Media Móvil Exponencial Octave

media móvil exponencial de MOVAVG no es correcta ¿Alguien más tiene experiencia en el uso de la función MOVAVG con ponderación exponencial (e) Si yo no especificar la dirección de ponderación, entonces yo entiendo correctamente una media móvil simple. Pero cuando especifico e consigo números que no se parecen correctos. Im curioso si la ponderación exponencial se usa aquí es algo diferente de lo que se suele suponer. Por ejemplo, para calcular las tendencias de precios de acciones, uno normalmente calcula MACD (mover divergencia media de convergencia) haciendo: MACD (12 días de media móvil exponencial) menos (26 días de media móvil exponencial) Así que en Octave, hice lo siguiente: Shortma , Longma movavg (datos (:, Precio, 12,26), e) MACD Shortma - Longma Para una acción típica, el valor MACD es por lo general en el single-dígitos. P ero T anto mi S y L hortma ongma pista P arroz muy de cerca, y por lo tanto el MACD se mantiene en el rango de / -10-4, lo que claramente no es correcta. Ayuda pleaseAfter juntando los bits de este hilo que construyó esta función usando la función de filtro de octavas. Se inicia con la media móvil simple como base. V es el vector columna de números para calcular la media móvil exponencial. ventana es un número entero como un número de días. Solía ​​12. He aquí una explicación matemática de esta función. Tenga en cuenta que la página utiliza 2 / (n1) (donde n es la ventana o el número de días) como alfa. pero yo uso 1 / n, ya que el valor de la alfa se ajusta a mis necesidades. Ajuste alfa según sea necesario. Por otra parte, a veces necesito mis dimensiones vectores de entrada y de salida para que coincidan. Lleno valores no válidos con NaN añadiendo meanV NaN (ventana-1,1) meanV como la última línea de la función movingEMean. También podría llenarlo con simpleAvg si quieres un estimate. Exponential aproximada de media móvil La media móvil exponencial El Promedio Móvil Exponencial difiere de una media móvil simple, tanto por el método de cálculo y en la forma en que los precios son ponderados. La media móvil exponencial (se ha reducido a la EMA iniciales) es efectivamente una media móvil ponderada. Con la EMA, la ponderación es tal que los últimos días los precios se dan más peso que los precios mayores. La teoría detrás de esto es que los precios más recientes se considera que son más importantes que los precios mayores, sobre todo como un simple promedio a largo plazo (por ejemplo, un día 200) coloca el mismo peso en los datos de precios que tiene más de 6 meses de edad y puede ser pensado de tan poco fuera de fecha. El cálculo de la EMA es un poco más compleja que la media móvil simple, pero tiene la ventaja de que un gran registro de datos que abarcan todos y cada precio de cierre de los últimos 200 días (o sin embargo muchos días se están considerando) no tienen que ser mantenidos . Todo lo que necesita son la EMA para el día de hoy y los precios para calcular la nueva media móvil exponencial de cierre anterior. Cálculo del exponente Inicialmente, para la EMA, un exponente debe ser calculada. Para empezar, tome el número de días EMA que se desea calcular y añadir uno al número de días que usted está considerando (por ejemplo, para una media de 200 sesiones, agrega uno para obtener 201 como parte del cálculo). Así llamar a este días1. Entonces, para obtener el Exponente, sólo tiene que tomar el número 2 y se divide por días1. Por ejemplo, el exponente de una media de 200 sesiones sería: 2 201. ¿Cuál es igual a 0,01 Cálculo completo si la media móvil exponencial Una vez que hemos conseguido el exponente, todo lo que necesitamos ahora son dos bits más de información que nos permita llevar a cabo el cálculo completo . La primera es de ayer media móvil exponencial. Así suponemos que ya sabemos esto, ya que se calcularía ayer. Sin embargo, si ya enviaban consciente de ayer EMA, puede iniciar mediante el cálculo de la media móvil simple de ayer, y usar esto en lugar de la EMA para el primer cálculo (es decir, el cálculo del día de hoy) de la EMA. Y mañana puede utilizar la EMA que ha calculado hoy en día, y así sucesivamente. La segunda pieza de información que necesitamos es hoy el precio de cierre. Vamos a suponer que queremos calcular hoy 200 días de media móvil exponencial de una parte o de valores que tiene unos días anteriores EMA de 120 peniques (o centavos) y una corriente de 136 días el precio de cierre peniques. El cálculo completo es siempre de la siguiente manera: hoy de media móvil exponencial (días actuales precios de cierre x Exponente) (días anteriores EMA x (1- Exponente)) Por lo tanto, el uso de nuestro ejemplo cifras anteriores, del día de hoy 200 días EMA sería: (136 x 0,01 ) (120 x (1- 0,01)) que es igual a un EMA para hoy 120.16.Smoothing de suavizado y filtrado son dos de las técnicas más utilizadas de la serie de tiempo para eliminar el ruido de los datos subyacentes para ayudar a revelar las características y componentes importantes (por ejemplo, tendencia, estacionalidad, etc.). Sin embargo, también podemos utilizar suavizado para rellenar los valores que faltan y / o llevar a cabo un pronóstico. En este tema, vamos a hablar de cinco (5) diferentes métodos de suavizado: media móvil ponderada (i WMA), suavizado exponencial simple, de suavizado exponencial doble, suavizado exponencial lineal y suavizado exponencial triple. ¿Por qué nos debe importar suavizado se utiliza muy a menudo (y abusado) en la industria para hacer un examen visual rápida de las propiedades de los datos (por ejemplo, tendencia, estacionalidad, etc.), caben en los valores que faltan, y llevar a cabo una muestra fuera de la rápida pronóstico. ¿Por qué tenemos tantas funciones de suavizado Como veremos más adelante en este documento, cada función trabaja para una hipótesis diferente acerca de los datos subyacentes. Por ejemplo, suavizamiento exponencial simple asume que los datos tienen una media estable (media o por lo menos un movimiento lento), de manera sencilla suavizado exponencial va a hacer mal en los datos de pronóstico que presentan estacionalidad o una tendencia. En este artículo, vamos a ir sobre cada función de suavizado, resaltar sus supuestos y parámetros, y demostrar su aplicación a través de ejemplos. Media móvil ponderada (WMA) Una media móvil es de uso general con datos de series de tiempo para suavizar las fluctuaciones a corto plazo y poner de relieve las tendencias o ciclos de más largo plazo. Una media móvil ponderada multiplicando los factores para dar diferentes pesos a los datos en diferentes posiciones en la ventana de muestra. La media móvil ponderada tiene una ventana fija (es decir, N) y los factores están típicamente elegido para dar más peso a las observaciones más recientes. El tamaño de la ventana (N) determina el número de puntos promediados en cada momento, por lo que un mayor tamaño de las ventanas es menos sensible a los nuevos cambios en la serie de tiempo original y un tamaño de ventana pequeña puede causar la salida alisada a ser ruidoso. Para los propósitos de la muestra de predicción: Ejemplo 1: Deja para tener en cuenta las ventas mensuales de la empresa X, utilizando un promedio de 4 meses (equivalente ponderado A) en movimiento. Tenga en cuenta que la media móvil siempre va a la zaga de los datos y el pronóstico fuera de muestra converge a un valor constante. Vamos a tratar de utilizar un sistema de ponderación (véase más adelante) que le da un mayor énfasis a la última observación. Hemos trazado el promedio móvil ponderado-iguales y WMA en el mismo gráfico. La AMM parece más sensible a los cambios recientes y fuera de la previsión de la muestra converge hacia el mismo valor que la media móvil. Ejemplo 2: Vamos a examinar la AMM en presencia de tendencia y estacionalidad. Para este ejemplo, así usar los datos de pasajeros de aerolíneas internacionales. La ventana de media móvil es de 12 meses. El MA y la AMM mantener el ritmo de la tendencia, pero el pronóstico fuera de muestra se aplana. Por otra parte, aunque la AMM exhibe cierta estacionalidad, que siempre está a la zaga de los datos originales. (Browns) simple de suavizado exponencial suavizado exponencial simple es similar a la AMM con la excepción de que el tamaño de la ventana si infinitos factores de ponderación y la disminuyen exponencialmente. Como hemos visto en la AMM, la exponencial simple es adecuado para series de tiempo con una media estable, o al menos significa un movimiento muy lento. Ejemplo 1: Le permite utilizar los datos de ventas mensuales (como lo hicimos en el ejemplo WMA). En el ejemplo anterior, se optó por el factor de suavizado para ser de 0,8, lo que plantea la pregunta: ¿Cuál es el mejor valor para el factor de suavizado La estimación del mejor valor de los datos utilizando la función TSSUB (para calcular el error), SUMSQ y Excel tablas de datos, se calculó la suma de los errores al cuadrado (SSE) y se representaron los resultados: la ESS alcanza su valor mínimo alrededor de 0,8, así que elegimos este valor para nuestra suavizado. (Holt-Winters) doble suavizado exponencial suavizado exponencial simple no hace bien en presencia de una tendencia, por lo que varias método ideado bajo el paraguas de doble exponencial se proponen para manejar este tipo de datos. NumXL apoya Holt-Winters suavizado exponencial doble, que tienen la siguiente formulación: Ejemplo 1: Vamos a examinar los datos de pasajeros de líneas aéreas internacionales Elegimos un valor alfa de 0,9 y una beta de 0.1. Tenga en cuenta que, aunque suavizado doble traza bien a los datos originales, el pronóstico fuera de muestra es inferior a la media móvil simple. ¿Cómo podemos encontrar los mejores factores de alisamiento Tomamos un enfoque similar a nuestro ejemplo simple de suavizado exponencial, pero modificado para dos variables. Calculamos la suma de los errores al cuadrado construir una tabla de datos de dos variables, y recoger los valores alfa y beta que minimizan la ESS en general. (Browns) lineal suavizado exponencial Este es otro método de la función de suavizado exponencial doble, pero tiene un factor de suavizado: suavizado Browns exponencial doble toma un parámetro menos de la función de Holt-Winters, pero no puede ofrecer un buen ajuste como la función. Ejemplo 1: Le permite utilizar el mismo ejemplo en Holt-Winters exponencial doble y comparar la suma óptima del error al cuadrado. El exponencial doble Browns no se ajusta a los datos de la muestra, así como el método de Holt-Winters, pero el fuera de la muestra (en este caso particular) es mejor. ¿Cómo podemos encontrar el mejor factor de suavizado () Utilizamos el mismo método para seleccionar el valor alfa que minimiza la suma del error al cuadrado. Por ejemplo, los datos de la muestra, la alfa se encuentra que es 0,8. (Winters) Triple suavizado exponencial El suavizado exponencial de triple toma en cuenta las variaciones estacionales, así como las tendencias. Este método requiere 4 parámetros: La formulación de alisamiento exponencial triple es más complicado que cualquiera de los anteriores. Por favor, consulte nuestro manual de referencia en línea para la formulación exacta. Ejemplo: Utilizando los datos de los pasajeros de las aerolíneas internacionales, podemos aplicar inviernos suavizado exponencial triples, encontrar los parámetros óptimos, y llevar a cabo un fuera de previsión de muestra. Obviamente, los inviernos de suavizado exponencial de triple se aplica mejor para esta muestra de datos, ya que las pistas así los valores y el fuera de previsión de muestra se observa una estacionalidad (L12). ¿Cómo podemos encontrar el mejor factor de suavizado () Una vez más, tenemos que escoger los valores que minimizan la suma total de los errores cuadrados (SSE), pero las tablas de datos pueden ser utilizados por más de dos variables, por lo que recurren a la Excel solucionador de: (1) Configuración del problema de minimización, con la ESS como la función de utilidad (2) las limitaciones de este problema Conclusión tsmovavg salida de apoyo FilesDocumentation tsmovavg (tsobj, s, lag) devuelve la media móvil simple por un objeto series de tiempo financieras, tsobj. lag indica el número de puntos de datos anteriores utilizados con el punto de datos actual en el cálculo de la media móvil. tsmovavg salida (vector, s, Lag, dim) devuelve la media móvil simple de un vector. lag indica el número de puntos de datos anteriores utilizados con el punto de datos actual en el cálculo de la media móvil. tsmovavg salida (tsobj, e, timeperiod) devuelve el promedio móvil ponderado exponencial para el objeto de series de tiempo financieras, tsobj. La media móvil exponencial es una media móvil ponderada, donde timeperiod especifica el período de tiempo. las medias móviles exponenciales reducir el retraso mediante la aplicación de un mayor peso a los precios recientes. Por ejemplo, un período de 10-móvil exponencial pesos promedio del precio más reciente de 18.18. Porcentaje exponencial 2 / (TIMEPER 1) o 2 / (WindowSize 1). tsmovavg de salida (vector, e, timeperiod, tenue) devuelve el promedio móvil ponderado exponencial para un vector. La media móvil exponencial es una media móvil ponderada, donde timeperiod especifica el período de tiempo. las medias móviles exponenciales reducir el retraso mediante la aplicación de un mayor peso a los precios recientes. Por ejemplo, un período de 10-móvil exponencial pesos promedio del precio más reciente de 18.18. (2 / (timeperiod 1)). tsmovavg salida (tsobj, t, numperiod) devuelve la media móvil triangular para el objeto de la serie de tiempo financieras, tsobj. La media móvil triangular doble suaviza los datos. tsmovavg calcula la primera media móvil simple con anchura de la ventana de ceil (numperiod 1) / 2. Entonces se calcula una segunda media móvil simple en la primera media móvil con el mismo tamaño de la ventana. tsmovavg salida (vector, t, numperiod, DIM) devuelve la media móvil triangular para un vector. La media móvil triangular doble suaviza los datos. tsmovavg calcula la primera media móvil simple con anchura de la ventana de ceil (numperiod 1) / 2. Entonces se calcula una segunda media móvil simple en la primera media móvil con el mismo tamaño de la ventana. tsmovavg salida (tsobj, w, pesos) devuelve el promedio móvil ponderado por el momento financiera objeto de la serie, tsobj. mediante el suministro de los pesos para cada elemento en la ventana de movimiento. La longitud del vector de peso determina el tamaño de la ventana. Si se utilizan factores de peso más grandes para los precios más recientes y los factores más pequeñas para los precios anteriores, la tendencia es más sensible a los cambios recientes. tsmovavg salida (vector, w, pesos, DIM) devuelve el promedio móvil ponderado para el vector mediante el suministro de pesos para cada elemento de la ventana en movimiento. La longitud del vector de peso determina el tamaño de la ventana. Si se utilizan factores de peso más grandes para los precios más recientes y los factores más pequeñas para los precios anteriores, la tendencia es más sensible a los cambios recientes. tsmovavg salida (tsobj, m, numperiod) devuelve el promedio móvil modificado por el momento financiera objeto de la serie, tsobj. El promedio móvil modificado es similar a la media móvil simple. Considere la numperiod argumento sea el retraso de la media móvil simple. La primera media móvil modificado se calcula como una media móvil simple. Los valores subsiguientes se calculan sumando el nuevo precio y restando el último promedio de la suma resultante. tsmovavg salida (vector, m, numperiod, tenue) devuelve el promedio móvil modificado para el vector. El promedio móvil modificado es similar a la media móvil simple. Considere la numperiod argumento sea el retraso de la media móvil simple. La primera media móvil modificado se calcula como una media móvil simple. Los valores subsiguientes se calculan sumando el nuevo precio y restando el último promedio de la suma resultante. dim 8212 dimensión a lo largo de operar entero positivo con un valor de 1 ó 2 dimensiones para operar a lo largo de, especificada como un entero positivo con un valor de 1 ó 2. DIM es un argumento de entrada opcional, y si no se incluye como una entrada, el valor por defecto valor 2 se supone. El valor predeterminado de dim 2 indica una matriz por filas, donde cada fila es una variable y cada columna es una observación. Si dim 1. la entrada se supone que es un vector columna o matriz orientada a columnas, donde cada columna es una variable y cada fila una observación. e 8212 Indicador de móvil exponencial promedio de carácter vectorial exponencial media móvil es una media móvil ponderada, donde timeperiod es el período de tiempo de la media móvil exponencial. las medias móviles exponenciales reducir el retraso mediante la aplicación de un mayor peso a los precios recientes. Por ejemplo, un período de 10 pesos promedio móvil exponencial del precio más reciente de 18.18. Porcentaje exponencial 2 / (TIMEPER 1) o 2 / (windowSize 1) timeperiod 8212 Duración del período de tiempo entero no negativo Seleccione su país