Smoothing Daten entfernt zufällige Variation und zeigt Trends und zyklische Komponenten Inhärent in der Sammlung von Daten im Laufe der Zeit übernommen wird, ist eine Form der zufälligen Variation. Es gibt Methoden zur Verringerung der Annullierung der Wirkung aufgrund zufälliger Variation. Eine häufig verwendete Technik in der Industrie ist Glättung. Diese Technik zeigt, wenn sie richtig angewendet wird, deutlicher den zugrunde liegenden Trend, saisonale und zyklische Komponenten. Es gibt zwei verschiedene Gruppen von Glättungsmethoden Mittelungsmethoden Exponentielle Glättungsmethoden Mittelwertbildung ist der einfachste Weg, um Daten zu glätten Wir werden zunächst einige Mittelungsmethoden untersuchen, z. B. den einfachen Mittelwert aller vergangenen Daten. Ein Manager eines Lagers möchte wissen, wie viel ein typischer Lieferant in 1000-Dollar-Einheiten liefert. Heshe nimmt eine Stichprobe von 12 Lieferanten, die zufällig die folgenden Ergebnisse erhalten: Der berechnete Mittelwert oder Mittelwert der Daten 10. Der Manager entscheidet, diese als Schätzung der Ausgaben eines typischen Lieferanten zu verwenden. Ist dies eine gute oder schlechte Schätzung Mittel quadratischen Fehler ist eine Möglichkeit, zu beurteilen, wie gut ein Modell ist Wir berechnen die mittlere quadratische Fehler. Der Fehler true Betrag verbraucht minus die geschätzte Menge. Der Fehler quadriert ist der Fehler oben, quadriert. Die SSE ist die Summe der quadratischen Fehler. Die MSE ist der Mittelwert der quadratischen Fehler. MSE Ergebnisse zum Beispiel Die Ergebnisse sind: Fehler und quadratische Fehler Die Schätzung 10 Die Frage stellt sich: Können wir das Mittel verwenden, um Einkommen zu prognostizieren, wenn wir einen Trend vermuten Ein Blick auf die Grafik unten zeigt deutlich, dass wir dies nicht tun sollten. Durchschnittliche Gewichtungen alle früheren Beobachtungen gleich In Zusammenfassung, wir sagen, dass die einfache Mittelwert oder Mittelwert aller früheren Beobachtungen ist nur eine nützliche Schätzung für die Prognose, wenn es keine Trends. Wenn es Trends, verwenden Sie verschiedene Schätzungen, die den Trend berücksichtigen. Der Durchschnitt wiegt alle früheren Beobachtungen gleichermaßen. Zum Beispiel ist der Durchschnitt der Werte 3, 4, 5 4. Wir wissen natürlich, dass ein Durchschnitt berechnet wird, indem alle Werte addiert werden und die Summe durch die Anzahl der Werte dividiert wird. Ein anderer Weg, den Durchschnitt zu berechnen, besteht darin, daß jeder Wert durch die Anzahl von Werten geteilt wird, oder 33 43 53 1 1.3333 1.6667 4. Der Multiplikator 13 wird das Gewicht genannt. Allgemein: bar frac sum links (frac rechts) x1 links (frac rechts) x2,. ,, Links (frac rechts) xn. Die (linke (frac rechts)) sind die Gewichte und natürlich summieren sie sich auf 1.Linear Regression Indicator Die lineare Regression Indicator wird für Trend-Identifizierung und Trend folgen in ähnlicher Weise zu gleitenden Durchschnitten verwendet. Das Kennzeichen darf nicht mit linearen Regressionslinien verwechselt werden, bei denen es sich um gerade Linien handelt, die an eine Reihe von Datenpunkten angepasst sind. Der lineare Regressionsindikator zeigt die Endpunkte einer ganzen Reihe linearer Regressionslinien, die an aufeinanderfolgenden Tagen gezeichnet wurden. Der Vorteil der linearen Regression Indicator über einen normalen gleitenden Durchschnitt ist, dass es weniger Verzögerung als der gleitende Durchschnitt hat, reagiert schneller auf Richtungsänderungen. Der Nachteil ist, dass es anfälliger für whipsaws ist. Der Linear Regression Indicator ist nur für den Handel mit starken Trends geeignet. Signale werden ähnlich wie gleitende Mittelwerte genommen. Verwenden Sie die Richtung des Linear Regression Indicators, um Trades mit einem längerfristigen Indikator als Filter einzugeben und zu beenden. Gehen Sie lange, wenn die Linear Regression Indicator auftaucht oder beenden Sie einen kurzen Handel. Gehen Sie kurz (oder verlassen einen langen Handel), wenn die Linear Regression Indicator ausgeschaltet wird. Eine Variation des obigen ist es, Trades einzugeben, wenn der Kurs die Linear Regression Indicator überschreitet, aber trotzdem beenden, wenn die Linear Regression Indicator ausgeschaltet wird. Maus über Diagrammbeschriftungen, um Handelssignale anzuzeigen. Gehen Sie lange L, wenn der Kurs über dem 100-Tage-Linear-Regressions-Indikator liegt, während der 300-Tage-Anstieg ansteigt. Exit X, wenn die 100-tägige Linear Regression Indicator ausfällt Gehen Sie bei L erneut, wenn der Kurs über dem 100-Tage Linear Regression Indicator Exit geht X, wenn die 100-tägige Linear-Regression-Anzeige nachlässt Go long L, wenn der Kurs über 100 Tage hinausgeht Lineare Regression Beenden X, wenn die 100-Tage-Anzeige ausfällt Gehen Sie lange L, wenn die 300-Tage-Linear-Regressionsanzeige nach dem oben gekreuzten Preis auftaucht Den 100-Tage-Indikator Exit X, wenn die 300-Tage-Linear Regression Indicator ausgeschaltet wird. Bearish Divergenz auf dem Indikator warnt vor einer großen Trendumkehr. Die Differenz aus Moving Average (Zeitreihe) - Funktion berechnet die Differenz zwischen einem Wert und seinem Zeitreihen-gleitenden Durchschnitt. Parameter ------------------ Daten Die zu analysierenden Daten. Dies ist typischerweise ein Feld in einer Datenreihe oder ein berechneter Wert. Period Die Anzahl der Balken, die in den Durchschnitt aufgenommen werden sollen, einschließlich des aktuellen Wertes. Zum Beispiel enthält eine Periode von 3 den aktuellen Wert und die beiden vorhergehenden Werte. Funktion Wert ------------------------ Der Zeitreihenbewegungsdurchschnitt wird durch Anpassen einer linearen Regressionsgerade über die Werte für den gegebenen Zeitraum berechnet und dann bestimmt Den aktuellen Wert für diese Zeile. Eine lineare Regressionsgerade ist eine Gerade, die so nahe wie möglich an allen gegebenen Werten liegt. Der Zeitreihen-Gleitender Durchschnitt am Anfang einer Datenreihe ist nicht definiert, bis es genug Werte gibt, um den vorgegebenen Zeitraum zu füllen. Es ist anzumerken, dass sich ein Zeitreihenbewegungsdurchschnitt stark von anderen Arten von Bewegungsdurchschnitten unterscheidet, da der aktuelle Wert dem jüngsten Trend der Daten folgt, nicht einem tatsächlichen Durchschnitt der Daten. Aus diesem Grund kann der Wert dieser Funktion größer oder kleiner sein als alle Werte, die verwendet werden, wenn der Trend der Daten im Allgemeinen zunimmt oder abnimmt. Der Unterschied zum gleitenden Mittelwert ist der gleitende Mittelwert, der von dem aktuellen Wert subtrahiert wird. Verwendung ----------- Verschiebungsdurchschnitte sind nützlich zum Glätten von verrauschten Rohdaten, wie z. B. Tagespreisen. Die Preisdaten können von Tag zu Tag stark variieren, wodurch der Preis nach oben oder nach unten verschoben wird. Mit Blick auf den gleitenden Durchschnitt des Preises, ein allgemeineres Bild der zugrunde liegenden Trends gesehen werden kann. Da bewegte Durchschnitte verwendet werden können, um Trends zu sehen, können sie auch verwendet werden, um zu sehen, ob Daten den Trend stecken. Dies macht den Unterschied aus dem gleitenden Durchschnitt nützlich für die Hervorhebung, wo die Daten brechen weg von der Tendenz.
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