durch die Gesamtzahl der Aktien dividieren . Zum Beispiel, sagt ein Investor erwirbt 100 Aktien einer Gesellschaft im Jahr 1 bei 10 und 50 Aktien der gleichen Firma im Jahr 2 bei 40. Um den gewichteten Durchschnitt des gezahlten Preises zu erhalten, multipliziert der Investor 100 Aktien um 10 für Jahr 1, 50 Aktien um 40 für das Jahr 2, und fügt dann die Ergebnisse, um einen Gesamtwert von 3.000 zu bekommen. Der Anleger teilt den Gesamtbetrag für die Aktien, in diesem Fall 3.000, durch die Gesamtzahl der über beide Jahre erworbenen Aktien, 150, um den gewogenen Durchschnittspreis von 20 zu erhalten. Dieser Durchschnitt ist in Bezug auf die Anzahl der Aktien gewichtet Erworben zu jedem Preis und nicht nur den absoluten Preis. Beispiele für gewichteter Durchschnitt Gewichteter Durchschnitt zeigt sich in vielen Bereichen der Finanzierung zusätzlich zu den Kaufpreis von Aktien einschließlich Portfolio-Renditen, Bestandsbuchführung und Bewertung. Wenn ein Fonds, der mehrere Wertpapiere hält, um 10 auf dem Jahr liegt, stellt er einen gewichteten Durchschnitt der Renditen für den Fonds in Bezug auf den Wert jeder Position im Fonds dar. Für die Bestandsbuchhaltung ist der gewichtete Durchschnittswert der Bestände zwar für Schwankungen der Rohstoffpreise verantwortlich, während bei LIFO - oder FIFO-Methoden mehr Zeit als Wert gewinnt. Bei der Bewertung der Unternehmen, um festzustellen, ob ihre Aktien korrekt festgesetzt sind, verwenden die Anleger die gewichteten durchschnittlichen Kapitalkosten (WACC), um die Cashflows eines Unternehmens zu diskontieren. WACC wird basierend auf dem Marktwert von Fremdkapital und Eigenkapital in einer Kapitalstruktur des Unternehmens gewichtet.