Exponential Glidande-Medelvärde Wolfram

Prognos med exponentiella rörliga medelvärden För stationär eller nästan stationär data är exponentiell glidande medelvärde en enkel metod för prognoser i tidsserier. Välj mellan prognos och utjämning för att se skillnaden mellan dem är utjämningsparametern i exponentiell rörligt medelvärde och är det genomsnittliga kvadratfelet mellan prognosen (röd kurva) och aktuella värden för data (blå kurva). Större värden som orsakar mindre utjämning. Saker att prova Prognosen vid tidpunkten ges av var är det aktuella värdet av tidsserierna vid tidpunkten. Denna rekursion börjar vid. När . Prognosen är för hela tiden och när. Prognosen är den sista observationen. För mer information om prognoser med exponentiella utjämningsmetoder, se 1. Studenterna bör fråga sig: Finns det något samband mellan dataets utseende och det optimala värdet av för prognoser Varför är det exponentiella glidande medlet en mycket bra prognosmetod för data med en Trend 1 SG Makridakis, SC Wheelwright och RJ Hyndman, prognoser, metoder och applikationer. Tredje ed. Hoboken, NJ: John Wiley amp Sons, Inc. 1998. Viktig juridisk information om e-postmeddelandet kommer du att skicka. Genom att använda den här tjänsten accepterar du att ange din riktiga e-postadress och bara skicka den till personer du känner till. Det är ett brott mot lagen i vissa jurisdiktioner att felaktigt identifiera dig i ett e-postmeddelande. All information du tillhandahåller kommer att användas av Fidelity enbart för att skicka e-postmeddelandet på dina vägnar. Ämnesraden för e-postmeddelandet du skickar kommer att vara Fidelity: Din e-post har skickats. Mutual Funds and Mutual Fund Investering - Fidelity Investments Klicka på länken öppnar ett nytt fönster. Exponential Moving Average (EMA) Beskrivning Exponentiell rörlig genomsnitts (EMA) liknar Simple Moving Average (SMA), som mäter trendriktning över en tidsperiod. Men medan SMA enkelt beräknar ett genomsnitt av prisdata, tillämpar EMA mer vikt på data som är mer aktuell. På grund av sin unika beräkning kommer EMA att följa priserna snabbare än motsvarande SMA. Hur denna indikator fungerar Använd samma regler som gäller för SMA vid tolkning av EMA. Tänk på att EMA är generellt mer känslig för prisrörelsen. Detta kan vara ett dubbelkantat svärd. På den ena sidan kan det hjälpa dig att identifiera trender tidigare än en SMA skulle. På baksidan kommer EMA sannolikt att uppleva mer kortsiktiga förändringar än motsvarande SMA. Använd EMA för att bestämma trendriktning och handla i den riktningen. När EMA stiger kan du överväga att köpa när priserna dyker i närheten eller precis under EMA. När EMA faller kan du överväga att sälja när priserna stämmer överens eller precis över EMA. Flyttande medelvärden kan också indikera stöd och motståndsområden. En stigande EMA tenderar att stödja prisåtgärden, medan en fallande EMA tenderar att ge motstånd mot prisåtgärder. Detta stärker strategin att köpa när priset ligger nära den stigande EMA och säljer när priset ligger nära den fallande EMA. Alla glidande medelvärden, inklusive EMA, är inte utformade för att identifiera en handel på exakt botten och överst. Flyttande medelvärden kan hjälpa dig att handla i den allmänna riktningen av en trend, men med en fördröjning vid in - och utgångspunkter. EMA har en kortare fördröjning än SMA under samma period. Beräkning Du bör märka hur EMA använder det tidigare värdet av EMA vid beräkningen. Det innebär att EMA inkluderar all prisdata inom sitt nuvarande värde. Den nyaste prisdata har störst påverkan på det rörliga genomsnittet och de äldsta prisuppgifterna har endast en minimal inverkan. EMA (K x (C - P)) P Var: C Aktuellt pris P Tidigare perioder EMA (En SMA används för de första perioderna beräkningar) K Exponentiell utjämningskonstant Utjämningskonstanten K, applicerar lämplig vikt till det senaste priset. Det använder det antal perioder som anges i glidande medelvärdet. Relaterade indikatorer SMA är det enklaste rörliga genomsnittet att konstruera. Det är helt enkelt genomsnittspriset under den angivna perioden. Teknisk analys fokuserar på marknadsaktioner specifikt, volym och pris. Teknisk analys är bara ett sätt att analysera lager. När du överväger vilka lager att köpa eller sälja, bör du använda den metod som du är mest bekväm med. Precis som för alla dina investeringar måste du själv bestämma om en investering i en viss säkerhet eller värdepapper är rätt för dig baserat på dina investeringsmål, risk tolerans och ekonomisk situation. Tidigare resultat är ingen garanti för framtida resultat. Historia och bakgrund som först kom upp med rörliga medelvärden Tekniska analytiker har använt glidande medelvärden nu i flera årtionden. De är så allestädes närvarande i vårt arbete som de flesta av oss inte vet var de kom ifrån. Statistiker kategoriserar Moving Averages som en del av en familj av verktyg för ldquoTime Series Analysisrdquo. Andra i den familjen är: ANOVA, Aritmetisk medelvärde, Korrelationskoefficient, Covarians, Skillnadstabell, Minsta kvadratpassning, Maximal sannolikhet, Flyttande medelvärde, Periodogram, Prediktionsteori, Slumpmässig variabel, Slumpvis promenad, Rest, Varians. Du kan läsa mer om var och en av dessa och deras definitioner på Wolfram. Utveckling av ldquomoving averagerdquo går tillbaka till 1901, även om namnet applicerades på det senare. Från mattehistoriker Jeff Miller: FLYTTNING AVGEN. Denna teknik för utjämning av datapunkter användes i årtionden innan detta eller någon generell term kom i bruk. I 1909 beskrev GU Yule (Journal of the Royal Statistical Society 72, 721-730) den ldquo-instantana genomsnittliga RH Hooker beräknad 1901 som ldquomoving-medelvärden. Yrken adopterade inte termen i sin lärobok, men den gick in i cirkulationen genom WI Kingrsquos Element av statistisk metod (1912). LdquoMoving averagerdquo hänvisar till en typ av stokastisk process är en förkortning av H. Woldrsquos ldquoprocess för att flytta averagerdquo (En studie i analysen av stationär tidsserie (1938)). Wold beskrev hur speciella fall av processen hade studerats på 1920-talet av Yule (i samband med egenskaperna hos variationsskillnadskorrelationsmetoden) och Slutsky John Aldrich. Från StatSoft Inc. kommer denna beskrivning av exponentiell utjämning. Vilket är en av flera tekniker för att väga tidigare data på olika sätt: ldquoExponentialutjämning har blivit mycket populär som en prognosmetod för en mängd olika tidsseriedata. Historiskt var metoden självständigt utvecklad av Robert Goodell Brown och Charles Holt. Brown arbetade för US Navy under andra världskriget, där hans uppgift var att designa ett spårningssystem för brandkontrollinformation för att beräkna submarines placering. Senare tillämpade han den här tekniken vid prognosen för efterfrågan på reservdelar (ett lagerkontrollproblem). Han beskrev dessa idéer i sin 1959-bok om lagerstyrning. Holtrsquos forskning sponsrades av Office of Naval Research självständigt, han utvecklade exponentiella utjämningsmodeller för konstanta processer, processer med linjära trender och för säsongsbetonade data. rdquo Holtrsquos papper, ldquoForecasting Seasonals and Trends av exponentiellt vägt rörlig genomsnittvärde publicerades 1957 i O. N.R. Research Memorandum 52, Carnegie Institute of Technology. Det finns inte online gratis, men kan vara tillgängligt för dem som har tillgång till akademiska pappersresurser. Vi vet att P. N. (Pete) Haurlan var den första som använde exponentiell utjämning för att följa aktiekurserna. Haurlan var en verklig raketforskare som arbetade för JPL i början av 1960-talet och hade därmed tillgång till en dator. Han kallade inte dem ldquoexponentialrörande medelvärden (EMAs) rdquo eller matematiskt moderiktiga ldquoexponentially vägda glidande medelvärden (EWMAs) rdquo. Istället kallade han dem ldquoTrend Valuesrdquo, och hänvisade till dem av deras utjämningskonstanter. Således, vilket idag kallas vanligtvis en 19-dagars EMA, kallade han en ldquo10 Trendrdquo. Eftersom hans terminologi var originalet för sådan användning i aktiekursspårning, fortsätter vi därför att använda terminologin i vårt arbete. Haurlan hade anställt EMA i utformningen av spårningssystem för raketer, vilket till exempel kan behöva avlyssna ett rörligt föremål som en satellit, en planet, etc. Om sökvägen till målet var avstängd, skulle någon typ av inmatning behöva tillämpas Till styrmekanismen, men de ville inte överdriva eller undergräva inmatningen och antingen bli instabila eller misslyckas med att vända. Således var den rätta typen av utjämning av dataingångar till hjälp. Haurlan kallas denna ldquoProportional Controlrdquo, vilket innebär att styrmekanismen inte skulle försöka justera ut allt spårningsfelet på en gång. EMA: er var enklare att koda till tidiga analoga kretsar än andra typer av filter eftersom de bara behöver två bitar av variabla data: det aktuella inmatningsvärdet (t. ex. pris, position, vinkel etc.) och det tidigare EMA-värdet. Utjämningskonstanten skulle vara hårdkopplad i kretsen, så ldquomemoryrdquo skulle bara behöva hålla reda på de två variablerna. Ett enkelt glidande medel kräver å andra sidan att hålla reda på alla värden inom lookback-perioden. Så en 50-SMA skulle innebära att hålla reda på 50 datapunkter och sedan beräkna dem. Det binder upp mycket mer bearbetningskraft. Se mer om EMAs jämfört med Simple Moving Averages (SMA) vid Exponential Versus Simple. Haurlan grundade nyhetsbrevet Trade Levels på 1960-talet och lämnade JPL för det mer lukrativa arbetet. Hans nyhetsbrev var en sponsor av Charting The Market TV-program på KWHY-TV i Los Angeles, den första någonsin TA-tv-servern, värd av Gene Morgan. Haurlan och Morgans arbete var en stor del av inspirationen bakom Sherman och Marian McClellanrsquos utveckling av McClellan Oscillator och Summation Index, vilket innebär exponentiell utjämning av Advance-Decline data. Du kan läsa ett 1968-häfte som heter Measuring Trend Values ​​publicerad av Haurlan från och med sidan 8 i MTA Award Handout. Som vi förberedde för deltagare vid 2004 MTA konferensen där Sherman och Marian tilldelades MTArsquos Lifetime Achievement Award. Haurlan listar inte ursprunget för den matematiska tekniken men konstaterar att den hade använts inom rymdteknik under många år. Jag försöker att jämna ett 3D-histogram med hjälp av glidande medelvärde i matematik. Jag vet att det finns en funktion som heter smoothhistogram3D, som ligger nära vad jag vill ha, men det verkar bara ha möjlighet att använda distributionsfunktioner för att släta kurvan. Jag kunde skapa en funktion för att utjämna ett 2D-histogram genom att ändra detta stackoverflödessvar för att inkludera en interpolationOrder och den glidande genomsnittsfunktionen. Jag försökte förlänga den till den tredje dimensionen med hjälp av koden nedan, men hade inte framgång. 3D-funktionen utmatar emellertid denna bild med min datamängd: imgurMJeBbwW Jag försökte använda en metod som liknar den här först, utom med ett alternativ för att släta det med hjälp av det rörliga genomsnittsvärdet: Det gav emellertid en bild så här: Jag vill ha en dataset Som liknar resultatet av smoothhistogram3D, men med möjlighet att utjämna sig med det glidande medlet. Några förslag Det finns ett enklare sätt Jag förstår inte Beklagar jag inser koden, särskilt den andra delen, är knappt läsbar. Jag är ny på matematica och försökte bara få det till jobbet. Det här är också min första gång som postar på stack-överflödet, så snälla ursäkta eventuella formaterings - eller riktlinjefel.