Moyenne Mobile De La Période M

Comment calculer stochastiques et faire un graphique d'oscillateur stochastique Dans le stock trading, stochastique ou analyse stochastique se réfère à interpréter les oscillations dans les prix de clôture. Un oscillateur stochastique est un graphique qui trace ces fluctuations sur une période de temps, habituellement plusieurs mois. Les opérateurs boursiers utilisent l'analyse stochastique pour décider quand ils devraient acheter et vendre des actions. L'hypothèse clé derrière est que quand un cours de clôture des stocks est proche de son passé élevé, le prix jours suivants ne sera pas drastiquement plus élevé. Ou lorsque le cours de clôture est proche d'un faible passé, alors le prix jours suivants ne sera pas drastiquement plus bas. Les étapes ci-dessous vous montreront comment les stochastiques de stock sont calculées et comment vous pouvez tracer les oscillations stochastiques. Vous pouvez utiliser Excel, Mathematica, Matlab ou un programme d'analyse statistique pour générer des indicateurs stochastiques. Vous pouvez également utiliser Had2Knows calculatrice en ligne libre oscillateur stochastique. Les indicateurs stochastiques de stock sont des moyennes mobiles Un oscillateur stochastique trace deux graphiques linéaires qui sont dérivés des prix de clôture quotidiens. L'une des lignes représente la variation du cours de clôture par rapport au cours supérieur et inférieur des N derniers jours (y compris le jour en cours). C'est ce qu'on appelle Fast K. L'autre ligne représente la moyenne des valeurs de Fast K au cours des derniers M jours. C'est ce qu'on appelle soit Slow K soit Fast D. C'est la moyenne mobile de la période M de Fast K. Les commerçants boursiers qui utilisent l'analyse stochastique fixent habituellement N14 et M3. Certaines peuvent également contenir N9 ou N5. La formule de Fast K pour un jour donné est donnée par l'équation: (CP de Todays) - (CP le plus faible au cours des N derniers jours) (CP le plus élevé au cours des N derniers jours) Cours de clôture. Par exemple, supposons que la liste suivante représente un cours de clôture des stocks sur une période de 20 jours. Les sept derniers jours de la période sont étiquetés par jour de la semaine. 5, 3, 5, 8, 2, 4, 6, 3, 5, 3, 4, 7, 3 (Th), 4 (F), 3 (Sa), 3 (Su) , 7 (Tu), 4 (W) Ensuite, si nous utilisons N14, les valeurs Fast K pour les sept derniers jours sont Thrusday Fast K (3-2) (8-2) 0.17 ou 17 Friday Fast K (4-2) (8-2) 0,33 ou 33 Samedi Rapide K (3-2) (8-2) 0,17 ou 17 Dimanche Rapide K (3-2) (8-2) 0,17 ou 17 Lundi Rapide K (6-2) (7 -2) 0,80 ou 80 Mardi Rapide K (7-3) (7-3) 1,00 ou 100 Mercredi Rapide K (4-3) (7-3) 0,25 ou 25 Ensuite, vous pouvez calculer les valeurs de KFast D lentes de la 5 jours en calculant la moyenne des valeurs de Fast K pour les trois derniers jours: Samedi Slow K (0.170.330.17) 3 0.22 ou 22 Dimanche Slow K (0.170.170.33) 3 0.22 ou 22 Lundi Slow K (0.800.170.17) 3 0,38 ou 38 Mardi Slow K (1,000.800.17) 3 0.65 ou 65 mercredi Slow K (0.251.000.80) 3 0.68 ou 68 Pour faire un graphique ou un graphique de ces oscillations stochastiques, il suffit de tracer ces nombres sur un graphique avec l'axe horizontal marqué Par jour, et l'axe vertical marqué d'une échelle de 0 à 1. Vous pouvez également tracer une ligne appelée la Slow D. Qui est la moyenne mobile de 3 jours des valeurs de K lentes. Par exemple, les valeurs lentes D pour les lundi, mardi et mercredi sont Lundi Lente D (0,380.220.22) 3 0,27 ou 27 Mardi Lente D (0,650,380.22) 3 0,42 ou 42 Mercredi Lente D (0,680.650.38) 3 0,57 ou 57 169 Had2Know 2010Moving Moyenne Prévision Introduction. Comme vous pouvez le deviner, nous examinons certaines des approches les plus primitives en matière de prévision. Mais nous espérons que ce sont au moins une introduction utile à certains des problèmes informatiques liés à la mise en œuvre des prévisions dans les tableurs. Dans cette veine, nous allons continuer en commençant par le début et commencer à travailler avec les prévisions Moyenne mobile. Prévisions moyennes mobiles. Tout le monde est familier avec les prévisions de moyenne mobile, peu importe s'ils croient qu'ils sont. Tous les étudiants les font tout le temps. Pensez à vos résultats d'examen dans un cours où vous allez avoir quatre tests au cours du semestre. Supposons que vous avez obtenu un 85 sur votre premier test. Que penseriez-vous que votre professeur pourrait prédire pour votre score de test suivant Que pensez-vous que vos amis pourraient prédire pour votre score de test suivant Que pensez-vous que vos parents pourraient prédire pour votre score de test suivant Indépendamment de Tous les blabbing que vous pourriez faire à vos amis et parents, ils et votre professeur sont très susceptibles de vous attendre à obtenir quelque chose dans le domaine des 85 que vous venez de recevoir. Eh bien, maintenant, supposons qu'en dépit de votre auto-promotion à vos amis, vous surestimer vous-même et la figure que vous pouvez étudier moins pour le deuxième test et ainsi vous obtenez un 73. Maintenant, qu'est-ce que tous les intéressés et indifférents va Anticiper que vous obtiendrez sur votre troisième test Il ya deux approches très probables pour eux de développer une estimation indépendamment du fait qu'ils le partageront avec vous. Ils peuvent se dire, ce type est toujours souffler de la fumée sur son smarts. Hes va obtenir un autre 73 si hes chance. Peut-être que les parents vont essayer d'être plus solidaires et dire: «Bien, jusqu'à présent, vous avez obtenu un 85 et un 73, donc vous devriez peut-être figure sur obtenir un (85 73) 2 79. Je ne sais pas, peut-être si vous avez moins de fête Et werent wagging la belette partout et si vous avez commencé à faire beaucoup plus d'étude, vous pourriez obtenir un score plus élevé. quot Ces deux estimations sont en fait des prévisions moyennes mobiles. Le premier est d'utiliser uniquement votre score le plus récent pour prévoir vos performances futures. C'est ce que l'on appelle une moyenne mobile en utilisant une période de données. La seconde est également une prévision moyenne mobile, mais en utilisant deux périodes de données. Supposons que toutes ces personnes se brisant sur votre grand esprit ont sorte de pissé vous off et vous décidez de bien faire sur le troisième test pour vos propres raisons et de mettre un score plus élevé en face de vos quotalliesquot. Vous prenez le test et votre score est en fait un 89 Tout le monde, y compris vous-même, est impressionné. Donc, maintenant, vous avez le test final du semestre à venir et, comme d'habitude, vous vous sentez le besoin d'inciter tout le monde à faire leurs prédictions sur la façon dont vous allez faire sur le dernier test. Eh bien, j'espère que vous voyez le modèle. Maintenant, j'espère que vous pouvez voir le modèle. Qui pensez-vous est le sifflet le plus précis alors que nous travaillons. Maintenant, nous revenons à notre nouvelle entreprise de nettoyage a commencé par votre demi-soeur sœur appelé Whistle While We Work. Vous avez des données de ventes passées représentées par la section suivante dans une feuille de calcul. Nous présentons d'abord les données pour une moyenne mobile de trois périodes prévisionnelles. L'entrée pour la cellule C6 doit être maintenant Vous pouvez copier cette formule de cellule vers le bas pour les autres cellules C7 à C11. Remarquez comment la moyenne se déplace sur les données historiques les plus récentes, mais utilise exactement les trois périodes les plus récentes disponibles pour chaque prédiction. Vous devriez également remarquer que nous n'avons pas vraiment besoin de faire les prédictions pour les périodes passées afin de développer notre prédiction la plus récente. Ceci est certainement différent du modèle de lissage exponentiel. Ive inclus les prévisions quotpastquot parce que nous les utiliserons dans la prochaine page Web pour mesurer la validité de prédiction. Maintenant, je veux présenter les résultats analogues pour une prévision moyenne mobile à deux périodes. L'entrée pour la cellule C5 doit être Maintenant, vous pouvez copier cette formule de cellule vers le bas pour les autres cellules C6 à C11. Remarquez que maintenant, seules les deux plus récentes données historiques sont utilisées pour chaque prédiction. Ici encore, j'ai inclus les prévisions quotpast à des fins d'illustration et pour une utilisation ultérieure dans la validation des prévisions. Quelques autres choses qui sont d'importance à remarquer. Pour une prévision moyenne mobile de la période m, seules les m valeurs de données les plus récentes sont utilisées pour faire la prédiction. Rien d'autre n'est nécessaire. Pour une prévision moyenne mobile de la période m, lorsque vous faites des prédictions quotpast, notez que la première prédiction se produit dans la période m 1. Ces deux questions seront très importantes lorsque nous développerons notre code. Développement de la fonction Moyenne mobile. Maintenant, nous devons développer le code de la moyenne mobile qui peut être utilisé avec plus de souplesse. Le code suit. Notez que les entrées sont pour le nombre de périodes que vous souhaitez utiliser dans la prévision et le tableau des valeurs historiques. Vous pouvez le stocker dans le classeur que vous voulez. Fonction DéplacementAvant (Historique, NumberOfPeriods) En tant que Déclaration unique et initialisation de variables Dim Item Comme Variante Dim Compteur Comme Entier Dim Accumulation Comme Simple Dim HistoricalSize As Integer Initialisation des variables Counter 1 Accumulation 0 Détermination de la taille de Historique HistoricalSize Historical. Count For Counter 1 To NumberOfPeriods Accumuler le nombre approprié des valeurs les plus récentes observées antérieurement Accumulation Accumulation Historique (Historique - Taille - NombreOfPeriods Counter) MovingAverage Accumulation NumberOfPeriods Le code sera expliqué en classe. Vous souhaitez positionner la fonction sur la feuille de calcul afin que le résultat du calcul apparaisse où il devrait aimer le suivant. Moyennes de déplacement et prévisions de séries chronologiques L'une des approches bien connues de la prévision est l'utilisation des moyennes mobiles. Mais qu'est-ce que la moyenne mobile et quels effets at-elle sur la série chronologique Qu'est-ce qu'une moyenne mobile? Une moyenne mobile (EM) est une somme mathématique portée sur la série chronologique. En général, le MA est un MA pondéré en ce sens que chaque terme de la somme porte un poids qui est utilisé dans la somme elle-même qui devient ainsi une somme pesée. En termes mathématiques, une m période MA de la série temporelle y avec coefficient de pondération pour lag s est l'expression suivante: C'est l'équation la plus générale pour une MA quel que soit le sous-type est donc valable pour les Moyennes Mouvantes exponentielles, MA triangulaire, parabolique MA, etc les seules choses qui varient est la façon dont les poids sont calculés. Si les coefficients de pondération sont uniformes, c'est-à-dire: on obtient la moyenne mobile simple classique et surutilisée. C'est un algorithme très simple mais efficace qui a été utilisé pour les âges dans la prévision et même aujourd'hui avec tant de puissance de calcul sont (ou des variations de ceux-ci) sont les algorithmes qui sont utilisés partout pour produire des prévisions et des prédictions dans chaque domaine humain. Mais quels sont les effets statistiques de l'application de l'algorithme de la moyenne mobile à la série chronologique Effets statistiques de la moyenne mobile et du théorème de la convolution Pour expliquer les effets statistiques de la MA, nous devons introduire un peu de mathématiques qui peuvent ne pas être familiers Beaucoup d'entre vous. Considérons la transformée de Fourier discrète (DFT) de la série temporelle originale y: et supposons que les séries temporelles originales ont été remplacées par une période m MA par rapport aux valeurs passées telles que définies précédemment: La DFT des séries temporelles obtenues serait alors En utilisant le théorème de convolution): Si nous utilisons la pondération uniforme introduite dans le paragraphe précédent (c'est-à-dire que nous utilisons la moyenne mobile simple), l'équation précédente devient (après quelques calculs): La valeur de cette expression sera alors nulle. M La moyenne mobile simple de la série chronologique a complètement détruit la preuve pour une périodicité de m période. Donc, si nous prenons une moyenne mobile simple de 12 mois de notre série chronologique, cela détruira complètement la preuve d'une périodicité annuelle dans les séries chronologiques lissées. Ce n'est pas évident jusqu'à ce que nous écrivons quelques mathématiques de base comme nous l'avons fait ici et si vous allez plus loin en analysant les résultats du théorème de convolution vous remarquerez également d'autres valeurs où la périodicité est complètement déformée non seulement en amplitude comme dans ce cas, phase. Cet effet est généralement ignoré et vous trouverez beaucoup de statisticiens qui n'ont jamais étudié assez de mathématiques pour comprendre cet effet et qui utilisent encore cet algorithme (ou une partie de la famille comme Moyennes mobiles exponentielles) pour les prévisions de séries chronologiques. La seule chose que l'on peut accomplir en utilisant des moyennes mobiles simples est de faire en sorte que le graphique de notre série chronologique paraisse mieux à notre oeil humain pauvre et les séries temporelles moins utilisables par un programme informatique. Lire plus d'articles sur la prévision des séries temporelles