Regresión De La Media Móvil Ponderada Exponencialmente

Predicción por técnicas de suavizado Este sitio es una parte de los objetos de aprendizaje de JavaScript E-Labs para la toma de decisiones. Otros JavaScript de esta serie se clasifican en diferentes áreas de aplicaciones en la sección MENÚ de esta página. Una serie de tiempo es una secuencia de observaciones que se ordenan en el tiempo. Inherente en la recolección de datos tomados en el tiempo es una forma de variación al azar. Existen métodos para reducir la cancelación del efecto debido a la variación aleatoria. Las técnicas ampliamente utilizadas son el alisado. Estas técnicas, cuando se aplican correctamente, revelan con mayor claridad las tendencias subyacentes. Introduzca la serie de tiempo en orden de fila en secuencia, comenzando desde la esquina superior izquierda y los parámetros, luego haga clic en el botón Calcular para obtener una previsión de un período de tiempo. Las cajas en blanco no se incluyen en los cálculos, pero los ceros son. Al introducir los datos para pasar de celda a celda en la matriz de datos, utilice la tecla Tab no la flecha o las teclas de entrada. Características de las series temporales, que podrían revelarse al examinar su gráfico. Con los valores pronosticados, y el comportamiento de los residuos, modelado de predicción de condiciones. Promedios móviles: Las medias móviles se encuentran entre las técnicas más populares para el preprocesamiento de series de tiempo. Se utilizan para filtrar el ruido blanco aleatorio de los datos, para hacer la serie temporal más suave o incluso para enfatizar ciertos componentes informativos contenidos en la serie de tiempo. Suavizado exponencial: Este es un esquema muy popular para producir una serie temporal suavizada. Mientras que en Promedios móviles las observaciones anteriores se ponderan igualmente, el suavizado exponencial asigna pesos exponencialmente decrecientes a medida que la observación se hace mayor. En otras palabras, las observaciones recientes reciben un peso relativamente mayor en la predicción que las observaciones más antiguas. Double Exponential Smoothing es mejor para manejar las tendencias. Triple Exponential Smoothing es mejor en el manejo de las tendencias de la parábola. Un promedio móvil ponderado exponencialmente con una constante de suavizado a. Corresponde aproximadamente a una media móvil simple de longitud (es decir, periodo) n, donde a y n están relacionados por: a 2 / (n1) OR n (2 - a) / a. Así, por ejemplo, una media móvil exponencialmente ponderada con una constante de suavizado igual a 0,1 correspondería aproximadamente a un promedio móvil de 19 días. Y una media móvil simple de 40 días correspondería aproximadamente a una media móvil ponderada exponencialmente con una constante de suavizado igual a 0,04878. Holt Lineal Exponencial Suavizado: Suponga que la serie temporal no es estacional pero sí muestra la tendencia. El método Holts estima tanto el nivel actual como la tendencia actual. Observe que la media móvil simple es un caso especial del suavizado exponencial estableciendo el periodo de la media móvil en la parte entera de (2-Alpha) / Alpha. Para la mayoría de los datos empresariales, un parámetro Alpha menor de 0,40 suele ser efectivo. Sin embargo, se puede realizar una búsqueda de cuadrícula del espacio de parámetros, con 0,1 a 0,9, con incrementos de 0,1. Entonces el mejor alfa tiene el menor error absoluto medio (error MA). Cómo comparar varios métodos de suavizado: Aunque existen indicadores numéricos para evaluar la exactitud de la técnica de pronóstico, el enfoque más amplio consiste en utilizar la comparación visual de varios pronósticos para evaluar su exactitud y elegir entre los diversos métodos de pronóstico. En este enfoque, se debe trazar (utilizando, por ejemplo, Excel) en el mismo gráfico los valores originales de una variable de serie temporal y los valores predichos de varios métodos de pronóstico diferentes, facilitando así una comparación visual. Es posible que desee utilizar las previsiones pasadas mediante técnicas de suavizado JavaScript para obtener los valores de pronóstico anteriores basados ​​en técnicas de suavizado que utilizan sólo un parámetro. Holt y Winters usan dos y tres parámetros, respectivamente, por lo que no es una tarea fácil seleccionar los valores óptimos, o incluso casi óptimos por ensayo, y los errores para los parámetros. El único suavizado exponencial enfatiza la perspectiva de corto alcance que fija el nivel a la última observación y se basa en la condición de que no hay tendencia. La regresión lineal, que se ajusta a una línea de mínimos cuadrados a los datos históricos (o datos históricos transformados), representa el largo alcance, que está condicionado por la tendencia básica. El alineamiento exponencial lineal de Holts captura la información sobre la tendencia reciente. Los parámetros en el modelo de Holts son los niveles-parámetro que deben ser disminuidos cuando la cantidad de variación de los datos es grande, y tendencias-parámetro debe ser aumentado si la dirección de la tendencia reciente es apoyada por la causal algunos factores. Pronóstico a Corto Plazo: Observe que cada JavaScript en esta página proporciona un pronóstico de un paso adelante. Obtener un pronóstico de dos pasos adelante. Simplemente agregue el valor pronosticado al final de los datos de la serie temporal y luego haga clic en el mismo botón Calcular. Usted puede repetir este proceso por unas pocas veces con el fin de obtener los pronósticos a corto plazo necesarios. Si está buscando una ecuación de la forma yalphan betan x después de n piezas de datos han entrado, y está utilizando un factor exponencial k (Suma n ki Xi Yiright) - izquierda (suma n ki Xiright) izquierda (suma n ki Yiright) n kiright) izquierda (suma n ki Xi2right) - izquierda (suma n ki Xi derecha) 2 alphan frac n ki Yiright) - betan izquierda (suma n ki Xiright) n ki. Si el redondeo o la velocidad se convierten en problemas, esto puede ser reformulado en otras formas. También puede valer la pena saber que para kgt1 usted tiene frac de soma n ki. Respondió Abr 25 11 at 16:20 Sí se puede. El método que está buscando se denomina método de mínimos cuadrados ponderado exponencialmente. Es una variación del método de los mínimos cuadrados recursivos: k1 (k1) k (k1) k (k1) k (k1) K) x (k1) D (k1) D (k1) D (k1) D (k1) D (k1) D (k1) K) bigg) final 0,9ltlt1 típicamente. Es un método desarrollado para dar cuenta de parámetros que varían en el tiempo, pero todavía están en un formato lineal. Que viene de la función de coste: J () 1/2 (ik-m) k (ki) z (i) - xT (i) 2 Los mínimos cuadrados ordinarios se calculan a partir de los siguientes para la comparación: ) 1/2 (ii) kz (i) - xT (i) 2 con comienzo (k) amp D (k) XkT Zk Cov (k) amp 2 D (k) 14 at 21:41 gung 76.1k 9679 19 9679 167 9679 319 Bienvenido al sitio, MohSahx Sería más claro si usted puede editar sus fórmulas en látex. Especialmente para revisar los símbolos como. Ndash Jiebiao Wang Jan 3 14 a las 22:06 Si forma el modelo de función de transferencia y (t) W (B) X (t) THETA (B) / PHI (B) a (t) el operador THETA (B) / PHI (B) es el componente de suavizado. Por ejemplo si PHI (B) 1.0 y THETA (B) 1-.5B esto implicaría un conjunto de pesos de .5, .25, .125. De esta manera podría proporcionar la respuesta para optimizar la regresión lineal móvil ponderada en lugar de asumir su forma. Respondió Abr 25 11 at 10: 49Linear Regression Indicator El Indicador de regresión lineal se utiliza para la identificación de tendencia y la tendencia de seguimiento de manera similar a los promedios móviles. El indicador no debe confundirse con líneas de regresión lineal que son líneas rectas ajustadas a una serie de puntos de datos. El indicador de regresión lineal representa los puntos finales de toda una serie de líneas de regresión lineal dibujadas en días consecutivos. La ventaja del indicador de regresión lineal sobre una media móvil normal es que tiene menos rezago que el promedio móvil, respondiendo más rápido a los cambios de dirección. La desventaja es que es más propenso a whipsaws. El Indicador de regresión lineal sólo es adecuado para negociar fuertes tendencias. Las señales se toman de manera similar a los promedios móviles. Utilice la dirección del indicador de regresión lineal para ingresar y salir de operaciones con un indicador de largo plazo como filtro. Ir largo si el indicador de regresión lineal aparece o salir de un comercio corto. Ir corto (o salir de un comercio largo) si el indicador de regresión lineal gira hacia abajo. Una variación de lo anterior es entrar en operaciones cuando el precio cruza el Indicador de Regresión Lineal, pero todavía sale cuando el Indicador de Regresión Lineal se vuelve hacia abajo. Ejemplo Pase el mouse sobre los subtítulos de los gráficos para mostrar las señales comerciales. Go largo L cuando el precio cruza por encima del indicador de regresión lineal de 100 días mientras el 300 días está subiendo Salida X cuando el indicador de regresión lineal de 100 días se vuelve hacia abajo Vaya largo nuevamente a L cuando el precio cruce por encima del indicador de regresión lineal de 100 días X cuando el indicador de regresión lineal de 100 días se vuelve hacia abajo Go largo L cuando el precio cruza por encima de 100 días de regresión lineal Salga de X cuando el indicador de 100 días se apaga Go largo L cuando el indicador de regresión lineal de 300 días aparece después del precio cruzado arriba El Indicador de 100 Días Salida X cuando se apaga el Indicador de Regresión Lineal de 300 días. La divergencia bajista en el indicador advierte de una gran inversión de tendencia. Únase a nuestra lista de correo Lea el boletín de Diario de Trading Colin Twiggs, con artículos educativos sobre comercio, análisis técnicos, indicadores y nuevas actualizaciones de software.