Ograniczenia dotyczące średniej ruchomej w czasie

7 pułapek średnich kroczących Średnia krocząca to średnia cena zabezpieczenia w określonym przedziale czasu. Analitycy często używają średnich ruchomych jako narzędzia analitycznego, aby łatwiej śledzić trendy rynkowe, ponieważ papiery wartościowe poruszają się w górę iw dół. Średnie ruchome mogą wyznaczać trendy i mierzyć rozpęd. w związku z tym można je wykorzystać do wskazania, kiedy inwestor powinien kupować lub sprzedawać określone papiery wartościowe. Inwestorzy mogą również używać średnich ruchomych w celu zidentyfikowania punktów wsparcia lub oporu w celu określenia, kiedy ceny mogą zmienić kierunek. Poprzez badanie historycznych zakresów handlu, punkty wsparcia i oporu ustalane są tam, gdzie cena papieru wartościowego odwróciła tendencję wzrostową lub spadkową w przeszłości. Punkty te są następnie wykorzystywane do podejmowania decyzji dotyczących zakupu, sprzedaży lub sprzedaży. Niestety średnie ruchome nie są doskonałym narzędziem do wyznaczania trendów i przedstawiają inwestorom wiele subtelnych, ale znaczących zagrożeń. Ponadto średnie kroczące nie mają zastosowania do wszystkich rodzajów spółek i branż. Niektóre z głównych wad średnich kroczących to: 1. Średnie ruchome narysują trendy z przeszłych informacji. Nie biorą pod uwagę zmian, które mogą wpłynąć na bezpieczeństwo przyszłych wyników, takich jak nowi konkurenci, wyższy lub niższy popyt na produkty w branży i zmiany w strukturze zarządczej firmy. 2. W idealnej sytuacji średnia ruchoma wskaże stałą zmianę ceny papieru wartościowego w miarę upływu czasu. Niestety, średnie ruchome nie działają dla wszystkich firm, szczególnie dla tych w bardzo niestabilnych branżach lub tych, na które duży wpływ mają bieżące wydarzenia. Dotyczy to w szczególności przemysłu naftowego i ogólnie branż spekulacyjnych. 3. Średnie kroczące można rozłożyć na dowolny okres czasu. Może to jednak być problematyczne, ponieważ ogólny trend może się znacznie zmienić w zależności od zastosowanego okresu. Krótsze ramy czasowe mają większą zmienność, podczas gdy dłuższe ramy czasowe mają mniejszą zmienność, ale nie uwzględniają nowych zmian na rynku. Inwestorzy muszą zachować ostrożność w wybranych ramach czasowych, aby upewnić się, że trend jest jasny i odpowiedni. 4. Bieżąca debata dotyczy tego, czy należy położyć większy nacisk na ostatnie dni w tym okresie. Wiele osób uważa, że ​​najnowsze dane lepiej odzwierciedlają kierunek, w jakim porusza się bezpieczeństwo, podczas gdy inne czują, że dawanie kilku dni większej wagi niż inne, nieprawidłowo odchyla ten trend. Inwestorzy stosujący różne metody obliczania średnich mogą rysować zupełnie inne trendy. (Dowiedz się więcej w prostych i wykładniczych średnich kroczących.) 5. Wielu inwestorów twierdzi, że analiza techniczna jest bezsensownym sposobem przewidywania zachowań rynkowych. Mówią, że rynek nie ma pamięci, a przeszłość nie jest wskaźnikiem przyszłości. Co więcej, istnieją znaczące badania, które potwierdzają ten fakt. Na przykład Roy Nersesian przeprowadził badanie z pięcioma różnymi strategiami za pomocą średnich kroczących. Wskaźnik sukcesu każdej strategii wahał się od 37 do 66 lat. Badania te sugerują, że średnie ruchome dają tylko około połowę czasu, co może sprawić, że korzystanie z nich będzie ryzykowną propozycją skutecznego mierzenia czasu na giełdzie. 6. Papiery wartościowe często wykazują cykliczny wzór zachowania. Dotyczy to również przedsiębiorstw użyteczności publicznej, które mają stały popyt na swój produkt z roku na rok, ale doświadczają silnych sezonowych zmian. Mimo że średnie ruchome mogą pomóc w wygładzeniu tych trendów, mogą również ukryć fakt, że bezpieczeństwo nabiera trendu w układzie oscylacyjnym. (Aby dowiedzieć się więcej, patrz "Keep the Eye On Momentum".) 7. Celem każdej tendencji jest przewidzenie, gdzie cena papieru wartościowego będzie w przyszłości. Jeżeli zabezpieczenie nie wykazuje tendencji wzrostowej w żadnym kierunku, nie daje możliwości czerpania zysków z zakupu lub krótkiej sprzedaży. Jedynym sposobem, w jaki inwestor może czerpać zyski, byłoby wdrożenie wyrafinowanej strategii opartej na opcjach, która opierałaby się na stałej cenie. Podsumowując, średnie kroczące zostały przez wielu uznane za cenne narzędzie analityczne, ale aby każde narzędzie było skuteczne, musisz najpierw zrozumieć jego funkcję, kiedy go używać i kiedy go nie używać. Zagrożenia omawiane w niniejszym dokumencie wskazują, kiedy ruchome wartości średnie mogły nie być skutecznym narzędziem, na przykład w przypadku stosowania z niestabilnymi papierami wartościowymi, oraz w jaki sposób mogą przeoczyć pewne ważne informacje statystyczne, takie jak cykliczne wzorce. Wątpliwe jest również, jak efektywne średnie kroczące służą do dokładnego wskazywania trendów cenowych. Biorąc pod uwagę wady, średnie kroczące mogą być narzędziem najlepiej stosowanym w połączeniu z innymi. Ostatecznie osobiste doświadczenie będzie ostatecznym wskaźnikiem tego, jak skuteczne są one dla twojego portfela. (Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Adaptive Moving Averages Lead To Better Results) Miara zależności między zmianą żądanej ilości danego towaru a zmianą jego ceny. Cena. Łączna wartość rynkowa w dolarach wszystkich dostępnych akcji spółki. Kapitalizacja rynkowa jest obliczana poprzez pomnożenie. Frexit krótko dla quotFrench exitquot to francuski spinoff terminu Brexit, który pojawił się, gdy Wielka Brytania głosowała. Zlecenie złożone z brokerem, który łączy w sobie funkcje zlecenia stopu z zleceniami limitów. Zlecenie stop-limit będzie. Runda finansowania, w ramach której inwestorzy nabywają akcje od spółki o niższej wycenie niż wycena na rzecz spółki. Ekonomiczna teoria łącznych wydatków w gospodarce i jej wpływ na produkcję i inflację. Została opracowana ekonomia keynesowska. Najprostszym podejściem byłoby zajęcie średniej z okresu od stycznia do marca i wykorzystanie jej do oszacowania sprzedaży z kwietnia 8217: (129 134 122) 3 128.333 Dlatego też, w oparciu o sprzedaż od stycznia do marca, przewidujesz, że sprzedaż w kwietniu będzie 128,333. Po wprowadzeniu rzeczywistej sprzedaży w kwietniu 1717 r. Należy obliczyć prognozę na maj, tym razem w okresie od lutego do kwietnia. Musisz być zgodny z liczbą okresów, których używasz do średniej ruchomej prognozy. Liczba okresów, z których korzystasz w swoich prognozach średniej ruchomej, jest dowolna, możesz użyć tylko dwóch okresów lub pięciu lub sześciu okresów, które chcesz wygenerować. Powyższe podejście jest prostą średnią kroczącą. Czasami nowsze miesiące8217 sprzedaży mogą być silniejszymi wpływowcami nadchodzącego miesiąca8217s sprzedaży, więc chcesz dać im bliżej miesiące większą wagę w swoim modelu prognozy. Jest to ważona średnia ruchoma. I podobnie jak liczba okresów, przypisane wagi są czysto arbitralne. Let8217s mówią, że chciałbyś dać March8217s sprzedaży o wadze 50, Luty8217 o wadze 30 i Styczeń8217s 20. Wtedy twoja prognoza na kwiecień wyniesie 127 000 (122,50) (134,30) (129,20) 127. Ograniczenia średnich ruchomych metod Średnie ruchome są uważane za technikę prognozowania 8220smoothing8221. Ponieważ średnio się wydłużasz, zmiękczasz (lub wygładzasz) efekty nieregularnych zdarzeń w danych. W rezultacie skutki sezonowości, cykle koniunkturalne i inne zdarzenia losowe mogą dramatycznie zwiększyć błąd prognozy. Przyjrzyj się wartościom z całego roku8217 i porównaj 3-okresową średnią kroczącą z 5-okresową średnią kroczącą: zauważ, że w tym przypadku nie tworzyłem prognoz, a raczej centrowałem średnie kroczące. Pierwsza 3-miesięczna średnia krocząca ma miejsce w lutym, a średnia to w styczniu, lutym i marcu. Podobnie zrobiłem dla 5-miesięcznej średniej. Teraz spójrz na następującą tabelę: Co widzisz Czy trzymiesięczna średnia ruchoma seria nie jest bardziej płynna niż faktyczna seria sprzedaży? A co powiesz na pięciomiesięczną średnią ruchomą It8217s jeszcze bardziej płynną. Dlatego im więcej okresów używasz w swojej średniej ruchomej, tym bardziej płynne są serie czasowe. Dlatego w przypadku prognozowania prosta średnia krocząca może nie być najdokładniejszą metodą. Metody średniej ruchomej okazują się dość cenne, gdy próbujesz wyodrębnić sezonowe, nieregularne i cykliczne komponenty szeregu czasowego dla bardziej zaawansowanych metod prognozowania, takich jak regresja i ARIMA, a użycie ruchomych średnich w dekompozycji szeregu czasowego zostanie omówione później w serii. Określanie dokładności modelu średniej ruchomej Ogólnie rzecz biorąc, potrzebujesz metody prognozowania, która ma najmniejszy błąd między rzeczywistymi i przewidywanymi wynikami. Jedną z najczęstszych miar dokładności prognoz jest średnie bezwzględne odchylenie (MAD). W tym podejściu, dla każdego okresu w szeregach czasowych, dla których wygenerowano prognozę, bierze się bezwzględną wartość różnicy między tym okresem 8117 a faktycznymi i prognozowanymi wartościami (odchylenie). Następnie oceniasz te absolutne odchylenia i otrzymujesz miarę MAD. MAD może być pomocna w decydowaniu o liczbie przeciętnych okresów oraz o wadze, jaką umieścisz w każdym okresie. Generalnie wybierasz ten, który daje najniższą MAD. Oto przykład obliczenia MAD: MAD jest po prostu średnią z 8, 1 i 3. Średnie kroczące: Podsumowanie Podczas używania średnich kroczących do prognozowania pamiętaj: Przesuwanie średnich może być proste lub ważone Liczba okresów, których używasz do średnia i dowolne wagi przypisane do każdego są ściśle arbitralne Średnie ruchome Wygładzanie nieregularnych wzorców w danych szeregów czasowych Im większa liczba okresów wykorzystywanych dla każdego punktu danych, tym większy efekt wygładzania Z powodu wygładzania, prognozowanie następnego miesiąca8217 sprzedaży opartej na W ostatnich kilku miesiącach sprzedaż może prowadzić do dużych odchyleń w związku z sezonowością, cyklicznymi i nieregularnymi wzorcami danych, a funkcja wygładzania metody średniej ruchomej może być przydatna w dekompozycji szeregu czasowego dla bardziej zaawansowanych metod prognozowania. Następny tydzień: Wygładzanie wykładnicze w przyszłym tygodniu8217 Prognoza w piątek. omówimy metody wygładzania wykładniczego, a przekonasz się, że mogą być znacznie lepsze od ruchomych metod prognozowania. Nadal nie wiem, dlaczego nasze piątki z Prognozy na piątek pojawią się w czwartek. Dowiedz się na: tinyurl26cm6ma Tak jak to: Napisz nawigację Pozostaw odpowiedź Anuluj odpowiedź Miałem 2 pytania: 1) Czy możesz użyć wyśrodkowanego podejścia MA do prognozowania lub po prostu do usunięcia sezonowości 2) Kiedy używasz prostego t (t-1t-2t-k) k MA, aby prognozować jeden okres do przodu, czy możliwe jest przewidzenie więcej niż 1 okres, myślę, że wtedy twoja prognoza byłaby jednym z punktów zasilających następny. Dzięki. Uwielbiam informacje i twoje wyjaśnienia I8217m cieszę się, że podoba ci się blog I8217m, że kilku analityków wykorzystało centralne podejście MA do prognozowania, ale ja osobiście tego nie zrobiłbym, ponieważ takie podejście powoduje utratę obserwacji na obu końcach. To faktycznie wiąże się z drugim pytaniem. Ogólnie rzecz biorąc, prosty MA jest używany do prognozowania tylko jednego okresu do przodu, ale wielu analityków 8211 i ja też czasami 8211 wykorzysta moją jednokresową prognozę wyprzedzającą jako jeden z danych wejściowych do następnego okresu. Ważne jest, aby pamiętać, że im dalej będziesz się starał prognozować, tym większe ryzyko błędu prognozy. Dlatego nie zalecam wyśrodkowanego MA do prognozowania 8211, że utrata obserwacji na końcu oznacza opieranie się na prognozach dotyczących utraconych obserwacji, jak również na okres (-y) przed nami, więc istnieje większa szansa na błąd prognozy. Czytelnicy: jesteście zaproszeni do ważenia tego. Czy masz jakieś przemyślenia lub sugestie na temat tego Briana, dziękuję za komentarz i pochwały na blogu Nicea inicjatywa i miłe wyjaśnienie. To bardzo pomocne. Przewiduję niestandardowe obwody drukowane dla klienta, który nie podaje żadnych prognoz. Użyłem średniej ruchomej, jednak nie jest ona zbyt dokładna, ponieważ branża może podążać w górę iw dół. Zbliżamy się do połowy lata do końca roku, kiedy wysyłka PCB8217 jest już za nami. Potem widzimy na początku roku spowolnienie. Jak mogę być bardziej dokładny z moich danych Katrina, z tego co mi powiedziałeś, wygląda na to, że twoja sprzedaż płytek drukowanych ma komponent sezonowy. Zajmuję się sezonowością w niektórych innych piątkowych prognozach. Innym podejściem, które można zastosować, co jest dość łatwe, jest algorytm Holt-Winters, który uwzględnia sezonowość. Możesz znaleźć dobre wyjaśnienie tego tutaj. Upewnij się, że twoje wzorce sezonowe są multiplikatywne lub addytywne, ponieważ algorytm jest nieco inny dla każdego. Jeśli spiszesz swoje miesięczne dane z kilku lat i zauważysz, że wahania sezonowe w tych samych okresach lat wydają się być stałe z roku na rok, to sezonowość jest dodatnia, jeśli sezonowe wahania w czasie wydają się wzrastać, wtedy sezonowość jest mnożny. Większość sezonowych szeregów czasowych będzie multiplikatywnych. W razie wątpliwości przyjmij multiplikatywność. Powodzenia Cześć, Między tymi metodami:. Prognozy Nave. Aktualizacja średniej. Średnia ruchoma długości k. Albo ważona ruchoma średnia długości k OR wygładzanie wykładnicze Który z tych modeli aktualizacji zalecam mi do prognozowania danych? Moim zdaniem, myślę o średniej ruchomej. Ale nie wiem, jak to wyjaśnić i ustrukturyzować To naprawdę zależy od ilości i jakości posiadanych danych i horyzontu prognozy (długoterminowej, średnioterminowej lub krótkoterminowej) Jakie są główne wady korzystania z Przenoszenia Średnie (MA) Miara zależności między zmianą żądanej ilości danego towaru a zmianą jego ceny. Cena. Łączna wartość rynkowa w dolarach wszystkich dostępnych akcji spółki. Kapitalizacja rynkowa jest obliczana poprzez pomnożenie. Frexit krótko dla quotFrench exitquot to francuski spinoff terminu Brexit, który pojawił się, gdy Wielka Brytania głosowała. Zlecenie złożone z brokerem, który łączy w sobie funkcje zlecenia stopu z zleceniami limitów. Zlecenie stop-limit będzie. Runda finansowania, w ramach której inwestorzy nabywają akcje od spółki o niższej wycenie niż wycena na rzecz spółki. Ekonomiczna teoria łącznych wydatków w gospodarce i jej wpływ na produkcję i inflację. Rozwinęła się ekonomia keynesowska.