Linjär regression and rörliga medelvärden

Skillnaden från Moving Average (Time Series) - funktionen beräknar skillnaden mellan ett värde och dess tidsserie glidande medelvärde. Parametrar ------------------ Data De data som ska analyseras. Detta är typiskt ett fält i en dataserie eller ett beräknat värde. Period Antalet siffer av data som ska inkluderas i medeltalet, inklusive det aktuella värdet. Till exempel innehåller en period av 3 nuvärdet och de två tidigare värdena. Funktionsvärde ------------------------ Tidsseriens rörliga medelvärde beräknas genom att man monterar en linjär regressionslinje över värdena för den angivna perioden och sedan bestämmer det aktuella värdet för den linjen. En linjär regressionslinje är en rak linje som ligger så nära alla givna värden som möjligt. Tidsserien som rör genomsnittet i början av en dataserie definieras inte förrän det finns tillräckligt många värden för att fylla den angivna perioden. Observera att ett tidsserie-rörligt medelvärde skiljer sig mycket från andra typer av glidande medelvärden genom att det nuvarande värdet följer den senaste trenden av data, inte ett faktiskt medelvärde av data. På grund av detta kan värdet av denna funktion vara större eller mindre än alla värden som används om trenden i data generellt ökar eller minskar. Skillnaden från det glidande medlet är det rörliga medelvärdet subtraherat från det aktuella värdet. Användning ----------- Flyttande medelvärden är användbara för utjämning av bullriga rådata, såsom dagliga priser. Prisuppgifterna kan variera kraftigt från dag till dag, och döljer om priset går upp eller ner över tiden. Genom att titta på prisets glidande medel kan en mer generell bild av de underliggande trenderna ses. Eftersom glidande medelvärden kan användas för att se trender, kan de också användas för att se om data slår trenden. Detta gör skillnaden från det glidande medelvärdet som är användbart för att markera var data bryts bort från trenden. Ta mig upp för frågan, jag läser prognoser: Principer och övning av Rob J Hyndman. Jag fastnar på det här kapitlet: otexts. orgfpp84 som förklarar kort hur ett rörligt medel fungerar. anledningen är att jag inte har förstått hur e med k i 1. q (se på formeln på länken ovan) beräknas. Jag skulle vilja tillämpa en enkel linjär regression med minsta mina kvadrater på felen mellan prognoserna och de verkliga värdena, men jag kunde inte förstå vilket värde som ska tilldelas dessa fel. Hur kan jag agera för att få dem på förhand Fel i villkoren för MA-delen av en ARIMA-modell produceras vanligtvis som en del av beräkningsrutinen - och är lika med skillnaden mellan det observerade värdet och det monterade värdet. Det betyder att a) du kan inte använda enkel linjär regression för att uppskatta din modell - värdena på felvillkoren beror på koefficienterna i din modell - så du kan inte inkludera felvillkoren i en regression för att generera dessa koefficienter. b) Om du använder en modell som genereras på en uppsättning data för att få prognoser för en annan uppsättning data - med hjälp av en metod som kan jämföras med de enstegsprognoser som professor Hyndman beskriver på sin blogg här är det förmodligen det enklaste sättet att få dem. c) Om du vill skapa värdena för att förstå matematiken för vad som händer - är det vanligtvis ganska enkelt att ställa in saker i ett kalkylblad. Beräkna din prognos för period ett. Subtrahera prognosen från det verkliga värdet för den perioden för att generera felet för period ett. Använd det felet för period ett (tillsammans med annan relevant data) för att beräkna prognosen för period två - och så vidare. Om du ställer in kalkylbladet rätt - det här kan helt enkelt innebära att du skapar lämpliga formler en gång och sedan kopierar dem ner i en kolumn för att få dina värden. Hur som helst - det är nog bättre att tänka på att jämföra dina prognoser med dina förutsägelser via något som den genomsnittliga absoluta skalade felet eller någon annan teknik som evaulerar hur nära dina modellprognoser är för de faktiska värdena som ses i data. Att göra en enkel linjär regression av de verkliga värdena på projiceringen är inte ett bra sätt att göra detta - det ger dig ett jämförelsevärde, men inte mellan din projicering och värdet, men en linjär transformation av din funktion och värdet. Visserligen, om du gör linjär regression, och du får en avlyssningskoefficient som inte är lika (eller åtminstone nära) till noll - eller en lutningskoefficient som inte är lika (eller åtminstone nära) till en, är det ett tecken på ett väsentligt problem med din modell, oavsett hur bra godheten för passformsstatistik är från regressionen svarat den 6 november 14 kl 23: 14Moving linjär regression Den rörliga linjära regressionsindikatorn är ett bra litet verktyg som kan hjälpa dig att komma in och ut ur marknaden snabbare. Det finns två huvudtyper av linjär regression: linjär regressionströmslinje och rörlig linjär regression. Båda använder quotleast squaresquot-metoden för att plotta vissa punkter. Det innebär helt enkelt att minimera avståndet mellan två punkter för att ge dig det lägsta värdet. Även om det ser ut som ett glidande medelvärde på ett diagram, reagerar det mycket snabbare. Ta en titt på tabellen nedan. Den största årliga nedgången i Dow Jones Den största årliga nedgången i Dow Jones Industrial Average ägde rum när genomsnittet stängdes till 77,90 poäng den 31 december 1931. Detta var 52,6 lägre än vid årets början. Källa: Guinness World Records Det finns många möjligheter att använda en rörlig linjär regression, men det vanligaste är när det passerar något annat genomsnitt. Som exempel kan du konfigurera dina diagram med ett 12-taligt enkelt glidande medelvärde av de höga och ett 12-årigt enkelt glidande medelvärde av lågen. Ställ sedan den rörliga linjära regressionen på 21. När den 21-periodiga rörliga linjära regressionen passerar över 12-periodens glidande medelvärde av högerna, skapar det en köpsignal. När den 21-periodiga linjära regressionen korsar under 12-perioden enkelt glidande medelvärde av högarna är det utgången. Det motsatta gäller för korta affärer. Titta på nästa diagram. Nackdelen med att använda den rörliga linjära regressionen är att om du inte använder någon typ av filter är den benägen för mycket whipsaw. Den lilla 12-tidskanalen hjälper till att ta bort det här, men du kan också experimentera med att använda RSI, MACD eller stokastiskt som ett filter. Ekonomisk kalender Term s PPI Relevans: Detta är viktigt. (4) Skala 1-5 Källa: US Department of Labor, Bureau of Labor Statistics. Schemalagd frisättningstid: Informationen för föregående månad som släpptes klockan 8:30 ET omkring den 11: e månaden Producentprisindex mäter priser på varor på grossistnivå. De tre huvudkategorierna som utgör PPI är: råa, mellanliggande och färdiga, vars viktigaste är slutproduktindex. Detta är priset på varor som är färdiga för försäljning till användaren. Köp på Stäng För att köpa i slutet av ett handelssession Cabinet Trade Tillåter valutahandlare att stänga djupt urval av alternativ genom att handla alternativet till ett pris som motsvarar en halv tick. Kallas också (CAB). CFTC Commodities Futures Trading Commission. Reglerar råvaruterminsektorn i U. S. Stop Orde r En order placerad över eller under dagens marknadspris för att skydda ytterligare förluster. Close Den sista stängningskursen eller intervallet i slutet av en handelssession på en viss marknad. För marknader som är 24 timmar betyder det vanligtvis slutet av 24-timmarsperioden. Med vänliga hälsningar Mark McRae Information, diagram eller exempel i denna lektion är endast avsedda för illustration och utbildningsändamål. Det bör inte betraktas som råd eller rekommendation att köpa eller sälja något säkerhets - eller finansiellt instrument. Vi erbjuder inte och kan inte erbjuda investeringsrådgivning. För ytterligare information, läs vår ansvarsfriskrivning. För att PRINT eller spara en kopia av den här lektionen i PDF-format klickar du bara på PRINT länken. Detta öppnar lektionen i ett PDF-format som du då kan skriva ut. Om du inte är bekant med PDF eller inte har en gratis kopia av Arobat Reader, se instruktioner. Linjär regressionsindikator Den linjära regressionsindikatorn används för trendidentifiering och trend som följer på liknande sätt som glidande medelvärden. Indikatorn ska inte förväxlas med linjära regressionslinjer som är raka linjer monterade på en serie datapunkter. Linjärregressionsindikatorn avbildar slutpunkterna för en hel serie linjära regressionslinjer ritade på varandra följande dagar. Fördelen med den linjära regressionsindikatorn över ett normalt glidande medelvärde är att det har mindre fördröjning än det glidande medlet, som svarar snabbare mot ändringar i riktning. Nackdelen är att den är mer benägen att piska sig. Den linjära regressionsindikatorn är endast lämplig för handel med starka trender. Signaler tas på liknande sätt som rörliga medelvärden. Använd riktningen för den linjära regressionsindikatorn för att ange och avsluta handel med en längre siktindikator som ett filter. Gå länge om den linjära regressionsindikatorn dyker upp eller avslutar en kort handel. Gå kort (eller avsluta en lång handel) om den linjära regressionsindikatorn slocknar. En variant av ovanstående är att ange affärer när priset går över den linjära regressionsindikatorn, men slutar fortfarande när den linjära regressionsindikatorn slocknar. Mus över diagramtexter för att visa handelssignaler. Gå långt L när priset går över den 100-dagars linjära regressionsindikatorn medan 300-dagars stigning går ut X när den 100-dagars linjära regressionsindikatorn slocknar. Gå lång igen vid L när priset går över 100-dagars Linear Regression Indicator Exit X när den 100-dagars linjära regressionsindikatorn slocknar. Gå lång L när priset korsar över 100-dagars linjär regressionsutgång X när 100-dagarsindikatorn slocknar. Gå lång L när den 300-dagars linjära regressionsindikatorn dyker upp efter att korsningen överstiger 100-dagars indikatorutgång X när den 300-dagars linjära regressionsindikatorn slocknar. Bearish divergensen på indikatorn varnar för en stor trendomvandling.