Exponentielle Verschiebung Durchschnittliche Oktave

Exponentiellen gleitenden Durchschnitt aus MOVAVG nicht korrekt Hat jemand anderes Erfahrung mit der MOVAVG-Funktion mit exponentieller Gewichtung (e) Wenn ich nicht die e-Gewichtung spezifizieren, dann bekomme ich richtig einen einfachen gleitenden Durchschnitt. Aber wenn ich e spezifiziere ich Zahlen, die nicht richtig scheinen. Ich bin neugierig, wenn die exponentielle Gewichtung hier verwendet wird irgendwie anders als das, was gemeinhin angenommen wird. Zum Beispiel, um die Kursentwicklung zu berechnen, berechnet man typischerweise MACD (Moving Average Convergence Divergence), indem man: MACD (12 Tage exponentieller gleitender Durchschnitt) minus (26 Tage exponentieller gleitender Durchschnitt) Also in Octave habe ich folgendes getan: Shortma , Longsa movavg (Daten (:, Preis), 12,26, e) MACD Shortma - Longma Für einen typischen Bestand ist der MACD-Wert in der Regel einstellig. B ut b oth mein S hortma und L ongma Track P Reis sehr eng, und daher bleibt MACD im Bereich von / -10-4, was eindeutig nicht korrekt ist. Hilfe pleaseAfter Piecing zusammen die Bits aus diesem Thread Ich baute diese Funktion mit Octaves-Filter-Funktion. Es beginnt mit dem einfachen gleitenden Durchschnitt als Basis. V ist der Spaltenvektor von Zahlen, um den exponentiellen gleitenden Durchschnitt zu berechnen. Fenster ist eine Ganzzahl als Anzahl von Tagen. Ich habe 12. Hier ist eine mathematische Erklärung dieser Funktion. Beachten Sie, dass die Seite 2 / (n1) verwendet (wobei n das Fenster oder die Anzahl der Tage ist) als alpha. Aber ich benutze 1 / n, weil dieser Wert von Alpha passt meine Bedürfnisse. Passen Sie alpha nach Bedarf an. Alternativ benötige ich manchmal auch meine Eingabe - und Ausgabevektorabmessungen. Ich fülle ungültige Werte mit NaN durch Addition von meanV NaN (window-1,1) meanV als letzte Zeile in der movingEMean-Funktion. Sie könnten es auch mit simpleAvg füllen, wenn Sie eine grobe Schätzung möchten. Exponential Moving Average Der Exponential Moving Average Der Exponential Moving Average unterscheidet sich von einem Simple Moving Average sowohl nach Berechnungsmethode als auch in der gewichteten Preislage. Die Exponential Moving Average (verkürzt auf die Initialen EMA) ist effektiv ein gewichteter gleitender Durchschnitt. Mit der EMA ist die Gewichtung derart, dass die letzten Tage die Preise mehr Gewicht als ältere Preise angegeben sind. Die Theorie dahinter ist, dass neuere Preise als ältere Preise wichtiger angesehen werden, insbesondere als langfristige einfacher Durchschnitt (zum Beispiel ein 200-Tag) legt das gleiche Gewicht auf Preisdaten, die über 6 Monate alt ist und gedacht werden könnte, Von so wenig veraltet. Die Berechnung der EMA ist ein wenig komplexer als die Simple Moving Average hat aber den Vorteil, dass eine große Aufzeichnung von Daten jeder Schlusskurs für die letzten 200 Tage enthalten (oder wie viele Tage werden in Betracht gezogen) nicht gehalten werden muss . Alles, was Sie sind die EMA für den vorherigen Tag benötigen und heutige Schlusskurs der neuen Exponential Moving Average zu berechnen. Berechnen des Exponenten Anfänglich muss für die EMA ein Exponent berechnet werden. Um zu starten, nehmen Sie die Anzahl der Tage EMA, die Sie berechnen möchten, und geben Sie eine der Anzahl der Tage, die youre Berücksichtigung (zum Beispiel für einen 200 Tage gleitenden Durchschnitt, fügen Sie ein 201 als Teil der Berechnung zu erhalten). Nennen Sie diese Tage1. Dann, um den Exponenten zu erhalten, nehmen Sie einfach die Zahl 2 und teilen sie durch Days1. Zum Beispiel würde der Exponent für einen 200 Tage gleitenden Durchschnitt: 2 sein 201. Welche 0,01 Volle Berechnung entspricht, wenn die Exponential Moving Average Sobald weve den Exponenten bekam, alles, was wir jetzt brauchen, sind zwei weitere Bits von Informationen zu ermöglichen es uns, die vollständige Berechnung auszuführen . Die erste ist gestern Exponential Moving Average. Wir gehen davon aus, dass wir das schon wissen, wie wir es gestern berechnet haben. Allerdings, wenn Sie Arent bereits Kenntnis von yesterdays EMA, können Sie durch die Berechnung des Simple Moving Average für gestern, und mit diesem anstelle der EMA für die erste Berechnung (dh heutige Berechnung) der EMA starten. Dann können Sie morgen die EMA verwenden, die Sie heute berechnet haben, und so weiter. Die zweite Information, die wir brauchen, ist der heutige Schlusskurs. Nehmen wir an, dass wir heute 200 Tage Exponential Moving Average für eine Aktie oder Aktien berechnen möchten, die eine vorherige Tage EMA von 120 Pence (oder Cent) und ein Stromtagen Schlusskurs von 136 Pence hat. Die vollständige Berechnung ist immer wie folgt: Heutige Exponential Moving Average (aktuelle Tage Schlusskurs x Exponent) (vorherige Tage EMA x (1- Exponent)) Also, mit unserem Beispiel Zahlen oben, heute 200 Tage EMA wäre: (136 x 0,01 ) (120 x (1- 0,01)) Dies entspricht einer EMA für heute von 120.16.Smoothing Glättung und Filterung sind zwei der am häufigsten verwendeten Zeitreihentechniken zum Entfernen von Rauschen aus den zugrunde liegenden Daten, um die wichtigen Merkmale und Komponenten (z Trend, Saisonalität usw.). Allerdings können wir auch Glättung verwenden, um fehlende Werte auszufüllen und / oder eine Prognose durchzuführen. In dieser Ausgabe diskutieren wir fünf (5) verschiedene Glättungsmethoden: gewichteter gleitender Durchschnitt (WMA i), einfache exponentielle Glättung, doppelte exponentielle Glättung, lineare exponentielle Glättung und dreifach exponentielle Glättung. Warum sollten wir uns behandeln Smoothing wird in der Industrie sehr oft verwendet (und missbraucht), um die Dateneigenschaften (zB Trend, Saisonalität etc.) schnell zu visualisieren, in fehlende Werte zu passen und ein schnelles Out-of-Sample durchzuführen Prognose. Warum haben wir so viele Glättungsfunktionen Wie wir in dieser Arbeit sehen werden, funktioniert jede Funktion für eine andere Annahme über die zugrunde liegenden Daten. Beispielsweise geht die einfache exponentielle Glättung davon aus, dass die Daten ein stabiles Mittel (oder zumindest ein langsames bewegendes Mittel) aufweisen, so dass eine einfache exponentielle Glättung bei der Prognose von Daten, die Saisonalität oder einen Trend aufweisen, schlecht funktioniert. In dieser Arbeit werden wir über jede Glättungsfunktion gehen, ihre Annahmen und Parameter hervorheben und ihre Anwendung anhand von Beispielen demonstrieren. Gewichteter gleitender Durchschnitt (WMA) Ein gleitender Durchschnitt wird häufig mit Zeitreihendaten verwendet, um kurzfristige Fluktuationen auszugleichen und längerfristige Trends oder Zyklen hervorzuheben. Ein gewichteter gleitender Durchschnitt weist Multiplikationsfaktoren auf, um unterschiedliche Gewichte an Daten an verschiedenen Positionen im Probenfenster zu ergeben. Der gewichtete gleitende Durchschnitt hat ein festes Fenster (d. h. N), und die Faktoren werden typischerweise so ausgewählt, dass sie den jüngsten Beobachtungen mehr Gewicht verleihen. Die Fenstergröße (N) bestimmt die Anzahl der Punkte, die zu jedem Zeitpunkt gemittelt werden, so dass eine größere Fenstergröße weniger auf neue Änderungen in der ursprünglichen Zeitreihe anspricht und eine kleine Fenstergröße dazu führen kann, dass die geglättete Ausgabe verrauscht wird. Für Beispielprognosezwecke: Beispiel 1: Es werden monatliche Umsätze für Unternehmen X mit einem gleitenden 4-Monats-Durchschnitt (gleichgewichtet) ermittelt. Beachten Sie, dass der gleitende Durchschnitt immer hinter den Daten zurückbleibt und die Out-of-sample-Prognose zu einem konstanten Wert konvergiert. Lets versuchen, ein Gewichtungsschema verwenden (siehe unten), die mehr Wert auf die neueste Beobachtung. Wir haben den gleich gewichteten gleitenden Durchschnitt und WMA auf demselben Graphen aufgetragen. Die WMA reagiert stärker auf die jüngsten Änderungen und die Out-of-Probe-Prognose konvergiert auf den gleichen Wert wie der gleitende Durchschnitt. Beispiel 2: Untersuchung der WMA in Gegenwart von Trend - und Saisonalität. Verwenden Sie für dieses Beispiel gut die internationalen Passagierflugzeugdaten. Das gleitende Durchschnittsfenster beträgt 12 Monate. Die MA und die WMA halten Tempo mit dem Trend, aber die out-of-sample Prognose flattens. Darüber hinaus, obwohl die WMA zeigt einige Saisonalität, ist es immer hinter den ursprünglichen Daten. (Browns) Einfache exponentielle Glättung Eine einfache exponentielle Glättung ähnelt der WMA, mit der Ausnahme, dass die Fenstergröße unendlich ist und die Gewichtungsfaktoren exponentiell abnehmen. Wie wir in der WMA gesehen haben, eignet sich das einfache Exponential für Zeitreihen mit einem stabilen Mittelwert oder zumindest einem sehr langsamen bewegten Mittel. Beispiel 1: Nutzen Sie die monatlichen Verkaufsdaten (wie im WMA-Beispiel). Im obigen Beispiel haben wir den Glättungsfaktor auf 0,8 eingestellt, was die Frage stellt: Was ist der beste Wert für den Glättungsfaktor Der beste Wert aus den Daten zu schätzen Mit der TSSUB-Funktion (um den Fehler zu berechnen), SUMSQ und Excel Datentabellen berechneten wir die Summe der quadratischen Fehler (SSE) und gaben die Ergebnisse: Der SSE erreicht seinen minimalen Wert um 0,8, so dass wir diesen Wert für unsere Glättung ausgewählt haben. (Holt-Winters) Doppelte exponentielle Glättung Einfache exponentielle Glättung funktioniert nicht gut in Gegenwart eines Trends, so dass mehrere Methoden, die unter dem doppelten exponentiellen Schirm entwickelt wurden, vorgeschlagen werden, um diese Art von Daten zu behandeln. NumXL unterstützt Holt-Winters doppelte exponentielle Glättung, die die folgende Formulierung annimmt: Beispiel 1: Prüfung der internationalen Passagierflugzeugdaten Wir haben einen Alphawert von 0,9 und einen Beta von 0,1 gewählt. Bitte beachten Sie, dass zwar die doppelte Glättung die ursprünglichen Daten gut abtastet, die Out-of-sample-Prognose jedoch dem einfachen gleitenden Durchschnitt unterlegen ist. Wie finden wir die besten Glättungsfaktoren Wir nehmen eine ähnliche Annäherung an unsere einfache exponentielle Glättung Beispiel, aber für zwei Variablen modifiziert. Wir berechnen die Summe der quadratischen Fehler konstruieren eine Zwei-Variable-Datentabelle, und wählen Sie die Alpha - und Beta-Werte, die minimieren die gesamte SSE. (Browns) Lineare exponentielle Glättung Dies ist eine weitere Methode der doppelt exponentiellen Glättungsfunktion, aber sie hat einen Glättungsfaktor: Browns doppelte exponentielle Glättung nimmt einen Parameter weniger als Holt-Winters-Funktion, aber es kann nicht so gut passen wie diese Funktion. Beispiel 1: Wir verwenden das gleiche Beispiel in Holt-Winters doppelt exponentiell und vergleichen die optimale Summe des quadratischen Fehlers. Das Brown-Doppel-Exponential passt nicht zu den Probendaten sowie der Holt-Winters-Methode, aber die Out-of-Probe (in diesem Fall) ist besser. Wie finden wir den besten Glättungsfaktor () Wir verwenden die gleiche Methode, um den Alphawert auszuwählen, der die Summe des quadratischen Fehlers minimiert. Für die beispielhaften Beispieldaten wird das Alpha mit 0,8 ermittelt. (Winters) Triple Exponential Smoothing Die dreifach exponentielle Glättung berücksichtigt sowohl saisonale Veränderungen als auch Trends. Diese Methode erfordert vier Parameter: Die Formulierung für die dreifache exponentielle Glättung ist stärker involviert als alle früheren. Bitte überprüfen Sie unsere Online-Referenzanleitung auf die genaue Formulierung. Beispiel: Mit den internationalen Passagier-Airline-Daten können wir im Winter dreifach exponentielle Glättung anwenden, optimale Parameter finden und eine Out-of-Probe-Prognose durchführen. Offensichtlich wird die Winters Triple Exponentialglättung am besten für diese Datenprobe angewandt, da sie die Werte gut verfolgt und die Out-of-Probe-Prognose eine Saisonalität aufweist (L12). Wie finden wir den besten Glättungsfaktor (), müssen wir die Werte auswählen, die die Gesamtsumme der quadratischen Fehler (SSE) minimieren, aber die Datentabellen können für mehr als zwei Variablen verwendet werden, so dass wir auf das Excel zurückgreifen Solver: (1) Einrichten des Minimierungsproblems mit der SSE als Utility-Funktion (2) Die Einschränkungen für dieses Problem Conclusion-Unterstützung FilesDocumentation tsmovavg output tsmovavg (tsobj, s, lag) liefert den einfachen gleitenden Durchschnitt für das finanzielle Zeitreihenobjekt, Tsobj Verzögerung gibt die Anzahl der vorherigen Datenpunkte an, die beim Berechnen des gleitenden Mittelwerts mit dem aktuellen Datenpunkt verwendet werden. Ausgabe tsmovavg (Vektor, s, lag, dim) gibt den einfachen gleitenden Durchschnitt für einen Vektor zurück. Verzögerung gibt die Anzahl der vorherigen Datenpunkte an, die beim Berechnen des gleitenden Mittelwerts mit dem aktuellen Datenpunkt verwendet werden. Output tsmovavg (tsobj, e, timeperiod) gibt den exponentiellen gewichteten gleitenden Durchschnitt für das finanzielle Zeitreihenobjekt tsobj zurück. Der exponentielle gleitende Durchschnitt ist ein gewichteter gleitender Durchschnitt, wobei die Zeitperiode den Zeitraum angibt. Exponentielle gleitende Durchschnitte reduzieren die Verzögerung durch mehr Gewicht auf die jüngsten Preise. Zum Beispiel gewichtet ein 10-Perioden-exponentieller gleitender Durchschnitt den jüngsten Preis um 18,18. Exponentialprozent 2 / (TIMEPER 1) oder 2 / (WINDOWSIZE 1). Output tsmovavg (Vektor, e, timeperiod, dim) gibt den exponentiell gewichteten gleitenden Durchschnitt für einen Vektor zurück. Der exponentielle gleitende Durchschnitt ist ein gewichteter gleitender Durchschnitt, wobei die Zeitperiode den Zeitraum angibt. Exponentielle gleitende Durchschnitte reduzieren die Verzögerung durch mehr Gewicht auf die jüngsten Preise. Zum Beispiel gewichtet ein 10-Perioden-exponentieller gleitender Durchschnitt den jüngsten Preis um 18,18. (2 / (Zeitabschnitt 1)). Ausgabe tsmovavg (tsobj, t, numperiod) gibt den dreieckigen gleitenden Durchschnitt für das finanzielle Zeitreihenobjekt tsobj zurück. Der dreieckige gleitende Durchschnitt doppelt glättet die Daten. Tsmovavg berechnet den ersten einfachen gleitenden Durchschnitt mit Fensterbreite von ceil (numperiod 1) / 2. Dann berechnet es einen zweiten einfachen gleitenden Durchschnitt auf dem ersten gleitenden Durchschnitt mit der gleichen Fenstergröße. Ausgabe tsmovavg (Vektor, t, numperiod, dim) gibt den dreieckigen gleitenden Durchschnitt für einen Vektor zurück. Der dreieckige gleitende Durchschnitt doppelt glättet die Daten. Tsmovavg berechnet den ersten einfachen gleitenden Durchschnitt mit Fensterbreite von ceil (numperiod 1) / 2. Dann berechnet es einen zweiten einfachen gleitenden Durchschnitt auf dem ersten gleitenden Durchschnitt mit der gleichen Fenstergröße. Output tsmovavg (tsobj, w, gewichte) liefert den gewichteten gleitenden Durchschnitt für das finanzielle Zeitreihenobjekt tsobj. Indem Gewichte für jedes Element in dem sich bewegenden Fenster bereitgestellt werden. Die Länge des Gewichtsvektors bestimmt die Größe des Fensters. Wenn größere Gewichtungsfaktoren für neuere Preise und kleinere Faktoren für frühere Preise verwendet werden, ist der Trend eher auf die jüngsten Veränderungen ansprechen. Ausgabe tsmovavg (Vektor, w, Gewichte, dim) gibt den gewichteten gleitenden Durchschnitt für den Vektor zurück, indem Gewichte für jedes Element in dem sich bewegenden Fenster geliefert werden. Die Länge des Gewichtsvektors bestimmt die Größe des Fensters. Wenn größere Gewichtungsfaktoren für neuere Preise und kleinere Faktoren für frühere Preise verwendet werden, ist der Trend eher auf die jüngsten Veränderungen ansprechen. Output tsmovavg (tsobj, m, numperiod) gibt den modifizierten gleitenden Durchschnitt für das finanzielle Zeitreihenobjekt tsobj zurück. Der modifizierte gleitende Durchschnitt ist ähnlich dem einfachen gleitenden Durchschnitt. Betrachten Sie das Argument numperiod als die Verzögerung des einfachen gleitenden Mittelwerts. Der erste modifizierte gleitende Durchschnitt wird wie ein einfacher gleitender Durchschnitt berechnet. Nachfolgende Werte werden durch Addition des neuen Preises und Subtrahieren des letzten Durchschnitts aus der resultierenden Summe berechnet. Ausgabe tsmovavg (Vektor, m, numperiod, dim) gibt den modifizierten gleitenden Durchschnitt für den Vektor zurück. Der modifizierte gleitende Durchschnitt ist ähnlich dem einfachen gleitenden Durchschnitt. Betrachten Sie das Argument numperiod als die Verzögerung des einfachen gleitenden Mittelwerts. Der erste modifizierte gleitende Durchschnitt wird wie ein einfacher gleitender Durchschnitt berechnet. Nachfolgende Werte werden durch Addition des neuen Preises und Subtrahieren des letzten Durchschnitts aus der resultierenden Summe berechnet. Dim 8212 Dimension, um auf positive ganze Zahl mit dem Wert 1 oder 2 arbeiten Dimension zu arbeiten, als eine positive Ganzzahl mit einem Wert von 1 oder 2 angegeben. Dim ist ein optionales Eingabeargument, und wenn es nicht als eine Eingabe enthalten ist, die Standardeinstellung Wert 2 wird angenommen. Der Standardwert von dim 2 gibt eine zeilenorientierte Matrix an, wobei jede Zeile eine Variable ist und jede Spalte eine Beobachtung ist. Wenn dim 1. die Eingabe als Spaltenvektor oder spaltenorientierte Matrix angenommen wird, wobei jede Spalte eine Variable und jede Zeile eine Beobachtung ist. E 8212 Indikator für exponentiell gleitenden durchschnittlichen Charaktervektor Der exponentielle gleitende Durchschnitt ist ein gewichteter gleitender Durchschnitt, wobei der Zeitabschnitt der Zeitraum des exponentiellen gleitenden Durchschnitts ist. Exponentielle gleitende Durchschnitte reduzieren die Verzögerung durch mehr Gewicht auf die jüngsten Preise. Zum Beispiel gewichtet ein 10-Perioden-exponentieller gleitender Durchschnitt den jüngsten Preis um 18,18. Exponentialprozent 2 / (TIMEPER 1) oder 2 / (WINDOWSIZE 1) timeperiod 8212 Zeitdauer nonnegative integer Wählen Sie Ihr Land aus