Verschieben von Durchschnittswerten Der Bewegungsdurchschnitt wird durch die Mittelwertbildung der Preiswerte über das angegebene Intervall Länge berechnet. 160Hinweis, dass es kein Intervall gibt, sind alle Werte in Bezug auf den aktuell angezeigten Zeitrahmen des Diagramms. 160A-Linie, die die Mittel verbindet, erzeugt einen Glättungseffekt, der bei der Vorhersage von Trends helfen kann oder andere wichtige Muster aufdeckt. Der Moving Average kann mit der Offset-Einstellung rückwärts oder vorwärts versetzt werden. Der Adaptive Moving Average wird empfindlicher, wenn der Preis in einer bestimmten Richtung bewegt wird und weniger empfindlich auf Preisbewegungen wird, wenn der Preis flüchtig ist. Double Exponential (DEMA) Das DEMA besteht aus einem einzigen exponentiellen gleitenden Durchschnitt und einem doppelten exponentiellen gleitenden Durchschnitt. Exponentiell Der exponentielle gleitende Durchschnitt verleiht dem letzten Balken ein größeres Gewicht und sinkt dann exponentiell mit jedem Balken. Es reagiert schnell auf aktuelle Preisänderungen. 160 Exponentieller gleitender Durchschnitt. Der Hull gleitende Durchschnitt nutzt die Quadratwurzel der Anzahl der Stäbe, um die Glättung zu berechnen. Es hat ein hohes Maß an Glättung, reagiert aber auch schnell auf Preisänderungen. 160 Rumpf gleitender Durchschnitt. Lineare Regression Lineare Regression zeigt den Weg des Endpunktes einer linearen Regressionslinie zurück durch das Diagramm. Der modifizierte Moving Average nutzt einen schrägen Faktor, um ihn mit dem steigenden oder sinkenden Handelspreis anzupassen. Der einfache gleitende Durchschnitt wird berechnet, indem man die Schlusskurse der vorherigen Stäbe addiert (die Anzahl der Stäbe wird von Ihnen ausgewählt) und durch die Anzahl der Stäbe aufgeteilt. 160Equalgewicht wird jedem Bar gegeben. 160 Einfacher gleitender Durchschnitt. Sinus-gewichtet Der Sine-Weighted Moving Average nimmt seine Gewichtung aus der ersten Hälfte eines Sinus-Zyklus, so dass die größte Gewichtung auf die Daten in der Mitte gegeben wird. Der geglättete Moving Average gibt den jüngsten Preisen die gleiche Gewichtung wie die historischen Preise. Die Berechnung verwendet alle verfügbaren Daten. Es subtrahiert gestern geglättet Moving Average vom heutigen Preis dann fügt dieses Ergebnis zu gestern geglättet Moving Average. Zeitreihe Die Zeitreihe gleitender Durchschnitt wird mit einer linearen Regressionsmethode erstellt. Es gibt den letzten Punkt einer linearen Regressionslinie, die auf der Anzahl der in der Studie verwendeten Stäbe basiert. 160Diese Punkte werden dann verbunden, um einen gleitenden Durchschnitt zu bilden. 160160160 Zeitreihe gleitender Durchschnitt. Dreieckig Der dreieckige gleitende Durchschnitt verleiht den Bars in der Mitte der Serie das meiste Gewicht. Es wird auch zweimal gemittelt, also hat es eine größere Glättung als andere gleitende Durchschnitte. 160 Dreieckiger gleitender Durchschnitt Der variable gleitende Durchschnitt passt das Gewicht an, das jedem Balken zugeordnet ist, basierend auf der Volatilität während der entsprechenden Leiste. Variabler gleitender Durchschnitt. Der VIDYA (Volatility Index Dynamic Average) Gleitender Durchschnitt verwendet einen Volatilitätsindex für die Gewichtung jedes Balkens. 160 VIDYA gleitender Durchschnitt. Der gewichtete gleitende Durchschnitt verleiht dem letzten Takt ein größeres Gewicht und verringert sich dann arithmetisch mit jedem Balken, basierend auf der Anzahl der für die Studie gewählten Stäbe, bis er ein Gewicht von Null erreicht. 160 Gewichteter gleitender Durchschnitt Welles Wilder Smoothing Die Welles Wilder Glättung des gleitenden Durchschnitts reagiert langsam auf Preisänderungen. 160 Welles Wilder glättet gleitenden Durchschnitt. Voreinstellungen Wenn Sie mit der rechten Maustaste auf den gleitenden Durchschnitt klicken und die Einstellungen auswählen, erhalten Sie einen der unten gezeigten Dialoge. 160Alle der verschiedenen Arten von gleitenden Durchschnitten haben die gleichen Präferenzen, außer für den Adaptive Moving Average und den VIDYA Moving Average. 160Das ist dort, wo Sie die Länge eingeben (Anzahl der zu verwendenden Stäbe), Offset (verwendet, um den gesamten gleitenden Durchschnitt vorwärts oder rückwärts in der Zeit zu verschieben), 160 und Quelle (offen, hoch, niedrig, nah). In diesem Dialogfeld können Sie auch die Farbe und die Dicke der gleitenden Durchschnittslinie auswählen. 160 bewegliche durchschnittliche Präferenzen. Mit den Voreinstellungen für den Adaptive Moving Average können Sie die Werte für die Glättung von Fast and Slow einstellen. Die Vorlieben für den VIDYA Moving Average sind die gleichen wie oben, mit Ausnahme des R2Scale-Feldes. 160Dies bezieht sich auf die R-Quadrat-Skala, die in der linearen Regressionsberechnung verwendet wird. 160 Verschieben von durchschnittlichen Zeitrahmen Bei der Verwendung von gleitenden Durchschnitten gibt es drei Zeitrahmen, die typischerweise erkannt werden: kurzfristig (dh 10), Zwischenzeit (dh 50) und Langzeit (dh 200). 160Die 10-Periode MA ist diejenige, die sich der tatsächlichen Preisbewegung am nächsten kommt. Der 50-Peroid ist der zweite der tatsächlichen Preisbewegung am nächsten und die 200-Periode ist derjenige, der am weitesten von der Preisbewegung entfernt ist. 160 10-Tage-, 50-Tage-und 200-Tage-Simple Moving Averages auf dem gleichen Chart. Excuse mich für die Frage, Im Lesen Forecasting: Grundsätze und Praxis von Rob J Hyndman. Ich stecke auf diesem Kapitel: otexts. orgfpp84, die kurz erklärt, wie ein gleitender Durchschnitt funktioniert. Der Grund ist, dass ich havent verstanden habe, wie das e mit k in 1. q (siehe die Formel an der Link oben) berechnet werden. Ich möchte eine einfache lineare Regression mit den kleinsten kleineren Quadraten auf die Fehler zwischen den Prognosen und den realen Werten anwenden, aber ich konnte nicht verstehen, welches der Wert ist, diesen Fehlern zuzuordnen. Wie kann ich handeln, um sie zu erhalten Vielen Dank im Voraus Die Fehlertermine für den MA-Teil eines ARIMA-Modells werden in der Regel als Teil der Schätzroutine erzeugt und sind gleich der Differenz zwischen dem beobachteten Wert und dem angepassten Wert. Das bedeutet, a) Sie können nicht einfache lineare Regression verwenden, um Ihr Modell zu schätzen - die Werte der Fehlerbegriffe hängen von den Koeffizienten Ihres Modells ab - so können Sie die Fehlerbegriffe nicht in eine Regression einfügen, um diese Koeffizienten zu erzeugen. B) Wenn Sie ein Modell verwenden, das auf einem Datensatz erstellt wird, um Prognosen für einen anderen Datensatz zu erhalten - mit einer Methode, die mit den einstufigen Prognosen vergleichbar ist, die Professor Hyndman auf seinem Blog beschreibt, ist wahrscheinlich der einfachste Weg, diese zu bekommen. C) Wenn du die Werte generieren willst, um die Mathematik zu verstehen, was los ist - es ist in der Regel ziemlich einfach, Dinge in einer Kalkulationstabelle einzurichten. Berechnen Sie Ihre Prognose für den ersten Zeitraum. Subtrahieren Sie die Prognose von dem realen Wert für diesen Zeitraum, um den Fehler für die Periode 1 zu erzeugen. Verwenden Sie diesen Fehler für den Zeitraum 1 (zusammen mit anderen relevanten Daten), um die Prognose für die Periode zwei zu berechnen - und so weiter. Wenn du deine Kalkulationstabelle richtig einribst, kann man einfach die entsprechenden Formeln erstellen und dann eine Spalte kopieren, um deine Werte zu erhalten. In jedem Fall - es ist wahrscheinlich besser zu denken, Vergleich Ihrer Prognosen zu Ihren Vorhersagen über etwas wie die Mean Absolute Scaled Error, oder eine andere Technik, die evaulates, wie nah Ihre Modellprojektionen sind, um die tatsächlichen Werte in den Daten gesehen. Eine einfache lineare Regression der realen Werte auf den Projektionen ist nicht eine großartige Möglichkeit, dies zu tun - es gibt dir einen Vergleichswert, aber nicht zwischen deiner Projektion und dem Wert, sondern eine lineare Transformation deiner Funktion und des Wertes. Sicherlich, wenn du die lineare Regression machst und du einen Intercept-Koeffizienten bekommst, der nicht gleich (oder zumindest nahe) bis null ist - oder ein Steigungskoeffizient, der nicht gleich ist (oder zumindest nahe), ist ein Zeichen von Ein wesentliches Problem mit deinem Modell, egal wie gut die Güte der Passform Statistiken aus der Regression beantwortet ist, antwortet am 6. November 14 um 23: 14Linear Regressionsindikator Der Linear Regressionsindikator wird für Trendidentifikation und Trend in ähnlicher Weise zu gleitenden Mitteln verwendet. Der Indikator sollte nicht mit linearen Regressionslinien verwechselt werden, die gerade Linien an einer Reihe von Datenpunkten angebracht sind. Der Lineare Regressionsindikator zeigt die Endpunkte einer ganzen Reihe von linearen Regressionslinien an, die an aufeinanderfolgenden Tagen gezeichnet wurden. Der Vorteil der Linear Regression Indicator über einen normalen gleitenden Durchschnitt ist, dass es weniger Verzögerung als der gleitende Durchschnitt, reagiert schneller auf Richtungsänderungen. Der Nachteil ist, dass es anfälliger für Whipsaws ist. Der Linear Regressionsindikator eignet sich nur für den Handel mit starken Trends. Signale werden in ähnlicher Weise zu gleitenden Durchschnitten genommen. Verwenden Sie die Richtung der Linear Regression Indicator, um Trades mit einer längerfristigen Anzeige als Filter einzugeben und zu verlassen. Gehen Sie lange, wenn die Linear Regression Indicator auftaucht oder einen kurzen Handel beenden. Gehen Sie kurz (oder verlassen Sie einen langen Handel), wenn die Linear Regression Indicator ausschaltet. Eine Variation auf dem oben genannten ist, Trades einzugeben, wenn der Preis den Linear Regression Indicator kreuzt, aber immer noch beendet, wenn die Linear Regressionsanzeige leuchtet. Maus über Diagrammbeschriftungen, um Handelssignale anzuzeigen. Gehen Sie lang L, wenn der Preis über den 100-tägigen Linear Regressionsindikator übergeht, während der 300-Tag steigt Exit X, wenn der 100-Tage-Linear Regressions-Indikator abschaltet. Gehen Sie lange wieder bei L, wenn der Preis über die 100-Tage-Linear Regression Indicator Exit kreuzt X, wenn die 100-Tage-Linear-Regressionsanzeige nach unten geht Lange L, wenn der Preis über 100-Tage-Linear-Regressions-Exit X übergeht, wenn die 100-Tage-Anzeige ausläuft Go long L, wenn die 300-Tage-Linear Regressionsanzeige nach dem oben gekreuzten Preis auftaucht Die 100-Tage-Anzeige Exit X, wenn die 300-Tage-Linear Regressionsanzeige ausschaltet. Die Bearish Divergenz auf dem Indikator warnt vor einer großen Trendumkehr.
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