Prognoser genom utjämningstekniker Den här webbplatsen är en del av JavaScript E-labs lärande objekt för beslutsfattande. Annan JavaScript i denna serie kategoriseras under olika tillämpningsområden i avsnittet MENU på den här sidan. En tidsserie är en följd av observationer som beställs i tid. Inherent i insamlingen av data som tagits över tiden är någon form av slumpmässig variation. Det finns metoder för att minska avbrytandet av effekten på grund av slumpmässig variation. Bredt använda tekniker är utjämning. Dessa tekniker, när de tillämpas korrekt, avslöjar tydligare de underliggande trenderna. Ange tidsserierna Row-wise i följd, från början till vänster och parametrarna, och klicka sedan på knappen Beräkna för att få fram en prognos för en period framåt. Blanka rutor ingår inte i beräkningarna utan nollor är. När du matar in data för att flytta från cell till cell i datmatrisen använder du inte knappen Tab eller pilar in. Funktioner av tidsserier, som kan avslöjas genom att granska dess graf. med de prognostiserade värdena och residualbeteendet, förutsatt prognosmodellering. Flyttande medelvärden: Flytta medelvärden rang bland de mest populära teknikerna för förbehandling av tidsserier. De används för att filtrera slumpmässigt vitt brus från data, för att göra tidsserierna mjukare eller till och med för att betona vissa informationskomponenter i tidsserierna. Exponentiell utjämning: Detta är ett mycket populärt schema för att producera en slät Time Series. Medan i rörliga medelvärden viktas de senaste observationerna, exponentiell utjämning tilldelar exponentiellt minskande vikter som observationen blir äldre. Med andra ord ges de senaste observationerna relativt större vikt vid prognosen än de äldre observationerna. Dubbel exponentiell utjämning är bättre vid hantering av trender. Trippel exponentiell utjämning är bättre vid hantering av paraboltrender. Ett exponentiellt vägat glidande medelvärde med en utjämningskonstant a. motsvarar ungefär ett enkelt rörligt medelvärde av längd (dvs period) n, där a och n är relaterade av: a 2 (n1) ORn (2-a) a. Således skulle exempelvis ett exponentiellt vägt glidmedel med en utjämningskonstant lika med 0,1 motsvara ungefär ett 19 dagars glidande medelvärde. Och ett 40-dagars enkelt glidande medelvärde skulle motsvara ungefär ett exponentiellt vägt glidmedel med en utjämningskonstant lika med 0,04878. Håller linjär exponentiell utjämning: Antag att tidsserierna är säsongsbetonade men visar visningstendens. Holts metod beräknar både nuvarande nivå och nuvarande trend. Observera att det enkla glidande medlet är speciellt fall av exponentiell utjämning genom att ställa in perioden för glidande medelvärde till heltalet av (2-alfa) alfa. För de flesta företagsdata är en Alpha-parameter som är mindre än 0,40 ofta effektiv. Man kan emellertid utföra en nätverkssökning av parameterutrymmet, med 0,1 till 0,9, med steg om 0,1. Då har den bästa alfas det minsta genomsnittliga absoluta felet (MA-fel). Hur man jämför flera utjämningsmetoder: Även om det finns numeriska indikatorer för bedömning av prognosteknikens noggrannhet, är det mest använda sättet att använda en visuell jämförelse av flera prognoser för att bedöma deras noggrannhet och välja mellan olika prognosmetoder. I detta tillvägagångssätt måste man plotta (med hjälp av exempelvis Excel) på samma graf de ursprungliga värdena för en tidsserievariabel och de förutspådda värdena från flera olika prognosmetoder, vilket underlättar en visuell jämförelse. Du kanske gillar att använda tidigare prognoser med utjämningstekniker JavaScript för att få tidigare prognosvärden baserade på utjämningstekniker som endast använder en parameter. Holt - och Winters-metoderna använder sig av två respektive tre parametrar, därför är det inte en lätt uppgift att välja de optimala eller till och med nära optimala värden genom försök och fel för parametrarna. Den enskilda exponentiella utjämningen betonar det korta perspektivet som ställer nivån till den sista observationen och baseras på villkoret att det inte finns någon trend. Den linjära regressionen, som passar en minsta kvadrera linje till historiska data (eller transformerade historiska data), representerar det långa intervallet, vilket är konditionerat för den grundläggande trenden. Hålen linjär exponentiell utjämning fångar information om den senaste trenden. Parametrarna i Holts-modellen är nivåparametrar som bör minskas när mängden datavariation är stor och trenderparametern bör ökas om den senaste trendriktningen stöds av orsaksfaktorerna. Kortsiktiga prognoser: Observera att varje JavaScript på denna sida ger en enstegs prognos. För att få en tvåstegs-prognos. Lägg helt enkelt till det prognostiserade värdet till slutet av din tidsseriedata och klicka sedan på samma Calculate-knapp. Du kan upprepa denna process för några få gånger för att få de nödvändiga kortsiktiga prognoserna. Hur man beräknar vägda rörliga medelvärden i Excel med hjälp av exponentiell utjämning Excel-dataanalys för dummies, 2: a utgåvan Exponentiell utjämning i Excel beräknar glidande medelvärde. Exponentiell utjämning väger emellertid värdena som ingår i de genomsnittliga beräkningarna för glidande medel, så att de senaste värdena har större effekt på medelberäkningen och gamla värden har en mindre effekt. Denna viktning åstadkommes genom en utjämningskonstant. För att illustrera hur verktyget för exponential utjämning fungerar, antar att du8217re igen tittar på den genomsnittliga daglig temperaturinformationen. För att beräkna vägda glidmedel med hjälp av exponentiell utjämning, gör följande steg: För att beräkna ett exponentiellt jämnt glidande medelvärde, klicka först på kommandoknappen Data tab8217s dataanalys. När Excel visar dialogrutan Dataanalys väljer du alternativet Exponentiell utjämning från listan och klickar sedan på OK. Excel visar dialogrutan Exponentiell utjämning. Identifiera data. För att identifiera de data som du vill beräkna ett exponentiellt jämn glidande medelvärde för, klickar du i textrutan Inmatningsområde. Identifiera sedan ingångsintervallet, antingen genom att skriva in en arbetsbladets intervalladress eller genom att välja arbetsbladets intervall. Om ditt inmatningsområde innehåller en textetikett för att identifiera eller beskriva dina data markerar du kryssrutan Etiketter. Ge utjämningskonstanten. Ange utjämningskonstantvärdet i textrutan Dämpningsfaktor. Excel-hjälpfilen föreslår att du använder en utjämningskonstant på mellan 0,2 och 0,3. Förmodligen, om du använder det här verktyget, har du egna idéer om vad den korrekta utjämningskonstanten är. (Om you8217re clueless om utjämningskonstanten, kanske du shouldn8217t använda det här verktyget.) Berätta Excel var du ska placera exponentiellt jämnaste glidande genomsnittsdata. Använd textrutan Utmatningsområde för att identifiera det arbetsbladsintervall som du vill placera den rörliga genomsnittsdata för. I exemplet på arbetsbladet placerar du exempelvis de glidande genomsnittsdataen i arbetsarkets intervall B2: B10. (Valfritt) Diagram Exponentially smoothed data. För att kartlägga exponentiellt jämna data, markera kryssrutan Diagramutmatning. (Valfritt) Anger att du vill beräkna standard felinformation. För att beräkna standardfel markerar du kryssrutan Standardfel. Excel placerar standardfelvärden bredvid de exponentiellt jämnaste glidande medelvärdena. När du är klar med att ange vilken glidande medelinformation du vill ha beräknad och var du vill placera den, klicka på OK. Excel beräknar rörlig genomsnittsinformation. Exponential Moving Average - EMA BREAKING DOWN Exponential Moving Average - EMA De 12 och 26-dagars EMA: erna är de mest populära kortsiktiga medelvärdena, och de används för att skapa indikatorer som den rörliga genomsnittliga konvergensdivergensen (MACD ) och den procentuella prisoscillatorn (PPO). I allmänhet används 50- och 200-dagars EMA som signaler för långsiktiga trender. Handlare som anställer teknisk analys hittar glidande medelvärden som är mycket användbara och insiktsfulla när de tillämpas korrekt men skapar kaos när de används felaktigt eller felaktigt tolkas. Alla glidande medelvärden som vanligtvis används i teknisk analys är av sin natur slående indikatorer. Följaktligen bör slutsatserna från att tillämpa ett glidande medelvärde till ett visst marknadsdiagram vara att bekräfta en marknadsrörelse eller att indikera dess styrka. Mycket ofta, då en rörlig genomsnittlig indikatorlinje har förändrats för att återspegla ett betydande drag på marknaden har den optimala marknaden för marknadsinträde redan passerat. En EMA tjänar till att lindra detta dilemma till viss del. Eftersom EMA-beräkningen lägger mer vikt på de senaste uppgifterna, kramar prisåtgärden lite snävare och reagerar därför snabbare. Detta är önskvärt när en EMA används för att härleda en handelsinmatningssignal. Tolkning av EMA Liksom alla glidande medelindikatorer är de mycket bättre lämpade för trending marknader. När marknaden är i en stark och hållbar uptrend. EMA-indikatorlinjen visar också en uptrend och vice versa för en nedåtgående trend. En vaksam näringsidkare kommer inte bara att uppmärksamma EMA-linjens riktning utan också förhållandet mellan förändringshastigheten från en stapel till en annan. När prisåtgärden för en stark uppåtriktning börjar prata och vända, kommer EMA: s förändringshastighet från en stapel till nästa att minska till dess att indikatorlinjen plattas och förändringshastigheten är noll. På grund av den försvagande effekten, vid denna punkt, eller till och med några få barer innan, bör prisåtgärden redan ha reverserat. Det följer således att observera en konsekvent minskning i förändringshastigheten hos EMA kan själv användas som en indikator som ytterligare kan motverka det dilemma som orsakas av den släpande effekten av rörliga medelvärden. Vanliga användningar av EMA-EMA används ofta i kombination med andra indikatorer för att bekräfta betydande marknadsrörelser och att mäta deras giltighet. För näringsidkare som handlar intradag och snabba marknader är EMA mer tillämplig. Ofta använder handlare EMA för att bestämma en handelsförskjutning. Till exempel, om en EMA på ett dagligt diagram visar en stark uppåtgående trend, kan en intraday-handelsstrategi vara att endast handla från långsidan på ett intradagskarta.
No comments:
Post a Comment