Średnia ruchoma - MA. BREAKING DOWN Średnia ruchoma - MA. Za przykład SMA należy wziąć pod uwagę zabezpieczenia z następującymi cenami zamknięciami powyżej 15 dni. Week 1 5 dni 20, 22, 24, 25, 23.Week 2 5 dni 26, 28 , 26, 29, 27.Week 3 5 dni 28, 30, 27, 29, 28. 10-dniowe średnie średnie ceny zamknięcia za pierwsze 10 dni jako pierwszy punkt danych Następny punkt danych spadł najwcześniej cena, dodaj cenę w dniu 11 i średnią, i tak dalej, jak pokazano poniżej. Jak wcześniej zauważyłem, wahania kursów bieżącej ze względu na fakt, że opierają się one na wcześniejszych cenach, tym dłuższy jest czas dla MA, tym większe opóźnienie 200-dniowa MA będzie miała znacznie większy stopień opóźnienia niż 20-dniowy MA, ponieważ zawiera ceny za 200 dni. Długość MA do wykorzystania zależy od celów handlowych, przy krótszych terminach sprzedaŜy krótkoterminowej i długoterminowych instrumentów pochodnych bardziej dostosowanych do inwestorów długoterminowych Dwudziestopięcioletnie studia magisterskie są szeroko stosowane przez inwestorów i przedsiębiorców, z przerwami powyżej i poniżej tej średniej ruchomej koniunktury jest ważnym sygnałem handlowym. Mają one również ważne emisje transakcyjne na własną rękę, lub gdy dwie średnie przecina rosnąca MA wskazuje, że bezpieczeństwo jest w trendzie wzrostowym, a malejąca MA wskazuje na to, że jest w trendzie spadkowym Podobnie, dynamika wzrostu jest potwierdzony przejściowym zwrotem, który pojawia się, gdy krótkoterminowa krzywa MA przecina powyżej dł. Długoterminowego Wzrostu Momentu Pewnego Dynamiki jest potwierdzony krzywą spadkową, która pojawia się, gdy krótkoterminowa MA przecina poniżej długoterminowej MA.2 1 Moving Average Models Modele MA. Modele serii czasowej znane jako modele ARIMA mogą obejmować terminy autoregresji i lub przechodzić średnie wartości. W pierwszym tygodniu dowiedzieliśmy się, że określenie autoregresji w modelu szeregu czasowego dla zmiennej xt jest opóźnioną wartością xt Na przykład opóźnieniem 1 autoregresji termin jest x t-1 pomnożony przez współczynnik Ta lekcja definiuje średnie ruchome wyrażenia. Średniometr przecięcia w modelu szeregów czasowych jest błędem z przeszłości pomnożony przez współczynnik. Nagajmy nader N 0, sigma 2w, co oznacza, że w t są identycznie, niezależnie rozdzielane, każdy z rozkładem normalnym o średniej 0 i tej samej wariancji. Średni model przenoszenia 1 rzędu, oznaczony jako MA 1 jest równy. xt mu wt theta1w. Średni model rzędowy, oznaczony symbolem 2. xt mu wt theta1w theta2w. Średni model rzędu q, oznaczony przez MA q. xt mu wt theta1w theta2w kropki thetaqw. Uwaga Wiele podręczników i programów definiuje model z negatywnymi znakami przed warunkami To nie zmienia ogólnych teoretycznych właściwości modelu, chociaż odwraca znaki algebraiczne szacowanych wartości współczynników i nieokreślonych warunków w wzory dla ACF i wariancji Musisz sprawdzić oprogramowanie w celu sprawdzenia, czy użyto negatywnych lub pozytywnych oznaczeń, aby prawidłowo napisać szacowany model R korzysta z pozytywnych oznaczeń w modelu leżącym u podstaw, tak jak to ma miejsce. Teoretyczne właściwości serii czasowej z model MA 1.Należy zwrócić uwagę, że jedyną niższą wartością w teoretycznym ACF jest dla opóźnienia 1 Wszystkie pozostałe autokorelacje są równe 0 W ten sposób próbka ACF o znacznej autokorelacji tylko w punkcie 1 jest wskaźnikiem możliwego modelu MA 1. Dla zainteresowanych studentów, dowody dotyczące tych właściwości stanowią załącznik do tej broszury. Przykład 1 Załóżmy, że model MA 1 to xt 10 wt 7 w t-1, w którym przewyższa N 0,1 Tak więc współczynnik 1 0 7 Th e teoretyczne ACF jest podane przez. Za podstawie poniższego wykresu ACF przedstawiona jest teoretyczna ACF dla MA 1 z 1 0 7 W praktyce próbka wygrała t zazwyczaj zapewnia taki wyraźny wzór Używając R, symulowaliśmy n 100 wartości próbki przy użyciu modelu xt 10 w 7 w t-1 gdzie w t. iid N 0,1 Dla tej symulacji, szeregowy szereg wykresów z przykładowych danych Poniżej możemy powiedzieć wiele z tej wykresu. Przykładowy ACF dla symulacji dane następują Widzimy skok przy opóźnieniu 1, a następnie ogólnie wartości nieistotne dla opóźnień 1 Pamiętaj, że próbka ACF nie jest zgodna z teoretycznym wzorcem MA 1, co oznacza, że wszystkie autokorelacje dla opóźnień 1 będą 0 A inna próbka miałaby nieco odmienną próbkę ACF pokazaną poniżej, ale najprawdopodobniej miałyby tę samą szeroką charakterystykę. Właściwości teoretyczne serii czasowej z modelem MA 2. Dla modelu MA 2, teoretyczne właściwości są następujące. Zwróć uwagę, że jedyne niż zerowe wartości w teoretycznym ACF dotyczą opóźnień 1 i 2 Autocorrelat jony dla wyższych opóźnień są równe 0 Więc próbka ACF o znacznych autokorelacjach w przypadku opóźnień 1 i 2, ale nieistotne autokorelacje dla wyższych opóźnień wskazują na możliwy model MA2.iid N 0,1 Współczynniki to 1 0 5 i 2 0 3 Ponieważ jest to MA 2, ten teoretyczny ACF będzie miał wartości inne niż z opóźnieniami 1 i 2. Wartości dwóch niezależnych autokorelacji są takie, jak wykresy teoretycznego ACF. Jak prawie zawsze jest tak, dane próbki wygrały t zachowują się dość tak doskonale jak teoria Symulacja n 150 wartości próbek dla modelu xt 10 wt 5 w t-1 3 w t-2 gdzie w t. iid N 0,1 Seria szeregów czasowych wykresów danych jak następuje dane z próbki MA1 można wiele powiedzieć. Przykładowy ACF dla symulowanych danych Poniższy wzorzec jest typowy w sytuacjach, w których może być użyteczny model MA 2 Istnieją dwa statystycznie znaczące kolce przy opóźnieniach 1 i 2, a następnie nie - znaczne wartości dla innych opóźnień Zauważ, że z powodu błędu pobierania próbek próbka ACF nie była zgodna dokładny opis teoretyczny. ACF dla General MA q Models. A właściwość modeli MA q w ogóle jest to, że istnieją niezerowe autokorelacje dla pierwszych q opóźnień i autokorelacji 0 dla wszystkich opóźnień q. Niezależność połączenia między wartościami 1 i rho1 w modelu MA 1 W modelu MA 1, dla dowolnej wartości równej 1 1 odwzorowanie 1 daje tę samą wartość dla przykładu. Użyj 0 5 dla 1, a następnie użyj 1 0 5 2 dla 1 Otrzymasz rho1 0 4 w obu przypadkach. Aby zaspokoić teoretyczne ograniczenie zwane "invertibility", ograniczamy modele MA1 do wartości z wartością bezwzględną mniejszą niż 1 W podanym przykładzie, 1 0 5 będzie dozwoloną wartością parametru, podczas gdy 1 1 0 5 2 nie będzie. Odwracalność modeli MA. Nazwa modelu MA jest odwracalna, jeśli jest algebraiczna równoważna modelowi AR z nieskojarzonym zbiegiem Zbieżności, rozumiemy, że współczynniki AR spadają do 0 w czasie, gdy wracamy w czasie. Inwersalność jest ograniczeniem zaprogramowanym w oprogramowanie serii czasu używane do oszacowania współczynnika modele modeli z hasłami MA nie jest czymś, co sprawdzamy w analizie danych Dodatkowe informacje o ograniczeniu wstrząsów dla modeli MA 1 podano w dodatku. Uwagi wstępne Uwaga: Model MA q z określonym ACF jest tylko jeden model odwracalny Warunkiem koniecznym do odwrócenia jest to, że współczynniki mają takie wartości, że równanie 1- 1 y - - qyq 0 zawiera rozwiązania dla y, które leżą poza kołem jednostkowym. R Kod dla przykładów. W przykładzie 1 wykreślono teoretyczne ACF modelu xt 10 wt 7w t-1, a następnie symulowane n 150 wartości z tego modelu i wykreślono szereg próbkowania i próbkę ACF dla danych symulowanych Polecenia R służące do sporządzenia teoretycznej ACF były. acfma1 ARMAacf ma c 0 7, 10 opóźnień ACF dla MA 1 z theta1 0 7 opóźnień 0 10 tworzy zmienną o nazwie opóźnienia waha się od 0 do 10 opóźnień wydruku, acfma1, xlim c 1,10, ylab r, typu h, głównego ACF dla MA 1 z theta1 0 7 abline h 0 dodaje oś poziomą do wykresu Pierwsze polecenie określa ACF i zapisuje je w obiekcie o nazwie acfma1 naszego wyboru. Konstrukcja poleceń poleceń trzeciego polecenia jest opóźniona w stosunku do wartości ACF dla opóźnień 1 do 10 Parametr ylab etykietuje na osi y, a główny parametr ustawia wartość tytuł na wykresie. Aby zobaczyć wartości liczbowe ACF wystarczy użyć polecenia acfma1. Symulacje i wykresy zostały wykonane za pomocą następujących poleceń. lista ma c 0 7 Symuluje n 150 wartości z MA 1 x xc 10 dodaje 10, aby uzyskać średnio 10 domyślnych wartości symulacji dla x wykresu x, typ b, główne Symulowane dane MA 1 acf x, xlim c 1,10, główne ACF dla symulacji dane przykładowe. W przykładzie 2 wykreślono teoretyczny ACF modelu xt 10 wt 5 w t-1 3 w t-2, a następnie symulowano n 150 wartości z tego modelu i wykreślono szereg próbkowania i próbkę ACF dla symulacji dane Zastosowano komendy R. acfma2 ARMAacf ma c 0 5,0 3, acfma2 opóźnienia 0 10 opóźnień w wydruku, acfma2, xlim c 1,10, ylab r, typ h, główne ACF dla MA 2 z theta1 0 5, theta2 0 3 abline h 0 lista ma c 0 5, 0 3 x xc 10 wykres x, typ b, główny Symulowany model MA 2 Seria acf x, xlim c 1,10, główny ACF dla symulowanego MA 2 Dane. Podpis Dowodu Własności MA 1 Dla zainteresowanych studentów, oto dowody na teoretyczne właściwości modelu MA1. Tekst zmienności xt tekst mu wt theta1 w 0 tekst tekst wt tekstowy theta1w sigma 2w theta 21 sigma 2w 1 theta 21 sigma 2w. W przypadku h 1, poprzedni wyrażenie 1 w 2 Dla każdego h 2 , poprzedni wyrażenie 0 Powodem jest to, że z definicji niezależności wt E wkwj 0 dla dowolnego kj Ponadto, ponieważ wt mają średnie 0, E wjwj E wj 2 w 2. Dla serii czasowych. Przyprowadź ten wynik, aby uzyskać ACF podany powyżej. Można odwrócić model MA jest to, że można napisać jako nieskończony wzór AR zamówienia, które zbieżne tak, że współczynniki AR zbiegają się do 0, gdy poruszamy się nieskończenie z powrotem w czasie Pokażemy invertibility dla modelu MA 1. Następnie relacja substytucyjna 2 dla t-1 w równaniu 1. 3 zt wt theta1 z - theta1w wt theta1z - theta2w. At równanie t-2 staje się równe 2. Następnie zastępujemy relację 4 dla w t-2 w równaniu 3. zt wt teta1 z - theta 21w wagi theta1z - theta 21 z - theta1w wagi theta1z - theta1 2z theta 31w. Jeśli mielibyśmy kontynuować nieskończoność otrzymamy model AR bez końca. zt wt theta1 z-theta 21z theta 31z - theta 41z dots. Note jednak należy pamiętać, że jeśli 1 1, współczynniki mnożące opóźnienia z będą wzrastać nieskończenie w miarę przesuwania się w czasie Aby temu zapobiec, potrzebujemy 1 1 Jest to warunek niewymiennego modelu MA 1. Model nieskoordynowanego zamówienia MA. W tygodniu 3 zobaczymy, że model AR1 można przekształcić w model MA bez końca. xt - mu wt phi1w phi 21w kropki phi k1 w kropkach sum phi j1w. Powyższe sumienie przeszłych hałasu białego jest znane jako przyczyna reprezentacji AR1 Innymi słowy, xt jest specjalnym typem MA o nieskończonej liczbie terminów cofanie się w czasie To jest nazywany nieskończonym rzędem MA lub MA Skończone rzędu MA jest nieskończonym porządkiem AR i dowolnym skończonym zleceniem AR jest nieskończonym zleceniem MA. Recall w tygodniu 1 zauważyliśmy, że wymóg stacjonarnego AR 1 jest taki, 1 1 Niech s obliczy Var xt używając reprezentacji przyczynowej. W ostatnim kroku używa się podstawowego faktu o seriach geometrycznych, które wymagają phi1 1 w przeciwnym razie serii rozbieżności. Science and Education Publishing. The funkcji autokorelacji w 1 4 odcina się w dwóch późniejszych ed ed ed Prentice Hall, Englewood Cliffs, NJ 2 th ed Chapmann i Hall, London 9. Właściwości funkcji autokorelacji 9.A nieliniowy model czasowy, który konkuruje ze średnim ruchem w 1 1 pod względem struktury funkcji autokorelacji jest czystym diagonal bilinea r szereg czasowy proces porządkowania PDB 2 proces zdefiniowany przez 4.where jest i jest stałymi rzeczywistymi Jeśli pierwsze i drugie momenty modelu w 1 5 są następujące: 8. Jest całkiem oczywiste, że ACF w 1 4 i jeden na 1 8 wszystkie odcięte po drugim opóźnieniu Wskazuje to na to, że średni ruch przeciętny proces porządkowy dwa i czysty przekątny cykl bliźniaczy czasowy kolejności dwa mają podobne struktury autokorelacji W rezultacie istnieje możliwość błędnej klasyfikacji czysty przekątny dwubiegunowy proces rzędu 2 jako ruchome średnie rzędy dwa Łatwo, z jakimi są dopasowane modele liniowe, a praktyka przybliżania modeli nieliniowych przez modele liniowe może również powodować błędne określenie nieliniowego czystego przekątnego procesu dwubiegunowego rzędu drugiego. Powyższe, konieczne jest zbadanie statystycznego wpływu wspomnianego powyżej modelu klasyfikacji błędnej W tym kontekście skoncentrujemy się na funkcji kary związanej z błędnym klasyfikowaniem PDB 2 jako proces MA2.2 Powiązanie pomiędzy parametrami czystego diagonalnego procesu podwójnego rzędu drugiego a przemieszczającym się średnim procesem zamówienia. Mając do zrozumienia, że średni ruch rzędu drugiego rzędu i czysty przekątny proces bilionowania drugiego rzędu mają podobne struktura autokorelacji, warto scharakteryzować parametry obu modeli Te relacje pomogą nam uzyskać funkcję kary za nieprawidłowe klasyfikowanie modelu nieliniowego jako konkurencyjnego modelu liniowego Metoda momentów, która obejmuje równanie pierwszego i drugiego momentu w tym celu wykorzystuje się czysty przekątny model bilinearny do odpowiadających im momentów niezerowego przebiegu średniego rzędu drugiego. Stosuje się do tego środki, określając różnice, otrzymujemy. Symulacja dotycząca 2 23, 2 24, 2 25, 2 26 i ich odpowiadających im wartościach, i i.3 Kary za nieprawidłowe klasyfikowanie PDB 2 Proces jako funkcja procesu 2. Ocena na podstawie model błędnej klasyfikacji w analizie szeregów czasowych jest definiowany przez 6 w zależności od odchyleń standardowych błędów Nie oznacza odchylenia standardowego błędów odpowiadających procesowi MA 2 Wtedy podana jest funkcja kary dla błędnego klasyfikowania PDB 2 jako MA 2. może napisać 3 1 jako. Użyjąc 2 2, otrzymamy. Dodanie 3 3 do 3 2 prowadzi do. w 3 3 są takie, jak określono w 2 27 i 2 23, odpowiednio Tabela 1 zawiera kary P odpowiadające różnym wartościom. Zważywszy na pełną tabelę zawierającą 2129 zestawów wartości, możemy zauważyć, że funkcja kary za nieprawidłowe klasyfikowanie procesu PDB 2 jako proces MA 2 P przyjmuje dodatnie wartości dla wszystkich wartości, dodatnia wartość kary za błędną klasyfikację procesu PDB 2 jako proces MA 2 wykazuje, że ta błędna klasyfikacja prowadzi do wzrostu wariancji błędów To stwierdzenie zgadza się z wynikami uzyskane przez 6 w odniesieniu do błędnej klasyfikacji procesu PDB 1 jako procesu MA 1. W celu przewidzenia, musimy znaleźć związek pomiędzy P i pierwszym, wyprowadzamy P na każdą z rysunków 1 przedstawia wykres P przeciwko. Table 1 Kary za różne wartości parametrów procesu MA 2 i PDB 2. Wartość p 0 00 w tabeli 3 sugeruje, że odpowiedni model regresji jest odpowiedni do opisania zależności pomiędzy P i. 4. W konkluzji jest badanie, ustaliliśmy wpływ błędnej klasyfikacji czystego diagonalnego procesu dwójkowego na kolejność dwa jako średniej ruchomej kolejności dwóch zdefiniowano funkcję kary i zastosowano ją w celu obliczenia kar za błędną klasyfikację czystego przekątnego procesu dwójkowego procesu porządkowego jako przeniesienia średni przebieg rzędu 2 oparty na różnych wartościach parametrów obu procesów Kalkulacje obliczone jako pozytywne wartości Wskazuje to wzrost wariancji błędów spowodowany nieprawidłowym klasyfikowaniem czystego przekątnego procesu dwójkowego 2 rzędu jako ruchomą średnią kolejnością dwóch A model kwantytywny regresji został uznany za odpowiedni do przewidywania kar na podstawie parametrów czystego diagonalnego procesu dwubiegunowego rzędu dwóch. Błędy, S 2006 Jeden krok poza rozwiązaniem możliwe do rozwiązania Ta witryna była odwiedzana w czerwcu 2017 r. Box, GEP Jenkins, GM i Reinsel, GC 1994 Prognozy i Analizy Analizy Serii Czasowej 3 katedra Prentice, klify Englewood, N J.
No comments:
Post a Comment