Média Móvel M Período

Como calcular o estocástico e fazer uma tabela de osciladores estocásticos Na negociação de ações, análise estocástica ou estocástica refere-se a interpretação das oscilações nos preços de fechamento. Um oscilador estocástico é um gráfico que traça essas flutuações ao longo de um período de tempo, geralmente vários meses. Os comerciantes de ações usam análise estocástica para decidir quando devem comprar e vender ações. A suposição chave por trás é que, quando um preço de fechamento atual das ações estiver próximo do seu passado, o preço no próximo dia não será drasticamente maior. Ou quando o preço de fechamento é próximo de um passado baixo, então o preço no próximo dia não será drasticamente menor. As etapas abaixo mostrarão como os estoquestics de estoque são computados e como você pode traçar oscilações estocásticas. Você pode usar o Excel, Mathematica, Matlab ou um programa de análise estatística para gerar indicadores estocásticos. Você também pode usar a Calculadora de osciladores estocásticos grátis Had2Knows. Os indicadores estocásticos de ações são médias móveis Um oscilador estocástico representa dois gráficos de linha que são derivados dos preços de fechamento diários. Uma das linhas representa a mudança no preço de fechamento em relação aos altos e baixos do N passado (incluindo o dia atual). Isso é chamado Fast K. A outra linha representa a média dos valores Fast K nos últimos M dias. Isso é chamado Slow K ou Fast D. É a média móvel do período M dos comerciantes de Fast K. Stock que utilizam análise estocástica geralmente estabelecem N14 e M3. Alguns também podem ser N9 ou N5. A fórmula para Fast K para um determinado dia é dada pela equação: (Todays CP) - (CP mais baixo nos últimos dias) (o CP mais alto nos últimos dias) - (CP mais baixo nos últimos dias) A abreviatura CP significa Preço de fechamento. Por exemplo, suponha que a lista a seguir representa um preço de fechamento das ações durante um período de 20 dias. Os últimos sete dias do período são rotulados pelo dia da semana. 5, 3, 5, 8, 2, 4, 6, 3, 5, 5, 3, 4, 7, 3 (Th), 4 (F), 3 (Sa), 3 (Su), 6 (M) , 7 (Tu), 4 (W) Então, se usarmos N14, os valores de Fast K nos últimos sete dias são Thrusday Fast K (3-2) (8-2) 0,17 ou 17 Friday Fast K (4-2) (8-2) 0,33 ou 33 Sábado Fast K (3-2) (8-2) 0,17 ou 17 Domingo Fast K (3-2) (8-2) 0,17 ou 17 Segunda-feira Fast K (6-2) (7 -2) 0,80 ou 80 terça-feira Fast K (7-3) (7-3) 1,00 ou 100 quarta-feira Fast K (4-3) (7-3) 0,25 ou 25 Em seguida, você pode calcular os valores Slow KFast D do Últimos cinco dias calculando a média dos valores de Fast K nos últimos três dias: sábado Slow K (0.170.330.17) 3 0.22 ou 22 Sunday Slow K (0.170.170.33) 3 0.22 ou 22 Monday Slow K (0.800.170.17) 3 0,38 ou 38 Terça-feira Slow K (1.000.800.17) 3 0.65 ou 65 Qua. Quarta-feira (kg) K (0.251.000.80) 3 0.68 ou 68 Para fazer um gráfico ou gráfico dessas oscilações estocásticas, basta plotar esses números em um gráfico com o eixo horizontal rotulado De dia e o eixo vertical marcado com uma escala de 0 a 1. Você também pode traçar Uma linha chamada Slow D. Qual é a média móvel de 3 dias dos valores de Slow K. Por exemplo, os valores de Slow D para segunda-feira, terça e quarta-feira são segunda-feira Lento D (0.380.220.22) 3 0.27 ou 27 Terça-feira D lento (0.650.380.22) 3 0.42 ou 42 Quarta-feira Perno D (0.680.650.38) 3 0.57 ou 57 169 Had2Know 2010Moving Forecasting Média Introdução. Como você pode imaginar, estamos olhando algumas das abordagens mais primitivas da previsão. Mas espero que este seja, pelo menos, uma introdução interessante para algumas das questões de informática relacionadas à implementação de previsões em planilhas. Nesse sentido, continuaremos começando no início e começaremos a trabalhar com as previsões de média móvel. Previsões médias móveis. Todos estão familiarizados com as previsões da média móvel, independentemente de acreditarem estar ou não. Todos os estudantes universitários fazem-no o tempo todo. Pense nos resultados do teste em um curso onde você terá quatro testes durante o semestre. Vamos assumir que você obteve um 85 no seu primeiro teste. O que você prever para o seu segundo resultado de teste O que você acha que seu professor prever para o seu próximo resultado de teste? O que você acha que seus amigos podem prever para o seu próximo resultado do teste? O que você acha que seus pais podem prever para o seu próximo resultado? Todos os blabbing que você pode fazer para seus amigos e pais, eles e seu professor provavelmente esperam que você consiga algo na área dos 85 que você acabou de receber. Bem, agora vamos assumir que, apesar de sua auto-promoção para seus amigos, você superestimar-se e imaginar que você pode estudar menos para o segundo teste e então você obtém um 73. Agora, o que todos os interessados ​​e desinteressados ​​vão Preveja que você obtém seu terceiro teste. Existem duas abordagens muito prováveis ​​para que eles desenvolvam uma estimativa, independentemente de compartilharem com você. Eles podem dizer para si mesmos, esse cara está sempre soprando fumaça sobre seus inteligentes. Ele vai ter outro 73 se tiver sorte. Talvez os pais tentem ser mais solidários e dizer, muito, até agora você obteve um 85 e um 73, então talvez você devesse entender sobre obter um (85 73) 2 79. Eu não sei, talvez se você fez menos festa E wessging wagging a doninha em todo o lugar e se você começou a fazer muito mais estudando você poderia obter uma pontuação mais alta. Quantas dessas estimativas são, na verdade, as previsões médias móveis. O primeiro está usando apenas o seu resultado mais recente para prever seu desempenho futuro. Isso é chamado de previsão média móvel usando um período de dados. O segundo também é uma previsão média móvel, mas usando dois períodos de dados. Vamos assumir que todas essas pessoas que estão se abalando na sua ótima mente ficaram chateadas e você decide fazer bem no terceiro teste por suas próprias razões e colocar uma pontuação maior na frente do quotalliesquot. Você faz o teste e sua pontuação é realmente um 89. Todos, incluindo você, estão impressionados. Então, agora você começa o teste final do semestre e, como de costume, você sente a necessidade de incitar todos a fazer suas previsões sobre como você fará no último teste. Bem, espero que você veja o padrão. Agora, espero que você possa ver o padrão. O que você acredita é o Whistle mais preciso enquanto trabalhamos. Agora, retornamos à nossa nova empresa de limpeza, iniciada pela sua meia-irmã, chamado Whistle While We Work. Você possui alguns dados de vendas passadas representados pela seção a seguir de uma planilha. Primeiro apresentamos os dados para uma previsão média móvel de três períodos. A entrada para a célula C6 deve ser Agora você pode copiar esta fórmula celular para as outras células C7 até C11. Observe como a média se move sobre os dados históricos mais recentes, mas usa exatamente os três períodos mais recentes disponíveis para cada previsão. Você também deve notar que nós realmente não precisamos fazer as previsões para os períodos passados ​​para desenvolver nossa previsão mais recente. Isso é definitivamente diferente do modelo de suavização exponencial. Eu incluí o quotpast predictionsquot porque nós os usaremos na próxima página da web para medir a validade da previsão. Agora eu quero apresentar os resultados análogos para uma previsão média móvel de dois períodos. A entrada para a célula C5 deve ser Agora você pode copiar esta fórmula celular para as outras células C6 até C11. Observe como agora apenas as duas peças históricas mais recentes são usadas para cada previsão. Mais uma vez, incluí as predições quotpast para fins ilustrativos e para uso posterior na validação de previsão. Algumas outras coisas que são importantes para aviso prévio. Para uma previsão média móvel de m-período, apenas os valores de dados m mais recentes são usados ​​para fazer a previsão. Nada mais é necessário. Para uma previsão média móvel de m-período, ao fazer quotpast predictionsquot, observe que a primeira previsão ocorre no período m 1. Essas duas questões serão muito significativas quando desenvolvamos nosso código. Desenvolvendo a função de média móvel. Agora precisamos desenvolver o código para a previsão média móvel que pode ser usada de forma mais flexível. O código segue. Observe que as entradas são para o número de períodos que deseja usar na previsão e na matriz de valores históricos. Você pode armazená-lo em qualquer livro de trabalho que desejar. Função MovingAverage (Histórico, NumberOfPeriods) As Single Declarando e inicializando variáveis ​​Dim Item As Variant Dim Counter As Integer Dim Accumulation As Single Dim HistoricalSize As Integer Inicializando variáveis ​​Counter 1 Accumulation 0 Determinando o tamanho da matriz histórica HistoricalSize Historical. Count Para o contador 1 para NumberOfPeriods Acumulando o número apropriado dos valores mais recentes anteriormente observados Acumulação Acumulação Histórico (HistoricalSize - NumberOfPeriods Counter) MovingAverage Accumulation NumberOfPeriods O código será explicado na classe. Você deseja posicionar a função na planilha para que o resultado do cálculo apareça onde deveria gostar do seguinte. Médias migratórias e Previsão de séries temporais Uma das abordagens bem conhecidas para a previsão é o uso das médias móveis. Mas o que é a média móvel e quais os efeitos sobre as séries temporais. O que é uma média móvel Uma média móvel (MA) é uma soma matemática sobre a série temporal. Em geral, o MA é um MA ponderado no sentido de que cada termo da soma possui um peso que é usado na própria soma, que assim se torna uma soma pesada. Em termos matemáticos, o período m MA das séries temporais y com coeficiente de ponderação para lag s é a seguinte expressão: Esta é a equação mais geral para uma MA, qualquer que seja o subtipo, é válido para as Médias Movimentais Exponenciais, Triangular MA, Parabólica MA, etc., as únicas coisas que variam é a forma como os pesos são calculados. Se os coeficientes de ponderação forem uniformes, isto é: obtemos a Média de Movimento Simples clássica e em excesso. Este é um algoritmo muito simples, porém eficaz, que tem sido usado há muito tempo em previsões e até hoje com tanto poder de computação que são (ou variações destes) os algoritmos que são usados ​​em todos os lugares para produzir previsões e previsões em cada campo humano. Mas quais são os efeitos estatísticos da aplicação do algoritmo da média móvel para os efeitos estatísticos da série temporal e do teorema da convolução. Para explicar os efeitos estatísticos do MA, precisamos introduzir um pouco de matemática que talvez não seja familiar para Muitos de vocês. Vamos considerar a Transformação de Fourier Discreta (DFT) da série de tempo original y: e suponha que as séries temporais originais foram substituídas por um período de m MA sobre os valores passados, conforme definido anteriormente: O DFT da série de tempo obtida seria então ( Usando o teorema de convolução): se usarmos a ponderação uniforme introduzida no parágrafo anterior (ou seja, usamos a média móvel simples), a equação anterior torna-se (depois de alguma matemática): o valor desta expressão será então zero. M Período de mudança simples da série de tempo destruiu completamente a evidência de uma periodicidade do período m. Então, se tomarmos uma Média de Movimento Simples de 12 meses de nossa série temporal, isso destruirá completamente a evidência de uma periodicidade anual na série de tempo suavizada. Isso não é evidente até que escrevemos algumas matemáticas básicas como fizemos aqui e, se você for mais abaixo, analisando os resultados do teorema de convolução, você notará também outros valores em que a periodicidade está completamente distorcida, não somente em amplitude, como neste caso, mas também em Estágio. Esse efeito geralmente é ignorado e você encontrará muitos estatísticos que nunca estudaram matemática suficiente para entender esse efeito e que ainda estão usando esse algoritmo (ou algumas das famílias como Exponential Moving Medias) para previsões de séries temporais. A única coisa que pode ser realizada usando as Médias Movimentais Simples é fazer com que o gráfico de nossa série temporal fique melhor em nosso pobre olho humano e as séries temporais menos utilizáveis ​​por um programa de computador. Leia mais artigos sobre a previsão de séries temporais