How To Use Movimento Medie In Previsione

lo spostamento medio media dei dati temporali (osservazioni equidistanti nel tempo) da diversi periodi consecutivi. Chiamato in movimento perché è continuamente ricalcolato come rendono disponibili nuovi dati, si procede facendo cadere il primo valore e aggiungendo il valore più recente. Ad esempio, la media mobile delle vendite di sei mesi può essere calcolata prendendo la media delle vendite da gennaio a giugno, poi la media delle vendite da febbraio a luglio, poi di marzo ad agosto, e così via. Medie mobili (1) ridurre l'effetto delle variazioni temporanee dei dati, (2) migliorare l'adattamento dei dati ad una linea (un processo chiamato smoothing) che mostra l'andamento dati più chiaramente, e (3) evidenziare qualsiasi valore sopra o sotto la tendenza. Se si sta calcolando qualcosa con molto elevata varianza il meglio che si può essere in grado di fare è capire la media mobile. Volevo sapere che cosa la media mobile era dei dati, quindi vorrei avere una migliore comprensione di come stavamo facendo. Quando si sta cercando di capire alcuni numeri che cambiano spesso il meglio che puoi fare è calcolare la media mobile. In pratica 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 celle E6 e E7 respectively. The 7 insidie ​​di medie mobili Una media mobile è il prezzo medio di un titolo per un periodo di tempo specificato. Gli analisti utilizzano spesso le medie mobili come strumento analitico per rendere più facile seguire le tendenze del mercato, i titoli si muovono su e giù. Le medie mobili in grado di stabilire le tendenze e misurare slancio. di conseguenza, possono essere utilizzati per indicare quando un investitore dovrebbe comprare o vendere un titolo specifico. Gli investitori possono anche utilizzare le medie per identificare supporto o resistenza punti al fine di valutare lo spostamento quando i prezzi sono suscettibili di cambiare direzione. Studiando trading range storici, di supporto e resistenza punti sono stabiliti in cui il prezzo di un titolo ha invertito la sua tendenza al rialzo o al ribasso, in passato. Questi punti vengono poi utilizzati per fare, acquistare o vendere le decisioni. Purtroppo, medie mobili non sono strumenti perfetti per stabilire le tendenze e presentano molti sottili, ma significativi, i rischi per gli investitori. Inoltre, le medie mobili non si applicano a tutti i tipi di aziende e industrie. Alcuni degli svantaggi principali di medie mobili comprendono: 1. Le medie mobili disegnano tendenze ai dati passato. Essi non tenere conto dei cambiamenti che possono influenzare una performance securitys futuro, come i nuovi concorrenti, maggiore o minore domanda di prodotti del settore e cambiamenti nella struttura manageriale della società. 2. Idealmente, una media mobile mostrerà un cambiamento consistente nel prezzo di un titolo, nel corso del tempo. Purtroppo, medie mobili non funzionano per tutte le aziende, in particolare per quelli in settori molto volatili o quelli che sono fortemente influenzato dagli eventi in corso. Questo è particolarmente vero per l'industria petrolifera e le industrie altamente speculativi, in generale. 3. Le medie mobili possono essere distribuiti su qualsiasi periodo di tempo. Tuttavia, questo può essere problematico in quanto la tendenza generale può variare notevolmente a seconda del periodo di tempo utilizzato. Brevi tempi hanno più la volatilità, mentre tempi più lunghi hanno una minore volatilità, ma non lo conto per i nuovi cambiamenti del mercato. Gli investitori devono stare attenti che lasso di tempo che scelgono, per assicurarsi che la tendenza è chiara e pertinente. 4. Un dibattito in corso è se non maggiormente l'accento dovrebbe essere posto sulle più recenti giorni nel periodo di tempo. Molti ritengono che i dati recenti riflette meglio la direzione della sicurezza è in movimento, mentre altri ritengono che dare qualche giorno in più peso rispetto ad altri, polarizza in modo non corretto la tendenza. Gli investitori che utilizzano metodi diversi per le medie calcolo possono trarre tendenze completamente diversi. (Per saperne di più nel semplice rispetto a medie mobili esponenziali.) 5. Molti investitori ritengono che l'analisi tecnica è un modo privo di significato per prevedere il comportamento di mercato. Dicono che il mercato non ha memoria e il passato non è un indicatore del futuro. Inoltre, non vi è sostanziale la ricerca di sostegno di questo. Ad esempio, Roy Nersesian ha condotto uno studio con cinque diverse strategie che utilizzano le medie mobili. Il tasso di successo di ogni strategia varia tra il 37 e il 66. Questa ricerca suggerisce che le medie mobili producono solo risultati circa la metà del tempo, che potrebbe rendere il loro utilizzo una proposta rischiosa per la temporizzazione in modo efficace il mercato azionario. 6. I titoli mostrano spesso un andamento ciclico di comportamento. Questo vale anche per le aziende di servizi pubblici, che hanno costante domanda per il loro prodotto di anno in anno, ma l'esperienza forti cambiamenti stagionali. Anche se le medie mobili può aiutare a smussare queste tendenze, possono anche nascondere il fatto che la sicurezza è in trend in un modello oscillatorio. (Per ulteriori informazioni, vedere tenere d'occhio il Momentum.) 7. Lo scopo di qualsiasi tendenza è quella di prevedere dove il prezzo di un titolo sarà in futuro. Se un titolo non è in trend in entrambe le direzioni, si pretende di fornire l'opportunità di trarre profitto da l'acquisto e la vendita allo scoperto. L'unico modo in cui un investitore può essere in grado di profitto sarebbe quello di implementare una sofisticata strategia, le opzioni-based che si basa sul prezzo residuo costante. La linea di fondo medie mobili sono stati ritenuti uno strumento analitico prezioso da molti, ma per qualsiasi strumento sia efficace è necessario prima capire la sua funzione, quando usarlo e quando non usarlo. I pericoli discussi nel presente documento indicano quando le medie mobili non può essere stato uno strumento efficace, come ad esempio quando viene utilizzato con i titoli volatili, e in che modo essi possono ignorare certe informazioni statistiche importanti, come ad esempio modelli ciclici. E 'anche discutibile quanto efficace medie mobili sono per indicare con precisione l'andamento dei prezzi. Date le inconvenienti, medie mobili possono essere uno strumento migliore utilizzato in combinazione con altri. Alla fine, l'esperienza personale sarà l'ultimo indicatore di quanto sia efficace sono veramente per il vostro portafoglio. (Per ulteriori informazioni, vedere Do Adaptive medie mobili portare a risultati migliori)