الأسي الحركة المتوسط - eviews

المتوسط ​​المتحرك الأسي - المتوسط ​​المتحرك المتحرك الهابط المتوسط ​​المتحرك الأسي - المتوسط ​​المتحرك المتوسط ​​المتوسط ​​هو المتوسطات الأكثر شيوعا على المدى القصير، وهي تستخدم لإنشاء مؤشرات مثل تباعد التقارب المتوسط ​​المتحرك (ماسد) ومعدل مذبذب السعر (PPO). بشكل عام، يتم استخدام المتوسط ​​المتحرك المتوسط ​​لمدة 50 و 200 يوم كإشارات للاتجاهات طويلة الأمد. التجار الذين يستخدمون التحليل الفني يجدون المتوسطات المتحركة مفيدة جدا وبصيرة عند تطبيقها بشكل صحيح ولكن خلق الفوضى عند استخدامها بشكل غير صحيح أو يساء تفسيرها. جميع المتوسطات المتحركة المستخدمة عادة في التحليل الفني هي، بطبيعتها، مؤشرات متخلفة. وبالتالي، فإن الاستنتاجات المستخلصة من تطبيق متوسط ​​متحرك على رسم بياني سوقي معين ينبغي أن تكون تأكيد حركة السوق أو الإشارة إلى قوته. في كثير من الأحيان، عندما يكون خط مؤشر المتوسط ​​المتحرك قد جعل التغيير يعكس خطوة كبيرة في السوق، فإن النقطة المثلى لدخول السوق قد مرت بالفعل. تعمل إما على التخفيف من هذه المعضلة إلى حد ما. لأن حساب إما يضع المزيد من الوزن على أحدث البيانات، فإنه عناق العمل السعر قليلا أكثر تشددا، وبالتالي يتفاعل أسرع. وهذا أمر مرغوب فيه عند استخدام إما لاستخلاص إشارة دخول تداول. تفسير المتوسط ​​المتحرك مثل جميع مؤشرات المتوسط ​​المتحرك، فهي أكثر ملاءمة للأسواق الشائعة. عندما يكون السوق في اتجاه صاعد قوي ومستمر. فإن خط مؤشر إما سيظهر أيضا اتجاها صعوديا والعكس بالعكس للاتجاه الهبوطي. لن يقوم المتداول اليقظ بإيلاء الاهتمام لاتجاه خط إما ولكن أيضا علاقة معدل التغير من شريط إلى آخر. على سبيل المثال، عندما يبدأ تحرك السعر من اتجاه صعودي قوي في التسطح والعكس، فإن معدل التغير في المتوسط ​​إما من شريط إلى آخر سيبدأ في التقلص إلى أن يتسطح خط المؤشر ومعدل التغير صفرا. وبسبب التأثير المتخلف، وبحلول هذه النقطة، أو حتى عدد قليل من الحانات من قبل، يجب أن يكون الفعل السعر عكس بالفعل. وبالتالي، فإن اتباع تناقص ثابت في معدل التغير في المتوسط ​​المتحرك يمكن أن يستخدم في حد ذاته كمؤشر يمكن أن يزيد من مواجهة المعضلة الناجمة عن التأثير المتخلف للمتوسطات المتحركة. الاستخدامات الشائعة ل إما إما تستخدم عادة بالاقتران مع مؤشرات أخرى لتأكيد تحركات السوق الهامة ولقياس مدى صلاحيتها. بالنسبة للمتداولين الذين يتاجرون في الأسواق اليومية والحركة السريعة، فإن إما تكون أكثر قابلية للتطبيق. غالبا ما يستخدم المتداولون المتوسط ​​المتحرك لتحديد تحيز التداول. على سبيل المثال، إذا كان إما على الرسم البياني اليومي يظهر اتجاها تصاعديا قويا، قد تكون استراتيجية التجار اللحظي للتداول فقط من الجانب الطويل على الرسم البياني لحظيا. إيتس التماسك الأسي في إيفيوس 8 على الرغم من أن الأساليب المخصصة الأسي التمهيد (إس) تم توظيفها لعدة عقود، وقد أدرجت التطورات المنهجية الأخيرة هذه النماذج في إطار نموذجي ديناميكي غير الخطية الحديثة. هيندمان، كولر، وآخرون. (2002، إطار عمل الدولة للتنبؤ التلقائي باستخدام أساليب التمدد الأسي، المجلة الدولية للتنبؤ، 18، 439454.) الخطوط العريضة لإطار إتس (E رور-t روند-S إسونال أو E إكسبونينال S S) الذي يحدد وهو يوفر أساسا نظريا لتحليل هذه النماذج باستخدام حسابات الاحتمالات القائمة على الفضاء، مع دعم اختيار النماذج وحساب الأخطاء القياسية المتوقعة. والجدير بالذكر أن إطار إتس يشمل النماذج القياسية إس (على سبيل المثال هولت و هولتوينترس المضافة وطرق المضاعفة)، بحيث يوفر أساسا نظريا لما كان في السابق مجموعة من النهج المخصصة. يوفر إيفيوس 8 إتس الأسي تمهيد كإجراء مدمج. أدناه نعرض مثالا على استخدام إتس في إيفيوس. لتوضيح التقدير والتجانس باستخدام نموذج إتس، نتوقع بدء السكن الشهري (هس) للفترة 1985m011988m12. يتم توفير هذه البيانات في ملف العمل hs. wf1. وسوف نستخدم الخطأ المضاعف، والإضافات المضافة، والتضاعف الموسمية (M، A، M) نموذج لتقدير المعلمات باستخدام البيانات من 1959m011984m12 وعلى نحو سلس والتنبؤ ل 1985m11988m12. أولا، تحميل ملف العمل، وفتح سلسلة هس، وحدد بروكسوننتيال سموثينجيتس الأسية تجانس. تغيير القوائم المنسدلة مواصفات نموذج إلى (M، A، M) تعيين نموذج تقدير إلى 1959 1984 أو 1959m01 1984m12 تعيين نقطة نهاية التوقعات إلى 1988m04 وترك الإعدادات المتبقية في القيم الافتراضية الخاصة بهم. عند النقر فوق موافق. ويقدر إيفيوس نموذج إتس، ويعرض النتائج، ويحفظ النتائج السلسة في سلسلة هسم في ملف العمل. وتنقسم النتائج إلى أربعة أجزاء. ويبين الجزء الأول من الجدول الإعدادات المستخدمة في الإجراء إتس، بما في ذلك العينة المستخدمة للتقدير وحالة التقدير. هنا نرى أننا قد قدرنا نموذج (M، A، M) باستخدام البيانات من 1959 إلى 1984، وأن المقدر التقارب، ولكن مع بعض المعلمات في القيم الحدودية. ويبين القسم التالي من الجدول معلمات التجانس (،،) والحالات الأولية x 0 (l 0. b 0 s s. s -1. s -11). لاحظ وجود قيم الصفر الحدودية والتي تشير إلى أن المكونات الموسمية والاتجاهية لا تتغير من قيمها الأولية. الجزء السفلي من مخرجات الجدول يحتوي على إحصاءات موجزة لإجراء التقدير: معظم هذه الإحصاءات لا تحتاج إلى شرح. إن احتمال السجل المضغوط المبلغ عنه هو ببساطة قيمة احتمال الاحتمال في غياب الثوابت غير الضرورية، ويتم توفيره لتسهيل المقارنة مع النتائج التي تم الحصول عليها من مصادر أخرى. ولأغراض المقارنة، قد يكون من المفيد النظر في نموذج إتس الذي يتم الحصول عليه باستخدام اختيار النموذج. لإجراء اختيار النموذج، املأ مربع الحوار كما كان من قبل، ولكن عين كل قائمة من القوائم المنسدلة لمواصفات النموذج إلى تلقائي. لاحظ أنه في الإعدادات الافتراضية، سيتم اختيار أفضل نموذج باستخدام معيار معلومات أكيك. بعد ذلك، انقر على علامة التبويب خيارات وقم بتعيين خيارات العرض لعرض التوقعات وجميع عناصر التحلل في الرسوم البيانية متعددة، ولإنتاج رسوم بيانية وجداول للتنبؤ واحتمال مقارنات جميع النماذج التي يعتبرها اختيار النموذج إجراء. انقر على موافق لإجراء التنعيم. منذ إيفيوس سوف تنتج عدة أنواع من الإخراج لإجراء، سيتم عرض النتائج في التخزين المؤقت: الجزء الأيسر الناتج يسمح لك لتحديد الإخراج الذي ترغب في عرضه. ببساطة انقر على الإخراج الذي ترغب في عرضه أو استخدام شريط التمرير على الجانب الأيمن من النافذة للانتقال من الإخراج إلى الإخراج. يحتوي ناتج التقدير على المواصفات والتقديرات المقدرة والمعلمات الأولية والإحصاءات الموجزة. ويظهر الجزء العلوي من المخرجات أن معيار إيك للمعايير المحددة في المعيار أكيك هو مواصفات (M، N، M)، مع تقدير معلمة تمهيد المستوى 0.72، والمعلمة الموسمية 0 المقدرة على الحدود. وتشير الإحصاءات الموجزة إلى أن هذه المواصفة تفوق النموذج السابق (M، A، M)، على أساس جميع معايير المعلومات الثلاثة ومتوسط ​​الخطأ المتوسط ​​للمربع، على الرغم من أن الاحتمال أقل وأن سر و رمز هما على حد سواء أعلى قليلا في النموذج المحدد. النقر على الرسم البياني المقارنة إيك في التخزين المؤقت، ونحن نرى نتائج لجميع النماذج المرشحة: لاحظ أن المحدد (M، N، M) والأصل (M، A، M) نموذج هي من بين المواصفات الخمسة مع منخفضة نسبيا إيك القيم. ويبين الرسم البياني لمقارنة التوقعات توقعات نماذج المرشحين: ويبين الرسم البياني كل من الملاحظات القليلة الأخيرة للتنبؤات داخل العينة والتنبؤات خارج العينة لكل من مواصفات إتس الممكنة. وبالإضافة إلى ذلك، أنتجت إعدادات العرض إيتس المختارة لدينا كل من الجدول احتمال الذي يحتوي على الاحتمال الفعلي وقيم أكايك لكل مواصفات، وجدول مقارنة التوقعات، والذي يقدم مجموعة فرعية من القيم المعروضة في الرسم البياني. على سبيل المثال، يتكون جدول الاحتمالات من أخيرا، يحتوي التخزين المؤقت على رسم بياني متعدد يحتوي على القيم الفعلية والمتوقعة للنظام المنسق خلال فترة التقدير والتنبؤ، جنبا إلى جنب مع تحلل السلسلة في المكونات والمكونات الموسمية. للحصول على معلومات المبيعات يرجى ساليسيفيس البريد الإلكتروني للحصول على الدعم الفني يرجى البريد الالكتروني سوبورتيفيوس يرجى تضمين الرقم التسلسلي الخاص بك مع جميع المراسلات البريد الإلكتروني. للحصول على معلومات الاتصال الإضافية، راجع صفحة حول الصفحة. فوركاستينغ بواسطة تقنيات التمهيد هذا الموقع هو جزء من جافاسكريبت E-لابس كائنات التعلم لاتخاذ القرار. يتم تصنيف جافا سكريبت أخرى في هذه السلسلة ضمن مجالات مختلفة من التطبيقات في قسم مينو في هذه الصفحة. سلسلة زمنية هي سلسلة من الملاحظات التي يتم ترتيبها في الوقت المناسب. ومن العناصر المتأصلة في جمع البيانات المأخوذة على مر الزمن شكل من أشكال الاختلاف العشوائي. هناك طرق للحد من إلغاء التأثير بسبب الاختلاف العشوائي. التقنيات المستخدمة على نطاق واسع هي تمهيد. وتكشف هذه التقنيات، عندما تطبق بشكل صحيح، عن الاتجاهات الكامنة بشكل أوضح. أدخل السلاسل الزمنية بالصفوف في التسلسل، بدءا من الزاوية العلوية اليسرى، والمعلمة (المعلمات)، ثم انقر على الزر حساب للحصول على التنبؤ قبل فترة واحدة. لا يتم تضمين صناديق فارغة في الحسابات ولكن الأصفار هي. في إدخال البيانات الخاصة بك للانتقال من خلية إلى خلية في مصفوفة البيانات استخدام مفتاح تاب لا السهم أو إدخال مفاتيح. ملامح السلاسل الزمنية، والتي يمكن كشفها من خلال فحص الرسم البياني. مع القيم المتوقعة، والسلوك المتبقي، والنمذجة حالة التنبؤ. المتوسطات المتحركة: تعد المتوسطات المتحركة من بين أكثر التقنيات شعبية في المعالجة المسبقة للمسلسلات الزمنية. وهي تستخدم لتصفية الضوضاء البيضاء العشوائية من البيانات، لجعل السلاسل الزمنية أكثر سلاسة أو حتى للتأكيد على بعض العناصر الإعلامية الواردة في السلاسل الزمنية. الأسي تجانس: هذا هو مخطط شعبية جدا لإنتاج سلسة سلسلة الوقت. في حين أن المتوسطات المتحركة يتم ترجيح الملاحظات السابقة بالتساوي، فإن التسييل الأسي يعين الأوزان المتناقصة بشكل كبير مع تقدم الملاحظة. وبعبارة أخرى، تعطي الملاحظات الأخيرة وزنا أكبر نسبيا في التنبؤ من الملاحظات القديمة. ضعف الأسي تجانس أفضل في التعامل مع الاتجاهات. الثلاثي الأسي تجانس أفضل في التعامل مع اتجاهات القطع المكافئ. متوسط ​​متحرك مرجح أسي مع ثابت التمهيد a. يقابل تقريبا متوسط ​​متحرك بسيط للطول (أي الفترة) n، حيث تكون a و n مرتبطة بما يلي: a 2 (n1) أور n (2 - a) a. وهكذا، على سبيل المثال، فإن المتوسط ​​المتحرك المرجح ألسيا مع ثابت التمهيد يساوي 0.1 من شأنه أن يتوافق تقريبا إلى 19 المتوسط ​​المتحرك اليوم. والمتوسط ​​المتحرك البسيط لمدة 40 يوما من شأنه أن يتوافق تقريبا مع متوسط ​​متحرك مرجح أسي مع ثابت ثابت يساوي 0.04878. هولتس الخطي الأسي تمهيد: لنفترض أن السلسلة الزمنية غير الموسمية ولكن لا عرض الاتجاه. طريقة هولتس تقدر كل من المستوى الحالي والاتجاه الحالي. لاحظ أن المتوسط ​​المتحرك البسيط هو حالة خاصة للتلطيف الأسي عن طريق تحديد فترة المتوسط ​​المتحرك إلى الجزء الصحيح من ألفا (ألفا) ألفا. بالنسبة لمعظم بيانات الأعمال تكون معلمة ألفا أصغر من 0.40 فعالة في كثير من الأحيان. ومع ذلك، يمكن للمرء إجراء بحث شبكة من مساحة المعلمة، مع 0.1 إلى 0.9، مع زيادات من 0.1. ثم أفضل ألفا لديه أصغر خطأ المطلق يعني (خطأ ما). كيفية مقارنة عدة طرق للتجانس: على الرغم من وجود مؤشرات رقمية لتقييم دقة تقنية التنبؤ، فإن النهج الأكثر انتشارا هو استخدام مقارنة مرئية لعدة تنبؤات لتقييم دقتها والاختيار من بين مختلف أساليب التنبؤ. في هذا النهج، يجب على المرء أن مؤامرة (باستخدام، على سبيل المثال إكسيل) على نفس الرسم البياني القيم الأصلية لمتغير سلسلة زمنية والقيم المتوقعة من عدة طرق التنبؤ المختلفة، مما يسهل المقارنة البصرية. قد ترغب في استخدام التوقعات السابقة من قبل تقنيات تجانس جافاسكريبت للحصول على القيم السابقة التنبؤ على أساس تقنيات تمهيد التي تستخدم معلمة واحدة فقط. هولت، وطرق الشتاء تستخدم اثنين وثلاثة معلمات، على التوالي، وبالتالي فإنه ليس من السهل مهمة لتحديد الأمثل، أو حتى بالقرب من القيم المثلى من قبل التجربة والأخطاء للمعلمات. ويؤكد التمهيد الأسي المفرد على المنظور القصير المدى الذي يحدد المستوى للمراقبة الأخيرة ويستند إلى شرط عدم وجود اتجاه. إن الانحدار الخطي، الذي يناسب خط المربعات الصغرى على البيانات التاريخية (أو البيانات التاريخية المحولة)، يمثل المدى الطويل، الذي يشترط الاتجاه الأساسي. هولتس الخطي الأسي تجانس يلتقط المعلومات حول الاتجاه الأخير. والمعلمات في نموذج هولتس هي معلمة المستويات التي ينبغي أن تنخفض عندما يكون مقدار تغير البيانات كبيرا، وينبغي زيادة معلمة الاتجاهات إذا كان اتجاه الاتجاه الأخير مدعوما بالعوامل المسببة لبعض العوامل. التنبؤ على المدى القصير: لاحظ أن كل جافاسكريبت في هذه الصفحة يوفر توقعات خطوة واحدة. للحصول على توقعات من خطوتين. ببساطة إضافة القيمة المتوقعة إلى نهاية لك البيانات سلسلة الوقت ثم انقر على نفس زر حساب. يمكنك تكرار هذه العملية لبضع مرات من أجل الحصول على التوقعات اللازمة على المدى القصير.