Moving Average Bias

Bewegen von Durchschnitten. Wenn diese Information auf einer Grafik gezeichnet ist, sieht es so aus. Dies zeigt, dass es eine breite Variation in der Anzahl der Besucher je nach Saison gibt es viel weniger im Herbst und Winter als Frühling und Sommer. Jedoch, Wenn wir einen Trend in der Anzahl der Besucher sehen wollten, konnten wir einen 4-Punkte-Gleitender Durchschnitt berechnen. Wir tun dies, indem wir die durchschnittliche Besucherzahl in den vier Quartalen des Jahres 2005 finden. Dann finden wir die durchschnittliche Besucherzahl in der Die letzten drei Quartale 2005 und das erste Quartal 2006. Dann die letzten beiden Quartale des Jahres 2005 und die ersten beiden Quartale von 2006.Hinweis, dass der letzte Durchschnitt finden wir für die letzten zwei Quartale 2006 und die ersten beiden Quartale des Jahres 2007. Wir zeichnen die gleitenden Durchschnitte auf einer Grafik, so dass jeder Durchschnitt in der Mitte der vier Quartiere, die es deckt aufgetragen wird. Wir können jetzt sehen, dass es einen sehr leichten Abwärtstrend in Besucher. Wie verwenden Moving Averages. Moving Mittelwerte helfen Wir definieren zuerst den Trend und zweitens, um Veränderungen in der Tendenz zu erkennen, dass es ist Es gibt nichts anderes, dass sie gut sind für alles, was sonst ist nur eine Verschwendung von Zeit. Ich habe nicht in die blutigen Details über, wie sie sind Konstruiert Es gibt etwa eine zillion Webseiten, die das mathematische Make-up von ihnen erklären werden Ich lasse Sie das tun, dass auf eigene Faust einen Tag, wenn Sie extrem gelangweilt aus Ihrem Geist sind. Aber alles, was Sie wirklich wissen müssen, ist, dass ein gleitender Durchschnitt Line ist nur der durchschnittliche Preis einer Aktie im Laufe der Zeit Das s it. The zwei gleitende Durchschnitte. Ich benutze zwei gleitende Durchschnitte der 10 Periode einfach gleitenden durchschnittlichen SMA und die 30 Periode exponentiell gleitenden Durchschnitt EMA Ich mag ein langsamer und ein schneller Ein Warum denn wenn das schnellere 10 über die langsamer ist 30, wird es oft signalisieren eine Trendänderung Lassen Sie uns ein Beispiel anschauen. Sie können in der Tabelle sehen, wie diese Zeilen Ihnen helfen können, Trends zu definieren Auf der linken Seite des Chart der 10 SMA ist über den 30 EMA und der Trend ist steigen Die 10 SMA kreuzt unterhalb der 30 EMA Mitte August und der Trend ist nach unten Dann die 10 SMA kreuzt sich durch die 30 EMA im September und der Trend ist auf Wieder - und es bleibt für einige Monate danach. Hier sind die Regeln. Focus auf Long-Positionen nur, wenn die 10 SMA ist über die 30 EMA Fokus auf Short-Positionen nur, wenn die 10 SMA ist unterhalb der 30 EMA Es wird nicht einfacher Als das und es wird IMMER Sie auf der rechten Seite des Trends halten. Hinweis, dass gleitende Mittelwerte nur gut funktionieren, wenn eine Aktie tendiert - nicht, wenn sie in einem Handelsbereich sind Wenn eine Aktie oder der Markt selbst schlampig wird, dann können Sie ignorieren Gleitende Durchschnitte - sie haben t Arbeit geholt. Hier sind die wichtigen Dinge für lange Positionen zu erinnern - umgekehrt für kurze Positionen. Die 10 SMA muss über die 30 EMA. Es muss viel Platz zwischen den gleitenden Durchschnitten sein. Bie gleitende Mittelwerte müssen Nach oben schneiden. Die 200 Periode gleitenden Durchschnitt. Die 200 SMA wird verwendet, um Stier Territorium von Bären Territorium zu trennen Studien haben gezeigt, dass durch die Konzentration auf lange Positionen über dieser Linie und Short-Positionen unterhalb dieser Linie kann Ihnen eine leichte Kante. Sie sollten hinzufügen Diese gleitende Mittelwerte für alle Ihre Charts in allen Zeitrahmen Ja Wochenkarten, Tageskarten und Intra-Tag 15 Min., 60 Min Charts. Die 200 SMA ist der wichtigste gleitende Durchschnitt auf eine Aktie Chart haben Sie werden überrascht sein Wie oft eine Aktie in diesem Bereich umgekehrt wird. Nutzen Sie dies zu Ihrem Vorteil. Auch beim Schreiben von Scans für Aktien, können Sie dies als zusätzlichen Filter zu finden, potenzielle lange Setups, die über dieser Zeile und potenzielle kurze Setups, die unten sind zu finden Diese Linie. Support und Widerstand. Contrary to populären Glauben, Aktien nicht finden Unterstützung oder laufen in Widerstand auf gleitende Durchschnitte Viele Male hören Sie Händler sagen, Hey, Blick auf diese Aktie Es hüpfte von der 50 Tage gleitenden Durchschnitt. Warum würde Eine Aktie plötzlich abprallen von einer Zeile, dass einige Trader auf eine Aktien-Chart setzen Es würde nicht eine Aktie wird nur bounce, wenn Sie es so nennen möchten, dass off von erheblichen Preisniveaus, die in der Vergangenheit aufgetreten - nicht eine Zeile auf einem chart. Stocks Wird nach oben oder unten auf Preisniveaus, die in der Nähe zu beliebten bewegten Durchschnitten sind, aber sie nicht umkehren an der Linie selbst. So, nehmen Sie an, Sie sind auf der Suche nach einem Diagramm und Sie sehen die Aktie ziehen zurück, sagen wir, die 200 Periode gleitender Durchschnitt Schauen Sie sich die Preisniveaus auf dem Diagramm an, das sich in der Vergangenheit als signifikante Stützungs - oder Widerstandsbereiche erwiesen hat. Das sind die Gebiete, in denen die Aktie wahrscheinlich umgekehrt wird. In der Praxis wird der gleitende Durchschnitt eine gute Schätzung des Mittelwerts liefern Die Zeitreihen, wenn der Mittel konstant ist oder sich langsam ändert Im Falle eines konstanten Mittels wird der größte Wert von m die besten Schätzungen des zugrunde liegenden Mittels geben. Eine längere Beobachtungsperiode wird die Effekte der Variabilität ausgleichen Kleineres m soll die prognose auf eine veränderung des zugrunde liegenden prozesses reagieren Um zu veranschaulichen, schlagen wir einen Datensatz vor, der Änderungen im zugrunde liegenden Mittel der Zeitreihe beinhaltet. Die Abbildung zeigt die Zeitreihen, die für die Illustration zusammen mit der mittleren Nachfrage verwendet werden Die die Serie erzeugt hat Der Mittelwert beginnt als Konstante bei 10 Beginnend um die Zeit 21, erhöht er sich um eine Einheit in jeder Periode, bis er den Wert von 20 zum Zeitpunkt 30 erreicht. Dann wird er wieder konstant. Die Daten werden durch Hinzufügen zum Mittelwert simuliert , Ein zufälliges Rauschen aus einer Normalverteilung mit Null-Mittelwert und Standardabweichung 3 Die Ergebnisse der Simulation werden auf die nächste Ganzzahl gerundet. Die Tabelle zeigt die simulierten Beobachtungen, die für das Beispiel verwendet werden. Wenn wir die Tabelle verwenden, müssen wir uns daran erinnern Zeit sind nur die vergangenen Daten bekannt. Die Schätzungen des Modellparameters sind für drei verschiedene Werte von m zusammen mit dem Mittelwert der Zeitreihen in der folgenden Abbildung dargestellt. Die Abbildung zeigt die gleitende Durchschnittsschätzung des Mittelwertes zu jeder Zeit Und nicht die Prognose Die Prognosen würden die gleitenden Mittelkurven nach Perioden nach rechts verschieben. Eine Schlussfolgerung ist sofort aus der Figur ersichtlich. Für alle drei Schätzungen liegt der gleitende Durchschnitt hinter dem linearen Trend zurück, wobei die Verzögerung mit m steigt. Die Verzögerung ist die Distanz Zwischen dem Modell und der Schätzung in der Zeitdimension Wegen der Verzögerung unterschätzt der gleitende Mittelwert die Beobachtungen, wenn der Mittelwert zunimmt. Die Vorspannung des Schätzers ist die Differenz zu einer bestimmten Zeit im Mittelwert des Modells und dem Mittelwert vorhergesagt Durch den gleitenden Durchschnitt Die Vorspannung, wenn der Mittelwert ansteigt, ist negativ Für einen abnehmenden Mittelwert ist die Vorspannung positiv. Die Verzögerung in der Zeit und die Vorspannung, die in der Schätzung eingeführt werden, sind Funktionen von m Je größer der Wert von m um so größer ist die Größe der Verzögerung und Bias. Für eine stetig ansteigende Serie mit Trend sind die Werte der Verzögerung und der Vorspannung des Schätzers des Mittels in den folgenden Gleichungen angegeben. Die Beispielkurven stimmen nicht mit diesen Gleichungen überein, weil das Beispielmodell nicht kontinuierlich zunimmt, sondern es beginnt als Eine Konstante, ändert sich zu einem Trend und wird dann wieder konstant Auch die Beispielkurven werden durch das Rauschen beeinflusst. Die gleitende durchschnittliche Prognose der Perioden in die Zukunft wird durch die Verschiebung der Kurven nach rechts dargestellt. Die Verzögerung und die Vorspannung steigen proportional Die folgenden Gleichungen zeigen an Die Verzögerung und die Vorspannung einer Prognoseperioden in die Zukunft im Vergleich zu den Modellparametern Wiederum sind diese Formeln für eine Zeitreihe mit einem konstanten linearen Trend. Wir sollten nicht über dieses Ergebnis überrascht werden Der gleitende durchschnittliche Schätzer basiert auf der Annahme von Ein konstantes Mittel, und das Beispiel hat einen linearen Trend im Mittel während eines Teils der Studienzeit Da Realzeitreihen selten genau den Annahmen eines Modells gehorchen, sollten wir für solche Ergebnisse vorbereitet werden. Wir können auch aus der Figur schließen Dass die Variabilität des Rauschens die größte Wirkung für kleinere m Die Schätzung ist viel volatiler für den gleitenden Durchschnitt von 5 als der gleitende Durchschnitt von 20 Wir haben die widersprüchlichen Wünsche zu erhöhen m, um die Wirkung der Variabilität aufgrund der Lärm zu reduzieren, Und um m zu reduzieren, um die Prognose besser auf Veränderungen im Mittel zu stellen. Der Fehler ist die Differenz zwischen den tatsächlichen Daten und dem prognostizierten Wert Wenn die Zeitreihe wirklich ein konstanter Wert ist, ist der erwartete Wert des Fehlers Null und die Varianz der Der Fehler besteht aus einem Begriff, der eine Funktion und ein zweiter Term ist, der die Varianz des Rauschens ist. Der erste Term ist die Varianz des Mittelwertes, der mit einer Probe von m Beobachtungen geschätzt wird, vorausgesetzt, die Daten stammen aus einer Population mit einer Konstanten Mittelwert Dieser Begriff wird minimiert, indem man m so groß wie möglich macht. Eine große m macht die Prognose nicht mehr auf eine Veränderung der zugrunde liegenden Zeitreihe reagieren Um die Prognose auf Veränderungen zu reagieren, wollen wir m so klein wie möglich 1, aber das erhöht die Fehlerabweichung Die praktische Prognose erfordert einen Zwischenwert. Forecasting mit Excel. Das Prognose-Add-In implementiert die gleitenden Durchschnittsformeln Das folgende Beispiel zeigt die Analyse, die durch das Add-In für die Beispieldaten in Spalte B bereitgestellt wird. Die ersten 10 Beobachtungen sind indiziert -9 bis 0 Im Vergleich zu der obigen Tabelle werden die Periodenindizes um -10 erhöht. Die ersten zehn Beobachtungen liefern die Startwerte für die Schätzung und werden verwendet, um den gleitenden Durchschnitt für die Periode zu berechnen. 0 Die MA 10 Spalte C zeigt die berechneten Bewegungsdurchschnitte Der gleitende Durchschnitt Parameter m ist in Zelle C3 Die Fore 1 Spalte D zeigt eine Prognose für einen Zeitraum in die Zukunft Das Prognoseintervall befindet sich in Zelle D3 Wenn das Prognoseintervall auf eine größere Zahl geändert wird, werden die Zahlen in der Spalte Fore nach unten verschoben. Err 1 Spalte E zeigt den Unterschied zwischen der Beobachtung und der Prognose Beispielsweise beträgt die Beobachtung zum Zeitpunkt 1 6 Der prognostizierte Wert aus dem gleitenden Durchschnitt zum Zeitpunkt 0 beträgt 11 1 Der Fehler ist dann -5 1 Die Standardabweichung und die mittlere Durchschnittsabweichung MAD Werden in den Zellen E6 bzw. E7 berechnet.