Previsão por Técnicas de Suavização Este site é uma parte dos objetos de aprendizagem de JavaScript E-Labs para tomada de decisão. Outros JavaScript nesta série são categorizados sob diferentes áreas de aplicações na seção MENU nesta página. Uma série de tempo é uma seqüência de observações que são ordenadas no tempo. Inerente na coleta de dados levados ao longo do tempo é alguma forma de variação aleatória. Existem métodos para reduzir o cancelamento do efeito devido a variação aleatória. As técnicas amplamente utilizadas são suavização. Estas técnicas, quando devidamente aplicadas, revelam mais claramente as tendências subjacentes. Insira a série de tempo em ordem de linha em seqüência, começando pelo canto superior esquerdo e o (s) parâmetro (s) e, em seguida, clique no botão Calcular para obter uma previsão de um período antecipado. Caixas em branco não são incluídas nos cálculos, mas zeros são. Ao inserir seus dados para mover de célula para célula na matriz de dados use a tecla Tab não seta ou digite chaves. Características de séries temporais, que podem ser reveladas ao examinar seu gráfico. Com os valores previstos, eo comportamento residual, modelagem de previsão de condições. Médias móveis: As médias móveis classificam-se entre as técnicas mais populares para o pré-processamento de séries temporais. Eles são usados para filtrar o ruído branco aleatório dos dados, para tornar a série de tempo mais suave ou mesmo para enfatizar certos componentes informativos contidos na série de tempo. Suavização Exponencial: Este é um esquema muito popular para produzir uma Série de Tempo suavizada. Enquanto que em Médias Móveis as observações passadas são ponderadas igualmente, a Suavização Exponencial atribui pesos exponencialmente decrescentes à medida que a observação avança. Em outras palavras, as observações recentes recebem relativamente mais peso na previsão do que as observações mais antigas. O Double Exponential Smoothing é melhor para lidar com as tendências. Triple Exponential Smoothing é melhor no manuseio de tendências de parabola. Uma média móvel exponencialmente ponderada com uma constante de suavização a. Corresponde aproximadamente a uma média móvel simples de comprimento (isto é, período) n, onde a e n estão relacionados por: a 2 / (n1) OR n (2 - a) / a. Assim, por exemplo, uma média móvel exponencialmente ponderada com uma constante de suavização igual a 0,1 corresponderia aproximadamente a uma média móvel de 19 dias. E uma média móvel simples de 40 dias corresponderia aproximadamente a uma média móvel exponencialmente ponderada com uma constante de suavização igual a 0,04878. Suavização Linear Exponencial de Holts: Suponha que a série de tempo não é sazonal, mas exibe tendência. Holts método estima tanto o nível atual ea tendência atual. Observe que a média móvel simples é caso especial da suavização exponencial, definindo o período da média móvel para a parte inteira de (2-Alpha) / Alpha. Para a maioria dos dados empresariais, um parâmetro Alpha menor que 0,40 é frequentemente eficaz. No entanto, pode-se realizar uma busca de grade do espaço de parâmetro, com 0,1 a 0,9, com incrementos de 0,1. Então o melhor alfa tem o menor erro médio absoluto (erro MA). Como comparar vários métodos de alisamento: Embora existam indicadores numéricos para avaliar a precisão da técnica de previsão, a abordagem mais ampla consiste na comparação visual de várias previsões para avaliar a sua precisão e escolher entre os vários métodos de previsão. Nesta abordagem, é necessário plotar (usando, por exemplo, Excel) no mesmo gráfico os valores originais de uma variável de série temporal e os valores previstos de vários métodos de previsão diferentes, facilitando assim uma comparação visual. Você pode gostar de usar as Previsões Passadas por Técnicas de Suavização JavaScript para obter os valores de previsão anteriores com base em técnicas de suavização que usam apenas um único parâmetro. Holt e Winters usam dois e três parâmetros, respectivamente, portanto, não é uma tarefa fácil selecionar os valores ótimos, ou mesmo próximos, ótimos por tentativa e erros para os parâmetros. A suavização exponencial única enfatiza a perspectiva de curto alcance que define o nível para a última observação e é baseada na condição de que não há tendência. A regressão linear, que se ajusta a uma linha de mínimos quadrados aos dados históricos (ou dados históricos transformados), representa a faixa de longo alcance, que está condicionada à tendência básica. Holts linear suavização exponencial captura informações sobre tendência recente. Os parâmetros no modelo de Holts são níveis-parâmetro que devem ser diminuídos quando a quantidade de variação de dados é grande, e as tendências-parâmetro devem ser aumentadas se a tendência de direção recente é apoiada pelo causal alguns fatores. Previsão de Curto Prazo: Observe que cada JavaScript nesta página fornece uma previsão de um passo adiante. Para obter uma previsão de duas etapas. Basta adicionar o valor previsto ao final dos dados de séries temporais e, em seguida, clicar no mesmo botão Calcular. Você pode repetir este processo por algumas vezes para obter as previsões de curto prazo necessárias. Indicador de Regressão Linear O Indicador de Regressão Linear é usado para a identificação de tendências e tendências seguindo de forma semelhante às médias móveis. O indicador não deve ser confundido com Linhas de Regressão Linear que são linhas retas instaladas em uma série de pontos de dados. O Indicador de Regressão Linear traça os pontos finais de toda uma série de linhas de regressão linear desenhadas em dias consecutivos. A vantagem do Indicador de Regressão Linear sobre uma média móvel normal é que ela tem menos atraso que a média móvel, respondendo mais rapidamente às mudanças de direção. A desvantagem é que é mais propenso a whipsaws. O Indicador de Regressão Linear é adequado apenas para negociação de tendências fortes. Os sinais são tomados de forma semelhante às médias móveis. Use a direção do Indicador de Regressão Linear para entrar e sair com um indicador de longo prazo como um filtro. Vá longo se o indicador de regressão linear virar para cima ou sair de um comércio curto. Ir curto (ou sair de um comércio longo) se o Indicador de Regressão Linear virar para baixo. Uma variação acima é entrar em negociações quando o preço cruza o Indicador de Regressão Linear, mas ainda sai quando o Indicador de Regressão Linear se torna negativo. Exemplo Passe o mouse sobre as legendas dos gráficos para exibir os sinais de negociação. Vá longo L quando o preço cruza acima do Indicador de Regressão Linear de 100 dias enquanto o 300-dia está subindo Sair X quando o Indicador de Regressão Linear de 100 dias virar para baixo Vá longamente de novo em L quando o preço cruza acima do Indicador de Regressão Linear de 100 dias Sair X quando o Indicador de Regressão Linear de 100 dias virar para baixo Go long L quando o preço cruza acima de 100 dias de Regressão Linear Sair X quando o indicador de 100 dias se voltar para baixo Go long L quando o Indicador de Regressão Linear de 300 dias aparecer após o preço cruzado acima O Indicador de 100 dias Saia de X quando o Indicador de Regressão Linear de 300 dias se desligar. A divergência bearish no indicador adverte de uma reversão principal da tendência. Movendo a regressão linear O indicador movente da regressão linear é uma grande ferramenta pequena que possa o ajudar começar dentro e fora do mercado mais rapidamente. Existem dois tipos principais de regressão linear: a linha de tendência de regressão linear ea regressão linear móvel. Ambos usam o método dos quadrados quotleast para traçar certos pontos. Isso significa simplesmente, minimizando a distância entre dois pontos para lhe dar o menor valor. Embora pareça exatamente como uma média móvel em um gráfico, ele reage muito mais rápido. Dê uma olhada na tabela abaixo. Maior Queda Percentual Anual no Dow Jones O maior declínio anual da Média Industrial Dow Jones ocorreu quando a média fechou em 77,90 pontos em 31 de dezembro de 1931. Isso foi 52,6 inferior ao do início do ano. Fonte: Guinness World Records Há muitas possibilidades para usar uma regressão linear em movimento, mas o mais comum é quando ele cruza alguma outra média. Como um exemplo, configure suas cartas com uma média movente simples de 12 períodos dos altos e uma média movente simples de 12 períodos dos pontos baixos. Em seguida, defina a regressão linear em movimento para 21. Quando a regressão linear em movimento de 21 períodos cruza acima da média móvel de 12 períodos dos máximos, isso cria um sinal de compra. Quando a regressão linear de 21 períodos cruza abaixo da média móvel simples de 12 períodos dos máximos, que é a saída. O oposto é verdadeiro para comércios curtos. Dê uma olhada no próximo gráfico. A desvantagem de usar a regressão linear em movimento é que, a menos que você use algum tipo de filtro, é propenso a um monte de whipsaw. O pequeno canal de 12 períodos ajuda a tirar parte disso, mas você também pode experimentar usando RSI, MACD ou estocástico como um filtro. Calendário Económico Calendário PPI Relevância: Isto é importante. (4) Escala de 1-5 Fonte: Departamento de Trabalho dos EUA, Bureau of Labor statistics. Tempo de Liberação Programado: Informações sobre o mês anterior lançado às 8:30 ET ao redor do dia 11 de cada mês O Índice de Preços do Produtor mede os preços dos bens no nível de atacado. As três principais categorias que compõem o PPI são: bruto, intermediário e acabado, o mais importante dos quais é o índice de produtos acabados. Este é o preço dos produtos que estão prontos para venda ao usuário. Buy On Close Para comprar no final de uma sessão de negociação Comércio de Gabinete Permite que os comerciantes de opções para fechar deep out-of-the-money opções de negociação a opção a um preço igual a um meio tick. Também conhecido como (CAB). CFTC Commodities Futures Trading Comissão. Regulamenta a indústria de futuros de commodities nos Estados Unidos. Orde r Uma ordem colocada acima ou abaixo do preço de mercado atual para proteger mais perde. O fechamento O último preço de fechamento ou intervalo no final de uma sessão de negociação em um determinado mercado. Para os mercados que são 24 horas, significa geralmente o fim do período de 24 horas. Atenciosamente Mark McRae As informações, gráficos ou exemplos contidos nesta lição são apenas para fins ilustrativos e educacionais. Não deve ser considerado como um conselho ou uma recomendação para comprar ou vender qualquer segurança ou instrumento financeiro. Nós não e não podemos oferecer conselhos de investimento. Para mais informações, leia o nosso aviso de isenção de responsabilidade. Para imprimir ou salvar uma cópia desta lição em formato PDF, basta clicar no link PRINT. Isso abrirá a lição em um formato PDF que, você pode então IMPRIMIR. Se você não está familiarizado com PDF ou não tem uma cópia gratuita do Arobat Reader ver instruções. Regressão Linear Usado para determinar a direção de uma tendência, uma linha de regressão linear passa por um conjunto de preços de modo que a menor quantidade de espaço existe entre todos os Os pontos de preço ea Linha de Regressão Linear. Em vez de um gráfico de preços com pontos de preço dispersos, a linha de regressão linear permite que você veja claramente se os preços estão tendendo para cima, para baixo ou para os lados. Os preços tendem a se mover acima e abaixo da linha de regressão linear. Como resultado, quando os preços estão abaixo da linha, os analistas costumam prever os preços vão subir, e quando theyre acima da linha, os preços são previstos para voltar a cair para a linha de regressão linear. Alguns analistas também traçam Linear Regression Channel Lines, que são linhas que correm paralelas e equidistantes da linha de tendência central. As linhas de canal são traçadas com base nos pontos de fecho mais afastados - tanto altos como baixos - da Linha de Regressão Linear. Traçar essas linhas pode fornecer uma representação visual da tendência, bem como o intervalo onde você pode esperar negociação para ocorrer. Enquanto a linha do meio pode ajudá-lo a prever um preço provável de segurança, a linha inferior mostra o nível de suporte de segurança, ea linha superior quantifica o nível de resistência. Linhas de Regressão Linear são criadas usando um cálculo complexo chamado método de mínimos quadrados. Cálculos O indicador de Regressão Linear é calculado ajustando uma linha de regressão linear sobre os valores para o período determinado e, em seguida, determinando o valor atual para essa linha. Uma linha de regressão linear é uma linha reta que é o mais próximo possível de todos os valores dados. Gráfico de Amostra Ao contrário de uma Média Móvel, o Indicador de Regressão Linear não exibe tanto atraso. Como o Indicador de Regressão Linear está ajustando uma linha aos pontos de dados ao invés de simplesmente fazer a média deles, a linha de Regressão Linear torna-se mais responsiva às mudanças nos preços. Quando os preços são persistentemente maior ou menor do que o preço previsto, você normalmente pode esperar que eles retornem a níveis mais realistas. O Indicador de Regressão Linear mostra onde os preços devem ser negociados em uma base estatística e qualquer desvio excessivo da linha de regressão é provável que seja de curta duração. As estratégias descritas neste artigo são apenas para fins informativos, e seu uso não garante lucro. Nenhuma das informações fornecidas deve ser considerada uma recomendação ou solicitação para investir ou liquidar um determinado título ou tipo de garantia. Os investidores devem pesquisar toda a segurança antes de tomar uma decisão de investimento. Os títulos estão sujeitos a flutuações do mercado e podem perder valor. A Scottrade recebeu a maior pontuação numérica no estudo de satisfação de investidores autodirecionados, com base em 4.242 respostas, medindo 13 empresas e as experiências e percepções de investidores que usam empresas de investimento auto-dirigidas, pesquisadas em janeiro de 2016. Suas experiências podem variar. Visite jdpower. O login e acesso autorizado à conta indicam que o cliente concorda com o Contrato de Conta de Corretagem. Tal consentimento é eficaz em todos os momentos ao usar este site. O acesso não autorizado é proibido. Scottrade, Inc. e Scottrade Bank são empresas separadas, mas afiliadas e são subsidiárias integrais da Scottrade Financial Services, Inc. Produtos e serviços de corretagem oferecidos pela Scottrade, Inc. - Membro FINRA e SIPC. Depósito de produtos e serviços oferecidos pelo Scottrade Bank, Membro FDIC. 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Todos os direitos reservados.8.5 Média móvel do ponto final A média móvel do ponto final (EPMA) estabelece um preço médio ajustando uma linha recta de mínimos quadrados (ver Regressão linear) até os últimos preços de fechamento de N dias e tomando o ponto final da linha (Ou seja, a linha como no último dia) como a média. Este cálculo é feito por vários outros nomes, incluindo a média móvel dos mínimos quadrados (LSQMA), a regressão linear em movimento ea previsão das séries temporais (TSF). Joe Sharprsquos ldquomodified mover averagerdquo é a mesma coisa também. A fórmula acaba sendo uma média ponderada simples de preços de N passados, com pesos indo de 2N-1 para baixo para - N2. Isso é facilmente derivado das fórmulas de mínimos quadrados, mas apenas olhando para os pesos a conexão com os mínimos quadrados não é de todo óbvio. Se p1 é todayrsquos próximo, p2 yesterdays, etc, então Os pesos diminuem por 3 para cada dia mais velho, e vão negativo para o terço o mais velho dos N dias. O gráfico a seguir mostra que para N15. Os negativos significam que a média é ldquooverweightrdquo em preços recentes e pode overshoot ação de preço após um salto súbito. Em geral, porém, porque a linha ajustada deliberadamente passa pelo meio de preços recentes, a EPMA tende a estar no meio de preços recentes, ou uma projeção de onde eles pareciam estar em tendência. Itrsquos interessante comparar o EPMA com um simples SMA (veja Simple Moving Average). Um SMA efetivamente desenha uma linha horizontal através dos últimos N dias preços (sua média), enquanto o EPMA desenha uma linha inclinada. O indicador de inércia (ver Inércia) utiliza a EPMA. Kevin Ryde Chart é um software livre que você pode redistribuí-lo e / ou modificá-lo sob os termos da Licença Pública Geral GNU, conforme publicada pela Free Software Foundation ou versão 3 , Ou (a seu critério) qualquer versão posterior.
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