A suavização exponencial dupla usa duas constantes e é melhor no manuseio de tendências Como foi observado anteriormente. Single Smoothing não sobresale em seguir os dados quando há uma tendência. Esta situação pode ser melhorada pela introdução de uma segunda equação com uma segunda constante, (gama), que deve ser escolhida em conjunto com (alfa). Aqui estão as duas equações associadas ao Double Exponential Smoothing. Começam St alpha yt (1 - alfa) (S b) 0 le alfa le 1 bt gama (St - S) (1 - gama) b 0 le gama 1 fim Observe que o valor atual da série é usado para calcular sua Substituição de valores suavizados em suavização exponencial dupla. Vários métodos para escolher os valores iniciais Como no caso de suavização simples, há uma variedade de esquemas para definir valores iniciais para (St) e (bt) em suavização dupla. (S1) é, em geral, ajustado para (y1). Aqui estão três sugestões para (b1). A primeira equação de suavização ajusta (St) diretamente para a tendência do período anterior, (b) B), adicionando-o ao último valor suavizado, (S). Isso ajuda a eliminar o atraso e leva (St) para a base apropriada do valor atual. A segunda equação de suavização então atualiza a tendência, que é expressa como a diferença entre os dois últimos valores. A equação é semelhante à forma básica de suavização única, mas aqui aplicada à atualização da tendência. Podem-se utilizar técnicas de otimização não-lineares. Os valores para (alfa) e (gama) podem ser obtidos através de técnicas de otimização não-lineares, como o Algoritmo de Marquardt. Média Móvel Exponencial - EMA BREAKING DOWN Média Móvel Exponencial - As EMAs de 26 dias são as médias de curto prazo mais populares e são usadas para criar indicadores como a divergência de convergência média móvel (MACD) eo oscilador de preços percentuais (PPO). Em geral, as EMA de 50 e 200 dias são usadas como sinais de tendências de longo prazo. Traders que empregam análise técnica encontrar médias móveis muito útil e perspicaz quando aplicado corretamente, mas criar havoc quando usado de forma inadequada ou são mal interpretados. Todas as médias móveis normalmente utilizadas na análise técnica são, pela sua própria natureza, indicadores atrasados. Conseqüentemente, as conclusões tiradas da aplicação de uma média móvel a um gráfico de mercado específico devem ser para confirmar um movimento de mercado ou para indicar sua força. Muitas vezes, quando uma linha de indicadores de média móvel fez uma alteração para refletir uma mudança significativa no mercado, o ponto ótimo de entrada no mercado já passou. Um EMA serve para aliviar este dilema em certa medida. Porque o cálculo EMA coloca mais peso sobre os dados mais recentes, ele abraça a ação de preço um pouco mais apertado e, portanto, reage mais rápido. Isto é desejável quando um EMA é usado para derivar um sinal de entrada de negociação. Interpretando a EMA Como todos os indicadores de média móvel, eles são muito mais adequados para mercados de tendências. Quando o mercado está em uma tendência de alta forte e sustentada. A linha de indicador EMA também mostrará uma tendência de alta e vice-versa para uma tendência de baixa. Um comerciante vigilante não só prestar atenção à direção da linha EMA, mas também a relação da taxa de mudança de uma barra para a próxima. Por exemplo, à medida que a ação de preço de uma forte tendência de alta começar a se nivelar e reverter, a taxa de mudança da EMA de uma barra para a próxima começará a diminuir até que a linha de indicador se aplana ea taxa de mudança seja zero. Devido ao efeito retardado, por este ponto, ou mesmo algumas barras antes, a ação do preço deve já ter invertido. Portanto, segue-se que a observação de uma diminuição consistente da taxa de variação da EMA poderia ser utilizada como um indicador que pudesse contrariar o dilema causado pelo efeito retardado das médias móveis. Usos comuns do EMA EMAs são comumente usados em conjunto com outros indicadores para confirmar movimentos significativos do mercado e para avaliar a sua validade. Para os comerciantes que negociam intraday e mercados em rápido movimento, o EMA é mais aplicável. Muitas vezes os comerciantes usam EMAs para determinar um viés de negociação. Por exemplo, se um EMA em um gráfico diário mostra uma forte tendência ascendente, uma estratégia de comerciantes intraday pode ser a negociação apenas a partir do lado longo em um gráfico intraday. R - Previsão Abordagens para Previsão editar ARIMA (AutoRegresive Integrated Moving Average) ETS Modelo de espaço de estados de suavização exponencial) Vamos discutir como esses métodos funcionam e como usá-los. Vista geral do pacote de previsões edit Exponential Smoothing editar Nomes AKA: média móvel ponderada exponencialmente (EWMA) Equivalente a ARIMA (0,1,1) modelo sem termo constante Usado para dados suavizados para apresentação fazer previsões simples média móvel: as observações passadas também estão ponderadas exponencialmente Suavização: atribui pesos exponencialmente decrescentes ao longo do tempo Fórmula xt - sequência de dados brutos st - saída do algoritmo de suavização exponencial (estimativa do próximo valor de x) - fator de suavização. 0160lt160160lt1601.Choosing direito nenhuma maneira formal de escolher a técnica estatística pode ser usado para otimizar o valor de (por exemplo, OLS) quanto maior for o próximo obtém a previsão ingênua (as mesmas portas que a série original com um período lag) Double Exponential Smoothing A suavização exponencial não funciona bem quando há uma tendência (haverá sempre um viés) A dupla suavização exponencial é um grupo de métodos que lidam com o problema Holt-Winters dupla suavização exponencial Editar E para t gt 1 por onde é o fator de suavização de dados. 0160lt160160lt1601, e é o fator de suavização de tendência. 0160lt160160lt1601. Saída F tm - uma estimativa do valor de x no tempo tm, mgt0 com base nos dados brutos até o tempo t A edição de suavização exponencial tripla leva em consideração as mudanças sazonais, bem como as tendências sugeridas pela primeira vez por Holts estudante, Xt - sequência de dados brutos das observações t 1601600 L comprimento um ciclo de mudança sazonal O método calcula: uma linha de tendência para os índices sazonais de dados que pesam os valores na linha de tendência com base no ponto em que esse ponto de tempo cai no ciclo de comprimento L. S t representa o valor suavizado da parte constante para o tempo t. Bt representa a seqüência das melhores estimativas da tendência linear que se sobrepõem às mudanças sazonais ct é a seqüência dos fatores de correção sazonal ct é a proporção esperada da tendência prevista a qualquer momento t mod L no ciclo que as observações assumem To Inicializar os índices sazonais c tL deve haver pelo menos um ciclo completo nos dados A saída do algoritmo é novamente escrita como F tm. Uma estimativa do valor de x no tempo tm, mgt0 com base nos dados brutos até o tempo t. A suavização exponencial tripla é dada pelas fórmulas onde está o fator de suavização de dados. 0160lt160160lt1601, é o fator de suavização de tendência. 0160lt160160lt1601, e é o fator de suavização da mudança sazonal. 0160lt160160lt1601. A fórmula geral para a estimativa da tendência inicial b 0 é: Definir as estimativas iniciais para os índices sazonais c i para i 1,2. L é um pouco mais envolvido. Se N é o número de ciclos completos presentes nos seus dados, então: Note que A j é o valor médio de x no jésimo ciclo de seus dados. Editar ETS Editar editar parâmetros de substituição
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