Vorhersage von Smoothing Techniques. This Website ist ein Teil der JavaScript-E-Labs Lernobjekte für die Entscheidungsfindung Andere JavaScript in dieser Serie sind unter verschiedenen Anwendungsbereichen im MENU-Bereich auf dieser Seite kategorisiert. Eine Zeitreihe ist eine Abfolge von Beobachtungen, die Sind in der Zeit geordnet Inhärent in der Sammlung von Daten über die Zeit genommen ist irgendeine Form von zufälligen Variation Es gibt Methoden zur Verringerung der Streichung der Wirkung durch zufällige Variation Weit verbreitete Techniken sind Glättung Diese Techniken, wenn richtig angewendet, zeigt deutlicher die zugrunde liegenden Trends. Geben Sie die Zeitreihe Row-weise in der Reihenfolge, beginnend von der linken oberen Ecke und den Parameter s, dann klicken Sie auf die Schaltfläche Berechnen, um eine Periode-voraus Prognose zu erhalten. Blank-Boxen sind nicht in den Berechnungen enthalten, aber Nullen sind. Bei der Eingabe Ihrer Daten von Zelle zu Zelle in der Daten-Matrix zu bewegen, verwenden Sie die Tab-Taste nicht Pfeil oder geben Sie Schlüssel. Features der Zeitreihen, die durch Examini aufgedeckt werden könnte Ng seinen Graphen mit den prognostizierten Werten und das Residualverhalten, Bedingungsvorhersage Modellierung. Moving Averages Moving Mittelwerte gehören zu den beliebtesten Techniken für die Vorverarbeitung von Zeitreihen Sie werden verwendet, um zufällige weiße Rauschen aus den Daten zu filtern, um die Zeitreihe zu machen Glatter oder sogar, um bestimmte in der Zeitreihe enthaltene Informationskomponenten zu betonen. Exponentielle Glättung Dies ist ein sehr populäres Schema, um eine geglättete Zeitreihe zu produzieren, während bei fortlaufenden Beobachtungen die bisherigen Beobachtungen gleich gewichtet werden. Exponentielle Glättung weist exponentiell abnehmende Gewichte zu, wenn die Beobachtung älter wird Mit anderen Worten, die jüngsten Beobachtungen werden bei der Prognose relativ viel mehr gegeben als die älteren Beobachtungen. Die doppelte exponentielle Glättung ist besser bei der Handhabung von Trends. Triple Exponential Die Glättung ist bei der Handhabung von Parabeltrends besser. Ein exponentiell gewichteter gleitender Durchschnitt mit einer Glättungskonstante entspricht etwa einer einfachen Gleitender Durchschnitt der Länge dh Periode n, wobei a und n mit aa nn O ODER n 2 - a a verbunden sind. So würde beispielsweise ein exponentiell gewichteter gleitender Durchschnitt mit einer Glättungskonstante gleich 0 1 etwa einem 19-Tage-Gleitwert entsprechen Ein 40-Tage-einfacher gleitender Durchschnitt würde etwa einem exponentiell gewichteten gleitenden Durchschnitt entsprechen, wobei eine Glättungskonstante gleich 0 04878.Holt s Lineare Exponential-Glättung Angenommen, die Zeitreihe ist nicht saisonal, aber zeigt Trend an Holt-Methode schätzt sowohl den Strom Level und der aktuelle Trend. Notice, dass die einfache gleitende Durchschnitt ist Sonderfall der exponentiellen Glättung durch die Einstellung der Periode des gleitenden Durchschnitt auf die Ganzzahl Teil von 2-Alpha Alpha. Für die meisten Geschäftsdaten ein Alpha-Parameter kleiner als 0 40 ist oft Effektiv Allerdings kann man eine Gittersuche des Parameterraums mit 0 1 bis 0 9 mit Inkrementen von 0 1 ausführen. Dann hat das beste Alpha den kleinsten Mean Absolute Error MA Error. How, um mehrere Glättungsmethoden zu vergleichen Sind numerische Indikatoren für die Beurteilung der Genauigkeit der Prognose-Technik, ist der am weitesten verbreitete Ansatz bei der Verwendung visueller Vergleich von mehreren Prognosen, um ihre Genauigkeit zu beurteilen und wählen Sie unter den verschiedenen Vorhersage Methoden In diesem Ansatz muss man mit zB Excel auf dem gleichen Diagramm zu zeichnen Die ursprünglichen Werte einer Zeitreihenvariable und die vorhergesagten Werte aus verschiedenen Prognosemethoden, so dass ein visueller Vergleich erleichtert wird. Sie können die Vergangenheitsprognosen durch Glättungstechniken verwenden, um die vergangenen Prognosewerte auf der Grundlage von Glättungstechniken zu erhalten, die nur einen einzigen Parameter verwenden Holt - und Winters-Methoden verwenden zwei bzw. drei Parameter, daher ist es keine leichte Aufgabe, die optimalen oder sogar nahezu optimalen Werte durch Versuche und Fehler für die Parameter auszuwählen. Die einzelne exponentielle Glättung unterstreicht die Kurzstreckenperspektive Setzt das Niveau auf die letzte Beobachtung und basiert auf der Bedingung, dass es keinen Trend gibt. Der lineare Regress Ion, das zu den kleinsten Quadraten zu den historischen Daten passt oder transformierte historische Daten passt, stellt die lange Reichweite dar, die auf dem Grundtakt basiert. Holt s lineare exponentielle Glättung erfasst Informationen über den jüngsten Trend Die Parameter im Holt-Modell sind Ebenenparameter, Sollte verringert werden, wenn die Menge der Datenvariation groß ist und der Trends-Parameter erhöht werden sollte, wenn die aktuelle Trendrichtung durch die kausalen Faktoren unterstützt wird. Kurzfristige Prognose Beachten Sie, dass jedes JavaScript auf dieser Seite einen Schritt-Schritt voraus ist Prognose Um eine zweistufige Prognose zu erhalten, fügen Sie einfach den prognostizierten Wert dem Ende der Zeitreihendaten hinzu und klicken Sie dann auf die Schaltfläche Berechnen. Sie können diesen Vorgang für einige Male wiederholen, um die benötigten Kurzzeitprognosen zu erhalten. Ich habe im Wesentlichen ein Array von Werten wie diese. Das oben genannte Array ist vereinfacht, ich sammle 1 Wert pro Millisekunde in meinem realen Code und ich muss die Ausgabe auf einem Algorithmus I w verarbeiten Rote, um den nächsten Gipfel vor einem Zeitpunkt zu finden Meine Logik scheitert, weil in meinem Beispiel oben 0 36 der echte Peak ist, aber mein Algorithmus würde nach hinten schauen und die letzte Nummer 0 25 als die Spitze sehen, da es eine Abnahme zu gibt 0 24 vor it. The Ziel ist es, diese Werte zu nehmen und wenden Sie einen Algorithmus an sie, die glatt wird sie ein bisschen, so dass ich mehr lineare Werte, dh ich möchte meine Ergebnisse zu curvy, nicht Jaggedy. Ich wurde gesagt, um Bewerbe einen exponentiellen gleitenden durchschnittlichen Filter auf meine Werte Wie kann ich das machen Es ist wirklich schwer für mich, mathematische Gleichungen zu lesen, ich gebe viel besser mit Code. Wie verarbeite ich Werte in meinem Array und wende eine exponentielle gleitende durchschnittliche Berechnung an sie an Out. asked Feb 8 12 at 20 27. Um einen exponentiellen gleitenden Durchschnitt zu berechnen, musst du einen Zustand herum halten und du brauchst einen Tuning-Parameter. Dies erfordert eine kleine Klasse, die davon ausgeht, dass du Java 5 oder höher einsetzst Möchte dauern, sollte das Tuning zwischen 0 und 1 und th sein En verwenden Durchschnitt zu filtern. Wenn das Lesen einer Seite auf einige mathmatischen Wiederholung, alles, was Sie wirklich wissen müssen, wenn Sie es in Code ist, dass Mathematiker gerne Indizes in Arrays und Sequenzen mit Indizes schreiben Sie ve ein paar andere Notationen als auch, was doesn T helfen Allerdings ist die EMA ziemlich einfach, da Sie nur einen alten Wert erinnern müssen keine komplizierten Zustand Arrays erforderlich. answered Feb 8 12 bei 20 42. TKKocheran Ziemlich viel Isn t it nice, wenn die Dinge einfach sein können Wenn Sie mit einer neuen Sequenz beginnen , Bekomme einen neuen Mittelwert Hinweis, dass die ersten paar Begriffe in der gemittelten Sequenz um ein bisschen wegen der Grenzeffekte springen, aber man bekommt die mit anderen gleitenden Durchschnitten zu Aber ein guter Vorteil ist, dass man die gleitende durchschnittliche Logik in die Averager und experimentieren ohne stören den Rest deines Programms zu viel Donal Fellows Feb 9 12 bei 0 06.Ich habe eine harte Zeit, um Ihre Fragen zu verstehen, aber ich werde versuchen, irgendwie zu antworten.1 Wenn Ihr Algorithmus gefunden 0 25 statt o F 0 36, dann ist es falsch Es ist falsch, weil es eine monotone Zunahme oder Abnahme annimmt, die immer aufwärts geht oder immer hinuntergeht, es sei denn du durchschnittlich alle deine Daten, deine Datenpunkte - wie du sie präsentierst - sind nichtlinear Wenn Sie wirklich wollen, um den maximalen Wert zwischen zwei Punkten in der Zeit zu finden, dann schneiden Sie Ihr Array von tmin zu tmax und finden Sie die max von diesem subarray.2 Jetzt ist das Konzept der gleitenden Durchschnitte sehr einfach vorstellen, dass ich die folgende Liste 1 haben 4, 1 5, 1 4, 1 5, 1 5 Ich kann es glatt machen, indem ich den Durchschnitt von zwei Zahlen 1 45, 1 45, 1 45, 1 5 beachte, dass die erste Zahl der Durchschnitt von 1 5 und 1 4 ist Zweite und erste zahlen die zweite neue liste ist der durchschnitt von 1 4 und 1 5 dritter und zweiter alter liste die dritte neue liste der durchschnitt von 1 5 und 1 4 vierten und dritten, und so weiter konnte ich es Zeitraum drei oder vier gemacht haben , Oder n Beachten Sie, wie die Daten ist viel glatter Ein guter Weg, um gleitende Durchschnitte bei der Arbeit zu sehen ist, um zu Google Finance zu gehen, wählen Sie eine Aktie versuchen Tesla Motors ziemlich vol Atile TSLA und klicken Sie auf technische an der Unterseite des Diagramms Wählen Sie Moving Average mit einem bestimmten Zeitraum und Exponential gleitenden Durchschnitt, um ihre Unterschiede zu vergleichen. Exponential gleitenden Durchschnitt ist nur eine weitere Ausarbeitung dieser, aber gewichtet die älteren Daten weniger als die neuen Daten dies Ist ein Weg, um die Glättung nach hinten vorzuwerfen Bitte lesen Sie die Wikipedia-Eintrag. So, das ist mehr ein Kommentar als eine Antwort, aber die kleine Kommentar-Box war nur zu winzigen Viel Glück. Wenn Sie Probleme mit der Mathematik haben, könnten Sie Gehen mit einem einfachen gleitenden Durchschnitt statt exponentiell Also die Ausgabe, die du bekommst, wäre die letzten x Begriffe geteilt durch x Ungetestete Pseudocode. Hinweis, dass du die Start - und Endteile der Daten behandeln musst, da du deutlich die letzten 5 bewerten kannst Begriffe, wenn Sie auf Ihrem 2. Datenpunkt sind Auch gibt es effizientere Möglichkeiten zur Berechnung dieser gleitenden durchschnittlichen Summe Summe - älteste neueste, aber dies ist, um das Konzept, was s passiert über. Erwerben Feb 8 12 bei 20 41.Simple Vs Exponen Tay Moving Averages. Moving Durchschnitte sind mehr als das Studium einer Folge von Zahlen in aufeinanderfolgenden Reihenfolge Frühe Praktiker der Zeitreihenanalyse waren tatsächlich mehr mit individuellen Zeitreihenzahlen beschäftigt als bei der Interpolation dieser Daten Interpolation in Form von Wahrscheinlichkeitstheorien Und die Analyse kam viel später, als Muster wurden entwickelt und Korrelationen entdeckt. Unade verstanden, wurden verschiedene geformte Kurven und Linien gezogen entlang der Zeitreihe in einem Versuch, vorherzusagen, wo die Datenpunkte gehen könnte Diese sind jetzt als grundlegende Methoden, die derzeit von technischen verwendet werden Analyse-Trader Charting-Analyse kann bis ins 18. Jahrhundert Japan zurückverfolgt werden, aber wie und wenn bewegte Mittelwerte wurden zuerst auf Marktpreise angewendet bleibt ein Geheimnis Es wird allgemein verstanden, dass einfache gleitende Mittelwerte SMA verwendet wurden, lange bevor exponentielle gleitende Durchschnitte EMA, weil EMAs gebaut werden Auf SMA Rahmen und das SMA Kontinuum wurde leichter verständlich für Plotten und Verfolgen Zweck Möchten Sie ein wenig Hintergrund lesen Check out Moving Averages Was sind sie. Simple Moving Average SMA Einfache gleitende Durchschnitte wurde die bevorzugte Methode für die Verfolgung der Marktpreise, weil sie schnell zu berechnen und leicht zu verstehen sind Early Markt Praktiker betrieben ohne die Verwendung der Anspruchsvolle Chart-Metriken im Einsatz heute, so dass sie sich in erster Linie auf Marktpreise als ihre einzigen Führer verlassen Sie berechneten Marktpreise von Hand, und ergab diese Preise Trends und Marktrichtung zu bezeichnen Dieser Prozess war ziemlich langweilig, aber erwies sich als sehr profitabel mit Bestätigung der weiteren Studien . Um einen 10-tägigen einfachen gleitenden Durchschnitt zu berechnen, fügen Sie einfach die Schlusskurse der letzten 10 Tage hinzu und teilen sich um 10 Der 20-Tage-Gleitender Durchschnitt wird berechnet, indem die Schlusskurse über einen Zeitraum von 20 Tagen addiert und mit 20 geteilt werden So on. This Formel ist nicht nur auf Schlusskurse basiert, aber das Produkt ist ein Mittel der Preise - eine Teilmenge Moving Mittelwerte werden als bewegte, weil die Gruppe von Preise, die in der Berechnung verwendet werden, bewegen sich nach dem Punkt auf dem Diagramm Dies bedeutet, dass alte Tage zugunsten neuer Schlusskurstage fallen gelassen werden, so dass eine neue Berechnung immer benötigt wird, die dem Zeitrahmen des durchschnittlichen Beschäftigten entspricht, also ein 10-Tage-Durchschnitt Wird durch das Hinzufügen des neuen Tages und das Fallenlassen des 10. Tages, und der neunte Tag wird am zweiten Tag fallen gelassen Für mehr darüber, wie Charts im Devisenhandel verwendet werden, schauen Sie sich unsere Chart Basics Walkthrough. Exponential Moving Average EMA Der exponentielle gleitenden Durchschnitt hat Verfeinert und häufiger seit den 1960er Jahren verwendet werden, dank früherer Praktiker Experimente mit dem Computer Die neue EMA würde mehr auf die meisten aktuellen Preise als auf eine lange Reihe von Datenpunkten konzentrieren, da der einfache gleitende Durchschnitt erforderlich. Current EMA Price current - Vorherige EMA X Multiplikator vorherige EMA. Der wichtigste Faktor ist die Glättungskonstante, dass 2 1 N, wo N die Anzahl der Tage. 10-Tage-EMA 2 10 1 18 8.Dies bedeutet, dass eine 10-Periode EMA gewichtet die meisten r Ecent price 18 8, ein 20-tägiges EMA 9 52 und 50-Tage-EMA 3 92 Gewicht am letzten Tag Die EMA arbeitet, indem sie den Unterschied zwischen dem aktuellen Periodenpreis und dem vorherigen EMA gewichtet und das Ergebnis zum vorherigen hinzugefügt hat EMA Je kürzer die Periode, desto mehr Gewicht auf den jüngsten Preis angewendet. Fitting Lines Durch diese Berechnungen werden Punkte aufgetragen, die eine passende Linie aufstellen. Anordnungslinien oberhalb oder unterhalb des Marktpreises bedeuten, dass alle gleitenden Durchschnitte hintere Indikatoren sind und in erster Linie verwendet werden Für die folgenden Trends Sie arbeiten nicht gut mit Streckenmärkten und Stauungszeiten, weil die passenden Linien einen Trend nicht bezeichnen, weil es an offensichtlichen höheren Höhen oder tieferen Tiefen fehlt. Plus, passende Linien neigen dazu, konstant zu bleiben, ohne Richtung der Richtung Eine steigende Anpassung Linie unter dem Markt bedeutet eine lange, während eine fallende Anpassungslinie über dem Markt bedeutet eine kurze Für einen kompletten Führer, lesen Sie unsere Moving Average Tutorial. Der Zweck der Verwendung eines einfachen gleitenden Durchschnitt ist zu spo T und messen Trends durch Glättung der Daten mit Hilfe von mehreren Gruppen von Preisen Ein Trend wird entdeckt und in eine Prognose extrapoliert Die Annahme ist, dass die vorherigen Trendbewegungen fortsetzen wird Für den einfachen gleitenden Durchschnitt kann ein langfristiger Trend gefunden und verfolgt werden Viel einfacher als eine EMA, mit vernünftiger Annahme, dass die passende Linie stärker als eine EMA-Linie aufgrund der längeren Fokus auf die durchschnittlichen Preise zu halten. Ein EMA wird verwendet, um kürzere Trend bewegt, aufgrund der Fokus auf die jüngsten Preise Durch diese Methode , Eine EMA soll irgendwelche Verzögerungen im einfachen gleitenden Durchschnitt reduzieren, so dass die passende Linie die Preise näher verschärfen wird als ein einfacher gleitender Durchschnitt. Das Problem mit der EMA ist das ist anfällig für Preisunterbrechungen, vor allem bei schnellen Märkten und Perioden der Volatilität Die EMA arbeitet Gut, bis die Preise die passende Linie brechen Bei höheren Volatilitätsmärkten können Sie die Länge der bewegten durchschnittlichen Laufzeit in Erwägung ziehen. Man kann sogar von einer EMA zu einer SMA wechseln, da die SMA glättet Out die Daten viel besser als eine EMA aufgrund seiner Fokussierung auf längerfristige Mittel. Trend-Following Indikatoren Als Nachlaufindikatoren, gleitende Mittelwerte dienen gut als Support-und Widerstandslinien Wenn die Preise unter einer 10-Tage-Montagelinie in einem Aufwärtstrend, Chancen sind gut, dass der Aufwärtstrend abnehmen kann, oder zumindest der Markt kann sich konsolidieren Wenn die Preise über einen 10-Tage-Gleitender Durchschnitt in einem Abwärtstrend brechen, kann der Trend abnehmen oder konsolidieren In diesen Fällen verwenden Sie eine 10- und 20- Tag gleitender Durchschnitt zusammen und warte, bis die 10-Tage-Linie über oder unter die 20-Tage-Linie übergeht. Dies bestimmt die nächste kurzfristige Richtung für die Preise. Für längere Zeitperioden sehen Sie die 100- und 200-Tage-Gleitdurchschnitte für Längerfristige richtung Zum Beispiel unter Verwendung der 100- und 200-tägigen gleitenden Durchschnitte, wenn der 100-Tage-Gleitende Durchschnitt den 200-Tage-Durchschnitt überschreitet, heißt es das Todeskreuz und ist sehr bärisch für die Preise Ein 100-Tage-Gleitender Durchschnitt Die über einen 200-Tage-gleitenden Durchschnitt kreuzt, heißt th E goldenes Kreuz und ist sehr bullisch für die Preise Es spielt keine Rolle, ob ein SMA oder ein EMA verwendet wird, denn beide sind Trendfolgende Indikatoren Es ist nur kurzfristig, dass die SMA leichte Abweichungen von ihrem Gegenstück, dem EMA, hat. Fazit Verschieben von Durchschnittswerten sind die Grundlage für die Chart - und Zeitreihenanalyse Einfache gleitende Durchschnitte und die komplexeren exponentiellen gleitenden Durchschnitte helfen, den Trend zu visualisieren, indem sie Preisbewegungen ausgleichen. Die technische Analyse wird manchmal als Kunst und nicht als Wissenschaft bezeichnet, die beide Jahre dauern Zu meistern Erfahren Sie mehr in unserem technischen Analyse-Tutorial. A Umfrage von der United States Bureau of Labor Statistics durchgeführt, um zu helfen, Stellenangebote zu sammeln Es sammelt Daten von Arbeitgebern. Die maximale Höhe der Gelder der Vereinigten Staaten können leihen Die Schulden Decke wurde unter der Zweite erstellt Liberty Bond Act. Der Zinssatz, bei dem ein Depotinstitut Geld an der Federal Reserve an eine andere Depotbank leiht.1 Eine statistische Maßnahme der Streuung der Renditen für eine gegebene Sicherheit oder Marktindex Volatilität kann entweder gemessen werden. Eine Handlung der US-Kongress verabschiedet im Jahr 1933 als Banking Act, die Geschäftsbanken von der Teilnahme an der Investition verboten. Nonfarm Gehaltsliste bezieht sich auf jeden Job außerhalb der landwirtschaftlichen Betriebe, privat Haushalte und der gemeinnützige Sektor Das US Bureau of Labor.
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