3ª Moving Average

3ª Generación media móvil de 3ª Generación Indicador promedios móviles de media móvil basada en la de Nyquist-Shannon teorema de señal. Matemáticamente sugiere tener el retraso mínimo posible. Menos retraso que los promedios generales y segunda generación Ehlers promedios cero lag similares. Descargar Fig. 1. Comparación de las medias móviles. Los performes promedio de 3ª generación con mejores mínimo retraso en comparación con el resto de los promedios. Todos los promedios se llevaron a cabo con el mismo tamaño de la ventana 21. Los datos representan 3x60 puntos de datos con una distribución de Gauss alrededor de 100 y 200 y una desviación estándar de 5 puntos. Fórmulas como en 2011. Drschner aplicación EMA basado en el algoritmo MetaTrader 4, segunda generación utiliza Ehler (2001) de corrección, 3ª generación se basa en el teorema de Nyquist-Shannon como se indica en Drschner (2011) con lambda de 4. Las medias móviles de la tercera generación Las medias móviles se supone que para suavizar los datos y para eliminar el ruido y la información inútil. variantes medias múltiples se utilizan ampliamente, por ejemplo media móvil simple (SMA) o exponencial de media móvil (EMA) (Wikipedia, Medias Móviles, 2011). Un reto es que las medias móviles introducen un retardo, es decir, la curva suavizada sigue la tendencia general más tarde (véase la Fig. 1). medias móviles de adaptación como VIYDA (Chande 1992 Brown) y Kaufman adaptativo de media móvil (KAMA) (Kaufmann, 1995) trataron de resolver este problema mediante la incorporación de variables dinámicas. En 2001, J. Ehler introdujo un concepto general basada en la teoría de la señal de la que nos referimos como promedios de segunda generación (Ehler, 2001). Aquí, el supuesto básico es que las series de tiempo se compone de un número limitado de la superposición de las fases de señal que harían teoría de la señal aplicable (Ehler, 2001 Huang, et al. 1998). En 2011, M. G. Drschner declaró que bajo la teoría de la señal Modelo - el teorema de Nyquist-Shannon (Wikipedia, Nyquist, 2008) debe ser aplicada (Drschner, 2011). En su trabajo, Drschner se indica que los promedios de acuerdo con estos criterios tendrían menos teóricamente posible desfase y les denomina tercera generación de medias móviles. Indicador ParameterHow utilizar las medias móviles Las medias móviles nos ayudan a definir en primer lugar la tendencia y en segundo lugar, para reconocer los cambios en la tendencia. Eso es. No hay nada más que ellos son buenos. Cualquier otra cosa es sólo una pérdida de tiempo. Yo no será entrar en los detalles morbosos sobre la forma en que se construyen. Hay cerca de un trillón de sitios web que explicarán la matemática maquillaje de ellos. La enfermedad le hace eso por su cuenta un día, cuando usted es muy aburrido de su mente, pero lo único que tienes que saber es que una línea de media móvil es sólo el precio medio de un stock con el tiempo. Eso es. Las dos medias móviles que utilizo dos medias móviles: la media móvil simple de 10 periodo (SMA) y el período de 30 de media móvil exponencial (EMA). Me gusta usar una más lenta y una más rápida. ¿Por qué Porque cuando el uno más rápido (10) cruza sobre el uno más lento (30), a menudo será una señal de cambio de tendencia. Veamos un ejemplo: Se puede ver en el gráfico anterior cómo estas líneas pueden ayudar a definir las tendencias. En el lado izquierdo de la tabla 10 el SMA está por encima del 30 EMA y la tendencia es hacia arriba. El SMA 10 cruza por debajo de la EMA 30 a mediados de agosto, y la tendencia es hacia abajo. Luego, el 10 de SMA cruza una copia de seguridad a través de la EMA 30 en septiembre y la tendencia es de nuevo - y se mantiene durante varios meses después. Estas son las reglas: Enfoque en las posiciones largas únicamente cuando el SMA 10 está por encima del 30 EMA. Centrarse en las posiciones cortas sólo cuando el SMA 10 está por debajo del 30 EMA. Es imposible encontrar nada más simple que eso y que le mantendrá siempre en el lado derecho de la tendencia Tenga en cuenta que las medias móviles sólo funcionan bien cuando una acción es una tendencia - no cuando están en un rango de cotización. Cuando una acción (o el propio mercado) se vuelve descuidado entonces puede ignorar medias móviles - que no trabajará Estas son las cosas importantes a tener en cuenta (para las posiciones largas - reverse para las posiciones cortas.): El 10 de SMA debe estar por encima del 30 EMA. Debe haber un montón de espacio entre las medias móviles. Los dos medias móviles deben ser inclinados hacia arriba. El promedio móvil de 200 período de la media móvil de 200 se utiliza para territorio toro separado del territorio oso. Los estudios han demostrado que al centrarse en las posiciones largas por encima de esta línea y las posiciones cortas por debajo de esta línea le puede dar una ligera ventaja. Usted debe agregar este promedios móviles de todas sus cartas en todos los marcos de tiempo. Sí. gráficos semanales, gráficos diarios, y intradía (15 min, 60 min) gráficos. La media móvil de 200 es la media móvil más importante a tener en una tabla de valores. Usted se sorprenderá de cuántas veces una acción va a invertir en esta área. Use esto para su ventaja Además, al escribir las exploraciones de los stocks, puede utilizar esto como un filtro adicional para encontrar posibles configuraciones largas que están por encima de esta línea y posibles configuraciones cortas que están por debajo de esta línea. Soporte y resistencia Contrariamente a la creencia popular, las acciones no encuentran apoyo o chocar con la resistencia de las medias móviles. Muchas veces se oye comerciantes dicen, Hey, mira esta población Rebotó de los 50 días de media móvil ¿Por qué una acción de rebote de repente fuera de una línea que parte operador puso en una carta común que no tendría. Una acción sólo se va a recuperar (si quieres llamarlo así) fuera de los niveles de precios significativas que se produjeron en el pasado - no una línea en un gráfico. Las acciones sean revertidas (arriba o abajo) a niveles de precios que se encuentran en las proximidades de las medias móviles populares pero no invertir en la propia línea. Así, supongamos que usted está buscando en una tabla y se ve la acción de retroceder a, digamos, la media móvil de periodo 200. Mira los niveles de precios en la carta que resultó ser de soporte o resistencia importantes áreas en el pasado. Esas son las áreas en las que la acción es probable que reverse.3rd Generación Media Móvil de 3ª Generación Media Móvil mdash indicador de MetaTrader es una versión avanzada de la norma media móvil (MA), que implementa un procedimiento bastante simple retraso de la reducción en función del período más largo MA . El método fue descrito por primera vez por M. Duerschner en su artículo Gleitende Durchschnitte 3.0 (en alemán). La versión presentada utiliza 2. lambda que proporciona la mejor posible retraso de la reducción. lambda mayor aumenta similitud con la media móvil clásico. El indicador está disponible para las versiones MT4 y MT5. Se doesn39t requiere el uso de cualquier DLL. Los parámetros de entrada MAPeriod (por defecto 50) mdash un período de la media móvil de tercera generación. MAMethod (por defecto 1) Método mdash de la media móvil. SMA 0 Mdash, 1 EMA Mdash, 2 mdash SMMA, 3 mdash LWMA. MAAppliedPrice (por defecto 5) mdash precio aplica para la media móvil. 0 mdash PRICECLOSE, 1 mdash PRICEOPEN, 2 PRICEHIGH Mdash, 3 mdash PRICELOW, 4 PRICEMEDIAN Mdash, 5 mdash PRICETYPICAL, 6 mdash PRICEWEIGHTED. Como se ve, el MA de 3ª Generación (línea roja) ofrece un poco menos retraso que la EMA convencional (línea azul) y reacciona con el precio cambia más rápidamente. Desafortunadamente, todavía es propensa a la zaga y puede producir señales falsas. Puede utilizar la 3ª Generación Mover indicador de cambio promedio de la misma como el estándar en movimiento mdash medio para detectar la dirección de la tendencia actual. Este indicador se utiliza para la negociación de la ajustable asesor experto MA 3G para MetaTrader. Descargas: Discusión: Moving modelos de promedio y suavizado exponencial Como primer paso para avanzar más allá de los modelos de medias, modelos de paseo aleatorio, y los modelos lineales de tendencia, patrones y tendencias no estacionales se puede extrapolar el uso de un modelo de media móvil o alisado. El supuesto básico detrás de promediado y modelos de suavizado es que la serie de tiempo es estacionaria localmente con una media de variación lenta. Por lo tanto, tomamos una media móvil (local) para estimar el valor actual de la media y luego usar eso como el pronóstico para el futuro próximo. Esto puede ser considerado como un compromiso entre el modelo de la media y la deriva en el modelo del paseo aleatorio, sin. La misma estrategia se puede utilizar para estimar y extrapolar una tendencia local. Un promedio móvil a menudo se llama una versión quotsmoothedquot de la serie original porque los promedios de corto plazo tiene el efecto de suavizar los baches en la serie original. Al ajustar el grado de suavizado (el ancho de la media móvil), que podemos esperar para golpear algún tipo de equilibrio óptimo entre el desempeño de los modelos de medias y caminar al azar. El tipo más simple de promedio de modelos es el. Sencilla (igualmente ponderados) Media Móvil: El pronóstico para el valor de Y en el tiempo t1 que se hace en el tiempo t es igual a la media aritmética de las observaciones más recientes M: (Aquí y en otros lugares que va a utilizar el símbolo 8220Y-hat8221 reposar para obtener la previsión de las series temporales Y hecha en la fecha previa temprano posible de un modelo dado.) Este promedio se centra en el periodo t (m1) / 2, lo que implica que la estimación de la media local tenderá a la zaga del verdadero valor de la media local por cerca de (m1) / 2 períodos. Por lo tanto, decimos que la edad promedio de los datos de la media móvil simple (m1) / 2 con respecto al período para el que se calcula el pronóstico: esta es la cantidad de tiempo en que las previsiones tienden a la zaga de los puntos de inflexión en el datos. Por ejemplo, si son un promedio de los últimos 5 valores, las previsiones será de unos 3 periodos tarde en la respuesta a los puntos de inflexión. Tenga en cuenta que si m1, el modelo de media móvil simple (SMA) es equivalente al modelo de paseo aleatorio (sin crecimiento). Si m es muy grande (comparable a la longitud del período de estimación), el modelo de SMA es equivalente al modelo de la media. Como con cualquier parámetro de un modelo de predicción, es costumbre para ajustar el valor de k con el fin de obtener el mejor quotfitquot a los datos, es decir, los errores de pronóstico más pequeños en promedio. Aquí está un ejemplo de una serie que parece mostrar fluctuaciones aleatorias alrededor de una media que varía lentamente. En primer lugar, permite tratar de encajar con un modelo de paseo aleatorio, lo que equivale a una media móvil simple de 1 plazo: El modelo de paseo aleatorio responde muy rápidamente a los cambios en la serie, pero al hacerlo se recoge gran parte de la quotnoisequot en el datos (las fluctuaciones aleatorias), así como la quotsignalquot (la media local). Si en lugar de probar una media móvil simple de 5 términos, obtenemos una puesta a punto más suave en busca de los pronósticos: El 5 plazo promedio móvil simple rendimientos significativamente más pequeños que los errores del modelo de paseo aleatorio en este caso. La edad promedio de los datos de esta previsión es de 3 ((51) / 2), de modo que tiende a la zaga de los puntos de inflexión en aproximadamente tres períodos. (Por ejemplo, una recesión parece haber ocurrido en el período de 21 años, pero las previsiones no dar la vuelta hasta varios períodos más tarde.) Tenga en cuenta que las previsiones a largo plazo del modelo de SMA son una línea recta horizontal, al igual que en el paseo aleatorio modelo. Por lo tanto, el modelo de SMA asume que no hay una tendencia en los datos. Sin embargo, mientras que las previsiones del modelo de paseo aleatorio son simplemente igual al último valor observado, las predicciones del modelo de SMA son iguales a una media ponderada de los valores recientes. Los límites de confianza calculados por Statgraphics para las previsiones a largo plazo de la media móvil simple no se ensanchan a medida que aumenta la previsión horizonte. Esto obviamente no es correcta Desafortunadamente, no existe una teoría estadística subyacente que nos dice cómo los intervalos de confianza debe ampliar para este modelo. Sin embargo, no es demasiado difícil de calcular estimaciones empíricas de los límites de confianza para los pronósticos a más largo horizonte. Por ejemplo, podría configurar una hoja de cálculo en la que el modelo de SMA sería utilizado para pronosticar 2 pasos por delante, 3 pasos por delante, etc., dentro de la muestra de datos históricos. A continuación, podría calcular las desviaciones estándar de la muestra de los errores en cada horizonte de pronóstico, y luego construir intervalos de confianza para los pronósticos a más largo plazo sumando y restando múltiplos de la desviación estándar correspondiente. Si tratamos una media móvil simple de 9 plazo, obtenemos previsiones aún más suaves y más de un efecto rezagado: La edad media es ahora de 5 puntos ((91) / de 2). Si tomamos una media móvil de 19 plazo, el promedio de edad aumenta a 10: Tenga en cuenta que, de hecho, las previsiones están quedando atrás los puntos de inflexión en alrededor de 10 periodos. ¿Qué cantidad de suavizado que es mejor para esta serie Aquí se presenta una tabla que compara sus estadísticas de errores, incluyendo también una 3-plazo promedio: Modelo C, la media móvil de 5 plazo, se obtiene el valor más bajo de RMSE por un pequeño margen sobre el 3 - term y 9 plazo promedios, y sus otras estadísticas son casi idénticos. Así, entre los modelos con las estadísticas de errores muy similares, podemos elegir si preferimos un poco más la capacidad de respuesta o un poco más de suavidad en los pronósticos. (Volver al comienzo de la página.) Browns suavizado exponencial simple (promedio móvil ponderado exponencialmente) El modelo de media móvil simple descrito anteriormente tiene la propiedad indeseable que trata los últimos k observaciones por igual y completamente ignora todas las observaciones precedentes. Intuitivamente, los datos del pasado deben ser descontados de forma más gradual - por ejemplo, la observación más reciente debería ser un poco más de peso que 2 más reciente, y el segundo más reciente debería ser un poco más peso que la 3 más reciente, y pronto. El modelo de suavizamiento exponencial simple (SES) logra esto. Vamos a 945 denotan un constantquot quotsmoothing (un número entre 0 y 1). Una forma de escribir el modelo es definir una serie L que representa el nivel actual (es decir, valor medio local) de la serie como se estima a partir de datos hasta el presente. El valor de L en el tiempo t se calcula de forma recursiva a partir de su propio valor anterior así: Por lo tanto, el valor suavizado actual es una interpolación entre el valor suavizado anterior y la observación actual, donde los 945 controles de la proximidad entre el valor interpolado a la más reciente observación. La previsión para el próximo período es simplemente el valor suavizado actual: De manera equivalente, podemos expresar el pronóstico siguiente directamente en función de las previsiones anteriores y observaciones anteriores, en cualquiera de las siguientes versiones equivalentes. En la primera versión, la previsión es una interpolación entre pronóstico anterior y observación anterior: En la segunda versión, el siguiente pronóstico se obtiene mediante el ajuste de la previsión anterior en la dirección del error anterior por una cantidad fraccionaria 945. está el error cometido en el tiempo t. En la tercera versión, el pronóstico es un ponderado exponencialmente (es decir, descontado) de media móvil con el factor de descuento 1- 945: La versión de interpolación de la fórmula de predicción es el más simple de usar si está implementando el modelo en una hoja de cálculo: se ajusta en una sola célula y contiene referencias a celdas que apuntan a la previsión anterior, la observación anterior, y la célula donde se almacena el valor de 945. Tenga en cuenta que si 945 1, el modelo SES es equivalente a un modelo de paseo aleatorio (sin crecimiento). Si 945 0, el modelo SES es equivalente al modelo de la media, suponiendo que el primer valor de suavizado se establece igual a la media. (Volver al comienzo de la página.) La edad promedio de los datos en el pronóstico a simple alisado exponencial es 1/945 con respecto al período para el que se calcula la previsión. (Esto no se supone que es obvio, pero se puede demostrar fácilmente mediante la evaluación de una serie infinita.) Por lo tanto, el simple previsión de media móvil tiende a la zaga de los puntos de inflexión en alrededor de 1/945 períodos. Por ejemplo, cuando 945 0.5 el retraso es de 2 945 periodos en los que el retraso es 0,2 5 0,1 945 periodos en los que el retraso es de 10 períodos, y así sucesivamente. Para una edad media determinada (es decir, cantidad de lag), el suavizamiento exponencial simple (SES) Pronóstico es algo superior a la previsión media móvil simple (SMA) porque pone relativamente más peso en la más reciente --i. e observación. es ligeramente más quotresponsivequot a los cambios que ocurren en el pasado reciente. Por ejemplo, un modelo de SMA con 9 términos y un modelo de SES con 945 0.2 ambos tienen una edad promedio de 5 para los datos en sus previsiones, pero el modelo SES pone más peso en los últimos 3 valores que lo hace el modelo de SMA y en el mismo tiempo doesn8217t totalmente 8220forget8221 sobre los valores de más de 9 períodos de edad, como se muestra en esta tabla: Otra ventaja importante del modelo SES sobre el modelo SMA es que el modelo SES utiliza un parámetro de suavizado que es continuamente variable, de modo que pueda fácilmente optimizada mediante el uso de un algoritmo de quotsolverquot para minimizar el error cuadrático medio. El valor óptimo de 945 en el modelo SES para esta serie resulta ser 0.2961, como se muestra aquí: La edad promedio de los datos de esta previsión es de 1 / 0,2961 3,4 periodos, que es similar a la de un móvil simple 6 plazo promedio. Las previsiones a largo plazo del modelo de SES son una línea recta horizontal. como en el modelo de SMA y el modelo de paseo aleatorio sin crecimiento. Sin embargo, tenga en cuenta que los intervalos de confianza calculados por Statgraphics ahora divergen de un modo de aspecto razonable, y que son sustancialmente más estrecha que los intervalos de confianza para el modelo de paseo aleatorio. El modelo SES asume que la serie es un poco predictablequot quotmore que lo hace el modelo de paseo aleatorio. Un modelo SES es en realidad un caso especial de un modelo ARIMA. por lo que la teoría estadística de los modelos ARIMA proporciona una buena base para el cálculo de los intervalos de confianza para el modelo SES. En particular, un modelo SES es un modelo ARIMA con una diferencia no estacional, un MA (1) plazo, y sin término constante. también conocido como un modelo quotARIMA (0,1,1) sin constantquot. El MA (1) coeficiente en el modelo ARIMA corresponde a la cantidad 1- 945 en el modelo de SES. Por ejemplo, si encaja en un modelo ARIMA (0,1,1) sin el temor constante a la serie analizada aquí, el MA estimado (1) coeficiente resulta ser 0.7029, que es casi exactamente uno menos 0,2961. Es posible añadir el supuesto de un no-cero tendencia constante lineal a un modelo de SES. Para ello, sólo tiene que especificar un modelo ARIMA con una diferencia no estacional y un (1) MA plazo con una constante, es decir, un modelo ARIMA (0,1,1) con constante. Las previsiones a largo plazo tendrán entonces una tendencia que es igual a la tendencia promedio observado durante todo el período de estimación. No se puede hacer esto en conjunto con ajuste estacional, ya que las opciones de ajuste estacional se desactivan cuando el tipo de modelo se establece en ARIMA. Sin embargo, se puede añadir una tendencia exponencial constante a largo plazo a un simple modelo de suavizado exponencial (con o sin ajuste estacional) mediante el uso de la opción de ajuste de la inflación en el procedimiento de pronóstico. La tasa de quotinflationquot apropiado (porcentaje de crecimiento) por período se puede calcular como el coeficiente de la pendiente en un modelo de tendencia lineal ajustada a los datos en conjunción con una transformación logaritmo natural, o puede basarse en otra información, independiente sobre las perspectivas de crecimiento a largo plazo . (Volver a la parte superior de la página.) Browns lineales (es decir, dobles) modelos de suavizado exponencial de la media móvil y modelos SES asumen que no hay una tendencia de cualquier tipo en los datos (que es por lo general OK o al menos no muy malo para 1- previsiones paso por delante cuando los datos son relativamente ruidoso), y que pueden ser modificados para incorporar una tendencia lineal constante como se muestra arriba. ¿Qué hay de tendencias a corto plazo Si una serie muestra una tasa variable de crecimiento o un patrón cíclico que se destaca claramente contra el ruido, y si hay una necesidad de pronosticar más de 1 periodo por delante, a continuación, la estimación de una tendencia local también puede ser un problema. El modelo simple de suavizado exponencial se puede generalizar para obtener un modelo lineal de suavizado exponencial (LES) que calcula las estimaciones locales de tanto nivel y la tendencia. El modelo de tendencia variable en el tiempo más simple es Browns lineales exponencial modelo de suavizado, que utiliza dos series diferentes alisado que se centran en diferentes puntos en el tiempo. La fórmula de predicción se basa en una extrapolación de una línea a través de los dos centros. (Una versión más sofisticada de este modelo, Holt8217s, se discute a continuación.) La forma algebraica de Brown8217s lineal modelo de suavizado exponencial, al igual que la del modelo simple de suavizado exponencial, se puede expresar en un número de formas diferentes pero equivalentes. La forma quotstandardquot de este modelo se suele expresar como sigue: Sea S la serie suavizada por enlaces sencillos, obtenido mediante la aplicación de suavizado exponencial simple de la serie Y. Es decir, el valor de S en el período t viene dada por: (Hay que recordar que, en virtud de simples suavizado exponencial, esto sería el pronóstico para Y en el periodo t1), entonces Squot denotan la serie suavizada doblemente obtenido mediante la aplicación de suavizado exponencial simple (utilizando la misma 945) de la serie S:. por último, el pronóstico para tk Y. para cualquier kgt1, viene dada por: Esto produce e 1 0 (es decir, engañar un poco, y dejar que el primer pronóstico es igual a la primera observación real), y e 2 Y2 Y1 8211. después de lo cual las previsiones se generan utilizando la ecuación anterior. Esto produce los mismos valores ajustados según la fórmula basada en S y S si éstas se puso en marcha el uso de S 1 S 1 Y 1. Esta versión del modelo se utiliza en la siguiente página que ilustra una combinación de suavizado exponencial con ajuste estacional. modelo Holt8217s lineal de suavizado exponencial Brown8217s LES calcula estimaciones locales de nivel y la tendencia al suavizar los datos recientes, pero el hecho de que lo hace con un único parámetro de suavizado un factor limitante para los patrones de datos que es capaz de encajar: el nivel y la tendencia no se les permite variar a frecuencias independientes. modelo Holt8217s LES resuelve este problema mediante la inclusión de dos constantes de suavizado, una para el nivel y uno para la tendencia. En cualquier momento t, como en el modelo Brown8217s, el no es una estimación L t del nivel local y una estimación T t de la tendencia local. Aquí se computan de forma recursiva a partir del valor de Y observó en el tiempo t, y las estimaciones anteriores del nivel y la tendencia por dos ecuaciones que se aplican suavizado exponencial a ellos por separado. Si el nivel estimado y la tendencia en el tiempo t-1 son L y T t82091 t-1. respectivamente, entonces el pronóstico para Y tshy que se habrían hecho en el momento t-1 es igual a L-1 t t t-1. Cuando se observa el valor real, la estimación actualizada del nivel se calcula de forma recursiva mediante la interpolación entre Y tshy y su pronóstico, L-1 t t t-1, usando pesos de 945 y 945. 1- El cambio en el nivel estimado, es decir, L t L 8209 t82091. puede interpretarse como una medición de ruido de la tendencia en el tiempo t. La estimación actualizada de la tendencia se calcula entonces de forma recursiva mediante la interpolación entre L T 8209 L t82091 y la estimación anterior de la tendencia, T t-1. usando pesos de 946 y 1-946: La interpretación de la tendencia constante de alisamiento 946 es análoga a la de los de nivel constante de alisamiento 945. Los modelos con valores pequeños de 946 asume que la tendencia cambia sólo muy lentamente con el tiempo, mientras que los modelos con 946 más grande asumen que está cambiando más rápidamente. Un modelo con un gran 946 cree que el futuro lejano es muy incierto, ya que los errores en la estimación de la tendencia-llegar a ser bastante importante cuando la previsión de más de un período que se avecina. (Volver al principio de la página.) El suavizado constantes de 945 y 946 se puede estimar de la forma habitual mediante la minimización del error cuadrático medio de las previsiones 1-paso-a continuación. Cuando esto se haga en Statgraphics, las estimaciones resultan ser 945 0,3048 y 946 0.008. El valor muy pequeño de 946 significa que el modelo supone muy poco cambio en la tendencia de un período a otro, por lo que, básicamente, este modelo está tratando de estimar una tendencia a largo plazo. Por analogía con la noción de que la edad promedio de los datos que se utiliza para estimar el nivel local de la serie, la edad media de los datos que se utiliza para estimar la tendencia local es proporcional a 1/946, a pesar de que no es exactamente igual a eso. En este caso que resulta ser 1 / 0.006 125. Esta isn8217t un número muy preciso ya que la precisión de la estimación de 946 isn8217t realmente 3 cifras decimales, pero es del mismo orden general de magnitud que el tamaño de muestra de 100 , por lo que este modelo tiene un promedio de más de un buen montón de historia para estimar la tendencia. La trama de previsión a continuación muestra que el modelo de LES estima una tendencia local de un poco más grande en el extremo de la serie de la tendencia constante estimado en el modelo SEStrend. Además, el valor estimado de 945 es casi idéntica a la obtenida ajustando el modelo SES con o sin tendencia, por lo que este es casi el mismo modelo. Ahora, hacen éstos se parecen a las previsiones razonables para un modelo que se supone que es la estimación de la tendencia local Si 8220eyeball8221 esta trama, parece que la tendencia local se ha convertido a la baja al final de la serie Lo que ha sucedido Los parámetros de este modelo se han estimado mediante la minimización del error al cuadrado de las previsiones de 1-paso adelante, no pronósticos a más largo plazo, en cuyo caso la tendencia doesn8217t hacen una gran diferencia. Si todo lo que está viendo son los errores 1-paso-a continuación, usted no está viendo el panorama general de las tendencias en (digamos) 10 o 20 períodos. Con el fin de conseguir este modelo más acorde con nuestra extrapolación de los datos de globo ocular, podemos ajustar manualmente la tendencia constante de alisamiento para que utilice una línea de base más corta para la estimación de tendencia. Por ejemplo, si elegimos para establecer 946 0.1, a continuación, la edad media de los datos utilizados en la estimación de la tendencia local es de 10 períodos, lo que significa que estamos promediando la tendencia de que los últimos 20 períodos más o menos. Here8217s lo que la trama de previsión parece si ponemos 946 0,1 945 0,3 mientras se mantiene. Esto parece intuitivamente razonable para esta serie, aunque es probable que sea peligroso extrapolar esta tendencia alguna más de 10 periodos en el futuro. ¿Qué pasa con las estadísticas de error Aquí está una comparación de modelos para los dos modelos que se muestran arriba, así como tres modelos SES. El valor óptimo de 945.para el modelo SES es de aproximadamente 0,3, pero resultados similares (con poco más o menos capacidad de respuesta, respectivamente) se obtienen con 0,5 y 0,2. exp lineal (A) Holt. suavizado con alfa y beta 0,3048 0,008 (B) Holts exp lineal. suavizado con alfa 0,3 y beta 0.1 (C) de suavizado exponencial simple con alfa 0,5 (D) de suavizado exponencial simple con alfa 0,3 (E) de suavizado exponencial simple con alfa 0,2 Sus estadísticas son casi idénticos, por lo que realmente can8217t tomar la decisión sobre la base de los errores de pronóstico 1 paso por delante dentro de la muestra de datos. Tenemos que recurrir a otras consideraciones. Si estamos convencidos de que tiene sentido basar la estimación actual tendencia en lo que ha ocurrido en los últimos 20 periodos más o menos, podemos hacer un caso para el modelo con LES y 945 0,3 946 0,1. Si queremos ser agnóstico sobre si existe una tendencia local, entonces uno de los modelos SLS podría ser más fácil de explicar y también daría más pronósticos media-of-the-road para los próximos 5 o 10 períodos. (Volver al principio de la página.) ¿Qué tipo de tendencia-extrapolación es mejor: La evidencia empírica horizontal o lineal sugiere que, si ya se han ajustado los datos (si es necesario) para la inflación, entonces puede ser imprudente extrapolar lineal a corto plazo tendencias muy lejos en el futuro. Tendencias hoy evidentes podrían crecer más en el futuro debido a causas variadas como la obsolescencia de los productos, el aumento de la competencia, y las depresiones cíclicas o repuntes en una industria. Por esta razón, suavizamiento exponencial simple menudo funciona mejor fuera de la muestra de lo que se podría esperar de otro modo, a pesar de su quotnaivequot horizontal extrapolación de tendencias. Amortiguadas modificaciones tendencia del modelo de suavizado exponencial lineal también se utilizan a menudo en la práctica de introducir una nota de cautela en sus proyecciones de tendencias. El modelo LES-tendencia amortiguada puede ser implementado como un caso especial de un modelo ARIMA, en particular, una (1,1,2) modelo ARIMA. Es posible calcular intervalos de confianza alrededor de las predicciones a largo plazo producidos por los modelos de suavizado exponencial, al considerarlos como casos especiales de los modelos ARIMA. (Cuidado: no todo el software calcula correctamente los intervalos de confianza para estos modelos.) La anchura de los intervalos de confianza depende de (i) el error RMS del modelo, (ii) el tipo de suavizado (simple o lineal) (iii) el valor (s) de la constante (s) de suavizado y (iv) el número de períodos por delante que se pronostica. En general, los intervalos se extienden más rápido a medida 945 se hace más grande en el modelo SES y se extienden mucho más rápido cuando se utiliza en lugar de lineal de suavizado simple. En este tema se tratará más adelante en la sección de modelos ARIMA de las notas. (Volver al comienzo de la página.) 3ª Generación media móvil MetaTrader Indicador de revisión de 3ª Generación Mover indicador medio MetaTrader es definitivamente una edición sofisticada de la normal desplazamiento típico (MA), que las herramientas de un proceso extremadamente fácil retraso de la reducción de acuerdo con el más largo MA periodo de tiempo. La técnica fue referido inicialmente a través de Michael. Duerschner dentro de su puesto Gleitende Durchschnitte 3. 0 (en alemán). La edición actual ofrecido utiliza dos, que suministra el perfecto lag-reductor. Mayores aumentos semejanza con el tradicional desplazamiento típico. La señal real se puede obtener con respecto a cada MT4, así como MT5. No necesita la utilización de cualquier tipo de DLL. Clic aquí para descargar una nueva herramienta de comercio y Estrategia Para directrices ingresarán libres: MAPeriod (por defecto 50) un período de tiempo desde la 3ª Generación desplazamiento típico. MAMethod (por defecto 1) enfoque a la actual desplazamiento típico. 0 SMA, 1 EMA, dos SMMA, 3 LWMA. MAAppliedPrice (por defecto 5) utiliza los costos para ese desplazamiento típico. 0 PRICECLOSE, 1 PRICEOPEN, dos PRICEHIGH, 3 PRICELOW, cuatro PRICEMEDIAN, 5 PRICETYPICAL, 6 PRICEWEIGHTED. Si bien se observa, el MA de 3ª Generación real (línea roja) ofrece algo mucho menos retraso en comparación con EMA tradicional (línea azul), así como responde a las modificaciones de costes más rápidos. Lamentablemente, sin embargo, it8217s vulnerables a la zaga, así como puede crear indicadores falsos. Se debe utilizar la tercera generación real Cambio de signo típico de tipo de cambio al igual que el cambio convencional típica con el fin de identificar la ruta actual modelo. Este signo particular puede ser utilizado en relación con la compra y venta dentro del consultor profesional flexible MA 3G con respecto a MetaTrader. Otros han buscado: descarga generación metatrader 3g ma indicador Dritte movimiento indicador medio de divisas sin lag ForexPipFinder - Scam o apoyo real / técnicas de resistencia de los comerciantes profesionales Programa de Revisión No hay comentarios Deja un comentario Cancelar respuesta Otros buscó Mensajes recientes Archivos Categorías más buscadas evolucionan tema por Theme4Press toro con WordPress