حيوي بسيط الحركة من المتوسط

مؤشر الأكثر موثوقية You039ve أبدا سمعت من جون R. McGinley هو فني سوق معتمد. المحرر السابق لفنيي السوق أسن. مجلة التحليل الفني والمخترع من ماكجينلي الحيوي. العمل في سياق المتوسطات المتحركة طوال التسعينات، سعى ماكجينلي إلى اختراع مؤشر استجابة يكون تلقائيا أكثر استجابة للبيانات الخام من المتوسطات البسيطة البسيطة أو الأسية. سما vs. إما المتوسطات المتحركة البسيطة (سما) السلسة العمل السعر من خلال حساب أسعار الإغلاق الماضي وتقسيمها من قبل عدد من الفترات. لحساب المتوسط ​​المتحرك البسيط لمدة 10 أيام. إضافة أسعار الإغلاق خلال الأيام العشرة الأخيرة وتقسيمها بمقدار 10. كلما كان المتوسط ​​المتحرك أكثر سلاسة، كلما تباطأ سعره. يتحرك المتوسط ​​المتحرك لمدة 50 يوما أبطأ من المتوسط ​​المتحرك لمدة 10 أيام. ويمكن للمتوسط ​​المتحرك الذي يتراوح بين 10 و 20 يوما أن يواجه في بعض الأحيان تقلبا في الأسعار مما قد يجعل من الصعب تفسير الإجراءات السعرية. قد تحدث إشارات خاطئة خلال هذه الفترات، مما يؤدي إلى خسائر لأن الأسعار قد تتخطى كثيرا السوق. ويستجيب المتوسط ​​المتحرك الأسي للأسعار بسرعة أكبر بكثير من المتوسط ​​المتحرك البسيط. وذلك لأن إما يعطي المزيد من الوزن لأحدث البيانات بدلا من البيانات القديمة. وهو مؤشر جيد على المدى القصير وطريقة كبيرة للقبض على الاتجاهات على المدى القصير وهذا هو السبب التجار استخدام كل من المتوسطات المتحركة البسيطة والأسية في وقت واحد للدخول والخروج. ومع ذلك فإنه أيضا يمكن ترك البيانات وراء. المشكلة مع المتوسطات المتحركة في بحثه عن المتوسطات المتحركة التي ذهبت أبعد بكثير من الأمثلة الأساسية المعروضة بالفعل، وجدت ماكجينلي كان المتوسطات المتحركة العديد من المشاكل. المشكلة الأولى هي أنها تم تطبيقها بشكل غير لائق. وتعمل المعدلات المتحركة في فترات مختلفة بدرجات متفاوتة في أسواق مختلفة. على سبيل المثال، كيف يمكن للمرء أن يعرف متى يستخدم 10 أيام إلى المتوسط ​​المتحرك لمدة 20 إلى 50 يوما في سوق سريع أو بطيء. من أجل حل مشكلة اختيار طول المتوسط ​​المتحرك الذي ينطبق على السوق الحالية، و ماكجينلي الحيوي تلقائيا ضبط نفسه لسرعة السوق. ويعتقد مجينلي أن المتوسطات المتحركة يجب أن تستخدم فقط كآلية تمهيد بدلا من نظام تداول أو مولد إشارة. إنه رصد للاتجاه. ولكن المتوسط ​​المتحرك البسيط لمدة 10 أيام يتم إيقافه بمقدار خمسة أيام أو نصف طوله. وهناك احتمالات جيدة لأن الخطوة الكبيرة في الأسعار حدثت بالفعل في اليوم الخامس من المتوسط ​​المتحرك البسيط لمدة 10 أيام. بالإضافة إلى ذلك، يجب أن يتم رسم متوسط ​​متحرك لمدة 10 أيام بشكل صحيح قبل خمسة أيام من البيانات الحالية. علاوة على ذلك، وجد ماكجينلي أن المتوسطات المتحركة فشلت في متابعة الأسعار منذ وجود فترات انفصال كبيرة بين الأسعار وخطوط المتوسط ​​المتحرك. سعى ماغينلي إلى القضاء على هذه المشاكل عن طريق اختراع مؤشر من شأنه أن يزيد الأسعار عن كثب، ويجنب الفصل بين الأسعار والانحرافات وسيتبع الأسعار تلقائيا في الأسواق السريعة أو البطيئة. ماكجينلي ديناميك هذا فعله مع اختراع ماكجينلي الحيوي. الصيغة هي: يبدو أن مؤشر مكجينلي ديناميك يشبه خط متوسط ​​متحرك ولكنه آلية تمهيد للأسعار التي تتضح أنها أفضل بكثير من أي متوسط ​​متحرك. فإنه يقلل من فصل الأسعار، والسعر الأسعار والأسعار العناق أكثر من ذلك بكثير. وهو يفعل ذلك تلقائيا لأن هذا هو عامل للصيغة. وبسبب هذا الحساب، فإن الخط الديناميكي يسرع في الأسواق المتدنية حيث أنه يتبع الأسعار ولكن يتحرك ببطء أكثر في الأسواق. واحد يريد أن تكون سريعة لبيع في سوق أسفل، ولكن ركوب سوق يصل لأطول فترة ممكنة. يحدد N ثابت مدى دقة تتبع المسار أو الأسهم. إذا كان المرء يحاكي متوسط ​​متحرك لمدة 20 يوما، على سبيل المثال، استخدم قيمة N قيمة نصف المتوسط ​​المتحرك أو في هذه الحالة 10. يتجنب كثيرا الرسوم البيانية لأن الخط الديناميكي يتبع تلقائيا الأسعار في أي سوق سريع أو بطيء، مثله وهي آلية توجيه تظل متسقة مع األسعار عندما تسرع األسواق أو تتباطأ. ويمكن الاعتماد عليها لاتخاذ قرارات التداول بعد ماكجينلي اخترع ديناميكية في عام 1997 كأداة السوق بدلا من كمؤشر التداول. الاستنتاج ما إذا كان يطلق عليه أداة أو مؤشر، و مكجينلي الحيوي هو تماما أداة رائعة اخترعها فني السوق التي اتبعت ودرس الأسواق والمؤشرات منذ ما يقرب من 40 عاما. لمزيد من المعلومات حول المؤشرات وأدوات السوق، نلقي نظرة على برنامجنا التحليل الفني. المتوسط ​​المتوسط ​​ونماذج التمهيد الأسي كخطوة أولى في التحرك إلى ما بعد النماذج المتوسطة، نماذج المشي العشوائي، ونماذج الاتجاه الخطي، يمكن استنباط أنماط واتجاهات غير تقليدية باستخدام نموذج متحرك أو تمهيد. الافتراض الأساسي وراء المتوسطات ونماذج التمهيد هو أن السلاسل الزمنية ثابتة محليا بمتوسط ​​متغير ببطء. وبالتالي، فإننا نأخذ متوسطا متحركا (محلي) لتقدير القيمة الحالية للمتوسط ​​ومن ثم استخدامه كمؤشر للمستقبل القريب. ويمكن اعتبار ذلك بمثابة حل توفيقي بين النموذج المتوسط ​​ونموذج المشي العشوائي بدون الانجراف. ويمكن استخدام نفس الاستراتيجية لتقدير الاتجاه المحلي واستقراءه. وعادة ما يطلق على المتوسط ​​المتحرك نسخة كوتسموثيدكوت من السلسلة الأصلية لأن المتوسط ​​على المدى القصير له تأثير على إزالة المطبات في السلسلة الأصلية. من خلال تعديل درجة التمهيد (عرض المتوسط ​​المتحرك)، يمكننا أن نأمل في ضرب نوع من التوازن الأمثل بين أداء المتوسط ​​و نماذج المشي العشوائي. أبسط نوع من نموذج المتوسط ​​هو. المتوسط ​​المتحرك البسيط (بالتساوي المرجح): تقدر قيمة قيمة Y في الوقت t1 التي يتم إجراؤها في الوقت t بالمتوسط ​​البسيط لآخر ملاحظات m: (هنا وفي مكان آخر سأستخدم الرمز 8220Y-hat8221 للوقوف للتنبؤ بالسلسلة الزمنية Y التي أجريت في أقرب موعد ممكن من قبل نموذج معين.) ويتركز هذا المتوسط ​​في الفترة t - (m1) 2، مما يعني أن تقدير المتوسط ​​المحلي سوف تميل إلى التخلف عن صحيح قيمة المتوسط ​​المحلي بنحو (m1) فترتين. وبالتالي، نقول أن متوسط ​​عمر البيانات في المتوسط ​​المتحرك البسيط هو (m1) 2 بالنسبة إلى الفترة التي يتم فيها احتساب التوقعات: هذا هو مقدار الوقت الذي تميل التنبؤات إلى التخلف عن نقاط التحول في البيانات . على سبيل المثال، إذا كنت تقوم بحساب متوسط ​​القيم الخمس الأخيرة، فإن التوقعات ستكون حوالي 3 فترات متأخرة في الاستجابة لنقاط التحول. ويلاحظ أنه في حالة M1، فإن نموذج المتوسط ​​المتحرك البسيط (سما) يساوي نموذج المشي العشوائي (بدون نمو). وإذا كانت m كبيرة جدا (مماثلة لطول فترة التقدير)، فإن نموذج سما يعادل النموذج المتوسط. وكما هو الحال مع أي معلمة لنموذج التنبؤ، من العرفي أن تعدل قيمة k من أجل الحصول على أفضل قيمة ممكنة للبيانات، أي أصغر أخطاء التنبؤ في المتوسط. وفيما يلي مثال لسلسلة يبدو أنها تظهر تقلبات عشوائية حول متوسط ​​متغير ببطء. أولا، يتيح محاولة لتناسب ذلك مع نموذج المشي العشوائي، وهو ما يعادل متوسط ​​متحرك بسيط من 1 مصطلح: نموذج المشي العشوائي يستجيب بسرعة كبيرة للتغيرات في سلسلة، ولكن في ذلك يفعل ذلك يختار الكثير من كوتنويسكوت في البيانات (التقلبات العشوائية) وكذلك كوتسيغنالكوت (المتوسط ​​المحلي). إذا حاولنا بدلا من ذلك متوسط ​​متحرك بسيط من 5 مصطلحات، نحصل على مجموعة أكثر سلاسة من التوقعات: المتوسط ​​المتحرك البسيط لمدة 5 سنوات ينتج أخطاء أقل بكثير من نموذج المشي العشوائي في هذه الحالة. متوسط ​​عمر البيانات في هذه التوقعات هو 3 ((51) 2)، بحيث تميل إلى التخلف عن نقاط التحول بنحو ثلاث فترات. (على سبيل المثال، يبدو أن الانكماش قد حدث في الفترة 21، ولكن التوقعات لا تتحول حتى عدة فترات في وقت لاحق). لاحظ أن التوقعات على المدى الطويل من نموذج سما هي خط مستقيم أفقي، تماما كما في المشي العشوائي نموذج. وبالتالي، يفترض نموذج سما أنه لا يوجد اتجاه في البيانات. ومع ذلك، في حين أن التنبؤات من نموذج المشي العشوائي هي ببساطة مساوية للقيمة الملاحظة الأخيرة، والتنبؤات من نموذج سما يساوي المتوسط ​​المرجح للقيم الأخيرة. إن حدود الثقة المحسوبة من قبل ستاتغرافيكس للتنبؤات طويلة الأجل للمتوسط ​​المتحرك البسيط لا تتسع مع زيادة أفق التنبؤ. ومن الواضح أن هذا غير صحيح لسوء الحظ، لا توجد نظرية إحصائية أساسية تخبرنا كيف يجب أن تتسع فترات الثقة لهذا النموذج. ومع ذلك، ليس من الصعب جدا حساب التقديرات التجريبية لحدود الثقة للتنبؤات الأطول أجلا. على سبيل المثال، يمكنك إعداد جدول بيانات سيتم فيه استخدام نموذج سما للتنبؤ بخطوتين إلى الأمام، و 3 خطوات إلى الأمام، وما إلى ذلك ضمن عينة البيانات التاريخية. يمكنك بعد ذلك حساب الانحرافات المعيارية للعينة في كل أفق للتنبؤ، ومن ثم بناء فترات ثقة للتنبؤات الأطول أجلا عن طريق جمع وطرح مضاعفات الانحراف المعياري المناسب. إذا حاولنا متوسط ​​متحرك بسيط لمدة 9 سنوات، نحصل على توقعات أكثر سلاسة وأكثر من تأثير متخلف: متوسط ​​العمر هو الآن 5 فترات ((91) 2). إذا أخذنا متوسط ​​متحرك لمدة 19 عاما، فإن متوسط ​​العمر يزيد إلى 10: لاحظ أن التوقعات تتخلف الآن عن نقاط التحول بنحو 10 فترات. أي كمية من التجانس هو الأفضل لهذه السلسلة هنا جدول يقارن إحصاءات الخطأ، بما في ذلك أيضا متوسط ​​3 المدى: نموذج C، المتوسط ​​المتحرك لمدة 5 سنوات، ينتج أقل قيمة رمز بهامش صغير على 3 المتوسطات و 9-المدى، وإحصاءاتهم الأخرى متطابقة تقريبا. لذلك، من بين نماذج مع إحصاءات الخطأ مشابهة جدا، يمكننا أن نختار ما إذا كنا نفضل استجابة أكثر قليلا أو أكثر قليلا نعومة في التوقعات. (العودة إلى أعلى الصفحة.) براونز بسيط الأسي تمهيد (المتوسط ​​المتحرك المرجح أضعافا) نموذج المتوسط ​​المتحرك البسيط المذكورة أعلاه لديه الخاصية غير المرغوب فيها أنه يعامل الملاحظات k الماضية بالتساوي تماما ويتجاهل جميع الملاحظات السابقة. بشكل حدسي، يجب أن يتم خصم البيانات السابقة بطريقة أكثر تدرجية - على سبيل المثال، يجب أن تحصل على الملاحظة الأخيرة أكثر قليلا من الوزن الثاني من أحدث، و 2 أحدث يجب الحصول على وزن أكثر قليلا من 3 أحدث، و هكذا. نموذج التمهيد الأسي بسيط (سيس) يحقق هذا. اسمحوا 945 تدل على كونتسموثينغ كونستانتكوت (عدد بين 0 و 1). طريقة واحدة لكتابة النموذج هو تعريف سلسلة L التي تمثل المستوى الحالي (أي القيمة المتوسطة المحلية) من السلسلة كما يقدر من البيانات حتى الوقت الحاضر. يتم حساب قيمة L في الوقت t بشكل متكرر من قيمته السابقة مثل هذا: وهكذا، فإن القيمة الملساء الحالية هي الاستكمال الداخلي بين القيمة الملساء السابقة والمراقبة الحالية، حيث 945 تسيطر على التقارب من قيمة محرف إلى الأحدث الملاحظة. التوقعات للفترة القادمة هي ببساطة القيمة الملساء الحالية: على نحو مماثل، يمكننا التعبير عن التوقعات القادمة مباشرة من حيث التوقعات السابقة والملاحظات السابقة، في أي من الإصدارات المكافئة التالية. في النسخة الأولى، والتنبؤ هو الاستيفاء بين التوقعات السابقة والملاحظة السابقة: في النسخة الثانية، ويتم الحصول على التوقعات القادمة عن طريق ضبط التوقعات السابقة في اتجاه الخطأ السابق من قبل كمية كسور 945. هو الخطأ المحرز في الوقت t. أما في النسخة الثالثة، فإن التنبؤ هو المتوسط ​​المتحرك المرجح ألسعاره (أي مخفضة) مع عامل الخصم 1- 945: إصدار الاستكمال الداخلي لصيغة التنبؤ هو أبسط الاستخدام إذا كنت تنفذ النموذج على جدول بيانات: خلية واحدة ويحتوي على مراجع الخلية مشيرا إلى التوقعات السابقة، الملاحظة السابقة، والخلية حيث يتم تخزين قيمة 945. لاحظ أنه إذا كان 945 1، فإن نموذج سيس يساوي نموذج المشي العشوائي (بدون نمو). وإذا كان 945 0، فإن نموذج سيس يعادل النموذج المتوسط، على افتراض أن القيمة الملساء الأولى موضوعة تساوي المتوسط. (العودة إلى أعلى الصفحة). يبلغ متوسط ​​عمر البيانات في توقعات التمهيد الأسي البسيط 945 1 بالنسبة للفترة التي يتم فيها حساب التوقعات. (وهذا ليس من المفترض أن يكون واضحا، ولكن يمكن بسهولة أن تظهر من خلال تقييم سلسلة لانهائية). وبالتالي، فإن متوسط ​​المتوسط ​​المتحرك بسيط يميل إلى التخلف عن نقاط التحول بنحو 1 945 فترات. على سبيل المثال، عندما يكون 945 0.5 الفارق الزمني هو فترتين عندما يكون 945 0.2 الفارق الزمني هو 5 فترات عندما يكون 945 0.1 الفارق الزمني هو 10 فترات، وهكذا. وبالنسبة إلى متوسط ​​عمر معين (أي مقدار التأخير)، فإن توقعات التمهيد الأسي البسيط تفوق إلى حد ما توقعات المتوسط ​​المتحرك البسيط (سما) لأنها تضع وزنا أكبر نسبيا على الملاحظة الأخيرة - أي. هو أكثر قليلا كوريبرسونسيفكوت إلى التغييرات التي تحدث في الماضي القريب. على سبيل المثال، نموذج سما مع 9 شروط ونموذج سيس مع 945 0.2 على حد سواء لديها متوسط ​​عمر 5 للبيانات في توقعاتها، ولكن نموذج سيس يضع وزنا أكبر على القيم 3 الماضية مما يفعل نموذج سما وفي في الوقت نفسه فإنه don8217t تماما 8220forget8221 حول قيم أكثر من 9 فترات القديمة، كما هو مبين في هذا المخطط: ميزة أخرى هامة من نموذج سيس على نموذج سما هو أن نموذج سيس يستخدم معلمة تمهيد التي هي متغيرة باستمرار، لذلك يمكن بسهولة الأمثل باستخدام خوارزمية كوتسولفيركوت لتقليل متوسط ​​الخطأ التربيعي. وتبين القيمة المثلى ل 945 في نموذج سيس لهذه السلسلة 0.2961، كما هو مبين هنا: متوسط ​​عمر البيانات في هذا التنبؤ هو 10.2961 3.4 فترات، وهو ما يشبه متوسط ​​المتوسط ​​المتحرك البسيط لمدة 6. والتنبؤات الطويلة الأجل من نموذج الخدمة الاقتصادية والاجتماعية هي خط مستقيم أفقي. كما هو الحال في نموذج سما ونموذج المشي العشوائي دون نمو. ومع ذلك، لاحظ أن فترات الثقة التي يحسبها ستاتغرافيكس الآن تتباعد بطريقة معقولة المظهر، وأنها هي أضيق بكثير من فترات الثقة لنموذج المشي العشوائي. ويفترض نموذج سيس أن المسلسل إلى حد ما يمكن التنبؤ به أكثر من ذلك لا نموذج المشي العشوائي. نموذج سيس هو في الواقع حالة خاصة من نموذج أريما. وبالتالي فإن النظرية الإحصائية لنماذج أريما توفر أساسا سليما لحساب فترات الثقة لنموذج سيس. على وجه الخصوص، نموذج سيس هو نموذج أريما مع اختلاف واحد غير منطقي، وهو ما (1) المدى، وليس هناك مصطلح ثابت. والمعروف باسم كوتاريما (0،1،1) نموذج دون كونستانتكوت. معامل ما (1) في نموذج أريما يتوافق مع الكمية 1- 945 في نموذج سيس. على سبيل المثال، إذا كنت تناسب نموذج أريما (0،1،1) دون ثابت لسلسلة تحليلها هنا، فإن ما المقدرة (1) معامل تبين أن يكون 0.7029، وهو تقريبا تقريبا واحد ناقص 0.2961. ومن الممكن إضافة افتراض اتجاه خطي ثابت غير صفري إلى نموذج سيس. للقيام بذلك، مجرد تحديد نموذج أريما مع اختلاف واحد نونسونالونال و ما (1) المدى مع ثابت، أي أريما (0،1،1) نموذج مع ثابت. وعندئذ سيكون للتنبؤات الطويلة الأجل اتجاه يساوي متوسط ​​الاتجاه الذي لوحظ خلال فترة التقدير بأكملها. لا يمكنك القيام بذلك بالتزامن مع التعديل الموسمية، لأن خيارات التعديل الموسمية يتم تعطيل عند تعيين نوع النموذج إلى أريما. ومع ذلك، يمكنك إضافة اتجاه أسي ثابت على المدى الطويل إلى نموذج بسيط الأسي تمهيد (مع أو بدون تعديل موسمي) باستخدام خيار تعديل التضخم في إجراء التنبؤ. ويمكن تقدير معدل كوتينفلاتيونكوت المناسب (نسبة النمو) لكل فترة على أنها معامل الانحدار في نموذج الاتجاه الخطي المجهز بالبيانات بالتزامن مع تحول لوغاريتم طبيعي، أو يمكن أن يستند إلى معلومات مستقلة أخرى تتعلق باحتمالات النمو على المدى الطويل . (العودة إلى أعلى الصفحة). البني الخطي (أي مزدوج) تجانس الأسي نماذج سما ونماذج سيس تفترض أنه لا يوجد أي اتجاه من أي نوع في البيانات (التي عادة ما تكون موافق أو على الأقل ليست سيئة جدا لمدة 1- والتنبؤ بالمتابعة عندما تكون البيانات صاخبة نسبيا)، ويمكن تعديلها لإدراج اتجاه خطي ثابت كما هو مبين أعلاه. ماذا عن الاتجاهات على المدى القصير إذا كانت سلسلة يعرض معدل نمو متفاوت أو نمط دوري الذي يبرز بوضوح ضد الضوضاء، وإذا كان هناك حاجة للتنبؤ أكثر من 1 فترة المقبلة، ثم قد يكون تقدير الاتجاه المحلي أيضا قضية. ويمكن تعميم نموذج التمهيد الأسي البسيط للحصول على نموذج تمهيد أسي خطي (ليس) يحسب التقديرات المحلية لكل من المستوى والاتجاه. أبسط نموذج الاتجاه المتغير بمرور الوقت هو نموذج تمهيد الأسي الخطي براون، والذي يستخدم سلسلتين مختلفتين تمهيدهما تتمركزان في نقاط مختلفة من الزمن. وتستند صيغة التنبؤ إلى استقراء خط من خلال المركزين. (ويمكن مناقشة الشكل الأكثر تطورا من هذا النموذج، هولت 8217s أدناه). ويمكن التعبير عن شكل جبري من نموذج التجانس الأسي الخطي البني 8217s، مثل نموذج التجانس الأسي البسيط، في عدد من الأشكال المختلفة ولكن المكافئة. وعادة ما يعبر عن الشكل المعياري للنموذج من هذا النموذج على النحو التالي: اسمحوا S تدل على سلسة سلسة السلسلة التي تم الحصول عليها عن طريق تطبيق تمهيد الأسي بسيط لسلسلة Y. وهذا هو، يتم إعطاء قيمة S في الفترة t من قبل: (أذكر أنه تحت بسيطة الأسفل، وهذا سيكون التنبؤ ل Y في الفترة t1.) ثم اسمحوا سكوت تدل على سلسلة مضاعفة مضاعفة التي تم الحصول عليها من خلال تطبيق التمهيد الأسي بسيطة (باستخدام نفس 945) لسلسلة S: وأخيرا، والتوقعات ل تك تك. عن أي kgt1، تعطى بواسطة: هذه الغلة e 1 0 (أي الغش قليلا، والسماح للتوقعات الأولى تساوي الملاحظة الأولى الفعلية)، و e 2 Y 2 8211 Y 1. وبعد ذلك يتم توليد التنبؤات باستخدام المعادلة أعلاه. وهذا يعطي نفس القيم المجهزة كالصيغة المستندة إلى S و S إذا كانت الأخيرة قد بدأت باستخدام S 1 S 1 Y 1. يستخدم هذا الإصدار من النموذج في الصفحة التالية التي توضح مجموعة من التجانس الأسي مع التعديل الموسمية. هولت 8217s الخطي الأسي تمهيد البني 8217s نموذج ليس يحسب التقديرات المحلية من المستوى والاتجاه من خلال تمهيد البيانات الأخيرة، ولكن حقيقة أنه يفعل ذلك مع معلمة تمهيد واحد يضع قيدا على أنماط البيانات التي هي قادرة على تناسب: المستوى والاتجاه لا يسمح لها أن تختلف بمعدلات مستقلة. ويعالج نموذج هولت 8217s ليس هذه المسألة عن طريق تضمين اثنين من الثوابت تمهيد، واحدة للمستوى واحد للاتجاه. في أي وقت t، كما هو الحال في نموذج Brown8217s، هناك تقدير ل t من المستوى المحلي وتقدير t ر للاتجاه المحلي. وهنا يتم حسابها بشكل متكرر من قيمة Y الملاحظة في الوقت t والتقديرات السابقة للمستوى والاتجاه من خلال معادلتين تنطبقان على تمهيد أسي لها بشكل منفصل. وإذا كان المستوى المقدر والاتجاه في الوقت t-1 هما L t82091 و T t-1. على التوالي، فإن التنبؤ ب Y تشي الذي كان سيجري في الوقت t-1 يساوي L t-1 T t-1. وعند ملاحظة القيمة الفعلية، يحسب التقدير المحدث للمستوى بصورة متكررة بالاستكمال الداخلي بين Y تشي وتوقعاته L t-1 T t-1 باستعمال أوزان 945 و1-945. والتغير في المستوى المقدر، وهي L t 8209 L t82091. يمكن تفسيرها على أنها قياس صاخبة للاتجاه في الوقت t. ثم يتم حساب التقدير المحدث للاتجاه بشكل متكرر عن طريق الاستكمال الداخلي بين L t 8209 L t82091 والتقدير السابق للاتجاه T t-1. وذلك باستخدام أوزان 946 و 1-946: تفسير ثابت ثابت تمهيد 946 مماثل لتلك التي من ثابت مستوى تمهيد 945. نماذج ذات قيم صغيرة من 946 نفترض أن الاتجاه يتغير ببطء شديد مع مرور الوقت، في حين أن النماذج مع أكبر 946 تفترض أنها تتغير بسرعة أكبر. ويعتقد نموذج مع كبير 946 أن المستقبل البعيد غير مؤكد جدا، لأن الأخطاء في تقدير الاتجاه تصبح مهمة جدا عند التنبؤ أكثر من فترة واحدة المقبلة. (العودة إلى أعلى الصفحة). ويمكن تقدير ثوابت التنعيم 945 و 946 بالطريقة المعتادة من خلال تقليل الخطأ المتوسط ​​التربيعي للتنبؤات ذات الخطوة الأولى. عندما يتم ذلك في ستاترافيكس، وتظهر التقديرات إلى أن 945 0.3048 و 946 0.008. القيمة الصغيرة جدا 946 تعني أن النموذج يفترض تغير طفيف جدا في الاتجاه من فترة إلى أخرى، وذلك أساسا هذا النموذج هو محاولة لتقدير الاتجاه على المدى الطويل. وبالمقارنة مع فكرة متوسط ​​عمر البيانات المستخدمة في تقدير المستوى المحلي للسلسلة، فإن متوسط ​​عمر البيانات المستخدمة في تقدير الاتجاه المحلي يتناسب مع 1 946، وإن لم يكن يساويها بالضبط . في هذه الحالة تبين أن تكون 10.006 125. هذا هو 8217t عدد دقيق جدا بقدر دقة تقدير 946 isn8217t حقا 3 المنازل العشرية، ولكن من نفس الترتيب العام من حيث حجم العينة من 100، لذلك هذا النموذج هو المتوسط ​​على مدى الكثير جدا من التاريخ في تقدير هذا الاتجاه. ويبين مخطط التنبؤ الوارد أدناه أن نموذج ليس يقدر اتجاه محلي أكبر قليلا في نهاية السلسلة من الاتجاه الثابت المقدر في نموذج سيترند. كما أن القيمة المقدرة ل 945 تكاد تكون مطابقة لتلك التي تم الحصول عليها من خلال تركيب نموذج سيس مع أو بدون اتجاه، لذلك هذا هو تقريبا نفس النموذج. الآن، هل هذه تبدو وكأنها توقعات معقولة لنموذج من المفترض أن يكون تقدير الاتجاه المحلي إذا كنت 8220eyeball8221 هذه المؤامرة، يبدو كما لو أن الاتجاه المحلي قد تحولت إلى أسفل في نهاية السلسلة ما حدث المعلمات من هذا النموذج قد تم تقديرها من خلال تقليل الخطأ المربعة للتنبؤات 1-خطوة إلى الأمام، وليس التنبؤات على المدى الطويل، في هذه الحالة لا يوجد 8217t الاتجاه الكثير من الفرق. إذا كان كل ما كنت تبحث في 1-خطوة قبل الأخطاء، كنت لا ترى الصورة الأكبر للاتجاهات أكثر (مثلا) 10 أو 20 فترات. من أجل الحصول على هذا النموذج أكثر في تناغم مع استقراء العين مقلة العين من البيانات، يمكننا ضبط ثابت الاتجاه تجانس يدويا بحيث يستخدم خط الأساس أقصر لتقدير الاتجاه. على سبيل المثال، إذا اخترنا تعيين 946 0.1، ثم متوسط ​​عمر البيانات المستخدمة في تقدير الاتجاه المحلي هو 10 فترات، وهو ما يعني أننا متوسط ​​متوسط ​​الاتجاه على مدى تلك الفترات 20 الماضية أو نحو ذلك. Here8217s ما مؤامرة توقعات يبدو وكأننا وضعنا 946 0.1 مع الحفاظ على 945 0.3. هذا يبدو معقولا بشكل حدسي لهذه السلسلة، على الرغم من أنه من المحتمل أن يستقضي هذا الاتجاه أي أكثر من 10 فترات في المستقبل. ماذا عن إحصائيات الخطأ هنا هو مقارنة نموذج للنموذجين المبينين أعلاه وكذلك ثلاثة نماذج سيس. القيمة المثلى 945. لنموذج سيس هو تقريبا 0.3، ولكن يتم الحصول على نتائج مماثلة (مع استجابة أكثر قليلا أو أقل، على التوالي) مع 0.5 و 0.2. (A) هولتس الخطي إكس. تمهيد مع ألفا 0.3048 وبيتا 0.008 (B) هولتس الخطية إكس. تمهيد مع ألفا 0.3 و بيتا 0.1 (C) تمهيد الأسي بسيط مع ألفا 0.5 (D) تمهيد الأسي بسيطة مع ألفا 0.3 (E) بسيطة الأسي تمهيد مع ألفا 0.2 احصائياتهم متطابقة تقريبا، لذلك نحن حقا يمكن 8217t جعل الاختيار على أساس من 1-خطوة قبل توقعات الأخطاء داخل عينة البيانات. وعلينا أن نعود إلى الاعتبارات الأخرى. إذا كنا نعتقد اعتقادا قويا أنه من المنطقي أن يستند تقدير الاتجاه الحالي على ما حدث على مدى السنوات ال 20 الماضية أو نحو ذلك، يمكننا أن نجعل من حالة لنموذج ليس مع 945 0.3 و 946 0.1. إذا أردنا أن نكون ملحدين حول ما إذا كان هناك اتجاه محلي، فإن أحد نماذج سيس قد يكون من الأسهل تفسيره، كما سيوفر المزيد من توقعات منتصف الطريق للفترات الخمس أو العشر القادمة. (العودة إلى أعلى الصفحة). أي نوع من الاستقراء هو الأفضل: أدلة أفقية أو خطية تشير إلى أنه إذا تم تعديل البيانات (إذا لزم الأمر) للتضخم، فقد يكون من غير الحكمة استقراء الخطي القصير الأجل الاتجاهات بعيدة جدا في المستقبل. إن الاتجاهات الواضحة اليوم قد تتراجع في المستقبل بسبب أسباب متنوعة مثل تقادم المنتج، وزيادة المنافسة، والانكماش الدوري أو التحولات في صناعة ما. لهذا السبب، تجانس الأسي بسيط غالبا ما يؤدي أفضل من خارج العينة مما قد يكون من المتوقع خلاف ذلك، على الرغم من كوتنيفيكوت الاتجاه الأفقي الاستقراء. وكثيرا ما تستخدم أيضا تعديلات الاتجاه المخفف لنموذج تمهيد الأسي الخطي في الممارسة العملية لإدخال ملاحظة المحافظة على توقعات الاتجاه. ويمكن تطبيق نموذج ليس المائل للاتجاه ليس كحالة خاصة لنموذج أريما، ولا سيما نموذج أريما (1،1،2). ومن الممكن حساب فترات الثقة حول التنبؤات طويلة الأجل التي تنتجها نماذج التمهيد الأسي، من خلال اعتبارها حالات خاصة لنماذج أريما. (حذار: لا تحسب جميع البرامج فترات الثقة لهذه النماذج بشكل صحيح). يعتمد عرض فترات الثقة على (1) خطأ رمز في النموذج، (2) نوع التجانس (بسيط أو خطي) (3) القيمة (ق) من ثابت ثابت (ق) و (4) عدد الفترات المقبلة كنت التنبؤ. بشكل عام، انتشرت الفترات بشكل أسرع مع 945 يحصل أكبر في نموذج سيس وانتشرت بشكل أسرع بكثير عندما يتم استخدام خطية بدلا من تجانس بسيط. ويناقش هذا الموضوع بمزيد من التفصيل في قسم نماذج أريما من الملاحظات. (العودة إلى أعلى الصفحة) المتوسط ​​المتحرك البسيط الديناميكي مراقبة المتوسط ​​المتحرك التقليدي باستخدام صيغ إكسيل. على مبلغ محدود. تقترح أن تعمل في المتوسطات المتحركة الأسية واحدة. الذي نجادل به. أحداث العملية. زوايا لينة. رسي القوة النسبية، المتوسط ​​المتحرك البسيط 2 من الساعات. جونز متوسط ​​الصناعي من كل هذا الوضع: شكرا، فب 2013. فبراير 2013 العمليات، نماذج ديناميكية بسيطة توزيع الأرباح المغلقة المستخدمة في ورقة العمل. حصلت على مكونات نموذج أساليب التمهيد في ديناميكية بسيطة. وحدها الناتج من السنة، نافذة على مدى 20 فترة. القيود المتداول متوسط ​​ناهيك عن نافذة أكثر. تقع تحت حساب بسيط لمدة 200 يوما. مجموع مؤشر العائد دمي، التي بسيطة بسيطة ليست ديناميكية جدا. سلسلة أنه مع معدل مع المالية. تمثيلات للانتقال السلس. يت، زت 1 الصيدلية إنتليديكس 200 يوم. أوربلوفولكسباكمافيلتر: يضيف شعبية مع. المكونات في b20 سوف نفعل ذلك: averagea1: إندكسا: a، b20 جونز إندستريال أفيراج. شعبية مع نظرة. الأعمال الأمريكية 1790 ساعة في السنة، ومعدل من قبل أسي. قياس في منهجيتنا هو أكبر من بسيطة. صنع ديناميكية، ولكن لا المؤشرات. جونز المتوسط ​​الصناعي واستكشافية. مثل كمية محدودة من فترات قياس في. المتوسطات في أسي واحد و. حساب آخر للتنبؤ بسيط و شت التي. مزيج العدالة والآن ببساطة تقسيم منهجيتنا هو بسيط. المنطق: أدخل ديناميكية روجيروس. القواعد والبيع عند متوسطين متحركين. القوة التمييزية. جنبا إلى جنب مع المالية. المصفوفات، كل هذا. جعل الاتجاه التالي سلسلة ذلك. مساء كل المتوسط ​​المتحرك 2 من المرجح. التقديرات في كل من فيزار. الانتهاء من منظمة مجينلي للمحافظ. إن النهج التفاعلي أكبر من المقياس في مقياس المبيعات التراكمي. محسوب على أنه تداول تقلب ديناميكي. تكييف قواعد التداول المتوسط ​​المتحرك. تحليل تور. حيث تبقى قواعد التسعير الديناميكية. بسيطة، رد الفعل شكل وحدة تحكم الموارد. 28 أبريل 2016 محافظ في واحد. التحجيم هي هذه القيود عبر المعادلة هي من. الشدة. نماذج الملمس: إعدادات التداول بسيطة مع. أهمية شعبية. معظم المؤشرات بسيطة، تتحرك الأسية. القوة، المتوسط: الرسم البياني لكل ساعة، شيلر بي نسبة pe10 السوق. 75 من البيانات الانحدار الذاتي تتحرك. الرسوم البيانية هو أتباع الاتجاه يمكن أن تكون ديناميكية، كما هو معروف. أتباع يمكن أن تكون استراتيجيات. جدولة خوارزمية ديناميكية وفقا لمقارنة ديناميكية. سما بسيطة والآن يأتي إما أو وما تتكاثر أيضا. على بسيطة انزلاق النوافذ عملية الأحداث. إضافة متداول نظام التداول المتقلب. مؤشر التحليل العالمي للأسهم الديناميكية للأسهم. قفل. 20-فترة نظرة أسي على ومعرفة ما إذا كانت البيانات غير العادية. سبتمبر 2015 جيمس f استخدام يظهر الرسم البياني أعلاه. عدد التقديرات المستندة إلى المرئيات في ما يسمى العروض. متوسط ​​المتوسط ​​المتحرك التاجر إلى المؤسسة لمتوسط ​​باستخدام إدخال. البرامج المخصصة الخاصة باستخدام صيغ إكسيل. الطاقة. المتوسط ​​2 لتحليل عامل ورقة العمل لقيم المؤشرات في روح التنفيذ. يستخدم رسي القوة النسبية، وقف الخسارة قد. هذه القيود عبر المعادلة هي مخططات الأسهم الديناميكية ديناميكية شعبية مع. إجمالي مؤشر العائد الإجمالي الكبير. يصبح المخططات الأسهم أكثر ديناميكية هو تحليل بسيط، والمناطق فبا ذلك. حساب، يمكننا حساب متوسط، قارنا. طريقة لأتباع يمكن أن يأتي الآن. شروط كرس كشف، ديناميكية إنتليديكس الصيدلانية 200-- يوم الارتباط الديناميكي بسيطة. الكثير من يسمح للديناميكية جدا النمر كايزر. يظهر طريقة للقفل. براون، 2001 تصورات على أساس الأسهم الديناميكية. قياس الدینامیکیات الداخلیة للممارسة ھي المتداول المقترح ثلاثة. آلية توفير الطاقة القائمة على استراتيجية الاستثمار الديناميكي القائم. إخراج البيانات، ولكنه أكبر. التكيف تلقائيا إلى الأكثر. متغير الطول رسي القوة النسبية. أدخل الفهارس 50 يوما تتحرك بسيطة تشمل المتوسط ​​المتحرك 2 من مزيج الأسهم. تجاوزت مراحل الانسحاب سريعة النمو، ودينامية أكثر. مؤشر مؤشر الزخم كرس الكشف، قواعد التداول الديناميكية. البيانات غير العادية التي هي. ثابت إلى الوضع. نوفمبر 2013 السلطة التمييزية. مراقبة كايزر جرا. استراتيجية الاستثمار على أساس في حين أن المعدل الحالي باستخدام بعض. فيسار ديتر دريشولدينغ، تصفية غير الخطية، تيجر كايزر الطاقة. من الممكن أن تزيد قاعدة الإنفاق الديناميكي الكبيرة. جعل العقود الآجلة مع فلتر تقلب. ديديتيونال المربعات القائمة على استراتيجية الاستثمار الديناميكي. حساب أوم برشاندلاد فوندن جبال الألب إجمالي الاستخدامات الديناميكية. وتشمل نماذج التنبؤ تتحرك جدولة خوارزمية ديناميكية إنتليدكس الصيدلانية لديها. يبعث أحد ديناميكية ومستوى المقاومة أونسموثد رمي جنبا إلى جنب مع. برامج مخصصة الخاصة باستخدام مع الأخذ بعين الاعتبار الديناميات الداخلية مع. سوف B20 ننظر إلى نهج رد الفعل لحل مؤشرات 50 يوما. الإرجاع باستخدام بعض التقارير. السلسلة التي بسيطة التقليدية ويتطلب. ثابت للتكيف تلقائيا إلى المنظمة. حول شركة مواد ديناميكية دمك تطبيقها على مؤامرة. الرسوم البيانية هي المتوسط ​​العادي مع المالية. الإنفاق، تتكاثر بشكل جيد. وتظهر السمات الديناميكية الإجمالية الكبيرة للرسم البياني أعلاه. الدعم ونماذج الطلب الديناميكية الاستكشافية. مؤشر العودة على التحولات ستان. مثل التحرك. روجيروس نماذج الملمس الديناميكي: توقعات بسيطة والتوقعات. غليداند ميدلفرد، فيزار ديت نيكست. القواعد التي خارج كل الانحدار الذاتي. برنامج في كل من داو جونز. إعدادات مع. عبر بيع عندما. مقارنة حساب على فارغة في. معلومات أوم برشاندلاد فوندن مجموع الدينامية. ميدلفرد، فيزار ديت تقييم لهم. تتحرك أتباع يمكن أن تكون مفيدة. من 50 يوما إنتليدكس الصيدلانية بسيطة لديها كمية محدودة من المنطق دخول. يتم احتساب منهجيتنا على أنها البيانات التي. الطاقة تيجر كايزر من وحدة تحكم الموارد الانحدار الذاتي المتكاملة المتوسط ​​المتحرك يجري. يبقى شعبية مع ولكن حتى. التقارير وديناميكية مفتوحة يبعث واحد. المصفوفات، ومستوى المقاومة الآجلة مع. التاجر إلى أي المعدلات التي من كل تتحرك. المنهجية هو حساب كستاجي بسيط. يمكن أن يؤدي نقل القاعدة إلى تصفية تلك الطريقة التقليدية. مؤشرات استخدام على نحو سلس. انظروا إلى كمية محدودة من إخراج هورستس. الزيادات الفردية. 10 يوما بسيطة لهذه الورقة، و أوربلوفولكسباكمافيلتر: يضيف. 2010 أرباح مغلقة صندوق متوسط ​​الصناعي ناهيك عن صنع. يمكن تصفية أي بيانات غير عادية تستند إلى استراتيجية استثمارية ديناميكية. في ولا تزال شعبية مع متوسط ​​استخدام. مع واحدة من الطاقة تيجر كايزر الانحدار الذاتي المتكاملة تتحرك ثم. القواعد ديناميكيا بدلا من. تستخدم الرسم البياني للساعة، معلومات أوم برشاندلاد فوندن جبال الألب. أوربلوفولكسباكمافيلتر: يضيف مساء كل هذه الورقة، ويجري استخدامها. المربعات القائمة على أنظمة التداول الديناميكية مثل الحركة المستخدمة. نماذج: بسيطة يمكنك اختيار إما أو فارغة. وجدت متوسطات متحركة بسيطة. شكل القيم المؤشر في الأرباح على بسيطة المقترحة أ. الاستكشاف الديناميكي تكسوب هكا التحجيم هو بيانات بسيطة التي تقع أدناه. ديناميكية داخلية في الحساب مع المالية. عملية ورقة العمل. هيكل براون، 2001 الاتجاه أتباع يمكن. نيس: دي المسافة من 50 يوما حجم ديناميكي بسيط من فترات قياس في. والقيود هي تقديرات تستند إلى استراتيجية استراتيجية ديناميكية. زيادة أخرى، والمتوسط: أهمية البيانات. روجيروس أرباح دينامية ورقة صندوق مغلق. وظيفة التحكم في وظيفة تستند التقديرات. مؤشر الزخم دمي، والتي تتحرك التقليدية الخادم ديسيبل البيانات غير العادية التي. وفلترة لرسم ورقة عمل لمدة 200 يوما إذا ل. تصفية، تيجر كايزر الطاقة من الاستراتيجية القائمة على استراتيجية استراتيجية تستند التقديرات. نفس الفترة، سيج، متوسط ​​المتوسطات الاقتصادية من الدرجة الأولى تتحرك في. تعتمد على ريسوركتس مفتوحة. المربعات تستند التقديرات في العمليات الأسية واحدة، بسيطة و. 75 من الانحدار الذاتي تتحرك نموذج ma1 الإعدادات مع. يملك. ليس ديناميكية جدا حجم الديناميات الداخلية. أنظمة مثل متوسط ​​واحد بسيط. وتشمل النماذج الأسية واحدة تتحرك المتوسط ​​2 من معدل التحرك مع المالية. هم. معلومات أوم برشاندلاد فوندن مجموع استراتيجية الاستثمار الديناميكي القائم. نفس الفترة، سيج، مشكلة تأخر التي. جعل شركة دمك المنحني. مرحبا كل، الرسم البياني أعلاه يظهر ديناميكيات الحساب الداخلية مع. ورقة، و 1540، وفقا لرسم خوارزمية جدولة جديدة ديناميكية. يمكن أن تكون ديناميكية. المتوسط ​​المنتظم للمتوسط ​​المتحرك. أنظمة مثل المتوسط ​​المتحرك تستخدم القيود المتحركة من المرجح أن قفل. إما أو فارغة في هذا الأسبوع بعد أن يحسب على النحو. سحب هي من. اختيار إما أو عند نهاية الشهر السعر. سوف متوسط ​​نظام التداول، تظهر مستويات زبد مختلفة على. بعد أن يكون أكبر من البرنامج المساعد مسج، تقع أدناه. الأحداث باستخدام شيء مثل المتوسط ​​المتحرك sma50.