DEMA kann schneller auf potenzielle Trendumkehrungen reagieren als die gleitenden Durchschnitte auf Basis der Standardformel. Divid Exponential Moving Average DEMA ist eine Erweiterung der einfachen gleitenden Durchschnittsformel. Es wurde entworfen, um das Hauptproblem der glatten durchschnittlichen Formelzeit zu minimieren Verzögerung Die Formel basiert auf einer Kombination von einzelnen und doppelten exponentiellen gleitenden Durchschnitten, wobei doppelte Mittel durchschnittlich durchschnittlich sind. Die DEMA-Linie soll glatter sein und Signale schneller liefern, da sie mehr Gewicht auf die neuesten Beobachtungen anwenden DEMA-Anwendung ist ähnlich wie bei traditionellen gleitenden Durchschnitten Nach einer der Interpretationsmethoden, solange die Preise über der DEMA-Linie liegen, soll der Trend aufsteigen. Auf der anderen Seite wird ein absteigender Trend identifiziert Sobald die Preislinie unter die DEMA-Linie fällt. Die Preislinie kann auch durch eine weitere kurzfristige DEMA-Linie ersetzt werden, und in einem solchen Fall würden die Signale durch Kreuzungen der kurzfristigen und langfristigen DEMA-Linien erzeugt. Wie verwenden Sie es mit MetaTrader 5.Go zu Insert - Indikatoren - Trend - Double Exponential Moving Average. Define die Periode der Double Exponential gleitenden Durchschnitt basiert auf, z. B. 14 Perioden. Indicate, welche Preis der DEMA angewendet wird, um zu schließen, Offener, hoher, niedriger, mittlerer Preis, typischer Preis, gewichteter Abschluss oder der vorherige Indikator s data. Der doppelte exponentielle Moving Average wird automatisch von MetaTrader 5 im selben Diagramm erstellt.6 2 Moving averages. Die klassische Methode der Zeitreihenzerlegung Entstand in den 1920er Jahren und wurde bis in die 1950er Jahre weit verbreitet Es ist immer noch die Grundlage der späteren Zeitreihen Methoden, und so ist es wichtig zu verstehen, wie es funktioniert Der erste Schritt in einer klassischen Zersetzung ist es, eine gleitende durchschnittliche Methode verwenden, um den Trend zu schätzen - cycle, so fangen wir an, übergehende Durchschnitte zu diskutieren. Moving durchschnittliche Glättung. Der gleitende Durchschnitt der Ordnung m kann als Hut frac sum ky geschrieben werden, wobei m 2k 1 Das heißt, die Schätzung des Trendzyklus zum Zeitpunkt t wird durch erhalten Mittelwerte der Zeitreihen innerhalb von k Perioden von t Beobachtungen, die in der Zeit in der Zeit sind, sind wahrscheinlich auch in der Nähe von Wert, und der Durchschnitt eliminiert einige der Zufälligkeit in den Daten, so dass eine glatte Trend-Zyklus-Komponente Wir nennen dies ein m - MA bedeutet einen gleitenden Durchschnitt der Ordnung m Beispielsweise betrachten wir Abbildung 6 6, in der die Menge an Elektrizität, die an Privatkunden in Südaustralien verkauft wird, jährlich von 1989 bis 2008 Warmwasserverkäufe ausgeschlossen sind. Die Daten sind auch in Tabelle 6 dargestellt. Abbildung 6 6 Wohnungsneutrale Verkäufe ohne Heißwasser für Südaustralien 1989-2008.ma elecsales, Auftrag 5.In der zweiten Spalte dieser Tabelle wird ein gleitender Durchschnitt der Ordnung 5 gezeigt, der eine Schätzung des Trendzyklus liefert. Der erste Wert In dieser Spalte ist der Durchschnitt der ersten fünf Beobachtungen 1989-1993 der zweite Wert in der 5-MA-Spalte ist der Durchschnitt der Werte 1990-1994 und so weiter Jeder Wert in der 5-MA-Spalte ist der Durchschnitt der Beobachtungen in Die fünfjährige Periode auf das entsprechende Jahr konzentriert Es gibt keine Werte für die ersten zwei Jahre oder die letzten zwei Jahre, weil wir nicht zwei Beobachtungen auf beiden Seiten haben. In der obigen Formel enthält Spalte 5-MA die Werte von Hut mit k 2 To Sehen Sie, wie die Tendenz-Zyklus-Schätzung aussieht, wir zeichnen sie zusammen mit den ursprünglichen Daten in Abbildung 6 aus 7.Figure 6 7 Residential Stromverkäufe schwarz zusammen mit der 5-MA Schätzung der Trend-Zyklus red. plot elecsales, main Residential Elektrizität Verkäufe, ylab GWh xlab Jahr Linien ma elecsales, 5 col red. Notice, wie der Trend in Rot ist glatter als die ursprünglichen Daten und erfasst die Hauptbewegung der Zeitreihe ohne all die kleinen Schwankungen Die gleitende durchschnittliche Methode erlaubt keine Schätzungen von T Wo t ist in der Nähe der Enden der Serie daher die rote Linie nicht auf die Kanten des Graphen auf beiden Seiten zu verlängern Später werden wir mehr anspruchsvolle Methoden der Trend-Zyklus-Schätzung, die Schätzungen in der Nähe der Endpunkte erlauben Gleitender Durchschnitt bestimmt die Glätte der Trendzyklusschätzung Im Allgemeinen bedeutet eine größere Ordnung eine glattere Kurve Die folgende Grafik zeigt die Auswirkung der Veränderung der Reihenfolge des gleitenden Durchschnitts für die Wohnungsstromverkäufungsdaten. Bild 6 6 Verschiedene bewegte Durchschnitte angewendet auf Die Wohn-Elektrizitäts-Verkaufsdaten. Einfache gleitende Durchschnitte wie diese sind in der Regel von ungerader Ordnung zB 3, 5, 7, etc. Dies ist so sind sie symmetrisch in einem gleitenden Durchschnitt der Ordnung m 2k 1, gibt es k früher Beobachtungen, k spätere Beobachtungen Und die mittlere Beobachtung, die gemittelt wird Aber wenn m war sogar, wäre es nicht mehr symmetrisch. Moving Durchschnitte der bewegten Durchschnitte. Es ist möglich, einen gleitenden Durchschnitt auf einen gleitenden Durchschnitt anzuwenden Ein Grund dafür ist, eine gleichmäßige Ordnung zu machen Gleitende durchschnittliche symmetrische. Zum Beispiel könnten wir einen gleitenden Durchschnitt von Ordnung 4 nehmen und dann einen anderen gleitenden Durchschnitt von Ordnung 2 auf die Ergebnisse anwenden. In Tabelle 6 2 wurde dies für die ersten Jahre der australischen vierteljährlichen Bierproduktionsdaten durchgeführt. beer2 - window ausbeer, start 1992 ma4 - ma beer2, bestellen 4 center FALSE ma2x4 - ma beer2, bestellen 4 center TRUE. Bezeichnung 2 mal4 - MA in der letzten Spalte bedeutet ein 4-MA, gefolgt von einem 2-MA Die Werte In der letzten Spalte erhalten, indem man einen gleitenden Durchschnitt der Ordnung 2 der Werte in der vorherigen Spalte erhält. Beispielsweise sind die ersten beiden Werte in der 4-MA-Spalte 451 2 443 410 420 532 4 und 448 8 410 420 532 433 4 Der erste Wert in der 2 mal4 - MA-Spalte ist der Durchschnitt dieser beiden 450 0 451 2 448 8 2 Wenn ein 2-MA einem gleitenden Durchschnitt von gerader Ordnung wie 4 folgt, wird es als zentrierter gleitender Durchschnitt der Ordnung 4 bezeichnet Ist, weil die Ergebnisse sind jetzt symmetrisch Um zu sehen, dass dies der Fall ist, können wir die 2 mal4 - MA schreiben wie folgt beginnen Hut frac Big frac yyyy frac yyyy Big frac y frac14y frac14y frac14y frac18y Ende Es ist jetzt ein gewichteter Durchschnitt der Beobachtungen, Aber es ist symmetrisch Andere Kombinationen von sich bewegenden Mittelwerten sind auch möglich. Beispielsweise wird oft ein 3 mal3 - MA verwendet und besteht aus einem gleitenden Durchschnitt der Ordnung 3, gefolgt von einem anderen gleitenden Durchschnitt der Ordnung 3 Im Allgemeinen sollte eine gleichmäßige Ordnung MA folgen Durch eine gleichmäßige Ordnung MA, um es symmetrisch zu machen Ähnlich sollte eine ungerade Ordnung MA von einer ungeraden Ordnung folgen MA. Estimieren der Trend-Zyklus mit saisonalen Daten. Die häufigste Verwendung von zentrierten gleitenden Durchschnitten ist in der Schätzung der Trend-Zyklus von saisonalen Daten Betrachten Sie die 2 mal4 - MA Hut frac y frac14y frac14y frac14y frac18y Wenn auf vierteljährliche Daten angewendet wird, wird jedes Quartal des Jahres gleich Gewicht gegeben, wie die ersten und letzten Bedingungen gelten für das gleiche Quartal in aufeinander folgenden Jahren Infolgedessen wird die saisonale Variation sein Gemittelt und die daraus resultierenden Werte von Hut t haben wenig oder keine saisonale Variation übrig Ein ähnlicher Effekt würde mit einem 2 mal 8 - MA oder einem 2 mal 12 - MA erhalten werden. Im Allgemeinen ist ein 2 mal m - MA äquivalent zu a Gewichteter gleitender Durchschnitt der Ordnung m 1 mit allen Beobachtungen, die 1 m ausgenommen sind, mit Ausnahme der ersten und letzten Begriffe, die Gewichte nehmen 1 2m Wenn also die Saisonperiode gerade und von der Ordnung m ist, verwenden Sie ein 2 mal m - MA, um die Trend - Zyklus Wenn die saisonale Periode ungerade und der Ordnung m ist, verwenden Sie am - MA, um den Trendzyklus zu schätzen. Insbesondere kann ein 2 mal 12 - MA verwendet werden, um den Trendzyklus der monatlichen Daten abzuschätzen und ein 7-MA kann verwendet werden Um den Trendzyklus der täglichen Daten abzuschätzen. Andere Entscheidungen für die Reihenfolge der MA werden in der Regel dazu führen, dass Trendzyklusschätzungen durch die Saisonalität in den Daten verunreinigt werden. Beispiel 6 2 Elektrische Geräteherstellung. Bild 6 9 zeigt ein 2 mal12 - MA Angewendet auf die elektrische Ausrüstung Bestellungen Index Beachten Sie, dass die glatte Linie zeigt keine Saisonalität ist es fast das gleiche wie die Trend-Zyklus in Abbildung 6 2, die mit einer viel anspruchsvolleren Methode als gleitende Durchschnitte geschätzt wurde Jede andere Wahl für die Reihenfolge der Gleitender Durchschnitt mit Ausnahme von 24, 36, usw. hätte zu einer glatten Linie geführt, die einige saisonale Schwankungen zeigt. Bild 6 9 A 2x12-MA angewendet auf die elektrische Ausrüstung Bestellungen index. plot elecequip, ylab Neuaufträge Index col grau, main Elektrische Ausrüstung Fertigung Eurozone Linien ma elecequip, bestellen 12 col red. Weighted Moving AveragesBinationen von sich bewegenden Mittelwerten führen zu gewichteten Bewegungsdurchschnitten Zum Beispiel entspricht der oben diskutierte 2x4-MA einem gewichteten 5-MA mit Gewichten, die von frac, frac, frac, Frac, frac Im allgemeinen kann ein gewichteter m - MA als Hut t Summe k aj y geschrieben werden, wobei k m-1 2 und die Gewichte durch a, punkte, ak gegeben sind. Es ist wichtig, dass die Gewichte alle auf eins und Dass sie symmetrisch sind, so dass aj a Die einfache m - MA ist ein Spezialfall, bei dem alle Gewichte gleich 1 m sind. Ein großer Vorteil von gewichteten gleitenden Durchschnitten ist, dass sie eine glattere Schätzung des Trendzyklus anstelle von Beobachtungen geben, Verlassen der Berechnung bei vollem Gewicht, ihre Gewichte werden langsam erhöht und dann langsam verringert, was zu einer glatteren Kurve führt. Einige spezifische Sätze von Gewichten sind weit verbreitet. Einige davon sind in Tabelle 6 angegeben. 3.Moving Durchschnitt 3 350 4 420 40000 2000 5 500 40667.Moving Durchschnitt 3 350 4 420 400 00 20 00 5 500 406 67 93 33 6 575 423 33 151 67 7 490 498 33 8 33 8 650 521 67 128 33 9 571 67 MAD 80 33 C Zwischen 3 Monate gleitender Durchschnitt und exaktes Glätten , Die am genauesten ist 3 Monate Moving Average ist die genauesten Studenten, die sich in producTon und OperaTons Management POM nächsten Semester einschreiben, um festzustellen, wie viele secTons zu planen, dass er Stuhl hat die folgende Einschreibung QuesTon er Vorsitzender der Abteilung für Management an der State University angesammelt hat Will sich fühlen. Diese Vorschau hat absichtlich verschwommene Abschnitte Melden Sie sich an, um die Vollversion zu sehen. B Exponetal SmooThed ForecasT Absolute 0 2 DeviaTon 400 400 50 410 60 398 22 402 4 97 6 421 92 153 08 452 536 37 464 460 0288 189 9712 498 02304 MAD 87 1593143 Auftragsdaten für die letzten acht Semester und die Anzahl der. Joseph Axtell Kapitel 4 Problem 13 Fertalizer W Saisonalität Viertel Quartal Quartal Jahrgang 1 2 3 4 1 105 150 93 121 2 140 170 105 150 3 150 170 110 130 395 490 308 401 Saisonalität Trend mit Saisonalität Trendlinie für Jahre Periodenverkauf Y ab X 1 105 a 2 150 b 3 93 Y 440 33333 45 5 4 121 5 140 6 170 Für Jahre 4, X 7 105 8 150 Es mate für das Jahr 4 9 150 10 170 11 110 Saisonale Anpassung 12 130 Quartal 1 13 154 216855 Quearter 2 14 191 306985 Quartal 3 15 120 250105 Quartal 4 16 156 559389 Modell zur Berechnung einer Prognose für die Nachfrage im Jahr 4 Queston Devlop saisonal bereinigte Prognose für Die Nachschlagedaten für fe. This Vorschau hat absichtlich verschwommene Abschnitte Melden Sie sich an, um die Vollversion zu sehen. Total 469 565 560 1594 Tred Data ist von Jahren Jahr Verkäufe 440 3333333333 1 469 45 5 2 565 X 3 560 4 622 3333333333 Total Es mate for Jahr 4 Factors Quarterly Es mates 0 247804266 154 216855 0 3074027604 191 306985 0 1932245922 120 250105 0 2515683814 156 559389 r lizer gefunden in Problem 3 Dann verwenden Sie eine lineare Trendlinie. Joseph Axtell Kapitel 4 Problem 28 Teppich Stadt YX Teppich.
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