Autoregressive Integrated Moving Average - ARIMA. Definition of Autoregressive Integrated Moving Average - ARIMA. A tilastollinen analyysimalli, joka käyttää aikasarjatietoja ennustamaan tulevia trendejä Se on regressioanalyysin muoto, jonka tarkoituksena on ennustaa tulevia liikkeitä pitkin näennäisesti satunnaisia kävellä varastot Ja rahoitusmarkkinoita tarkastelemalla eriarvojen välisiä eroja sarjassa käytettyjen todellisten arvojen käyttämisen sijaan. Eriytetyn sarjan viivoja kutsutaan autoregressiiviksi ja ennustetuista tiedoista viitataan viivästyneenä keskiarvona. BREAKING DOWN Autoregressive Integrated Moving Average - ARIMA . Tätä mallityyppiä kutsutaan yleensä nimellä ARIMA p, d, q, jossa kokonaislukuja viitataan dataverkon autoregressiivisiin integroituihin ja liikkuviin keskimääräisiin osiin, vastaavasti ARIMA-mallinnus voi ottaa huomioon trendejä, kausivaihtelujaksoja, virheitä ja ei-kiinteitä Tietojoukon osa-alueita, kun ennusteita tehdään. Ulkoitu ARIMA: n epäsosiaalisiin malleihin. ARIMA p, d, q Asting-yhtälö ARIMA-mallit ovat teoriassa yleisimpiä malleja, joiden avulla voidaan ennustaa aikasarja, joka voidaan tehdä staattiseksi erittelemällä tarvittaessa, mahdollisesti yhdessä epälineaaristen muunnosten, kuten kirjautumisen tai deflaation kanssa tarvittaessa satunnainen muuttuja, joka on Aikasarja on paikallaan, jos sen tilastolliset ominaisuudet ovat pysyviä ajan myötä Staattisarjoissa ei ole trendiä, sen vaihteluilla sen keskiarvon ympärillä on vakio amplitudi ja se wiggles johdonmukaisesti eli sen lyhytaikaiset satunnaiset aikamallit näyttävät aina samalta Tilastollisessa mielessä jälkimmäinen edellytys merkitsee sitä, että sen autokorrelaatioiden korrelaatiot omien aikaisempien poikkeamiensa kanssa keskiarvo pysyvät vakiona ajan kuluessa tai vastaavasti, että sen tehospektri pysyy vakiona ajan myötä Tämän lomakkeen satunnaismuuttujaa voidaan tarkastella tavalliseen tapaan Signaali ja kohina ja signaali, jos sellainen on ilmeinen, voisi olla nopean tai hidas keskimääräisen palautumisen malli tai sinimuotoinen oskillaattisuhde Ioni tai nopea vuorottelu merkkiin, ja sillä voi olla myös kausittainen osa ARIMA-mallia voidaan pitää suodattimena, joka yrittää erottaa signaalin melusta ja signaali ekstrapoloidaan tulevaisuuteen ennusteiden saamiseksi. ARIMA Ennustava yhtälö stationaariselle aikasarjalle on lineaarinen eli regressiotyyppinen yhtälö, jossa ennustajat koostuvat ennustevirheiden riippuvaisen muuttujan tai viiveiden viiveistä. Tämä on. Y: n ennustettu arvo on vakio ja / tai painotettu yhteen tai Y: n viimeisimmät arvot tai yhden tai useamman virheiden viimeaikaisen arvon painotettu summa. Jos ennustajat koostuvat vain Y: n myöhemmistä arvoista, se on puhdas autoregressiivinen itsesäätyvä malli, joka on vain erityinen regressiomallin tapaus Esimerkiksi ensimmäisen kertaluvun autoregressiivinen AR 1 - malli Y: lle on yksinkertainen regressiomalli, jossa itsenäinen muuttuja on vain Y: n jäljessä yhden jakson LAG Y, 1 Statgraphics tai Y LAG1 Regressissä Jos jotkut ennustajat ovat viivästymisiä virheistä, ARIMA-malli ei ole lineaarinen regressiomalli, koska ei ole mitään keinoa määrittää viimeisen jakson virheen itsenäisenä muuttujana virheet on laskettava jaksolla - periaattina, kun malli on sovitettu tietoon Teknisestä näkökulmasta ongelma viivästettyjen virheiden käyttämisessä ennusteina on, että mallin s ennusteet eivät ole kertoimien lineaarisia funktioita, vaikka ne ovat lineaarisia funktioita aikaisemmista tiedoista. Joten kertoimet ARIMA-malleissa, jotka sisältävät viivästyneitä virheitä, on arvioitava epälineaarisilla optimointimenetelmillä hill-climbingin sijaan ratkaisemalla yhtälöjärjestelmää. Lyhenne ARIMA tarkoittaa ennusteluyhtälön automaattisen regressiivisen integroituneen keskimääräisen liikkumisviiveitä, joita kutsutaan autoregressiiviseksi Termejä, ennustevirheiden viiveitä kutsutaan liikkuviksi keskimääräisiksi termeiksi ja aikasarja, joka on erotettava toisistaan staattiseksi, sanotaan olevan integroitu Rakeistettu versio stationaarisesta sarjasta Satunnaiskävely - ja satunnaisdiagrammalleja, autoregressiivisia malleja ja eksponentiaalisia tasoitusmalleja ovat kaikki ARIMA-malleihin erikoistilanteet. Ei-seulomainen ARIMA-malli luokitellaan ARIMA-p, d, q - malliksi, jossa. p.p Autoregressiivisten termien lukumäärä d on stationaarisuuden edellyttämien nonseasonalisten erojen lukumäärä ja. q on ennakointiyhtälön myöhästyneiden ennustevirheiden määrä. Ennustejakauma on rakennettu seuraavasti: Ensimmäinen, anna y tarkoittaa D: n eroa Y: n Huomaa, että toinen ero Y: n d 2 tapauksessa ei ole ero 2 jaksoista aikaisemmin vaan se on ensimmäisen eron ensimmäinen ero, joka on toisen johdannaisen erillinen analogi eli paikallinen Sarjan kiihtyvyys sen paikallisen suuntauksen sijaan. Y: n kannalta yleinen ennusteyhtälö on. Siinä liikkuvan keskiarvon parametrit s määritellään siten, että niiden merkit ovat negatiivisia yhtälössä, kun Box ja Jen Kins Jotkut kirjoittajat ja ohjelmistot, mukaan lukien R-ohjelmointikieli, määrittelevät ne niin, että niillä on plus-merkkejä. Kun yhtälöön kytketään todelliset numerot, ei ole epäselvyyttä, mutta on tärkeää tietää, mitkä konversio, jota ohjelmisto käyttää, Usein parametrit on merkitty siellä AR 1, AR 2, ja MA 1, MA 2 jne. Jotta tunnistettaisiin asianmukainen ARIMA-malli Y: lle, aloitat määrittelemällä eriytysjärjestyksen d tarvitsemalla stationarisoimalla sarjan ja poistat bruttomerkit Kausivaihtelu, mahdollisesti varianssi-stabilisoituva muutos, kuten puunkorjuu tai deflaatio Jos lopetat tässä vaiheessa ja ennustat, että eriytetty sarja on vakio, olet vain asentanut satunnaiskävelyn tai satunnaisen trendin mallin. Joilla on autokorrelaattuja virheitä, mikä viittaa siihen, että ennusteluyhtälössä tarvitaan myös joitain AR-termejä p 1 ja / tai joitain lukuisia MA-termejä q. E, p, d ja q arvot, jotka ovat parasta tietylle aikasarjalle, käsitellään muistiinpanojen myöhemmissä osioissa, joiden linkit ovat tämän sivun yläosassa, mutta esikuva eräistä nonseasonal-ARIMA-malleista, jotka ovat Yleensä on havaittu seuraavassa. ARIMA 1,0,0 ensimmäisen kertaluvun autoregressiivinen malli, jos sarja on paikallaan ja autokorreloidussa, ehkä se voidaan ennustaa moninkertaiseksi omalla edellisellä arvollaan ja vakiona. Ennustamoyhtälö tässä tapauksessa on. Joka on Y: n regressiivinen itsestään viivästettynä yhdellä jaksolla Tämä on ARIMA 1,0,0 vakio-malli Jos Y: n keskiarvo on nolla, niin vakioaikaa ei sisällytetä. Jos rinteenkerroin 1 on positiivinen ja alle 1 Suuruusluokan on oltava pienempi kuin 1, jos Y on paikallaan, malli kuvaa keskimääräistä palautumiskäyttäytymistä, jossa seuraavan jakson arvo on ennustettava olevan 1 kertaa niin kaukana keskiarvosta kuin tämän ajanjakson s arvo Jos 1 on negatiivinen, Se ennustaa keskiarvon palautumista vuorottelevalla merkillä S, eli se myös ennustaa, että Y on seuraavan keskipitkän jakson alapuolella, jos se on tämän jakson keskiarvoa korkeampi. Toisessa kertaluokan autoregressiivisessa mallissa ARIMA 2,0,0, oikealla puolella olisi Yt-2 termi Samoin jne. Riippuen kertoimien merkkeistä ja suuruudesta, ARIMA 2,0,0 - malli voisi kuvata järjestelmää, jonka keskimääräinen kääntö tapahtuu sinimuotoisesti heilahtelevalla tavalla, kuten massan liike jousella, joka on Satunnaiset iskut altistuvat. ARIMA 0,1,0 satunnainen kävely Jos sarja Y ei ole paikallaan, sen yksinkertaisin mahdollinen malli on satunnainen kävelymalli, jota voidaan pitää rajoittavana tapauksena AR 1 - mallissa, jossa autoregressiivinen Kerroin on 1, ts. Sarja, jossa äärettömän hidas keskimääräinen taaksepäin Tämän mallin ennustusyhtälö voidaan kirjoittaa siten, että vakioaika on keskimääräinen ajanjakso-kauden muutos eli pitkän aikavälin ajovirta Y: ssä. Tämä malli voitaisiin asentaa Ei-keskeytyksen regressiomallina, jossa Y: n ensimmäinen ero on d Ependent-muuttuja Koska se sisältää vain ei-seitsenisen eron ja vakiotermin, se luokitellaan ARIMA 0,1,0 - malliksi vakiona. Satunnaiskäytävä ilman-kallistusmalli olisi ARIMA 0,1,0 - malli ilman vakio. ARIMA 1,1,0 eriytti ensimmäisen kertaluvun autoregressiivimalli Jos satunnaisen kulkumallin virheet ovat autokorreloidut, ongelma voidaan ehkä korjata lisäämällä yksi riippuvaisen muuttujan viive ennuste-yhtälöön - eli regressoimalla ensimmäisen Y yksinään viivästettynä yhdellä jaksolla Tämä tuottaa seuraavan ennustusyhtälön, joka voidaan järjestää uudestaan. Tämä on ensimmäisen kertaluvun autoregressiivinen malli, jossa on yksi järjestys ei-seitsenvälisestä erottelusta ja vakio termi eli ARIMA 1,1,0 - malli. ARIMA 0,1,1 ilman jatkuvaa yksinkertaista eksponentiaalista tasoitusta Toinen strategia korjata autokorreloidut virheet satunnaiskäytävässä mallissa ehdotetaan yksinkertaisella eksponenttien tasoitusmallilla. Muista, että joillekin ei-staattisille aikasarjille esim. Satunnaiset kävelymallit eivät toimi yhtä hyvin kuin aikaisempien arvojen liukuva keskiarvo Toisin sanoen sen sijaan, että otettaisiin viimeisin havainto seuraavan havainnon ennusteeksi, on parempi käyttää keskimääräistä keskiarvoa Viimeisistä havainnoista melun suodattamiseksi ja paikallisen keskiarvon tarkemmaksi arvioimiseksi Yksinkertainen eksponentiaalinen tasoitusmalli käyttää aikaisempien arvojen eksponentiaalisesti painotettua liukuvaa keskiarvoa tämän vaikutuksen saavuttamiseksi Yksinkertaisen eksponentiaalisen tasoitusmallin ennustusyhtälö voidaan kirjoittaa Useita matemaattisesti vastaavia lomakkeita, joista yksi on ns. Virheenkorjauslomake, jossa edellistä ennustusta säädetään virheen suunnassa. Koska e t-1 Y t-1 - t-1 määritelmän mukaan, Tämä voidaan kirjoittaa uudelleen sellaisenaan, joka on ARIMA 0,1,1 - ilman ennakoivaa yhtälöä 1 1 - Tämä tarkoittaa, että voit sovittaa yksinkertaisen eksponentiaalisen tasoituksen määrittelemällä sen ARIMA 0,1,1 - malliksi ilman con Ja arvioitu MA1-kerroin vastaa 1-miinus-alfaa SES-kaavassa. Palaa takaisin siihen, että SES-mallissa tietojen keskimääräinen ikä 1-aikavälin ennusteissa on 1, mikä tarkoittaa, että ne pyrkivät jäämään jälkeen Trendit tai käännekohdat noin yhdellä jaksolla Tästä seuraa, että ARIMA 0,1,1: n ilman jatkuvaa mallia koskevien 1 vuoden ajanjaksojen ennusteiden keski-ikä on 1 1 - 1 Joten jos esimerkiksi 1 0 8, keskimääräinen ikä on 5 Kuten 1 lähestymistapa 1, ARIMA 0,1,1 ilman vakio-mallia tulee erittäin pitkän aikavälin liukuva keskiarvo, ja kun 1 lähestyy 0, se muuttuu satunnaisesti vaeltamattomaksi ajaksi Malli. Mikä on paras tapa korjata autokorrelaatio lisäämällä AR-termejä tai lisäämällä MA-termejä Edellisissä kahdessa edellä kuvatussa mallissa satunnaisen kävelymallin autokorreloiduista virheistä aiheutuva ongelma vahvistettiin kahdella eri tavalla lisäämällä erotetun Sarja yhtälöön tai lisäämällä ennustevirheen myöhästynyt arvo Mikä lähestymistapa on paras S-säännön s-kirjain Että positiivista autokorrelaatiota tavallisesti käsitellään parhaiten lisäämällä AR-termi malliin ja negatiivista autokorrelaatiota yleensä käsitellään parhaiten lisäämällä MA-termi Liiketoiminnassa ja taloudellisessa aikasarjassa negatiivinen autokorrelaatio usein Yleensä eriytyminen vähentää positiivista autokorrelaatiota ja voi jopa aiheuttaa siirtymän positiivisesta negatiiviseen autokorrelaatioon. Näin ollen ARIMA 0,1,1 - mallissa, jossa erottaminen liittyy MA-termiin, käytetään useammin kuin ARIMA 1,1,0 malli. ARIMA 0,1,1 ja jatkuva yksinkertainen eksponentiaalinen tasoittaminen ja kasvu SES-mallin toteuttaminen ARIMA-mallina antaa sinulle jonkin verran joustavuutta Ensinnäkin arvioitu MA 1 - kerroin on sallittu Negatiivinen tämä vastaa SES-mallissa suurempaa kuin 1 tasoituskerrointa, jota SES-mallin sovitusmenetelmä ei yleensä salli. Toiseksi, sinulla on mahdollisuus sisällyttää vakiotermi t ARIMA-malli, jos haluat, keskimääräisen nollasta poikkeavan kehityksen arvioimiseksi ARIMA 0,1,1 - mallilla, jolla on vakio, on ennuste-yhtälö. Tämän mallin yhden aikajänteen ennusteet ovat laadullisesti samanlaisia kuin SES Malli, paitsi että pitkän aikavälin ennusteiden liikerata on tyypillisesti viisto, jonka kaltevuus on yhtä kuin mu kuin vaakasuora. ARIMA 0,2,1 tai 0,2,2 ilman lineaarista lineaarista eksponentiaalista tasausta Lineaariset eksponentiaaliset tasoitusmallit Ovat ARIMA-malleja, joissa käytetään kahta nonseasonal-eroa yhdessä MA-termien kanssa. Sarjan Y toinen ero ei ole pelkästään ero Y: n ja itsensä välillä kahden kauden välillä, vaan pikemminkin se on ensimmäisen eron ensimmäinen ero - Y: n muutos ajanjaksolla t Joten toinen Y: n eroa ajanjaksolla t on Y t - Y t-1 - Y t-1 - Y t-2 Y t-2Y t-1 Y t -2 Toinen erilainen funktion ero on analoginen toisen funktion funktion johdannaisen kanssa Kun taas ARIMA 0,2,2 - malli ilman vakioa ennustaa, että sarjan toinen ero on kahden viimeisen ennustevirheen lineaarinen funktio, joka voidaan järjestää uudelleen. Missä 1 ja 2 ovat MA1- ja MA2-kertoimet Tämä on lineaarinen lineaarinen eksponentiaalinen tasoitusmalli, joka on oleellisesti sama kuin Holtin malli, ja Brownin malli on erikoistapaus. Se käyttää eksponentiaalisesti painotettuja liukuvia keskiarvoja sekä paikallisen tason että Paikallinen trendi sarjassa Tämän mallin pitkän aikavälin ennusteet lähestyvät suoraa linjaa, jonka kaltevuus riippuu sarjan loppupuolella havaitusta keskimääräisestä kehityksestä. ARIMA 1,1,2 ilman jatkuvaa vaimennettua lineaarista lineaarista eksponentiaalista tasoitusta. Tämä malli On esitetty oheisissa dialoissa ARIMA-malleissa. Se ekstrapoloi paikallisen trendin sarjan lopussa, mutta tasoittaa sen pitemmällä ennustehorisontilla, jotta se ottaisi käyttöön konservatiivisuuden merkinnän, joka on empiirinen tuki Katso artikkeli Miksi vaimennetut trendit toimivat Gardner ja McKenzie sekä Armstrong et al. Golden Rule - artikkelin yksityiskohdat. On yleensä suositeltavaa pitää kiinni malleista, joissa ainakin yksi p: stä ja q: stä ei ole suurempi kuin 1, ts. Älä yritä sopeuttaa mallia kuten ARIMA 2,1,2, koska se todennäköisesti johtaa ylilyönteihin ja yhteisiin tekijöihin liittyvistä asioista, jotka käsitellään yksityiskohtaisemmin ARIMA-mallien matemaattisen rakenteen muistiinpanoissa. Kuten edellä kuvatut ovat helposti toteutettavissa laskentataulukossa. Ennakointiyhtälö on yksinkertaisesti lineaarinen yhtälö, joka viittaa aikaisempien aikasarjojen aiempiin arvoihin ja virheiden aikaisempaan arvoon. Näin voit määrittää ARIMA-ennusteiden laskentataulukon tallentamalla tiedot sarakkeeseen A, ennustava kaava sarakkeessa B ja virheiden tiedot miinus ennusteita sarakkeessa C Ennustuskaava tyypillisessä solussa sarakkeessa B olisi yksinkertaisesti lineaarinen ilmentymä, joka viittaa arvoihin, jotka ovat edeltävissä sarakkeissa A ja C , Kerrottuna sopivilla AR - tai MA-kertoimilla, jotka on tallennettu soluihin muualla laskentataulukossa. Yksinkertaiset Vs Eksponentiaaliset liikkuvat keskiarvot. Keskimääräiset keskiarvot ovat enemmän kuin peräkkäisten järjestyslukujen tutkiminen. Aikasarjan analyysin varhaiset harjoittajat olivat itse asiassa enemmän kiinnostuneita yksittäisistä Aika-sarjanumerot kuin ne olivat interpoloimalla kyseisten tietojen Interpolointi muodossa todennäköisyys teoriat ja analyysi, tuli paljon myöhemmin, koska kuvioita kehitettiin ja korrelaatioita havaittu. Kun ymmärsimme, eri muotoisia käyrät ja linjat piirrettiin pitkin aikasarjaa Yritä ennustaa, mihin datapisteitä voisi mennä Näitä pidetään nykyään perusmenetelminä, joita tekninen analyysiyrittäjä käyttää tällä hetkellä. Kaavio-analyysi voidaan jäljittää takaisin Japanin 18. vuosisadalle, mutta miten ja kun liukuva keskiarvo on ensin sovellettu markkinahintoihin, se on edelleen mysteeri. Se on yleensä Ymmärsi, että yksinkertaisia liikkuvia keskiarvoja SMA käytettiin kauan ennen eksponentiaalisia liikkuvia keskiarvoja EMA , Koska EMA: t perustuvat SMA-kehykseen ja SMA-jatkumo on helpommin ymmärretty piirustus - ja jäljitystarkoituksessa. Haluatko hieman taustalukemista? Tarkastele liikkuvat keskiarvot. Mitä he ovat? Yksinkertainen liikkuva keskiarvo. SMA Yksinkertaiset liikkuvat keskiarvot muuttuivat suositeltaviksi markkinoiden seurantaan Hintoja, koska ne ovat nopeasti laskettavissa ja helposti ymmärrettävissä Varhaiset markkinatoimijat käyttivät nykyään käytössä olevia kehittyneitä kaaviometrejä, joten he käyttivät ensisijaisesti markkinahintoja ainoina oppaanaan. He laskivat markkinahinnat käsin ja kuvaillut nämä hinnat Merkitsevät trendejä ja markkinasuuntauksia Tämä prosessi oli melko tylsiä, mutta osoittautui varsin kannattavaksi vahvistamalla lisätutkimuksia. Laske 10 päivän yksinkertainen liukuva keskiarvo yksinkertaisesti lisää viimeisten 10 päivän päätöskurssi ja jakaa 10: llä 20 päivän liikkuvat Keskiarvo lasketaan lisäämällä sulkuarvot 20 päivän aikana ja jakamalla 20: llä ja niin edelleen. Tämä kaava ei perustu pelkästään c Hinnan aleneminen, mutta tuote on hintojen keskiarvo - osajoukko Siirrettäviä keskiarvoja kutsutaan siirtämällä, koska laskentamenetelmän ryhmä liikkuu kartan pisteen mukaan. Tämä merkitsee sitä, että vanhat päivät pudottaisiin uusien sulkemispäivien hyväksi, Niin tarvitaan aina uusi laskenta, joka vastaa keskimääräisen keskimääräisen ajanjaksoa. Joten 10 päivän keskiarvo lasketaan uudelleen lisäämällä uusi päivä ja pudottamalla kymmenes päivä, ja yhdeksäs päivä lasketaan toiselle päivälle. Kaavioita käytetään valuutan kaupankäynnissä, tutustu Chart Basics Walkthrough. Exponential Moving Average EMA Eksponentiaalinen liukuva keskiarvo on hienostunut ja sitä käytetään yleisemmin 1960-luvulta lähtien, koska aikaisemmat ammattilaiset kokeilevat tietokonetta. Uusi EMA keskittyy enemmän viimeisimpiin Hintoja pikemminkin kuin pitkään datapisteiden sarjaan, koska se on yksinkertainen liukuva keskiarvo. Nykyinen EMA-hinta nykyinen - edellinen EMA X - kerroin edellinen EMA. Tärkein tekijä on tasoitus c Jatkuvasti, että 2 1 N missä N päivien lukumäärä. 10 päivän EMA 2 10 1 18 8. Tämä tarkoittaa 10-jakson EMA painaa viimeisintä hintaa 18 8, 20 päivän EMA 9 52 ja 50 päivän EMA 3 92 paino viimeisimmällä päivällä EMA toimii painottamalla nykyisen ajanjakson hintaa ja edellistä EMAa eroa ja lisäämällä tulos edelliseen EMA: een Mitä lyhyempi ajanjakso on, sitä enemmän painoa käytetään viimeisimpään hintaan. Lines Näillä laskelmilla pisteitä on piirretty, ja ne osoittavat sovituslinjan. Markkinahintojen yläpuolella tai sen alapuolella olevat liitoslinjat merkitsevät, että kaikki liukuvat keskiarvot ovat jäljessä olevia indikaattoreita, ja niitä käytetään ensisijaisesti seuraaviin suuntauksiin. Ne eivät toimi hyvin valikoimarkkinoilla ja ruuhkautumisjaksojen vuoksi, koska Sovituslinjat eivät merkitse trendiä, koska niillä ei ole ilmeisiä korkeampia tai alhaisempia laskuja. Plus, sovituslinjat yleensä pysyvät vakaina ilman suuntaan viittaavaa. Avauslinja markkinoiden alapuolella merkitsee pitkää, kun taas putoava rata markkinoiden yläpuolella merkitsee Kenkä Rt Täydellistä oppaasta lue Moving Average Tutorial. Yleistä yksinkertaisen liukuvan keskiarvon käyttäminen on havaita ja mitata trendejä tasoittamalla tietoja useilla hintaryhmien keinoilla. Trendit havaitaan ja ekstrapoloidaan ennusteeksi. Oletus on Että edeltävät trendiliikkeet jatkuvat Yksinkertaisen liukuvan keskiarvon osalta pitkän aikavälin suuntaus voidaan löytää ja sitä voidaan seurata paljon helpommin kuin EMA, sillä kohtuullisella oletuksella, että sovituslinja pysyy vahvempana kuin EMA-linja, . EMA: ta käytetään lyhentämään trendinsiirtoja, koska keskitytään viimeisimpiin hintoihin. Tällä menetelmällä EMA: n pitäisi vähentää mahdollisia viiveitä yksinkertaisessa liukuva keskiarvossa, joten sovituslinja houkuttelee hintoja lähemmäksi kuin yksinkertainen liukuva keskiarvo. EMA: n kanssa tämä on altis hinnankorotuksille etenkin nopeiden markkinoiden ja volatiliteettikausien aikana EMA toimii hyvin, kunnes hinnat rikkovat raja-arvot Korkean volatiliteetin markkinoiden aikana voit harkita Lisäämällä liikkuvan keskiarvon pituutta Voidaan myös siirtyä EMA: sta SMA: ksi, koska SMA tasoittaa dataa paljon paremmin kuin EMA sen vuoksi, että se keskittyy pitempiaikaisiin keinoihin. Trend-Seuraavat indikaattorit Koska jäljellä olevat indikaattorit, liikkuvat Keskiarvot toimivat hyvin tuki - ja vastuslinjoina Jos hinnat laskevat kymmenen päivän pituisen asennuslinjan alapuolella ylöspäin suuntautuvassa suuntauksessa, on todennäköistä, että nouseva suuntaus heikkenee tai ainakin markkinat voivat olla vahvistumassa. Jos hinnat laskevat yli 10 päivän Liukuva keskiarvo laskusuunnassa trendi voi heikentyä tai vakauttaa Näissä tapauksissa käytetään 10- ja 20-päivän liukuva keskiarvo yhdessä ja odota, että 10 päivän linja ylittää 20 päivän pituisen rivin yläpuolella tai alle. Tämä määrittää seuraavan Lyhyen aikavälin suuntaan hintoihin. Pitempiaikaisempia ajanjaksoja katsellen 100- ja 200-päiväiset liukuva keskiarvot pitempään suuntaan. Esimerkiksi 100- ja 200 päivän liukuva keskiarvot, jos 100 päivän liukuva keskiarvo ylittää 200 päivän keskiarvo, se kutsutaan kuolintutkimukseksi Oss ja on hyvin laskeva hintoihin 100 päivän liukuva keskiarvo, joka ylittää 200 päivän liukuvan keskiarvon, kutsutaan kultaiseksi ristiksi ja on erittäin nouseva hintoihin. Ei ole väliä, käytetäänkö SMA: ta tai EMA: ta, koska molemmat ovat trendiä - Seuraavat indikaattorit Se on vain lyhyellä aikavälillä, että SMA: lla on pienet poikkeamat vastapuoleltaan EMA. Conclusion Moving averages on kaavion ja aikasarjojen analyysin perusta. Yksinkertaiset liukuvat keskiarvot ja monimutkaisemmat eksponentiaaliset liukuvat keskiarvot auttavat visualisoimaan trendin Poistamalla hintojen liikkeet Tekninen analyysi kutsutaan joskus taiteeksi eikä tieteenä, jotka molemmat kestää vuosia hallitsemaan. Lue lisää teknisen analyysin oppaissamme. Summa, jonka summat Yhdysvalloissa voi lainata Velkasumma luotiin Toinen vapausluottolaki. Korko, jolla talletuslaitos myöntää Federal Reserve - rahaston varoja toiselle talletuslaitokselle1. Tietyn arvopaperin tai markkinan indeksin tuottopotentiaali. Volatiliteettia voidaan mitata. Yhdysvaltain kongressin toimikausi hyväksyttiin vuonna 1933 pankkilaina, jossa kiellettiin liikepankkien osallistuminen investointeihin. Ei-palkkaneuvonta viittaa mihinkään tilan ulkopuolisiin töihin, yksityisiin yrityksiin Kotitalouksille ja voittoa tuottavalle sektorille Yhdysvaltain työvaliokunta. Ranskan lyhenne tai valuutan symboli Intian rupia INR, Intian valuutta Rupee koostuu yhdestä.
No comments:
Post a Comment