Bedeutung Of Moving Average In Zeit Serie

So verwenden Sie einen beweglichen Durchschnitt, um Aktien zu kaufen Der gleitende Durchschnitt (MA) ist ein einfaches technisches Analyse-Tool, das Preisdaten durch die Schaffung eines ständig aktualisierten Durchschnittspreises glättet. Der Durchschnitt wird über einen bestimmten Zeitraum, wie 10 Tage, 20 Minuten, 30 Wochen oder eine beliebige Zeit, die der Händler wählt, übernommen. Es gibt Vorteile, um einen gleitenden Durchschnitt in Ihrem Handel, sowie Optionen auf welche Art von gleitenden Durchschnitt zu verwenden. Der Umzug von durchschnittlichen Strategien ist ebenfalls beliebt und kann auf jeden Zeitrahmen zugeschnitten werden, der sowohl langfristigen Investoren als auch kurzfristigen Händlern entspricht. (Siehe Die Top vier Technische Indikatoren Trend Trader müssen wissen.) Warum ein Moving Average Ein gleitender Durchschnitt kann dazu beitragen, reduzieren die Menge an Lärm auf einem Preis Diagramm. Schauen Sie sich die Richtung des gleitenden Durchschnitts an, um eine Grundidee zu bekommen, auf welche Weise sich der Preis bewegt. Abgewinkelt und der Preis geht nach oben (oder war vor kurzem) insgesamt, abgewinkelt und der Preis verschiebt sich insgesamt, bewegte sich seitwärts und der Preis ist wahrscheinlich in einer Reichweite. Ein gleitender Durchschnitt kann auch als Unterstützung oder Widerstand dienen. In einem Aufwärtstrend kann ein 50-Tage-, 100-Tage - oder 200-Tage-Gleitender Durchschnitt als Stützniveau wirken, wie in der folgenden Abbildung dargestellt. Dies ist, weil der Durchschnitt fungiert wie ein Boden (Unterstützung), so dass der Preis hüpft davon ab. In einem Abwärtstrend kann ein gleitender Durchschnitt als Widerstand wie eine Decke wirken, der Preis trifft ihn und fängt dann wieder an zu fallen. Der Preis wird nicht immer den gleitenden Durchschnitt auf diese Weise respektieren. Der Preis kann durch sie leicht laufen oder stoppen und umgekehrt vor dem Erreichen. Als allgemeine Richtlinie, wenn der Preis über einem gleitenden Durchschnitt liegt, ist der Trend hoch. Wenn der Preis unter einem gleitenden Durchschnitt liegt, ist der Trend nach unten Bewegliche Durchschnitte können unterschiedliche Längen haben (in Kürze besprochen), so kann man einen Aufwärtstrend anzeigen, während ein anderer einen Abwärtstrend anzeigt. Arten von Moving Averages Ein gleitender Durchschnitt kann auf unterschiedliche Weise berechnet werden. Ein Fünf-Tage-einfacher gleitender Durchschnitt (SMA) fügt einfach die fünf letzten täglichen Schlusskurse hinzu und teilt sie mit fünf, um jeden Tag einen neuen Durchschnitt zu schaffen. Jeder Durchschnitt ist mit dem nächsten verbunden, wodurch die singuläre fließende Linie erzeugt wird. Eine weitere beliebte Art von gleitenden Durchschnitt ist der exponentielle gleitende Durchschnitt (EMA). Die Berechnung ist komplexer, aber grundsätzlich gilt mehr Gewichtung auf die neuesten Preise. Plot eine 50-Tage-SMA und eine 50-Tage-EMA auf dem gleichen Diagramm, und youll bemerken die EMA reagiert schneller auf Preisänderungen als die SMA tut, aufgrund der zusätzlichen Gewichtung auf aktuelle Preisdaten. Charting-Software und Handelsplattformen machen die Berechnungen, so dass keine manuelle Mathematik erforderlich ist, um eine MA zu verwenden. Eine Art von MA ist nicht besser als eine andere. Eine EMA kann für eine Zeit besser in einem Aktien - oder Finanzmarkt arbeiten, und zu anderen Zeiten kann eine SMA besser funktionieren. Der Zeitrahmen, der für einen gleitenden Durchschnitt gewählt wird, spielt auch eine wichtige Rolle, wie effektiv es ist (unabhängig vom Typ). Bewegliche durchschnittliche Länge Gemeinsame gleitende durchschnittliche Längen sind 10, 20, 50, 100 und 200. Diese Längen können auf jeden Chart Zeitrahmen (eine Minute, täglich, wöchentlich, etc.) angewendet werden, je nach Händler Handel Horizont. Der Zeitrahmen oder die Länge, die Sie für einen gleitenden Durchschnitt wählen, auch als Rückblickzeit bezeichnet, kann eine große Rolle spielen, wie effektiv es ist. Ein MA mit einem kurzen Zeitrahmen reagiert viel schneller auf Preisänderungen als ein MA mit einer langen Rückblickzeit. In der Abbildung unten der 20-Tage gleitenden Durchschnitt mehr genau verfolgt den tatsächlichen Preis als die 100-Tage tut. Der 20-Tage-Tag kann für einen kürzeren Trader von analytischem Nutzen sein, da er dem Preis näher folgt und daher weniger Verzögerung ergibt als der längerfristige gleitende Durchschnitt. Lag ist die Zeit, die ein gleitender Durchschnitt benötigt, um eine mögliche Umkehrung zu signalisieren. Rückruf, als allgemeine Richtlinie, wenn der Preis über einem gleitenden Durchschnitt liegt der Trend als oben betrachtet. Also, wenn der Preis unter diesen gleitenden Durchschnitt sinkt, signalisiert es eine mögliche Umkehrung, die auf diesem MA basiert. Ein 20-Tage-Gleitender Durchschnitt liefert viele weitere Umkehrsignale als ein 100-Tage-Gleitender Durchschnitt. Ein gleitender Durchschnitt kann eine beliebige Länge, 15, 28, 89, etc. sein. Anpassen der gleitenden Durchschnitt, so dass es liefert genauere Signale auf historische Daten können dazu beitragen, bessere Zukunft Signale. Trading Strategies - Crossovers Crossovers sind eine der wichtigsten gleitenden Mittelstrategien. Der erste Typ ist ein Preisübergang. Dies wurde früher besprochen und ist, wenn der Preis über oder unter einem gleitenden Durchschnitt kreuzt, um eine mögliche Trendänderung zu signalisieren. Eine andere Strategie ist, zwei gleitende Durchschnitte auf ein Diagramm anzuwenden, eine längere und eine kürzere. Wenn die kürzere MA über die längerfristige MA kreuzt, ist ein Kaufsignal, wie es anzeigt, dass der Trend sich verlagert. Dies ist ein goldenes Kreuz. Wenn die kürzere MA unterhalb der längerfristigen MA kreuzt, ist ein Verkaufssignal, wie es anzeigt, dass der Trend nach unten geht. Dies wird als Totgangkreuz bezeichnet. Durchgehende Durchschnittswerte werden auf der Grundlage historischer Daten berechnet, und nichts über die Berechnung ist prädiktiv in der Natur. Daher können Ergebnisse mit bewegten Durchschnitten zufällig sein - manchmal scheint der Markt MA-Unterstützungsresistenz und Handelssignale zu respektieren. Und andere mal zeigt es keinen Respekt. Ein großes Problem ist, dass, wenn die Preisaktion wird abgehackt der Preis schwingen hin und her generieren mehrere Trend reversaltrade Signale. Wenn dies geschieht, ist es am besten, beiseite zu treten oder einen anderen Indikator zu verwenden, um den Trend zu klären. Dasselbe kann bei MA-Crossovers auftreten, wo sich die MAs für einen gewissen Zeitraum verwickeln, indem sie mehrere (Lustige) Trades auslösen. Durchgehende Mittelwerte funktionieren sehr gut in starken Trends, aber oft schlecht in abgehackten oder reichen Bedingungen. Das Einstellen des Zeitrahmens kann dies vorübergehend unterstützen, obwohl irgendwann diese Probleme wahrscheinlich auftreten werden, unabhängig von dem Zeitrahmen, der für die MA (s) gewählt wurde. Ein gleitender Durchschnitt vereinfacht die Preisdaten, indem er sie glättet und eine fließende Linie erzeugt. Dies kann isolierende Trends erleichtern. Exponentielle gleitende Mittelwerte reagieren schneller auf Preisänderungen als ein einfacher gleitender Durchschnitt. In einigen Fällen kann dies gut sein, und in anderen kann es falsche Signale verursachen. Durchgehende Durchschnitte mit einer kürzeren Rückblickperiode (z. B. 20 Tage) werden auch schneller auf Preisänderungen reagieren als im Durchschnitt mit einem längeren Blickzeitraum (200 Tage). Bewegliche durchschnittliche Crossover sind eine beliebte Strategie für beide Einträge und Exits. MAs können auch Bereiche der potenziellen Unterstützung oder Widerstand hervorheben. Während dies prädiktiv erscheinen mag, sind die gleitenden Durchschnitte immer auf historischen Daten basiert und zeigen einfach den Durchschnittspreis über einen bestimmten Zeitraum an. Beta ist ein Maß für die Volatilität oder das systematische Risiko eines Wertpapiers oder eines Portfolios im Vergleich zum Gesamtmarkt. Eine Art von Steuern, die auf Kapitalgewinne von Einzelpersonen und Kapitalgesellschaften angefallen sind. Kapitalgewinne sind die Gewinne, die ein Investor ist. Ein Auftrag, eine Sicherheit bei oder unter einem bestimmten Preis zu erwerben. Ein Kauflimitauftrag erlaubt es Händlern und Anlegern zu spezifizieren. Eine IRS-Regel (Internal Revenue Service), die strafrechtliche Abhebungen von einem IRA-Konto ermöglicht. Die Regel verlangt das. Der erste Verkauf von Aktien von einem privaten Unternehmen an die Öffentlichkeit. IPOs werden oft von kleineren, jüngeren Unternehmen ausgesucht. DebtEquity Ratio ist Schuldenquote verwendet, um eine company039s finanzielle Hebelwirkung oder eine Schuldenquote zu messen, um eine Einzelperson zu messen. Moving Average - MA BREAKING DOWN Moving Average - MA Als SMA-Beispiel betrachten Sie eine Sicherheit mit den folgenden Schlusskursen über 15 Tage: Woche 1 (5 Tage) 20, 22, 24, 25, 23 Woche 2 (5 Tage) 26, 28, 26, 29, 27 Woche 3 (5 Tage) 28, 30, 27, 29, 28 Ein 10-tägiger MA würde Durchschnittlich die Schlusskurse für die ersten 10 Tage als erster Datenpunkt. Der nächste Datenpunkt würde den frühesten Preis fallen lassen, den Preis am Tag 11 hinzufügen und den Durchschnitt nehmen, und so weiter wie unten gezeigt. Wie bereits erwähnt, verbleiben MAs die derzeitige Preisaktion, weil sie auf vergangenen Preisen basieren, je länger der Zeitraum für die MA ist, desto größer ist die Verzögerung. So wird ein 200-Tage-MA ein viel größeres Maß an Verzögerung haben als ein 20-Tage-MA, weil es Preise für die letzten 200 Tage enthält. Die Länge der MA zu verwenden hängt von den Handelszielen ab, wobei kürzere MAs für kurzfristige Handels - und längerfristige MAs für langfristige Investoren besser geeignet sind. Die 200-Tage-MA ist weithin gefolgt von Investoren und Händlern, mit Pausen über und unter diesem gleitenden Durchschnitt als wichtige Handelssignale. MAs vermitteln auch eigene Handelssignale, oder wenn zwei Durchschnitte kreuzen. Eine aufsteigende MA zeigt an, dass die Sicherheit in einem Aufwärtstrend ist. Während eine abnehmende MA anzeigt, dass es sich in einem Abwärtstrend befindet. Ebenso wird die Aufwärtsbewegung mit einem bullish Crossover bestätigt. Die auftritt, wenn ein kurzfristiges MA über einen längerfristigen MA kreuzt. Abwärts-Impuls wird mit einer bärigen Überkreuzung bestätigt, die auftritt, wenn ein kurzfristiges MA unterhalb eines längerfristigen MA. moving-Durchschnittes von Zeitreihen-Daten (Beobachtungen gleichmäßig zeitlich beabstandet) von mehreren aufeinanderfolgenden Perioden übergeht. Angerufen, sich zu bewegen, weil es kontinuierlich neu berechnet wird, wenn neue Daten verfügbar werden, wird es fortgesetzt, indem man den frühesten Wert fällt und den letzten Wert addiert. Zum Beispiel kann der gleitende Durchschnitt von sechsmonatigen Verkäufen berechnet werden, indem man den Durchschnitt des Umsatzes von Januar bis Juni, dann den Durchschnitt der Verkäufe von Februar bis Juli, dann von März bis August und so weiter. Durchgehende Mittelwerte (1) reduzieren den Effekt von temporären Variationen in den Daten, (2) verbessern die Anpassung der Daten an eine Zeile (ein Prozess namens Glättung), um den Daten-Trend deutlicher zu zeigen und (3) einen Wert über oder unter dem Wert zu markieren Trend. Wenn du etwas mit sehr hoher Abweichung kalkst, kannst du das gleitende Durchschnitt herausfinden. Ich wollte wissen, was der gleitende Durchschnitt von den Daten war, also hätte ich ein besseres Verständnis dafür, wie wir es gemacht haben. Wenn Sie versuchen, herauszufinden, einige Zahlen, die sich ändern oft das Beste, was Sie tun können, ist die gleitenden Durchschnitt zu berechnen. Bollinger BandsTime Serie Analyse und seine Anwendungen: Mit R Beispiele R Zeitreihe Schnellbearbeitung Die Seite verwendet JavaScript für die Syntax-Hervorhebung. Es ist nicht notwendig, es einzuschalten, aber der Code wird schwerer zu lesen. Dies ist nur ein kurzer Spaziergang Zeit Zeit seRies Spur. Mein Rat ist, R zu öffnen und mit dem Tutorial zu spielen. Hoffentlich hast du R installiert und das Icon auf deinem Desktop gefunden, das aussieht wie ein R. gut, es ist ein R. Wenn du mit Linux bist, dann hör auf zu schauen, weil es nicht dort ist. Öffnen Sie einfach ein Terminal und geben Sie R ein (oder installieren Sie R Studio.) Wenn Sie mehr auf Zeitreihengrafiken möchten, besonders mit ggplot2. Siehe die Grafik Quick Fix. Die schnelle Lösung soll Ihnen die grundlegenden R-Zeit-Serie Fähigkeiten aussetzen und ist Spaß für Menschen im Alter von 8 bis 80. Dies ist nicht gemeint, um eine Lektion in der Zeitreihen-Analyse sein, aber wenn Sie wollen, können Sie versuchen, diese einfache kurze Kurs: Loz Baby Schritte. Ihre erste R-Session. Holen Sie sich bequem, dann starten Sie sie und versuchen Sie einige einfache Ergänzung: Ok, jetzt youre ein Experte verwenden R. Würden jetzt astsa bekommen: Jetzt, wo du geladen bist, können wir anfangen. Lass uns zuerst gehen, gut mit dem Johnson amp Johnson Datensatz spielen. Es ist in astsa als jj enthalten. Dieser dynOmite Charakter von Good Times. Zuerst schau es dir an. Und du siehst, dass jj eine Sammlung von 84 Nummern ist, die als Zeitreihenobjekt bezeichnet werden. Um Ihre Objekte zu seeremove: Wenn Sie ein Matlab (oder ähnliches) Benutzer sind, können Sie denken, jj ist ein 84 mal 1 Vektor, aber es ist nicht. Es hat Ordnung und Länge, aber keine Dimensionen (keine Zeilen, keine Spalten). R ruft diese Art von Gegenständen auf, so dass du vorsichtig sein musst. In R, Matrizen haben Dimensionen, aber Vektoren nicht - sie nur Art von baumeln über im Cyberspace. Nun können wir ein monatliches Zeitreihenobjekt machen, das im Juni des Jahres 2293 beginnt. Wir betreten den Vortex. Beachten Sie, dass die Johnson und Johnson Daten vierteljährliche Einnahmen sind, daher hat es Frequenz4. Die Zeitreihe zardoz ist monatliche Daten, daher hat sie Frequenz12. Sie erhalten auch einige nützliche Dinge mit dem ts-Objekt, zum Beispiel: Jetzt versuchen Sie eine Handlung der Johnson Johnson Daten: Die Grafik gezeigt ist ein wenig mehr Phantasie als der Code geben wird. Weitere Informationen finden Sie auf der Seite Graphics Quick Fix. Das geht für den Rest der Plots, die du hier sehen wirst. Versuchen Sie diese und sehen Sie, was passiert: und während Sie hier sind, check out plot. ts und ts. plot. Beachten Sie, dass, wenn Ihre Daten ein Zeitreihenobjekt sind, Plot () den Trick ausführen wird (für ein einfaches Zeitplot, das heißt). Andernfalls wird plot. ts () die Grafik in ein Zeitplot zwingen. Wie wäre es mit der Filterung der Johnson-Verstärker-Johnson-Reihe unter Verwendung eines zweiseitigen gleitenden Durchschnitts, versuchen wir das: fjj (t) 8539 jj (t-2) frac14 jj (t-1) frac14 jj (t) frac14 jj (t1) 8539 jj ( T2) und gut fügen Sie eine lowess (lowess - Sie wissen, die Routine) fit für Spaß. Lets Unterschied die protokollierten Daten und nennen es dljj. Dann gut mit dljj spielen Jetzt ein Histogramm und ein Q-Q-Plot, eins über dem anderen (aber auf eine nette Weise): Lets check out die Korrelationsstruktur von dljj mit verschiedenen Techniken. Zuerst schauen Sie sich ein Raster von Scatterplots von dljj (t) gegen verspätete Werte an. Die Linien sind eine tiefe Passform und die Probe acf ist blau in der Box. Jetzt werfen wir einen Blick auf die ACF und PACF von dljj. Beachten Sie, dass die LAG-Achse in Häufigkeit steht. So entsprechen 1,2,3,4,5 den Verzögerungen 4,8,12,16,20, da hier die Frequenz4 Wenn Sie diese Art von Etikettierung nicht mögen, können Sie dljj in einem der oben genannten durch ts (dljj, freq1) z. B. ersetzen. Acf (ts (dljj, freq1), 20) Bewegen Sie, versuchen Sie eine strukturelle Zerlegung von log (jj) Trend Saison Fehler mit lowess. Wenn du die Residuen untersuchen möchtest, z. B. sie sind in dogtime. series, 3. Die dritte Spalte der Folgereihe (die Saison - und Trendkomponenten sind in den Spalten 1 und 2). Schauen Sie sich die ACF der Residuen, acf (dogtime. series, 3) die Residuen arent weiß - nicht einmal schließen. Sie können ein wenig (sehr wenig) besser mit einem lokalen saisonalen Fenster zu tun, im Gegensatz zu den globalen, die durch die Angabe per. Geben Sie stl für Details ein. Theres auch etwas namens StructTS, die parametrische Strukturmodelle passen wird. Wir verwenden diese Funktionen nicht im Text, wenn wir die strukturelle Modellierung in Kapitel 6 vorstellen, weil wir es vorziehen, unsere eigenen Programme zu nutzen. Loz Dies ist eine gute Zeit zu erklären. Im obigen ist der Hund ein Gegenstand, der eine Reihe von Dingen enthält (Fachbegriff). Wenn du den Hund tippst. Youll sehen die Komponenten, und wenn Sie sortieren (Hund) youll erhalten eine kleine Zusammenfassung der Ergebnisse. Einer der Komponenten des Hundes ist time. series. Die die daraus resultierende Serie enthält (saisonal, Trend, Rest). Um diese Komponente des Objekthundes zu sehen. Sie geben dogtime. series (und youll siehe 3-Serie, die letzte davon enthält die Residuen). Und das ist die Geschichte von. Youll sehen mehr Beispiele, während wir uns bewegen. Und nun mach gut ein Problem aus Kapitel 2. Wurde das Regressionsprotokoll (jj) betatime alpha 1 Q1 alpha 2 Q2 alpha 3 Q3 alpha 4 Q4 epsilon platzieren, wobei Qi ein Indikator für das Quartal i 1,2,3,4 ist . Dann gut die Reste untersuchen. Du kannst die Modellmatrix (mit den Dummy-Variablen) auf diese Weise ansehen: Jetzt schau mal was passiert ist. Schauen Sie sich eine Handlung der Beobachtungen und ihrer angepassten Werte an: was zeigt, dass eine Handlung der Daten mit der Passung überlagert ist nicht wert, die Cyberspace es nimmt. Aber eine Handlung der Residuen und der ACF der Residuen ist ihr Gewicht in Joule wert: Werden diese Reste aussehen weiß Ignorieren Sie die 0-Lag-Korrelation, es ist immer 1. Hinweis: Die Antwort ist NEIN. So ist die regression oben nugatory. Also, was ist das Heilmittel Sorry, youll müssen die Klasse nehmen, weil dies nicht eine Lektion in Zeitreihen ist. Ich warnte dich an der Spitze. Sie müssen vorsichtig sein, wenn Sie eine Zeitreihe auf verzögerten Komponenten eines anderen mit lm () zurückreichen. Es gibt ein Paket namens dynlm, das es leicht macht, verzögerte Regressionen anzupassen, und Ill diskutieren das direkt nach diesem Beispiel. Wenn du lm () benutzt hast. Dann, was Sie tun müssen, ist die Serie zusammen mit ts. intersect binden. Wenn Sie die Serie nicht miteinander verbinden, werden sie nicht richtig ausgerichtet. Heres ein Beispiel, das die wöchentliche Herz-Kreislauf-Mortalität (cmort) auf Partikelverschmutzung (Teil) zum gegenwärtigen Wert rückgängig macht und vier Wochen (ungefähr einen Monat) zurückging. Einzelheiten zum Datensatz finden Sie in Kapitel 2. Stellen Sie sicher, dass astsa geladen ist. Anmerkung: Es gab keine Notwendigkeit, Verzögerung (Teil, -4) zu part4 umzubenennen. Es ist nur ein Beispiel dafür, was du tun kannst. Eine Alternative zu den oben genannten ist das Paket dynlm, das installiert werden muss, natürlich (wie wir für astsa dort oben am Anfang). Nachdem das Paket installiert ist, können Sie das vorhergehende Beispiel wie folgt ausführen: Nun, seine Zeit zu simulieren. Das Arbeitspferd für ARIMA-Simulationen ist arima. sim (). Hier sind einige Beispiele keine Ausgabe hier gezeigt, also du bist auf eigene Faust. Mit astsa ist es einfach, ein ARIMA-Modell anzupassen: Man könnte sich fragen über den Unterschied zwischen aic und AIC oben. Dafür musst du den Text lesen oder einfach nur nicht darüber nachdenken, weil es nicht wert ist, deinen Tag zu denken, darüber nachzudenken. Und ja, diese Reste sehen weiß aus. Wenn du ARIMA-Prognose machen willst, ist sarima. for in astsa enthalten. Und jetzt für eine Regression mit autokorrelierten Fehlern. Wurden das Modell M t alpha betat gammaP t e t, wobei M t und P t die Mortalität (cmort) und Partikel (Teil) Serie sind und e t autokorrelierte Fehler ist. Zuerst eine OLS passen und die Residuen überprüfen: Jetzt passen das Modell Die Restanalyse (nicht gezeigt) sieht perfekt aus. Heres ein ARMAX-Modell, M t beta 0 phi 1 M t-1 phi 2 M t-2 beta 1 t beta 2 T t-1 beta 3 P t beta 4 P t-4 e t. Wo e t möglicherweise autokorreliert ist. Zuerst versuchen wir und ARMAX (p2, q0), dann schau auf die Residuen und verwirklichen theres keine Korrelation links, so wurden getan. Endlich eine Spektralanalyse schnell: Das ist alles für jetzt. Wenn Sie mehr auf Zeitreihengrafiken wünschen, sehen Sie die Grafik-Quick-Fix-Seite.