Regressão Linear E Médias Móveis

A diferença entre a função de média móvel (série de tempo) calcula a diferença entre um valor e sua média móvel em séries temporais. Parâmetros ------------------ Dados Os dados a analisar. Isso geralmente é um campo em uma série de dados ou um valor calculado. Período O número de barras de dados a incluir na média, incluindo o valor atual. Por exemplo, um período de 3 inclui o valor atual e os dois valores anteriores. Função Valor ------------------------ A média móvel da série temporal é calculada ajustando uma linha de regressão linear sobre os valores para o período determinado e depois determinando O valor atual dessa linha. Uma linha de regressão linear é uma linha direta que é o mais próximo possível de todos os valores dados. A média móvel da série temporal no início de uma série de dados não é definida até que haja valores suficientes para preencher o período especificado. Note-se que uma média móvel de séries temporais difere muito de outros tipos de médias móveis em que o valor atual segue a tendência recente dos dados, e não uma média real dos dados. Por isso, o valor desta função pode ser maior ou menor do que todos os valores que estão sendo usados ​​se a tendência dos dados geralmente estiver aumentando ou diminuindo. A diferença da média móvel é a média móvel subtraída do valor atual. Uso ----------- As médias móveis são úteis para suavizar os dados brutos ruidosos, como os preços diários. Os dados de preços podem variar muito do dia-a-dia, obscurecendo se o preço está subindo ou desce ao longo do tempo. Ao analisar a média móvel do preço, pode-se ver uma imagem mais geral das tendências subjacentes. Uma vez que as médias móveis podem ser usadas para ver tendências, elas também podem ser usadas para ver se os dados estão atrapalhando a tendência. Isso faz a diferença da média móvel útil para destacar onde os dados estão se afastando da tendência. Regressão linear móvel O indicador de regressão linear em movimento é uma ótima ferramenta que pode ajudá-lo a entrar e sair do mercado mais rápido. Existem dois tipos principais de regressão linear: a linha de tendência de regressão linear e a regressão linear em movimento. Ambos usam o quotleast squaresquot método para traçar certos pontos. Isso significa simplesmente, minimizando a distância entre dois pontos para lhe dar o menor valor. Embora pareça apenas uma média móvel em um gráfico, ele reage muito mais rápido. Dê uma olhada na tabela abaixo. Maior queda anual percentual na 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. Esta foi 52,6 inferior ao início do ano. Fonte: Guinness World Records Existem muitas possibilidades para usar uma regressão linear em movimento, mas a mais comum é quando cruza alguma outra média. Por exemplo, configure seus gráficos com uma média móvel simples de 12 períodos dos máximos e uma média móvel simples de 12 períodos. Em seguida, defina a regressão linear em movimento para 21. Quando o período 21, a regressão linear movendo-se acima da média móvel de 12 períodos dos altos, cria um sinal de compra. Quando a regressão linear de 21 períodos cruza abaixo da média móvel de 12 vezes dos máximos, essa é a saída. O contrário é verdadeiro para trocas curtas. 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 muita whipsaw. O pequeno canal de 12 períodos ajuda a tirar parte disso, mas você também pode experimentar o uso de RSI, MACD ou estocástico como um filtro. Calendário econômico Calendário s PPI Relevância: isso é importante. (4) Escala de 1-5 Fonte: Departamento de Trabalho dos E. U.A., estatísticas do Bureau of Labor. Tempo de lançamento agendado: Informações sobre o mês anterior lançado às 8:30 ET em torno do 11º de cada mês O Índice de Preços ao Produtor mede os preços dos produtos no nível atacadista. As três categorias principais que compõem o PPI são: bruto, intermediário e acabado, sendo o mais importante o índice de produtos acabados. Este é o preço dos produtos que estão prontos para venda ao usuário. Compre on Close Para comprar no final de uma sessão de negociação Comércio de gabinete Permite que os comerciantes de opções fechem opções profundas fora do dinheiro ao negociar a opção a um preço igual a metade do tiquetaque. Também conhecido como (CAB). CFTC A Commodities Futures Trading Commission. Regula a indústria de futuros de commodities nos Estados Unidos Stop Orde r Uma ordem colocada acima ou abaixo do preço de mercado atual para proteger mais perdas. O Fechar O último preço ou intervalo de fechamento no final de uma sessão de negociação em um mercado específico. Para mercados que são 24 horas, geralmente significa o fim do período de 24 horas. Atenciosamente Mark McRae Informações, gráficos ou exemplos contidos nesta lição são apenas para fins ilustrativos e educacionais. Não deve ser considerado conselho ou recomendação para comprar ou vender qualquer instrumento financeiro ou de segurança. Nós não oferecemos e não podemos oferecer conselhos de investimento. Para mais informações, leia nosso aviso legal. Para imprimir ou salvar uma cópia desta lição em formato PDF, basta clicar no link IMPRIMIR. Isso abrirá a lição em um formato PDF que, então, você pode IMPRIMIR. Se você não está familiarizado com o PDF ou não tem uma cópia GRATUITA do Arobat Reader, consulte as instruções. Forecasting by Smoothing Techniques Este site faz parte dos objetos de aprendizado do JavaScript E-E para fins de tomada de decisão. Outro JavaScript nesta série é categorizado em diferentes áreas de aplicações na seção MENU nesta página. Uma série temporal é uma sequência de observações que são ordenadas a tempo. Inerente à coleta de dados obtidos 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 o alisamento. Essas técnicas, quando aplicadas corretamente, revelam mais claramente as tendências subjacentes. Digite as séries temporais em ordem de linha em sequência, a partir do canto superior esquerdo e o (s) parâmetro (s), e clique no botão Calcular para obter uma previsão em um período de antecedência. As caixas em branco não estão incluídas nos cálculos, mas os zeros são. Ao inserir seus dados para mover de célula para célula na matriz de dados, use a tecla Tab, sem seta ou digite as chaves. Características das séries temporais, que podem ser reveladas examinando seu gráfico. Com os valores previstos e o comportamento dos resíduos, modelagem de previsão de condições. Médias móveis: as médias médias classificam as técnicas mais populares para o pré-processamento de séries temporais. Eles são usados ​​para filtrar o ruído branco aleatório dos dados, para tornar as séries temporais mais suaves ou mesmo para enfatizar certos componentes informativos contidos nas séries temporais. Suavização exponencial: Este é um esquema muito popular para produzir uma série de tempo suavizada. Considerando que, nas Médias móveis, as observações passadas são ponderadas de forma igual, Suavização exponencial atribui pesos exponencialmente decrescentes à medida que a observação envelhece. Em outras palavras, as observações recentes recebem relativamente mais peso na previsão do que as observações mais antigas. O Suavizado Exponencial Duplo é melhor nas tendências de manuseio. O Triple Exponential Suavização é melhor no manuseio de tendências da parábola. Uma média móvel ponderada exponencialmente 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 ponderada exponencialmente 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 ponderada exponencialmente com uma constante de suavização igual a 0,04878. Holst Linear Exponential Suavização: Suponha que as séries temporais não sejam sazonais, mas que mostram a tendência de exibição. O método Holts estima tanto o nível atual como a atual tendência. Observe que a média móvel simples é um caso especial do alisamento exponencial, definindo o período da média móvel para a parte inteira de (2-Alpha) Alpha. Para a maioria dos dados de negócios, um parâmetro Alpha menor que 0.40 geralmente é efetivo. No entanto, pode-se realizar uma pesquisa em grade do espaço dos parâmetros, com 0,1 a 0,9, com incrementos de 0,1. Então, o melhor alfa tem o menor erro absoluto médio (erro MA). Como comparar vários métodos de suavização: embora existam indicadores numéricos para avaliar a precisão da técnica de previsão, a abordagem mais ampla é o uso de comparação visual de várias previsões para avaliar sua precisão e escolher entre os vários métodos de previsão. Nesta abordagem, é necessário traçar (usando, por exemplo, Excel), no mesmo gráfico, os valores originais de uma variável de séries temporais e os valores previstos de vários métodos de previsão diferentes, facilitando assim uma comparação visual. Você pode gostar de usar as previsões passadas por Smoothing Techniques JavaScript para obter os valores de previsão passados ​​com base em técnicas de suavização que usam apenas um único parâmetro. Os métodos Holt e Winters usam dois e três parâmetros, respectivamente, portanto, não é uma tarefa fácil selecionar os valores ideais ótimos, ou mesmo próximos, por testes e erros para os parâmetros. O alisamento exponencial único enfatiza a perspectiva de curto alcance, ele define o nível para a última observação e baseia-se na condição de que não há nenhuma tendência. A regressão linear, que se adapta a uma linha de mínimos quadrados aos dados históricos (ou dados históricos transformados), representa o longo alcance, que está condicionado à tendência básica. Holder linear exponencial suavização capta informações sobre a tendência recente. Os parâmetros no modelo 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 direção da tendência recente for suportada pelos fatores causais. Previsão de curto prazo: observe que cada JavaScript nesta página fornece uma previsão de um passo a frente. Para obter uma previsão de duas etapas. Simplesmente adicione o valor previsto para o final de seus dados da série temporal e clique no mesmo botão Calcular. Você pode repetir este processo por algumas vezes para obter as previsões necessárias a curto prazo.