Medie mobili: come usarli Alcune delle funzioni primarie di una media mobile sono di individuare le tendenze e le inversioni. misurare la forza di uno slancio beni e determinare le aree in cui un bene troverà supporto o resistenza. In questa sezione verrà sottolineare come i diversi periodi di tempo in grado di monitorare lo slancio e come medie mobili può essere utile nella creazione di stop loss. Inoltre, affronteremo alcune delle capacità e dei limiti di medie mobili che si dovrebbe prendere in considerazione quando li utilizzano come parte di una routine di trading. Trend Seguire le tendenze è una delle funzioni chiave di medie mobili, che sono utilizzati dalla maggior parte dei commercianti che cercano di rendere il trend loro amico. Le medie mobili sono in ritardo indicatori. il che significa che essi non prevedono nuove tendenze, ma confermano le tendenze, una volta che sono stati stabiliti. Come si può vedere nella figura 1, uno stock è considerato in una tendenza rialzista quando il prezzo è al di sopra di una media mobile e la media è inclinato verso l'alto. Al contrario, un commerciante utilizzerà un prezzo al di sotto di una media inclinata verso il basso per confermare una tendenza al ribasso. Molti commercianti prenderà in considerazione solo in possesso di una posizione lunga su un bene quando il prezzo è scambiato sopra una media mobile. Questa semplice regola può contribuire a garantire che la tendenza lavora nel commercianti favore. Momentum Molti commercianti principianti chiedono come sia possibile misurare quantità di moto e di come le medie mobili può essere utilizzato per affrontare una simile impresa. La risposta più semplice è quello di prestare molta attenzione ai periodi di tempo utilizzati nella creazione della media, come ogni periodo di tempo può fornire informazioni preziose in diversi tipi di moto. In generale, lo slancio a breve termine può essere misurata, cercando in medie che si concentrano su periodi di tempo di 20 giorni o meno in movimento. Guardando medie creati con un periodo di 20 a 100 giorni in movimento è generalmente considerato come una buona misura della quantità di moto medio termine. Infine, ogni media mobile che utilizza 100 giorni o più nel calcolo può essere usato come misura della quantità di moto lungo termine. Il buon senso dovrebbe dirvi che una media mobile di 15 giorni è una misura più appropriata di slancio a breve termine di una media mobile a 200 giorni. Uno dei migliori metodi per determinare la forza e la direzione di uno slancio attivi è quello di mettere tre medie mobili su un grafico e quindi prestare molta attenzione al modo in cui impilare fino in relazione l'uno all'altro. I tre medie mobili che sono generalmente utilizzati hanno diversi intervalli di tempo, nel tentativo di rappresentare a breve termine, a medio termine e movimenti di prezzo a lungo termine. Nella figura 2, forte slancio verso l'alto si vede quando le medie a breve termine si trovano sopra delle medie di lungo periodo e le due medie sono divergenti. Viceversa, quando le medie a breve termine si trovano sotto le medie a lungo termine, la quantità di moto è in direzione verso il basso. Sostenere un altro uso comune di medie mobili è nel determinare i potenziali sostegno dei prezzi. Non ci vuole molta esperienza nel trattare con le medie mobili a notare che il calo dei prezzi di un bene spesso fermare e invertire la direzione allo stesso livello come media importante. Ad esempio, nella figura 3 si può vedere che la media mobile a 200 giorni è stato in grado di sostenere il prezzo del titolo dopo che è sceso da i suoi alti vicino 32. Molti commercianti anticiperà un rimbalzo fuori delle principali medie mobili e useremo altri indicatori tecnici, come la conferma del movimento previsto. Resistenza volta che il prezzo di un bene scende al di sotto di un livello influente di supporto, come ad esempio la media mobile a 200 giorni, non è raro vedere l'atto media come una forte barriera che impedisce agli investitori di spingere il prezzo di nuovo sopra questa media. Come si può vedere dal grafico qui sotto, questa resistenza è spesso usato dai commercianti come un segno di prendere profitti o chiudere eventuali posizioni lunghe esistenti. Molti venditori allo scoperto anche utilizzare queste medie come punti di ingresso, perché il prezzo rimbalza spesso fuori la resistenza e continua la sua mossa più bassa. Se sei un investitore che sta tenendo una posizione lunga in un bene che viene scambiato sotto i principali medie mobili, può essere nel vostro interesse a guardare da vicino questi livelli perché possono influenzare notevolmente il valore del vostro investimento. Stop loss Le caratteristiche di supporto e di resistenza di medie mobili loro un grande strumento per la gestione del rischio fanno. La capacità di medie mobili di identificare punti strategici per impostare ordini stop-loss consente agli operatori di tagliare perdere posizioni prima di poter crescere di più grande. Come si può vedere nella figura 5, gli operatori che detengono una posizione lunga in un magazzino e fissano i loro ordini stop-loss di sotto delle medie influenti stessi possono risparmiare un sacco di soldi. Utilizzando medie mobili per impostare ordini stop-loss è la chiave per qualsiasi trading di successo strategy. Moving Introduzione media Previsione. Come si può immaginare che stiamo guardando alcuni degli approcci più primitive di previsione. Ma si spera che questi sono almeno un'introduzione utile per alcuni dei problemi informatici relativi all'attuazione previsioni nei fogli di calcolo. In questo filone si continuerà avviando all'inizio e iniziare a lavorare con Moving previsioni medie. Spostamento previsioni medie. Tutti conoscono lo spostamento previsioni medie indipendentemente dal fatto che credono di essere. Tutti gli studenti universitari fanno loro tutto il tempo. Pensa ai tuoi punteggi dei test in un corso dove si sta andando ad avere quattro prove durante il semestre. Consente di assumere hai un 85 sul vostro primo test. Che cosa prevedere per il secondo punteggio test Cosa pensi che la tua insegnante di prevedere per il prossimo punteggio test Cosa pensi che i tuoi amici potrebbero prevedere per il prossimo punteggio test Cosa pensi che i tuoi genitori potrebbero prevedere per il prossimo punteggio del test Indipendentemente tutto il blabbing si potrebbe fare ai tuoi amici e genitori, e il vostro insegnante è molto probabile che si aspettano di ottenere qualcosa nella zona del 85 che avete appena ottenuto. Bene, ora lascia supporre che, nonostante la vostra auto-promozione per i tuoi amici, ti sopravvalutare se stessi e capire che si può studiare meno per la seconda prova e così si ottiene un 73. Ora, che sono tutti di interessati e indifferente andare a anticipare avrete sulla vostra terza prova ci sono due approcci molto probabili per loro di sviluppare una stima indipendentemente dal fatto che condivideranno con voi. Essi possono dire a se stessi, quotThis ragazzo è sempre soffia il fumo delle sue intelligenza. Hes andando ad ottenere un altro 73 se hes fortuna. Forse i genitori cercano di essere più solidali e dire, quotWell, finora youve acquistasti un 85 e un 73, quindi forse si dovrebbe capire su come ottenere circa una (85 73) 2 79. Non so, forse se l'avete fatto meno festa e werent scodinzolante la donnola tutto il luogo e se hai iniziato a fare molto di più lo studio si potrebbe ottenere una maggiore score. quot Entrambe queste stime sono in realtà in movimento le previsioni medie. Il primo sta usando solo il tuo punteggio più recente di prevedere le prestazioni future. Questo si chiama una previsione media mobile utilizzando uno periodo di dati. Il secondo è anche una previsione media mobile ma utilizzando due periodi di dati. Lascia supporre che tutte queste persone busting sulla vostra grande mente hanno sorta di voi incazzato e si decide di fare bene sulla terza prova per le proprie ragioni e di mettere un punteggio più alto di fronte al vostro quotalliesquot. Si prende il test e il punteggio è in realtà un 89 Tutti, compreso te stesso, è impressionato. Così ora avete la prova finale del semestre in arrivo e come al solito si sente il bisogno di pungolare tutti a fare le loro previsioni su come youll fare l'ultimo test. Beh, speriamo che si vede il motivo. Ora, si spera si può vedere il modello. Quale credi sia la più accurata Whistle mentre lavoriamo. Ora torniamo alla nostra nuova impresa di pulizie ha iniziato dal sorellastra estraniato chiamato Whistle mentre lavoriamo. Hai alcuni dati di vendita del passato rappresentata dalla sezione seguente da un foglio di calcolo. Per prima cosa presentiamo i dati per un periodo di tre movimento previsione media. La voce per cella C6 dovrebbe essere Ora è possibile copiare questa formula cella verso le altre cellule C7-C11. Si noti come le mosse medi durante il più recente dei dati storici, ma utilizza esattamente i tre periodi più recenti disponibili per ogni previsione. Si dovrebbe anche notare che noi non veramente bisogno di fare le previsioni per i periodi precedenti al fine di sviluppare la nostra più recente previsione. Questo è sicuramente diverso dal modello di livellamento esponenziale. Ive ha incluso il predictionsquot quotpast perché li useremo nella pagina web successiva per misurare la previsione di validità. Ora voglio presentare i risultati analoghi per un periodo di movimento previsione media di due. La voce per cella C5 dovrebbe essere Ora è possibile copiare questa formula cella verso le altre cellule C6-C11. Notate come ora solo i due più recenti pezzi di dati storici sono utilizzati per ogni previsione. Ancora una volta ho incluso il predictionsquot quotpast a scopo illustrativo e per un uso successivo nella convalida del tempo. Alcune altre cose che sono importanti per notare. Per un periodo di m-movimento previsione media solo il m valori dei dati più recenti sono usati per fare la previsione. Nient'altro è necessario. Per un periodo di m-movimento previsione media, quando si effettua predictionsquot quotpast, si noti che la prima previsione si verifica nel periodo m 1. Entrambi questi aspetti sarà molto significativo quando sviluppiamo il nostro codice. Sviluppare la Moving Average funzione. Ora abbiamo bisogno di sviluppare il codice per la previsione media mobile che può essere utilizzato in modo più flessibile. Il codice segue. Si noti che gli ingressi sono per il numero di periodi che si desidera utilizzare nella previsione e la matrice dei valori storici. È possibile memorizzare in qualsiasi cartella di lavoro che si desidera. Media mobile Funzione (storici, NumberOfPeriods) As Single Dichiarazione e inizializzazione delle variabili ARTICOLO Dim come variante Dim contatore come Integer Dim accumulo As Single Dim HistoricalSize come numero intero inizializzazione delle variabili contatore 1 Accumulo 0 Determinazione della dimensione della matrice storica HistoricalSize Historical. Count per il contatore 1 Per NumberOfPeriods accumulare il numero appropriato di più recenti valori precedentemente osservati accumulo accumulazione storica (HistoricalSize - NumberOfPeriods Counter) media mobile accumulo NumberOfPeriods il codice verrà spiegato in classe. Si desidera posizionare la funzione sopra il foglio in modo che il risultato del calcolo appare dove dovrebbe come la serie temporale following. A è una sequenza di osservazioni di una variabile casuale periodica. Esempi sono la domanda mensile per un prodotto, l'iscrizione matricola annuale in un dipartimento dell'Università e dei flussi giornalieri in un fiume. Le serie temporali sono importanti per le operazioni di ricerca, perché sono spesso i conducenti di modelli decisionali. Un modello di inventario richiede stime di esigenze future, una programmazione corso e il modello di personale per un dipartimento universitario richiede stime di futuro afflusso di studenti, e un modello per fornire avvertimenti alla popolazione in un bacino fluviale richiede stime del fiume scorre per l'immediato futuro. analisi di serie temporali fornisce strumenti per la selezione di un modello che descrive le serie storiche e utilizzando il modello per prevedere eventi futuri. Modellazione la serie temporale è un problema statistico in quanto i dati osservati è usato in procedure di calcolo per stimare i coefficienti di un modello supposto. Modelli presuppongono che osservazioni variano casualmente intorno ad un valore medio di fondo che è una funzione del tempo. In queste pagine restringiamo l'attenzione utilizzando i dati storici di serie temporali di stimare un modello dipendente dal tempo. I metodi sono appropriati per la previsione termine automatica, a corto di informazioni di uso frequente in cui le cause di variazione tempo non cambiano notevolmente nel tempo. In pratica, le previsioni derivate da questi metodi sono successivamente modificate da analisti umani che contengano informazioni non disponibili dai dati storici. Il nostro scopo principale di questa sezione è quello di presentare le equazioni per i quattro metodi di previsione utilizzati per la Previsione aggiuntivo: media mobile, livellamento esponenziale, regressione e doppio livellamento esponenziale. Questi sono chiamati lisciatura metodi. I metodi non presi in considerazione comprendono la previsione qualitativa, regressione multipla, ed i metodi autoregressivi (ARIMA). Coloro che sono interessati a una più ampia copertura dovrebbe visitare il sito Principi di previsione o leggere uno dei numerosi libri eccellenti sul tema. Abbiamo usato la Previsione libro. da Makridakis, Wheelwright e McGee, John Wiley Sons amp, 1983. Per utilizzare gli esempi cartella di lavoro, è necessario che il Previsione aggiuntivo installato. Scegliere il comando Ricollega per stabilire i collegamenti al componente aggiuntivo. Questa pagina descrive i modelli utilizzati per la semplice previsione e la notazione usata per l'analisi. Questo metodo di previsione più semplice è la previsione media mobile. Il metodo semplicemente medie delle ultime m osservazioni. È utile per le serie temporali con una media cambiando lentamente. Questo metodo considera tutto il passato nella sua previsione, ma pesa l'esperienza recente più gravoso rispetto ai meno recente. I calcoli sono semplici perché solo la stima del periodo precedente ed i dati attuali determinano la nuova stima. Il metodo è utile per le serie temporali con una media cambiando lentamente. Il metodo della media mobile non risponde bene ad una serie temporale che aumenta o diminuisce con il tempo. Qui includiamo un termine trend lineare nel modello. Il metodo di regressione approssima il modello con la costruzione di una equazione lineare che fornisce i minimi quadrati all'ultimo m observations. In praticare la media mobile fornirà una buona stima della media della serie tempo se la media è costante o lentamente cambiando. Nel caso di una media costante, il più grande valore di m darà la migliore stima del mezzo sottostante. Un periodo di osservazione più lungo sarà mediare gli effetti della variabilità. Lo scopo di fornire una più piccola m è quello di permettere la previsione di rispondere ad un cambiamento nel processo sottostante. Per illustrare, proponiamo un insieme di dati che incorpora i cambiamenti nel mezzo di base della serie storica. La figura mostra la serie storica utilizzata per l'illustrazione insieme con la domanda media da cui è stata generata la serie. La media inizia come una costante a 10. Partendo tempo 21, aumenta di una unità in ciascun periodo fino a raggiungere il valore di 20 al momento 30. Allora diventa di nuovo costante. I dati vengono simulato aggiungendo alla media, un rumore casuale da una distribuzione normale con media nulla e deviazione standard 3. I risultati della simulazione sono arrotondati all'intero più vicino. La tabella mostra le osservazioni simulate utilizzati per l'esempio. Quando usiamo la tabella, dobbiamo ricordare che in un dato momento, solo i dati del passato sono noti. Le stime del parametro del modello, per tre diversi valori di m sono mostrati insieme con la media della serie storiche nella figura sottostante. La figura mostra la stima media mobile della media in ogni momento e senza la previsione. Le previsioni dovrebbero spostare le curve di media mobile a destra da punti. Una conclusione è immediatamente evidente dalla figura. Per tutte e tre le stime della media mobile è in ritardo rispetto l'andamento lineare, con il ritardo aumenta con m. Il ritardo è la distanza tra il modello e la stima della dimensione temporale. A causa del ritardo, la media mobile sottovaluta le osservazioni come la media è in aumento. La polarizzazione dello stimatore è la differenza in un momento specifico nel valore medio del modello e il valore medio previsto dalla media mobile. La polarizzazione quando aumenta la media è negativo. Per una media decrescente, la polarizzazione è positivo. Il ritardo nel tempo e la distorsione introdotta nella stima sono funzioni di m. Maggiore è il valore di m. maggiore è la grandezza di lag e polarizzazione. Per una serie sempre crescente con andamento a. i valori di ritardo e distorsione dello stimatore della media è data nelle equazioni seguenti. Le curve di esempio non corrispondono queste equazioni, perché il modello di esempio, non è in continuo aumento, piuttosto che inizia come una costante, modifiche a una tendenza e poi diventa di nuovo costante. Anche le curve di esempio sono influenzate dal rumore. La previsione media mobile di periodi nel futuro è rappresentato spostando le curve a destra. Il ritardo e pregiudizi aumentano proporzionalmente. Le equazioni di sotto indicano il ritardo e la polarizzazione di un periodi di previsione nel futuro rispetto ai parametri del modello. Di nuovo, queste formule sono per una serie temporale con un andamento lineare costante. Non dovremmo essere sorpresi di questo risultato. Lo stimatore media mobile è basata sull'ipotesi di una media costante, e l'esempio ha un andamento lineare nel mezzo durante una parte del periodo di studio. Poiché serie tempo reale raramente esattamente obbedire alle ipotesi di qualsiasi modello, dobbiamo essere preparati per tali risultati. Possiamo anche concludere dalla figura che la variabilità del rumore ha il più grande effetto per piccole m. La stima è molto più volatile per la media mobile 5 rispetto alla media mobile di 20. Abbiamo i desideri contrastanti per aumentare m per ridurre l'effetto della variabilità dovuta al rumore, e di diminuire m per rendere la previsione più sensibile alle variazioni in media. L'errore è la differenza tra i dati effettivi e il valore previsto. Se la serie temporale è veramente un valore costante il valore atteso dell'errore è zero e la varianza dell'errore è costituito da un termine che è una funzione di e un secondo termine che è la varianza del rumore,. Il primo termine è la varianza della media stimata con un campione di m osservazioni, assumendo i dati provengono da una popolazione con una media costante. Questo termine viene minimizzato rendendo m più grande possibile. Una grande m rende la previsione risponde ad un cambiamento nelle serie temporali sottostante. Per rendere la previsione sensibile ai cambiamenti, vogliamo M più piccolo possibile (1), ma questo aumenta la varianza dell'errore. previsione pratica richiede un valore intermedio. Previsione con Excel Il componente aggiuntivo Forecasting implementa le formule media mobile. L'esempio seguente mostra l'analisi fornita dal componente aggiuntivo per i dati di esempio nella colonna B. I primi 10 osservazioni sono indicizzati -9 attraverso 0. Rispetto alla tabella di cui sopra, gli indici di periodo sono spostati da -10. I primi dieci osservazioni forniscono i valori di avvio per la stima e vengono utilizzati per calcolare la media mobile per il periodo 0. Il MA (10) della colonna (C) mostra le medie mobili calcolate. La media mobile parametro m è nella cella C3. La parte anteriore (1) colonna (D) mostra una previsione per un periodo nel futuro. L'intervallo di previsione è in cella D3. Quando l'intervallo di tempo viene modificato in un numero maggiore i numeri nella colonna Fore sono spostati verso il basso. La colonna Err (1) (E) mostra la differenza tra l'osservazione e la previsione. Ad esempio, l'osservazione al tempo 1 è 6. Il valore previsto fatta dalla media mobile al tempo 0 è 11.1. L'errore quindi è -5.1. La deviazione standard e media deviazione media (MAD) sono calcolati in cellule E6 e E7, rispettivamente.
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