как можно заработать денег на бонусах

Метод экспоненциального сглаживания и скользящего среднего

Один из наиболее популярных инструментов - система бюджетирования, которая базируется на формировании бюджета предприятия с последующим контролем исполнения. Таким образом, выбранное количество наблюдений для усреднения является мерой относительной важности данных прошлых периодов против последних данных. Преимущества и недостатки Скользящее среднее просто рассчитывается и легко понимается. Однако имеются два ограничения: Вероятно, стоит присваивать данным текущего периода больший весовой коэффициент, если они важнее.

Метод экстраполяции и скользящей средней. Константин Терёхин. Часть 2 (серия 44)

Лекция 9. Экспоненциальное сглаживание. Распознавание образов: метод к-го ближайшего соседа

Как спрогнозировать курс акций на основе экспоненциального сглаживания

Лекция 10 Прогнозирование временных рядов

Метод экспоненциального сглаживания

"Эксперт". Экспоненциальное сглаживание и сезонная декомпозиция. Модуль 5

Процесс скользящего среднего, MA(q)

Сглаживание скользящих средних. Применение сглаживания методом скользящей средней

Сглаживание методом скользящей средней

Построение прогноза с помощью подхода экспоненциального сглаживания

Формально временной ряд — это множество пар данных X,Yв которых X — это моменты или периоды времени независимая переменнаяа Y — параметр зависимая переменнаяхарактеризующий величину исследуемого явления. Цель исследования временных рядов состоит в выявлении тенденции изменения фактических значений параметра Y во времени и прогнозировании будущих значений Y. Модель, построенную по ретроспективным данным можно использовать при наличии устоявшейсятенденции в динамике значений прогнозируемого параметра. К возможным ситуациям нарушения такой тенденции относятся:

Exponential Moving Average, EMA является частным случаем взвешенного скользящего среднего и применяется в техническом анализе как самостоятельная методика, так и в качестве составляющей части других индикаторов. Целью такого сглаживания является передача большего веса последним значениям цен, и меньшего веса более ранним.

Формула В общем виде формула для расчета значения экспоненциального скользящего среднего в период времени t EMAt может быть записана следующим образом: Критерием отбора в данном случае выступает минимизация среднеквадратической ошибки отклонения фактического значения случайной величины от метод экспоненциального сглаживания и скользящего среднего.

На практике метод экспоненциального сглаживания и скользящего среднего выглядит следующим образом: Однако в практике технического анализа на реальном рынке такой подход не применим, поскольку статистический ряд постоянно дополняется новыми значениями цен.

Следует понимать, что экспоненциальное сглаживание в этом случае не будет удовлетворять критерию минимизации среднеквадратической ошибки. Также для расчета значения экспоненциального скользящего среднего в период времени t необходимо знать его значение в предыдущем периоде времени t При этом, в качестве первого значения берется простое скользящее среднее англ. Simple Moving Average с тем же самым интервалом сглаживания.

Пример расчета Рассмотрим методику расчет экспоненциального скользящего среднего на примере данных о цене акций Компании XYZ за последние пятнадцать периодов, которые представлены в таблице. Предположим, что интервал сглаживания равен 4. В качестве первоначального значения экспоненциального скользящего среднего используем простое скользящее среднее с интервалом сглаживание 4, которое составляет 6,8. Следующее значение EMA, рассчитанное по приведенные выше формуле, составит 6,1. Последующие значения рассчитываются аналогичным образом и графически представлены на рисунке.

Как можно видеть на графике, экспоненциальное сглаживание позволяет сгладить наиболее резкие отклонения цен и установить направление сложившегося на рынке тренда. Кодекс деловой этики CFA

Еще по теме


© 2018